Một câu hỏi được đặt ra rất nhiều trong doanh nghiệp hiện nay là:
“AI sẽ thay thế bao nhiêu nhân viên?”
Tôi nghĩ đó chưa phải câu hỏi quan trọng nhất.
Một câu hỏi đáng quan tâm hơn là:
“Khi AI làm được nhiều phần việc mà trước đây quản lý phải phân công và kiểm tra, người quản lý còn tạo ra giá trị bằng cách nào?”
Đây không phải câu chuyện của vài năm nữa.
Nó đã bắt đầu.
Người quản lý từng tạo giá trị bằng cách phân bổ công việc
Trong mô hình truyền thống, một quản lý thường làm một chuỗi việc:
Nhận mục tiêu → chia nhỏ công việc → giao cho nhân viên → theo dõi → kiểm tra → sửa → tổng hợp → báo cáo.
Một phần đáng kể thời gian của quản lý nằm ở việc điều phối con người.
Nhưng AI đang thay đổi một số mắt xích trong chuỗi này.
Microsoft trong Work Trend Index 2026 cho biết AI và agent đang chuyển từ công cụ hỗ trợ sang tham gia trực tiếp vào việc thực thi; báo cáo dựa trên khảo sát 20.000 người sử dụng AI trong công việc tại 10 thị trường và dữ liệu hoạt động Microsoft 365 được ẩn danh.
Điều đáng chú ý không chỉ là AI làm được nhiều việc hơn.
Mà là cách tổ chức công việc đang thay đổi.
Khi “làm việc” không còn là phần khó nhất
Nếu một AI agent có thể tổng hợp dữ liệu, viết bản nháp, phân tích phản hồi khách hàng, lập báo cáo hoặc thực hiện một chuỗi tác vụ theo yêu cầu, giá trị của người quản lý sẽ dịch chuyển.
Không còn đơn giản là:
“Tôi giao việc cho ai?”
Mà là:
“Công việc này nên được thiết kế thế nào?”
Đâu là phần giao cho AI?
Đâu là phần con người phải làm?
Đâu là điểm bắt buộc phải có người kiểm tra?
Tiêu chuẩn đầu ra là gì?
Nếu AI đưa ra kết quả sai, ai chịu trách nhiệm?
Đây là những câu hỏi mang tính quản trị nhiều hơn là công nghệ.
Điều nguy hiểm nhất là dùng AI để tăng tốc một quy trình vốn đã sai
Một doanh nghiệp có thể rất tự hào:
“Chúng tôi đã ứng dụng AI để nhân viên làm việc nhanh hơn 30%.”
Nhưng nếu quy trình ban đầu đã có 12 bước không cần thiết, AI chỉ giúp doanh nghiệp đi qua 12 bước ấy nhanh hơn.
Microsoft gọi đây là một vấn đề đáng chú ý trong nghiên cứu về “infinite workday”: nếu chỉ đưa AI vào một hệ thống làm việc đã quá tải mà không thiết kế lại cách làm, doanh nghiệp có nguy cơ dùng AI để tăng tốc một hệ thống đang có vấn đề.
Vì vậy, câu hỏi đầu tiên không nên là:
“Chúng ta dùng công cụ AI nào?”
Mà là:
“Nếu được thiết kế lại từ đầu, công việc này có còn cần được làm theo cách hiện tại không?”
Người quản lý mới cần một năng lực khác: thiết kế công việc
Trong quá khứ, một quản lý giỏi thường được đánh giá qua khả năng:
- giao việc;
- theo dõi tiến độ;
- giải quyết vấn đề;
- kiểm soát chất lượng;
- phát triển nhân viên.
Những năng lực đó vẫn quan trọng.
Nhưng AI đang bổ sung một tầng mới:
khả năng thiết kế hệ thống người + máy.
Người quản lý phải hiểu đủ về AI để biết:
- việc nào nên tự động hóa;
- việc nào nên hỗ trợ;
- việc nào không nên giao cho AI;
- dữ liệu nào cần bảo vệ;
- kết quả nào cần con người xác nhận;
- tiêu chuẩn chất lượng được đặt ở đâu.
Báo cáo Work Trend Index 2026 cho thấy chỉ 26% người sử dụng AI được khảo sát cho rằng lãnh đạo của họ thống nhất rõ ràng và nhất quán về AI. Báo cáo cũng ghi nhận vai trò của quản lý trực tiếp trong việc tạo không gian thử nghiệm và định hình cách nhân viên sử dụng AI.
AI càng mạnh, phán đoán của con người càng quan trọng
Có một nghịch lý thú vị.
Khi máy móc làm được nhiều việc hơn, con người không nhất thiết trở nên ít quan trọng hơn.
Nhưng loại giá trị mà con người tạo ra thay đổi.
Microsoft ghi nhận rằng trong dữ liệu sử dụng Copilot được phân loại, gần một nửa các cuộc hội thoại phục vụ những hoạt động nhận thức như phân tích, giải quyết vấn đề, đánh giá và tư duy sáng tạo.
Điều này khiến tôi nghĩ rằng tương lai không thuộc về người “làm nhiều việc nhất”.
Mà thuộc về người:
biết việc nào đáng làm, biết tiêu chuẩn thế nào là đủ tốt và biết lúc nào không nên tin vào kết quả đầu tiên.
Người quản lý không thể giao trách nhiệm cho AI
Một nhân viên có thể nói:
“AI đưa ra kết quả này.”
Nhưng một tổ chức không thể nói:
“AI chịu trách nhiệm.”
Cuối cùng vẫn phải có một con người chịu trách nhiệm cho quyết định.
Đó là lý do tôi cho rằng khi AI ngày càng tham gia sâu vào vận hành, một người quản lý giỏi sẽ không phải là người biết nhiều công cụ AI nhất.
Họ phải là người biết đặt đúng câu hỏi, xây đúng quy trình và giữ đúng điểm kiểm soát.
AI có thể thực hiện.
AI có thể đề xuất.
AI có thể phân tích.
Nhưng quyết định rằng điều gì đáng được thực hiện vẫn là câu chuyện của con người.
Và đó có thể chính là phần quan trọng nhất của công việc quản lý trong vài năm tới.
Nguyễn Mạnh Hùng
