Nghịch lý năng suất AI: Xem xét giá trị tài chính và hoạt động giữa sự hoài nghi của các nhà điều hành

Lời hứa về Trí tuệ nhân tạo (AI) đã thu hút sự chú ý của các hội đồng quản trị trên toàn cầu, với nhiều nhà lãnh đạo dự đoán những chuyển đổi đáng kể về hiệu quả, cơ cấu chi phí và quỹ đạo tăng trưởng. Tuy nhiên, một nghiên cứu gần đây cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa sự lạc quan phổ biến này và kết quả hữu hình. Đáng chú ý là 90% các nhà điều hành cho biết AI vẫn chưa mang lại sự gia tăng năng suất có thể đo lường được trong tổ chức của họ. Thông tin này, cùng với việc quan sát thấy các đợt sa thải đang diễn ra song song với các thông báo về AI, buộc phải phân tích sâu hơn về giá trị tài chính và hoạt động thực tế đang được tạo ra.

Bản tóm tắt này phân tích các hàm ý của nghịch lý năng suất AI này trên các khía cạnh kinh doanh quan trọng, đưa ra một góc nhìn thực tế cho các nhà lãnh đạo đang điều hướng sự phức tạp của việc áp dụng công nghệ và tác động của nó đến lợi nhuận cuối cùng.

Hiệu quả hoạt động

Phát hiện 90% các nhà điều hành không nhận thấy sự gia tăng năng suất từ AI là một tín hiệu quan trọng liên quan đến hiệu quả hoạt động. Kỳ vọng cơ bản từ việc triển khai AI thường là hợp lý hóa quy trình làm việc, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và cuối cùng là tăng sản lượng trên mỗi đơn vị đầu vào. Khi một tỷ lệ lãnh đạo cao như vậy báo cáo thiếu tác động có thể đo lường được, điều đó cho thấy các sáng kiến AI đang không thể chuyển thành những cải thiện hoạt động hữu hình. Điều này có thể xuất phát từ một số yếu tố: tích hợp không đầy đủ với các hệ thống hiện có, thiếu nhân sự có kỹ năng để triển khai và quản lý công cụ AI hiệu quả, hoặc đơn giản là đánh giá quá cao khả năng hiện tại của AI trong một số bối cảnh kinh doanh. Thay vì nâng cao cách thức công việc được thực hiện, trọng tâm dường như đang chuyển sang giảm chi phí thông qua điều chỉnh lực lượng lao động, thay vì thông qua tối ưu hóa quy trình thực sự. Để đạt được hiệu quả hoạt động thực sự, các tổ chức phải vượt ra ngoài việc áp dụng AI theo mong muốn để triển khai chiến lược nhằm trực tiếp giải quyết các nút thắt, tăng cường khả năng của con người và cải thiện rõ rệt tốc độ, chất lượng hoặc khối lượng sản lượng.

Giảm chi phí

Xu hướng sa thải gắn liền với các thông báo về AI, mặc dù 90% các nhà điều hành báo cáo không có năng suất tăng nhờ AI, đặt ra một thách thức phức tạp đối với các chiến lược giảm chi phí. Mặc dù giảm số lượng nhân viên là một đòn bẩy trực tiếp để cắt giảm chi phí lao động, nhưng việc thiếu các cải thiện năng suất tương ứng ngụ ý rằng những khoản tiết kiệm chi phí này có thể không bền vững hoặc không hợp lý về mặt chiến lược. Lý tưởng nhất, AI nên cho phép các tổ chức đạt được nhiều hơn với ít tài nguyên hơn bằng cách nâng cao hiệu quả, từ đó cho phép phân bổ lại hoặc giảm lực lượng lao động một cách chiến lược mà không ảnh hưởng đến sản lượng. Khi các đợt sa thải xảy ra mà không có sự tăng cường năng suất cơ bản này, điều đó cho thấy các tổ chức có thể đang cắt giảm chi phí một cách phản ứng, có thể là để chứng minh tác động tài chính ngay lập tức sau các khoản đầu tư AI đáng kể. Cách tiếp cận này có nguy cơ tạo ra một tổ chức tinh gọn hơn nhưng không nhất thiết hiệu quả hơn. Việc giảm chi phí như vậy, tách rời khỏi những cải thiện hoạt động thực sự, có thể dẫn đến tăng khối lượng công việc cho nhân viên còn lại, mất mát kiến thức tổ chức quan trọng tiềm tàng và cuối cùng là suy giảm chất lượng dịch vụ hoặc khả năng đổi mới, làm suy yếu hiệu quả chi phí dài hạn.

Năng suất tổ chức

Tiết lộ cốt lõi rằng 90% các nhà điều hành chưa thấy AI thúc đẩy năng suất tổ chức trực tiếp thách thức quan điểm về AI như một công cụ tăng cường năng suất tức thì. Năng suất là nền tảng của giá trị kinh tế, thể hiện hiệu quả mà các nguồn lực được chuyển đổi thành hàng hóa và dịch vụ. Sự lạc quan rộng rãi của ban lãnh đạo về tiềm năng của AI, mặc dù dễ hiểu, dường như không phù hợp với thực tế hiện tại về tác động của nó đối với sản lượng. Sự khác biệt này cho thấy các khoản đầu tư AI vẫn chưa mang lại lợi nhuận như mong đợi về hiệu suất của con người được nâng cao, hoàn thành tác vụ tự động hoặc ra quyết định tối ưu. Thách thức nằm ở việc xác định các rào cản cụ thể ngăn cản AI chuyển thành lợi ích năng suất có thể đo lường được. Đó có phải là vấn đề về độ chín của công nghệ, sự phức tạp trong triển khai, chất lượng dữ liệu hay thiếu tầm nhìn chiến lược về cách AI nên tích hợp với nguồn nhân lực? Nếu không giải quyết các vấn đề cơ bản này, các tổ chức có nguy cơ phân bổ đáng kể vốn và nguồn nhân lực cho các sáng kiến AI không thực hiện được lời hứa cơ bản của chúng là làm cho doanh nghiệp năng suất hơn.

Tối ưu hóa dòng tiền

Mặc dù không được nêu trực tiếp, sự tương tác giữa AI, năng suất và sa thải có ý nghĩa quan trọng đối với việc tối ưu hóa dòng tiền. Các đợt sa thải, khi được thực hiện, ngay lập tức giảm chi phí lương và phúc lợi, điều này có thể mang lại sự thúc đẩy ngắn hạn cho dòng tiền hoạt động. Tuy nhiên, bối cảnh quan trọng ở đây là 90% các nhà điều hành báo cáo không có sự gia tăng năng suất tương ứng từ AI. Điều này có nghĩa là bất kỳ cải thiện dòng tiền nào có được từ việc cắt giảm lực lượng lao động chủ yếu là kết quả của việc cắt giảm chi phí, chứ không phải là kết quả của hiệu quả hoạt động được nâng cao hoặc tăng doanh thu nhờ AI. Tối ưu hóa dòng tiền bền vững thường cân bằng kiểm soát chi phí với hiệu suất hoạt động được cải thiện và tăng trưởng doanh thu. Nếu AI không thúc đẩy năng suất, thì tổ chức không cải thiện khả năng tạo ra dòng tiền trong tương lai thông qua các hoạt động hiệu quả hơn hoặc tăng sản lượng. Chỉ dựa vào việc cắt giảm số lượng nhân viên để cải thiện dòng tiền, mà không có lợi ích năng suất cơ bản, có thể là một chiến lược thiển cận có thể làm tổn hại đến sức khỏe hoạt động dài hạn, sự đổi mới và cuối cùng là khả năng tạo ra dòng tiền mạnh mẽ và bền vững của tổ chức.

Tối ưu hóa lực lượng lao động

Phát hiện của báo cáo rằng các đợt sa thải đang diễn ra cùng với các thông báo về AI, nhưng 90% các nhà điều hành báo cáo không có sự gia tăng năng suất từ AI, cho thấy khả năng áp dụng sai các chiến lược tối ưu hóa lực lượng lao động. Tối ưu hóa lực lượng lao động thực sự nhằm mục đích căn chỉnh chiến lược nguồn nhân lực với các mục tiêu kinh doanh, tận dụng công nghệ để nâng cao năng lực của nhân viên và đảm bảo phân bổ tài nguyên tối ưu. Khi việc cắt giảm lực lượng lao động được thực hiện mà không có AI cải thiện năng suất một cách rõ ràng, điều đó cho thấy những thay đổi này có thể được thúc đẩy bởi nhu cầu cắt giảm chi phí hoặc giảm số lượng nhân viên để dự đoán khả năng tương lai của AI, thay vì là kết quả trực tiếp của việc AI thực sự cho phép một lực lượng lao động hiệu quả hơn ngày nay. Cách tiếp cận này có nguy cơ loại bỏ sớm nhân tài quý giá, mất kiến thức tổ chức quan trọng và có khả năng làm suy giảm tinh thần của những nhân viên còn lại, những người có thể phải đối mặt với khối lượng công việc tăng lên mà không có các công cụ AI mới, hiệu quả để hỗ trợ họ. Một chiến lược tối ưu hóa lực lượng lao động hiệu quả sẽ thấy AI tăng cường cho người lao động, tự động hóa các tác vụ thường xuyên và giải phóng nhân viên để tập trung vào các hoạt động chiến lược, giá trị cao hơn, từ đó thực sự nâng cao tổng sản lượng và tác động chiến lược của lực lượng lao động, thay vì chỉ đơn thuần giảm quy mô mà không có sự gia tăng hiệu quả tương ứng.

Nguồn: Fortune Finance — https://fortune.com/2026/08/22/executives-ai-productivity-layoffs-study/