Trong bối cảnh ứng dụng AI và các nền tảng số ngày càng phổ biến trong tổ chức, nhiều doanh nghiệp tin rằng công nghệ sẽ giúp tăng tốc độ làm việc và ra quyết định. Tuy nhiên, thực tế cho thấy nếu không được cân bằng đúng cách, phụ thuộc công nghệ có thể khiến con người mất đi kỹ năng cốt lõi đã từng giúp họ giải quyết vấn đề trước khi có công nghệ trợ giúp. Việc lệ thuộc AI trong dài hạn đặt ra nhiều rủi ro công nghệ đáng suy ngẫm và khiến nhiều kỹ năng quan trọng bị mai một.
Khái niệm phụ thuộc công nghệ và lệ thuộc AI
Phụ thuộc công nghệ trong môi trường làm việc hiện đại
Phụ thuộc công nghệ xảy ra khi con người dựa quá nhiều vào các hệ thống và công cụ kỹ thuật để hoàn thành công việc, đến mức không thể xử lý hiệu quả nếu không có sự hỗ trợ của chúng. Trong nhiều tổ chức, công nghệ được tích hợp vào từng quy trình, từ quản lý dữ liệu, giao tiếp nội bộ, cho đến ra quyết định chiến lược. Khi nhân viên dựa quá mức vào các công cụ này, họ có nguy cơ mất kỹ năng nền tảng vốn từng giúp họ tự phân tích, đánh giá và giải quyết vấn đề trước khi có công nghệ hỗ trợ. Hệ quả là mặc dù năng suất có thể tăng trong ngắn hạn, khả năng phản ứng độc lập và tư duy sáng tạo của con người lại bị suy giảm.
Một ví dụ điển hình là các hệ thống quản lý dự án tự động thông báo nhắc việc và phân bổ nhiệm vụ. Nếu nhân viên chỉ làm theo thông báo mà không nắm được logic, quy trình và các mối liên hệ giữa các tác vụ, họ dễ rơi vào trạng thái phụ thuộc công nghệ. Khi gặp sự cố, chẳng hạn hệ thống ngừng hoạt động, họ khó khăn trong việc điều phối công việc và giải quyết vấn đề đúng hạn. Điều này cho thấy sự phụ thuộc không chỉ ảnh hưởng đến năng lực cá nhân mà còn tác động tiêu cực đến hiệu quả vận hành chung của tổ chức.
Lệ thuộc AI và tác động lâu dài đến năng lực con người
Khác với phụ thuộc công nghệ truyền thống, lệ thuộc AI thể hiện ở mức độ cao hơn. Khi các quyết định, phân tích hay hoàn thiện tác vụ gần như được giao hoàn toàn cho mô hình AI mà không có sự can thiệp hoặc phán đoán độc lập, nhân viên dần mất đi khả năng nhận định và kiểm chứng thông tin. Điều này khiến kỹ năng ra quyết định trong bối cảnh phức tạp hoặc chưa từng gặp phải trở nên yếu kém hơn theo thời gian.
Trong môi trường doanh nghiệp hiện đại, nhiều tổ chức tích hợp AI vào các khâu quan trọng như lập báo cáo tài chính, phân tích dữ liệu khách hàng hay dự báo thị trường. Khi nhân viên quá tin tưởng vào kết quả AI mà không tự phân tích hoặc so sánh với dữ liệu thực tế, họ dễ hình thành thói quen lệ thuộc AI. Hậu quả là khi mô hình gặp sai sót hoặc dữ liệu đầu vào bị lỗi, nhân viên không thể phát hiện kịp thời, dẫn đến quyết định sai và ảnh hưởng tới toàn bộ hoạt động tổ chức.
Nguyên nhân và cách giảm thiểu rủi ro công nghệ
Nguyên nhân dẫn đến phụ thuộc công nghệ và lệ thuộc AI xuất phát từ việc tổ chức triển khai công nghệ mà không cân bằng với đào tạo kỹ năng cơ bản của nhân viên. Khi mọi thao tác được tự động hóa hoặc AI xử lý, nhân viên ít cơ hội rèn luyện khả năng tư duy, phân tích và phán đoán độc lập. Theo các nghiên cứu quản lý, hơn 40 phần trăm người lao động cho biết họ cảm thấy mất kỹ năng về xử lý dữ liệu và ra quyết định sau một thời gian dài sử dụng các hệ thống AI hỗ trợ.
Để giảm thiểu rủi ro công nghệ, doanh nghiệp cần xây dựng các chương trình đào tạo song song với việc triển khai công nghệ. Nhân viên cần hiểu cách hệ thống hoạt động, biết cách kiểm tra và xác minh kết quả AI, đồng thời duy trì kỹ năng phán đoán, ra quyết định và phân tích dữ liệu. Việc thiết lập các quy trình kiểm soát và các bài tập thực hành định kỳ sẽ giúp hạn chế tình trạng phụ thuộc công nghệ và lệ thuộc AI, đồng thời bảo vệ các năng lực cốt lõi của con người trong môi trường số.
>>> Đọc thêm 70% tổ chức bị hệ thống cản trở tốc độ: Khi công nghệ tạo độ trễ công nghệ thay vì lợi thế
Cách công nghệ thay thế dần năng lực cốt lõi
Ảnh hưởng của phụ thuộc công nghệ tới kỹ năng phân tích và xử lý thông tin
Trong nhiều tổ chức, việc phụ thuộc công nghệ đã làm biến đổi sâu rộng cách con người tiếp cận và xử lý thông tin. Trước đây, kỹ năng phân tích dữ liệu sơ cấp là một phần không thể thiếu của công việc. Nhân viên phải đọc số liệu thô, tổng hợp báo cáo bằng tay, so sánh giữa các bảng dữ liệu và đưa ra kết luận. Họ được rèn luyện tư duy hệ thống một cách tự nhiên qua quá trình làm việc. Khi các công cụ BI tự động tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu, nhiều người dần bỏ qua việc nắm rõ nền tảng dữ liệu. Những công cụ này có thể đưa ra biểu đồ và kết quả, nhưng chính việc giảm dần thời gian tự đọc và tổng hợp khiến nhân viên mất kỹ năng trong phân tích logic và đánh giá tình huống phức tạp.
Một hệ quả rõ ràng của lệ thuộc AI trong phân tích là con người bắt đầu coi các kết quả do công cụ trình bày là chân lý, thay vì một trong nhiều điểm dữ liệu cần kiểm chứng. Khi hệ thống báo cáo tự động, nhân viên không còn rèn luyện việc đặt ra các câu hỏi đúng mực để kiểm tra tính đáng tin cậy của dữ liệu, điều này dẫn đến rủi ro khi các quyết định dựa trên báo cáo mà thiếu hiểu biết sâu sắc về nguồn và logic dữ liệu. Đây là một trong những rủi ro công nghệ khi công cụ thay thế tư duy phân tích thay vì trợ giúp con người phát triển kỹ năng này.
Đáng chú ý là tình trạng này không xảy ra đồng đều mà thường thấy ở môi trường có mức độ tự động hóa cao nơi con người tiếp xúc nhiều với các phiên bản kết quả đã được xử lý hơn là dữ liệu gốc. Khi kỹ năng phân tích bị bào mòn, khả năng nhận biết sai lệch dữ liệu hay xác định các mô hình bất thường cũng suy giảm, khiến tổ chức đối mặt với những quyết định thiếu chính xác hơn khi dữ liệu phức tạp.
Suy giảm kỹ năng ghi nhớ quy trình và tư duy linh hoạt
Phần lớn chúng ta không nhận ra rằng một phần của tư duy nghề nghiệp đến từ việc ghi nhớ và áp dụng các quy trình nghiệp vụ. Khi còn phải ghi nhớ từng bước nghiệp vụ, nhân viên phát triển khả năng tổ chức tư duy, phản xạ nhanh trong các tình huống lặp lại hoặc biến đổi. Nhưng hiện nay với sự phổ biến của các công cụ hỗ trợ, nhất là trong môi trường phụ thuộc công nghệ và lệ thuộc AI, các hệ thống tự động thường nhắc nhở từng bước, tự động điền thông tin và thao tác giúp người dùng hoàn thành nhiệm vụ. Điều này khiến con người ít có cơ hội luyện tập kỹ năng ghi nhớ quy trình và tư duy logic theo tuần tự.
Việc mất dần những kỹ năng này có thể khiến nhân viên trở nên mất kỹ năng khi đối mặt với trường hợp lỗi hệ thống hoặc khi cần điều chỉnh quy trình theo tình huống mới. Họ có thể biết cách nhấp nút để hoàn thành nhiệm vụ trên hệ thống, nhưng sẽ khó lòng diễn đạt lại logic nghiệp vụ trước khi công nghệ can thiệp. Đây là biểu hiện rõ của rủi ro công nghệ khi kỹ năng tư duy nền tảng bị suy giảm và nhân viên không thể vận dụng kiến thức đó khi công nghệ không khả dụng.
Hệ quả của hiện tượng này là sự co cụm tư duy. Khi con người không còn luyện tập các bước nghiệp vụ và logic của quy trình, họ dần trở nên “phụ thuộc” vào công cụ để vận hành, làm mất đi khả năng xử lý tình huống phức tạp theo cách con người vốn có. Một môi trường làm việc quá dựa vào công nghệ có thể vô tình tạo ra những nhân viên không thể hoạt động hiệu quả nếu công nghệ gặp sự cố hay không thể truy cập.
Rủi ro khi lệ thuộc AI trong quyết định và phản xạ nghề nghiệp
Một trong những lĩnh vực dễ chứng kiến lệ thuộc AI nhất là quyết định trong tình huống mới. Khi công cụ đề xuất phương án, nhiều người có xu hướng tin tưởng vào kết quả đó thay vì tự tổng hợp và cân nhắc các yếu tố bên ngoài. Điều này dẫn tới mất đi kỹ năng phán đoán độc lập, vốn là giá trị cốt lõi trong nhiều lĩnh vực nghề nghiệp. Khả năng đặt vấn đề, đối chiếu thông tin, xây dựng các phương pháp tiếp cận mới và đưa ra quyết định độc lập trở nên kém phát triển khi con người quá thường xuyên chấp nhận đề xuất từ các hệ thống thông minh.
Hệ quả là trong nhiều tổ chức, nhân viên phản xạ theo mẫu được gợi ý bởi công nghệ thay vì chủ động suy nghĩ. Khi các mô hình AI đưa ra các phương án dựa trên dữ liệu lịch sử, nhân viên có thể dựa vào đó thay vì phát triển tư duy đánh giá sáng tạo trong bối cảnh chưa từng gặp. Đây chính là một dạng rủi ro công nghệ khiến năng lực nhận biết và phản xạ trước thay đổi bị “bào mòn” dần theo thời gian.
Ngoài ra, khi kỹ năng ra quyết định phụ thuộc vào công cụ, tổ chức dễ rơi vào tình trạng thiếu đa dạng quan điểm. Nhân viên sẽ ít thách thức kết quả công nghệ, điều mà trong bối cảnh phức tạp và đa chiều là vô cùng cần thiết để tránh các quyết định gây tổn thất.
Làm thế nào để cân bằng công nghệ và kỹ năng con người
Đào tạo đồng hành cùng công nghệ
Một trong những cách hiệu quả nhất để cân bằng công nghệ và năng lực con người là đào tạo đồng hành cùng công nghệ. Khi nhân viên được hướng dẫn cách công nghệ vận hành, họ không chỉ biết sử dụng công cụ mà còn hiểu logic phía sau các quyết định tự động. Việc này giúp giảm tình trạng phụ thuộc công nghệ và hạn chế các sai sót do nhân viên chỉ thực hiện theo hướng dẫn máy móc.
Chương trình đào tạo nên bao gồm cả phần lý thuyết và thực hành, tạo điều kiện cho nhân viên trải nghiệm trực tiếp các tình huống phát sinh khi lệ thuộc AI. Khi đối diện với các tình huống chưa có tiền lệ, nhân viên được khuyến khích tự đưa ra quyết định dựa trên kiến thức và kinh nghiệm đã học, từ đó giảm nguy cơ mất kỹ năng trong dài hạn.
Việc lồng ghép các buổi đào tạo phản xạ xử lý tình huống thực tế cũng giúp nhân viên hình thành tư duy chủ động và sáng tạo trong việc ứng dụng công nghệ. Điều này còn hạn chế rủi ro công nghệ phát sinh khi AI hoặc hệ thống tự động gặp sự cố, vì con người vẫn có khả năng vận hành độc lập.
Định kỳ rà soát năng lực nghiệp vụ
Ngoài đào tạo, tổ chức cần thiết lập quy trình định kỳ rà soát năng lực nghiệp vụ. Mục tiêu của việc này là đảm bảo rằng nhân viên vẫn duy trì kỹ năng quan trọng ngay cả khi sử dụng các công cụ số. Kiểm tra định kỳ giúp phát hiện sớm tình trạng phụ thuộc công nghệ hoặc lệ thuộc AI, từ đó điều chỉnh mức độ hỗ trợ của công cụ cho phù hợp.
Rà soát năng lực không chỉ dừng lại ở việc đánh giá cách sử dụng phần mềm mà còn kiểm tra khả năng ra quyết định độc lập, phân tích dữ liệu thô và giải quyết vấn đề khi không có công nghệ trợ giúp. Khi nhân viên thường xuyên luyện tập các kỹ năng này, họ sẽ duy trì được khả năng tư duy logic, khả năng phản ứng nhanh và giảm nguy cơ mất kỹ năng nền tảng.
Hơn nữa, việc đánh giá liên tục giúp tổ chức nhận diện các rủi ro công nghệ tiềm ẩn, ví dụ khi nhân viên chỉ dựa vào AI để ra quyết định. Từ đó, doanh nghiệp có thể xây dựng các kế hoạch dự phòng hoặc phân bổ nhiệm vụ hợp lý để duy trì cân bằng giữa công nghệ và con người.
Khuyến khích tư duy phản biện và độc lập
Một yếu tố quan trọng khác là khuyến khích nhân viên phát triển tư duy phản biện. Khi mọi quyết định đều dựa vào công nghệ, con người dễ rơi vào tình trạng lệ thuộc AI và mất khả năng phân tích độc lập. Bằng cách thúc đẩy nhân viên so sánh các kết quả của AI với dữ liệu thực tế, họ có thể kiểm tra và đánh giá độ chính xác của thông tin, từ đó giảm nguy cơ phụ thuộc công nghệ quá mức.
Tư duy phản biện còn giúp nhân viên nhận biết và hạn chế rủi ro công nghệ. Khi AI đưa ra kết quả không phù hợp hoặc sai lệch, người dùng có khả năng phát hiện và can thiệp kịp thời, giữ cho quy trình vận hành ổn định. Việc khuyến khích trao đổi, tranh luận và đặt câu hỏi cho các kết quả từ hệ thống giúp nhân viên duy trì sự sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề, tránh bị “mai một kỹ năng” trong quá trình sử dụng công nghệ.
Ngoài ra, doanh nghiệp có thể thiết lập các bài tập mô phỏng, nơi nhân viên thực hiện quy trình mà không có AI, nhằm củng cố năng lực thực hành. Hoạt động này giúp họ nhận thức rõ mất kỹ năng sẽ xảy ra nếu quá phụ thuộc vào công nghệ và đồng thời tạo ra môi trường an toàn để thử nghiệm các phương pháp vận hành khác nhau.
Kết luận
Phụ thuộc công nghệ và lệ thuộc AI có thể khiến công việc dễ dàng hơn trong ngắn hạn, nhưng nếu không được quản lý đúng cách, nó khiến con người mất kỹ năng và tổ chức đối mặt với nhiều rủi ro công nghệ dài hạn. Để tồn tại bền vững trong thời đại số, các tổ chức cần kiến tạo môi trường nơi công nghệ hỗ trợ mà không thay thế hoàn toàn tư duy và năng lực cốt lõi của con người.
