Hơn 50% lãnh đạo cấp cao nói khó đánh giá nhân viên hơn sau khi dùng AI

Hơn một nửa lãnh đạo cấp cao cho biết việc đánh giá hiệu suất nhân viên trở nên khó khăn hơn sau khi doanh nghiệp đưa AI vào quy trình làm việc. Nguyên nhân là kết quả công việc khi đến tay quản lý thường đã được chỉnh sửa mượt mà, khiến ranh giới giữa phần do nhân viên tự làm và phần do AI xử lý ngày càng mờ nhạt.

Theo TechCrunch đưa tin ngày 21 (giờ địa phương), khảo sát do Nielsen thực hiện theo đơn đặt hàng của Monday.com, công ty phần mềm quản lý công việc, đã phỏng vấn 1.700 giám đốc và quản lý cấp cao tại 7 quốc gia. Gần một nửa quản lý tham gia khảo sát nói họ phải dành nhiều thời gian hơn trước để rà soát và hướng dẫn lại kết quả công việc của đội nhóm.

Điều đáng chú ý là các quản lý không hề quay lưng với AI. Có tới 94% người được hỏi bày tỏ kỳ vọng lớn vào khả năng AI giúp cải thiện công việc, và không ít người tự tin rằng họ biết rõ nên dùng AI ở đâu để đạt hiệu quả cao nhất. Michal Miller Levi, phụ trách nghiên cứu thị trường và insight khách hàng của Monday.com, so sánh làn sóng này với giai đoạn internet mới bùng nổ đầu những năm 2000. Theo bà, vấn đề cốt lõi nằm ở việc tốc độ phát triển của AI đang vượt xa khả năng thích ứng về tổ chức của doanh nghiệp.

Bà Levi nói rằng "AI hoạt động rất hiệu quả ở cấp độ cá nhân, nhưng quản lý lại đóng vai trò khác — họ phải dẫn dắt cả một tổ chức". Nói cách khác, việc nâng cao năng suất cá nhân và trách nhiệm quản lý tổ chức là hai bài toán hoàn toàn khác nhau.

Tiêu chí đánh giá nhân viên cũng đang thay đổi. 78% người được hỏi cho biết cách đánh giá nhân viên của họ đã thay đổi sau khi áp dụng AI. Các yếu tố như kỹ năng viết prompt, khả năng xác định công việc nào nên giao cho AI, hay tinh thần thử nghiệm cách làm việc mới được chú trọng hơn. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu việc đánh giá có thể công bằng đến đâu khi khó xác định AI đã tham gia vào kết quả cuối cùng ở mức độ nào.

Thực tế, nhiều quản lý cũng đang dùng chính AI để phục vụ việc đánh giá. 46% cho biết họ dùng AI để hỗ trợ việc ra quyết định, trong khi 39% nói họ để AI soạn bản thảo báo cáo đánh giá hiệu suất. Luxembourg Institute of Socio-Economic Research, trong một nghiên cứu công bố đầu năm nay, chỉ ra rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có xu hướng đánh giá hiệu suất theo cách tương tự con người khi tiêu chí khách quan không rõ ràng. Phía Monday.com cho biết các doanh nghiệp vẫn chưa xác định được cách xử lý những thiên lệch từ bên ngoài có thể phát sinh khi AI tham gia vào quá trình đánh giá.

Việc giám sát các AI agent cũng trở thành gánh nặng mới đối với quản lý. 58% người được hỏi dự đoán trong vòng một năm tới, họ sẽ quản lý nhiều AI agent hơn là nhân viên con người. 46% lo ngại không thể kiểm soát được hành vi của các agent này, còn 35% cảm thấy áp lực khi phải chịu trách nhiệm cho quyết định do AI đưa ra. Theo bà Levi, các quản lý không muốn để AI agent hoạt động hoàn toàn tự chủ. Trong ngành tài sản số, Binance cũng đã mở quyền đặt lệnh giao dịch cho các AI agent.

Việc quản lý phần mềm trong doanh nghiệp cũng trở nên phức tạp hơn. 57% cho biết số lượng công cụ sử dụng trong tổ chức tăng lên so với trước, còn 51% nói các công cụ này trở nên chồng chéo, liên kết phức tạp hơn sau khi áp dụng AI. Chỉ 29% cho rằng hạ tầng AI của họ đã được tối ưu và tập trung hóa hoàn toàn. TechCrunch cho biết tình trạng 'shadow AI' — việc sử dụng các công cụ chưa được phê duyệt — ngày càng phổ biến, khiến hệ sinh thái phần mềm mà doanh nghiệp từng muốn tinh gọn lại phình to hơn.

TechCrunch nhận định kết quả khảo sát này cho thấy việc áp dụng AI nên được nhìn nhận trước tiên như một vấn đề quản trị, hơn là chỉ là cơ hội nâng cao năng suất. Nếu thiếu quy trình và hạ tầng phù hợp, các quản lý có thể sẽ tiếp tục rơi vào tình trạng xoay xở bị động trong công việc hằng ngày.