Bạn có thể đã nghe nhiều về việc AI sẽ cách mạng hóa công việc, giúp chúng ta làm việc nhanh hơn, thông minh hơn. Nhưng liệu những lời hứa này đã thành hiện thực? Câu trả lời phức tạp hơn nhiều so với những gì chúng ta thường nghe.
Nghịch lý kỳ lạ
Năm 1987, nhà kinh tế Robert Solow đã nói một câu nổi tiếng: “Bạn thấy máy tính ở khắp mọi nơi, ngoại trừ trong số liệu năng suất.” Ngày nay, câu chuyện tương tự đang diễn ra với AI.
Hàng triệu người dùng ChatGPT mỗi ngày. Các công ty đổ hàng tỷ đô vào AI. Nhưng khi nhìn vào số liệu kinh tế tổng thể, tác động vẫn chưa rõ ràng. Tại sao vậy?
Ở tầm gần, có vẻ AI đang hoạt động tốt
Khi các nhà khoa học nghiên cứu cụ thể từng công việc, kết quả khá ấn tượng:
Nhân viên chăm sóc khách hàng: Một nghiên cứu với hơn 5,000 nhân viên cho thấy AI giúp họ giải quyết nhiều hơn 14-15% vấn đề mỗi giờ. Đặc biệt, nhân viên mới hoặc ít kinh nghiệm được hưởng lợi nhiều nhất - tăng tới 30-35%.
Lập trình viên: Nghiên cứu với gần 5,000 dev cho thấy họ hoàn thành nhiều hơn 26% công việc nhờ AI. GitHub Copilot giúp code nhanh hơn 55%.
Nhân viên văn phòng: 758 nhân viên tư vấn tại BCG làm việc nhanh hơn 25% và chất lượng tăng 40% khi dùng ChatGPT.
Bán hàng online: AI chatbot giúp tăng 16% doanh số.
Nghe có vẻ tuyệt vời, đúng không? Nhưng có một vấn đề...
Không phải lúc nào cũng vậy
Một nghiên cứu gây sốc cho thấy 16 lập trình viên có kinh nghiệm làm việc chậm hơn 19% khi dùng AI. Điều đáng lo hơn? Họ tự nghĩ mình nhanh hơn 20%!
Nghiên cứu khác tại BCG cũng phát hiện: với những task AI không giỏi, người dùng AI làm kém hơn 19% so với người không dùng - vì họ tin AI quá nhiều.
Khi nhìn vào nền kinh tế tổng thể, câu chuyện lại khác
Penn Wharton Budget Model ước tính AI chỉ đóng góp 0.01% vào tăng trưởng năng suất năm 2025 - con số gần như không đáng kể.
Nghiên cứu ở Đan Mạch theo dõi người dùng AI trong 2 năm và không thấy thay đổi rõ ràng về thu nhập hay giờ làm việc.
Dữ liệu về việc làm cho thấy số lượng việc làm cho người mới vào nghề giảm 15-16% ở các ngành tiếp xúc nhiều với AI.
Tại sao có khoảng cách này?
1. Vấn đề áp dụng và đào tạo
Trong các nghiên cứu vi mô, người tham gia thường được hướng dẫn sử dụng AI và được đào tạo cách tối ưu hóa công cụ. Nhưng trong thực tế, một khảo sát của BCG cho thấy chỉ 36% người lao động cảm thấy họ được đào tạo đúng cách để sử dụng AI. Điều này tạo ra một khoảng cách lớn giữa tiềm năng và thực tế.
2. Công việc là tập hợp nhiều nhiệm vụ
Ngay cả khi AI giúp tăng tốc một số nhiệm vụ, những nhiệm vụ khác vẫn là “nút thắt cổ chai” cho năng suất. Một lập trình viên có thể viết code nhanh gấp đôi nhờ AI, nhưng vẫn phải chờ code review, tham gia họp, phối hợp với đồng nghiệp và điều hướng quy trình tổ chức. Những nhiệm vụ không được hỗ trợ bởi AI thậm chí có thể mất nhiều thời gian hơn nếu quy trình làm việc không được tối ưu hóa.
3. Đang trong giai đoạn đầu tư
Khi công ty áp dụng công nghệ mới, họ phải dành thời gian và tiền bạc để:
Tái tổ chức quy trình
Đào tạo nhân viên
Thử nghiệm và điều chỉnh
Những việc này không tạo ra sản phẩm ngay, nên năng suất trông có vẻ giảm ban đầu.
4. Sự khác biệt trong việc ai sử dụng
Anthropic Economic Index phát hiện việc sử dụng AI tập trung ở những người lao động cổ trắng có thu nhập trung bình đến cao. AI cũng có xu hướng được sử dụng cho các nhiệm vụ đòi hỏi trình độ học vấn cao hơn. Một khảo sát của BCG cho thấy người quản lý sử dụng AI với tỷ lệ gần gấp đôi so với nhân viên tuyến đầu.
Điều này trái ngược với những phát hiện từ các nghiên cứu vi mô, nơi người lao động ít kỹ năng hưởng lợi nhiều nhất. Sự khác biệt này cho thấy quyết định áp dụng AI liên quan đến một tập hợp yếu tố khác với lợi ích năng suất có điều kiện khi áp dụng.
Lịch sử lặp lại
Khoảng cách giữa tiềm năng công nghệ và tác động thực tế không phải là điều mới. Với máy tính, phải mất gần hai thập kỷ sau nhận xét của Solow năm 1987 thì tăng trưởng năng suất mới thực sự bùng nổ vào cuối những năm 1990. Điều này xảy ra khi:
Internet phổ biến rộng rãi
Các tổ chức học được cách tái cấu trúc quy trình làm việc xung quanh công nghệ
Một thế hệ lao động mới lớn lên với công nghệ
Tương tự, với điện và động cơ hơi nước, phải mất nhiều thập kỷ để lợi ích năng suất thực sự hiện thực hóa vì cần thời gian để công nghệ lan tỏa và để xã hội tổ chức lại xung quanh chúng.
Tương lai sẽ ra sao?
Có nhiều lý do để tin rằng chúng ta sẽ sớm thấy AI xuất hiện trong các số liệu năng suất tổng thể:
AI Agent đang tiến hóa nhanh
Các công cụ như Claude Code đang bắt đầu tự động hóa và tăng tốc các nhiệm vụ vốn được thực hiện thủ công chỉ vài tuần trước. Những cải tiến này có thể nhanh chóng loại bỏ các nút thắt cổ chai trong quy trình làm việc.
Tốc độ áp dụng nhanh hơn lịch sử
Nghiên cứu cho thấy sự lan tỏa của AI đang diễn ra với tốc độ nhanh chưa từng có. Điều này phản ánh bản chất cạnh tranh và linh hoạt của nền kinh tế hiện đại, cũng như sức mạnh và khả năng tiếp cận của công nghệ AI. Dữ liệu từ Bick, Blandin và Deming (2025) cho thấy 26.4% người lao động sử dụng AI tại nơi làm việc vào nửa cuối năm 2024, và 33.7% người lớn sử dụng nó ngoài công việc.
Những khoản đầu tư lớn đang được thực hiện
Đầu tư toàn cầu vào AI đạt 252.3 tỷ đô la năm 2024, với đầu tư tư nhân tăng 44.5% so với năm trước. Gartner dự báo chi tiêu AI toàn cầu đạt 1.5 nghìn tỷ đô la năm 2025. Một khảo sát của EY cho thấy 96% tổ chức đầu tư vào AI đang trải nghiệm một mức độ nào đó về lợi ích năng suất từ AI.
Tái đầu tư thay vì cắt giảm nhân lực
Điều đáng chú ý là các tổ chức đang tái đầu tư lợi ích năng suất từ AI vào phát triển khả năng mới (47%), nghiên cứu và phát triển (39%), chứ không phải chủ yếu vào giảm nhân viên (chỉ 17%), cho thấy AI đang được sử dụng để tăng trưởng hơn là đơn giản thay thế lao động.
AI trong nghiên cứu khoa học
Có lẽ tác động sâu xa nhất của AI sẽ đến từ việc tăng tốc nghiên cứu và khám phá khoa học. Năm 2024, giải Nobel Hóa học đã được trao cho Demis Hassabis và John Jumper (cả hai từ Google DeepMind) cho việc phát triển mô hình AI dự đoán cấu trúc protein. Vào tháng 2/2025, Google đã phát hành AI co-scientist - một hệ thống được thiết kế để “tăng tốc độ đồng hồ của các khám phá khoa học và y sinh học.”
Nếu AI có thể giúp chúng ta khám phá ý tưởng mới nhanh hơn, nó không chỉ tăng mức năng suất mà còn có thể tăng tốc độ tăng trưởng năng suất - một thay đổi có tác động sâu rộng hơn nhiều.
Những thách thức cần lưu ý
Chất lượng vs Số lượng
Nhiều nghiên cứu cho thấy trong khi AI tăng sản lượng, chất lượng có thể bị ảnh hưởng. Tỷ lệ lỗi tăng lên, xu hướng “đoán và kiểm tra” nhiều hơn, và sự phụ thuộc quá mức vào AI có thể làm suy giảm tư duy độc lập.
Bất đình đẳng ngày càng tăng
Trong khi các nghiên cứu vi mô cho thấy AI có tác động cân bằng (giúp người ít kỹ năng nhiều nhất), dữ liệu tổng thể cho thấy AI được sử dụng nhiều hơn bởi những người có thu nhập cao và kỹ năng cao hơn. Nếu xu hướng này tiếp tục, AI có thể làm tăng bất bình đẳng thay vì giảm.
Tỷ lệ thất bại cao
Nghiên cứu từ MIT và RAND Corporation cho thấy 70-85% các sáng kiến AI không đạt được kết quả mong đợi. 42% công ty đã từ bỏ hầu hết các sáng kiến AI vào năm 2025, tăng mạnh từ 17% năm 2024.
Kết luận
AI có thể tăng năng suất đáng kể khi được dùng đúng cách, cho đúng việc, bởi đúng người. Nhưng chúng ta vẫn đang trong giai đoạn đầu.
Khoảng cách giữa tiềm năng và thực tế là bình thường với mọi công nghệ mới. Máy tính, điện, động cơ hơi nước - tất cả đều mất nhiều thập kỷ để thực sự thay đổi nền kinh tế.
Với AI, chúng ta có thể đang ở điểm bắt đầu. Công nghệ đang tiến hóa nhanh. Người ta đang học cách dùng tốt hơn. Công ty đang tổ chức lại quy trình.
Câu hỏi không phải liệu AI có tăng năng suất, mà là khi nào và bao nhiêu. Và câu trả lời sẽ phụ thuộc vào cách chúng ta - công ty, nhân viên, và xã hội - học cách làm việc cùng công nghệ mạnh mẽ này.
Một điều chắc chắn là chúng ta cần học cách dùng AI đúng cách ngay từ bây giờ, vì tương lai thuộc về những người biết tận dụng nó tốt nhất.