Tác động của AI đến năng suất lao động: Xem xét nghịch lý
Dù trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở nên phổ biến trong nhiều khía cạnh của cuộc sống và công việc của chúng ta, tác động của nó lên năng suất lao động tổng thể vẫn là một chủ đề gây tranh cãi và xem xét. Mặc dù việc áp dụng phổ biến và kỳ vọng cao, thống kê năng suất chính thức vẫn chưa phản ánh được những cải thiện rõ rệt có thể quy cho AI. Hãy cùng khám phá nghịch lý này một cách chi tiết hơn:
Tiềm năng của AI đối với năng suất
Một số nghiên cứu và báo cáo đã chỉ ra tiềm năng của AI trong việc tăng cường năng suất lao động:
- Theo một nghiên cứu của MIT Sloan, AI sinh tạo có thể cải thiện hiệu suất của một người lao động có tay nghề cao lên đến 40% so với những người không sử dụng[1].
- Nghiên cứu của PwC cho thấy AI có khả năng tăng năng suất lao động lên 40% vào năm 2035[7].
- Viện toàn cầu McKinsey dự đoán rằng các công cụ AI sinh tạo có thể dẫn đến mức tăng năng suất lao động hàng năm từ 0,1% đến 0,6% cho đến năm 2040[7].
Các cải thiện năng suất cụ thể đã quan sát được
Một số nghiên cứu điển hình và thí nghiệm đã chứng minh những cải thiện về năng suất trong nhiều lĩnh vực:
- Hỗ trợ khách hàng: Một nghiên cứu cho thấy các nhân viên hỗ trợ sử dụng AI có thể xử lý 13,8% nhiều yêu cầu khách hàng hơn mỗi giờ[4].
- Viết văn bản kinh doanh: Các chuyên gia sử dụng AI có thể viết nhiều hơn 59% tài liệu kinh doanh mỗi giờ[4].
- Phát triển phần mềm: Các lập trình viên sử dụng AI có thể hoàn thành 126% nhiều dự án hơn mỗi tuần[4].
- Tư vấn: Một nghiên cứu tại Boston Consulting Group cho thấy các tư vấn viên có quyền truy cập vào GPT-4 hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn đáng kể và với chất lượng cao hơn[9].
Nghịch lý năng suất
Dù những phát hiện đầy hứa hẹn này, thống kê năng suất tổng thể vẫn chưa cho thấy những cải thiện rõ rệt có thể quy cho AI. Sự bất bình này gợi nhớ đến "nghịch lý năng suất" đã được quan sát trong những ngày đầu máy tính ra đời, khi mà các khoản đầu tư lớn vào công nghệ thông tin không lập tức được chuyển thành những cải thiện năng suất đáng kể.
Các lý do có thể giải thích cho nghịch lý
Một số yếu tố có thể góp phần vào sự ngắt quãng giữa việc áp dụng AI và thống kê năng suất:
- Thách thức trong việc đo lường: Các chỉ số năng suất truyền thống có thể không đủ khả năng phản ánh giá trị do AI tạo ra, đặc biệt trong các ngành nghề dựa vào kiến thức và dịch vụ.
- Thời gian áp dụng và tích hợp: Có thể mất thời gian cho các tổ chức để hoàn toàn tích hợp các công nghệ AI và nhận ra lợi ích tiềm năng của chúng.
- Khoảng cách về kỹ năng: Người lao động có thể cần thời gian để phát triển kỹ năng cần thiết để sử dụng hiệu quả các công cụ AI, chẳng hạn như kỹ thuật lập trình yêu cầu.
- Sự phân bổ không đồng đều: Lợi ích của AI có thể tập trung vào một số ngành nghề hoặc vai trò công việc cụ thể, làm giảm tác động tổng thể lên các thước đo năng suất của nền kinh tế.
Triển vọng trong tương lai
Mặc dù tác động đầy đủ của AI lên năng suất lao động chưa được phản ánh trong các thống kê chính thức, tiềm năng cho những cải thiện đáng kể vẫn còn. Khi các công nghệ AI tiếp tục phát triển và các tổ chức học cách tận dụng chúng một cách hiệu quả hơn, chúng ta có thể thấy những cải thiện năng suất rõ rệt hơn trong những năm tới.
Kết luận
Nghịch lý rõ ràng giữa sự phổ biến của AI và tác động hạn chế của nó trên thống kê năng suất làm nổi bật bản chất phức tạp của việc áp dụng công nghệ và tác động của nó đến lực lượng lao động. Khi chúng ta tiếp tục nghiên cứu và đo lường tác động của AI, điều quan trọng là phát triển các phương pháp tiếp cận tinh vi hơn để hiểu và định lượng năng suất trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
Để biết thêm thông tin về AI và năng suất, hãy truy cập phân tích của Viện Brookings về chủ đề này.
