Đội ngũ marketing của Twilio, công ty công nghệ Mỹ chuyên cung cấp nền tảng giao tiếp khách hàng, đã rút ngắn thời gian nghiên cứu và xây dựng nội dung cá nhân hóa cho một chiến dịch từ hơn 2 tuần xuống chưa đầy một ngày nhờ AI. Số chiến dịch triển khai mỗi quý cũng tăng từ 3 lên tối đa 15.
Phía sau bước nhảy năng suất nhờ AI
Chia sẻ trên Fortune, Chris Koehler, Giám đốc marketing của Twilio, cho biết kết quả này không chỉ đến từ việc sử dụng AI mà còn nhờ chuẩn hóa dữ liệu, cải thiện quy trình và duy trì sự kiểm soát của con người.
Theo Koehler, quá trình ứng dụng AI trong doanh nghiệp có thể chia thành 3 giai đoạn. Đây là cách phân loại riêng của ông, không phải tiêu chuẩn chung của ngành.
Ở giai đoạn đầu, AI hỗ trợ từng cá nhân hoàn thành công việc nhanh hơn. Giai đoạn hai, công nghệ được tích hợp vào quy trình chung, cho phép các nhóm phối hợp với AI thông qua hệ thống tác nhân thông minh (AI agent) và quy trình được thiết kế lại.
Giai đoạn cuối là khi AI có thể tự động vận hành toàn bộ quy trình ở quy mô lớn, từ đầu đến cuối. Tuy nhiên, theo Koehler, phần lớn doanh nghiệp vẫn ở giai đoạn đầu, một số đã tiến tới giai đoạn hai, trong khi rất ít đơn vị đạt được mức tự động hóa hoàn toàn.
Thực tế, khoảng cách giữa kỳ vọng và khả năng triển khai AI vẫn khá lớn. Theo khảo sát của Twilio, 86% doanh nghiệp tin rằng khách hàng hài lòng với dịch vụ ứng dụng AI, nhưng chỉ 51% khách hàng đồng tình. Deloitte, mạng lưới tư vấn và kiểm toán toàn cầu, cũng ghi nhận chỉ 25% tổ chức đưa được ít nhất 40% dự án AI thử nghiệm vào vận hành thực tế.
Một trong những trở ngại là kiểm soát chất lượng. Khi công ty sử dụng AI để bản địa hóa chiến dịch marketing tại Pháp, công cụ tự động thêm mũ beret cho tất cả nhân vật trong hình ảnh. Kết quả không phù hợp với tiêu chuẩn sáng tạo và nhận diện thương hiệu, khiến nội dung không thể đưa vào sử dụng.
 |
| Chris Koehler cho rằng phần lớn doanh nghiệp vẫn ở giai đoạn sử dụng AI để hỗ trợ năng suất cá nhân, chưa đạt mức tự động hóa toàn diện. Ảnh: Twilio. |
Theo Koehler, trường hợp này cho thấy AI có thể đẩy nhanh quá trình sản xuất nội dung, nhưng vẫn cần con người đánh giá tính phù hợp về thẩm mỹ, bối cảnh và thương hiệu.
Chất lượng dữ liệu cũng là rào cản đáng kể. Một khảo sát được Koehler dẫn lại cho thấy chỉ 8,4% lãnh đạo dữ liệu đánh giá hệ thống của tổ chức đã sẵn sàng để triển khai AI trong môi trường vận hành thực tế. Ông cho rằng công nghệ không thể tự khắc phục quy trình kém hiệu quả, thậm chí có thể làm lộ rõ những điểm yếu sẵn có.
Bên cạnh đó, việc sử dụng nhiều nền tảng AI khiến quá trình tích hợp phức tạp hơn. Tại doanh nghiệp Mỹ, nhân viên sử dụng ChatGPT và Gemini để sáng tạo nội dung, trong khi công ty đang mở rộng khả năng tiếp cận Claude cho hoạt động marketing. Tuy nhiên, khả năng kết nối giữa các công cụ vẫn còn hạn chế.
Để nhấn mạnh tầm quan trọng của kiểm soát chất lượng, Koehler nhắc lại sự cố của công ty an ninh mạng Mỹ CrowdStrike năm 2024. Một bản cập nhật lỗi đã khiến hàng triệu thiết bị Windows trên toàn cầu bị gián đoạn, gây thiệt hại ước tính 5,4 tỷ USD cho các doanh nghiệp thuộc Fortune 500.
Theo Koehler, một bản thử nghiệm AI thành công chưa đồng nghĩa công nghệ đã sẵn sàng vận hành ổn định ở quy mô lớn. Ngay cả công ty cũng mới ở giai đoạn hai, khi AI tham gia vào quy trình làm việc nhóm nhưng chưa thể tự động hóa hoàn toàn. Ông cho rằng để đạt được bước tiến tiếp theo, doanh nghiệp cần tiếp tục đầu tư vào dữ liệu, quản trị, tích hợp hệ thống và kiểm soát chất lượng.
Năng suất tăng, hiệu quả vẫn là dấu hỏi
Dù AI giúp Twilio rút ngắn đáng kể thời gian triển khai chiến dịch marketing, kết quả này cũng đặt ra câu hỏi về hiệu quả thực tế, công việc được hoàn thành nhanh hơn có đồng nghĩa doanh nghiệp tạo ra nhiều giá trị hơn và nhân viên được giảm thời gian làm việc?
Theo Financial Times, nghiên cứu công bố năm 2026 của Mert Demirer, nhà kinh tế tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Mỹ), và các cộng sự, dựa trên dữ liệu của hơn 500.000 lập trình viên, cho thấy năng suất ở từng công đoạn có thể tăng mạnh nhờ AI nhưng mức cải thiện ở khâu hoàn thiện sản phẩm lại thấp hơn đáng kể.
Cụ thể, hoạt động viết mã tăng tới 240%, số dự án tăng 80%, trong khi số bản phát hành phần mềm hoàn tất chỉ tăng khoảng 30%. Kết quả cho thấy việc tạo ra nhiều sản phẩm trung gian chưa chắc dẫn đến mức tăng tương ứng ở đầu ra cuối cùng.
Sự hoài nghi cũng xuất hiện ở cấp quản lý. Theo bài viết đăng trên Fortune tháng 8/2026, nghiên cứu của Ngân hàng Dự trữ Liên bang Atlanta (Mỹ) cho thấy khoảng 90% lãnh đạo doanh nghiệp được khảo sát nhận định AI chưa giúp cải thiện năng suất tại tổ chức của họ.
 |
| AI giúp xử lý công việc nhanh hơn, nhưng chưa chắc giảm tải cho nhân viên. Ảnh minh họa: Manuel Orbegozo/Reuters. |
Không chỉ hiệu quả kinh doanh, tác động của AI đến khối lượng công việc cũng gây tranh luận.
Business Insider dẫn nghiên cứu kéo dài 8 tháng của các nhà khoa học tại Trường Kinh doanh Haas, Đại học California (Mỹ), ghi nhận nhân viên có xu hướng đảm nhận thêm nhiệm vụ, tăng cường đa nhiệm và kéo dài thời gian làm việc sau khi ứng dụng AI.
Dù công nghệ giúp xử lý từng nhiệm vụ nhanh hơn, khối lượng công việc cũng có thể tiếp tục mở rộng. Các nhà nghiên cứu cảnh báo tình trạng này có nguy cơ gây mệt mỏi, suy giảm chất lượng quyết định và kiệt sức.
Sam Altman, CEO OpenAI, công ty phát triển trí tuệ nhân tạo của Mỹ, cũng hoài nghi viễn cảnh AI giúp con người giảm mạnh thời gian làm việc.
Theo Business Insider, Altman cho rằng con người có tính cạnh tranh và luôn theo đuổi những mục tiêu mới. Vì vậy, ngay cả khi AI giúp hoàn thành công việc nhanh hơn, thời gian tiết kiệm được có thể tiếp tục dành cho những nhiệm vụ khác.
AI có cướp đi công việc của chúng ta?
Trong cuốn AI chuyện chưa kể, tác giả Tomoe Ishizumi cho rằng đây chỉ là công cụ tối ưu không hơn không kém. Có một điều chắc chắn rằng AI có thể thay thế phần lớn công việc mà con người đang làm hiện nay. Tuy nhiên, chúng ta không nên nghĩ máy móc sẽ cướp đi công việc của con người mà hãy nghĩ rằng máy móc sẽ làm những công việc vất vả để con người có thời gian sáng tạo hơn.
