Không ít người kỳ vọng các công cụ AI sẽ giải phóng dân công sở khỏi những công việc lặp đi lặp lại. Tuy nhiên, thực tế cho thấy ngay cả khi đã ứng dụng botsitting AI, nhiều nhân viên vẫn phải dành trung bình 6,4 giờ mỗi tuần để kiểm tra, bổ sung, sửa lỗi cho bot AI thay vì tiết kiệm thời gian như kỳ vọng.
Botsitting AI là gì? Người lao động đối diện gì khi làm ‘bảo mẫu bot’?
Khi nhắc tới botsitting AI, không ít người hình dung đến việc giám sát, chăm sóc và hiệu chỉnh liên tục cho các công cụ trí tuệ nhân tạo tại nơi làm việc. Công việc này bao gồm kiểm tra đầu ra của bot, bổ sung ngữ cảnh, gỡ lỗi và khắc phục các kết quả không đạt yêu cầu. Theo khảo sát của Viện Work AI (Glean), phối hợp cùng các nhà nghiên cứu từ Notre Dame, Stanford và UC Berkeley, lao động văn phòng ở Mỹ, Anh và Australia hiện phải dành trung bình 6,4 giờ mỗi tuần để thực hiện các tác vụ trên. Đáng chú ý, thuật ngữ ‘botsitting’ ra đời chỉ để mô tả khối lượng công việc này, vốn thường xuyên bị bỏ qua trong đánh giá hiệu suất hoặc báo cáo đầu ra.
- Kiểm tra và xác minh kết quả AI tạo ra
- Bổ sung, định hướng thêm về nội dung/ngữ cảnh cho bot
- Khắc phục lỗi, phát hiện thông tin sai
- Quản lý, di chuyển thông tin giữa các hệ thống AI chưa đồng bộ
Nếu bạn từng cảm thấy công việc giám sát AI lặp lại, ‘không ai chú ý’, đây chính là góc khuất của chuyển đổi số thường bị bỏ qua.
Tác động tiêu cực: Hiệu suất cá nhân tăng, hiệu quả tổ chức lại không
Nghiên cứu ghi nhận 87% người được hỏi đã sử dụng AI tại nơi làm việc, và 75% nhận thấy mức năng suất cá nhân tăng lên. Tuy nhiên, chỉ 13% cảm nhận tổ chức hoạt động hiệu quả hơn nhờ AI. Điều này cho thấy, nhiều thời gian và công sức vẫn bị “ngốn” ở các khâu như giám sát AI, giải quyết lỗi phát sinh, hoặc di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống AI chưa tích hợp hoàn thiện. Đáng lưu ý, những nhân viên phải thực hiện botsitting nhiều có xu hướng kiệt sức, dễ rơi vào trạng thái không được công nhận. Theo báo cáo, xác suất chủ động tìm việc mới của họ tăng tới 73% khi phải làm bảo mẫu cho bot AI mà không được đánh giá phù hợp. Ở Việt Nam, khi các doanh nghiệp đẩy mạnh ứng dụng AI – đặc biệt trong lĩnh vực dịch vụ, tổng đài AI, hệ thống CRM tự động hoá – thì việc hỗ trợ nhân viên quản lý bot, phân phối khối lượng công việc hợp lý và ghi nhận đóng góp của họ càng quan trọng để giữ nhân tài.
Nguyên nhân: Hệ thống AI rời rạc, thiếu tích hợp và quản trị hiệu quả
Ai cũng kỳ vọng AI giải quyết công việc nhanh hơn, chính xác hơn. Tuy nhiên, với nhiều doanh nghiệp, hệ thống AI chỉ được triển khai rời rạc, mỗi bộ phận sử dụng một công cụ khác nhau, không liên thông dữ liệu. Điều này buộc nhân viên phải làm “người chuyển giao” giữa các AI, hoặc phải thường xuyên làm lại việc kiểm tra, tổng hợp kết quả – quá trình vốn nên diễn ra tự động. Đặc biệt, ở môi trường Việt Nam, các giải pháp AI thường được tích hợp vào hệ thống CNTT doanh nghiệp thông qua những nền tảng sẵn có; việc đồng bộ hoá, thiết lập tiêu chuẩn rõ ràng về đầu ra của AI rất cần thiết để giảm khối lượng botsitting thủ công. Ngoài ra, không ít trường hợp AI xử lý luôn cả những phần việc mà nhân viên yêu thích (ví dụ giải quyết khiếu nại khách hàng), khiến họ vừa phải kiểm soát kết quả, vừa mất động lực trong công việc.
Làm gì để phá vỡ “vòng lặp botsitting”?
Giải pháp không đơn thuần là triển khai thêm nhiều AI. Các tổ chức nắm lợi thế trong chuyển đổi số là nơi chú trọng đào tạo nhân viên, cung cấp ngữ cảnh đầy đủ để AI hiểu đúng, đồng thời xây dựng tiêu chuẩn cụ thể về cách công việc được AI hỗ trợ nên vận hành như thế nào. Việc thiết lập cơ chế đo lường, đánh giá đóng góp của nhân viên trong việc giám sát, hoàn thiện AI rất cần thiết để tránh kiệt sức và chảy máu chất xám. Thực tế tại Việt Nam, nhiều doanh nghiệp bắt đầu cân nhắc ứng dụng các hệ thống đồng bộ, tự động hóa hơn (ví dụ CRM tích hợp AI, chatbot thông minh kết nối dữ liệu tập trung) – giảm đáng kể thời gian botsitting cho từng nhân viên.
Điểm thường bị bỏ qua: Đầu tư hạ tầng dữ liệu và quản trị AI
Không chỉ dừng ở giải pháp phần mềm hay đào tạo con người, vấn đề botsitting kéo dài còn đến từ hạ tầng dữ liệu. Nếu dữ liệu rời rạc, hệ thống AI không có ngữ cảnh rõ ràng, lỗi phát sinh càng nhiều. Đầu tư các nền tảng Private Cloud, server AI chuyên dụng sẽ giúp quản lý dữ liệu tốt hơn, nâng cao hiệu quả giám sát AI và giảm áp lực lên đội ngũ “chăm sóc bot”. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần quy trình phối hợp giữa các phòng ban rõ ràng, tránh phụ thuộc hoàn toàn vào một bộ phận duy nhất khi “dọn dẹp” cho bot.
- Đào tạo kỹ năng quản lý AI cho nhân viên
- Chuẩn hóa quy trình làm việc với AI
- Đầu tư tích hợp hệ thống, dữ liệu
- Thiết lập tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả AI
- Xây dựng cơ chế ghi nhận đóng góp giám sát bot
FAQ về botsitting AI tại Việt Nam
- Botsitting AI là gì?
Là việc nhân viên dành thời gian giám sát, sửa lỗi, cung cấp ngữ cảnh và kiểm tra kết quả AI thay cho các công việc khác. - Làm sao để giảm thời gian botsitting AI?
Yếu tố cốt lõi là tích hợp hệ thống, đầu tư hạ tầng dữ liệu và chuẩn hóa quy trình quản trị AI. - Botsitting có phổ biến ở Việt Nam?
Hiện nay, nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam ứng dụng AI trong tự động hóa tác vụ, tổng đài ảo, tuy nhiên khâu giám sát thủ công vẫn chiếm khá nhiều thời gian do hạ tầng dữ liệu còn phân tán.
Tham khảo: vietnamnet.vn
Nếu doanh nghiệp của bạn đang gặp khó khăn vì phải “chăm sóc” AI quá nhiều, hãy cân nhắc nâng cấp hệ thống, đầu tư hạ tầng dữ liệu hoặc tích hợp AI đồng bộ. Đội ngũ IDCViet luôn sẵn sàng tư vấn các giải pháp phù hợp với nhu cầu triển khai, vận hành AI hiệu quả.
idcviet.vn | 0913320866 | [email protected]
