AI Nên Thuộc Về Người Lao Động

(SeaPRwire) –   Hãy tưởng tượng sàn nhà máy ô tô vào những năm 1980. Một công nhân dây chuyền phải gánh chịu công việc mệt mỏi hàng ngày khi lặp đi lặp lại cùng một nhiệm vụ 45 giây, ví dụ như buộc hai tấm chắn bùn hoặc gắn dây cáp tổng hợp. Đề xuất của công nhân dây chuyền về cách sửa lỗi tắc nghẽn hoặc cải thiện luồng công việc thường bị bỏ qua. Trưởng ca đi vòng qua kiểm tra điểm danh, thi hành nhịp độ chặt chẽ, giám sát chất lượng và lập báo cáo cuối ca về sản lượng và sự cố máy móc.

Chuyển đến giữa những năm 1990, việc triển khai các công nghệ tiên tiến như robot, bộ điều khiển logic lập trình (PLC) và hệ thống thực hiện sản xuất (MES) đang thay đổi cách công việc được thực hiện. Số công nhân dây chuyền trên sàn nhà ít hơn nhưng thực hiện nhiều nhiệm vụ rộng hơn, như dọn dẹp tắc nghẽn và tải vào ô robot, đồng thời sản lượng gấp đôi. Người giám sát giờ đây được trang bị dữ liệu sản xuất để phối hợp giữa các quy trình tự động và các nhóm đa chức năng.

Trong suốt thế kỷ tiến bộ này, các hệ thống mới đòi hỏi chuyên môn chuyên biệt để vận hành và tối ưu hóa. Chuyên môn đó nằm xa khỏi dây chuyền sản xuất, tập trung giá trị vào các vị trí kỹ sư, nhà phân tích và người giám sát. Lương của các vị trí giám sát tăng nhanh hơn nhiều so với lương của công nhân sản xuất.

Giá trị của các công nghệ này không lan tỏa xuống cho công nhân dây chuyền. Từ những năm 1980 đến năm 2000, các lớp kiến thức mới đã củng cố vị trí người giám sát, làm tăng khoảng cách lương giữa ban quản lý và nhân viên sản xuất. Đây là tình huống phổ biến trên các ngành công nghiệp do những sự gián đoạn công nghệ lịch sử.

Theo dữ liệu từ Bureau of Labor Statistics, làn sóng tự động hóa và chuyển đổi số đã thêm hơn 70 triệu việc làm ròng vào kinh tế Mỹ kể từ năm 1980. Tuy nhiên, theo Economic Policy Institute, năng suất đã tăng gấp 2.7 lần so với mức bồi thường trung bình (lương và phúc lợi) của công nhân sản xuất và không phải người giám sát kể từ năm 1979. Nhóm này chiếm khoảng 80% lực lượng lao động Mỹ.

AI có thể đảo ngược tình thế vì đây là công nghệ đầu tiên có thể truy cập thông qua ngôn ngữ tự nhiên thay vì kỹ năng kỹ thuật chuyên biệt. Những sự gián đoạn công nghệ trong quá khứ đòi hỏi công nhân học phần mềm, lập trình hoặc công cụ phân tích để hưởng lợi từ các hệ thống mới. Điều này tạo ra yếu tố đẩy đòi hỏi doanh nghiệp dẫn đầu việc áp dụng và tích hợp. AI giảm rào cản đầu vào với các công cụ mở rộng và củng cố khả năng của con người. Giao diện là cuộc trò chuyện thay vì mã lệnh.

Kết quả là các ứng dụng AI dành cho người tiêu dùng như ChatGPT, Gemini, Claude và CapCut đang giúp thúc đẩy việc áp dụng. Tuy nhiên, doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong việc tạo ra giá trị có thể đo lường và quy mô lớn để xứng đáng với hàng tỷ đô la đầu tư vào công nghệ này.

Theo nghiên cứu từ Pertama Partners, hơn 80% dự án AI không mang lại giá trị kinh doanh, với 84% số thất bại đó liên quan đến khoảng cách lãnh đạo như chỉ số không rõ ràng, đầu tư thiếu và sự ủng hộ không tập trung. Việc triển khai trí tuệ máy móc chung chung trong các cấu trúc cũ, không tính đến cách thực sự, thường rối rặt mà các nhóm làm việc, là công thức dẫn đến thất bại.

AI hoạt động tốt nhất khi được tích hợp vào công việc mà con người thực hiện. Việc đưa vào bối cảnh thực tế cuộc sống và hiểu biết đầu tuyến của công nhân vào các hệ thống và cấu trúc được thiết kế lại với AI là điểm khác biệt cốt lõi. Kỹ sư viên, người vận hành, y tá và nhân viên dịch vụ thường hiểu rõ hơn bất kỳ ai về những sắc thái của hệ thống thực tế. Động lực bối cảnh này tạo ra yếu tố kéo, thu hút việc ra quyết định và tạo giá trị được hỗ trợ AI về phía biên tổ chức.

Đây là lý do chúng tôi dự đoán rằng trí tuệ sẽ không còn tập trung trong một nhóm hẹp các vị trí giám sát hoặc văn phòng trắng. Nó sẽ lan tỏa qua mọi tầng lớp và vai trò của tổ chức, thay đổi cấu trúc phân cấp tổ chức và sự chênh lệch kinh tế-xã hội đã bị phóng đại trước đây.

Nghiên cứu của chúng tôi ước tính rằng AI có thể ảnh hưởng đến 93% việc làm tại Mỹ. Các lĩnh vực kiến thức như luật, quản lý và chăm sóc sức khỏe có mức độ tiếp cận lý thuyết cao nhất từ 40% đến 60%. Mặc dù các vị trí công nhân xanh và công việc thủ công có điểm tự động hóa trực tiếp thấp hơn, AI có tác động gián đoạn đáng kể khi nó bao phủ công việc vật lý.

Bằng cách củng cố kỹ năng và kinh nghiệm của mình với AI, công nhân có thể tạo ra trí tuệ lai để tạo ra sản lượng có giá trị cao hơn. Một kỹ sư HVAC có thể phát hiện sớm sự cố máy nén để bảo trì chủ động thông qua chẩn đoán được hỗ trợ AI. Một nhân viên ngân hàng có thể tận dụng các kiểm tra tuân thủ được hỗ trợ AI và đề xuất cá nhân hóa cho khách hàng. Một đại diện dịch vụ khách hàng có thể sử dụng AI để đánh giá cảm xúc của khách hàng theo thời gian thực, cho phép phản hồi đầy lòng trắc ẩn và giải quyết xung cố nhanh hơn.

Khi tăng trưởng năng suất xuất phát gần công việc hơn, công nhân có được sức ảnh hưởng thực tế đối với các quyết định, quy trình và kết quả, mở ra con đường cho mức lương cao hơn và di chuyển lên tầng lớp xã hội. Sự thay đổi động lực này so với làn sóng công nghệ trước đây tạo áp lực cho các hệ thống tổ chức và xã hội cũ phải thích ứng.

Các báo cáo hiện nay cảnh báo rằng AI sẽ thay thế công nhân, loại bỏ các vị trí cấp đầu và tăng tốc tăng trưởng không có việc làm trên các ngành. Nhưng nếu AI tăng năng suất công nhân, có tiềm năng cho công nghệ này cân bằng lại thị trường lao động, mang lại cho công nhân nhiều sức ảnh hưởng hơn và cải thiện tình hình của công nhân.

Theo dữ liệu từ Bureau of Labor Statistics, mặc dù tỷ lệ thất nghiệp tăng lên 4,4% vào tháng 2 năm 2026, tổng năng suất của Mỹ tăng 2,2% vào năm 2025, cao hơn mức 1,4% các năm trước. Những tăng trưởng này có khả năng đến từ đầu tư vào công cụ, dữ liệu và thiết kế lại quy trình thay vì chỉ hiệu quả theo từng công nhân, nhưng nó cũng là tín hiệu sớm về năng suất được thúc đẩy bởi AI.

AI có tiềm năng tạo ra các mô hình và hệ thống mới mở rộng cơ hội kinh tế-xã hội công bằng. Lịch sử, sản lượng tăng thường tập trung giá trị vào tay một ít người. Nhưng kết quả đó không phải là điều không thể tránh khỏi.

Khi trí tuệ được chuyển trực tiếp vào tay những người gần công việc nhất, việc áp dụng, tinh chỉnh và hiện thực hóa giá trị sẽ tăng tốc. Các công việc, đào tạo, tự chủ và phần thưởng được thiết kế cẩn thận cho sự hợp tác giữa con người và AI có thể phân phối giá trị rộng rãi hơn.

AI đang tiến triển với tốc độ hiếm thấy trong các cuộc cách mạng công nghệ trước đây. Nhưng sự đổi mới quan trọng nhất của thập kỷ tới có thể không đến từ trí tuệ nhân tạo. Nó sẽ đến từ việc trao quyền cho mọi công nhân sử dụng nó để tạo ra giá trị kinh tế và xã hội.