Để thúc đẩy mối quan hệ cộng sinh giữa con người và AI, các tổ chức phải tìm ra sự cân bằng tối ứu giữa đầu tư vào kỹ năng của con người và đầu tư cho năng lực công nghệ, đồng thời suy nghĩ một cách chiến lược về cách họ thu hút và giữ chân nhân tài. thực hiện điều này một cách hiệu quả, họ cần nghĩ xem công nghệ này sẽ được sử dụng ở đâu và như thế nào để hỗ trợ con người trong công việc — nơi con người và máy móc sẽ hợp tác với nhau — và nơi con người hoặc trí tuệ nhân tạo có những kỹ năng mang lại lợi thế rõ ràng cho họ.

1. RMIT Classification: Trusted
Làm việc với AI cần
kỹ năng gì?
Harvard Business Review

2. RMIT Classification: Trusted
Tóm tắt
Để thúc đẩy mối quan hệ cộng sinh giữa con người và AI, các tổ chức
phải tìm ra sự cân bằng tối ứu giữa đầu tư vào kỹ năng của con người và
đầu tư cho năng lực công nghệ, đồng thời suy nghĩ một cách chiến lược
về cách họ thu hút và giữ chân nhân tài. thực hiện điều này một cách
hiệu quả, họ cần nghĩ xem công nghệ này sẽ được sử dụng ở đâu và như
thế nào để hỗ trợ con người trong công việc — nơi con người và máy
móc sẽ hợp tác với nhau — và nơi con người hoặc trí tuệ nhân tạo có
những kỹ năng mang lại lợi thế rõ ràng cho họ.

3. RMIT Classification: Trusted
Tóm tắt
Bất chấp những lo ngại về việc máy móc thay thế con người, các nghiên
cứu nghi ngờ những tuyên bố cường điệu về sự thống trị của AI. Trong
hầu hết các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều tri thức, người lao động sẽ được gia
tăng sức mạnh khi hợp tác với máy móc hơn là bị tự động hóa giành
mất việc. Con người và máy móc sẽ vừa hợp tác và vừa cạnh tranh với
nhau, giống như một đội điền kinh thi đấu nhiều môn khác nhau. Trong
một số nội dung, chẳng hạn như chạy nước rút 100 m, các đồng đội thi
đấu với nhau, nhưng trong những nội dung khác, chẳng hạn như chạy
tiếp sức, họ cùng nhau hướng tới một mục tiêu chung.

4. RMIT Classification: Trusted
Tóm tắt
Trong mối quan hệ như vậy, cả con người và hệ thống AI đều cần các kỹ
năng hợp tác và cạnh tranh riêng biệt. Kỹ năng cạnh tranh đề cập đến
những lợi thế độc nhất mà con người hoặc AI sở hữu so với người khác,
trong khi kỹ năng hợp tác nâng cao khả năng con người và AI làm việc
cùng nhau hiệu quả. Để thúc đẩy mối quan hệ cộng sinh giữa con người
và AI, các tổ chức phải tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa việc đầu tư vào
kỹ năng con người và đầu tư vào khả năng công nghệ — đồng thời suy
nghĩ một cách chiến lược về cách họ thu hút và giữ chân nhân tài.

5. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng cạnh tranh và hợp
tác của con người
• Trí tuệ nhân tạo có thể không thay thế người lao động tại
nơi làm việc nơi con người là trung tâm, nhưng về cơ bản,
nó có thể biến đổi công việc của họ. Để không thể bị thay
thế, con người cần phải vừa hợp tác và vừa cạnh tranh
với máy móc.

6. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng
hợp tác
của con
người
Hợp tác hiệu quả với các hệ thống AI
đòi hỏi khả năng phân tích dựa trên
dữ liệu, nhưng cũng phải hiểu về các
khả năng và hạn chế của máy móc
(những lĩnh vực cần sự can thiệp của
con người nhiều nhất), cách diễn giải
các kiến thức do AI cung cấp trong
bối cảnh phù hợp và cân nhắc khía
cạnh đạo đức của việc ra quyết định
dựa trên AI. Các kỹ năng cụ thể gồm:

7. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng hợp
tác của con
người
• Kỹ năng làm việc dựa trên dữ liệu: Khả
năng hiểu kết quả do thuật toán tạo ra để
thông báo và hỗ trợ việc ra quyết
định. Một cuộc khảo sát gần đây đã nhấn
mạnh (1) khả năng phân biệt dữ liệu phù
hợp và đánh giá độ tin cậy của dữ liệu đó,
(2) khả năng xác thực kết quả bằng cách
thử nghiệm các giả thuyết thông qua thử
nghiệm A/B và (3) kỹ năng tạo và điều
chỉnh hình ảnh trực quan rõ ràng và dễ
hiểu để truyền đạt kết quả cho các bên liên
quan.

8. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng
hợp tác của
con người
• Có kiến thức về AI: Hiểu cách thức hoạt
động của các thuật toán, cách chúng có thể
hỗ trợ và tăng cường quá trình ra quyết
định của con người cũng như những hạn
chế và thiên kiến có thể xuất hiện trong quá
trình ra quyết định của chúng. Các chuyên
gia có trách nhiệm phát triển các tiêu chí
công bằng cho các kết quả thuật toán nhằm
thúc đẩy sự công bằng, đặc biệt là đối với
các nhóm dân số dễ bị tổn thương và liên
tục kiểm tra các kết quả thuật toán theo các
tiêu chí này.

9. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng hợp tác của con người
• Giao tiếp với thuật toán: Cần biết cách trình bày nhu cầu và mục tiêu của
con người cho thuật toán hiểu, cũng như cách diễn giải và giải thích kết
quả do thuật toán tạo ra cho người khác. Nghiên cứu cho thấy chúng ta
thường mắc sai lầm khi nói chuyện với máy móc – ngay cả các công cụ AI
tiên tiến – như thể chúng là con người. Cần biết cách nói chuyện với máy
móc để phát huy thế mạnh của chúng. Ví dụ: thông qua “kỹ thuật viết lời
nhắc” hoặc tạo lời nhắc để gợi ra các phản hồi hiệu quả nhất từ hệ thống
AI, con người có thể dạy các mô hình AI tạo ra kết quả mong muốn cho các
nhiệm vụ cụ thể.

10. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng cạnh
tranh của con
người
Mọi người cũng cần trau dồi các kỹ năng và
khả năng hiểu con người là điều mà máy
móc không thể sao chép được — giúp họ
cạnh tranh hiệu quả với AI — chẳng hạn như
những kỹ năng bắt nguồn từ trí tuệ cảm xúc
(ví dụ: kỹ năng giao tiếp để tương tác với
các bên liên quan là con người), chiến lược
và quan điểm toàn diện, tư duy phản biện và
ra quyết định trực quan. Các kỹ năng này
gồm:

11. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng cạnh
tranh của con
người
• Trí tuệ cảm xúc: Khả năng nhận biết và suy nghĩ
về cảm xúc của chính mình trong bối cảnh
tương tác với thuật toán, cũng như hiểu và
truyền đạt các tác động về mặt cảm xúc của kết
quả do thuật toán tạo ra. Ví dụ: các nhân viên
chăm sóc khách hàng con người không chỉ dựa
vào các kịch bản và lời khuyên soạn trước hoặc
theo thời gian thực do các AI cung cấp mà thay
vào đó họ cá nhân hóa các giải pháp dựa trên
sự đồng cảm và sự thấu hiểu các yêu cầu hoặc
cảm xúc của khách hàng.

12. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng cạnh
tranh của
con người
• Tư duy toàn diện và chiến lược: Khả năng
xem xét bức tranh toàn cảnh và hiểu sự
phù hợp của kết quả thuật toán đối với
bối cảnh lớn hơn xung quanh một vấn đề
hoặc quyết định. Ví dụ : suy luận của thuật
toán có thể cung cấp thông tin cho các
nhà nghiên cứu bệnh học, nhưng họ vẫn
cần xem xét các yếu tố như tiền sử bệnh,
lối sống và sức khỏe tổng thể của bệnh
nhân để đưa ra chẩn đoán toàn diện dựa
trên thông tin đầy đủ.

13. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng
cạnh tranh
của con
người
• Sáng tạo và tư duy đột phá: Khả năng suy
nghĩ sáng tạo và sử dụng các thuật toán
theo những cách mới lạ và sáng tạo.Ví dụ,
các hệ thống AI được sử dụng để phân tích
dữ liệu khổng lồ về người tiêu dùng và xác
định các hình mẫu về sở thích và hành vi của
đối tượng mục tiêu, nhưng chính tư duy
sáng tạo của các nhà tiếp thị sẽ tạo ra một
thông điệp gây được tiếng vang với khán
giả.

14. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng
cạnh tranh
của con
người
• Tư duy phản biện và đạo đức: Khả năng
đánh giá một cách phản biện các suy luận
của máy, đồng thời hiểu được khía cạnh đạo
đức và trách nhiệm phù hợp đến việc sử
dụng thuật toán, bao gồm cả quyền riêng tư
và trách nhiệm giải trình. Khi AI tạo sinh như
ChatGPT ngày càng được tích hợp vào nhiều
sản phẩm khác nhau, các chuyên gia trong
các lĩnh vực kinh doanh khác nhau cần phải
làm việc cùng với các hệ thống này để liên
tục giải quyết thông tin sai lệch hoặc thiên
kiến mà các hệ thống này dễ mắc phải.

15. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng cạnh
tranh và hợp
tác của AI
• Không chỉ con người phải có được những khả
năng mới. Mặc dù các hệ thống AI đang nhanh
chóng mở rộng khả năng cạnh tranh với con
người, nhưng chúng vẫn cần cải thiện các kỹ
năng hợp tác để được các tổ chức áp dụng
rộng rãi. Đặc biệt, việc thiếu khả năng giải
thích vẫn là một thách thức trong việc ra các
quyết định có tính rủi ro cao, cản trở trách
nhiệm giải trình và tuân thủ các yêu cầu pháp
lý. Ví dụ: nếu quy trình ra quyết định của AI vẫn
chưa rõ ràng đối với các chuyên gia y tế, thì
điều đó sẽ cản trở việc áp dụng các hệ thống
này trong chăm sóc sức khỏe, ngay cả khi các
hệ thống này đưa ra các quyết định gần như
tối ưu.

16. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng hợp
tác của AI
Để làm việc hiệu quả với các đối tác là con người, hệ
thống AI cần các kỹ năng như sau:

17. RMIT Classification: Trusted
NLP (Natural Language Processing):
• Khả năng xử lý, phân tích, hiểu và bắt chước ngôn ngữ con người. Các
hệ thống như ChatGPT vượt trội trong việc tương tác với con người vì
chúng giúp mọi người dễ dàng đặt câu hỏi và thể hiện bản thân một cách
tự nhiên, bao gồm cả việc thể hiện cảm xúc như phấn khích, thất vọng
hoặc ngạc nhiên. Tuy nhiên, thực tế là những hệ thống này không có tri
giác. Các tình huống quá sức của AI cần được thực hiện bởi con người
hoặc với sự giám sát của con người. Ví dụ: AI có thể phân tích và tiết lộ
các mẫu trong dữ liệu chăm sóc sức khỏe, nhưng nó không thể thay thế
vai trò của bác sĩ trong việc cung cấp dịch vụ chăm sóc cá nhân cho bệnh
nhân.

18. RMIT Classification: Trusted
Khả năng giải thích:
• Khả năng cung cấp cho con người những giải thích rõ ràng và dễ hiểu về quá trình ra
quyết định và kết quả của nó. Tình trạng tù mù về quá trình AI học sâu tạo ra kết quả là
một thách thức đòi hỏi nhiều giải pháp, bao gồm xây dựng một “khung giải thích” để
giải quyết các rủi ro của “hộp đen AI” đối với các ngành và tổ chức cụ thể. Các giải
pháp công nghệ cũng cần bổ sung các công cụ giải thích để cung cấp các giải thích về
các quyết định và dự đoán của 'hệ thống' AI mà con người có thể hiểu, đặc biệt đối với
các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe và tài chính.

19. RMIT Classification: Trusted
Khả năng thích ứng và cá
nhân hóa:
• Khả năng học hỏi từ các tương tác trước đó và cá nhân
hóa các phản hồi dựa trên từng người dùng. Ví dụ, các trợ
lý thông minh cá nhân đang ngày càng trở nên quan trọng
trong việc giúp mọi người giải quyết tình trạng quá tải
thông tin. Bằng cách phân tích các hoạt động của người
dùng, những trợ lý này hợp tác với người lao động theo
cách cá nhân hóa, nâng cao năng suất của họ trong các lĩnh
vực như quản lý thời gian, tổ chức cuộc họp và hỗ trợ giao
tiếp.

20. RMIT Classification: Trusted
Nhận
thức về
bối
cảnh:
• Khả năng hiểu bối cảnh của các tương
tác và đưa ra phản hồi tương ứng. Ví
dụ : trong các trang web thương mại
điện tử, các chatbot hiểu ngữ cảnh có
thể phân tích các câu hỏi và lịch sử mua
hàng trước đây của người dùng để đưa
ra các giải pháp hoặc đề xuất phù hợp
hơn với nhu cầu của khách hàng.

21. RMIT Classification: Trusted
Kỹ năng cạnh tranh của AI
Các hệ thống AI tiếp tục thể hiện những lợi thế cạnh tranh độc đáo, ví dụ:
• Năng lực phân tích: Khả năng thực hiện các phép tính phức tạp, xử lý
lượng lớn dữ liệu và xác định các hình mẫu và mối quan hệ trong dữ
liệu. Ví dụ , các hệ thống AI đang làm tốt hơn việc phát hiện các giao dịch
gian lận trong bộ dữ liệu khổng lồ về các giao dịch thẻ tín dụng.

22. RMIT Classification: Trusted
Tính sáng
tạo:
• Khả năng tạo ra các kết quả đầu ra mới lạ
và độc đáo không chỉ đơn giản là sao
chép dữ liệu hiện có. Sử dụng các mô
hình lớn và mạng lưới thần kinh để phân
tích các mẫu, AI tạo sinh đang thay đổi
cách chúng ta tạo ra hình ảnh, văn bản và
thậm chí cả âm nhạc với nội dung và chất
lượng giống với các nội dung chuyên gia
con người tạo. Các hệ thống này tự động
tạo nội dung, cải thiện chất lượng nội
dung, tăng tính đa dạng của nội dung và
cung cấp nội dung được cá nhân hóa.

23. RMIT Classification: Trusted
Hiệu suất ở quy mô lớn:
• Khả năng mở rộng quy mô hoạt động một cách hiệu quả, xử lý một số
lượng lớn các giao dịch theo thời gian thực và hỗ trợ các ứng dụng quy
mô lớn mà không làm giảm hiệu suất. Ví dụ: các hệ thống AI đã thể hiện
khả năng vượt trội trong việc xử lý hàng nghìn ứng dụng thẻ tín
dụng theo thời gian thực hoặc giúp “ quản lý theo thuật toán ” cùng lúc
đối với hàng nghìn tài xế và hành khách của Uber, tạo ra các hoạt động
có cấu trúc và nhất quán ở quy mô chưa từng có.

24. RMIT Classification: Trusted
Đua và cạnh tranh với
máy móc
• Thách thức đối với các tổ chức đang cố gắng
xây dựng chiến lược sử dụng các công cụ AI
mới và nhiều công cụ hơn nằm ở việc thiết kế
các hệ thống tổ chức cân bằng được các kỹ
năng cạnh tranh và hợp tác của con người và
của AI. Các tổ chức tìm cách đạt được sự cân
bằng này nên xem xét những điều sau:

25. RMIT Classification: Trusted
Dân chủ hóa dữ liệu để thúc đẩy sự phát triển liên tục của
các kỹ năng cạnh tranh của con người và máy móc.
• Các hệ thống AI có thể tạo ra những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu ở quy mô lớn và phát
hiện các mẫu thường bị con người bỏ qua, nhưng việc biến khả năng cạnh tranh đó
thành tăng trưởng và tốc độ cho doanh nghiệp đòi hỏi kỹ năng tư duy chiến lược và
sáng tạo của con người. Để kích hoạt kiểu hợp tác này, các công ty nên dân chủ hóa
quyền truy cập dữ liệu ở tất cả các cấp trong tổ chức của họ. Gần như mọi vai trò trong
tổ chức của bạn nên sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để biết cách làm cho quy
trình làm việc hiệu quả hơn, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và cuối cùng là để hiểu
rõ hơn cách phục vụ khách hàng. Càng nhiều người dùng AI để sử dụng dữ liệu, thì
càng có nhiều khả năng nhân viên sẽ áp dụng và phát triển các kỹ năng cạnh tranh đặc
biệt của họ.

26. RMIT Classification: Trusted
Hợp tác con người với bên ngoài.
Một nghiên cứu gần đây của Deloitte cho thấy gần một nửa
(49%) lực lượng lao động truyền thống - nhân viên toàn
thời gian - đã cập nhật kỹ năng của họ vào thời điểm hơn
một năm trước hoặc chưa bao giờ tham gia phát triển kỹ
năng, trong khi 60% lực lượng lao động thay thế - được
định nghĩa là lao động tự do, những người làm việc tự do,
những người làm việc độc lập — đã cập nhật các kỹ năng
của họ trong vòng sáu tháng qua. Trên thực tế, 44% nhân
viên thay thế tại các tổ chức lớn có bằng sau đại học
theo nghiên cứu mới của Upwork .
1
Điều này có thể là do thực tế là hầu hết các bộ kỹ năng kỹ
thuật, theo nghiên cứu của IBM, trải qua chu kỳ trong đó
50% kiến thức và kỹ năng của họ bị lỗi thời sau 2,5 năm. Và,
theo cơ sở dữ liệu của Upwork, các kỹ năng được yêu cầu
hàng đầu là kỹ thuật và liên quan đến phát triển web, di
động và phần mềm. Nếu tổ chức của bạn đang gặp khó
khăn trong việc theo kịp các kỹ năng hợp tác của con người
để làm việc cùng với máy móc, thì có lẽ đã đến lúc tham gia
vào một hệ sinh thái kỹ năng rộng lớn hơn bên ngoài tổ
chức của bạn.
2

27. RMIT Classification: Trusted
Đừng để vị trí
địa lý giới hạn
các kỹ năng
mà công ty
bạn đang
tuyển dụng.
• Đại dịch đã mở ra một kỷ nguyên mới của
việc làm khi nhiều tổ chức nhận thấy rằng
công việc có thể được thực hiện từ xa. Công
việc kỹ thuật có thể được thực hiện ở hầu
hết mọi nơi trên thế giới vì máy móc phần
lớn đã khiến địa lý trở nên không còn quan
trọng đối với việc tìm kiếm các kỹ năng bạn
cần để hợp tác với máy móc. Kích hoạt các
chiến lược làm việc từ xa sẽ đảm bảo tổ
chức của bạn được trang bị để nắm bắt bối
cảnh nhân tài luôn thay đổi và giúp bạn
giành chiến thắng trong cuộc đua vừa hợp
tác vừa cạnh tranh với máy móc.

28. RMIT Classification: Trusted
Kết luận
• Bằng cách cân đối đầu tư các những kỹ năng này, các tổ chức có thể gặt hái những lợi ích từ
vòng lặp bất tận giữa các kỹ năng cạnh tranh của AI và của con người. Trong sự cân bằng này,
con người có thể hướng tới “sự hợp tác” theo đó các bên vừa hợp tác vừa cạnh tranh. Trong
mối quan hệ như vậy với các hệ thống AI, con người có thể tận dụng cả mối quan hệ hợp tác
với máy móc và lợi thế cạnh tranh của chính họ so với máy móc. Mối quan hệ này giúp chứng
minh họ không thể bị thay thế trong bối cảnh các thuật toán ngày càng hoạt động với tư cách
là thành viên nhóm hoặc thậm chí là người quản lý (tức là quản lý dựa trên thuật toán).
• Công thức được cung cấp ở đây giúp định hình tương lai của việc học tập và phát triển kỹ
năng, bằng cách nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tập trung vào các kỹ năng mang lại cho
con người lợi thế cạnh tranh so với máy móc, thay vì những kỹ năng mà chúng ta đã thua máy
móc. Ví dụ: việc sử dụng máy tính và công cụ kiểm tra chính tả không còn là lợi thế của chúng
ta khi chúng ta đã phó mặc những nhiệm vụ này cho công nghệ từ lâu.

29. RMIT Classification: Trusted
www.facebook.com/cung.AI.VN
https://youtube.com/@Insight-AI