A.I có thể giúp một nhân viên hoàn thành bản báo cáo trong hai giờ thay vì bốn giờ, tóm tắt cuộc họp chỉ trong vài phút hay tạo ra phiên bản đầu tiên của một bài thuyết trình gần như tức thì.
Nhưng hai giờ được tiết kiệm ấy đã đi đâu?
Trong nhiều doanh nghiệp, chúng không trở thành thời gian nghỉ ngơi, học tập hay tập trung cho công việc có giá trị hơn. Khoảng trống nhanh chóng được lấp đầy bằng một báo cáo khác, một cuộc họp mới, thêm vài chục tin nhắn cần phản hồi và kỳ vọng rằng nhân viên từ nay phải làm được nhiều hơn với tốc độ nhanh hơn.
Đây chính là nghịch lý của digital overload – quá tải số trong thời đại A.I: công nghệ làm giảm thời gian thực hiện từng nhiệm vụ, nhưng tổng khối lượng công việc, cường độ phối hợp và áp lực phải luôn sẵn sàng lại không giảm tương ứng.
Nếu doanh nghiệp chỉ đưa A.I vào một hệ thống công việc vốn đã quá tải mà không thay đổi mục tiêu, quy trình và chuẩn mực vận hành, A.I sẽ không giải phóng con người khỏi công việc. Nó có thể chỉ giúp một hệ thống quá tải vận hành nhanh hơn.
A.I đang tạo ra năng lực mới, nhưng cũng tạo thêm áp lực thích nghi
Tại Việt Nam, mức độ chủ động ứng dụng A.I của người lao động đang tăng rất nhanh.
Báo cáo Work Trend Index 2026 của Microsoft, dựa trên khảo sát 2.000 lao động tri thức tại Việt Nam, cho thấy 39% lực lượng lao động Việt Nam thuộc nhóm “Nhân sự Tiên phong về A.I”, cao hơn đáng kể so với mức trung bình toàn cầu 16%. Có tới 76% người dùng A.I tại Việt Nam cho biết họ đang tạo ra những sản phẩm hoặc kết quả mà một năm trước bản thân chưa thể thực hiện được.
Đây là tín hiệu tích cực về khả năng học hỏi và thích ứng. Tuy nhiên, năng lực mới không đồng nghĩa với áp lực giảm xuống.
Hơn bốn trong năm người dùng A.I tại Việt Nam, tương đương 82%, lo ngại mình sẽ bị tụt lại phía sau nếu không nhanh chóng thích nghi với A.I, so với 65% trên toàn cầu. Microsoft gọi đây là “nghịch lý chuyển đổi”: nhân viên phải thay đổi rất nhanh, trong khi hệ thống đánh giá, cơ chế khen thưởng, quy trình và chuẩn mực vận hành của tổ chức chưa thay đổi tương ứng.
Nói cách khác, nhân viên đang học cách làm việc theo một phương thức mới, nhưng vẫn bị quản lý bằng những giả định cũ. Công việc có thể được thực hiện nhanh hơn, nhưng số lượng đầu việc, thời hạn, cuộc họp và yêu cầu phối hợp vẫn tiếp tục được cộng thêm.
“Ngày làm việc vô tận” không bắt đầu và kết thúc tại văn phòng
Bức tranh quá tải không chỉ nằm ở số giờ chính thức mà nhân viên ngồi trước máy tính. Nó nằm trong hàng trăm tương tác nhỏ khiến công việc liên tục chen vào sự chú ý của con người.
Dữ liệu viễn thông (telemetry) của Microsoft 365 cho thấy một nhân viên (nhóm người dùng tần suất cao - Top 20% Heavy Users) nhận khoảng 117 email và 153 tin nhắn Teams trong một ngày làm việc. Trong số những người đã trực tuyến lúc 6 giờ sáng, 40% đang kiểm tra email để xác định các ưu tiên trong ngày.
Ở nhóm 20% người dùng nhận lượng thông báo cao nhất, họ có thể bị gián đoạn bởi email, cuộc họp hoặc tin nhắn trung bình mỗi hai phút, tương đương khoảng 275 lần trong một ngày tính trên toàn bộ chu kỳ 24 giờ. Bên cạnh đó, tin nhắn ngoài giờ hành chính đã tăng 15% so với năm trước, với trung bình 58 tin nhắn đến trước hoặc sau khung giờ làm việc tiêu chuẩn.
Những khoảng thời gian vốn phù hợp nhất cho tư duy tập trung cũng đang bị chia cắt. Một nửa số cuộc họp diễn ra trong các khung 9–11 giờ và 13–15 giờ. Gần một nửa nhân viên và hơn một nửa lãnh đạo được Microsoft khảo sát nhận xét công việc của họ đang trở nên hỗn loạn và phân mảnh. Các cuộc họp bắt đầu sau 20 giờ còn tăng 16% chỉ trong một năm.
A.I có thể giúp soạn email nhanh hơn. Nhưng nếu số email tăng lên, người nhận vẫn phải đọc, phân loại và phản hồi.
A.I có thể giúp tạo một bản trình bày nhanh hơn. Nhưng nếu tốc độ ấy dẫn đến nhiều cuộc họp, nhiều vòng chỉnh sửa và nhiều bên tham gia phê duyệt hơn, tổng tải nhận thức của con người không nhất thiết giảm xuống.
Đây là lý do doanh nghiệp cần phân biệt giữa tốc độ hoàn thành một tác vụ và mức độ lành mạnh của toàn bộ hệ thống công việc.
Thời gian được A.I tiết kiệm có thể tạo ra ba loại công việc mới
1. Công việc kiểm tra A.I
A.I không loại bỏ hoàn toàn lao động của con người. Trong nhiều trường hợp, A.I chuyển lao động từ “tạo ra nội dung” sang “kiểm tra, hiệu chỉnh và chịu trách nhiệm về nội dung”.
Khảo sát năm 2024 của Upwork với người lao động và lãnh đạo tại Mỹ, Anh, Australia và Canada ghi nhận 77% nhân viên sử dụng A.I cho biết công cụ này đã làm tăng khối lượng công việc hoặc làm giảm năng suất của họ theo ít nhất một cách.
Cụ thể, 39% phải dành thêm thời gian kiểm tra hoặc điều chỉnh nội dung do A.I tạo ra; 23% mất thêm thời gian học cách sử dụng công cụ; và 21% cho biết họ được yêu cầu làm nhiều việc hơn do có A.I hỗ trợ. Gần một nửa chưa biết phải làm thế nào để đạt được mức tăng năng suất mà doanh nghiệp kỳ vọng.
Những hoạt động này thường không được ghi nhận như một phần chính thức của khối lượng công việc. Doanh nghiệp nhìn thấy thời gian A.I tạo ra bản nháp, nhưng có thể không đo thời gian nhân viên cần để kiểm chứng số liệu, sửa lỗi, bổ sung bối cảnh, xử lý ngoại lệ và chịu trách nhiệm cuối cùng.
2. Công việc phát sinh từ chính tốc độ
Khi một cá nhân có thể tạo ra nhiều đầu ra hơn, công việc của những người xung quanh cũng tăng lên.
Nhiều báo cáo hơn đồng nghĩa với nhiều tài liệu cần đọc. Nhiều ý tưởng hơn đồng nghĩa với nhiều phương án cần đánh giá. Nhiều chiến dịch hơn đồng nghĩa với thêm cuộc họp, phê duyệt, phối hợp và theo dõi.
Năng suất cục bộ của một cá nhân vì thế có thể tạo ra quá tải ở cấp độ hệ thống.
Một đội marketing có thể dùng A.I để tăng gấp đôi số lượng nội dung, nhưng bộ phận pháp lý, thương hiệu và kinh doanh vẫn phải kiểm tra lượng nội dung tăng thêm. Một đội tuyển dụng có thể soạn tin và tiếp cận ứng viên nhanh hơn, nhưng số cuộc trao đổi, hồ sơ cần đánh giá và lịch phỏng vấn cũng tăng theo.
Nếu doanh nghiệp chỉ đo số lượng đầu ra mà không đo tải công việc phát sinh ở phía sau, AI có thể khiến các điểm nghẽn chuyển từ nơi này sang nơi khác thay vì thực sự biến mất.
3. Công việc chứng minh mình vẫn có giá trị
Một áp lực ít được nhìn thấy hơn là cảm giác nhân viên phải liên tục chứng minh rằng họ đang sử dụng A.I hiệu quả và vẫn tạo ra đủ giá trị trong tổ chức.
Deloitte ghi nhận người lao động dành khoảng 41% thời gian mỗi ngày cho những hoạt động không trực tiếp đóng góp vào giá trị mà tổ chức tạo ra. Chỉ 22% người tham gia khảo sát cho rằng doanh nghiệp của họ đang thực sự hiệu quả trong việc đơn giản hóa công việc.
Khi tổ chức vẫn đánh giá sự chăm chỉ qua số lượng email, tốc độ phản hồi, lịch họp kín và mức độ hiện diện trực tuyến, nhân viên sẽ tiếp tục tạo ra những tín hiệu cho thấy mình đang bận rộn – kể cả khi A.I đã giúp công việc cốt lõi được hoàn thành nhanh hơn.
Thời gian tiết kiệm không được bảo vệ sẽ nhanh chóng bị “chiếm dụng” bởi công việc mang tính trình diễn, cập nhật tiến độ và phối hợp không cần thiết.
Năng suất cao hơn chưa chắc đồng nghĩa với công việc bền vững hơn
Các khảo sát gần đây cũng cho thấy A.I hoàn toàn có thể tạo ra cải thiện đáng kể về năng suất và trải nghiệm làm việc khi được sử dụng đúng cách.
Khảo sát hơn 5.000 lao động bàn giấy của Slack năm 2025 ghi nhận người sử dụng A.I hằng ngày có khả năng tự đánh giá năng suất ở mức rất tốt cao hơn 64%, khả năng tập trung tốt cao hơn 58% và mức hài lòng với công việc cao hơn 81% so với người chưa sử dụng A.I. Họ cũng báo cáo sự cân bằng công việc – cuộc sống và khả năng kiểm soát căng thẳng tốt hơn.
Nhưng lợi ích không tự động xuất hiện trong mọi hệ thống.
Trong một khảo sát khác của Upwork năm 2025, người lao động cho biết A.I giúp năng suất của họ tăng khoảng 40%. Tuy nhiên, nhóm ghi nhận mức tăng năng suất cao nhất cũng đồng thời là nhóm có nguy cơ kiệt sức và mất kết nối cao nhất. Trong nhóm này, 88% cho biết đang kiệt sức và khả năng có ý định nghỉ việc cao gấp đôi các nhóm còn lại. Đây là dữ liệu tự báo cáo từ khảo sát 2.500 người tại bốn quốc gia, vì vậy không thể xem là bằng chứng A.I trực tiếp gây kiệt sức, nhưng nó cho thấy một cảnh báo quan trọng: năng suất tăng và an sinh nhân viên có thể dịch chuyển theo hai hướng khác nhau.
Doanh nghiệp vì thế không nên đặt câu hỏi duy nhất là: “AI giúp nhân viên làm được thêm bao nhiêu?”
Câu hỏi quan trọng hơn là: “Sau khi làm được nhiều hơn, nhân viên còn bao nhiêu năng lượng để tiếp tục làm tốt công việc đó trong sáu tháng, một năm hay ba năm tới?”
Digital overload là vấn đề thiết kế công việc, không chỉ là kỹ năng quản lý thời gian
Khi nhân viên quá tải, giải pháp quen thuộc thường là một buổi hướng dẫn quản lý thời gian, khóa học mindfulness hoặc lời khuyên tắt thông báo.
Những hỗ trợ này có thể hữu ích, nhưng không thể giải quyết một hệ thống trong đó nhân viên phải tham gia quá nhiều dự án cùng lúc, ưu tiên thay đổi liên tục và mọi tin nhắn đều được mặc định là khẩn cấp.
Gallup xác định năm nguyên nhân có liên hệ mạnh nhất với tình trạng kiệt sức gồm đối xử thiếu công bằng, khối lượng công việc không thể kiểm soát, giao tiếp không rõ ràng từ quản lý, thiếu hỗ trợ và áp lực thời gian phi lý. Đây phần lớn là các yếu tố nằm trong phạm vi kiểm soát của tổ chức và người quản lý, không phải khiếm khuyết về khả năng chịu đựng của cá nhân.
Trong năm 2025, chỉ 20% nhân viên toàn cầu thực sự gắn kết với công việc và 40% cho biết đã trải qua mức căng thẳng đáng kể vào ngày trước đó. Tỷ lệ gắn kết của quản lý cũng giảm xuống còn 22%, cho thấy chính những người chịu trách nhiệm phân bổ và điều phối công việc cũng đang chịu áp lực lớn.
Nếu AI được đưa vào khi quản lý đã quá tải và quy trình chưa rõ ràng, công nghệ có thể bổ sung thêm một tầng công việc thay vì loại bỏ tầng cũ.
Nhân viên vẫn phải thực hiện quy trình truyền thống, đồng thời học công cụ mới, báo cáo mức độ sử dụng AI và kiểm tra kết quả do AI tạo ra. Đó không phải là chuyển đổi số. Đó là xếp thêm một lớp công việc số lên hệ thống hiện tại.
Khi thời gian tiết kiệm không được bảo vệ, nó sẽ bị lấp đầy
Ở cấp độ tổ chức, một trong những nguyên nhân sâu xa của digital overload là tư duy sử dụng công suất tối đa.
Khi một nhân viên tiết kiệm được 20% thời gian, doanh nghiệp lập tức tìm cách lấp đầy 20% đó. Khi một quy trình được rút ngắn, chỉ tiêu được nâng lên. Khi nhóm hoàn thành công việc sớm, họ nhận thêm dự án.
Cách vận hành này khiến tổ chức không có khoảng đệm để xử lý sự cố, suy nghĩ dài hạn, học kỹ năng mới hoặc phục hồi năng lượng.
Deloitte gọi khoảng công suất chưa được lên lịch là “organizational slack” – phần thời gian mà nhân viên có quyền chủ động sử dụng. Đây không phải thời gian lười biếng, mà là khả năng dự phòng giúp tổ chức thích ứng với công việc bất ngờ, đổi mới và tránh kéo dài ngày làm việc.
DPG Media, một doanh nghiệp truyền thông tại Bỉ, chỉ lên kế hoạch sử dụng 80% công suất của nhóm. 20% còn lại được giữ làm khoảng đệm. Theo doanh nghiệp, nếu công suất luôn được sử dụng ở mức 100%, bất kỳ công việc bất ngờ nào cũng sẽ dẫn đến làm thêm giờ và ngày làm việc kéo dài.
Điều này đặc biệt quan trọng trong thời đại A.I. Khi công nghệ tạo ra công suất mới, doanh nghiệp cần quyết định có chủ đích phần công suất ấy sẽ được dùng vào đâu, thay vì để nó tự động biến thành thêm việc.
Doanh nghiệp cần làm gì để A.I thực sự trả lại thời gian cho nhân viên?
1. Xây dựng “cam kết sử dụng phần năng suất A.I”
Trước khi triển khai một công cụ A.I, doanh nghiệp nên thống nhất rõ: thời gian tiết kiệm được sẽ phục vụ mục tiêu gì?
Một phần có thể được sử dụng để nâng cao sản lượng. Một phần dành cho học tập, cải tiến hoặc tương tác với khách hàng. Một phần khác cần được trả lại cho nhân viên dưới dạng thời gian tập trung, lịch làm việc linh hoạt hoặc giảm công việc ngoài giờ.
Không nhất thiết áp dụng một tỷ lệ cố định cho toàn tổ chức. Nhưng cần tránh mặc định rằng 100% thời gian tiết kiệm phải chuyển hóa thành 100% đầu việc mới.
2. Đưa “loại bỏ công việc” vào KPI của chuyển đổi A.I
Mỗi dự án A.I nên trả lời được ba câu hỏi: Công việc nào đã được loại bỏ hoàn toàn? Bước phê duyệt hoặc báo cáo nào không còn cần thiết? Công việc kiểm tra, sửa lỗi và giám sát AI mới phát sinh là bao nhiêu?
Nếu một doanh nghiệp tự động hóa khâu tạo báo cáo nhưng vẫn yêu cầu nhân viên nhập dữ liệu vào hệ thống cũ, làm file Excel riêng và gửi thêm bản trình bày qua email, A.I chưa giải phóng công suất. Công nghệ chỉ tạo thêm một phiên bản của cùng một công việc.
3. Đo digital overload như một chỉ số vận hành
Doanh nghiệp không thể quản lý quá tải nếu chỉ nhìn vào số giờ làm chính thức.
HR và lãnh đạo cần theo dõi thêm số cuộc họp mỗi tuần, thời lượng làm việc tập trung, lượng tin nhắn ngoài giờ, số dự án diễn ra đồng thời, thời gian sửa đầu ra của A.I, tỷ lệ công việc làm lại và tần suất thay đổi ưu tiên.
Những dữ liệu này cần được đọc ở cấp độ nhóm và hệ thống, không dùng để giám sát từng cá nhân. Mục tiêu là tìm ra nơi công việc đang bị tắc nghẽn hoặc phân mảnh, không phải đo xem ai phản hồi tin nhắn nhanh nhất.
4. Thiết lập kiến trúc giao tiếp thay vì để mọi kênh đều khẩn cấp
Mỗi kênh cần có mục đích và thời gian phản hồi dự kiến rõ ràng.
Tin nhắn trực tiếp dành cho vấn đề cần trao đổi nhanh; email dành cho nội dung không đồng bộ; hệ thống quản lý công việc là nơi cập nhật tiến độ chính thức. Không nên yêu cầu nhân viên cập nhật cùng một thông tin trên nhiều kênh.
Doanh nghiệp cũng cần thiết lập khoảng thời gian không họp, nguyên tắc không kỳ vọng phản hồi ngoài giờ và quyền tắt thông báo khi nhân viên đang làm công việc cần tập trung.
5. Chuyển từ đo hoạt động sang đo kết quả
Nếu nhân viên vẫn được đánh giá bằng số lượng email, số cuộc họp, tốc độ trực tuyến và số đầu việc hoàn thành, A.I sẽ đẩy mạnh cuộc đua về số lượng.
Thay vào đó, KPI cần tập trung vào chất lượng quyết định, giá trị tạo ra cho khách hàng, mức độ giải quyết vấn đề và tác động đối với kết quả kinh doanh.
Tốc độ chỉ có ý nghĩa khi nó không làm tăng sai sót, công việc phải làm lại hoặc chi phí phối hợp cho những bộ phận khác.
6. Chia sẻ “cổ tức năng suất” với người lao động
Khi AI giúp doanh nghiệp tạo ra thêm giá trị, nhân viên cũng cần cảm nhận được lợi ích cụ thể.
Deloitte cho biết 56% người tham gia khảo sát xem việc chia sẻ giá trị do A.I tạo ra với người lao động là rất quan trọng hoặc cực kỳ quan trọng, nhưng 77% tổ chức vẫn chưa có hành động đáng kể trong vấn đề này.
Lợi ích không nhất thiết chỉ là thưởng tài chính. Nó có thể là giảm công việc lặp lại, thêm thời gian học tập, ngày nghỉ, lịch làm linh hoạt, quyền tự chủ hoặc giới hạn rõ hơn đối với công việc ngoài giờ.
Trong thử nghiệm tuần làm việc bốn ngày của Medibank, nhân viên nhận đủ lương, làm 80% thời gian và duy trì mục tiêu 100% năng suất. Kết quả giữa kỳ ghi nhận năng suất không giảm, trong khi căng thẳng công việc giảm 9,6% và sức khỏe tổng thể tăng 13%. Một thử nghiệm khác tại Slack, trong đó nhân viên được khuyến khích nghỉ giải lao thường xuyên trong hai tuần, ghi nhận điểm năng suất tăng 21%, khả năng kiểm soát căng thẳng tăng mạnh và khả năng tập trung cải thiện.
Các kết quả này không có nghĩa mọi doanh nghiệp có thể sao chép nguyên mẫu. Chúng cho thấy một nguyên tắc: tạo ra khoảng nghỉ không nhất thiết làm giảm hiệu suất. Trong một hệ thống được thiết kế tốt, khoảng nghỉ có thể là điều kiện để duy trì hiệu suất.
Năm câu hỏi doanh nghiệp nên đặt ra trong tháng này
Khi AI giúp một nhiệm vụ hoàn thành nhanh hơn, doanh nghiệp đã thực sự loại bỏ công việc cũ hay chỉ bổ sung thêm việc mới?
Nhân viên có quyền sử dụng một phần thời gian tiết kiệm cho học tập, tập trung và phục hồi hay không?
Tổ chức đang đo giá trị tạo ra hay đo mức độ bận rộn và hiện diện trực tuyến?
Những người dùng AI hiệu quả nhất có đang được giao thêm việc nhanh hơn tốc độ họ có thể phục hồi?
Và quan trọng nhất: AI đang giúp ngày làm việc trở nên tốt hơn, hay chỉ khiến một ngày làm việc quá tải diễn ra với tốc độ cao hơn?
A.I chỉ cải thiện an sinh khi doanh nghiệp lựa chọn cải thiện an sinh
AI không mặc nhiên làm giảm công việc. Nó chỉ làm thay đổi lượng thời gian và nỗ lực cần thiết để thực hiện một số nhiệm vụ.
Khoảng thời gian được giải phóng sẽ trở thành điều gì phụ thuộc vào lựa chọn của tổ chức: thêm đầu việc, thêm kỳ vọng, hay thêm không gian để con người suy nghĩ, học hỏi và phục hồi.
Trong bối cảnh người lao động Việt Nam đang thích ứng với AI nhanh hơn nhiều tổ chức, thách thức tiếp theo không còn nằm ở việc thuyết phục nhân viên sử dụng công nghệ. Thách thức là thiết kế một hệ thống công việc đủ lành mạnh để năng lực mới không trở thành một hình thức áp lực mới.
Từ góc nhìn Anphabe, năng suất bền vững không phải là khiến mỗi phút của nhân viên đều được lấp đầy. Đó là khả năng tạo ra kết quả tốt hơn trong khi vẫn duy trì được năng lượng, sự tập trung và động lực của con người.
A.I có thể giúp doanh nghiệp lấy lại thời gian. Nhưng chỉ lãnh đạo và cách thiết kế công việc mới có thể quyết định thời gian ấy có thực sự được trả lại cho người lao động hay không.
