AI x10 năng suất nghe rất hấp dẫn.
Nhưng nếu năng suất tăng mà người lao động chỉ nhận lại nhiều việc hơn, thì AI rất dễ trở thành một “máy ép năng suất”.
AI READINESS INSIGHT #10
AI X10 NĂNG SUẤT, NHƯNG NGƯỜI LAO ĐỘNG ĐƯỢC GÌ?
Một nhân viên trước đây mất 4 giờ để làm báo cáo.
Nhờ AI, họ chỉ còn mất 45 phút.
Nếu phản ứng của tổ chức chỉ là:
“Tốt rồi, từ nay làm thêm 5 báo cáo nữa.”
thì người lao động sẽ nhanh chóng hiểu rằng:
Dùng AI giỏi hơn chỉ khiến mình bị giao nhiều việc hơn.
Khi đó, họ vẫn đi học. Vẫn dùng công cụ. Vẫn báo cáo adoption.
Nhưng họ sẽ không chia sẻ hết cách làm. Không chủ động đề xuất use case. Không muốn tự động hóa quá nhiều.
Đó là một dạng kháng cự âm thầm nhưng rất thật.
Tháng 6/2026, Tổng Giám đốc ILO Gilbert F. Houngbo nhấn mạnh rằng người lao động phải được hưởng lợi từ phần năng suất do AI tạo ra.
Ông cũng nói rõ rằng lợi ích đó cần được phân phối công bằng thông qua tiền lương tốt hơn, bảo vệ lao động mạnh hơn và tăng trưởng bao trùm hơn.
Từ góc nhìn AI Readiness, đây không chỉ là câu chuyện công bằng.
Đây là điều kiện để có adoption thật.
Nếu AI giúp một người tạo ra nhiều giá trị hơn nhưng thu nhập không đổi, còn khối lượng công việc lại tăng lên, thì “chia sẻ giá trị” chỉ là khẩu hiệu.
Chia sẻ giá trị trước hết phải có lợi ích kinh tế tương xứng:
thưởng sáng kiến; thưởng theo phần giá trị tạo ra; tăng thu nhập; chia sẻ lợi ích từ năng suất; hoặc đưa kết quả ứng dụng AI vào tiêu chí thăng tiến.
Đào tạo, trao quyền hay giao vai trò mới vẫn cần thiết.
Nhưng chúng không thể thay thế hoàn toàn lợi ích kinh tế.
Năng suất tăng mà thu nhập không tăng thì rất khó đòi hỏi người lao động nhiệt tình thúc đẩy AI adoption.
Vì vậy, trước khi hỏi:
“Làm sao để nhân viên dùng AI nhiều hơn?”
có lẽ tổ chức cần hỏi:
“Khi họ dùng AI tốt hơn, họ được gì?”
Đây không chỉ là câu hỏi nhân sự.
Đây là câu hỏi về chiến lược, quản trị thay đổi và năng lực tổ chức.
