Cách người lao động khai mở phương thức làm việc mới

Nghiên cứu mới nhất của chúng tôi cho thấy bên cạnh quyền tiếp cận các công cụ AI, cách phân chia và thực hiện nhiệm vụ cũng rất quan trọng. Những nhiệm vụ mới nằm ngoài mô tả công việc thông thường này dần trở thành một phần thường xuyên trong cách người lao động sử dụng AI. Nếu những hoạt động đó trở thành trách nhiệm thường xuyên, phạm vi công việc có thể mở rộng dù chức danh vẫn giữ nguyên.

Báo cáo Công việc Tiên phong đầu tiên⁠ của chúng tôi đã ghi nhận hiện tượng “giao thoa nhiệm vụ”: người lao động dùng AI cho những hoạt động vốn gắn với một nghề khác. Nghiên cứu mới nhất của chúng tôi tìm hiểu điều gì xảy ra tiếp theo.

Qua phân tích hơn 1,5 triệu tin nhắn ChatGPT liên quan đến công việc từ tháng 4 đến tháng 7 năm 2026, chúng tôi nhận thấy một số hình thức sử dụng AI xuyên ngành nghề đang lặp lại thường xuyên. Người lao động quay lại với các nhiệm vụ nằm ngoài phạm vi nghề nghiệp của mình, và theo thời gian, những hoạt động này chiếm tỷ trọng ngày càng lớn trong mức sử dụng AI quan sát được.

Các phát hiện này bước đầu cho thấy quyền tiếp cận AI có thể giúp người lao động chuyển từ thử nghiệm nhiệm vụ mới sang đưa chúng vào quy trình thường ngày. Với các công ty đang tìm cách ứng dụng và khai thác AI hiệu quả nhất trong tổ chức, những xu hướng được xác định qua nghiên cứu kéo dài bốn tháng của chúng tôi về cách nhân viên chuyên môn sử dụng AI và câu lệnh cung cấp góc nhìn quan trọng về cách giảm trở ngại từ khâu xác định vấn đề đến thúc đẩy công việc chung nhờ AI. Các phát hiện của chúng tôi cho thấy khi triển khai chiến lược AI, tổ chức cần chú trọng cả thiết kế công việc lẫn quyền tiếp cận công cụ AI.

Người lao động sử dụng AI theo những cách khác nhau, tùy vào việc nhiệm vụ trong một lĩnh vực cụ thể có thuộc vai trò của họ hay không. Người lao động viết câu lệnh cho AI khác nhau tùy nhiệm vụ nằm trong hay ngoài vai trò thông thường của họ. Khi hỏi về các nhiệm vụ ngoài nghề nghiệp của mình, trung bình họ viết câu lệnh ngắn hơn so với những nhiệm vụ trong nghề. Họ cũng ít yêu cầu giải thích, hướng dẫn cách làm, định dạng câu trả lời cụ thể hoặc lời khuyên hơn.

Đồng thời, khi nhờ AI hỗ trợ ngoài phạm vi nghề nghiệp, người lao động thường cung cấp ví dụ hoặc thông tin nền nhiều hơn. Họ cũng thường yêu cầu AI kiểm tra hoặc xác minh điều gì đó hơn.

Một cách lý giải là người lao động đang dùng AI để tận dụng chuyên môn từ lĩnh vực khác. Thay vì yêu cầu AI dạy một lĩnh vực hoàn toàn mới, người lao động có thể đưa ra vấn đề cùng bối cảnh liên quan—như tài liệu, ví dụ hoặc thông tin từ đồng nghiệp—rồi nhờ AI vận dụng kiến thức của lĩnh vực khác để hỗ trợ. 

Câu hỏi tiếp theo là liệu người lao động có quay lại với những hoạt động này hay không. Trong khoảng 6.200 người lao động được theo dõi liên tục từ tháng 4 đến tháng 7, tỷ trọng các nhiệm vụ xuyên ngành nghề từng thực hiện đã tăng từ 13,1% hoạt động AI theo nghề trong tháng 4 lên 25,9% vào tháng 7¹. Xu hướng này phù hợp với khả năng người lao động đang đưa một số hình thức hỗ trợ xuyên ngành nghề vào quy trình làm việc liên tục, thay vì chỉ thử nghiệm một lần. 

Một phân tích riêng giúp đặt mức độ lặp lại này vào bối cảnh. Trong các quan sát theo dõi sau một tháng được lấy mẫu và ghép cặp, người lao động quay lại nhiệm vụ xuyên ngành nghề đã dùng trong tháng trước ở 23,6% trường hợp; trong khi tỷ lệ dùng cùng nhiệm vụ ở những người lao động tương đồng nhưng không được ghi nhận đã dùng nhiệm vụ đó trong tháng trước là 8,4%. Khoảng cách tương tự cũng xuất hiện ở các nhiệm vụ trong cùng nghề và nhiệm vụ chung.

Mức độ lặp lại khác biệt đáng kể tùy theo loại công việc. Người lao động quay lại một số nhiệm vụ xuyên ngành nghề vào tháng tiếp theo với tỷ lệ tương đối cao:

• Trao đổi với khách hàng về hàng hóa hoặc dịch vụ: 54%

• Viết nội dung quảng cáo hoặc khuyến mãi: 44%

• Tạo tài liệu tiếp thị: 37%

Trong khi đó, người lao động quay lại nhiệm vụ giải thích thông tin tài chính ở khoảng 15% trường hợp. Tỷ lệ quay lại trung bình vào tháng tiếp theo trên tất cả nhiệm vụ xuyên ngành nghề là 18,5%. Những khác biệt này có thể phản ánh loại quy trình lặp lại mà AI phù hợp một cách tự nhiên. Chúng cũng có thể phản ánh sự khác biệt về chuẩn mực tại nơi làm việc, mức độ thận trọng hoặc hậu quả được cho là sẽ xảy ra nếu mắc lỗi. 

Hai báo cáo Công việc Tiên phong đầu tiên phác họa cách công việc có thể thay đổi trước cả chức danh. Báo cáo đầu tiên cho thấy người lao động sử dụng AI để vượt qua ranh giới nghề nghiệp truyền thống. Báo cáo này nhận thấy một số hoạt động trong đó đã trở thành một phần của quy trình làm việc thường xuyên. Những xu hướng này gợi mở một con đường để AI chuyển đổi công việc: người lao động thử nghiệm một hoạt động ngoài vai trò truyền thống, nhận thấy AI hữu ích và bắt đầu thường xuyên quay lại hoạt động đó trong công việc.

AI có thể định hình lại công việc từ lâu trước khi chức danh thay đổi: người lao động dùng AI cho các hoạt động gắn với một nghề khác và theo thời gian quay lại với một số hoạt động đó. Nếu những hoạt động đó trở thành trách nhiệm thường xuyên, cơ cấu hoạt động trong một công việc có thể mở rộng dù chức danh vẫn giữ nguyên. Chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu những chuyển biến này để hiểu rõ hơn cách AI đang thay đổi sự phân công lao động và ý nghĩa của điều đó đối với người lao động, doanh nghiệp cũng như nền kinh tế nói chung.

• Đọc nghiên cứu của chúng tôi về giao thoa nhiệm vụ⁠ để tìm hiểu cách người lao động dùng ChatGPT đảm nhận những nhiệm vụ ngoài vai trò truyền thống.

• Đọc Khung Chuyển đổi Việc làm trong Kỷ nguyên AI⁠ của chúng tôi để tìm hiểu cách năng lực AI, vai trò của con người và nhu cầu có thể định hình việc làm.