Bàn về xu hướng TỰ ĐỘNG HÓA 4.0: Tôi e rằng chúng ta đang tự động hóa công việc này mà không thực sự hiểu rõ về nó

Published on: July 04, 2025
Last updated: July 04, 2025 Xem trên toàn màn hình

Recommended for you

06 Feb 2024 Bài toán Trolley Problem: Hi sinh thiểu số để cứu đa số? 78/216
12 Nov 2024 "Nhân tình thế thái" là gì? "Thời thế" là gì? 47/1671
04 Mar 2020 Kinh nghiệm lập dự toán chi phí dự án phần mềm theo phương pháp Man-Month 39/2595
26 Jul 2024 "Khổ tận cam lai" - Làm thế nào để chuyển hóa từ khổ thành sướng? 28/2485
01 Jul 2023 Phương pháp Shuhari - Làm sao học ít hiểu nhiều? 25/989
15 Apr 2023 Nghịch lý từ câu chuyện “một chén gạo dưỡng ơn, một đấu gạo gây thù” 17/725
15 Apr 2020 Phần mềm BPM là gì? So sánh với ERP và các phần mềm Workflows 14/574
04 May 2024 Hiệu ứng FOMO trong phát triển phần mềm 13/329
01 Mar 2024 Google thử nghiệm Search AI (Search Generative Experience - SGE) 12/366
14 Aug 2022 Khác biệt giữa tiêu chí hoàn thành DOD (Definition of Done) với tiêu chí nghiệm thu (Acceptance Criteria) 12/507
01 Apr 2022 Chi phí nhà thầu phụ chiếm bao nhiêu phần trăm gói thầu? 10/165
04 Oct 2023 Authority bias (Thiên kiến uy quyền) là gì? 10/534
01 Sep 2022 Thiên kiến xác nhận (Confirmation Bias) có phải là một dạng bảo thủ? 9/638
15 Aug 2025 Dự án phần mềm bị trì hoãn và vấn đề "akrasia" 9/42
12 May 2021 Các yêu cầu thay đổi (Change Requests) - nỗi ám ảnh của team dự án phần mềm 9/380
09 Aug 2022 Hiệu ứng “rắn hổ mang” (Cobra effect): Khi giải pháp trở thành vấn đề, tưởng vui lại hóa xui 9/514
01 Aug 2022 "Sponsored Content" là gì? Khác nhau giữa Sponsored Content và Native Advertising? 8/821
04 Jan 2023 Đánh giá nhân sự theo chuẩn người Nhật 8/404
02 Oct 2023 Ngôi Chùa Trăm Năm và Viên Gạch Vỡ: Bài Học Thấm Thía Về Lỗi Nhỏ Trong Bức Tranh Lớn 7/261
09 Jan 2025 10 Nghịch Lý Cuộc Sống Từ Phim Upstream (nghịch hành nhân sinh): Đối Mặt Rủi Ro Trong Thời Đại VUCA 7/184
15 Mar 2024 Tê liệt vì suy nghĩ quá nhiều (Analysis Paralysis) là gì? 6/235
04 Sep 2020 IQ, EQ hay LQ quan trọng nhất trong thời đại 4.0? 6/508
01 Sep 2020 Co-founder là gì? Vai trò của các Co-Founder khi lập nghiệp. 6/225
08 Dec 2023 Giải mã bí mật của trò chơi vô hạn và hữu hạn 6/386
08 Mar 2022 Mô hình nguồn mở hoạt động ra sao? 5/203
19 Jun 2024 Giải mã AI, ML và DL: Chìa khóa nắm bắt xu hướng chuyển đổi số 5/165
21 Mar 2024 12 triết lý sống tối giản bạn nên biết 5/131
22 May 2022 Tư duy ngoài hộp (Thinking out of box) là gì? Tại sao quan trọng với sự phát triển của doanh nghiệp? 5/432
11 Mar 2025 Thiên hướng Hành động (Bias for Action) và Thiên hướng Quy trình (Bias for Process) tác động tiêu cực tới "đổi mới và sáng tạo" như thế nào? 5/60
03 Jul 2025 20 "NGHỊCH LÝ" NHƯNG "THUẬN LÝ" TRONG CUỘC SỐNG 5/49
02 Jul 2025 Doanh nghiệp đối diện CHI PHÍ ẨN khi không áp dụng "AI Agents": Lộ diện nguy cơ tụt hậu 4/41
08 Dec 2023 Hiệu ứng Barnum là gì? Hiệu ứng Barnum tốt hay xấu? 4/371
14 May 2024 Chiến lược răng lược là gì? Làm thế nào để tận dụng chiến lược răng lược trong kinh doanh? 4/218
01 Feb 2022 Thách thức với doanh nghiệp chuyển đổi số trong thời đại VUCA 4/705
08 Mar 2020 Vì sao doanh nghiệp cần phải tạo Web bán hàng? 4/165
19 Aug 2020 Lift & Shift - Phương pháp tối ưu dịch chuyển hệ thống phần mềm qua đám mây 4/152
02 Aug 2024 Tổng hợp các câu nói động lực - chất xúc tác cho sự phát triển bản thân 4/120
01 May 2023 [Tư vấn CNTT] Quản lý ngân sách CNTT cho doanh nghiệp 4/181
01 Aug 2024 Infomercial - Chiến thuật "cô đọng" điều gì đó trong đầu người dùng 4/350
23 Aug 2024 Nghịch lý toán học chứng minh giới hạn của AI 4/233
01 Aug 2022 Đỉnh cao ứng xử của kẻ trí tuệ: Nhìn thấu không nói, biết người không bình, hiểu lý không tranh 4/360
03 Oct 2021 Khác biệt giữa thiết kế phần mềm và thiết kế công trình xây dựng 3/507
03 Feb 2020 Sản phẩm OEM và ODM là gì? 3/471
18 Jul 2020 Lợi ích cận biên (Marginal Utility) là gì? Qui luật lợi ích cận biên giảm dần 3/654
10 Sep 2024 Tại sao những thứ chúng ta muốn lại ít khi có được? 3/199
02 Apr 2025 Anti-Hiring Là Gì? Tại sao các doanh nhân tinh gọn lại nói “KHÔNG” với tuyển dụng? 3/46
07 Feb 2025 Buyer’s remorse: Sự hối hận của người mua sau khi chốt đơn mua hàng 3/89
16 Apr 2025 Lãnh đạo linh hoạt: Hành động (Bias for Action) hay không hành động (Non-Action)? 3/37
01 Sep 2025 AI đang thay đổi khoa học quản trị hiện đại như thế nào 3/31
28 Nov 2025 AI có thể chống lại “tư duy bầy đàn” trong doanh nghiệp? 3/8
22 May 2025 Phong cách châu Âu, chất lượng Nhật Bản, cơ bắp Mỹ: Ba giá trị định hình thế giới hiện đại 2/43
03 Sep 2020 Hiệu ứng rắn hổ mang, Luật Goodhart, Campbell & Chuyện thi cử 2/194
27 Nov 2024 Ứng dụng AI theo dõi thu chi gây sốt vì 'mắng' người tiêu tiền 2/124
23 Apr 2025 Multimodal Agent AI – Cuộc cách mạng trong tương tác người – máy 2/106
19 Jan 2025 AI Agents: Ngọn Hải Đăng Dẫn Lối Khởi Nghiệp Trong Kỷ Nguyên Số 2/145
25 Apr 2018 Bảo hộ bản quyền phần mềm dưới khía cạnh sở hữu trí tuệ như thế nào? 2/145
09 Feb 2021 Tầm nhìn là gì? Tí dụ minh họa cụ thể về tầm nhìn 2/127
17 Aug 2020 Mục tiêu dự án là gì? Làm thế nào để xác định mục tiêu? 1/231
18 Mar 2018 Dịch vụ Hosting cho Website là gì? Các lời khuyên chọn Hosting tốt nhất 1/237
01 Sep 2023 Định luật Goodhart và định luật Campbell - Nghịch lý về thành tích 1/196
11 Sep 2020 Nghịch lý kinh doanh tại Mỹ: Chăm sóc khách hàng không tốt, nhưng công ty lại lãi lớn 1/143
16 Feb 2024 Nghịch lý của sự hoàn hảo: AI có thể quá tốt để sử dụng? 1/169
09 Apr 2025 10 bẫy thao túng bạn có thể chưa biết 1/111
03 May 2024 AI Đàm Thoại (Conversational AI) – Cuộc Cách Mạng Công Nghệ Đầy Hứa Hẹn 1/159
03 Jan 2022 Cách làm nông nghiệp kỳ lạ của người Nhật: Thuê đất 5 năm bỏ hoang và đây là sự thật... 1/58
01 May 2025 Vì Sao Các Cửa Hàng Trung Quốc Không Vội Vã Phục Vụ Khách Hàng? 1/80
10 Aug 2020 Bạn có biết quy tắc thất bại nhanh: Fail early, fail often, fail cheap, but always fail forward 1/114
10 Sep 2025 Học Tài Thi Phận Là Gì? Cần Làm Gì Để Vượt Qua May Rủi? 1/4
14 Aug 2025 Văn bản do AI tạo ra có cấu trúc khác với văn bản con người tạo ra như thế nào? /5
17 Feb 2018 Hệ luỵ khi sử dụng Web Hosting từ nhà cung cấp kém chất lượng /143

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng xâm nhập sâu vào mọi lĩnh vực công việc, từ dịch vụ khách hàng đến y tế – thậm chí là những công cụ pop-up tự động khi bạn sao chép văn bản. Dù đôi khi hữu ích, nhưng AI cũng đang làm xói mòn cái gọi là “lao động kết nối” (connective labor) – một dạng công việc đòi hỏi sự thấu cảm, hiểu biết và hiện diện thực sự giữa con người với nhau. Giáo sư xã hội học Allison J. Pugh từ Đại học Johns Hopkins gọi đây là “công việc nhân văn cuối cùng” trong cuốn sách The Last Human Job.

Connective labor là loại lao động đòi hỏi sự hiện diện cảm xúc, sự thấu hiểu và phản hồi giữa người với người. Nó xuất hiện trong hàng triệu công việc: từ y tế, tư vấn, giáo dục cho đến luật, quảng cáo, quản lý, du lịch, thậm chí là an ninh. Khi chúng ta tự động hóa mà không hiểu rõ bản chất công việc này, chúng ta đang đe dọa nhân tính trong lao động.

Những lo ngại chính:

Lập luận phổ biến rằng AI sẽ “giải phóng” con người khỏi công việc tẻ nhạt để làm việc có ý nghĩa hơn là quá ngây thơ, đặc biệt trong môi trường xã hội và kinh tế thị trường hiện nay, nơi các doanh nghiệp có xu hướng cắt giảm nhân sự hơn là nâng cao chất lượng công việc.
Lao động mang tính kết nối như giáo viên, bác sĩ, chuyên viên tư vấn… đang bị buộc phải thu thập dữ liệu thay vì tập trung vào con người, làm giảm giá trị của sự tương tác thật.
Một ví dụ điển hình là một ứng dụng trị liệu dùng AI, trong đó “coach” không được đào tạo bài bản nhưng vẫn phải tiếp xúc với những chia sẻ sâu sắc từ người dùng, dẫn đến khủng hoảng cảm xúc và cảm giác bị “vô hình hóa”.
Việc áp đặt yêu cầu thu thập dữ liệu khiến con người mất đi khả năng hiện diện thực sự. Ví dụ, một "chaplain" (mục sư bệnh viện) phải ghi chép tương tác với bệnh nhân vào ba hệ thống khác nhau, dù công việc chính của bà là kết nối cảm xúc chứ không phải ghi chép.

🌀 Những tác động tiêu cực cụ thể

Có những chatbot AI trả lời người mắc trầm cảm bằng câu “maybe the weather is affecting you” (có thể thời tiết đang ảnh hưởng đến bạn), hay đưa ra mẹo giảm cân cho người bị rối loạn ăn uống.
Một trường hợp khác: một “coach” trong ứng dụng trị liệu CBT (Cognitive Behavioral Therapy) được trả lương thấp, không có bằng cấp chuyên môn, nhưng lại được khách hàng tin tưởng như một nhà trị liệu thật sự. Cô bị yêu cầu không thực hiện "counseling" (tư vấn), nhưng vẫn tiếp xúc thường xuyên với những câu chuyện đau thương mà không có công cụ hỗ trợ tâm lý.

⚠️Tình huống này thể hiện ba vấn đề:

Deskilling – phân nhỏ công việc chuyên môn rồi thuê lao động giá rẻ thực hiện.
Invisible labor – công việc cảm xúc bị vô hình hóa, không được công nhận.
Phải chứng minh mình là con người trong môi trường khách hàng quen với việc tương tác với máy móc.

🌱Lời khuyên cho lãnh đạo doanh nghiệp:

Công nghệ không trung lập, nó phản ánh văn hóa doanh nghiệp. Do đó, lãnh đạo cần đặt ra câu hỏi: Công nghệ có thúc đẩy hay làm suy yếu kết nối giữa con người với nhau?
Hãy áp dụng “tiêu chí kết nối” (connection criteria) trước khi triển khai bất kỳ công nghệ nào: Liệu nó có giúp cải thiện sự gắn kết giữa nhân viên và khách hàng hay không?
Những nhà lãnh đạo hiệu quả là người vẫn cố gắng đưa công nghệ vào tổ chức nhưng ưu tiên các mối quan hệ con người và tạo điều kiện cho nhân viên thực hành “lao động kết nối”.

Ba viễn cảnh tương lai:

Mô hình phân loại (Triage model): AI xử lý những tình huống đơn giản, còn con người xử lý việc khó – nhưng dễ dẫn đến sự mệt mỏi.
Mô hình bất bình đẳng (Inequality model): Người giàu được chăm sóc bởi con người, người nghèo phải tương tác với chatbot – gia tăng phân hóa xã hội.
Mô hình nhị phân (Binary model): Cảm xúc thuộc về con người, lý trí giao cho máy – một sự phân chia không thực tế và có thể làm giảm chất lượng quyết định.

Viễn cảnh lý tưởng:

Chúng ta cần bảo vệ connective labor khỏi bị tự động hóa và xuống cấp do các chiến dịch "tối ưu hóa hiệu suất". AI nên được ứng dụng vào các lĩnh vực như nghiên cứu y học, dịch mã ngôn ngữ động vật, dự đoán thiên tai..., nhưng nên “giữ ranh giới”, tách khỏi các công việc đòi hỏi kết nối con người. Chúng ta không nên tự động hóa những công việc mà bản chất của nó là sự thấu cảm, lắng nghe và hiểu biết – những điều làm nên con người.

Đừng biến mọi thứ thành “nail” chỉ vì chúng ta có một “cây búa” AI mới.

Xem đầy đủ bài viết gốc tiếng Anh tại đây

A A A A

[{"displaySettingInfo":"[{\"isFullLayout\":false,\"layoutWidthRatio\":\"\",\"showBlogMetadata\":true,\"showAds\":true,\"showQuickNoticeBar\":true,\"includeSuggestedAndRelatedBlogs\":true,\"enableLazyLoad\":true,\"quoteStyle\":\"1\",\"bigHeadingFontStyle\":\"1\",\"postPictureFrameStyle\":\"1\",\"isFaqLayout\":false,\"isIncludedCaption\":false,\"faqLayoutTheme\":\"1\",\"isSliderLayout\":false}]"},{"articleSourceInfo":"[{\"sourceName\":\"Harvard Business Review\",\"sourceValue\":\"https://hbr.org/\"}]"},{"privacyInfo":"[{\"isOutsideVietnam\":false}]"},{"tocInfo":"[{\"isEnabledTOC\":true,\"isAutoNumbering\":false,\"isShowKeyHeadingWithIcon\":false}]"},{"termSettingInfo":"[{\"showTermsOnPage\":true,\"displaySequentialTermNumber\":true}]"}]

Nguồn

{content}