Lời hứa AI sẽ giảm việc, thực tế lại chỉ làm gia tăng kiệt sức (nghiên cứu của UC Berkeley)
(hbr.org)Tổng quan nghiên cứu
- Nhóm nghiên cứu UC Berkeley quan sát 200 nhân viên tại các công ty công nghệ trong 8 tháng, từ 4/2025 đến 12/2025
- Kết quả: sau khi triển khai AI, khối lượng công việc không giảm mà còn bị siết chặt và gia tăng
- Đăng trên Harvard Business Review số tháng 2/2026
3 mô thức chính cho thấy AI làm công việc trở nên nặng hơn
- Mở rộng phạm vi công việc
- AI lấp đầy khoảng cách kiến thức → nhân viên bắt đầu lấn sang cả những lĩnh vực vốn không thuộc công việc của mình (PM viết code, designer cũng lập trình, v.v.)
- Từ các thử nghiệm nhỏ → cá nhân tự gánh luôn cả những việc trước đây cần thêm nhân lực
- Kỹ sư dành nhiều thời gian hơn cho việc rà soát và chỉnh sửa code do AI tạo ra, coaching trên Slack, hoàn thiện các PR còn dang dở, v.v.
- Xói mòn ranh giới thời gian
- Ma sát khi bắt đầu làm việc giảm xuống → cả lúc ăn trưa, đang họp hay chờ file tải xong cũng có thể chen thêm “việc nhỏ”
- “Prompt cuối cùng” ngay trước giờ tan làm, rồi cuộc trò chuyện với AI lại tiếp tục sau giờ làm hoặc từ sáng sớm
- Ranh giới giữa công việc và cuộc sống trở nên mơ hồ (trông nhẹ nhàng như nhắn chat, nhưng thực tế lại làm giảm thời gian nghỉ ngơi)
- Bùng nổ đa nhiệm
- AI giúp có thể tiến hành nhiều việc cùng lúc (đang code thì AI sinh phương án thay thế, chạy song song nhiều agent, v.v.)
- Cả những việc từng bị trì hoãn cũng dễ dàng được khơi lại → số lượng đầu việc đang mở tăng lên
- Gánh nặng chuyển đổi chú ý và kiểm tra đầu ra tăng ↑ → mức độ mệt mỏi nhận thức trầm trọng hơn
Việc tự nguyện áp dụng lại chính là vấn đề
- Những hiện tượng trên xảy ra không phải do công ty ép buộc, mà là từ lựa chọn tự nguyện của nhân viên
- “Tôi tưởng năng suất tăng thì sẽ làm ít đi, nhưng cuối cùng lại làm nhiều hơn.” (chia sẻ của nhân viên)
- Simon Willison: “Khi dùng LLM, tôi có thể làm đồng thời 2~3 dự án → chỉ sau 1–2 giờ là cạn sạch năng lượng cho cả ngày”
Nghịch lý của tăng năng suất (nghiên cứu liên quan)
- METR: thời gian làm việc thực tế của các lập trình viên giàu kinh nghiệm tăng 19%, nhưng về chủ quan họ lại cảm thấy mình làm nhanh hơn 20%
- NBER: tại các doanh nghiệp áp dụng AI, năng suất chỉ tăng 3%, còn thời gian làm việc và thu nhập gần như không thay đổi
- Rủi ro dài hạn: mệt mỏi nhận thức → kiệt sức → suy yếu khả năng ra quyết định → chất lượng đi xuống → tỷ lệ nghỉ việc tăng
Đề xuất và kết luận
- Cần có “AI practice” ở cấp độ tổ chức: thiết lập quy tắc về thời điểm sử dụng, cách sử dụng và khi nào phải dừng
- Ví dụ: “tạm dừng quyết định” trước các quyết định quan trọng (yêu cầu ý kiến phản biện, kiểm tra mức độ gắn với mục tiêu, v.v.)
- Câu hỏi cốt lõi: “Điều quan trọng không phải AI thay đổi công việc ra sao, mà là chúng ta thiết kế sự thay đổi đó như thế nào”
Thông điệp cốt lõi là AI khiến công việc trở nên dễ hơn, nhưng đồng thời cũng biến nó thành thứ khó dừng lại hơn.
9 bình luận
Trước hết, khi tôi chạy Claude Code mà não người bị vượt quá ngữ cảnh thì tôi coi như chạy một phiên
flushbằng cách đi dạo hoặc giãn cơ. Đến giờ nghỉ trưa thì tôi đến phòng gym để chạy một cú reset mạnh... Dù vậy, lượng ngữ cảnh có thể xem trong một ngày vẫn có giới hạn... nếu nạp tiền (lương) thì cũng tăng lên được một chút..Sức mạnh đến từ tiền bạc sao... nghe theo cách nào đó lại rất con người...
Bạn còn nhớ cuốn truyện cổ tích [Momo] của Michael Ende mà chúng ta đã đọc hồi nhỏ chứ.. Đây đúng là hiện thực đã được báo trước từ lâu rồi.
Tôi cũng cảm nhận điều đó dạo này; trước đây phải 6–7 tiếng mới bị kiệt sức não bộ, giờ chỉ sau 2 tiếng là đã tới rồi.
Trước mắt có vẻ sẽ giảm được phần nào tình trạng cổ rùa.
Chúng ta cần nghiêm túc thảo luận về việc rút ngắn thời gian làm việc, nhưng vì không thể chỉ riêng Hàn Quốc làm ít đi nên thật sự rất lo ngại.
Liệu công ty có tăng lợi nhuận tương ứng với lượng công việc nhiều hơn mà mọi người đã làm không?
Điều này làm tôi nhớ đến nghịch lý Nữ hoàng Đỏ.
Kết quả cho thấy AI không thể làm tăng hiệu suất mà chỉ làm mật độ công việc dày hơn, từ đó chỉ tạo thêm áp lực cho người lao động, thật sự rất đáng chú ý.
Dù vậy, tôi vẫn nghĩ rằng trong các công ty công nghệ, việc áp dụng AI sẽ mang lại hiệu quả khá lớn...
Vì đây vẫn còn là giai đoạn đầu triển khai, có lẽ phải cần thêm thời gian mới biết được liệu đây chỉ là vấn đề tạm thời hay là một vấn đề mang tính căn bản của chính việc AI hỗ trợ công việc.