AI càng dùng càng mệt mỏi: Khảo sát của BCG với 1.488 nhân viên cho thấy hiệu suất làm việc giảm nếu sử dụng quá ba công cụ AI; 34% nhân viên “bão hòa trí não” muốn nghỉ việc
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI càng dùng càng mệt mỏi: Khảo sát của BCG với 1.488 nhân viên cho thấy hiệu suất làm việc giảm nếu sử dụng quá ba công cụ AI; 34% nhân viên “bão hòa trí não” muốn nghỉ việc
Phương án do BCG đề xuất không phải là từ bỏ AI, mà là thiết kế lại quy trình làm việc.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Hạ Lạc, TechFlow
Một nghiên cứu mới đây do Boston Consulting Group (BCG) phối hợp cùng tạp chí Harvard Business Review công bố cho thấy 14% nhân viên tại các tập đoàn lớn của Mỹ đang trải qua một hiện tượng suy giảm nhận thức được đặt tên là “chứng nổ não AI” (AI brain fry), biểu hiện qua tình trạng mờ sương não (brain fog), đau đầu và chậm trễ trong ra quyết định. Nghiên cứu phát hiện rằng năng suất lao động tăng rõ rệt khi sử dụng từ 1 đến 3 công cụ AI, nhưng lại giảm mạnh nếu vượt quá 4 công cụ. Trong số những người báo cáo bị “nổ não”, có tới 34% đang tích cực cân nhắc nghỉ việc. Bà Julie Bedard – Trưởng nhóm nghiên cứu của BCG – thừa nhận trên podcast Hard Fork rằng bà “rất bi quan” về khả năng con người khắc phục vấn đề này trong ngắn hạn.
AI vốn được kỳ vọng giúp con người làm việc nhẹ nhàng hơn, thế nhưng ngày càng nhiều người dùng chuyên sâu lại nhận ra chính những “công cụ tăng hiệu suất” này đang kéo họ vào một trạng thái kiệt quệ tinh thần chưa từng có tiền lệ.
Nghiên cứu do BCG công bố trên Harvard Business Review vào tháng Ba năm nay đã đặt tên hiện tượng này là “chứng nổ não AI”, định nghĩa đây là tình trạng kiệt quệ nhận thức do sử dụng hoặc giám sát quá mức các công cụ AI. Trong số 1.488 nhân viên toàn thời gian tại Mỹ được khảo sát, nhiều người mô tả cảm giác “ù ù” dai dẳng hoặc mờ sương não sau thời gian dài dùng AI, buộc họ phải rời màn hình để nghỉ ngơi — thậm chí một số còn mang cảm giác này về nhà.
Dùng 3 công cụ thì tăng hiệu suất, dùng 4 công cụ thì sụp đổ
Đội ngũ nghiên cứu của BCG đã khảo sát 1.488 nhân viên toàn thời gian tại các tập đoàn lớn ở Mỹ thuộc nhiều ngành nghề khác nhau, và phát hiện một ngưỡng giới hạn rõ ràng: Khi sử dụng từ 1–2 công cụ AI, năng suất tăng rõ rệt; khi thêm công cụ thứ ba, mức tăng bắt đầu thu hẹp; và từ công cụ thứ tư trở đi, năng suất tự đánh giá bắt đầu suy giảm. Không phải do công cụ mất hiệu lực, mà là gánh nặng nhận thức để quản lý chúng đã nuốt chửng toàn bộ giá trị mà chúng mang lại.
14% người được hỏi báo cáo các triệu chứng “nổ não AI”, bao gồm mờ sương não, đau đầu và chậm trễ ra quyết định. Tỷ lệ xảy ra cao hơn trong các lĩnh vực như tiếp thị, nhân sự, vận hành và kỹ sư phần mềm, so với các bộ phận như pháp lý và tuân thủ.
Hệ quả gián tiếp cũng đáng lo ngại không kém: Khi công việc liên quan đến AI đòi hỏi giám sát cường độ cao (ví dụ như đọc kỹ từng dòng văn bản do mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra), nhân viên phải tiêu tốn thêm 14% năng lượng trí óc, cảm giác mệt mỏi tinh thần tăng 12%, và cảm giác quá tải thông tin tăng 19%. Trong nhóm người báo cáo “nổ não”, có tới 34% thể hiện ý định nghỉ việc rõ ràng, trong khi tỷ lệ này ở nhóm không báo cáo triệu chứng chỉ là 25%. BCG viện dẫn một ước tính của Gartner cho biết một doanh nghiệp có doanh thu 5 tỷ USD mỗi năm có thể thiệt hại khoảng 150 triệu USD/năm do chất lượng ra quyết định suy giảm.
Bà Julie Bedard – Trưởng nhóm nghiên cứu của BCG – chia sẻ với tạp chí Fortune rằng, đúng là con người đang hoàn thành nhiều việc hơn nhờ AI, song đồng thời cũng cảm thấy trí óc mình đã chạm ngưỡng giới hạn: số lượng quyết định cần đưa ra quá lớn, tốc độ xử lý thông tin không theo kịp tốc độ vận hành của công cụ. Sau đó, bà thẳng thắn hơn trên podcast công nghệ Hard Fork: bà “rất bi quan” về triển vọng con người khắc phục được vấn đề “nổ não” trong ngắn hạn.
Lập trình viên chịu ảnh hưởng nặng nề nhất, khái niệm “ma cà rồng AI” nổi lên
Hiện nay, nhóm chịu tác động mạnh nhất là các lập trình viên. Khả năng của các tác tử lập trình AI tiến bộ nhanh nhất, tốc độ viết mã vượt xa con người — nhưng việc kiểm tra mã do AI sinh ra lại mệt hơn nhiều so với kiểm tra mã do con người viết. Lập trình viên Siddhant Khare viết trên blog cá nhân rằng mã do AI tạo ra thực tế đòi hỏi sự kiểm tra cẩn trọng hơn. Còn lập trình viên Canada Adam Mackintosh chia sẻ: Việc phải ký xác nhận hàng trăm dòng mã do AI viết khiến anh cảm thấy “rất đáng sợ”, vì tiềm ẩn lỗ hổng bảo mật hoặc thậm chí không thể hiểu được toàn bộ kho mã.
Steve Yegge – một lập trình viên kỳ cựu – vào tháng Một vừa qua đã ra mắt hệ thống điều phối đa tác tử Gas Town (cho phép lập trình viên cùng lúc điều phối từ 20 đến 30 tác tử lập trình AI), nhưng ngay sau đó, trong một bài viết trên Medium tháng Hai, ông đưa ra cảnh báo trái ngược: “ma cà rồng AI”. Ông so sánh việc AI hút cạn năng lượng con người với nhân vật “ma cà rồng năng lượng” Colin Robinson trong loạt phim truyền hình What We Do in the Shadows: sản lượng đầu ra tăng vọt, song năng lượng của con người lại bị rút cạn liên tục.
Yegge mô tả một hiện tượng phổ biến: Lập trình bằng tác tử gây nghiện – mỗi lần nhập prompt giống như kéo cần máy đánh bạc, với phần thưởng và “jackpot” xuất hiện ngẫu nhiên. Trên mạng xã hội, người ta khoe thành quả làm việc liên tục 40 giờ với Claude Code, khiến người xem đua nhau bắt chước; các startup thì tiêu hao bản thân và cả đội ngũ với tốc độ chưa từng có, chạy theo một loạt ý tưởng đồng nhất đến mức kinh ngạc. Ông viết: Đây là một cuộc “săn vàng” mà tất cả đều chạy đến kiệt sức, nhưng chẳng ai thực sự giành chiến thắng.
Ben Wigler – Đồng sáng lập LoveMind AI – gọi đây là “một loại gánh nặng nhận thức hoàn toàn mới”, và khẳng định người dùng phải “giám sát chặt chẽ các mô hình như một người trông trẻ”. Tim Norton – Nhà sáng lập tổ chức tư vấn tích hợp AI nouvreLabs – trên nền tảng X nhấn mạnh rằng, nguyên nhân thực sự gây kiệt quệ không phải là những người chỉ thử nghiệm AI một cách ngẫu nhiên, mà là những người dùng chuyên sâu, tạo ra rất nhiều tác tử và phải quản lý chúng liên tục.
Francesco Bonacci – Nhà sáng lập Cua AI – trong một bài đăng trên X mô tả một nghịch lý ông gọi là “tê liệt lập trình theo bầu không khí”: khả năng AI càng mạnh, bạn càng cảm thấy bắt buộc phải sử dụng nó; dùng càng nhiều, sự chú ý càng phân mảnh; sự chú ý càng phân mảnh, lượng sản phẩm thực sự bạn hoàn thành càng ít. Kết quả không phải một nhân viên năng suất được trao quyền, mà là một núi dự án dang dở và một con người bối rối không biết làm sao.
AI thực sự có nâng cao năng suất hay không? Dữ liệu mâu thuẫn
Xung quanh lời hứa về năng suất của AI, thị trường đang đưa ra những tín hiệu hoàn toàn trái ngược.
Bằng chứng tích cực: Một ước tính của Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis (Mỹ) công bố tháng Hai năm nay cho rằng AI tạo sinh đã đóng góp khoảng 1,1% vào tăng trưởng năng suất tổng thể; quy đổi ra, năng suất lao động của nhân viên tăng khoảng 33% trong mỗi giờ làm việc có sử dụng AI. Ông Erik Meijer – cựu Giám đốc Kỹ thuật cấp cao tại Meta – từng thốt lên rằng Claude Code của Anthropic trong vài tháng đã “đẩy ranh giới kỹ thuật của kỹ sư phần mềm vượt xa thành quả của hơn 75 năm nghiên cứu học thuật”.
Bằng chứng tiêu cực: Báo cáo phân tích của Goldman Sachs tháng Ba chỉ ra rằng, ở cấp độ kinh tế vĩ mô, không tìm thấy “mối liên hệ có ý nghĩa giữa việc áp dụng AI và năng suất”; AI chỉ thực sự hiệu quả trong hai bối cảnh cụ thể: hỗ trợ khách hàng và các nhiệm vụ phát triển phần mềm. Một cuộc khảo sát khác với 6.000 giám đốc điều hành cấp C còn nghiêm khắc hơn: 90% người được hỏi cho biết họ không nhận thấy AI tạo ra bất kỳ tác động thực chất nào đến năng suất hoặc việc làm tại doanh nghiệp mình trong ba năm qua, và dự báo rằng trong ba năm tới, AI chỉ có thể nâng cao năng suất thêm 1,4%.
Một nhóm nghiên cứu thuộc Đại học California, Berkeley đã theo dõi một công ty công nghệ Mỹ có 200 nhân sự trong suốt 8 tháng, kết luận rằng: AI thực sự làm tăng khối lượng công việc cho nhân viên, nhưng đi kèm với đó là tình trạng kiệt quệ gia tăng, và về lâu dài, còn làm chậm hiệu quả làm việc. Các nhà nghiên cứu đánh giá rằng AI không làm giảm nhẹ công việc, mà ngược lại làm trầm trọng thêm cường độ lao động: nhân viên phải xử lý nhiều thông tin hơn, ranh giới giữa công việc và đời sống cá nhân ngày càng mờ nhạt.
“Đơn thuốc” của BCG: Không phải bỏ AI, mà là thiết kế lại công việc
Nghiên cứu của BCG cũng phát hiện một tín hiệu tích cực: Khi AI chỉ thay thế các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cảm giác kiệt quệ truyền thống của nhân viên lại giảm xuống. Bà Bedard nhấn mạnh rằng “chứng nổ não” khác biệt với kiệt quệ nghề nghiệp truyền thống: thứ nhất là tình trạng quá tải nhận thức cấp tính, thứ hai là kiệt quệ cảm xúc mãn tính – và hai hiện tượng này vận hành qua các cơ chế thần kinh khác nhau.
BCG đề xuất: Vấn đề không nằm ở việc có nên dùng AI hay không, mà là cách triển khai. Hiện nay, quá nhiều công ty đơn thuần “chất đống” AI lên các trách nhiệm công việc hiện có của nhân viên, chứ không tái thiết kế vị trí. Khi ban lãnh đạo cung cấp đào tạo và hỗ trợ sử dụng AI, các triệu chứng “nổ não” giảm rõ rệt. Nhóm nghiên cứu Berkeley thì đề nghị: Tập trung các nhiệm vụ yêu cầu sử dụng công cụ AI vào một khung giờ cố định trong ngày để xử lý theo lô, đồng thời chủ động sắp xếp thời gian nghỉ ngắt kết nối với màn hình trước những quyết định phức tạp.
Tuy nhiên, ông Wigler của LoveMind AI không mấy lạc quan về giải pháp này. Ông chỉ ra rằng việc chăm sóc bản thân chưa bao giờ là giá trị cốt lõi trong môi trường làm việc Mỹ, và ông hoài nghi liệu vấn đề này có thể được giải quyết một cách lành mạnh hay chất lượng cao hay không.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
