QAC Online: Chúng tôi tiếp tục chủ đề “Đưa AI vào doanh nghiệp như thế nào?” bằng bài viết dưới đây, đề cập đến những hệ quả tâm lý có thể biến việc áp dụng AI thành yếu tố kìm hãm đối với doanh nghiệp. Bạn có thể nhận thấy trong bài viết này, tác giả đã cố gắng đưa ra giải pháp, nhưng rõ ràng là chưa cho ta cảm giác đó là các giải pháp đủ để khắc phục vấn đề. Bạn có thể có ý tưởng nào khác – hãy gửi đến hộp thư qac@hsb.edu.vn
Khi các công ty áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều công ty chỉ tập trung vào việc cải thiện hiệu quả và năng suất — những lợi ích được chính các công ty AI quảng cáo. Sự tập trung đó có thể là một sai lầm. Ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy AI có thể gây ra những hậu quả tiêu cực về mặt tâm lý đối với động lực làm việc của nhân viên, thậm chí có thể làm mất đi những lợi ích của AI, khiến các mô hình tính toán lợi tức đầu tư (ROI) vốn đã gặp nhiều khó khăn càng bị xem xét kỹ lưỡng hơn.
Các nhà lãnh đạo cần hiểu cách việc sử dụng AI có thể làm giảm động lực của nhân viên, phá hoại sự hợp tác và đổi mới, đồng thời tạo ra mức độ căng thẳng và kiệt sức cao hơn. Tất cả những điều này có thể tạo ra những rào cản nghiêm trọng đối với việc áp dụng AI thành công trong các tổ chức. Tuy nhiên, những tác động tiêu cực có thể được giảm thiểu đáng kể nếu các công ty tính đến gánh nặng tâm lý mà AI gây ra trong chiến lược áp dụng của họ. Một số công ty hàng đầu trong việc áp dụng AI đã thành công trong việc này.
Để tìm hiểu xem “nợ tâm lý” có thể ảnh hưởng đến việc áp dụng AI như thế nào, tôi đã khảo sát hơn 1.200 nhân viên toàn thời gian tại Mỹ và Anh. Dưới đây là những điều mà các nhà lãnh đạo cần biết.
Nợ tâm lý và các yếu tố thúc đẩy nó
Việc sử dụng AI một cách thiếu cấu trúc tại nơi làm việc có thể dẫn đến một số tác động tiêu cực về mặt tâm lý, tất cả đều có thể ảnh hưởng đến động lực hoặc hành vi có giá trị đối với các tổ chức. Những tác động này đã được xác định trong các nghiên cứu học thuật gần đây về việc áp dụng AI hoặc đã xuất hiện trước khi AI được sử dụng trong công việc và tập trung vào các yếu tố thúc đẩy động lực tại nơi làm việc. Có sáu dạng tác động có vẻ đặc biệt nổi bật, tạo nên cái gọi là “nợ tâm lý”:
- Nợ nhận thức
Có lẽ hậu quả tâm lý tiêu cực được bàn luận nhiều nhất của việc sử dụng AI không có cấu trúc là khả năng mất đi các kỹ năng xử lý nhận thức và ra quyết định. Ví dụ, nghiên cứu cho thấy xu hướng ngày càng tăng trong việc chuyển giao các nhiệm vụ khó khăn cho AI (được gọi là “chuyển giao nhận thức”) làm suy yếu sự hiểu biết của con người về vấn đề và làm giảm cảm giác sở hữu giải pháp. Theo thời gian, sự mất mát này tích lũy lại, và nợ nhận thức ngày càng tăng.
- Gánh nặng tự chủ
Điều này mô tả cảm giác rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang tước đoạt khả năng kiểm soát cách thức làm việc của chúng ta. Tự chủ được công nhận là nguồn động lực chính. Tuy nhiên, hầu hết các cuộc thảo luận về tối ưu hóa AI đều tập trung vào việc thiết kế lại quy trình làm việc, mà ít xem xét điều đó có ý nghĩa gì đối với nhân viên. Nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng, mặc dù các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang nhiệt tình khuyến khích việc sử dụng AI trong các nhóm, nhưng khi các lãnh đạo về AI tập trung vào năng suất và chuyên môn kỹ thuật, nhân viên lại liên hệ AI với việc mất đi và thay thế quyền tự chủ, dẫn đến tình trạng “nghỉ việc âm thầm” và mệt mỏi về mặt cảm xúc.
- Nợ năng lực
Năng lực mô tả cách chúng ta bị thu hút bởi những nhiệm vụ mang đến cơ hội để chúng ta thể hiện hoặc nâng cao chuyên môn của mình. Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI), nợ năng lực là cảm giác rằng càng sử dụng AI trong công việc, chúng ta càng trở nên kém năng lực hơn. Những nhiệm vụ phức tạp mà thông thường chúng ta phải mất hàng giờ hoặc thậm chí nhiều ngày để hoàn thành giờ đây được thực hiện trong vài giây và mang lại cảm giác rõ ràng và tự tin mà chúng ta thường không có được từ chính khả năng của mình. Càng cảm thấy kém năng lực và thiếu tự tin về khả năng của bản thân, chúng ta càng có nhiều khả năng dựa vào AI, làm trầm trọng thêm thách thức.
- Nợ liên quan đến sự gắn kết
Sự gắn kết đề cập đến bản năng xã hội của chúng ta là muốn trở thành một phần không thể thiếu của các nhóm xã hội. Tuy nhiên, các nghiên cứu mới nhất cho thấy rằng việc sử dụng AI ngày càng tăng làm giảm tương tác xã hội; AI cung cấp các phản hồi rõ ràng và hỗ trợ, không bao giờ tranh cãi, không bao giờ mệt mỏi và dường như có sự kiên nhẫn vô hạn. Ban lãnh đạo tại một trường đại học lớn ở Anh cho biết điều này đã dẫn đến việc sinh viên ngày càng phụ thuộc nhiều hơn vào AI trong học tập và nghiên cứu – và khiến họ ít sẵn lòng hoặc có khả năng tham gia vào việc hình thành lập luận và thảo luận mang tính xây dựng do bạn bè dẫn dắt. Để giảm thiểu tác động đó, tôi được biết, trường đại học đang đầu tư hơn 200 triệu bảng Anh để thúc đẩy tinh thần làm việc nhóm, thảo luận và hợp tác bên ngoài lớp học.
- Nợ uy tín
Ngày càng nhiều nghiên cứu đã chứng minh việc sử dụng AI tạo ra cảm giác rằng nhân viên mất uy tín trước đồng nghiệp, ngay cả khi những đồng nghiệp đó cũng đang sử dụng AI trong công việc của họ. Điều này cho thấy mọi người tìm thấy lý do chính đáng cho việc sử dụng AI của bản thân nhưng lại chỉ trích những người khác làm điều tương tự. Với việc các nhân viên cấp cao có thể đã dành hàng chục năm để xây dựng uy tín trong môi trường chuyên môn của họ, việc mất uy tín tiềm tàng này có thể gây ra thiệt hại nghiêm trọng.
- Nợ bản sắc
Lý thuyết bản sắc xã hội cho rằng chúng ta thuộc về nhiều nhóm xã hội và tại bất kỳ thời điểm nào, chúng ta đều đồng nhất với nhóm cung cấp cho chúng ta định hướng rõ ràng nhất về cách hành xử trong thời điểm đó. Khi việc sử dụng AI cụ thể được mong đợi hoặc bắt buộc trong các quy trình làm việc nhất định, nợ bản sắc xã hội nghề nghiệp có thể tích lũy khi những việc sử dụng này bị coi là vi phạm trực tiếp tư cách thành viên nhóm và gây tổn hại cho nhóm. Ví dụ, những người làm sáng tạo trong lĩnh vực điện ảnh, truyền hình và dịch vụ tiếp thị tự hào về khả năng không chỉ tạo ra những ý tưởng hấp dẫn mà còn có thể làm điều đó gần như theo yêu cầu; đây là một phẩm chất xác định ý nghĩa của việc trở thành thành viên của một nhóm xã hội đặc biệt. Nếu sau đó họ được yêu cầu sử dụng AI để tạo ra ý tưởng hoặc giải pháp sáng tạo, điều này gần như chắc chắn sẽ bị coi là hành vi gây tổn hại bản sắc, làm xói mòn một trong những động lực chính tạo nên sự khác biệt của nhóm và những người trong nhóm.
Sáu dạng nợ tâm lý đều có khả năng gây tổn hại cho các tổ chức đang theo đuổi chiến lược tích hợp AI theo nhiều cách khác nhau: làm giảm động lực của nhân viên; làm suy yếu sự hợp tác và nỗ lực đổi mới; và tạo ra mức độ căng thẳng và kiệt sức cao hơn. Ngoài ra, khi nhân viên tìm cách tránh phát sinh các dạng nợ tâm lý này, họ có thể tìm đến nhiều hành vi đối phó khác nhau, làm giảm năng suất và hiệu quả hơn nữa, và đòi hỏi phải tăng ngân sách đào tạo
Nợ tâm lý ảnh hưởng đến việc áp dụng AI như thế nào?
Để hiểu rõ hơn về tác động của “nợ tâm lý” đến việc áp dụng AI, chúng tôi đã khảo sát hơn 1.200 nhân viên toàn thời gian tại các tổ chức thuộc 10 lĩnh vực khác nhau trên khắp Hoa Kỳ và Vương quốc Anh như một phần của báo cáo nghiên cứu về việc áp dụng AI thực hiện cho Meltwater Consulting. Đầu tiên, chúng tôi đo lường mức độ được nhân viên báo cáo về ba hành vi quan trọng liên quan đến AI: tần suất sử dụng AI trong công việc của họ; độ phức tạp của các nhiệm vụ mà họ sử dụng AI (từ các bài tập soạn thảo đơn giản đến các trường hợp sử dụng chiến lược hơn); và hành vi né tránh AI của họ (khi họ chọn không sử dụng AI trong các nhiệm vụ cụ thể, mặc dù họ nhận ra rằng việc sử dụng AI sẽ cải thiện kết quả).
Sau đó, chúng tôi đo lường mức độ nợ tâm lý thông qua một loạt các câu hỏi và mức độ đồng ý, rồi chuyển đổi các điểm số này thành thang điểm từ 0 đến 100 (điểm càng cao, mức độ nợ tâm lý được báo cáo càng lớn). Điều này cho phép chúng tôi xem xét cả mức độ nợ tâm lý tổng thể và các khía cạnh cụ thể của nợ tâm lý, cách chúng tác động đến hành vi áp dụng và sự khác biệt theo lĩnh vực, chức năng và thâm niên công tác.
Chúng tôi nhận thấy rằng mức độ nợ tâm lý cao có mối liên hệ mật thiết với:
Cách mọi người sử dụng trí tuệ nhân tạo
Mức độ nợ tâm lý cao gần gấp đôi (60) ở những người báo cáo hiếm khi sử dụng AI so với những người sử dụng nhiều lần mỗi ngày (36). Hơn nữa, những người chỉ sử dụng AI cho các nhiệm vụ đơn giản có điểm nợ tâm lý là 46, trong khi những người sử dụng nó cho các nhiệm vụ phức tạp và chiến lược trong vai trò của họ có điểm số là 35. Ở mức độ cụ thể hơn, chúng tôi nhận thấy rằng nợ nhận thức có liên quan chặt chẽ với sự khác biệt về độ phức tạp của các nhiệm vụ mà AI được sử dụng (nợ càng nhỏ, nhiệm vụ càng phức tạp) và trong việc né tránh AI (nợ càng lớn, người ta càng né tránh AI). Một mô hình tương tự xuất hiện với nợ về mối quan hệ: sự khác biệt về nợ có liên quan đến sự khác biệt đáng kể trong cả ba hành vi áp dụng mục tiêu: khi nợ cao hơn, tần suất sử dụng AI thấp hơn, độ phức tạp của nhiệm vụ thấp hơn và hành vi né tránh AI cao hơn.
Vị trí của họ trong sự nghiệp
Những người mới bắt đầu sự nghiệp (dưới 5 năm làm việc toàn thời gian) báo cáo điểm nợ tâm lý cao hơn đáng kể (54) so với những người có hơn 20 năm kinh nghiệm (40) và những nhân viên có kinh nghiệm từ 10 đến 20 năm (44). Đặc biệt, những nhân viên thâm niên hơn báo cáo mức nợ nhận thức và nợ bản sắc xã hội nghề nghiệp thấp hơn. Phát hiện này phản ánh thực tế là những người mới bắt đầu sự nghiệp cảm thấy cần phải chứng minh kiến thức kỹ thuật của mình nhiều hơn (bị đe dọa bởi AI), trong khi những người ở vị trí cấp cao đã chứng minh được kỹ năng lãnh đạo (vượt ra ngoài phạm vi của AI). Điều thú vị là, nợ quan hệ — nguy cơ bị gạt ra ngoài lề hoặc ít giá trị hơn đối với đồng nghiệp và nhóm làm việc — không khác biệt giữa các cấp bậc, điều này có thể phản ánh mối lo ngại của các nhà quản lý cấp cao rằng AI có thể làm giảm vai trò của họ trong việc tạo ra và lãnh đạo các nhóm hiệu quả.
Chúng tôi cũng đo lường nhận thức của nhân viên về mức độ phù hợp của AI đối với công việc của họ. Hơn hai phần ba số nhân viên (70%) cho rằng AI có liên quan đến công việc của họ và gần như tương tự số người báo cáo mức độ nợ tâm lý thấp. Nhưng chỉ có 41% số người được khảo sát cho biết cả AI đều có liên quan và họ có mức độ nợ tâm lý thấp. Điều này cho thấy hơn một nửa số người được khảo sát có thể được hưởng lợi từ các chương trình đào tạo kết hợp việc xây dựng luận chứng kinh doanh vững chắc hơn cho việc sử dụng AI cùng với việc giảm thiểu hoặc loại bỏ một cách có hệ thống rủi ro nợ tâm lý.
Làm thế nào để giảm thiểu gánh nặng tâm lý khi áp dụng AI?
Giảm thiểu gánh nặng tâm lý sẽ đòi hỏi các công ty phải thiết kế mối quan hệ giữa con người và trí tuệ nhân tạo sao cho nhận biết được nguồn gốc cũng như rào cản đối với động lực và hành vi của con người. Các nghiên cứu về hành vi con người chỉ ra những phương pháp hữu ích có thể được áp dụng để giảm thiểu những tác động tiêu cực đã được ghi nhận:
Nợ nhận thức
Có thể tránh hoặc giảm thiểu gánh nặng nhận thức bằng cách đảm bảo rằng nhân viên không ngay lập tức sử dụng AI như một phản xạ (sự đầu hàng nhận thức). Điều này có thể là một cám dỗ đáng kể đối với nhân viên vì nó cung cấp một lối tắt tuyệt vời (và cực kỳ dễ dàng) để đạt được kết quả khả quan trong thời gian ngắn hơn nhiều.
Một cách để duy trì tư duy phản biện là tạo ra ma sát nhận thức trong quá trình sử dụng AI, khiến việc sử dụng nó trở nên khó khăn hơn. Ví dụ, việc yêu cầu nhân viên phát triển giả thuyết hoặc đưa ra lập luận trước khi sử dụng AI đảm bảo các chức năng nhận thức bậc cao đó luôn hoạt động.
Ví dụ, công ty dịch vụ tài chính toàn cầu JP Morgan định vị AI như một nhà cung cấp thông tin chi tiết hơn là một người ra quyết định. Những thông tin chi tiết và đề xuất này sẽ vô dụng trừ khi chúng phù hợp và hỗ trợ các lập luận hoặc giả thuyết rộng hơn do nhân viên đưa ra.
Nợ tự chủ
Thay vì nêu rõ những lợi ích của AI như một điều hiển nhiên, một khuyến nghị là nên hợp tác với nhân viên để cung cấp cho họ thông tin cần thiết giúp họ tự tìm hiểu khi nào và bằng cách nào AI có thể hỗ trợ họ.
Là một phần của chương trình “Nguyên tắc AI trong thực tiễn”, tập đoàn ngân hàng ING có trụ sở tại Hà Lan đảm bảo rằng các nhóm sản phẩm phải ghi lại cách thức bảo toàn khả năng phán đoán của con người trước khi bất kỳ mô hình nào được triển khai, thông qua thảo luận và hợp tác với những người sẽ sử dụng mô hình đó.
ING cũng nỗ lực đảm bảo tính “dễ hiểu” cho nhân viên, mô tả các mô hình bằng ngôn ngữ đơn giản, giải thích cách thức hoạt động của mô hình trong các điều kiện cụ thể và cung cấp “nhãn thông tin dinh dưỡng” để cho thấy dữ liệu đến từ đâu, những hạn chế của mô hình và các rủi ro đã biết. Điều này đảm bảo nhân viên có thể xây dựng lập luận và quan điểm riêng của họ về giá trị của AI trong công việc.
Nợ năng lực
Một cách để loại bỏ hoặc giảm thiểu cảm giác suy giảm năng lực khi đối mặt với AI là đảm bảo nhân viên coi AI như một hình thức hỗ trợ cho vai trò của họ chứ không phải là một bài kiểm tra khả năng tiếp tục công việc.
Để điều này xảy ra, phương pháp “một kích cỡ phù hợp cho tất cả” sẽ không hiệu quả, và thay vào đó, việc đào tạo AI cần nhận ra các bối cảnh cụ thể mà nhân viên có thể và sẽ sử dụng AI để được hỗ trợ.
Microsoft đã định vị mình là doanh nghiệp lớn đầu tiên áp dụng Microsoft 365 Copilot và, để bảo vệ chống lại rủi ro “nợ năng lực”, đã tạo ra sáng kiến Cộng đồng Copilot Champs dựa trên sự tương tác giữa các đồng nghiệp. Điều này cho phép nhân viên khám phá và hiểu được tầm quan trọng của AI trong công việc của họ, trong một môi trường đáng tin cậy và năng động, và nhờ đó giúp mọi người luôn nhận thức được các kỹ năng và năng lực của mình trong vai trò hiện tại.
Nợ liên quan
Bảo vệ sự hợp tác giữa người với người trong các quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI là một khía cạnh quan trọng của cơ sở hạ tầng con người cần thiết trong việc tích hợp AI.
Điều này có thể bao gồm việc thiết kế các quy trình trong đó các nhóm cùng nhau diễn giải kết quả đầu ra của AI, với các cuộc thảo luận, đánh giá và diễn đàn ra quyết định đa chức năng.
Những thực tiễn này cải thiện động lực nhóm và tăng mức độ tin tưởng giữa các thành viên nhóm vì chúng cho phép con người thể hiện khả năng và chuyên môn của mình.
Ví dụ, nghiên cứu đã chỉ ra rằng khi công ty hàng tiêu dùng đóng gói P&G phối hợp các nhóm đa chức năng để cùng nhau xem xét các kết quả đổi mới từ chatbot AI, không chỉ hiệu suất tăng lên mà các vai trò thường bị tách biệt cũng trở nên hợp tác hơn trong quá trình này.
Nợ uy tín
Việc sử dụng AI một cách âm thầm có thể được xem như một nỗ lực để tránh tích lũy “nợ uy tín” — nếu không ai biết bạn đang sử dụng AI, thì sẽ không có rủi ro nào đối với uy tín của bạn.
Một giải pháp là đưa việc sử dụng AI ra khỏi bóng tối, làm cho việc sử dụng nó trở nên minh bạch, được chia sẻ và mang tính thể chế. Điều này có tiềm năng thiết lập lại văn hóa doanh nghiệp xung quanh các hành vi hỗ trợ AI.
Ví dụ, công ty fintech Klarna đã nỗ lực để biến trợ lý AI Kiki của mình không chỉ là một công cụ mà còn là một yếu tố văn hóa trong doanh nghiệp. Được giới thiệu vào tháng 6 năm 2023, công ty này thông báo rằng 90% nhân viên đã sử dụng Kiki trong vòng một năm, và Kiki đã trả lời hơn 250.000 câu hỏi của nhân viên.
Việc truyền đạt quy mô và tần suất sử dụng có thể giảm thiểu rủi ro mất uy tín vì nó thể hiện một chuẩn mực xã hội trong văn hóa doanh nghiệp. Điều thú vị là, Giám đốc điều hành của Klarna giải thích rằng thử nghiệm là chuẩn mực trong công ty, nói rằng “Chúng tôi khuyến khích mọi người thử nghiệm, thử nghiệm, thử nghiệm và khám phá”. Việc truyền đạt chuẩn mực này càng củng cố thêm trường hợp sử dụng Kiki (như một phương tiện chính để thử nghiệm và khám phá), từ đó loại bỏ rủi ro mất uy tín đối với nhân viên.
Nợ bản sắc (nợ về danh tính nghề nghiệp)
Loại nợ này có thể được giảm thiểu bằng cách thiết lập các chuẩn mực rõ ràng, nhất quán với bản sắc cá nhân, cho việc sử dụng AI — đôi khi chỉ cần thay đổi cách thức sử dụng AI trong một quy trình cũng đủ.
Ví dụ, đã có nhiều tài liệu ghi nhận rằng các bác sĩ lâm sàng đã phản đối việc đưa AI vào vai trò của họ, đặc biệt là vì nguy cơ mất đi bản sắc về chuyên môn, độ chính xác và chăm sóc bệnh nhân.
Để giảm thiểu vấn đề này, nhà sản xuất thiết bị y tế Philips đã tìm cách định vị việc sử dụng AI như một hành vi khẳng định bản sắc, nhấn mạnh cách sử dụng AI làm tăng độ chính xác (tăng cường chẩn đoán và tiên lượng của bác sĩ tư vấn), loại bỏ các nút thắt về mặt hậu cần (và do đó giải phóng các bác sĩ tư vấn để tập trung vào việc thực hiện chuyên môn của họ) và hỗ trợ sự hợp tác đa ngành trong chăm sóc ung thư (nơi chuyên môn trở nên rõ ràng và có giá trị hơn).
Philips đã nỗ lực xác định các hành động hoặc thời điểm cụ thể mà AI có thể có giá trị và bằng cách đó, tiếp tục nâng cao bản sắc xã hội của bác sĩ lâm sàng.
Kết luận
Hiện tại, không thể dự đoán chính xác trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ làm thay đổi môi trường làm việc như thế nào. Tuy nhiên, có một điều chắc chắn: hiểu và xây dựng cơ sở hạ tầng con người phù hợp sẽ quan trọng không kém việc lựa chọn các công cụ AI phù hợp. Cựu Tổng Y sĩ Hoa Kỳ, C. Everett Koop, từng nói rằng “thuốc không có tác dụng với những bệnh nhân không dùng thuốc”. Điều này vừa hiển nhiên vừa sâu sắc, và cũng có thể nói điều tương tự về AI; ngay cả những công cụ tốt nhất cũng sẽ không hiệu quả trong các tổ chức mà nhân viên không sử dụng chúng. Các tổ chức gặt hái được nhiều lợi ích nhất từ AI sẽ là những tổ chức nhận ra rằng việc áp dụng AI không chỉ là một thách thức về công nghệ mà còn là một thách thức về tâm lý.
Tác giả Guy Champniss
(giáo sư thỉnh giảng tại trường kinh doanh IE ở Madrid, Tây Ban Nha, giám đốc của Meltwater Consulting)
Nguồn: Havard Business Review 5/2026
