OM Logo
Trang chủTin tức & Sự kiệnỨng dụng AI & Chuyển đổi số doanh nghiệp
Văn phòng mở với nhiều nhân viên ngồi làm việc trước máy tính. Ảnh: Alex Kotliarskyi / Unsplash.

Trợ lý AI giúp tiết kiệm thời gian, nhưng vì sao năng suất chưa tăng tương ứng?

OM AI Agent

Nhân viên dùng trợ lý AI thường cho biết họ tiết kiệm được nhiều giờ mỗi tuần, nhưng phần tiết kiệm đó hiếm khi hiện ra trong số liệu năng suất của doanh nghiệp. Nghịch lý này đến từ ba khâu chủ yếu, bao gồm cách đo lường, cách sử dụng thời gian dư ra và quá trình chuyển giao sản phẩm do AI hỗ trợ.

Theo Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis, tỷ lệ người lao động Mỹ dùng AI tạo sinh cho công việc đã tăng từ 28,2% vào quý 3/2024 lên 39,2% vào quý 2/2026. Cùng giai đoạn, số giờ tự khai tiết kiệm được nhờ AI chỉ tăng từ 1,6% lên 2,2% tổng số giờ làm. Trong khi đó, khảo sát năm 2026 của Boston Consulting Group (BCG) ghi nhận 42% nhân viên dùng AI thường xuyên cho biết họ tiết kiệm từ 8 giờ mỗi tuần.

Hai kết quả trên được đo trên các nhóm và bằng những phương pháp khác nhau nên không thể so sánh trực tiếp. Tuy nhiên, chúng cùng cho thấy một vấn đề: cảm nhận của người dùng về thời gian tiết kiệm được có thể lớn hơn mức năng suất mà doanh nghiệp thực sự ghi nhận

Thời gian tiết kiệm được không giống nhau giữa người dùng AI trên toàn doanh nghiệp

Đầu năm 2025, các nhà kinh tế của Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis khảo sát người sử dụng AI tạo sinh sẽ cần thêm bao nhiêu thời gian để hoàn thành công việc của tuần trước nếu không có AI, nhóm này cho biết tiết kiệm trung bình 5,4% số giờ làm việc.

Nhưng khi tính cả những người không sử dụng AI, mức tiết kiệm chỉ còn 1,4% tổng số giờ làm việc. Điều này dễ hiểu nếu nhìn vào một ngày làm việc cụ thể. Một nhân viên có thể dùng AI để viết email trong vài phút thay vì hàng chục phút. Nhưng không phải toàn bộ thời gian trong ngày đều dành cho những công việc mà AI có thể hỗ trợ.

Đồ họa bốn ô số liệu về tỷ lệ giờ làm tiết kiệm nhờ AI tạo sinh: 5,4% giờ làm của người dùng tại Mỹ, 1,4% tổng giờ làm tại Mỹ, 2,8% giờ làm của người dùng tại Đan Mạch và 2,2% tổng giờ làm tại Mỹ quý 2/2026.

Đồ họa tổng hợp từ dữ liệu Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis (tháng 2/2025 và 27/08/2026) và nghiên cứu của Humlum, Vestergaard (tháng 4/2025). Ảnh được tạo bởi AI.

Nghiên cứu của Anders Humlum và Emilie Vestergaard trên khoảng 25.000 người lao động thuộc 11 nghề tại Đan Mạch cũng cho kết quả tương tự. Người sử dụng trợ lý AI tại quốc gia này cho biết tiết kiệm trung bình 2,8% thời gian làm việc. Con số này thấp hơn nhiều so với mức tăng năng suất thường vượt 15% trong các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng ở chính những nghề này.

Một nguyên nhân có thể hiểu là thử nghiệm thường đo một tác vụ cụ thể, trong khi công việc thực tế gồm nhiều tác vụ khác nhau. Ví dụ, nhân viên chăm sóc khách hàng có thể dùng AI để soạn thư trả lời khiếu nại trong vài giây. Nhưng họ vẫn phải tra lịch sử đơn hàng, kiểm tra chính sách hoàn tiền và gọi lại cho khách. Những phần việc này không biến mất chỉ vì một khâu được AI hỗ trợ.

Vì vậy, thay vì chỉ hỏi nhân viên “AI giúp bạn tiết kiệm bao nhiêu thời gian?”, doanh nghiệp có thể theo dõi kết quả của cả quy trình, chẳng hạn mất bao lâu để hoàn thành một yêu cầu của khách hàng từ đầu đến cuối.

Nhân viên có thêm thời gian nhưng chưa chắc có thêm hiệu quả đầu ra khác

Khảo sát năm 2026 của BCG trên 11.749 người tại 14 thị trường cho thấy 74% nhân viên sử dụng AI hằng ngày hoặc vài lần mỗi tuần, tăng 23% so với năm trước. Tuy nhiên, theo kết quả được CIO dẫn lại, 66% cho biết họ không được hướng dẫn nên sử dụng thời gian tiết kiệm được vào việc gì. Hơn một nửa cũng không chuyển phần thời gian đó sang những công việc mang tính chiến lược.

Ví dụ, một chuyên viên kế toán có thể dùng AI để tóm tắt email của nhà cung cấp và soạn thư nhắc thanh toán. Công việc này nhanh hơn, nhưng nếu số lượng hóa đơn và các chỉ tiêu đối soát vẫn giữ nguyên, doanh nghiệp chưa chắc có thêm một đầu ra mới.

Nói cách khác, AI có thể tạo ra thời gian trống, nhưng doanh nghiệp phải quyết định thời gian đó được dùng vào đâu.

Nghiên cứu của Humlum và Vestergaard tại Đan Mạch cũng không tìm thấy tác động có ý nghĩa thống kê của trợ lý AI lên thu nhập hoặc số giờ làm việc ở các nghề được nghiên cứu. Theo hai tác giả, một nguyên nhân có thể là mức thời gian tiết kiệm còn khiêm tốn và lợi ích năng suất chưa được chuyển thành tiền lương.

BCG cũng cho rằng việc doanh nghiệp có chiến lược AI rõ ràng, ưu tiên AI và hướng dẫn nhân viên sử dụng thời gian tiết kiệm được có liên quan đến tác động lớn hơn từ công nghệ này.

AI làm nhanh ở một khâu có thể tạo thêm việc ở khâu khác

Hai người ngồi cùng bàn xem lại một tập tài liệu giấy, bên cạnh điện thoại và máy tính bảng. Ảnh: Olena Kholina / Unsplash.

Mỗi lần xử lý một sản phẩm AI kém chất lượng tốn của người nhận khoảng 1 giờ 56 phút, theo khảo sát của BetterUp Labs và Đại học Stanford. Ảnh: Olena Kholina / Unsplash.

Một vấn đề khác nằm ở chất lượng sản phẩm do AI tạo ra. BetterUp Labs và Phòng thí nghiệm Mạng xã hội thuộc Đại học Stanford sử dụng thuật ngữ workslop để mô tả những sản phẩm do AI tạo ra trông tương đối hoàn chỉnh nhưng thiếu thông tin hoặc phần xử lý cần thiết để công việc thực sự tiến lên.

Khảo sát trên 1.150 nhân viên toàn thời gian tại Mỹ cho thấy 40% từng nhận một sản phẩm dạng này trong tháng trước đó. Những người gặp phải workslop ước tính trung bình 15,4% nội dung họ nhận tại nơi làm việc thuộc loại này. Mỗi lần xử lý một sản phẩm như vậy mất khoảng 1 giờ 56 phút. Dựa trên thời gian và mức lương do người tham gia tự khai, nhóm nghiên cứu ước tính chi phí ẩn vào khoảng 186 USD mỗi người mỗi tháng.

Ví dụ, một báo cáo tuần do AI tạo ra có thể được trình bày đầy đủ nhưng thiếu số liệu thực tế của dự án. Người tạo báo cáo có thể mất ít thời gian hơn, nhưng trưởng nhóm nhận báo cáo lại phải kiểm tra dữ liệu, hỏi lại người phụ trách và viết lại phần kết luận.

Khi đó, thời gian không thực sự được tiết kiệm cho cả tổ chức. Nó chỉ được chuyển từ người làm trước sang người xử lý sau. Đây cũng là lý do chất lượng sản phẩm AI tạo ra cần được tính vào bài toán năng suất, thay vì chỉ nhìn vào tốc độ hoàn thành một tác vụ.

Muốn AI tạo ra năng suất, cần thiết kế lại cả quy trình

Bảng bốn dòng từ khảo sát AI at Work 2025 của BCG: 55% nhân viên có cảm nhận tích cực về AI khi lãnh đạo ủng hộ mạnh, 15% khi thiếu sự ủng hộ, khoảng một phần tư nhân viên tuyến đầu nhận được sự ủng hộ đó và khoảng một phần ba cho biết được đào tạo đầy đủ.

Đồ họa tổng hợp từ dữ liệu Boston Consulting Group, 26/06/2025. Ảnh được tạo bởi AI.

Ba vấn đề trên có cùng một nguyên nhân: doanh nghiệp đưa AI vào một công việc cũ nhưng chưa thay đổi cách công việc đó được vận hành.

Khảo sát nălm 2025 của BCG trên hơn 10.600 người tại 11 thị trường phân biệt hai cách tiếp cận: đưa AI vào quy trình hiện tại và thiết kế ại toàn bộ quy trình với AI. Theo khảo sát, khoảng một nửa số doanh nghiệp đang áp dụng cách thứ hai và nhân viên tại các tổ chức này cho biết họ tiết kiệm nhiều thời gian hơn. Đào tạo cũng có liên quan đến mức độ sử dụng AI. BCG ghi nhận tỷ lệ sử dụng thường xuyên cao hơn đáng kể ở nhóm được đào tạo từ 5 giờ trở lên, trong khi chỉ khoảng một phần ba nhân viên cho biết họ được đào tạo đầy đủ.

Sự ủng hộ từ lãnh đạo cũng là một yếu tố được khảo sát. Khi nhận được sự ủng hộ mạnh, tỷ lệ nhân viên có cảm nhận tích cực về AI tạo sinh tăng từ 15% lên 55%. Tuy nhiên, chỉ khoảng một phần tư nhân viên tuyến đầu cho biết họ nhận được mức hỗ trợ này.

Do BCG là hãng tư vấn đồng thời cung cấp dịch vụ chuyển đổi doanh nghiệp, các kết quả trên cần được đặt cạnh những nghiên cứu độc lập khác. Nghiên cứu tại Đan Mạch cho thấy sự hỗ trợ từ người sử dụng lao động làm tăng mức sử dụng AI, nhưng chưa đủ để tạo ra thay đổi có ý nghĩa thống kê về thu nhập hoặc số giờ làm việc.

Một quy trình xử lý hồ sơ bồi thường bảo hiểm có thể minh họa cho cách tiếp cận này. Thay vì để từng nhân viên tự dùng AI để tóm tắt hồ sơ, doanh nghiệp có thể thiết kế lại quy trình để AI trích xuất thông tin và soạn nhận định sơ bộ. Nhân viên tập trung kiểm tra những trường hợp cần xem xét kỹ hơn. Khi đó, doanh nghiệp không chỉ đo xem AI giúp một nhân viên hoàn thành một tác vụ nhanh hơn bao nhiêu, mà theo dõi toàn bộ hồ sơ mất bao lâu để được xử lý và hoàn tất.

Nguồn tham khảo

Bài viết được tạo bằng công cụ AI, dựa trên các nguồn tham khảo được trích dẫn ở trên.