AI hiếm khi xoá sạch một nghề trong một lúc. Nó thay đổi từng đầu việc bên trong nghề: soạn nháp, tóm tắt, dịch, phân loại, tìm kiếm nhanh hơn hẳn, còn những việc cần phán đoán, cần người chịu trách nhiệm, cần có mặt tại chỗ hay cần lòng tin giữa người với người thì đổi ít hơn nhiều. Cách hữu ích nhất để nghĩ về tương lai của chính mình là kê ra những việc thật sự làm mỗi tuần, rồi hỏi từng việc một: AI soạn nháp được gì, kiểm giúp được gì, và cái gì vẫn cần tới mình.
Vì sao "AI có lấy mất việc của mình không?" là câu hỏi sai
Báo chí thích chia các nghề thành hai phe: phe sẽ bị AI thay và phe an toàn. Công việc thật không vận hành như vậy. Một kế toán vừa nhập liệu, vừa đối chiếu sổ sách, vừa giải thích số liệu cho ông chủ đang sốt ruột, vừa phát hiện điểm lạ trên hoá đơn nhà cung cấp, vừa ký duyệt báo cáo. Mỗi việc chịu ảnh hưởng một kiểu.
Khi một công nghệ làm nhanh một số việc, nghề thường tự định hình lại quanh phần còn lại. Bảng tính không xoá nghề kế toán; nó bỏ đi phần lớn việc tính tay và đẩy công việc sang phân tích, tư vấn. Chuyện tương tự đang xảy ra với AI tạo sinh, chỉ là nhanh hơn và lan qua nhiều loại việc văn phòng hơn.
Điều đó không có nghĩa là chẳng có gì đổi. Nếu phần lớn tuần làm việc của mình dành cho những việc AI làm tốt, số người cần cho mảng đó có thể giảm, và các vị trí còn lại có thể đòi kỹ năng khác. Nói thẳng điều này tốt hơn cả hoảng loạn lẫn chối bỏ.
Cách ứng phó thực tế là nhìn kỹ vào công việc cụ thể của mình, thay vì nhìn vào chức danh.
Các loại việc văn phòng chịu ảnh hưởng thế nào
Đây là xu hướng chung, không phải dự báo cho một công ty hay vị trí cụ thể nào.
| Loại việc | Công cụ AI thường làm được | Phần vẫn cần con người |
|---|---|---|
| Soạn văn bản thường ngày | Ra bản nháp dùng được rất nhanh | Chọn thông điệp, kiểm dữ kiện, giọng điệu hợp với đúng người đọc |
| Tóm tắt tài liệu | Rút tài liệu dài thành các ý chính | Nhận ra cái bị bỏ sót hoặc bị nhấn sai chỗ |
| Dịch để hiểu | Cho nghĩa nhanh, phần lớn chính xác | Độ chính xác pháp lý, y khoa, hợp đồng; sắc thái văn hoá |
| Phân loại, sắp xếp | Gắn nhãn và chuyển hướng khối lượng lớn | Xử lý ca mập mờ và đặt ra quy tắc |
| Nhập liệu từ chứng từ | Trích thông tin từ biểu mẫu, hoá đơn | Kiểm ngoại lệ và bắt lỗi |
| Đàm phán, giữ quan hệ | Gợi ý ý chính để nói | Lòng tin, đọc không khí, nhận trách nhiệm |
| Việc tay chân, tại hiện trường | Mô hình ngôn ngữ gần như không tác động trực tiếp | Hầu như mọi thứ; robot làm thay đổi chậm hơn nhiều |
Tự vẽ bản đồ công việc của mình trong một buổi chiều
Bài tập này cho bức tranh rõ hơn bất kỳ danh sách nghề "an toàn" hay "nguy hiểm" nào.
- Kê ra các việc trong một tuần điển hình. Ghi cụ thể: "trả lời email nhà cung cấp hỏi ngày giao", chứ đừng ghi "giao tiếp".
- Ước lượng thời gian cho từng việc. Tỷ lệ phần trăm tương đối trong tuần là đủ.
- Đánh dấu việc AI soạn nháp được. Những việc có thể ra bản đầu từ tài liệu, câu chữ mình đã có sẵn.
- Đánh dấu việc AI kiểm giúp được. Những việc AI có thể chỉ ra lỗi hay chỗ vênh để mình xem lại.
- Đánh dấu việc cần chính mình. Phán đoán, chịu trách nhiệm, quan hệ con người, có mặt tại chỗ, bối cảnh mật.
- Thử AI trên một việc soạn nháp. Dùng công cụ được phép và dữ liệu được phép chia sẻ. So chất lượng và thời gian một cách thật lòng.
- Quyết định nên đầu tư vào đâu. Mài giũa những việc cần tới mình, và học cách giám sát những việc AI soạn nháp được.
Những kỹ năng quý lên khi đầu việc dịch chuyển
Đánh giá chất lượng. Biết một kết quả tốt trong nghề mình trông ra sao, để nhận ra khi AI làm sai hoặc làm yếu.
Hiểu biết chuyên ngành. Nắm luật lệ, khách hàng, lịch sử của ngành mình, thứ mà công cụ đại trà không có.
Đặt câu hỏi hay. Phát biểu vấn đề đủ rõ để đồng nghiệp hay công cụ bắt tay vào làm được.
Dám nhận trách nhiệm. Ký duyệt, quyết định khi chưa chắc chắn, chịu trách nhiệm về kết quả.
Làm việc với con người. Giải thích, thuyết phục, hoá giải mâu thuẫn, xây lòng tin với khách.
Xử lý ngoại lệ. Những ca bất thường không theo khuôn là nơi tập trung cả lỗi lẫn giá trị.
Giám sát việc đã tự động hoá. Thiết lập, theo dõi, chỉnh sửa công cụ thay vì tự tay làm từng bước.
Học liên tục. Công cụ sẽ còn đổi; thói quen học nhanh những kỹ năng ngắn, thực tế tự nó đã là một kỹ năng.
Dấu hiệu sớm cho thấy đầu việc trong vị trí của mình đang dịch chuyển
Đồng nghiệp ra bản nháp nhanh hơn hẳn. Khi người cùng nhóm dùng AI làm bản đầu chỉ mất một phần nhỏ thời gian, kỳ vọng với mọi người sẽ đổi theo.
Sếp nhờ duyệt nhiều hơn nhờ viết. Vai trò của mình đang chuyển từ tạo ra câu chữ sang kiểm và nâng chất lượng.
Khối lượng tăng mà không tuyển thêm. Cả nhóm xử lý nhiều yêu cầu hơn với số người cũ, thường vì các bước thường ngày đã có máy hỗ trợ.
Công cụ mới chen vào quy trình. Phần mềm đang dùng thêm tính năng AI để tóm tắt, soạn nháp hay phân loại.
Khách đòi làm nhanh hơn. Khách biết có AI thì mong bản đầu đến sớm, và dành tiền cho chất lượng và chuyên môn.
Ngân sách đào tạo đổi hướng. Nơi làm việc bắt đầu mở lớp về dữ liệu, công cụ AI hay cải tiến quy trình.
Bản mô tả vị trí trong tổ chức đổi cách viết. Mô tả công việc nội bộ và mục tiêu đánh giá nhắc tới giám sát công cụ, kiểm dữ liệu hay quy trình có AI hỗ trợ nhiều hơn trước.
Mỗi hoàn cảnh một kiểu rủi ro
Người mới vào nghề gặp một thách thức riêng. Nhiều vị trí cấp thấp được dựng quanh những việc thường ngày mà giờ AI soạn nháp rất khá, và cũng chính những việc đó là cách người mới học nghề. Nếu đang ở chặng đầu, hãy tìm cách học được óc phán đoán nằm sau việc thường ngày, chứ không chỉ học thao tác.
Người làm lâu năm ở vị trí ngược lại. Giá trị của họ thường nằm ở phán đoán và quan hệ, những thứ AI ít chạm tới. Rủi ro của họ là nhất định không chịu học công cụ mới và bị vượt mặt bởi đồng nghiệp biết kết hợp kinh nghiệm với tốc độ nhờ AI.
Người làm tự do chỉ bán một loại sản phẩm thường ngày, như dịch cơ bản hay mô tả sản phẩm đơn giản, có thể thấy áp lực về giá sớm nhất. Chuyển dần sang lĩnh vực chuyên sâu, cam kết chất lượng hay gói dịch vụ kết hợp sẽ đỡ hơn.
Trường hợp nào cũng nên tránh hai thái cực. Câu "AI sẽ thay mọi nghề" và câu "chẳng có gì thay đổi đâu" đều dễ nói mà vô ích. Hãy quan sát chuyện thật đang diễn ra trong chính ngành mình, và điều chỉnh từng chút một vài tháng một lần. Trò chuyện với người cùng nghề thường là tín hiệu sớm đáng tin nhất.
Câu hỏi thường gặp
Nghề nào chịu ảnh hưởng của AI nhiều nhất?
Những vị trí mà phần lớn thời gian dành cho văn bản thường ngày, dịch thuật, nhập liệu hay trả lời khách đơn giản chịu tác động trực tiếp nhất. Kể cả ở đó, đầu việc dịch chuyển thường gặp hơn là vị trí biến mất sau một đêm, và tốc độ khác nhau tuỳ công ty, tuỳ quốc gia.
Có nên đổi nghề vì AI không?
Đừng đổi chỉ vì đọc tin. Trước hết vẽ bản đồ đầu việc và thử công cụ AI trên đó; có khi thấy vị trí của mình chỉ dịch chuyển chứ không mất. Nếu phần lớn việc AI soạn nháp dễ dàng và ngành có dấu hiệu thu hẹp rõ, lên kế hoạch chuyển dần là hợp lý.
AI có tạo ra nghề mới không?
Đã có những vị trí mới quanh việc thiết lập, giám sát, kiểm tra hệ thống AI và quanh chất lượng dữ liệu. Bao nhiêu và nhanh tới đâu thì chưa chắc, nên đọc những con số quả quyết trên báo cần thận trọng.
Dùng AI cho việc ở công ty có an toàn không?
Tuỳ quy định của nơi làm việc và loại dữ liệu. Dùng công cụ được phép, không dán dữ liệu mật hay dữ liệu cá nhân vào dịch vụ công cộng, và kiểm mọi kết quả trước khi dùng.
Bao lâu nên tự rà lại đầu việc một lần?
Sáu tháng một lần là nhịp hợp lý, hoặc mỗi khi nơi làm việc đưa vào công cụ mới. Điều chỉnh nhỏ đều đặn dễ hơn nhiều so với một lần thay đổi lớn bị ép buộc về sau.
