Thanh Đại (29 tuổi, phường Chánh Hưng, TP.HCM) là nhân viên thiết kế tại một công ty thời trang. Công việc chính của anh là phác thảo bản vẽ, lên ý tưởng cho các mẫu quần áo. Trước đây, khi thiết kế được duyệt và sản xuất thành sản phẩm thực tế, đội hình ảnh sẽ tiếp nhận, chuẩn bị người mẫu, bối cảnh và thực hiện các bộ ảnh quảng bá.

Từ khi công ty chi tiền cho các nền tảng AI vào đầu năm nay, quy trình này có nhiều thay đổi. Sau khi thiết kế được duyệt, Đại tiếp tục dùng Flair.ai hay Leonardo.ai để tạo mẫu AI, rồi ghép sản phẩm lên người mẫu, tạo phông nền studio và hoàn thiện hình ảnh đăng trên website, mạng xã hội.

“Trước đây tôi chỉ tập trung thiết kế sản phẩm, còn việc chọn người mẫu, dựng bối cảnh hay xử lý ảnh đã có team khác phụ trách. Giờ có AI, tôi làm luôn một phần những công việc đó”, Đại chia sẻ với Tri Thức - Znews.

Ekip hình ảnh vì thế cũng ít tham gia các buổi chụp sản phẩm thường ngày, chủ yếu tập trung thực hiện bộ ảnh cho những bộ sưu tập hoặc chiến dịch lớn.

Nhân sự 29 tuổi cho biết cách làm mới giúp công ty tiết kiệm chi phí, còn anh được tăng thêm thu nhập lên khoảng 20%. Đổi lại, khối lượng công việc lớn hơn khi anh vừa thiết kế sản phẩm, vừa phải xử lý phần việc không thuộc chuyên môn.

Trường hợp của Đại cho thấy AI đang mở rộng phạm vi công việc mà một nhân sự có thể tự thực hiện. Theo Báo cáo Chỉ số Xu hướng Công việc 2026 của Microsoft, được xây dựng từ khảo sát 2.000 lao động tri thức tại Việt Nam cùng dữ liệu năng suất ẩn danh từ Microsoft 365, 76% người dùng AI cho biết họ hiện có thể tạo ra những sản phẩm hoặc kết quả công việc mà một năm trước chưa thể tự thực hiện.

Tại Singapore, Báo cáo thường niên về kinh tế số Singapore 2025 của Cơ quan Phát triển Truyền thông và Thông tin Singapore (IMDA) cũng cho thấy AI đang được người lao động sử dụng cho nhiều nhóm nhiệm vụ khác nhau, từ sáng tạo nội dung, hình ảnh và video đến phân tích dữ liệu và lập trình.

Một phân tích của nhóm nghiên cứu kinh tế OpenAI, được Financial Times dẫn lại, đã xem xét hơn 800.000 tin nhắn liên quan đến công việc của người dùng ChatGPT tại Mỹ và đối chiếu nội dung yêu cầu với nghề nghiệp của từng người. Kết quả cho thấy 16,8% tin nhắn yêu cầu AI hỗ trợ những nhiệm vụ thường gắn với một nghề khác. Nếu loại các tác vụ phổ biến ở nhiều công việc như viết, tóm tắt hay lên lịch, tỷ lệ này tăng lên 43,5%.

Các dữ liệu trên cho thấy ranh giới giữa những vị trí trong công sở đang trở nên linh hoạt hơn khi AI được đưa vào quy trình làm việc. Thay vì chỉ dùng các công cụ AI để hỗ trợ công việc thuộc chuyên môn, nhân viên có thể đảm nhận thêm những phần việc trước đây thường do đồng nghiệp ở bộ phận khác xử lý.

Điều này giúp nhân sự xử lý nhanh những đầu việc ngoài chuyên môn mà không cần phụ thuộc nhiều vào bộ phận khác. Tuy nhiên, việc dùng AI cũng làm tăng rủi ro sai sót nếu họ không đủ kiến thức để kiểm chứng kết quả, đồng thời có thể làm giảm mức độ phối hợp giữa các phòng ban.

Kiêm việc trái chuyên môn

Tuy nhiên, việc kiêm nhiệm này không hoàn toàn suôn sẻ khi ranh giới chuyên môn bị xóa mờ. Sự chồng lấn công việc đôi lúc khiến Đại và đồng nghiệp có khác biệt trong cách nhìn nhận chất lượng hình ảnh. Những người có chuyên môn nhiếp ảnh dễ nhận ra ảnh AI sai ánh sáng, màu sắc hoặc thể hiện chưa đúng độ rủ, nếp nhăn và chất liệu của vải. Trong khi đó, Đại thường chịu áp lực hoàn thành hình ảnh nhanh để kịp tiến độ đăng tải.

Anh cho biết việc một phần công việc của đội hình ảnh được chuyển sang designer từng khiến quá trình phối hợp có lúc chưa thật sự trơn tru. Dù vậy, Đại vẫn thường xuyên nhờ đồng nghiệp góp ý về ánh sáng, góc chụp và chất liệu. Mỗi khi nhận lương hoặc cần hỗ trợ chuyên môn, anh thường mua trà sữa cho cả nhóm như một cách cảm ơn và duy trì quan hệ.

Tương tự, Hoàng Hà (24 tuổi, phường Bình Trưng, TP.HCM) hiện kiêm thêm việc tạo hình minh họa và ảnh đăng fanpage bằng AI, dù công việc chính của cô là lập kế hoạch nội dung, viết nội dung bài đăng mạng xã hội và kịch bản video.

“Khi tôi ứng tuyển, những đầu việc này không được đề cập”, Hà nói.

Cô làm tại một công ty thời trang và hàng tiêu dùng quy mô dưới 15 nhân sự. Từ năm ngoái, công ty cắt giảm vị trí thiết kế và chuyển một phần ngân sách sang các công cụ AI. Công việc hình ảnh sau đó được chia cho nhân sự content (người phụ trách sáng tạo và sản xuất nội dung) và video editor (người phụ trách dựng và chỉnh sửa video). Khi editor bận dựng video, Hà phải tự tạo ảnh để kịp lịch đăng bài.

Hà thừa nhận không được đào tạo về thiết kế nên chủ yếu tự học bố cục, màu sắc và cách trình bày trong quá trình làm việc. AI giúp tạo hình nhanh hơn, nhưng sản phẩm thường phải thử nhiều lần hoặc chỉnh sửa trước khi sử dụng.

Dù phải đảm nhận thêm phần việc hình ảnh, mức lương của Hà không thay đổi. Bản thân Hà cũng chấp nhận vì đây là nhiệm vụ được giao trong nhóm, đồng thời giúp cô học thêm kỹ năng mới. Tuy nhiên, khi khả năng sản xuất tăng lên, số lượng đầu việc cô phải xử lý cũng nhiều hơn trước.

Việc nhiều người cùng tham gia phần hình ảnh còn khiến trách nhiệm khó phân định. Một bài đăng có thể do Hà viết nội dung, tạo ảnh bằng AI rồi được nhân sự video chỉnh sửa, khiến nhóm khó xác định vấn đề nằm ở đâu khi hiệu quả không như kỳ vọng.

Chất lượng hình ảnh vì thế cũng thiếu đồng nhất về màu sắc, bố cục và phông chữ. Hà dự định đề xuất phân chia lại công việc: nhân sự nội dung chỉ dùng AI để phác thảo ý tưởng, còn người có chuyên môn hình ảnh chịu trách nhiệm kiểm tra và hoàn thiện sản phẩm.

Cô cũng muốn xây bộ mẫu thiết kế có sẵn và bài đăng, thống nhất phông chữ, màu sắc, vị trí logo và kích thước để hạn chế việc mỗi người thiết kế theo một cách khác nhau.

Quản lý phân chia lại ranh giới

Những vấn đề các nhân sự trên gặp phải cũng là bài toán với nhiều quản lý khi AI xuất hiện, ranh giới công việc giữa các vị trí bị xáo trộn.

Sau 2 năm khuyến khích nhân viên ứng dụng AI, Hoàng Hiệp (phường An Khánh, TP.HCM), phó giám đốc một agency truyền thông, bắt đầu nhận thấy tình trạng chồng chéo công việc giữa các bộ phận.

Nhân sự ở bộ phận planning (xây dựng kế hoạch) hiện đảm nhiệm cả một số đầu việc của phòng thiết kế. Trong quá trình phát triển chiến dịch truyền thông, một số nhân sự planning chủ động xây dựng hình ảnh demo qua các công cụ như MidJourney, Claude và ChatGPT. Sau khi kế hoạch được khách hàng thông qua, bộ phận thiết kế lúc này trở thành “thợ vẽ”, làm theo “ý tưởng sáng tạo” của AI.

Theo Hiệp, tình trạng chồng chéo này gây ra hai vấn đề.

Một mặt, doanh nghiệp khó phân bổ nhân sự hiệu quả khi nhiều bộ phận cùng đảm nhận một đầu việc, nhưng năng suất và chất lượng chưa chắc cải thiện. Mặt khác, việc nhân viên tự động giải quyết nhiệm vụ bằng AI khiến các phòng ban ít trao đổi, phối hợp hơn, dễ phát sinh mâu thuẫn nội bộ.

“Công cụ AI chỉ có khả năng đảm nhiệm một số tác vụ, chưa thể hoàn toàn thay thế nhân sự chuyên môn. Các bộ phận vẫn phải làm việc chặt chẽ với nhau để đảm bảo chất lượng công việc trong những dự án, chiến dịch lớn”, phó giám đốc chia sẻ với Tri Thức - Znews.

Theo Hoàng Hiệp, việc nhân sự xử lý đầu việc ngoài chuyên môn dễ dẫn đến sai sót, đặc biệt trong các chiến dịch truyền thông, quảng cáo có yếu tố AI. Để hạn chế rủi ro, anh dự định xây dựng quy định nội bộ, cho phép nhân sự planning dùng AI tạo hình ảnh, video demo nhưng các ý tưởng quan trọng vẫn phải được bộ phận thiết kế kiểm tra.

Hiệp cho rằng chính sách về AI khó cố định vì công nghệ thay đổi quá nhanh. Doanh nghiệp cần liên tục cập nhật quy tắc sử dụng để phù hợp với thực tế. “Lãnh đạo không chỉ thể hưởng lợi khi ứng dụng AI vào quá trình giải quyết công việc, cần có trách nhiệm xử lý những tình huống phát sinh”, Hoàng Hiệp nhận định.

Tương tự, Phương Mai (phường Tân Định, TP.HCM), trưởng phòng marketing của một doanh nghiệp bất động sản, cũng gặp khó khăn trong việc điều phối nhân sự và phân bổ nhiệm vụ khi AI ngày càng tham gia sâu vào quá trình làm việc.

Trong khi nhân sự nội dung tự tạo hình ảnh, nhân ​​sự thiết kế lại bắt đầu soạn thông điệp, viết ý nghĩa chiến dịch, đặt slogan, tagline cho dự án. ​​Tuy ghi nhận thời gian hoàn thành nhiệm vụ ban đầu của cấp dưới được rút ngắn, Phương Mai lại có một mối lo ngại mới: chất lượng công việc.

Đối với những phần việc trái chuyên môn được AI hỗ trợ thực hiện, nhân viên của cô chỉ có thể hoàn thành ở mức 5/10 điểm, đòi hỏi quản lý này phải trả về, nhận xét và yêu cầu chỉnh sửa. Toàn bộ quá trình này thậm chí có thể tốn gấp đôi thời gian thực hiện so với trước khi trí tuệ nhân tạo được ứng dụng rộng rãi.

Khác với Hoàng Hiệp, Phương Mai không xây dựng một bộ chính sách hướng dẫn nhân sự làm việc nhóm trong bối cảnh hiện tại. Thay vào đó, cô cho rằng các nhận xét cụ thể ở từng dự án, chiến dịch có thể giúp cấp dưới nhận thức lại về năng lực thực tế của bản thân, từ đó nhờ đến sự hỗ trợ của đồng nghiệp trong quá trình làm việc.

Tuy nhiên, trong tương lai khi AI ngày càng đảm nhiệm được nhiều tác vụ và thực hiện một cách thành thạo hơn, Phương Mai không loại trừ khả năng một số vị trí bị thay thế hoàn toàn. Theo trưởng phòng này, nhân sự hiện nay không chỉ phải cạnh tranh với trí tuệ nhân tạo, đồng nghiệp cùng bộ phận, mà còn phải để mắt đến những cộng sự trái chuyên môn.