AI đang mở rộng phạm vi công việc của con người như thế nào

AI đang thay đổi công việc mà con người thực hiện. Trong một phân tích về hơn 800.000 tin nhắn của người dùng ChatGPT tại Mỹ, nghiên cứu mới của chúng tôi cho thấy 16,8% tin nhắn liên quan đến công việc và 43,5% tin nhắn theo nghề nghiệp cụ thể đề cập đến các nhiệm vụ gắn với một nghề khác.

Một chủ doanh nghiệp nhỏ có thể tự soạn nội dung quảng cáo, rà soát hợp đồng hoặc thực hiện phân tích tài chính cơ bản. Nhân viên bán hàng có thể dùng AI để khám phá một tập dữ liệu khách hàng mà trước đây có thể phải chuyển cho chuyên viên phân tích. Nhân viên tiếp thị có thể khắc phục sự cố trang web mà không cần chờ lập trình viên. Trong mỗi trường hợp, AI không chỉ thay đổi cách hoàn thành công việc mà còn thay đổi cả việc ai làm gì.

Báo cáo mới của chúng tôi, Công việc tiên phong: AI đang mở rộng những gì con người làm tại nơi làm việc như thế nào, nghiên cứu sự chuyển dịch này. Chúng tôi gọi mô hình hình thành từ đó là sự giao thoa nhiệm vụ: công việc vốn gắn với một nghề lại xuất hiện trong cách người thuộc nghề khác sử dụng AI. Trong Khung chuyển đổi việc làm trong thời đại AI⁠(mở trong cửa sổ mới), chúng tôi nhận định rằng nhiều công việc có khả năng được tổ chức lại, bởi các nhiệm vụ hằng ngày của chúng có thể thay đổi đáng kể. Đây là báo cáo đầu tiên trong loạt bài mới Công việc tiên phong của chúng tôi, khám phá cách AI đang thay đổi công việc theo thời gian thực. 

Nhờ góc nhìn đặc biệt về sự thay đổi của thế giới việc làm, chúng tôi sẽ thường xuyên cung cấp các phân tích chuyên sâu dựa trên dữ liệu và bằng chứng để định hướng chính sách cũng như thực tiễn.

Nhiều nghiên cứu về AI và công việc bắt đầu bằng một danh sách cố định các nhiệm vụ gắn với một nghề nhất định, rồi xem xét liệu mô hình có thể thực hiện chúng hay không. Bằng chứng của chúng tôi cho thấy AI cũng đang thay đổi việc ai đảm nhận nhiệm vụ nào.

Để đo lường sự giao thoa nhiệm vụ, trước tiên chúng tôi tách công việc gắn với một nghề khỏi công việc xuất hiện trong nhiều nghề khác nhau. Một số hoạt động như viết, tóm tắt và lên lịch quá phổ biến ở nhiều nghề nên không thể được xem là bằng chứng về sự giao thoa. Chúng tôi phân loại các hoạt động này là mang tính phổ quát. Với các tin nhắn còn lại, chúng tôi xem xét nhiệm vụ nằm trong hay ngoài nghề nghiệp của chính người dùng. Trong các tin nhắn không mang tính phổ quát, 43,5% nằm ngoài nghề nghiệp của người dùng. Đây là dấu hiệu ban đầu cho thấy AI có thể đang định hình lại nội dung nhiệm vụ của công việc trước khi những thay đổi đó xuất hiện trong bản mô tả hoặc chức danh công việc.

Điều này cho thấy một phần đáng kể hoạt động sử dụng ChatGPT cho công việc đến từ những người dùng đang mở rộng vai trò của mình. Xu hướng này đặc biệt rõ rệt ở một số nhóm. Sau khi loại trừ công việc mang tính phổ quát, nhiệm vụ ngoài chuyên môn chiếm: 

• 77% số tin nhắn theo nghề nghiệp của nhân viên chăm sóc trải nghiệm khách hàng
• 75% số tin nhắn của nhà thiết kế
• 69% số tin nhắn của nhân viên nhân sự
• 56% số tin nhắn của nhân viên pháp lý 
• 53% số tin nhắn của nhân viên tiếp thị

Những người làm các nghề này đang “mượn” nhiệm vụ từ những vai trò khác. Bằng chứng cho thấy sự phân công lao động đang thay đổi: một số hoạt động trước đây phải chuyển giao nay có thể do chính người đầu tiên nhận thấy nhu cầu thực hiện.

Bản đồ nhiệt dưới đây thể hiện sự giao thoa nhiệm vụ bằng cách xác định công việc trong mỗi tin nhắn không mang tính phổ quát giống nhất với nghề nào. Các nhiệm vụ tiếp thị và kỹ thuật lan rộng nhất, thường xuyên xuất hiện trong tin nhắn của những người làm ngoài hai lĩnh vực này.

Khi đi sâu từ cấp độ nghề nghiệp đến từng nhiệm vụ cụ thể, sự giao thoa nhiệm vụ không phân bố đồng đều. Tính toán tài chính và khắc phục sự cố công nghệ đều nằm trong ba nhiệm vụ ngoài chuyên môn phổ biến nhất ở cả bảy nhóm nghề còn lại trong phân tích. Công việc tiếp thị cũng lan rộng: việc tạo tài liệu tiếp thị xuất hiện ở năm nhóm khác và đặc biệt nổi bật trong nhóm người dùng làm thiết kế.

Khi xem xét các nhóm nhiệm vụ rộng hơn, có thể nhận thấy hai hướng giao thoa rõ rệt. Một số nghề tiếp nhận nhiều nhiệm vụ từ các nghề khác. Những nghề khác lại cung cấp các nhiệm vụ xuất hiện trong nhiều công việc khác nhau.

Thiết kế minh họa cho xu hướng đầu tiên. Khoảng 35,2% tin nhắn của nhà thiết kế liên quan đến công việc thường gắn với một nghề khác, trong khi nhiệm vụ thiết kế chỉ chiếm 1,7% tin nhắn của người lao động trong các lĩnh vực khác. Nhà thiết kế sử dụng nhiều nhiệm vụ từ bên ngoài, nhưng bản thân công việc thiết kế hiếm khi xuất hiện ở nơi khác.

Kỹ thuật gần với xu hướng ngược lại hơn. Chỉ 18,5% tin nhắn kỹ thuật liên quan đến nhiệm vụ từ các lĩnh vực khác, nhưng nhiệm vụ kỹ thuật lại chiếm 7,4% tin nhắn của người lao động trong những nghề khác. Kỹ thuật là nguồn cung cấp quan trọng cho những công việc mà người ở các lĩnh vực khác đảm nhận, từ khắc phục sự cố phần mềm đến làm việc với các hệ thống kỹ thuật.

Tiếp thị nổi bật theo cả hai hướng. Nhân viên tiếp thị dành 24,3% tin nhắn cho các nhiệm vụ gắn với nghề khác, còn nhiệm vụ tiếp thị chiếm 8,9% tin nhắn của người lao động trong các lĩnh vực khác—tỷ lệ lan tỏa ra ngoài cao nhất trong mẫu nghiên cứu. Nhân viên tiếp thị kết hợp nhiệm vụ từ nhiều lĩnh vực, đồng thời công việc tiếp thị cũng lan rộng trong toàn tổ chức.

Quy mô và cơ cấu doanh nghiệp định hình cách AI thay đổi công việc. Tại một công ty lớn, nhân viên có thể tiếp cận các nhóm chuyên môn, quy trình làm việc đã được thiết lập và dịch vụ nội bộ. Trong một tổ chức nhỏ hơn, người gần vấn đề nhất có nhiều khả năng tự xử lý thay vì giao cho người khác.

Ở nhóm người dùng thông thường, tỷ lệ nhiệm vụ ngoài chuyên môn giảm từ 18,9% đối với người dùng trong không gian làm việc có 2–5 chỗ lên 16,3% đối với người dùng trong không gian có hơn 100 chỗ. Ở nhóm người dùng nhiều nhất, chúng tôi không nhận thấy cùng một xu hướng đơn điệu như vậy.

Một cách lý giải khả dĩ là người dùng ở mức vừa phải trong các tổ chức nhỏ tìm đến AI khi gặp công việc mà nếu không sẽ cần đến một bộ phận khác. Trong khi đó, người dùng nhiều có thể đã xây dựng các quy trình ổn định với sự hỗ trợ của AI và tương đồng hơn giữa các tổ chức, hoặc họ sử dụng AI chuyên sâu hơn trong nghề nghiệp cốt lõi của mình.

AI có thể đặc biệt hữu ích như một công cụ đa năng ở những nơi khan hiếm nguồn lực chuyên môn.

Dữ liệu sử dụng AI như thế này là một chỉ báo về nơi công việc đang dịch chuyển. Dữ liệu này giúp chúng tôi thấy cách AI cho phép người lao động thử nghiệm những cách kết hợp hoạt động mới trước khi doanh nghiệp viết lại bản mô tả công việc hoặc tạo chức danh mới. Theo nghĩa đó, các mô hình sử dụng có thể cung cấp tín hiệu sớm về sự thay đổi nghề nghiệp mà số liệu thống kê thị trường lao động truyền thống chỉ ghi nhận được về sau.