Phát triển vượt qua “Workslop” với Trí tuệ nhân tạo Thực tiễn, Tập trung vào Con người

Vấn đề “AI slop” đã tạo ra một lượng lớn tiếng vang văn hóa và sự 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 dưới tiêu chuẩn lũ lụt các nguồn cấp dữ liệu xã hội của họ.

Nhờ vào AI slop, chúng ta bây giờ 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 như vậy, và người đọc đang nhận ra các dấu hiệu của nội dung được tạo ra bởi LLM, chẳng hạn như việc lạm dụng dấu gạch nối. Thật không may, “workslop” bây giờ cũng là một vấn đề.

Workslop là gì, và Tại sao Lãnh đạo Tài chính Nên Quan tâm đến Nó?

Mỗi CFO đều biết sự thất vọng khi theo dõi sự khác biệt về ngân sách hoặc dành hàng giờ để điều chỉnh các bất thường không giải thích được. Trong cảnh quan doanh nghiệp hiện nay, lời hứa của AI là ở mọi nơi, nhưng cũng có một kẻ giết chết 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 chứa đầy dấu gạch nối mà không teaches bạn điều gì mới; báo cáo chung chung mà đặt ra nhiều câu hỏi hơn là câu trả lời; quy trình phê duyệt 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, ngữ cảnh hoặc giám sát của con người. Đối với các lãnh đạo tài chính, điều này có nghĩa là dành thời gian quý giá để làm rõ, sửa chữa hoặc làm lại những gì nên được tự động hóa.

Kết quả? Hiệu quả bị mất, niềm tin vào tự động hóa 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 ở đó rồi.

Một bài viết gần đây trên HuffPost trích dẫn một nghiên cứu của Đại học Stanford cho thấy hơn một nửa nhân viên cho biết họ đã gặp workslop tại nơi làm việc. Ngoài việc làm phiền những nhân viên bị ảnh hưởng, workslop đe dọa đến việc phá vỡ 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 tiễn, tập trung vào con người đối với AI. Dưới đây là một cái nhìn về trạng thái hiện tại của vấn đề workslop, cách áp dụng AI một cách suy nghĩ trong nơi làm việc có thể trông như thế nào và một số mẹo về việc đạt được một 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 gần như năm 2026, và AI là một sản phẩm thú vị. Nó có tiềm năng tuyệt vời để tiết kiệm thời gian và cải thiện năng suất, vì vậy mọi người sẽ sử dụng nó, dù cho người sử dụng có khuyến khích họ áp dụng công nghệ hay không. Câu hỏi là, họ có áp dụng nó với sự đào tạo và nỗ lực cần thiết để đạt được kết quả tốt nhất 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 này giới thiệu thêm ngữ cảnh và phản hồi và giúp bạn đạt được kết quả tốt hơn.

Tôi đã tìm ra điều này khi tạo một lời nhắc AI mà tôi tưởng tượng là một nghi thức cuối ngày để cập nhật danh sách việc cần làm bằng cách tóm tắt email chưa trả lời và đánh dấu 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 được.

Điều đó đòi hỏi sự tinh chỉnh, phản hồi và huấn luyện từ LLM để đạt được đầu ra có thể dự đoán và thực tế. Điều đó 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 có thể sử dụng được.

Điều đó sẽ là hợp lý 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 điều gì sẽ xảy ra nếu tôi đã 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.

Phóng đại điều đó ra trên 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 có thể trở thành workslop — trừ khi bạn có đào tạo, kiên nhẫn và nền tảng để làm cho nó hiệu quả.

Không có nghi ngờ rằng AI có thể thêm giá trị thực sự. Nhưng với tư cách là 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 nơi làm việc ở tiền tuyến cho thấy vẫn còn nhiều việc phải làm.

Workslop là gì, và Làm thế nào để Đạt được?

Vậy, Workslop là gì, và làm thế nào để đạt được một con đường thực tiễn dẫn đến kết quả tốt hơn khi AI được tích hợp vào các quy trình làm việc?

Đối với những người ủng hộ AI trong nơi làm việc, một điểm khởi đầu tốt là thừa nhận rằng mục tiêu không phải là thay thế con người. Mà là giảm ma sát và khuếch đại trí tuệ của chúng ta bằng cách hiểu con người: nhu cầu, khó khăn hàng ngày, phán quyết và mục tiêu của họ.

Có hai bài học ở đây để mang AI tập trung vào con người, chất lượng đến nơi làm việc. Đầu tiên, đối với các đội của bạn 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 và tinh chỉnh mạnh mẽ.

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 của bạn. 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 cho họ.

Workslop trông như thế nào trong Nơi làm việc?

AI có thể được áp dụng độc lập để làm cho công việc của mọi người dễ dàng hơn hoặc được sử dụng để tăng cường các công nghệ cũ hơn mà để lại khoảng trống khó chịu trong các 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简化 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 biên lai trên một chuyến tàu di chuyển, và biên lai bị cong, che khuất thông tin. Có thể hóa đơn được viết bằng chữ viết tay không rõ ràng. 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 các khoảng trống này và cuối cùng loại bỏ sự khó chịu khi phải nhập thủ công những con số này.

Đó chỉ là bước đầu của những gì AI tập trung vào con người 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 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 ra trung tâm chi phí, thông tin dự án và hơn thế nữa thông qua ngữ cảnh tập trung vào con người đang sử dụng nó.

AI tập trung vào con người cũng có thể giảm ma sát trong nơi làm việc bằng cách đưa các nhiệm vụ đến những người bên 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.

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

Kết quả? Hiệu quả bị mất, niềm tin vào tự động hóa 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 ở đó rồi.

Một bài viết gần đây trên HuffPost trích dẫn một nghiên cứu của Đại học Stanford cho thấy hơn một nửa nhân viên cho biết họ đã gặp workslop tại nơi làm việc. Ngoài việc làm phiền những nhân viên bị ảnh hưởng, workslop đe dọa đến việc phá vỡ 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 tiễn, tập trung vào con người đối với AI. Dưới đây là một cái nhìn về trạng thái hiện tại của vấn đề workslop, cách áp dụng AI một cách suy nghĩ trong nơi làm việc có thể trông như thế nào và một số mẹo về việc đạt được một triển khai AI linh hoạt, lặp lại.

Làm thế nào để Workslop Biến mất: Đại lý 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 lượng khó chịu hàng ngày mà chúng ta tất cả 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 nhân sự, 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 việc 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 tốt nhất sẽ thay đổi tùy theo vai trò và ngành, nhưng những người lãnh đạo tích hợp AI vào nơi làm việc sẽ thường phải quyết định liệu có nên tạo đại lý cho mình hay nhận 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 đại lý 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 các đại lý AI của riêng họ mà không có đào tạo và nguồn lực phù hợp để tránh các vấn đề hạ nguồn.

Bảo mật là một yếu tố quan trọng khác. Hãy nhớ rằng mọi người sẽ sử dụng AI, điều đó có nghĩa. Điều đó có nghĩa là nhiệm vụ của lãnh đạo là đảm bảo rằng 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:

• Liệu sản phẩm có loại bỏ ma sát mà nhân viên của bạn gặp phải thường nhất không?
• Liệu nó có giải quyết các vấn đề khó khăn nhất mà nhân viên của bạn gặp phải không?
• Liệu nó có thể thích ứng với các mức độ chuyên môn khác nhau trong tổ chức của bạn không?
• Liệu nó có giữ con người trong vòng lặp và đảm bảo trách nhiệm và minh bạch không?

Cho dù bạn đang sử dụng một 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 Bất khả tránh?

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

Hãy nhớ rằng AI tập trung vào con người 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 tiễn, tập trung vào con người cũng giữ con người trong vòng lặp 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 của sự tiến hóa AI, nhưng nó không phải là một tính năng cố định vĩnh viễn trong chức năng tài chính của bạn. Bằng cách tập trung vào con người trong vòng lặp, 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 kinh doanh 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 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 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 thực tiễn, tập trung vào con người để đạt được đích đến đó.