Trong bối cảnh AI ngày càng hiện diện sâu rộng trong môi trường làm việc, khái niệm "nhân sự AI" không còn đơn thuần là công cụ hỗ trợ, mà đã trở thành một “thành viên số” trong đội ngũ nhân lực – có thể được giao việc, phối hợp và đánh giá hiệu quả như một nhân viên thực thụ. Đây là cách gọi các hệ thống trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào quy trình vận hành để đảm nhiệm các nhiệm vụ cụ thể như chăm sóc khách hàng, xử lý dữ liệu, viết báo cáo, thiết kế nội dung… với hiệu suất cao và khả năng mở rộng linh hoạt. Ví dụ, công ty Klarna (Thụy Điển) đã sử dụng chatbot AI thay thế vai trò của 700 nhân viên chăm sóc khách hàng, xử lý 2,3 triệu cuộc hội thoại chỉ trong 4 tuần, với mức độ hài lòng ngang bằng con người (Klarna, 2024). Tại Việt Nam, doanh nghiệp như Vanlangbooks đã ứng dụng AI trong dịch thuật và dàn trang, giúp giảm 70% số lượng cộng tác viên dịch (CafeBiz, 2024).
Tuy nhiên, để đảm bảo tính chính xác, an toàn và trách nhiệm, AI không thể vận hành hoàn toàn độc lập. Khái niệm “Human-in-the-loop (Con người tham gia vào quy trình)” là nguyên tắc then chốt, khẳng định rằng con người cần được tích hợp vào các khâu quan trọng – từ đào tạo mô hình, kiểm tra đầu ra, phê duyệt quyết định đến xử lý ngoại lệ. Mô hình này đặc biệt thiết yếu trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục hoặc pháp lý, nơi yêu cầu cao về đạo đức và trách nhiệm pháp lý. Theo Dự thảo Đạo luật AI của Liên minh châu Âu (EU AI Act), các hệ thống AI có rủi ro cao bắt buộc phải có cơ chế giám sát của con người (European Commission, 2021). Điều này khẳng định rằng: Human-in-the-loop không chỉ quan trọng mà còn là nền tảng để triển khai AI một cách có trách nhiệm và bền vững.
Thực tế triển khai cho thấy, AI tuy giỏi xử lý dữ liệu nhưng vẫn cần con người làm chủ. Ví dụ, trong trường hợp AI đảm nhiệm vai trò viết biên bản cuộc họp dựa trên file ghi âm mà con người cung cấp, thì con người vẫn phải tham gia vào quy trình này để rà soát, bổ sung, điều chỉnh các nội dung mà AI không thể tự hiểu rõ, đồng thời là người cuối cùng ra quyết định ban hành biên bản chính thức (Hình 1). Tương tự, trong lĩnh vực giáo dục, khi sử dụng các phần mềm tích hợp AI để ra đề thi hoặc soạn đề cương môn học, AI có thể gợi ý nhanh, đa dạng và phù hợp theo đầu vào, nhưng con người vẫn là yếu tố quyết định về mặt học thuật, nội dung và độ phù hợp với người học (Hình 2).
Trước sự chuyển đổi đó, người quản lý cần thích ứng với phương pháp lãnh đạo mới, nơi không chỉ quản lý con người, mà còn quản lý cả hệ thống AI như một phần của nguồn nhân lực hiện đại. Lãnh đạo cần hiểu rõ năng lực của AI, giới hạn của nó, và biết phân rã công việc hợp lý giữa người và máy. Quá trình triển khai "nhân sự AI" cần diễn ra như với một nhân viên mới: lựa chọn nền tảng phù hợp (ChatGPT, Copilot, Claude, phần mềm tích hợp AI…), huấn luyện bằng dữ liệu mẫu, phân công công việc cụ thể và xây dựng hệ thống đánh giá hiệu quả.
Đồng thời, tổ chức phải đầu tư vào hạ tầng số, quy trình và chính sách tích hợp AI, tổ chức tập huấn để nhân viên phát triển tư duy “AI-first” – nghĩa là trong bất kỳ nhiệm vụ nào, nhân viên cũng ưu tiên tận dụng sự hỗ trợ của AI để nâng cao hiệu quả công việc. Văn hóa này không thay thế con người, mà nâng cao năng lực của họ, giúp mỗi cá nhân thích nghi với thời đại tự động hóa thông minh.
Quá trình triển khai nên bắt đầu từ các bài toán nhỏ và có thể đo lường được, như để AI viết email, phân tích khảo sát, soạn thảo tài liệu ban đầu. Sau đó, tổ chức cần đánh giá hiệu quả, điều chỉnh vai trò AI và mở rộng ứng dụng dần theo từng giai đoạn phát triển.
Tóm lại, AI không thay thế con người, mà thay đổi cách con người làm việc và lãnh đạo. Việc sử dụng “nhân sự AI” trong mô hình Human-in-the-loop (Con người tham gia vào quy trình) là yếu tố bắt buộc để tổ chức vận hành hiệu quả, bền vững và có trách nhiệm trong thời đại số. Người lãnh đạo cần quản trị đội ngũ kết hợp giữa người và AI, còn nhân viên cần chuyển mình với tư duy “AI-first” để cùng tạo ra giá trị mới trong tổ chức.
Tài liệu tham khảo:
