Bản tin AI 07: Việc này nên để AI làm hay con người làm?

Trong thời đại AI trở thành “trợ lý siêu tốc”, có một câu hỏi chúng ta phải tự hỏi mỗi ngày:
“Việc này nên để AI làm, hay chính mình làm?”

Và đây là 3 nguyên tắc quan trọng, kèm theo lý do rõ ràng để bạn phân biệt.

✅ 1. Việc lặp đi lặp lại → AI làm. Việc cần cân nhắc, quyết định → con người làm.

📌 Lý do: AI xử lý cực nhanh những mẫu công việc có logic rõ ràng, có thể mô phỏng bằng dữ liệu quá khứ. Nhưng AI không có nhận thức về trách nhiệm, hậu quả hay chiến lược — nó không biết điều gì là “phù hợp” hay “đúng thời điểm”.

Ví dụ thực tế tại Kaopiz:

• Dùng ChatGPT để soạn sẵn bản nháp email onboarding cho nhân sự mới → Tiết kiệm 80% thời gian.
• Nhưng chọn lời chào, cách viết cho phù hợp với văn hóa từng phòng ban → Bạn phải là người chỉnh sửa cuối cùng.

✅ 2. Việc cần tốc độ xử lý dữ liệu → AI làm. Việc cần cảm nhận bối cảnh → con người làm.

📌 Lý do: AI có thể đọc hàng ngàn dòng dữ liệu trong vài giây, nhưng không hiểu ngữ cảnh công ty, mối quan hệ nội bộ hay kỳ vọng ngầm từ khách hàng. Nó “đoán” dựa trên mẫu, không “cảm” được như con người.

Ví dụ thực tế tại Kaopiz:

• BrSE dùng Claude tổng hợp phản hồi khách hàng từ 20 email → Rút ngắn 30 phút xuống còn 3 phút.
• Nhưng xác định ý nào là ưu tiên, hay cần báo cáo cấp trên → Cần bạn phân tích ngữ cảnh và hiểu khách hàng.

✅ 3. Việc kỹ thuật rõ ràng → AI làm tốt. Việc nhiều biến số, tùy biến cao → con người kiểm soát.

📌 Lý do: Với những tác vụ rõ yêu cầu đầu vào – đầu ra, AI có thể viết code, tạo test case cực nhanh. Nhưng nếu bài toán có nhiều cách giải, cần cân nhắc trade-off kỹ thuật, hoặc liên quan đến yêu cầu đặc thù khách hàng, thì AI chưa đủ “khôn” để lựa chọn phương án tốt nhất.

Ví dụ thực tế tại Kaopiz:

• Dev dùng Copilot viết API CRUD với Laravel → Tăng tốc độ dev lên 2–3 lần.
• Nhưng với API xử lý business logic cho khách hàng Nhật – phải kiểm tra kỹ, vì Copilot không hiểu domain logic, luật nghiệp vụ nội bộ của từng dự án.

🎯 Tóm lại:

“AI là trợ lý tăng tốc – nhưng bạn vẫn là người chịu trách nhiệm.”
“Biết giao gì cho AI và giữ gì cho mình – đó mới là cách dùng AI thông minh.”