AI càng mạnh, con người càng mệt mỏi hơn, 「lo lắng」 trở thành trạng thái bình thường của công ty và nhân viên

Viết bài: Hứa Siêu

Nguồn: Wallstreet Jingwen

Công cụ lập trình AI hứa hẹn giải phóng kỹ sư, thực tế lại thúc đẩy làn sóng lo lắng về hiệu quả mới.

Khi khả năng của các trí tuệ nhân tạo lập trình như Claude Code của Anthropic, Codex của OpenAI liên tục tăng tiến, các doanh nghiệp công nghệ đang rơi vào một cuộc “mệnh lệnh về năng suất” từ trên xuống dưới. Các lãnh đạo trực tiếp viết mã, nhân viên bị yêu cầu tăng tần suất tương tác với AI, trong khi thời gian làm thêm không giảm mà còn tăng lên. AI vốn dĩ là công cụ tiết kiệm công sức, nhưng trong nhiều môi trường làm việc lại trở thành nguồn áp lực mới.

Dữ liệu khảo sát cho thấy sự khác biệt rõ rệt về nhận thức: Công ty tư vấn Section cho biết hơn 40% các lãnh đạo cấp cao cho rằng AI giúp họ tiết kiệm ít nhất 8 giờ mỗi tuần, trong khi 67% nhân viên không quản lý cho biết AI giúp họ tiết kiệm ít hơn 2 giờ, thậm chí không có tác dụng. Nghiên cứu liên tục của Đại học California, Berkeley, về một tổ chức 200 người cũng phát hiện rằng dù nhân viên đã chuyển giao nhiều công việc cho AI, thời gian làm việc thực tế vẫn kéo dài.

Sự lan rộng của lo lắng này có nguyên nhân cấu trúc. Khi các CTO thức dậy lúc 5 giờ sáng để gõ mã với AI, các CEO đo lường nỗ lực của nhóm dựa trên số tiền hóa đơn, toàn ngành đã định nghĩa lại về “hiệu quả” — và cái giá của sự định nghĩa lại này chính là nhân viên bình thường phải gánh chịu.

Lãnh đạo trực tiếp viết mã, lo lắng về hiệu quả lan rộng từ trên xuống

Thuật ngữ “Vibe coding” ban đầu mang ý nghĩa thư thái, mong đợi thoải mái. Andrej Karpathy, cựu nghiên cứu viên của OpenAI, đã đưa khái niệm này ra ánh sáng vào tháng 2 năm 2025, mô tả đây là mô hình lập trình mới, trong đó kỹ sư chỉ cần trò chuyện với AI để hoàn thành phát triển — “hoàn toàn đắm chìm trong không khí”.

Tuy nhiên, một năm sau, không khí đã thay đổi.

Alex Balazs, CTO của Intuit, mô tả ngày thường gần đây của mình: vợ anh xuống tầng dưới lúc 8 giờ sáng, thì anh đã làm việc nhiều giờ rồi. “Cô ấy hỏi tôi đã dậy bao lâu rồi, tôi nói là từ 5 giờ sáng đã bắt đầu viết mã.” Chính xác hơn, anh đang hướng dẫn AI viết mã giúp anh, và cho biết điều này giúp anh tiếp xúc lại với các đoạn mã nền tảng mà lâu rồi không chạm tới.

Hành vi của các lãnh đạo này đang truyền tải áp lực xuống dưới. Greg Brockman, Chủ tịch của OpenAI, gần đây đăng trên X rằng “Mỗi khoảnh khắc trí tuệ nhân tạo không hoạt động đều cảm giác như đang lãng phí cơ hội.” Câu nói này chính xác kích hoạt văn hóa làm việc quá tải vốn đã phổ biến trong ngành công nghệ.

CEO của Arcade.dev, một công ty khởi nghiệp AI, còn thẳng thắn hơn. Anh thường xuyên kiểm tra hóa đơn Claude Code của công ty — số tiền hóa đơn liên quan trực tiếp đến tần suất nhân viên sử dụng công cụ — và chỉ trích những nhân viên “chưa cố gắng đủ”. “Tôi sẽ nói, ‘Các cậu còn chưa cố gắng hết mình.’” Anh cho biết, sau buổi “đặt niềm tin” đầu tiên như vậy, hóa đơn lập trình AI của công ty đã tăng gấp 10 lần, và anh xem đó là dấu hiệu của tiến bộ.

Nhân viên bị quản lý định lượng, “mệt mỏi AI” âm thầm lan rộng

Trong bối cảnh này, cách đánh giá nhân viên cũng đang thay đổi một cách âm thầm.

DocuSketch, một công ty phần mềm chuyên về sửa chữa tài sản, cho biết Phó chủ tịch Andrew Wirick của họ nói rằng công ty hiện theo dõi số lần nhân viên tương tác với công cụ lập trình AI hàng ngày, và giả định rằng số lần cao hơn sẽ phản ánh năng suất cao hơn của nhóm. Claude Code còn tự động tạo báo cáo hàng tuần cho từng kỹ sư, liệt kê tất cả các mô hình họ mắc kẹt trong vòng lặp vô hiệu và đề xuất cải thiện.

Wirick thừa nhận, anh đã bắt đầu cảm thấy “nghiện” điều này. “Cảm giác như mỗi ngày phải thực hiện nhiều lần tương tác hơn, thậm chí trước khi đi ngủ còn nghĩ xem làm thế nào để làm thêm vài lần nữa.” Anh cho rằng trạng thái này bắt nguồn từ trải nghiệm “ngộ ra” khi thử dùng mô hình mới nhất của Anthropic, Opus 4.5, vào tháng 11 năm ngoái — khi anh giao một nhiệm vụ nguyên mẫu chức năng thường phải do kỹ sư thực hiện cho mô hình, và sau 20 phút, thấy mô hình tự phân tích và thực hiện nhiệm vụ, “cảm giác như đầu óc được khởi động lại.”

Tâm lý tăng tốc toàn diện này đang xói mòn ranh giới giữa công việc và cuộc sống. Nghiên cứu của Berkeley cho thấy, dù nhiều nhiệm vụ đã được AI đảm nhận, thời gian làm việc của mọi người không giảm. Một số kỹ sư còn công khai thừa nhận họ đang trải qua “mệt mỏi AI” — liên tục lo lắng bỏ lỡ bước đột phá tiếp theo, mà bước đột phá đó dường như luôn chỉ còn cách một lời nhắc nhở nữa.

Khoảng cách nhận thức giữa lãnh đạo và nhân viên ngày càng mở rộng

Sự nhiệt huyết của các lãnh đạo phần lớn đến từ cảm giác mới mẻ khi tự tay tạo ra. Salazar thừa nhận, tự xây dựng nguyên mẫu bằng AI còn hiệu quả hơn so với xử lý các quyết định và ủy quyền thông thường. Gần đây, anh còn trực tiếp phản hồi yêu cầu dịch vụ của một khách hàng tài chính lớn, tự tay xây dựng một ứng dụng trình diễn.

Tại Intuit, các nhà quản lý sản phẩm và thiết kế hiện cũng được khuyến khích dùng “vibe coding” để tự xây dựng nguyên mẫu trong QuickBooks, Balazs nói: “Ít nhất bây giờ, các nhà quản lý sản phẩm có thể mang theo một thứ cụ thể để nói với kỹ sư, ‘Tôi muốn cái giống như thế này.’”

Tuy nhiên, khảo sát của công ty tư vấn Section cho thấy sự khác biệt về nhận thức này khá rõ ràng.

Sự cảm nhận về lợi ích của AI của các lãnh đạo cao cấp khác xa với trải nghiệm của nhân viên cấp dưới. Salazar cho rằng, phần lớn nguyên nhân là do nhân viên phải chịu chi phí chuyển đổi cao khi thích nghi với công cụ mới: “Họ bị yêu cầu ngầm phải dành thời gian để khám phá và thử nghiệm, nhưng kỳ vọng công việc hàng ngày không được điều chỉnh phù hợp để dành ra thời gian đó.”

Mối lo về an toàn công việc cũng rất thực tế. Salazar thừa nhận, anh dự định thay nhà cung cấp dịch vụ mạng thứ ba, nhưng hiện tại đội ngũ thị trường đã có thể tự dùng AI cập nhật website của công ty, nên đã cắt bỏ khoản chi này.

“Mở rộng nhiệm vụ” và “sự giả tạo phồn vinh”, mặt trái của huyền thoại hiệu quả

Các nhà nghiên cứu của Berkeley gọi hiện tượng này là “mở rộng nhiệm vụ”: khi các đồng nghiệp phi kỹ thuật bắt đầu dùng AI để tạo mã, các kỹ sư phải dành thời gian dọn dẹp các sản phẩm bán thành phẩm này, làm tăng khối lượng công việc. Balazs của Intuit thừa nhận, điều này đang định hình lại phân chia công việc vốn đã rõ ràng, khiến nhiều vai trò trở nên “pha trộn”, và làm phức tạp các mối quan hệ hợp tác vốn đã có.

Vấn đề sâu xa hơn là: Liệu làn sóng xây dựng này có thực sự tạo ra giá trị, hay chỉ đang tạo ra nhiều thứ hơn?

Các nhà phân tích cho rằng, nếu cơn sốt về năng suất dựa trên AI này không bị kiểm soát, sẽ dẫn đến sự tràn lan của “busyware” — phần mềm vô nghĩa, như các thay đổi nhỏ trên website, dashboard tùy chỉnh chỉ có một người dùng, hoặc các dự án nguyên mẫu bị bỏ dở của các trưởng phòng marketing — cuối cùng đều do kỹ sư thực hiện. Mặc dù hiện tại mọi thứ đều có lý do, nhưng phần lớn cuối cùng sẽ rơi vào thùng rác của mã nguồn bỏ đi.

Balazs của Intuit nói rằng, dựa trên tốc độ sản xuất và giao mã, năng suất của kỹ sư đã tăng khoảng 30%. Nhưng trong tương lai, khi mã ngày càng trở nên “một lần sử dụng”, lợi ích thực sự của hiệu quả có thể nằm ở câu trả lời cho một câu hỏi khác: những thứ không nên được xây dựng thì sao.