Rào cản lớn nhất của bạn có thể là người ủng hộ AI tự tin nhất

Đến thời điểm này, tôi đã tham dự đủ các cuộc họp ủy ban chỉ đạo AI để nhận ra một xu hướng. Luôn luôn có một người trong phòng (thường là người quen thuộc nhất với các công cụ) cuối cùng quyết định tốc độ mà những người còn lại có thể tiến hành. Quyết định này được đưa ra một cách kín đáo và không có ác ý. Họ hiếm khi muốn ngăn cản bất cứ điều gì. Nói một cách đơn giản, mọi người khác đã thành thạo nghệ thuật chờ đợi sự chấp thuận của họ trước khi hành động.

Có nhiều hơn một cuộc họp duy nhất trong mô hình này. Theo một 2026 study by Gartner, chỉ 20% doanh nghiệp cho rằng nhân viên của họ thực sự sẵn sàng cho AI. Phần lớn các cuộc thảo luận về khoảng cách này thường xoay quanh một câu chuyện kỹ năng: thiếu thời gian, đào tạo hoặc công cụ. Một vấn đề tinh tế hơn nằm sau khoảng trống kỹ năng lại bị bỏ qua; nó không liên quan nhiều đến kiến thức của con người mà nhiều hơn đến cảm giác quan trọng mà họ bắt đầu cảm nhận.

Đóng Góp và Sự Tự Tin Là Hai Điều Khác Nhau

Mọi người thường kém trong việc đánh giá đóng góp cá nhân của mình cho một nỗ lực nhóm, và đây là một vấn đề khá nhất quán. Khi bạn yêu cầu các đồng đội tính toán độc lập phần trăm công việc chung mà mỗi người đã đóng góp cá nhân, kết quả thường tổng cộng vượt quá 100%. Điều này không liên quan đến sự trung thực mà liên quan đến cách bộ nhớ hoạt động: mỗi người nhớ lại nỗ lực của mình một cách chi tiết sống động, trong khi nhớ về nỗ lực của người khác chỉ ở mức khái quát.

Khi AI được thêm vào, hiệu ứng trở nên còn rõ rệt hơn. Những người nhanh nhất nắm bắt kỹ năng mới cũng phát triển cảm giác kiểm soát kết quả mà các công cụ này ảnh hưởng. Xu hướng này được gọi là psychological ownership. Khi được áp dụng một cách hạn chế, sự sở hữu này chính là những gì bạn muốn: nó khiến ai đó thực sự quan tâm đến thành công của dự án thay vì chỉ số lượng ticket. Nhưng nếu bạn tiến xa hơn, cùng một động lực bảo vệ công việc xuất sắc cũng bảo vệ sự tham gia của người đó trong quá trình sản xuất.

Số Liệu Thực Sự Thể Hiện Gì

Chúng tôi đã thực hiện một khảo sát trong số 2,000 chuyên gia làm việc với AI tại Sombra, vì chúng tôi muốn xem xu hướng này đã lan rộng như thế nào. Và quy mô đã gây ngạc nhiên ngay cả với chúng tôi. 79% người trả lời cho biết họ tin mình là động lực then chốt cho đổi mới trong tổ chức: 37% “chắc chắn”, và thêm 42% “rất nhiều”. 64% còn nói thêm rằng nếu họ cá nhân rời đi vào ngày mai, đổi mới tại công ty sẽ chậm lại.

Chúng tôi đặt tên cho khoảng cách giữa hình ảnh tự thân và những gì mọi người thực sự cung cấp là “AIrrogance”. Thuật ngữ này có thể hơi gây hiểu lầm vì không ai trong dữ liệu của chúng tôi đang khoe khoang. Điều chúng tôi thực sự nắm bắt là một niềm tin kiềm chế: niềm tin cá nhân rằng công việc phụ thuộc vào riêng bạn, chứ không phải đội ngũ chỉ cần có người có kỹ năng của bạn. Theo other coverage of the findings, sự sáng tạo dường như có vấn đề về cái tôi.

Điều tiếp theo là một phát hiện khó chịu. Hóa ra những người tin chắc mình đang thúc đẩy đổi mới lại là những người làm chậm tiến trình. 22% người trả lời đã trì hoãn các dự án AI vì họ không thấy đủ tiềm năng. 21% đưa ra lý do dữ liệu không có sẵn kịp thời. 17% thừa nhận đã làm chậm một dự án mà không bao giờ chính thức chặn lại.

Ngoài ra, 70% doanh nghiệp trong toàn bộ mẫu khảo sát cho biết họ đã trải qua dạng kháng cự nội bộ này. Điều này hiếm khi cảm giác như sự phá hoại từ bên trong. Ngay cả khi nó kéo theo chính đổi mới mà họ cho là đang mang, nó lại giống như sự thận trọng, và một người đang cẩn thận với điều mà họ thực sự quan tâm.

Vấn Đề Bus Factor

Các đội kỹ thuật có một tên gọi cho rủi ro phụ thuộc quá mức vào một người: the bus factor, số lượng người cần biến mất trước khi dự án dừng lại. Ngay cả khi người duy nhất giữ mọi thứ lại là một nhân viên xuất sắc, một quản lý vẫn nên lo ngại về bus factor. Hầu hết các đội đều nhận thức rằng họ cần chú ý đến nó trong tài liệu và mã nguồn. Nhưng hầu như không ai áp dụng cùng một lý luận cho niềm tin, cho ý tưởng rằng một dự án chỉ tiến triển vì một cá nhân liên tục quyết định rằng nó đáng giá.

AIrrogance tạo ra một phiên bản rủi ro riêng. Nhưng thay vì trí tuệ tập thể, niềm tin lại tập trung vào một người. Ngay cả khi có ý định tốt nhất, một quan điểm mạnh mẽ duy nhất âm thầm trở thành cổng mà mọi sáng kiến phải vượt qua.

Điều Tôi Thực Sự Sẽ Làm Về Điều Này

Tất cả những điều này không ngăn cản những người đang làm chậm tiến độ đưa ra quan ngại. Một việc triển khai AI sai lầm nên được làm chậm lại bằng phản hồi tích cực dựa trên dữ liệu thực sự thiếu hoặc bằng bằng chứng yếu về tính hữu ích. Khi sự thận trọng ngừng phân biệt giữa “cách thực hiện cụ thể này có lỗi thực sự” và “tôi chưa thuyết phục, và việc chưa thuyết phục đã đủ lý do”, – ở đây vấn đề nảy sinh.

Các đội mà tôi làm việc đã tìm ra một vài cách để phân biệt giữa hai trường hợp này. Trước khi họ tạm dừng một dự án, nên làm rõ và có thể kiểm chứng các khiếu nại bằng cách hỏi bằng chứng cụ thể nào sẽ giải quyết vấn đề và thời gian nào. Một lượng lớn dữ liệu thiếu nên được cân nhắc hơn so với một tuyên bố mơ hồ “Tôi chưa thấy giá trị”.

Thứ hai, đừng luôn giao vai trò chuyên gia miền cho người nào là khách quan nhất. Chúng tôi xoay vòng vai trò này một cách có chủ ý tại Sombra, ngay cả khi điều đó đồng nghĩa với việc để người ít kinh nghiệm hơn dẫn đầu. Điều này khiến chúng tôi mất một chút tốc độ trong mỗi dự án, nhưng đồng thời đảm bảo chúng tôi không bao giờ chỉ còn một người rời bỏ và mất người duy nhất hiểu cách hoạt động của một thứ gì đó.

Thứ ba, loại bỏ người đó khỏi điểm kiểm tra. Nếu một dự án AI thực sự cần sự chấp thuận của một chuyên gia trước khi tiến hành, hãy ghi chú lý do và đưa vào tên của người khác có thể cung cấp sự chấp thuận đó một cách hợp lý trong vòng một quý. Nếu bạn không nghĩ ra tên thứ hai, có lẽ bạn đang gặp phải vấn đề bus factor truyền thống.

Và thứ tư. Đó là bài kiểm tra tôi thực sự áp dụng cho bản thân: nghĩ về ý tưởng lớn cuối cùng trong công ty bạn mà không phải của bạn, và hỏi mình đã đóng góp bao nhiêu để nó thành hiện thực. Nếu bạn phải suy nghĩ hơn vài giây, hãy ngồi lại suy ngẫm. Các nền văn hoá đổi mới mạnh mẽ nhất mà tôi từng thấy thường có trách nhiệm chia sẻ nhiều hơn và ít có những cá nhân nổi bật. Những người đóng góp này được phân tán đủ rộng để không có cá nhân nào, dù tài năng đến đâu, trở thành điều kiện tiên quyết cho tiến bộ.

Mọi người sẽ tiếp tục đọc con số 20% của Gartner như một khoảng trống đào tạo, và đào tạo là một phần của nó. Nhưng tôi đã quan sát đủ nhiều lần triển khai để biết rằng giải pháp khó hơn không liên quan nhiều đến việc dạy nhiều người hơn sử dụng công cụ nhanh hơn, mà nhiều hơn là khiến những người học nhanh nhất của bạn nhận ra khi tiến độ của họ đã ngừng thay thế cho mọi người khác.