Con Người Và AI Kết Hợp Như Thế Nào? Mô Hình Và Nguyên Tắc Chiến Lược Hiệu Quả

Key takeaways

• Thành công trong sự hợp tác giữa con người và AI không đến từ một công thức chung. Chìa khóa nằm ở việc lựa chọn mô hình phù hợp với từng tác vụ, mức độ rủi ro và thẩm quyền quyết định.
• Sức mạnh cộng hưởng này phát huy tốt nhất khi con người vốn đã vượt trội hơn AI ở những tác vụ cụ thể, nhất là công việc sáng tạo đòi hỏi chuyên môn sâu. Ngược lại, can thiệp vào hệ thống AI vốn đã ưu việt hơn có thể làm giảm hiệu suất chung.
• Bốn nguyên tắc nền tảng để triển khai thành công: phân vai và quyền quyết định rõ ràng; xây dựng hệ thống AI minh bạch, đáng tin cậy; thiết lập kênh giao tiếp và phản hồi liền mạch; và trách nhiệm giải trình cuối cùng luôn thuộc về con người.

Mối quan hệ hợp tác giữa con người và AI là sự cộng hưởng sức mạnh giữa hai bên. Một bên là sự sáng tạo, tư duy phản biện và thấu hiểu của con người; một bên là tốc độ, khả năng phân tích dữ liệu và độ chính xác của máy móc. Mục tiêu là đạt được những kết quả vượt trội mà mỗi bên không thể tự mình đạt được, qua đó định hình lại tương lai công việc, thay đổi cách doanh nghiệp vận hành và giải quyết các thách thức lớn. Sự cộng hưởng này hiện hữu qua các phương thức chính sau:

• Phân tích dữ liệu và tìm kiếm insight: AI sàng lọc các bộ dữ liệu khổng lồ để tìm ra quy luật, còn con người diễn giải chúng thành quyết định chiến lược.
• Tự động hóa tác vụ lặp lại: AI xử lý công việc chân tay, giải phóng thời gian để con người tập trung vào các hoạt động giá trị cao hơn.
• Hỗ trợ ra quyết định: AI đưa ra các đề xuất và phương án dựa trên dữ liệu, giúp con người quyết định nhanh hơn, xác đáng hơn.
• Sáng tạo nội dung: Con người dẫn dắt các công cụ AI tạo sinh để phác thảo, chỉnh sửa và hoàn thiện văn bản, hình ảnh, hoặc mã lập trình.

Ba mô hình cốt lõi cho sự hợp tác giữa người và AI

Kết hợp người và AI tại nơi làm việc là chọn đúng mô hình. Mức độ chấp nhận rủi ro sẽ quyết định lựa chọn này. Một số việc đòi hỏi con người kiểm soát chặt, số khác lại cần AI độc lập và con người chỉ đóng vai trò hỗ trợ.

Mô hình 1: Human-in-the-loop (HITL) — Con người trong quy trình để kiểm soát tối đa

Với mô hình này, AI không thể hoàn thành tác vụ hay ra quyết định cuối cùng nếu không có sự xem xét và phê duyệt trực tiếp từ con người. Con người hoạt động như một “người gác cổng”, đảm bảo mọi kết quả của AI đều được kiểm tra trước khi áp dụng.

Khi nào áp dụng HITL:

• Những quyết định có rủi ro cao, sai sót gây tốn kém hoặc nguy hiểm.
• Hoạt động trong môi trường pháp lý yêu cầu con người giám sát.
• Tác vụ liên quan đến dữ liệu nhạy cảm hoặc có yếu tố đạo đức.

Chẩn đoán hình ảnh y khoa là một ví dụ điển hình. Hệ thống AI phân tích phim chụp và khoanh vùng các dấu hiệu đáng ngờ, nhưng bác sĩ phải xem xét mọi kết quả trước khi chẩn đoán. Cách làm này vừa giữ hoặc cải thiện tỷ lệ phát hiện, vừa giảm tải công việc cho bác sĩ. Tương tự, ngân hàng dùng HITL để duyệt khoản vay: AI xử lý hồ sơ và đề xuất, nhưng chuyên viên thẩm định sẽ đánh giá lại các trường hợp phức tạp hoặc giá trị cao. Thành công với mô hình HITL đòi hỏi doanh nghiệp phải phát triển các kỹ năng cho tương lai, để đội ngũ chuyên môn cộng tác hiệu quả với các hệ thống AI.

• Vai trò của con người: Người phê duyệt cuối cùng, có quyền kiểm tra, sửa chữa hoặc bác bỏ kết quả của AI.
• Vai trò của AI: Chuyên gia phân tích, xử lý dữ liệu, tìm quy luật và đề xuất phương án để con người đánh giá.

Câu hỏi cho nhà lãnh đạo: Với quy trình này, rủi ro từ một sai sót của AI nếu không được kiểm soát có quá cao không?

Mô hình 2: Human-on-the-loop (HOTL) — Vận hành độc lập có giám sát

Ở đây, AI mặc định hoạt động độc lập, con người chủ động giám sát và chỉ can thiệp khi có sự cố hoặc hiệu suất bất thường. Mô hình này cho phép xử lý khối lượng công việc lớn mà vẫn có sự giám sát thông minh.

Các thuật toán giao dịch tài chính là một ví dụ. AI tự động giao dịch trong một giới hạn cho phép, còn các nhà quản trị rủi ro chỉ can thiệp khi mức độ rủi ro vượt ngưỡng. Trong sản xuất, AI tự động theo dõi và lên lịch bảo trì thiết bị, nhưng sẽ cảnh báo cho kỹ thuật viên khi phát hiện các dấu hiệu bất thường có thể gây hỏng hóc. Để triển khai mô hình này, doanh nghiệp cần xây dựng tư duy nhân sự hiện đại, nơi đội ngũ sẵn sàng cho cả hoạt động tự chủ của AI lẫn vai trò giám sát chiến lược của mình.

• Vai trò của con người: Giám sát viên, theo dõi hiệu suất hệ thống và xử lý các trường hợp ngoại lệ.
• Vai trò của AI: Người vận hành độc lập, tự thực hiện tác vụ và thông báo cho người giám sát khi cần hỗ trợ.

Câu hỏi cho nhà lãnh đạo: Quy trình này có thể tự chạy 95% thời gian và chỉ cần con người can thiệp khi có ngoại lệ không?

Mô hình 3: Human-in-command (HIC) — Hỗ trợ quyết định chiến lược

Trong mô hình này, con người giữ toàn quyền chỉ huy, còn AI chỉ đóng vai trò cố vấn. Hệ thống sẽ cung cấp phân tích, kịch bản và đề xuất để con người ra quyết định chiến lược tốt hơn, chứ không tự hành động.

Quản trị doanh nghiệp và hoạt động quân sự thường áp dụng mô hình HIC. AI phân tích các biến số phức tạp, mô phỏng kết quả, nhưng người chỉ huy mới là người ra quyết định cuối cùng. Các hãng tư vấn cũng dùng HIC để phân tích thị trường và xây dựng kịch bản cho khách hàng, nhưng chuyên gia tư vấn mới là người diễn giải kết quả và đưa ra khuyến nghị chiến lược. Mô hình này là ví dụ cho phong cách lãnh đạo được tái định hình bởi AI, nơi lãnh đạo tận dụng sức mạnh của AI nhưng vẫn giữ toàn quyền quyết định.

• Vai trò của con người: Chỉ huy, dùng insight từ AI để định hình chiến lược và ra quyết định cuối cùng.
• Vai trò của AI: Cố vấn chiến lược, phân tích các biến số, mô phỏng kịch bản và cung cấp một danh sách các lựa chọn có cơ sở dữ liệu.

Câu hỏi cho nhà lãnh đạo: Mục tiêu chính là cải thiện chất lượng quyết định của con người, hay tự động hóa luôn cả quyết định đó?

Khi nào sự hợp tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo cho kết quả tốt nhất?

Sự kết hợp giữa người và AI chỉ thực sự hiệu quả khi mỗi bên làm đúng việc mình giỏi nhất. Giá trị sẽ đến khi mỗi bên bổ trợ cho thế mạnh của nhau, chứ không phải khi cố gắng thay thế hoặc giẫm lên vai trò của nhau. Nghiên cứu chỉ ra rằng kết hợp giữa con người và AI không phải lúc nào cũng cho kết quả tốt hơn. Hiệu quả phụ thuộc lớn vào việc bên nào có lợi thế ban đầu.

• Nên kết hợp khi con người đang dẫn trước: Sự hợp tác này phát huy hiệu quả cao nhất khi con người vốn đã làm tốt hơn AI ở một lĩnh vực cụ thể. Nghiên cứu về phân loại các loài chim cho thấy, độ chính xác của riêng con người là 81%, của riêng AI là 73%, nhưng khi kết hợp, con số này lên tới 90%. Lý do là con người biết khi nào nên tin vào AI và khi nào nên tin vào chính mình.
• Cân nhắc lại khi AI đang chiếm ưu thế: Với các tác vụ mà AI vượt trội, ví dụ phát hiện đánh giá khách sạn giả (AI chính xác 73% so với 55% của người), việc có thêm người giám sát lại kéo độ chính xác chung xuống còn 69%. Con người thường khó đánh giá khi nào nên phủ quyết một hệ thống AI vốn tốt hơn mình, từ đó gây ra sai sót.
• Công việc sáng tạo cộng hưởng mạnh nhất: Sự kết hợp này đặc biệt hiệu quả trong các tác vụ sáng tạo nội dung. AI tạo sinh cho phép quy trình sáng tạo lặp (phác thảo, chỉnh sửa, hoàn thiện) nhanh và mạnh mẽ hơn nhiều so với khi chỉ có một bên thực hiện. Các chuyên gia sáng tạo cho biết AI giúp đẩy nhanh việc phát triển ý tưởng, còn tầm nhìn của con người đảm bảo chất lượng và tính phù hợp của sản phẩm cuối cùng.

Loại tác vụ	Hiệu suất của người	Hiệu suất của AI	Hiệu suất kết hợp	Khuyến nghị
Phân loại chuyên môn	81%	73%	90%	Nên kết hợp
Phát hiện đánh giá giả mạo	55%	73%	69%	Chỉ dùng AI
Sáng tạo nội dung	Cơ bản	Cơ bản	Cao hơn đáng kể	Nên kết hợp

Doanh nghiệp cần nhận thức rằng hiệu quả cộng hưởng giữa hai bên là khác nhau trong các tác vụ ra quyết định và sáng tạo. Hiểu rõ điều này là yếu tố cốt lõi để phát triển nhân lực trong kỷ nguyên AI và xây dựng tư duy tổ chức đúng đắn.

Bốn nguyên tắc nền tảng cho sự kết hợp giữa con người và AI

Bất kể chọn mô hình nào, việc triển khai thành công đều cần tuân thủ những nguyên tắc cơ bản sau.

1. Phân định vai trò và quyền quyết định rõ ràng

Trước khi bắt đầu, doanh nghiệp phải quy định rõ nhiệm vụ nào của AI, quyết định nào của con người. Việc phân bổ này cần dựa trên thế mạnh của mỗi bên: giao cho AI các công việc lặp lại, cần xử lý nhiều dữ liệu, còn con người đảm nhận các nhiệm vụ đòi hỏi sự thấu hiểu bối cảnh, đồng cảm và đánh giá đạo đức. 

Nền tảng COIN của JPMorgan là một ví dụ, giúp tiết kiệm 360,000 giờ làm việc pháp lý mỗi năm bằng cách để AI phân tích hợp đồng, còn luật sư tập trung vào đàm phán và lập luận phức tạp. Phân vai không rõ ràng sẽ gây kém hiệu quả và tăng nguy cơ sai sót. Các doanh nghiệp có thể tìm đến dịch vụ tư vấn nhân sự chuyên nghiệp để đảm bảo phân vai và quản trị thay đổi hiệu quả.

2. Xây dựng lòng tin bằng sự minh bạch

Không ai có thể làm việc hiệu quả với một hệ thống mà họ không hiểu hoặc không tin tưởng. Với các nhiệm vụ quan trọng, doanh nghiệp nên dùng các mô hình AI có khả năng giải trình (explainable AI) để người dùng thấy được logic hoạt động của chúng. Sự minh bạch này cho phép người dùng “tin tưởng nhưng vẫn kiểm chứng”, giúp họ tự tin hơn khi dựa vào kết quả của AI và biết khi nào cần đặt câu hỏi.

Trong y tế, các bác sĩ chấp nhận công cụ chẩn đoán AI nhiều hơn khi hệ thống có thể giải thích lý do cho kết luận của nó. Sự minh bạch càng quan trọng trong các lĩnh vực như chuyển đổi nhân sự ngành sản xuất, nơi hệ thống AI phải tích hợp chặt chẽ vào quy trình hiện hữu.

3. Thiết lập kênh giao tiếp và phản hồi liền mạch

Hợp tác hiệu quả cần giao tiếp hai chiều. Doanh nghiệp phải thiết kế giao diện (bảng điều khiển, cảnh báo…) để AI có thể báo cáo trạng thái và kết quả cho con người một cách rõ ràng. Ngược lại, cần có cơ chế đơn giản để con người phản hồi, giúp AI ngày càng hoàn thiện. Các công ty luật thành công với AI thường nhúng công cụ ngay trên nền tảng quản lý tài liệu, vừa tránh nhập liệu hai lần, vừa tạo cơ hội phản hồi tự nhiên để cải thiện độ chính xác của hệ thống.

4. Giữ trách nhiệm giải trình cuối cùng ở con người

Công nghệ là công cụ, còn trách nhiệm không thể ủy thác cho máy móc. Doanh nghiệp phải đảm bảo trách nhiệm giải trình cuối cùng cho các quy trình có AI hỗ trợ luôn thuộc về con người, thông qua các khung quản trị và hồ sơ theo dõi rõ ràng. Điều này cực kỳ quan trọng khi AI đang thay đổi hoạt động kinh doanh ở nhiều phòng ban.

Các tổ chức tài chính yêu cầu người duyệt các quyết định giao dịch lớn và lưu lại nhật ký chi tiết về cả đề xuất của AI lẫn sự can thiệp của người, chính là để thực thi nguyên tắc này.

Tương lai của công việc không thuộc về những công ty có AI tiên tiến nhất, mà thuộc về những ai có khả năng kết hợp hiệu quả nhất giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo. Chìa khóa cho mối quan hệ hợp tác thành công giữa con người và “cộng sự” AI nằm ở việc lựa chọn mô hình thông minh—dù là Human-in-the-Loop cho các tác vụ rủi ro cao, Human-on-the-Loop để vận hành độc lập, hay Human-in-Command để hỗ trợ chiến lược—cùng với việc triển khai nghiêm túc các nguyên tắc hợp tác nền tảng.

Lãnh đạo nào làm chủ được sự cân bằng này sẽ mở ra những cánh cửa mới về năng suất, đổi mới và lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số. Hiểu rõ các mô hình này là bước đầu tiên. Bước tiếp theo là triển khai chúng vào thực tế.

Hội nghị The Makeover 2025: SAILING AHEAD được thiết kế để trao cho lãnh đạo những công cụ để làm điều đó. Hãy tham gia để có được những định hướng rõ ràng và ý tưởng táo bạo hơn để kiến tạo tương lai.