Hiểu vai trò của AI tại nơi làm việc ngày nay

Trí tuệ nhân tạo đã phát triển đáng kể kể từ khi ra đời. Nhiều doanh nghiệp hiện đang mong muốn triển khai các công cụ AI để tối ưu hóa hoạt động của mình. Tuy nhiên, mặc dù có nhiều hy vọng nhưng tác động thực tế lên năng suất thường không như mong đợi. Các công ty đang đầu tư mạnh vào AI, nhưng họ có thấy được lợi ích thực sự không?

Vào năm 2026, phần lớn các CEO cho biết AI có tác động tối thiểu đến hoạt động của họ. Mặc dù điều này lặp lại những dự đoán trong quá khứ nhưng nó đặt ra câu hỏi về các công cụ và chiến lược được sử dụng. Tại sao AI không mang lại hiệu quả tăng năng suất như đã hứa? Hãy khám phá chủ đề này hơn nữa.

Thách thức của việc đo lường mức tăng năng suất

Một trong những thách thức lớn nhất với AI là đo lường chính xác mức tăng năng suất của nó. Các số liệu truyền thống có thể không phản ánh những lợi ích tinh tế, chất lượng mà AI có thể mang lại. Nhiều doanh nghiệp chỉ tập trung vào kết quả đầu ra mang tính định lượng, có thể bỏ qua những tiến bộ đáng kể về hiệu quả và sự hài lòng của nhân viên.

Các công cụ nhưcông cụ AI thay đổi cuộc sốngtập trung vào việc tăng cường quá trình ra quyết định và hợp lý hóa. Những khía cạnh này có thể khó định lượng nhưng rất quan trọng đối với năng suất tổng thể. Ví dụ: các công cụ AI hỗ trợ phân tích dữ liệu có thể giải phóng hàng giờ làm việc thủ công, cho phép các nhóm tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược thay vì thu thập dữ liệu thông thường.

Những thách thức chính trong việc triển khai AI

🔗

Độ phức tạp tích hợp
Đấu tranh với việc hợp nhất AI và các hệ thống hiện có

📚

Khoảng trống kỹ năng
54% nhân viên cần được đào tạo chuyên sâu

📊

Đo lường năng suất
Các số liệu truyền thống có thể không nắm bắt được lợi ích của AI

😕

Sự gắn kết của nhân viên
Sự thất vọng có thể dẫn đến sự buông xuôi

Các vấn đề chính khi triển khai AI

Bất chấp sự cường điệu xung quanh AI, một số yếu tố cản trở việc triển khai hiệu quả của nó:

Độ phức tạp tích hợp:Nhiều tổ chức đấu tranh để tích hợp AI với các hệ thống hiện có. Điều này có thể dẫn đến sự thất vọng và mất tinh thần giữa các nhân viên. Ví dụ: một công ty đang cố gắng hợp nhất các công cụ phân tích AI với phần mềm lỗi thời có thể thấy rằng quá trình tích hợp tiêu tốn thời gian và tài nguyên quý giá.
Khoảng trống kỹ năng:Nhân viên có thể thiếu các kỹ năng cần thiết để sử dụng AI một cách hiệu quả, dẫn đến hiệu suất kém và lãng phí tiềm năng. Một báo cáo từ PwC nhấn mạnh rằng có tới 54% nhân viên có thể cần được đào tạo chuyên sâu để tận dụng các công cụ AI một cách hiệu quả.
Phản kháng văn hóa:Nhân viên có thể do dự trong việc áp dụng các công nghệ mới vì lo ngại sự phức tạp hoặc dịch chuyển công việc. Sự phản kháng này có thể cản trở sự đổi mới và ngăn cản các tổ chức khai thác toàn bộ khả năng của AI.

Những rào cản này có thể ngăn AI tạo ra tác động đáng kể đến năng suất. Do đó, điều cần thiết là các doanh nghiệp phải giải quyết trực tiếp những vấn đề này để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI.

Các lựa chọn thay thế hàng đầu cho các công cụ AI truyền thống

Trong khi nhiều tổ chức tập trung vào các giải pháp AI chính thống, một số công cụ thay thế lại mang lại những lợi ích thiết thực. Dưới đây là một số bạn nên xem xét:

1. Công cụ tự động hóa

Các công cụ như Zapier tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cho phép nhân viên tập trung vào công việc có giá trị cao. Ví dụ: bằng cách thiết lập quy trình làm việc tự động chuyển dữ liệu giữa các ứng dụng, các nhóm có thể giảm việc nhập dữ liệu thủ công, từ đó giảm thiểu lỗi và tăng hiệu quả. Điều này đặc biệt có lợi trong tiếp thị, nơi các chiến dịch email được cá nhân hóa có thể được thực hiện tự động dựa trên hành vi của khách hàng.

2. Nền tảng trực quan hóa dữ liệu

Sử dụng mộtcông cụ tạo biểu đồ trực tuyến miễn phícó thể giúp trực quan hóa dữ liệu và truyền đạt thông tin chi tiết hiệu quả hơn. Hình ảnh trực quan rõ ràng có thể thúc đẩy việc ra quyết định tốt hơn so với việc chỉ sử dụng dữ liệu thô. Ví dụ: một công ty có thể sử dụng trực quan hóa dữ liệu để theo dõi hiệu suất bán hàng, xác định nhanh các xu hướng và lĩnh vực cần cải thiện. Các công cụ trực quan như Tableau hoặc Google Data Studio có thể biến dữ liệu phức tạp thành thông tin chi tiết dễ hiểu và hữu ích.

3. Phần mềm cộng tác

Các nền tảng như Notion và Trello thúc đẩy tinh thần đồng đội và tổ chức, nâng cao năng suất thông qua quản lý dự án tốt hơn. Bằng cách quản lý nhiệm vụ rõ ràng, các nhóm có thể nâng cao quy trình làm việc của mình. Ví dụ: nhóm phát triển phần mềm sử dụng Trello để theo dõi tiến trình trên các tính năng khác nhau có thể phân bổ tài nguyên tốt hơn và đáp ứng thời hạn. Ngược lại, các nhóm chỉ dựa vào email và cuộc họp có thể phải đối mặt với sự chậm trễ và thông tin sai lệch.

Nghiên cứu điển hình: Sử dụng hiệu quả các công cụ AI

Hãy xem xét một cơ quan tiếp thị đã áp dụng các công cụ AI để phân tích dữ liệu khách hàng. Ban đầu, họ đấu tranh để xem kết quả. Tuy nhiên, sau khi tích hợp hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) mạnh mẽ với phân tích dự đoán, họ nhận thấy sự cải thiện đáng kể trong việc nhắm mục tiêu chiến dịch. Bằng cách sử dụng AI để dự đoán nhu cầu của khách hàng, đại lý đã điều chỉnh các dịch vụ của mình hiệu quả hơn, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng tăng 30%.

Trường hợp này minh họa rằng mặc dù AI có tiềm năng nhưng hiệu quả của nó thường phụ thuộc vào các hệ thống và quy trình bổ sung. Nếu không có cách tiếp cận toàn diện, các công cụ có thể không mang lại những cải tiến như mong đợi. Hơn nữa, công ty đã đầu tư vào các buổi đào tạo cho nhân viên của mình, đảm bảo họ hiểu cách tận dụng tối đa công suất của các công cụ AI.

Tác động của AI đến năng suất nơi làm việc

👔

Đa số thấy tác động tối thiểu

báo cáo tổng giám đốc

🔧

54% yêu cầu nâng cao kỹ năng đáng kể

Nhu cầu đào tạo nhân viên

⏳

Số giờ rảnh rỗi cho các nhiệm vụ chiến lược

Đã lưu số giờ làm việc thủ công

Tại sao vấn đề đào tạo

Đào tạo nhân viên về cách sử dụng các công cụ AI là rất quan trọng. Các tổ chức nên tổ chức hội thảo, tài nguyên trực tuyến và hỗ trợ liên tục để giúp nhân viên cảm thấy thoải mái. Khoản đầu tư này có thể dẫn đến mức năng suất cao hơn và sự hài lòng của nhân viên.

Ví dụ: một công ty tiến hành đào tạo thường xuyên về các công cụ AI như Salesforce hoặc HubSpot thường nhận thấy rằng nhân viên sử dụng các công cụ này hiệu quả hơn, dẫn đến sự tương tác với khách hàng tốt hơn và doanh thu cao hơn. Đầu tư vào bộ kỹ năng của nhân viên không chỉ nâng cao năng suất mà còn thúc đẩy văn hóa học hỏi liên tục.

Xác định lại số liệu năng suất

Để đánh giá thực sự tác động của AI đến năng suất, các công ty phải xác định lại số liệu của họ. Các thước đo năng suất truyền thống thường bỏ qua những cải tiến về chất, chẳng hạn như sự hài lòng của nhân viên và sự đổi mới. Ví dụ: một công ty có thể ưu tiên tốc độ hoặc số liệu bán hàng mà không xem xét đến tinh thần hoặc khả năng sáng tạo của nhân viên. Những yếu tố này rất quan trọng cho sự thành công lâu dài.

Tích hợp các công cụ nhưmáy tính phần trămcó thể giúp các tổ chức phân tích và so sánh các số liệu hiệu suất. Hiểu được vị trí của họ có thể hướng dẫn các quyết định chiến lược. Ví dụ, các công ty có thể nhận ra rằng việc tập trung vào số lượng sẽ dẫn đến kiệt sức, khiến họ phải điều chỉnh cách tiếp cận để ưu tiên cân bằng giữa công việc và cuộc sống.

Tác động rộng hơn của AI

Mặc dù các công ty riêng lẻ có thể không thấy được lợi ích ngay lập tức nhưng bối cảnh kinh tế rộng lớn hơn đang thay đổi. Ảnh hưởng của AI còn vượt xa cả việc tăng năng suất ngay lập tức. Những thay đổi về vai trò công việc và tạo việc làm mới có thể làm thay đổi bối cảnh việc làm. Các doanh nghiệp phải chuẩn bị cho những chuyển đổi này.

Một báo cáo củaViện toàn cầu McKinseygợi ý rằng AI có thể tạo ra nhiều việc làm khi nó thay thế. Người lao động có thể chuyển sang các vai trò mới đòi hỏi các kỹ năng lấy con người làm trung tâm, chẳng hạn như trí tuệ cảm xúc và giải quyết vấn đề phức tạp. Các công ty nên xem xét đầu tư nâng cao tay nghề cho lực lượng lao động của mình để chuẩn bị cho những thay đổi này.

Hơn nữa, chính phủ và các tổ chức giáo dục đóng một vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi này. Bằng cách cung cấp các chương trình đào tạo phù hợp, họ có thể giúp cộng đồng thích ứng với thị trường việc làm đang thay đổi. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, đầu tư vào các sáng kiến đào tạo lại kỹ năng có thể mang lại lực lượng lao động kiên cường hơn, có khả năng phát triển mạnh trong nền kinh tế do AI điều khiển.

Kết luận: Con đường phía trước

Lời hứa của AI trong việc nâng cao năng suất làm việc vẫn còn rất hấp dẫn. Tuy nhiên, thực tế thường không như mong đợi. Các tổ chức cần tập trung vào việc lựa chọn các công cụ phù hợp, tích hợp chúng một cách liền mạch vào các hệ thống hiện có và thúc đẩy một môi trường thuận lợi cho việc áp dụng.

Bằng cách áp dụng sự kết hợp giữa tự động hóa, các công cụ cộng tác hiệu quả, đào tạo toàn diện và xác định lại các chỉ số năng suất, doanh nghiệp có thể mở đường cho một tương lai hiệu quả hơn. Bạn đã sẵn sàng nâng cao năng suất của mình với AI chưa? Khám phá tài nguyên của chúng tôi để bắt đầu!

Để biết thêm thông tin chi tiết, hãy xemcông cụ năng suất hàng đầu. Sự kết hợp đúng đắn của công nghệ có thể thúc đẩy doanh nghiệp của bạn tiến lên phía trước. Ngoài ra, để hiểu rộng hơn về cách AI tác động đến các ngành khác nhau, hãy xem bài viết này vềTechCrunch.

Cuối cùng, để biết thông tin chi tiết về kỹ thuật trong việc triển khai các công cụ AI, hãy truy cậpHướng dẫn học máy của Google, cung cấp các tài nguyên quý giá cho các nhà phát triển muốn tận dụng AI một cách hiệu quả.