Nhân viên 'dở khóc dở cười' khi sếp lạm dụng AI: Việc gì cũng hỏi ChatGPT

“Em hỏi ChatGPT chưa?”

Mỗi lần hoàn thành một kế hoạch truyền thông, thay vì nhận được góp ý từ cấp trên, Phương Thảo (24 tuổi, Hà Nội), nhân viên tiếp thị nội dung, lại nhận về phản hồi được tạo bởi AI.

Theo Thảo, cả nhóm của cô thường mất nhiều ngày để nghiên cứu số liệu, cân đối ngân sách, nhân sự, xây dựng lịch trình triển khai và tính toán các phương án phù hợp với thực tế.

Thay vì nhận góp ý dựa trên kinh nghiệm của cấp trên, nhiều bản kế hoạch, báo cáo chỉn chu của nhân viên chỉ nhận lại các phản hồi được tạo bằng AI (Ảnh minh họa: Tuấn Anh).

“Đọc là biết ngay sếp chưa thực sự xem kế hoạch mà chỉ đưa AI nhận xét hộ. Điều khiến tôi khó chịu nhất là việc cấp trên dùng AI để né trách nhiệm đọc, suy nghĩ và phản biện với công sức của nhân viên”, Thảo nói.

Đặc biệt, sau mỗi lần chỉnh sửa theo AI, Thảo càng mệt mỏi hơn khi chỉ vài ngày sau, sếp lại yêu cầu sửa tiếp vì “AI nghĩ thêm một ý khác”.

“Nhiều lúc sếp còn nói rằng cho vào AI mấy phút là xong. Nhưng họ đâu có xét đến việc AI không phải người chịu trách nhiệm nếu dự án thất bại”, cô bày tỏ.

Việc liên tục phải chỉnh sửa thành quả theo góp ý do AI tạo ra khiến nhiều nhân viên cảm thấy áp lực và mệt mỏi (Ảnh minh họa: Tuấn Anh).

Thảo cho biết quản lý không chỉ dùng AI để phản hồi các báo cáo, mà hầu như mọi nội dung trước khi gửi đi đều được cấp trên yêu cầu phải đưa qua chatbot để kiểm tra trước đó.

Ngay cả khi AI có đề xuất những phương án không phù hợp với chính sách của nền tảng hoặc tình hình công ty, cấp trên vẫn ưu tiên tin vào chatbot hơn nhân viên.

Tình trạng tương tự cũng diễn ra tại công ty mà Thanh Huyền (22 tuổi, Hà Nội), nhân viên tiếp thị nội dung, đang làm việc.

Theo Huyền, sau mỗi chiến dịch truyền thông trên Facebook hoặc TikTok, các nền tảng đều tự động cung cấp hệ thống báo cáo và phân tích khá chi tiết về hiệu quả nội dung, tệp người xem hay chi phí quảng cáo.

Dẫu vậy, cấp trên không dựa trên những dữ liệu này cùng kinh nghiệm của đội ngũ marketing mà nhập toàn bộ số liệu vào ChatGPT để đưa ra kết luận và quyết định chiến lược tiếp theo.

Không dựa vào kinh nghiệm của bản thân và ý kiến chuyên môn của nhân viên, một số nhà quản lý lựa chọn ưu tiên các khuyến nghị của AI khi cần đưa ra quyết định (Ảnh minh họa: Tuấn Anh).

“Nếu AI bảo nên dừng quảng cáo thì sếp cũng yêu cầu phải dừng. Nếu AI bảo đổi hướng thì cả nhóm cũng phải làm theo, gần như không có bất kỳ sự phản biện nào”, Huyền kể lại.

Đối với Huyền, điều khiến cô thấy áp lực nhất là việc mọi ý kiến chuyên môn của mình đều dễ dàng bị bác bỏ nếu khác với kết quả AI đưa ra.

“Nhiều lần sếp còn chê mình và các đồng nghiệp viết nội dung không sâu, không hay bằng ChatGPT nên quyết định lựa chọn bài viết do AI tạo ra”, Huyền giãi bày.

Không những thế, nữ nhân viên còn gặp vài tình huống bức xúc khi cô thắc mắc vấn đề với cấp trên, câu trả lời nhận được chỉ là: “Em hỏi ChatGPT chưa?”.

Nhân viên bù đầu sửa lỗi vì AI của sếp

Bên cạnh việc phụ thuộc AI để đưa ra quyết định, một số nhà quản lý còn giao hẳn các quy trình xử lý dữ liệu phức tạp với kỳ vọng tiết kiệm thời gian hơn.

Mỹ Duyên (22 tuổi, Quảng Ninh), nhân viên tại một trung tâm tiếng Anh, cho biết trước đây việc tổng hợp và xử lý bảng điểm được cô thực hiện tỉ mỉ trên Google Sheets nên hiếm khi xảy ra sai sót.

Tuy nhiên, từ khi sếp cô bắt đầu tìm mua gói ChatGPT Plus, quy trình thay đổi hoàn toàn.

Sau khi nhân viên nhập bảng điểm gốc, toàn bộ dữ liệu sẽ được cấp trên đưa lên AI để tự động xử lý, phân tích, tạo bảng xếp hạng với màu sắc và bố cục đẹp mắt.

Từ khi cấp trên đặt niềm tin quá lớn vào AI, Mỹ Duyên nhiều lần bất lực khi phải liên tục hộ sếp chỉnh sửa những sai sót do công cụ này tạo ra (Ảnh minh họa: Tuấn Anh).

“Nhìn thì chuyên nghiệp, sinh động hơn nhưng rất nhiều lần AI xếp nhầm lớp, thiếu tên học sinh hoặc hiển thị sai thông tin và kết cục là trung tâm nhận về hàng loạt phản hồi không tốt”, Duyên nói.

Đáng chú ý, từ những lần sai sót, cấp trên của cô vẫn tiếp tục sử dụng AI trong công việc này và đặt ra yêu cầu nhân viên phải mở từng bảng để rà soát trước khi gửi cho người học.

Mỹ Duyên chia sẻ: “Có những hôm phải rà soát, cập nhật lại từng trường hợp mất khá nhiều thời gian, thậm chí trước đây tôi tự mình làm thủ công có khi còn nhanh hơn AI”.

Theo cô, tình trạng sếp sử dụng AI trong mọi việc diễn ra ngày càng thường xuyên, nhưng cuối cùng người phải ngồi kiểm tra và chịu trách nhiệm sửa nếu có sai sót luôn là nhân viên.

“Có lần sếp gửi một mẫu tổng hợp dữ liệu do ChatGPT tạo ra với hình ảnh bắt mắt và đi kèm câu nói: “em sắp thất nghiệp rồi đấy Duyên, AI làm tí là xong”. Nghe thì có vẻ là câu nói đùa, nhưng thực sự khiến mình rất bức xúc”, Duyên kể.

Trường hợp của Huyền Mai (22 tuổi), nhân viên marketing mới ra trường, còn đặc biệt hơn.

Cô cho biết vào tháng đầu đi làm, bản thân ngỡ ngàng khi liên tục nghe những câu như: “Học AI đi em, giờ AI cân cả phòng marketing được rồi”, “Hỏi AI chưa mà hỏi anh nhỉ?” hay “Em quản lý tất cả mạng xã hội và cộng đồng nhé, có AI rồi nên cũng nhẹ”.

Nhiều quản lý mặc định rằng AI có thể thay thế sức lao động của nhân viên, từ đó tăng khối lượng công việc, yêu cầu nhân viên phụ trách nhiều đầu việc hơn với lý do "AI làm hết rồi" (Ảnh minh họa: Tuấn Anh).

Trong khi khối lượng công việc ngày một nhiều hơn, mỗi lần phản ánh quá tải, cô lại nhận được câu trả lời: “AI làm hết rồi mà”.

Việc người quản lý mặc định AI có thể thay thế hoàn toàn sức lao động và tư duy của nhân viên khiến Mai ngày càng kiệt quệ khi phải liên tục chứng tỏ năng suất làm việc của bản thân.

CEO càng tin AI, nhân viên càng kiệt quệ

Những câu chuyện trên phản ánh khoảng cách ngày càng lớn giữa kỳ vọng của lãnh đạo và trải nghiệm thực tế của người lao động.

Điều này được minh chứng qua nghiên cứu của Đại học Stanford và công ty BetterUp Labs thực hiện trên 1.150 nhân viên toàn thời gian tại Mỹ cho thấy AI không mang lại hiệu quả như kỳ vọng mà còn tạo ra hiện tượng “workslop”.

Đó là thực trạng mà những nội dung do AI tạo ra có vẻ chỉn chu ở bề ngoài nhưng thiếu chiều sâu, thiếu ngữ cảnh và không đủ chất lượng để hoàn thành công việc.

Thay vì tiết kiệm thời gian, việc người tạo nội dung chỉ cần nhập lệnh và chuyển nguyên kết quả từ AI cho đồng nghiệp đã khiến người nhận phải đọc lại, kiểm chứng, sửa lỗi hoặc làm lại từ đầu.