Chưa đầy ba năm kể từ khi OpenAI giới thiệu ChatGPT, nhưng công nghệ này đã bắt đầu thay đổi cách làm việc. Những công việc từng chiếm phần lớn thời gian trong ngày của nhiều nhân viên giờ đây có thể được thực hiện nhanh hơn—và trong một số trường hợp là tự động.
Hiện nay, các nhà nghiên cứu đang tập trung sự chú ý vào sơ đồ tổ chức và đặt ra một câu hỏi liên quan: AI tạo sinh sẽ thay đổi công việc của các nhà quản lý cấp trung như thế nào?
Một nhóm nghiên cứu do giáo sư Manuel Hoffmann của Trường Kinh doanh Harvard dẫn đầu muốn tìm hiểu cách mọi người sử dụng AI tạo sinh, và kết luận của nhóm cho thấy công nghệ này đang giúp các cá nhân thực hiện các nhiệm vụ vốn do các nhà quản lý đảm nhiệm. Từ năm 2022 đến năm 2024, các nhà nghiên cứu đã nghiên cứu 50.032 nhà phát triển phần mềm trên toàn cầu, trong đó một nửa sử dụng GitHub Copilot, một hệ thống viết mã AI nguồn mở. Copilot chủ yếu được các lập trình viên sử dụng để tạo các đoạn mã, giúp họ viết mã nhanh hơn, giải quyết vấn đề nhanh hơn và tự học. Hoffmann và các đồng nghiệp đã quan sát hơn 2,4 triệu hành động được thực hiện trên nền tảng này, và họ chia chúng thành hai loại: công việc cốt lõi (lập trình) và công việc quản lý.
Hoffmann cho biết: “Nghiên cứu các nhà phát triển và cách họ sử dụng GitHub đã cung cấp cho chúng tôi thông tin rất chi tiết về công việc của họ. Điều này cho phép chúng tôi theo dõi hoạt động của họ một cách chính xác và chi tiết để xác định xem AI tạo sinh có thực sự thay đổi cách họ làm việc hay không và theo cách nào.”
Họ nhận thấy rằng việc tiếp cận Copilot khiến mọi người chuyển hướng phân bổ nhiệm vụ sang công việc cốt lõi và tránh xa các hoạt động quản lý dự án. Tỷ lệ phần trăm hoạt động lập trình trên tổng số hoạt động công việc tăng 5%, trong khi tỷ lệ phần trăm quản lý dự án trên tổng số hoạt động giảm 10%. Nhóm của Hoffmann đã xác định được hai cơ chế cơ bản thúc đẩy sự thay đổi này. Thứ nhất, việc sử dụng AI tạo sinh cho phép các lập trình viên làm việc tự chủ hơn, và vì họ ít cộng tác hơn, nên nhu cầu phối hợp các nhiệm vụ hoặc dự án với người khác giảm xuống. Thứ hai, vì công cụ mới cho phép họ viết mã nhanh hơn, các nhà phát triển có thể tăng thời gian dành cho các hoạt động khám phá, chẳng hạn như học hỏi hoặc thử nghiệm điều gì đó mới.
Các tác giả tin rằng những phát hiện này có thể giúp các công ty tinh gọn cấu trúc báo cáo. Ý của họ là gì? Họ không ám chỉ rằng các công ty sẽ loại bỏ hoàn toàn các nhà quản lý cấp trung, nhưng họ tin rằng AI sẽ cho phép các công ty giảm số lượng nhân sự ở những vị trí này. Đối với các nhà quản lý cấp trung còn lại, công nghệ sẽ giảm thời gian họ dành cho việc điều phối và giám sát nhân viên hoặc làm cầu nối giữa quản lý cấp thấp và cấp cao – tức là công việc điển hình của các nhà quản lý cấp trung. Khi AI tạo sinh trở nên tốt hơn trong việc lập lịch trình, điều phối và kiểm tra chất lượng, các nhà quản lý còn lại sẽ được tự do làm những công việc có giá trị hơn, bao gồm cả việc tham gia vào các nhiệm vụ thực hành thường do từng cá nhân thực hiện (trong môi trường phần mềm, điều này có thể là lập trình). Họ cũng nên có nhiều thời gian hơn để nghiên cứu cải tiến quy trình hoặc thử nghiệm các sản phẩm mới.
Nhưng việc tối đa hóa tiềm năng của AI theo cách này đòi hỏi nhiều hơn là việc cập nhật sơ đồ tổ chức. Để tinh gọn hệ thống phân cấp của công ty, hay đơn giản là giải phóng các nhà quản lý cấp trung khỏi một số trách nhiệm quản lý dự án, các công ty phải giải quyết hai câu hỏi quan trọng: Chúng ta tự động hóa cái gì và chúng ta đang hưởng lợi từ ai?
Xác định những gì cần tự động hóa.
Mặc dù ví dụ về GitHub Copilot chỉ tập trung vào các lập trình viên và quản lý của họ, bất kỳ công ty nào cũng có thể sử dụng AI tạo sinh để giải phóng các quản lý cấp trung khỏi các nhiệm vụ truyền thống. Điều quan trọng là xác định nhiệm vụ nào đã sẵn sàng để tự động hóa và nhiệm vụ nào nên được thực hiện thủ công.
Nhưng trước khi quyết định nhiệm vụ nào cần tự động hóa, Hoffmann khuyên bạn nên làm như nhóm của ông đã làm khi bắt đầu nghiên cứu GitHub. Họ đã phân loại mọi nhiệm vụ họ quan sát được thành nhiệm vụ quản lý dự án hoặc nhiệm vụ lập trình. Bất kỳ công ty nào, bất kể sản phẩm hay ngành nghề nào, đều có thể kiểm tra nhiệm vụ của mình theo cách này. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ có thể suy nghĩ lại về những nhiệm vụ nào có thể chuyển từ quản lý cấp trung sang AI tạo sinh.
Trong quá trình nghiên cứu, Hoffmann và nhóm của ông đã quan sát thấy sự khác biệt giữa các lập trình viên sử dụng AI tạo sinh và những người không sử dụng. Nhóm AI tạo sinh ít có khả năng nhờ đến sự giúp đỡ của quản lý hoặc đồng nghiệp. Đó chưa phải là tất cả. Đối với hầu hết các hoạt động, cả trong công việc cốt lõi và quản lý dự án, các nhà phát triển sử dụng Copilot làm việc theo nhóm nhỏ hơn so với những người không sử dụng. Một thử nghiệm tương tự có thể mang lại lợi ích cho hầu hết các công ty. Hãy quan sát cách nhóm của bạn sử dụng AI và tìm ra những lĩnh vực mà AI có thể tăng cường tính tự chủ.
“Trong một số trường hợp, AI tạo sinh có thể thay thế người quản lý, người cố vấn hoặc bất kỳ cá nhân nào khác mà nhân viên cấp dưới có thể yêu cầu giúp đỡ,” Hoffmann nói. “Người quản lý không phải lúc nào cũng có thời gian cho mọi người. Và nhóm của họ không phải lúc nào cũng có đủ điều kiện để họp nhóm lớn. Nhưng với AI, mọi người có thể tự mình giải quyết vấn đề mà không cần đến lớp quản lý bổ sung đó.”
Xác định ai được hưởng lợi nhiều nhất.
Nhóm của Hoffmann đã đưa ra một nhận xét quan trọng khác: Những lập trình viên có kỹ năng kém hơn đồng nghiệp được hưởng lợi nhiều hơn từ AI thế hệ mới. Điều này xảy ra một phần vì họ có nhiều khả năng thực hiện các hoạt động lập trình hơn và ít có khả năng thực hiện các hoạt động quản lý dự án hơn so với các nhà phát triển có năng lực cao. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng mọi người có xu hướng tin tưởng vào kiến thức và kinh nghiệm của bản thân hơn là của một hệ thống AI. Nói cách khác, bạn càng ít hiểu biết về một chủ đề, bạn càng có nhiều khả năng dựa vào chuyên môn của AI.
Hoffmann coi đây là một cơ hội lớn để các công ty giải phóng gánh nặng cho các quản lý cấp trung khi phải nâng cao kỹ năng cho những người có hiệu suất thấp, bên cạnh những lợi ích khác. Vì những người có hiệu suất thấp giờ đây có thể sử dụng AI tạo sinh để tự học và cải thiện ngay lập tức, nên các nhà quản lý có thể tập trung thời gian vào những công việc thực hành quan trọng hơn. Điều này thể hiện số giờ tiết kiệm được cho mỗi nhà quản lý đối với mỗi cá nhân có hiệu suất thấp. Nó cũng thể hiện số giờ làm việc tăng thêm cho tất cả mọi người liên quan. Thông tin này có thể giúp các nhà quản lý cấp trung hiểu rõ hơn về điểm mạnh và điểm yếu của nhân viên. Ví dụ, liệu những người có hiệu suất thấp có hiểu rõ công việc họ cần làm và chất lượng công việc được mong đợi hay không? Những người có hiệu suất cao có kiến thức gì có thể chia sẻ với những người có kỹ năng thấp hơn? Với kiến thức này, các nhà quản lý cấp trung có thể xác định rõ hơn lý do tại sao nhân viên đang gặp khó khăn. Sau đó, họ có thể giúp nhân viên phát triển các phương pháp tự động sử dụng AI tạo sinh để cải thiện.
Bạn không nên chỉ tập trung vào những người có hiệu suất thấp. AI tạo sinh mang đến nhiều cơ hội cho nhân viên ở mọi trình độ kỹ năng để cải thiện ở nhiều loại công việc khác nhau. Mặc dù nghiên cứu của Hoffmann chỉ tập trung vào lập trình, việc quan sát cách cả những người có hiệu suất cao và thấp sử dụng AI tạo sinh — bất kể lĩnh vực nào — sẽ mang đến thêm cơ hội để cải thiện và san bằng hệ thống phân cấp. Nhưng nếu bạn không nói chuyện với mọi người và tìm hiểu những gì họ đang làm, bạn sẽ không bao giờ biết được kiến thức và kỹ năng nào có thể được chuyển giao cho toàn bộ nhóm hoặc lực lượng lao động của mình. Và bạn sẽ không bao giờ biết được những nhiệm vụ nào có thể giúp các quản lý cấp trung không phải thực hiện.
“Chúng ta có thể sẽ thấy sự gia tăng tính linh hoạt trong các công ty sử dụng AI tạo sinh “, Hoffmann nói. “Điều này sẽ dẫn đến việc giảm thiểu hệ thống phân cấp trong doanh nghiệp, giúp tinh giản năng suất và giảm nhu cầu về quá nhiều nhiệm vụ quản lý cấp trung.”
Dịch từ How AI Is Redefining Managerial Roles
