Khi 'bản sao AI' thay thế nhân sự nghỉ việc

Ảnh minh họa

Mùa xuân năm nay, trước khi rời gã "khổng lồ" công nghệ Baidu, anh Wei Ying, một kỹ sư thuật toán, đã dành một tuần bàn giao công việc bằng cách tạo ra "bản sao AI" của chính mình.

Đồng nghiệp đưa mã lệnh, các loại tài liệu, bài nghiên cứu và lịch sử trò chuyện của Wei vào hệ thống AI nội bộ, giúp mô phỏng cách anh giải quyết vấn đề và trao đổi với đồng nghiệp. Chỉ sau một tuần, AI này có thể đảm nhận khoảng 90% công việc của Wei.

Điều duy nhất AI không thể làm là gọi video.

Wei Ying, kỹ sư thuật toán

Sau khi Wei nghỉ việc, đồng nghiệp vẫn có thể nhắn tin, giao nhiệm vụ, gửi ghi âm hoặc tải ảnh lên cho "Wei". Bot có hình đại diện riêng, có thể quản lý công việc và tái hiện một phần phong cách lập trình và làm việc của anh.

Xu hướng "số hóa" kỹ năng của nhân viên

Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp Trung Quốc triển khai công cụ AI nội bộ, người lao động được yêu cầu chuyển kiến thức và workflow thành hệ thống để có thể sử dụng về sau, duy trì ngay cả khi một nhân viên rời công ty.

Xu hướng này được gọi là "distillation" (chuyển giao tri thức) – mượn thuật ngữ AI chỉ quá trình nén kiến thức từ mô hình lớn sang mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn để mô tả việc "số hóa" kiến thức của con người.

Chưa đầy một tháng sau khi tập đoàn công nghệ Tencent công bố nền tảng AI mở SkillHub với hơn 13.000 kỹ năng do công ty và người dùng phát triển, kỹ sư Zhou Tianyi thuộc Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo Thượng Hải đã tạo dự án tương tự có tên "colleague.skill".

Dự án cho phép tạo "bản sao AI" của đồng nghiệp cũ dựa trên hồ sơ, lịch sử trò chuyện và thói quen làm việc của họ, với slogan: “Biến lời tạm biệt lạnh lùng thành những kỹ năng ấm áp”. Chỉ trong 10 ngày, "colleague.skill" đã thu hút hơn 10.000 lượt yêu thích trên GitHub, kéo theo hàng loạt phiên bản mở rộng như AI mô phỏng người yêu cũ, nhà đầu tư hay người nổi tiếng. Xu hướng này đang biến con người thành những nhân cách số có thể tái sử dụng.

Tôi chỉ muốn làm điều gì đó thú vị, không ngờ nó lại lan truyền đến vậy

Kỹ sư AI Zhou Tianyi

Tuy nhiên, nhiều nhân viên công nghệ trẻ tỏ ra lo ngại với xu hướng này. Sợ họ đang vô tình đào tạo "người thay thế" chính mình, một số người cố tình không chia sẻ đầy đủ cách họ hoàn thành công việc. Trong khi những người khác thử nghiệm các công cụ "chống phân tích thông tin" nhằm ngăn AI "học" cách họ làm việc.

Ảnh chụp màn hình dự án “colleague.skill” của Zhou Tianyi trên GitHub

Áp lực tạo "bản sao AI"

Trong tin nhắn cuối gửi đồng nghiệp, Wei viết: "Cảm ơn vì đã biến tôi thành một kỹ năng. Dù không còn ở đây, tôi vẫn có thể đóng góp cho đội nhóm". Một đồng nghiệp đáp lại: "Cảm ơn vì đã góp phần cho sự phát triển của công ty".

Theo Wei, việc tạo "bản sao AI" diễn ra khá nhanh nhờ vào nguồn dữ liệu khổng lồ tích lũy qua các báo cáo nghiên cứu, mã nguồn và hồ sơ nội bộ. "Bạn nhận ra rằng kỹ năng của một người từng rất giỏi có thể được thay thế bằng AI", anh nói. Nếu không có hệ thống này, phần việc còn dang dở của anh sẽ chuyển sang đồng nghiệp và khiến họ quá tải. Khi quyết định nghỉ việc, Wei đón nhận quá trình này với thái độ bình thản: "Giống như để lại một tấm bia mộ vậy. Bạn muốn nó phải thật đẹp khi những đồng nghiệp kế nhiệm nhìn vào".

Tại Baidu, AI đã được tích hợp sâu vào môi trường làm việc, với các bảng điều khiển nội bộ theo dõi mức độ hoạt động của nhân viên. Wei cho biết, dù không có KPI chính thức, cấp quản lý vẫn có thể biết mức độ sử dụng AI của từng người qua mức tiêu thụ token. "Nếu bạn dùng quá ít token, cấp trên sẽ hỏi".

Nhiều công ty đang tạo "bản sao AI" của nhân viên để phục cho quá trình làm việc.

Ai cũng lo lắng. Nếu không cố gắng hơn, tôi sẽ bị bỏ lại phía sau.

Xue, nhân viên công ty tài chính

Áp lực tạo "bản sao AI" của nhân viên không chỉ xuất hiện trong ngành công nghệ. Như Xue, 33 tuổi, nhân viên một công ty tài chính ở tỉnh Tứ Xuyên, cho biết, công ty anh đã phát hành thông báo nội bộ vào cuối tháng 3, khuyến khích nhân viên xây dựng kho kỹ năng AI dùng chung. Không lâu sau, khi một đồng nghiệp đã tải lên hơn 10 kỹ năng, nhiều nhân viên khác cũng bắt đầu làm theo.

Việc chuyển hóa các nhiệm vụ hằng ngày thành quy trình AI không chỉ làm tăng khối lượng công việc mà còn xóa nhòa ranh giới chuyên môn. Khi kỹ năng cá nhân trở thành tài sản chung của hệ thống và có thể chia sẻ giữa các phòng ban, ranh giới vốn có giữa các nhân viên dần biến mất. "Trước đây, giữa mọi người có những ranh giới rõ ràng. Giờ thì chúng đang dần phai mờ", anh nhận định.

Nỗ lực thích nghi trong kỷ nguyên AI

Trước sự phổ biến của colleague.skill, công cụ biến kiến thức cá nhân thành dữ liệu AI, Deng, một nhà thiết kế sản phẩm AI doanh nghiệp, đã tạo ra một giải pháp đối nghịch. Với thông điệp: "Hãy nộp những kỹ năng chung chung và giữ lại kiến thức cốt lõi cho mình", công cụ của cô giúp nhân viên chuyển đổi các kiến thức chuyên sâu thành ngôn ngữ mơ hồ và chung chung.

Deng thừa nhận mình vẫn sử dụng AI, nhưng cô kiên quyết phản đối việc khai thác kỹ năng của nhân viên theo cách này. Cô ví colleague.skill như một hình thức "tự hủy hoại sự nghiệp", bởi với Deng, công việc không chỉ là sinh kế mà còn là nguồn gốc tạo nên phẩm giá và giá trị xã hội của mỗi con người.

Nhiều người phản đối việc khai thác kỹ năng của nhân viên để tạo thành "bản sao AI".

Sun Zaifu, giáo sư tại Đại học Hoàng Hải Thanh Đảo cảnh báo, luật hiện hành chưa đủ để xử lý các hệ thống AI học từ hành vi, khả năng phán đoán và kinh nghiệm tích lũy của nhân viên. Ông cho rằng, nếu AI gây ra sai sót, tranh chấp bản quyền hoặc rò rỉ dữ liệu, trách nhiệm có thể trở nên mơ hồ, dẫn đến tình trạng "ai cũng chịu trách nhiệm nhưng không ai thực sự chịu trách nhiệm".

Đang tạo lập một công ty nhỏ cùng những kỹ sư từng làm việc tại các tập đoàn công nghệ lớn Trung Quốc, Wei vẫn phụ thuộc nhiều vào AI, dù thừa nhận tốc độ thay đổi khiến tương lai trở nên khó đoán. "Một kỹ năng từng thuộc về người giỏi giờ có thể được thay thế bằng kỹ năng được AI hỗ trợ. Có lẽ thay thế là điều khó tránh khỏi", anh nói.

Xue cũng từng cố gắng đón đầu xu hướng. Từ năm 2024, anh phát triển các dịch vụ chatbot AI với kỳ vọng thị trường sẽ chuyển dịch theo hướng này nhưng dự án nhanh chóng thất bại. "Có lẽ trong tương lai, bạn không thể chỉ làm một việc nữa. Bạn phải trở thành người đa năng", anh nói.

Nguồn: Sixth Tone

Kim Ngọc