Sếp 'đau đầu' vì nhân viên lạm dụng AI gây lỗi hệ thống và sai sót nghiêm trọng

Một dòng mã từ AI, cả dự án mất một tuần khắc phục

Đoạn mã do AI tạo ra, chưa được kiểm thử đầy đủ, đã được một nhân viên đưa thẳng lên hệ thống vận hành chính thức.

Chỉ ít lâu sau, hệ thống dừng hoạt động và một lượng lớn dữ liệu của dự án “bốc hơi”.

Những thành viên còn lại trong nhóm đành phải tập trung lại để lần lượt truy tìm nguyên nhân và sửa các lỗi phát sinh.

Nhưng sau gần một tuần, sự cố vẫn không thể được khắc phục triệt để, khách hàng liên tục phàn nàn.

Hệ quả là cả nhóm buộc phải quay lại phiên bản ban đầu, đồng nghĩa phần lớn thời gian và công sức sửa lỗi trước đó gần như trở thành công cốc.

Đó chính là câu chuyện mới đây tại một công ty chuyên về giải pháp công nghệ do chị Nguyễn Thị Trang làm giám đốc.

Chị Trang nhận định AI có thể giúp lập trình viên tìm phương án xử lý nhanh hơn, tạo bản nháp mã nguồn, kiểm tra lỗi hoặc rút ngắn những thao tác lặp lại.

“Vấn đề xuất hiện khi người dùng coi kết quả AI đưa ra là một sản phẩm hoàn chỉnh, thay vì một phương án cần được đánh giá”, chị nói.

Ở bộ phận lập trình, ngoài trường hợp trên, chị Trang cũng ghi nhận nhiều nhân viên để AI tạo mã rồi cập nhật thẳng lên hệ thống mà không kiểm tra kỹ.

Không chỉ vậy, ở bộ phận phân tích nghiệp vụ, rủi ro cũng tiếp tục xuất hiện.

“Nhân viên chống chế nộp nội dung do AI làm, bề ngoài khá đầy đủ về mặt câu chữ, trình bày mạch lạc nhưng dễ lặp ý, chồng chéo giữa các phần và thiếu logic xuyên suốt”, nữ giám đốc đánh giá.

Chị Trang khẳng định bản thân AI không phải là nguyên nhân. Vấn đề lớn hơn nằm ở việc nhân viên đang sử dụng công cụ sai cách.

Một bộ phận người dùng chưa biết cách đưa ra yêu cầu phù hợp, khiến kết quả AI không sát với bối cảnh nghiệp vụ. Một số khác sao chép gần như nguyên vẹn nội dung hoặc mã nguồn mà không cần kiểm tra.

Phản ứng của nhân viên tại công ty khi hậu quả xảy ra cũng khiến việc xử lý trở nên phức tạp hơn.

“Một số ít thậm chí có xu hướng âm thầm sửa lỗi, né tránh trao đổi hoặc chỉ thừa nhận khi quản lý truy lại toàn bộ quá trình”, chị Trang trăn trở.

Hàng loạt sai sót do nhân viên dùng AI “tay mơ”

Bên cạnh trường hợp của chị Trang, anh Tiến Đức, quản lý vận hành doanh nghiệp về dịch vụ du lịch, cũng đang ngán ngẩm vì cách nhân viên sử dụng AI.

Theo anh Đức, một bộ phận người lao động đang hình thành thói quen ỷ lại khi “việc gì cũng hỏi AI”, kể cả những đầu việc phải dựa trên kinh nghiệm thực tế.

Anh từng chứng kiến một nhân viên dùng AI để xây dựng lịch trình cho đoàn khách rồi dùng gần như y nguyên nội dung được tạo ra.

Nhìn vào bản kế hoạch, chương trình được trình bày khá hợp lý, có đầy đủ giờ di chuyển, điểm tham quan và dịch vụ đi kèm.

Nhưng khi kiểm tra kỹ lại, hàng loạt vấn đề xuất hiện: thời gian di chuyển quá ngắn, có điểm tham quan đóng cửa đúng ngày đoàn đến và một số dịch vụ chưa được xác nhận với đối tác.

Đáng tiếc là lịch trình đã được gửi cho khách. Doanh nghiệp sau đó phải điều chỉnh lại toàn bộ chương trình, liên hệ với khách hàng, nhà xe, khách sạn và các nhà cung cấp.

Một số hạng mục đã được đặt trước nên phát sinh thêm chi phí thay đổi. Nhân viên cũng phải mất nhiều thời gian giải thích để khách chấp nhận phương án mới.

Đối với anh Đức, thiệt hại lớn nhất không nhất thiết nằm ở số tiền phát sinh mà ở niềm tin của khách hàng.

Đáng lo ngại hơn, để tạo nhanh các báo cáo, anh còn tình cờ chứng kiến một nhân viên đưa thẳng danh sách khách hàng, email, số điện thoại và hàng loạt dữ liệu nhạy cảm cho các công cụ AI.

Tình trạng nhân viên dùng AI thiếu trách nhiệm cũng đang diễn ra tại bộ phận báo giá của một doanh nghiệp cung cấp sản phẩm và dịch vụ.

Chị Thu Hà, người phụ trách bộ phận, cho biết nhân viên thường dùng AI để soạn nội dung chào giá, mô tả sản phẩm, lập bảng so sánh phương án hoặc viết email gửi khách.

Nhưng chị Hà cũng trông thấy không ít trường hợp yêu cầu công cụ đề xuất mức giá, tỷ lệ chiết khấu, dù AI không biết giá đầu vào, chi phí vận chuyển, lợi nhuận tối thiểu, chính sách bán hàng và thỏa thuận riêng với từng khách.

“Đã có lần một nhân viên gửi thẳng cho khách bảng báo giá trong đó một số sản phẩm bị áp sai đơn giá”, chị Hà kể.

Và rồi chỉ đến khi khách xác nhận đặt hàng, bộ phận kế toán mới phát hiện giá bán thấp hơn mức được phép.

AI chạy trước, quản trị chạy theo sau

Trên thực tế, bên cạnh các trường hợp kể trên, những sự cố do nhân viên sử dụng AI thiếu kiểm soát còn diễn ra phổ biến trên toàn cầu.

Điển hình là vào tháng 3/2026, Meta xác nhận một kỹ sư đã thực hiện phương án đề xuất do tác nhân AI đưa ra để xử lý vấn đề kỹ thuật trên diễn đàn nội bộ.

Hành động này khiến một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm của người dùng và doanh nghiệp bị hiển thị cho các kỹ sư trong khoảng hai giờ.

Trường hợp khác là trong cuộc điều tra của Chủ tịch Ủy ban Tư pháp Thượng viện Mỹ vào năm 2025, hai thẩm phán liên bang thừa nhận nhân sự trong văn phòng đã sử dụng AI để nghiên cứu và soạn thảo các văn bản của tòa án.

Do quy trình rà soát không được thực hiện đầy đủ, những văn bản với đầy lỗi của AI được ban hành và buộc phải thu hồi ngay sau đó.

Ngoài những sai sót do nhân viên cùng quy trình kiểm duyệt, một vấn đề khác là tình trạng nhân viên ngang nhiên cung cấp dữ liệu nội bộ cho AI.

Chẳng hạn, nghiên cứu của Harmonic Security trên một triệu câu lệnh và 20.000 tệp được gửi tới 300 công cụ AI trong quý II/2025 cho thấy có tới 4,4% câu lệnh và 22% tệp tải lên chứa thông tin nhạy cảm.