Ba loại 'nợ' âm thầm khi dùng AI

Tâm lý sợ bỏ lỡ công cụ AI mới

Sáng thứ Hai, phòng họp chật hơn thường lệ. Một nhóm đề xuất mua thêm "một nền tảng AI mới ra", nhóm khác bảo "dùng cái đang có" vì nhiều công cụ thêm phức tạp, nhóm thứ ba nhìn thực tế: "Công cụ nào cũng hay trong demo, đưa vào làm thật lại tắc". Câu chuyện lặp đi lặp lại suốt ba năm qua, từ khi ChatGPT xuất hiện và khởi phát cơn sốt "AI cho mọi người". Năm 2023 là năm học cách dùng; 2024 là năm công cụ bùng nổ và cập nhật như nước lũ; còn 2026, có lẽ chúng ta cần một câu hỏi ít hào nhoáng hơn nhưng thiết thực hơn: AI đang giúp tổ chức làm việc tốt lên, hay chỉ khiến ta bận rộn hơn vì liên tục đổi "đồ nghề"?

Thật khó trách "tâm lý săn công cụ". AI thay đổi nhanh đến mức những kỹ năng vừa thành thạo đã có nguy cơ lỗi thời. Một tính năng mới xuất hiện, một mô hình mới được quảng cáo "nhanh hơn - rẻ hơn - thông minh hơn", và ta có cảm giác nếu không thử ngay, mình sẽ bị bỏ lại. Ở cấp cá nhân, đó là nỗi lo nghề nghiệp. Ở cấp tổ chức, đó là nỗi lo cạnh tranh. Phản xạ tự nhiên là: gặp việc khó thì... tìm công cụ mới.

Nhưng chuyển đổi số hiếm khi thất bại vì thiếu công cụ. Nó thường thất bại vì thiếu năng lực biến công cụ thành một phần của vận hành. Nếu coi công cụ là một "đầu máy", nhiều tổ chức lại thiếu "đường ray". Ta cài thêm một ứng dụng, thuê thêm một gói dịch vụ, mở thêm một kênh chatbot; nhưng quy trình vẫn rời rạc, dữ liệu vẫn phân mảnh, trách nhiệm vẫn mơ hồ. Kết quả là công cụ mới không kéo nổi đoàn tàu cũ - và ta lại lo lắng phải chăng là "do công cụ chưa đủ tốt", để rồi tiếp tục đi tìm thứ mới tối ưu.

Trong thế giới AI, cái bẫy này tinh vi hơn. Bởi AI cho cảm giác "làm được ngay": gõ vài dòng, có văn bản; ném một bảng dữ liệu, có biểu đồ; đưa một email dài, có tóm tắt. Tất cả đều tạo ấn tượng rằng giá trị nằm ở cú nhấp chuột. Trong khi, giá trị bền vững của AI lại nằm ở những thứ ít hấp dẫn hơn: cách ta chuẩn hóa dữ liệu, cách ta thiết kế quy trình ra quyết định, cách ta đặt chuẩn đầu ra, và cách ta kiểm soát rủi ro.

Hãy thử hình dung một công việc rất quen: soạn thảo một báo cáo, một tờ trình, hay một kế hoạch. AI có thể giúp viết nhanh hơn, gọn hơn. Nhưng nếu "đầu vào" lỏng lẻo-mục tiêu mơ hồ, số liệu không thống nhất, thuật ngữ mỗi phòng ban dùng một kiểu-thì AI chỉ đang tăng tốc cho sự lộn xộn. Nó tạo ra một văn bản trơn tru, nhưng không làm giảm công sức chỉnh sửa, đối chiếu, xin ý kiến.

Vì thế, câu hỏi "có nên đổi công cụ" nên được đặt lại thành một câu hỏi mang tính quản trị: đổi để làm gì, và đổi xong có vận hành ổn định không? Nhiều tổ chức đánh giá công cụ theo tiêu chí rất dễ thấy: giao diện, tốc độ, số lượng tính năng. Nhưng tiêu chí quyết định lại nằm ở phần chìm: công cụ có đi cùng cơ chế phân quyền không; có lưu vết và kiểm toán không; có tích hợp với dữ liệu nội bộ không; có quy trình xử lý khi AI trả lời sai không. Nếu thiếu những điều này, công cụ mới rất dễ tạo thêm một "đảo" trong hệ thống, khiến dữ liệu và quy trình càng phân tán.

Một cách nhìn hữu ích là coi việc chạy theo công cụ tạo ra ba loại "nợ" âm thầm.

Thứ nhất là nợ vận hành: mỗi công cụ mới kéo theo tài khoản, phân quyền, đào tạo, hỗ trợ, và cả "điểm hỏng" mới. Lúc chưa nhiều, ai cũng thấy nhẹ nhàng. Đến khi có vấn đề—nhân sự nghỉ việc, dữ liệu thất lạc, quy trình trục trặc—mới phát hiện hóa ra cái giá của "dễ thử" là "khó duy trì".

Thứ hai là nợ dữ liệu: công cụ càng nhiều, dữ liệu càng rải rác. Cùng một khái niệm có thể được ghi ở ba nơi, ba định dạng. AI không tự sinh ra sự thống nhất; nó chỉ phản chiếu hiện trạng. Nếu tổ chức không có "một nguồn sự thật" (một hệ thống dữ liệu và tri thức đáng tin), AI sẽ trả lời rất "mượt" nhưng không chắc đã đúng-và người dùng lại phải làm công việc nặng nhất: kiểm chứng.

Thứ ba là nợ niềm tin: càng nhiều lần thử công cụ rồi thất vọng, nhân sự càng hoài nghi. Khi hoài nghi tăng, họ quay về cách cũ. Khi quay về cách cũ, lãnh đạo lại nghĩ "cần công cụ mạnh hơn". Vòng lặp ấy khiến chuyển đổi số vừa tốn tiền vừa tốn khí lực.

"Biên lợi thế" của AI

Vậy năm 2026 nên làm gì? Có lẽ câu trả lời nằm ở một nguyên tắc giản dị: chỉ đổi công cụ khi nó tạo ra một bước nhảy năng lực rõ rệt; còn lại, hãy tối ưu thứ đang có để biến nó thành năng lực tổ chức.

"Bước nhảy năng lực" nghĩa là công cụ mới mở ra một việc trước đây không làm được, hoặc làm được nhưng quá đắt/không ổn định-chứ không phải chỉ "hay hơn một chút". Chẳng hạn, nếu một công cụ giúp tự động hóa cả chuỗi tác vụ có kiểm soát, hoặc giúp truy xuất tri thức nội bộ an toàn, hoặc giảm đáng kể rủi ro sai sót nhờ cơ chế kiểm định đầu ra... đó là lý do đáng để cân nhắc. Nhưng nếu điểm khác biệt chỉ là "trả lời dài hơn", "viết hay hơn", "có thêm vài template", thì rất có thể tổ chức đang đứng trước một lựa chọn tốn kém mà lợi ích không tương xứng.

Ngược lại, "tối ưu thứ đang có" không phải là ngồi viết prompt cho khéo hơn. Tối ưu là công việc mang tính hệ thống: chọn đúng bài toán, thiết kế đúng quy trình, làm sạch dữ liệu, và đặt chuẩn kiểm chứng.

Chọn đúng bài toán nghĩa là hiểu "biên lợi thế" của AI: nó giỏi trong tóm tắt, gợi ý, soạn thảo, phân loại, trích xuất; nhưng dễ gây hại nếu được giao những nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối mà không có cơ chế kiểm tra, hoặc những mục tiêu mơ hồ không có tiêu chí thành công. Đặt AI vào đúng chỗ trong quy trình cũng quan trọng: thay vì dùng AI để "viết cho nhanh", hãy dùng AI để giảm những đoạn tốn thời gian nhưng ít giá trị-như chuẩn hóa thông tin đầu vào, đối chiếu quy định, kiểm tra định dạng, trích xuất dữ kiện từ tài liệu dài.

Làm sạch dữ liệu và tri thức là công đoạn ít được nói đến, nhưng quyết định mọi thứ. Một thư viện tài liệu nội bộ được tổ chức tốt-có cấu trúc, có phiên bản, có người chịu trách nhiệm, có quyền truy cập rõ-thường tạo ra lợi ích lớn hơn việc đổi sang một công cụ hào nhoáng. Vì khi đó, AI mới có "đất" để làm trợ lý thật sự: trả lời dựa trên tri thức chuẩn, không phải dựa trên cảm giác.

Cuối cùng là chuẩn kiểm chứng. Tổ chức cần thống nhất: đầu ra nào bắt buộc có nguồn; phần nào phải có người duyệt; sai thì sửa ở đâu-sửa prompt, sửa dữ liệu hay sửa quy trình. Khi không có chuẩn, người dùng sẽ hoặc tin quá (nguy hiểm), hoặc không tin gì cả (lãng phí). Cả hai đều làm AI trở thành một món đồ chơi đắt tiền.

Điều thú vị là khi đặt lại câu hỏi theo hướng "tối ưu để vận hành", ta sẽ thấy "đuổi theo công cụ" chỉ còn là một phần nhỏ của chiến lược. Tổ chức vẫn cần theo dõi cái mới, thử nghiệm cái mới, nhưng thử nghiệm có kỷ luật: có mục tiêu, có thước đo, có thời hạn, có phương án rút lui.

Và có lẽ đó là tinh thần phù hợp nhất cho năm 2026: đừng sưu tập công cụ; hãy tích lũy năng lực. AI chắc chắn sẽ tiếp tục đổi thay. Nhưng nếu tổ chức xây được "đường ray"-dữ liệu tin cậy, quy trình rõ ràng, chuẩn kiểm chứng, quản trị rủi ro-thì công cụ nào cũng có thể phát huy giá trị. Khi ấy, ta không còn phải chạy theo AI để thấy mình không bị tụt hậu; ta dùng AI như một phần tự nhiên của cách làm việc tốt.

Nói cách khác: câu hỏi không phải "công cụ nào mới nhất?", mà là "chúng ta đã làm chủ cách dùng công cụ để tạo ra giá trị chưa?" Nếu câu trả lời là "chưa", thì việc cần làm trước tiên có lẽ không phải tìm thêm một công cụ mới-mà là tối ưu những gì đang có, để chuyển đổi số đi tiếp bằng đôi chân vững hơn, thay vì chạy theo những đôi giày mới.

---

Chú thích:

(1) https://www.theguardian.com/technology/2026/feb/20/amazon-cloud-outages-ai-tools-amazon-web-services-aws?