Phát triển vượt qua “Workslop” với Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm

Vấn đề “AI slop” đã tạo ra một lượng lớn sự chú ý của văn hóa và chú ý của truyền thông trong những năm qua khi việc sử dụng LLM và các công cụ tạo nội dung AI khác tiếp tục tăng vọt. Người dùng nhận thấy khi hình ảnh chất lượng thấp và văn bản không đạt tiêu chuẩn lấp đầy các nguồn cấp dữ liệu xã hội của họ.

Nhờ vào AI slop, chúng ta hiện nay ít có khả năng tin tưởng nội dung quảng cáo mà chúng ta nghi ngờ là được tạo ra bởi AI, ngay cả khi nó không phải là như vậy, và người đọc đang nhận ra các dấu hiệu rõ ràng của nội dung được tạo ra bởi LLM, chẳng hạn như sử dụng quá nhiều dấu gạch ngang. Thật không may, “workslop” bây giờ cũng là một vấn đề.

Workslop là gì và tại sao các nhà lãnh đạo tài chính nên quan tâm đến nó?

Mỗi CFO đều biết sự thất vọng khi phải theo dõi sự khác biệt về ngân sách hoặc dành hàng giờ để giải quyết các bất thường không thể giải thích. Trong phong cảnh doanh nghiệp hiện nay, lời hứa của AI là ở mọi nơi, nhưng cũng có một kẻ giết người năng suất mới: workslop.

Workslop là sản phẩm phụ của tự động hóa mà trông có vẻ bóng bẩy nhưng thiếu nội dung, ngữ cảnh hoặc tiện ích. Đó là bài viết đầy dấu gạch ngang mà không teaches bạn bất cứ điều gì mới; báo cáo chung chung mà đặt ra nhiều câu hỏi hơn là câu trả lời; quy trình phê duyệt mà tạo ra ma sát thay vì sự rõ ràng. Đó là nội dung được tạo ra bởi AI mà buộc các đội tài chính phải làm việc nhiều hơn, không ít hơn.

Workslop thường được liên kết với chất lượng nội dung kém. Nó làm giảm giá trị thương hiệu, ít đáng tin cậy và gửi thông điệp rằng mọi người đã ngừng chú ý. Nhưng khi workslop bắt đầu ảnh hưởng đến các ứng dụng kinh doanh như ERP, nó trở thành một gánh nặng lớn hơn đối với năng suất và niềm tin.

Workslop xảy ra khi hệ thống AI tạo ra đầu ra mà không có đủ đầu vào của con người, ngữ cảnh hoặc giám sát. Đối với các nhà lãnh đạo tài chính, điều này có nghĩa là phải dành thời gian quý báu để làm rõ, sửa chữa hoặc làm lại những gì nên được tự động hóa.

Kết quả? Hiệu suất bị mất, sự tự tin vào tự động hóa bị suy giảm và chức năng tài chính bị kẹt trong chế độ phản ứng. Bạn có thể nghĩ rằng tổ chức của bạn không đầu tư đủ vào AI để bị ảnh hưởng bởi workslop, nhưng nó đã có mặt.

Một bài viết gần đây trên HuffPost đã trích dẫn một nghiên cứu của Đại học Stanford cho thấy hơn một nửa số công nhân cho biết họ đã gặp phải workslop trong công việc. Ngoài việc làm phiền những công nhân bị ảnh hưởng, workslop đe dọa đến điểm bán hàng chính cho việc tích hợp AI vào nơi làm việc: năng suất cao hơn với chất lượng vượt trội.

Tin tốt là bạn có thể giảm thiểu hoặc thậm chí loại bỏ workslop với một cách tiếp cận thực tế, lấy con người làm trung tâm đối với AI. Dưới đây là một cái nhìn về tình trạng hiện tại của vấn đề workslop, cách ứng dụng AI một cách cẩn thận trong nơi làm việc có thể trông như thế nào và một số mẹo để đạt được việc triển khai AI linh hoạt, lặp lại.

Workslop có phải là một vấn đề hay chỉ là một bản nháp đầu tiên?

Hãy đối mặt với nó — chúng ta đang gần năm 2026, và AI là một sản phẩm thú vị. Nó có tiềm năng đáng kinh ngạc để tiết kiệm thời gian và cải thiện năng suất, vì vậy mọi người sẽ sử dụng nó, cho dù người sử dụng có khuyến khích họ áp dụng công nghệ hay không. Câu hỏi là, họ sẽ áp dụng nó với sự đào tạo và nỗ lực cần thiết để đạt được kết quả tốt nhất hay không?

Workslop xảy ra khi người dùng không cung cấp đủ hoặc cấu trúc đầu vào cho AI. Để đạt được kết quả tốt nhất với AI, bạn phải giữ cho cuộc trò chuyện tiếp tục. Bạn phải viết lại lời nhắc hoặc tinh chỉnh nhu cầu của mình. Quá trình tương tác này giới thiệu thêm ngữ cảnh và phản hồi, giúp bạn đạt được kết quả tốt hơn.

Tôi đã tìm hiểu điều này qua kinh nghiệm khi tạo một lời nhắc AI mà tôi tưởng tượng như một nghi thức cuối ngày để cập nhật danh sách việc cần làm bằng cách tóm tắt các email chưa trả lời và đánh dấu các cam kết mà tôi đã thực hiện. Nó nghe có vẻ như một ý tưởng tuyệt vời, nhưng phiên bản gốc quá cồng kềnh và nặng nề để có thể sử dụng thực tế.

Nó đòi hỏi rất nhiều sự tinh chỉnh, phản hồi và huấn luyện từ LLM để đạt được một đầu ra có thể dự đoán và thực tế. Nó đòi hỏi tôi phải rõ ràng về nhu cầu, phong cách xử lý thông tin và khoảng chú ý của mình để đạt được kết quả hoạt động.

Nó sẽ là công bằng khi gọi bản nháp đầu tiên của tôi là “workslop”, nhưng thông qua sự tinh chỉnh, tôi đã đạt được một công cụ AI hữu ích. Nhưng nếu tôi dừng lại ở lần lặp đầu tiên và gắn bó với bản nháp đầu tiên ít thân thiện với người dùng hơn? Nếu tôi đã làm như vậy, tôi sẽ phải đối mặt với workslop cản trở năng suất.

Làm lớn lên điều đó qua các quy trình phức tạp hơn liên quan đến nhiều bên, và bạn có thể dễ dàng thấy làm thế nào AI được áp dụng với ý định tốt nhất có thể trở thành workslop — trừ khi bạn có đào tạo, kiên nhẫn và nền tảng để làm cho nó hiệu quả.

Không có sự nghi ngờ nào rằng AI có thể thêm giá trị thực sự. Nhưng với tư cách là các nhà lãnh đạo, chúng ta cần đảm bảo rằng nhân viên có kiến thức, hỗ trợ và phối hợp để thành công, và báo cáo từ các nơi làm việc ở tiền tuyến cho thấy vẫn còn rất nhiều công việc cần làm.

Workslop là gì và làm thế nào để đạt được kết quả tốt hơn với AI?

Vậy, Workslop là gì? Và làm thế nào để đạt được kết quả tốt hơn với AI khi tích hợp nó vào quy trình làm việc?

Đối với những người ủng hộ AI trong nơi làm việc, một điểm xuất phát tốt là thừa nhận rằng mục tiêu không phải là thay thế con người. Đó là để giảm ma sát và tăng cường trí thông minh của chúng ta bằng cách hiểu con người: nhu cầu, khó khăn hàng ngày, phán đoán và mục tiêu của họ.

Có hai bài học ở đây để mang lại AI lấy con người làm trung tâm, chất lượng vào nơi làm việc. Đầu tiên, đối với các đội của bạn đang làm việc với AI tạo ra, hãy đảm bảo họ có đào tạo và thời gian để đạt được kết quả tốt hơn với ngữ cảnh mạnh và tinh chỉnh.

Đối với các hệ thống bạn chọn cung cấp khả năng AI, hãy đảm bảo rằng các đối tác công nghệ của bạn thực sự hiểu nhu cầu của đội ngũ. Điều đó có nghĩa là hiểu môi trường hoạt động hàng ngày của họ, những gì hoạt động và những gì vẫn gây khó chịu.

AI lấy con người làm trung tâm trông như thế nào trong nơi làm việc?

AI có thể được áp dụng trên cơ sở độc lập để làm cho công việc của mọi người dễ dàng hơn hoặc sử dụng để tăng cường các công nghệ cũ hơn để lại khoảng trống khó chịu trong quy trình làm việc. Hãy lấy công nghệ Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) làm ví dụ. Nó chuyển đổi hình ảnh văn bản thành văn bản có thể đọc và tìm kiếm được và đã được sử dụng trong nhiều năm để tự động hóa các nhiệm vụ như nhập hóa đơn hoặc biên lai vào phần mềm báo cáo chi phí.

Nhưng như bất kỳ ai sử dụng OCR thường xuyên đều biết, nó không luôn hoạt động như quảng cáo. Có thể bạn đã chụp ảnh một hóa đơn trên một chuyến tàu di chuyển, và hóa đơn bị cong, che khuất thông tin. Có thể hóa đơn được viết bằng chữ viết tay không thể đọc được. Có thể ngày tháng được viết theo định dạng châu Âu, và hệ thống chỉ nhận ra định dạng Mỹ.

Có vô số lý do tại sao OCR có thể không dịch đúng dữ liệu. Đó là một công nghệ hạn chế. Tích hợp một công nghệ tinh vi hơn như AI có thể đóng những khoảng trống đó và cuối cùng loại bỏ sự khó chịu của việc phải nhập thủ công những con số đó.

Đó chỉ là bắt đầu của những gì AI lấy con người làm trung tâm có thể làm được. Với khả năng của AI, các ứng dụng mới có thể làm được nhiều hơn để giảm ma sát trong công việc. Ví dụ, với các lời nhắc và nhận dạng mẫu dữ liệu giao dịch lịch sử phù hợp, AI sẽ có thể thêm ngữ cảnh vào một hóa đơn ngoài các trường trên trang bằng cách suy luận về trung tâm chi phí, thông tin dự án và hơn thế nữa dựa trên ngữ cảnh tập trung vào con người đang sử dụng nó.

AI lấy con người làm trung tâm cũng có thể giảm ma sát trong nơi làm việc bằng cách đưa các nhiệm vụ đến người dùng ngoài hệ thống như hệ thống ERP của công ty. Công việc của hầu hết mọi người không sống trong hệ thống ERP, nhưng họ phải đăng nhập vào nó (và các hệ thống khác) để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như phê duyệt bảng lương hoặc yêu cầu của nhân viên.

Nếu một tác nhân AI đưa những nhiệm vụ đó đến người dùng, cùng với ngữ cảnh liên quan mà họ cần, để đưa ra quyết định trong một chương trình họ đang sử dụng? Điều đó có thể giữ cho quy trình tiếp tục và nhân viên tập trung hơn. AI lấy con người làm trung tâm loại này có thể loại bỏ các nhiệm vụ không thêm giá trị như nhập dữ liệu và đăng nhập vào nhiều hệ thống.

Làm thế nào AI lấy con người làm trung tâm đang biến đổi các chức năng tài chính?

Một cách tiếp cận linh hoạt, lặp lại đối với AI đã biến đổi các chức năng tài chính theo những cách quan trọng. Khi các chuyên gia tài chính đang lún sâu trong bảng tính và phân tích, nó có thể khó để chuyển câu chuyện sang phía não; vì vậy, tại sao không xây dựng một tác nhân AI để hỗ trợ trong việc cung cấp ngữ cảnh đó?

Ví dụ, sự bất thường và sai lệch là một vấn đề mãn tính đối với các chuyên gia tài chính, và AI có thể nhận lên sự lỏng lẻo bằng cách cung cấp ngữ cảnh để giải thích sự tăng vọt trong chi tiêu doanh nghiệp. Một tác nhân được thiết kế tốt có thể đánh dấu các vấn đề tiềm ẩn trước khi nhà phân tích tài chính đào sâu vào tất cả các bảng tính để khám phá sự khác biệt.

Tương tự, AI linh hoạt, lặp lại có thể đánh dấu sự bất thường trước khi chúng nổi lên trong không gian HR. Khi có sự khác biệt về lương sau một lần chạy lương và một nhân viên đặt câu hỏi về nó, ai đó trong đội ngũ HR phải bỏ mọi việc và thực hiện một phân tích pháp y để khám phá lý do tại sao sự khác biệt xảy ra. Đó là một thách thức thực sự đối với các đội ngũ bận rộn.

Một tác nhân AI được thiết kế cẩn thận có thể đưa ra sự bất thường trước khi nhân viên bị ảnh hưởng, đánh dấu sự bất thường và cung cấp ngữ cảnh cho những người ra quyết định của HR ở nơi họ. Theo cách này, sự tập trung của các thành viên trong đội vẫn nằm ở việc tối đa hóa năng suất thay vì dập lửa, và hoạt động diễn ra suôn sẻ hơn.

Loại bỏ ma sát và workslop: Tác nhân DIY hay AI của nhà cung cấp?

Cách tốt nhất để tránh workslop và nhận được giá trị thực sự từ AI là tìm cách giảm liều hàng ngày của những khó chịu mà chúng ta đều gặp phải trong công việc bằng cách thực hiện các nhiệm vụ không thêm giá trị. Đối với một số nhân viên, bao gồm nhiều vai trò tài chính và HR, nhập dữ liệu vào hệ thống là một khó chịu có thể thường được loại bỏ thông qua tự động hóa có suy nghĩ.

Đối với những người tạo nội dung, nhập văn bản là một phần của công việc, nhưng sử dụng AI một cách hiệu quả đòi hỏi đào tạo, hợp tác và chính sách giúp nhân viên tạo lời nhắc tạo ra nội dung có ý nghĩa và không tạo ra công việc hạ nguồn cho đồng nghiệp.

Đối với tự động hóa công việc, giải pháp phù hợp sẽ thay đổi theo vai trò và ngành, nhưng những nhà lãnh đạo đang tích hợp AI vào nơi làm việc thường phải quyết định liệu có nên tạo tác nhân của riêng họ hay nhận một giải pháp AI sẵn có từ nhà cung cấp.

Đối với các công ty có nguồn lực CNTT mạnh mẽ, bao gồm cả quyền truy cập không giới hạn vào chuyên môn AI hoặc một nhà tích hợp hệ thống được giữ lại, bầu trời là giới hạn. Trong trường hợp đó, một nhà cung cấp cung cấp công nghệ xây dựng tác nhân mà khách hàng sử dụng để tạo ra các giải pháp AI có thể hoạt động.

Nhưng nhiều doanh nghiệp không có quyền truy cập vào những nguồn lực đó, và ngay cả khi họ có, workslop có thể nhanh chóng trở thành một vấn đề khi mọi người cố gắng xây dựng tác nhân AI của riêng họ mà không có đào tạo và nguồn lực phù hợp để tránh những cạm bẫy hạ nguồn.

Bảo mật là một yếu tố quan trọng khác. Hãy nhớ rằng mọi người sẽ sử dụng AI, kỳ thực. Điều đó có nghĩa là nhiệm vụ của nhà lãnh đạo là đảm bảo nhân viên sử dụng nó một cách an toàn và minh bạch — và không giới thiệu sự hỗn loạn.

Điều gì nên được xem xét khi chọn nhà cung cấp?

Đối với nhiều công ty, một hệ thống được kích hoạt AI từ nhà cung cấp là một lựa chọn tuyệt vời, nhưng hãy nhớ rằng không tất cả các sản phẩm đều được tạo ra như nhau. Cách tốt nhất để tránh workslop và nhận được giá trị thực sự từ AI là tìm một hệ thống biết bạn càng nhiều càng tốt.

Ví dụ, nếu mục tiêu của bạn là cải thiện hoạt động với một hệ thống ERP được kích hoạt AI, hãy xem xét những câu hỏi sau cho các nhà cung cấp tiềm năng:

• Hệ thống có loại bỏ ma sát mà nhân viên của bạn thường gặp nhất không?
• Nó có giải quyết các vấn đề khó khăn nhất mà nhân viên của bạn phải đối mặt không?
• Nó có thể thích nghi với các mức độ chuyên môn khác nhau trong tổ chức của bạn không?
• Nó có giữ con người trong vòng và đảm bảo trách nhiệm và minh bạch không?

Bất kể bạn đang sử dụng hệ thống để tạo nội dung, tự động hóa quy trình làm việc hay trả lời câu hỏi, chất lượng kết quả của bạn phụ thuộc vào mức độ hệ thống biết về ngữ cảnh của bạn. Hãy hỏi các đối tác công nghệ của bạn về cách các giải pháp AI của họ tập trung vào con người và mang lại giá trị thực sự.

Workslop có phải là không thể tránh khỏi?

Bất kể nhà cung cấp của bạn là ai và bạn có đang xây dựng tác nhân của riêng mình hay sử dụng một giải pháp loại bỏ ma sát qua tự động hóa sẵn có, điều quan trọng là bạn phải đảm bảo AI được an toàn, minh bạch và mang lại giá trị.

Hãy nhớ rằng AI lấy con người làm trung tâm không chỉ được định nghĩa bởi việc nó giải quyết các vấn đề thực sự và làm cho công việc của mọi người dễ dàng hơn. AI thực tế, lấy con người làm trung tâm cũng giữ con người trong vòng vì, cuối cùng, chúng ta là những người chịu trách nhiệm về kết quả.

Workslop có thể là một giai đoạn không thể tránh khỏi trong sự tiến hóa của AI, nhưng nó không phải là một đặc điểm vĩnh viễn trong chức năng tài chính của bạn. Bằng cách tập trung vào con người trong vòng, đầu tư vào đào tạo và chọn các nhà cung cấp hiểu ngữ cảnh kinh doanh của bạn, các CFO có thể mở khóa các mức độ năng suất và giá trị chiến lược mới từ các hệ thống ERP.

Làn sóng đổi mới tiếp theo của ERP sẽ được thúc đẩy bởi AI hiểu doanh nghiệp của bạn cũng như bạn và có khả năng cung cấp thông tin, tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên và trao quyền cho các nhà lãnh đạo tài chính tập trung vào những gì quan trọng nhất.

Tương lai của tài chính là giàu ngữ cảnh, linh hoạt và được con người thúc đẩy. Bạn xứng đáng có được các công cụ bạn có thể sử dụng ngày hôm nay để đưa bạn vào ngày mai, và bạn có thể phát triển vượt qua workslop với AI lấy con người làm trung tâm thực tế để đạt được đích đến đó.