'Rác AI' nơi công sở

AI tạo ra sản phẩm trông có vẻ hoàn thiện nhưng chất lượng thấp nếu doanh nghiệp không có các quy trình kiểm soát hoặc hướng dẫn phù hợp.

Nguyễn Hải, quản lý dự án của một công ty phần mềm cung cấp nền tảng chuyển đổi AI cho doanh nghiệp tại Hà Nội, cho biết trước khi xu hướng vibe coding, hay lập trình bằng cách ra lệnh cho AI xuất hiện, kỹ sư phải gõ từng dòng mã. Tuy mất thời gian hơn, cách này giúp kiểm soát được từ ý tưởng đến triển khai.

"Giờ chúng tôi thường xuyên gặp tình trạng nhân sự junior (mới vào nghề) dùng AI nhưng không kiểm tra lại, không hiểu trong mã của mình có những gì", anh cho biết. Sản phẩm có thể tạm thời chạy được, nhưng lập trình viên không nắm được thiết kế hệ thống, không có khả năng mô tả lại hay chỉnh sửa.

Theo ông Tô Mạnh Hoàng, Giám đốc điều hành Datapot - đơn vị chuyên đào tạo và cung cấp giải pháp dữ liệu và chuyển đổi AI cho doanh nghiệp, sản phẩm AI chất lượng kém nhưng đóng gói chỉn chu đang xuất hiện ở nhiều doanh nghiệp, ngành nghề.

Ông dẫn khảo sát của công ty nhân sự BetterUp và Đại học Stanford, bắt đầu từ tháng 9/2025 và hiện vẫn tiếp tục thu thập, cho thấy 40% nhân sự từng nhận được "rác AI" - sản phẩm hay báo cáo trông có vẻ hoàn thiện nhưng không có giá trị với công việc chung.

Ở chiều ngược lại, một nửa số người tham gia khảo sát thừa nhận từng gửi nội dung chưa được xem xét kỹ do AI tạo ra cho đồng nghiệp. Các nội dung này chủ yếu xuất hiện trong lĩnh vực dịch vụ chuyên môn như luật, tài chính, nhân sự, marketing hay công nghệ.

Giao diện Claude trên điện thoại. Ảnh: Lưu Quý

Từ kinh nghiệm đào tạo và hỗ trợ chuyển đổi cho hơn 150 doanh nghiệp tại Việt Nam, đại diện Datapot khuyến nghị hai cách để kiểm soát "rác AI": không phụ thuộc và luôn kiểm chứng.

Ông Hoàng đánh giá, phụ thuộc quá mức là vấn đề nhiều nhân sự cấp junior gặp phải. Nhóm này dễ rơi vào tình trạng chưa nắm rõ nghiệp vụ, ra lệnh cho AI khi chưa có đủ chuyên môn để kiểm chứng kết quả.

"Phụ thuộc dẫn đến suy giảm kỹ năng, ‘chuyển giao’ việc suy luận, nhận thức sang các mô hình AI", ông cho hay. Do đó, nhân sự trong giai đoạn mới vào nghề cần tự học một cách độc lập, tách biệt với AI để phát triển năng lực trước khi sử dụng công cụ hỗ trợ.

Chuyên gia cũng khuyến nghị tất cả đầu ra của AI cần được "mặc định có sai sót" và cần điều chỉnh. Theo khảo sát thường niên Developer Survey được cộng đồng Stack Overflow công bố tháng 7/2025, thực hiện trên hơn 49.000 lập trình viên, 66% đánh giá điều gây bức xúc nhất khi sử dụng AI là "kết quả gần đúng, nhưng không chính xác". Nếu không được rà soát, những sai sót đó có thể tích lũy thành nợ kỹ thuật (vấn đề phát sinh do giải pháp lập trình chưa tối ưu và sẽ phải sửa chữa nâng cấp về sau), ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm, dịch vụ.

Từ góc độ quản lý, doanh nghiệp cần có quy định về AI, ngay cả khi chưa có kế hoạch chuyển đổi diện rộng. "Tối thiểu cần hướng dẫn cho nhân sự về phạm vi công việc được phép sử dụng AI và cách sử dụng", ông Hoàng nói.

Ông lưu ý thêm, số doanh nghiệp có quy trình, quy định về AI chưa tương xứng với tỷ lệ 66% người đi làm tại Việt Nam đang sử dụng AI trong công việc, theo số liệu từ Báo cáo thường niên về trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam do Đại học Quốc gia Hà Nội công bố tháng 12/2025.

Cùng quan điểm, bà Phạm Diệu Linh, Giám đốc nhân sự Synnex FPT, cho rằng các tổ chức cần mở rộng phạm vi quản lý không chỉ ở con người mà cả các AI họ sử dụng trong công việc.

Đầu tiên, cần xác định các đầu việc và tác vụ trong tổ chức có thể được ứng dụng AI. Từ đó xây dựng các quy trình, các khâu mà nhân sự có thể phối hợp với AI hay phải trực tiếp thực hiện, chính sách và chỉ số đánh giá liên quan.

"Khi doanh nghiệp mong muốn dùng AI để nâng cao hiệu suất, cần xác định bắt đầu từ quy trình nào, trách nhiệm của con người trong quy trình và mức độ cải thiện kết quả đầu ra", bà Linh nhấn mạnh. Bằng cách đó, việc sử dụng AI có thể được kiểm soát và nhân rộng bền vững trong tổ chức thay vì dừng ở việc các cá nhân sử dụng riêng lẻ, tự phát.

Báo cáo của nền tảng tuyển dụng TopCV tháng 12/2025 cũng cho thấy, hơn 59% doanh nghiệp cho biết trong năm 2026 sẽ đầu tư vào hướng dẫn kỹ năng AI cho nhân sự. Trong khi đó, chỉ 38% sẽ xây dựng quy trình làm việc tích hợp AI và 7% dự định xây dựng quy trình bảo mật và tuân thủ.

"Đa phần doanh nghiệp đang đầu tư vào việc đào tạo nhân viên sử dụng ở cấp độ cá nhân nhiều hơn là xây dựng một hệ thống", bà Linh nhìn nhận.

Trong khi đó, anh Nguyễn Hải, quản lý dự án tại Hà Nội, cho biết công ty đã phải nhanh chóng xây dựng quy định mới, cho phép kỹ sư sử dụng AI nhưng phải đánh giá lại kết quả đầu ra đến từng dòng lệnh.

"Nếu để đến khi nợ kỹ thuật lớn, AI cũng không thể thực hiện tác vụ mới mà kỹ sư cũng không thể hiểu được hệ thống để can thiệp", anh cho biết.

Nam Nguyễn