Khi nào KHÔNG nên dùng AI: 6 tình huống người quản lý nên tự làm

Khi nào không nên dùng AI? Khi việc đó đòi một con người đứng ra chịu trách nhiệm, hoặc khi bạn không đủ hiểu lĩnh vực để biết AI đang sai. Sáu tình huống cụ thể nằm trong bài này. Tôi viết bài này đi ngược số đông một chút, vì phần lớn nội dung về AI hiện nay chỉ nói “dùng thêm đi” — mà người quản lý thì cần biết chỗ phải dừng tay hơn là biết thêm một mẹo.

Những cánh cửa chỉ chủ nhà mới được mở

Hãy hình dung bạn thuê được một người giúp việc cực giỏi. Anh ta dọn dẹp nhanh, nấu ăn ngon, sắp xếp hồ sơ gọn gàng hơn bạn. Bạn giao cho anh ta chìa khoá, và cuộc sống nhẹ hẳn đi.

Nhưng trong nhà có vài cánh cửa mà chỉ chủ nhà mới được mở. Không phải vì người giúp việc kém, mà vì phía sau cánh cửa đó là những việc mà danh tính của người mở chính là nội dung của việc. Khi bạn đưa chìa khoá cho người khác, bạn không uỷ quyền một thao tác — bạn đã thay đổi hẳn ý nghĩa của việc đó.

AI trong công ty bạn đúng là người giúp việc rất giỏi ấy. Bài này nói về sáu cánh cửa.

Cơ sở không chỉ là cảm tính. Nghiên cứu Navigating the Jagged Technological Frontier của Dell’Acqua và cộng sự năm 2023, với hơn 700 tư vấn viên BCG, cho thấy một kết quả hai mặt: với nhiệm vụ nằm trong vùng AI làm tốt, hiệu suất cao hơn gần 40%; nhưng với nhiệm vụ nằm ngoài vùng đó, nhóm dùng AI lại kém hơn nhóm không dùng, giảm trung bình 19 điểm phần trăm.

Nói cách khác: dùng AI sai chỗ không phải là hoà vốn. Nó tệ hơn không dùng.

Khi nào không nên dùng AI: sáu tình huống người quản lý nên tự làm

1. Cho thôi việc

Đây là cánh cửa rõ nhất. Một người bị cho nghỉ việc có quyền được nghe lý do từ một con người chịu trách nhiệm, nhìn vào mắt họ.

Vấn đề không nằm ở câu chữ. AI soạn thư báo nghỉ việc rất gọn, đúng mực, không thừa chữ nào. Vấn đề nằm ở thông điệp đằng sau hành động: nếu người ta biết — và người ta thường biết — rằng cuộc nói chuyện kết thúc một giai đoạn trong đời họ được viết bằng máy, bạn đã nói với họ rằng họ không đáng để bạn dành thời gian.

Một chuyện nữa ít người tính tới: người ở lại nhìn vào cách bạn tiễn người ra đi. Đó là lúc văn hoá công ty được định nghĩa, không phải lúc bạn dán khẩu hiệu lên tường.

AI được phép làm gì ở đây: giúp bạn rà lại xem lý do có nhất quán không, chuẩn bị các câu hỏi khó họ có thể hỏi, kiểm tra quy trình có thiếu bước nào. Dừng ở đó.

2. Đánh giá nhân sự và quyết định lương thưởng

AI xếp hạng nhân viên rất nhanh và rất gọn — và đó chính là điều nguy hiểm. Nó chỉ nhìn thấy những gì được ghi lại, mà phần quý nhất trong đóng góp của một người thì hiếm khi được ghi lại: người gánh việc hộ đồng nghiệp lúc cao điểm, người giữ tinh thần cả nhóm trong một quý tệ, người từ chối một đơn hàng dễ nhưng sai nguyên tắc.

Giao việc này cho AI còn tạo ra một hậu quả âm thầm hơn: nhân viên sẽ học rất nhanh cách tối ưu những gì máy đo được. Và từ đó bạn mất luôn khả năng nhìn thấy đóng góp thật.

AI được phép làm gì: soạn bộ tiêu chí, rà xem nhận xét của bạn có mơ hồ hoặc thiên kiến không, tóm tắt dữ liệu kết quả. Việc chấm một con người cụ thể và quyết con số thì thuộc về bạn. Bài dùng AI ra quyết định nói kỹ hơn về vai trò phản biện mà AI làm tốt.

3. Xử lý khủng hoảng

Khủng hoảng là lúc thông tin thiếu, thay đổi từng giờ, và mọi người nhìn vào bạn để biết nên sợ ở mức nào. Đây là loại việc AI yếu nhất, vì ba lý do cùng lúc.

Thứ nhất, nó không biết chuyện đang xảy ra — sự kiện mới nằm ngoài vùng nó nắm chắc. Thứ hai, nó không cảm được nhiệt độ phòng: cùng một câu, nói lúc này là trấn an, nói lúc khác là vô cảm. Thứ ba, giọng văn cân bằng, trung tính, đúng mực của AI chính là giọng mà người đang hoảng sợ đọc ra là “sếp đang né”.

AI được phép làm gì: chạy kịch bản trước khi khủng hoảng xảy ra. Đây là lúc kỹ thuật pre-mortem (khám nghiệm trước) của Gary Klein, mô tả trên Harvard Business Review năm 2007, rất hữu ích — tưởng tượng sự việc đã xảy ra rồi truy nguyên nhân giúp tăng khoảng 30% khả năng nhận ra đúng nguyên nhân. Chuẩn bị bằng AI lúc trời yên, phát ngôn bằng người lúc trời động.

4. Việc phải chịu trách nhiệm pháp lý

Hợp đồng, cam kết với khách hàng, hồ sơ thuế, văn bản gửi cơ quan quản lý, điều khoản bảo hành, chính sách bảo mật. Ở đây có một nguyên tắc không thương lượng: không có ai gọi là “AI ký tên”. Khi có chuyện, người chịu trách nhiệm trước pháp luật là người ký, và lý do “công cụ AI soạn thế” không có giá trị ở bất kỳ đâu.

Thêm nữa, đây đúng là nhóm việc AI dễ sai nhất: điều khoản sai số, trích một văn bản đã bị thay thế, một mốc hiệu lực lệch vài tháng. Bài AI trả lời sai thì sao phân tích kỹ vì sao luật và quy định nằm trong bốn nhóm rủi ro cao nhất.

AI được phép làm gì: giúp bạn hiểu một hợp đồng dài, liệt kê câu hỏi để hỏi luật sư, so sánh hai bản chào. Không bao giờ là nguồn cuối cùng.

5. Việc cần mặt người

Xin lỗi. Chia buồn. Trấn an một người vừa nhận tin xấu. Cảm ơn ai đó đã gánh việc suốt một tháng. Chúc mừng một cột mốc cá nhân.

Loại việc này có một đặc điểm lạ: chi phí của việc tự làm chính là giá trị của nó. Một lời xin lỗi có ý nghĩa vì bạn đã bỏ thời gian nghĩ, đã thấy khó chịu khi viết, đã chọn từng chữ. Nếu phần đó được giao cho máy, món quà biến mất, chỉ còn cái hộp.

Cái tôi thấy khó nhất ở đây là nó không bao giờ gây ra một sự cố rõ ràng. Không ai phàn nàn vì nhận được một lời cảm ơn do AI viết. Nó chỉ làm uy tín của bạn mòn dần, mỗi lần một chút, cho tới ngày nhân viên không còn tin vào bất cứ điều gì bạn nói.

Tôi nghĩ hầu hết chúng ta đã từng nhận một tin nhắn như vậy: lời cảm ơn hay lời chúc tròn trịa, đủ ý, đúng mực, nhưng không có lấy một chi tiết nào mà chỉ người viết và tôi mới biết. Dấu hiệu nhận ra không phải câu chữ dở. Ngược lại, nó hay quá, chung quá, gửi cho ai cũng được.

Cảm giác lúc đó không phải tức giận. Nó là một sự hụt hẫng rất khẽ, và tệ hơn, nó khiến tôi đọc lại những tin trước của người đó với một chút nghi ngờ. Từ đó tôi giữ một nguyên tắc cho mình: trong những lời nhắn cần mặt người, phải có ít nhất một chi tiết chỉ hai bên cùng biết. Nếu tôi không nghĩ ra được chi tiết nào, nghĩa là tôi chưa sẵn sàng để viết.

6. Việc mà bạn chưa đủ giỏi để biết AI sai

Đây là tình huống tôi cho là sắc nhất, và cũng ít được nói tới nhất. Năm tình huống trên bạn nhận ra được bằng nguyên tắc. Tình huống này thì không, vì theo định nghĩa, bạn không có cách nào nhìn thấy mình đang ở trong đó.

Nguyên lý rất đơn giản: bạn chỉ kiểm được AI ở lĩnh vực bạn đã biết.

Ở lĩnh vực bạn thạo, một câu trả lời sai của AI làm bạn khựng lại. Có gì đó cấn, bạn chưa gọi tên được nhưng linh cảm nghề nghiệp đã báo động, và bạn đi kiểm tra. Ở lĩnh vực bạn lạ, cảm giác đó không tồn tại. Câu đúng và câu bịa đều nghe hợp lý như nhau, vì cả hai đều được viết bằng cùng một giọng mạch lạc.

Tệ hơn nữa là một nghịch lý: AI có vẻ hữu ích nhất đúng ở chỗ nó đáng tin nhất — vì bạn không biết gì nên thấy cái gì cũng mới và sáng tỏ. Cảm giác “tôi vừa học được nhiều quá” là cảm giác dễ chịu, và nó không hề là bằng chứng của việc học đúng.

Nó giống như rọi đèn pin trong một căn phòng bạn chưa từng vào. Vệt sáng rất rõ, nhưng bạn không biết mình đang bỏ qua cái gì ở ngoài vệt sáng ấy, cũng không biết thứ mình đang nhìn có phải cái mình cần tìm hay không.

Ba câu hỏi tự kiểm trước khi dùng AI cho một lĩnh vực mới:

1. Nếu AI trả lời sai hoàn toàn, tôi có nhận ra trong vòng 10 phút không? Không thì coi như bạn đang ở trong tình huống thứ sáu.
2. Tôi có biết ít nhất một người thật để hỏi lại không? Không có người đối chiếu thì đừng mang câu trả lời đó đi ra quyết định.
3. Hậu quả nếu tôi sai là gì? Sai lầm rẻ thì cứ thử; sai lầm đắt thì phải mua kiến thức trước, bằng người hoặc bằng thời gian.

Đây cũng là lý do tôi nói rằng AI làm cho người giỏi nghề giỏi hơn, chứ không biến người ngoài nghề thành người trong nghề. Nó khuếch đại phán đoán của bạn — mà khuếch đại một phán đoán trống rỗng thì chỉ ra một sự tự tin trống rỗng.

Tôi làm đào tạo, bán hàng và lãnh đạo hơn 13 năm. Ở những mảng đó, tôi tranh luận với AI gần như liên tục: câu này sai bối cảnh, ví dụ kia không ai làm thế ngoài đời. Nhưng khi tôi dùng AI để đọc một điều khoản hợp đồng hay hỏi một câu về thuế, tôi để ý thấy một điều đáng sợ: tôi gật đầu với mọi thứ. Không có chỗ nào cấn, không nghĩ ra nổi một câu hỏi vặn lại.

Chính sự trơn tru đó mới là tín hiệu. Bây giờ tôi dùng nó làm thước đo cho mình: nếu đọc hết một câu trả lời mà không muốn cãi chỗ nào, nhiều khả năng tôi đang đứng ngoài nghề. Khi đó tôi chỉ dùng AI để chuẩn bị câu hỏi, rồi mang đi hỏi người có chuyên môn thật.

Quà tặng miễn phí · Template + hướng dẫn

Bảng chia việc Người và AI cho đội ngũ

Bảng liệt kê việc theo từng vị trí, tiêu chí chia việc cho AI, ví dụ điền sẵn cho 3 vị trí và kế hoạch thử nghiệm 2 tuần — làm cùng cả đội trong 30 phút.

• — Cách chạy buổi chia việc 30 phút với cả đội, có câu nói mẫu
• — Bảng liệt kê việc 9 cột copy thẳng vào Google Sheets
• — Tiêu chí phân loại 3 mức: AI làm, AI hỗ trợ người làm, người làm
• — Ví dụ điền sẵn cho trưởng phòng kinh doanh, nhân viên sale, nhân viên văn phòng/HR
• — Quy tắc an toàn dữ liệu và kế hoạch thử nghiệm 2 tuần

Danh xưng

Danh xưng Anh Chị

Họ tên Email

Website

Tôi đồng ý nhận tài liệu và email. Xem Chính sách bảo mật. Nhận tài liệu ngay →

Miễn phí, huỷ đăng ký lúc nào cũng được.

Bảng ranh giới: AI chuẩn bị, người quyết và người nói

Sáu tình huống trên không có nghĩa là tắt AI đi. Nghĩa là chia lại việc. Dưới đây là ranh giới tôi khuyên các công ty dán lên tường phòng họp.

Tình huống	AI làm được phần nào	Người bắt buộc làm phần nào
Cho thôi việc	Rà lý do có nhất quán, liệt kê câu hỏi khó, kiểm tra quy trình đủ bước	Quyết định, cuộc nói chuyện, và chịu trách nhiệm về cách tiễn người
Đánh giá nhân sự, lương thưởng	Soạn tiêu chí, rà nhận xét xem có mơ hồ hay thiên kiến, tóm tắt dữ liệu kết quả	Chấm từng người, quyết con số, giải thích cho người đó hiểu
Xử lý khủng hoảng	Chạy kịch bản trước, dựng danh sách việc cần làm, soạn câu hỏi báo chí có thể hỏi	Mọi phát ngôn trong lúc khủng hoảng, và việc đứng trước đội ngũ
Việc có trách nhiệm pháp lý	Giúp hiểu văn bản dài, liệt kê câu hỏi cho luật sư, so sánh các bản chào	Nội dung cuối cùng, chữ ký, và toàn bộ trách nhiệm
Việc cần mặt người	Gợi ý dàn ý nếu bạn thật sự bí; nhắc bạn đừng quên ai	Viết bằng lời của mình, nói trực tiếp, và có mặt
Lĩnh vực bạn chưa đủ giỏi	Giúp bạn học: giải thích khái niệm, dựng danh sách câu hỏi để đi hỏi người thật	Tìm một người có nghề để đối chiếu trước khi quyết bất cứ điều gì

Nguyên tắc gói trong một câu để cả đội nhớ: AI chuẩn bị, người quyết và người nói. Nếu bạn muốn chia việc chi tiết hơn cho từng vị trí, bài giao việc cho nhân viên và AI có khung đầy đủ.

Dùng AI để chuẩn bị, chứ không để làm thay

Đây là chỗ thực tế nhất của bài. Câu lệnh dưới đây dùng cho tình huống 1 và 2 — chuẩn bị một cuộc nói chuyện khó, mà vẫn giữ nguyên phần việc của bạn:

Tôi sắp có một cuộc nói chuyện khó với một nhân viên về [mô tả tình huống,
không nêu tên thật, không dán hồ sơ nhân sự].
Đừng viết lời thoại thay tôi. Thay vào đó hãy giúp tôi chuẩn bị:
1. Năm câu hỏi khó nhất người đó có thể hỏi, và vì sao họ hỏi vậy.
2. Ba chỗ trong lập luận của tôi dễ bị coi là không công bằng.
3. Ba điều tôi nên nói rõ ngay từ đầu để tránh hiểu nhầm.
4. Hai điều tuyệt đối không nên nói trong cuộc này.
Không soạn kịch bản, không viết email. Tôi sẽ tự nói bằng lời của mình.

Và câu lệnh cho tình huống 6, khi bạn bước vào một lĩnh vực lạ:

Tôi đang tìm hiểu về [lĩnh vực], và tôi không có chuyên môn trong lĩnh vực này.
Hãy giúp tôi theo đúng thứ tự sau:
1. Năm khái niệm nền tôi phải hiểu trước khi hỏi bất cứ điều gì khác.
2. Ba sai lầm phổ biến của người ngoài ngành khi tiếp cận lĩnh vực này.
3. Bảy câu hỏi tôi nên mang đi hỏi một người có nghề, xếp theo thứ tự nên hỏi.
4. Những phần trong lĩnh vực này mà bạn dễ trả lời sai hoặc đã lỗi thời,
   và vì sao.
Đừng đưa kết luận hay lời khuyên hành động. Tôi cần chuẩn bị để đi hỏi người thật.

Mục 4 trong câu lệnh thứ hai là mục đáng giá nhất: bạn đang nhờ chính AI vẽ ra bản đồ những chỗ nó yếu, trước khi bạn bước vào.

Sai lầm thường gặp

• Hiểu bài này thành “hạn chế dùng AI”. Ngược lại. Biết rõ sáu chỗ phải dừng thì bạn dùng mạnh dạn hơn hẳn ở tất cả những chỗ còn lại.
• Giấu việc đã dùng AI. Nhân viên nhận ra được, và lúc đó bạn mất nhiều hơn là tiết kiệm được. Nói thẳng “tôi có dùng AI để chuẩn bị, nhưng đây là ý của tôi” thì không ai phiền lòng.
• Để nhân viên tự đoán ranh giới. Work Trend Index 2024 của Microsoft và LinkedIn ghi nhận chỉ 39% người dùng AI được công ty đào tạo. Không nói rõ thì mỗi người tự đặt ranh giới của mình, và ranh giới đó thường rộng hơn bạn tưởng.
• Dùng AI để né một cuộc nói chuyện khó. Đây là động cơ thật đằng sau phần lớn các trường hợp vi phạm sáu tình huống trên. Công cụ không phải vấn đề; việc né mới là vấn đề.
• Cấm tuyệt đối thay vì chia việc. Cấm thì nhân viên vẫn dùng, chỉ là không nói với bạn. Bảng ranh giới hiệu quả hơn một lệnh cấm.
• Không xem lại ranh giới sau sáu tháng. Công cụ thay đổi nhanh. Nhưng tôi cho rằng ba tình huống đầu và tình huống thứ năm sẽ không đổi, vì chúng không nói về năng lực của máy — chúng nói về việc ai là người chịu trách nhiệm.

Tóm lại và việc làm hôm nay

1. Sáu việc nên tự làm: cho thôi việc, đánh giá nhân sự và lương thưởng, xử lý khủng hoảng, việc chịu trách nhiệm pháp lý, việc cần mặt người, và việc bạn chưa đủ giỏi để biết AI sai.
2. Dùng AI sai chỗ không phải hoà vốn: nghiên cứu 2023 với hơn 700 tư vấn viên BCG cho thấy hiệu suất giảm 19 điểm phần trăm so với nhóm không dùng.
3. Tình huống thứ sáu nguy hiểm nhất vì bạn không tự nhận ra được khi đang ở trong đó.
4. Ranh giới gọn cho cả đội: AI chuẩn bị, người quyết và người nói.
5. Biết rõ chỗ dừng là điều kiện để dùng AI mạnh tay ở mọi chỗ còn lại.

Việc làm hôm nay, 15 phút: mở lại ba việc bạn định giao cho AI trong tuần này. Với mỗi việc, hỏi đúng một câu: “Nếu người nhận biết việc này do AI làm, họ sẽ nghĩ gì?” Việc nào làm bạn do dự, hãy chuyển nó sang cột “AI chuẩn bị, tôi làm”. Rồi mang bảng ranh giới ở trên ra họp giao ban và chốt với cả đội.

Hai bài đi liền với bài này: AI trả lời sai thì sao — cách kiểm chứng trước khi dùng — và dữ liệu doanh nghiệp và AI — đưa gì vào, tuyệt đối không đưa gì. Nếu bạn đang xây quy định cho cả công ty, bắt đầu từ bài quy định sử dụng AI trong doanh nghiệp. Bức tranh tổng thể nằm ở bài trụ cột ứng dụng AI trong quản lý doanh nghiệp và trang AI cho quản lý & lãnh đạo.