AI có làm bạn trẻ mất việc?

Một người bạn tôi đang tuyển nhân viên kiểm thử phần mềm, thường gọi là tester. Công việc của họ, nói giản dị, là tìm ra những chỗ sản phẩm có thể trục trặc trước khi khách hàng phát hiện.

Đề kiểm tra đầu vào không phức tạp: “Bạn có hai tiếng để kiểm tra trang web này. Hãy làm những gì có thể để bảo đảm sản phẩm gửi đến khách hàng đạt chất lượng tốt nhất”.

Công ty đã dùng dạng đề ấy trong nhiều đợt tuyển dụng. Trước đây, mỗi đợt thường chọn được năm, bảy người vào vòng phỏng vấn. Bài làm có thể chưa hoàn chỉnh, nhưng qua đó, nhà tuyển dụng nhận ra ai biết quan sát, biết đặt câu hỏi và có tố chất phù hợp với nghề.

Lần này, mọi chuyện khác hẳn. Công ty bỏ 5 triệu đồng đăng tin, nhận về hàng trăm hồ sơ. Nhiều bài làm được trình bày rất chuyên nghiệp: cấu trúc rõ, thuật ngữ, quy trình chuẩn. Có bài đọc qua tưởng như được viết bởi một tester nhiều năm kinh nghiệm. Thế nhưng, theo người bạn tôi, công ty không chọn được ứng viên nào để phỏng vấn.

Cô nói nửa đùa, nửa thật: “AI làm tôi mất toi 5 triệu đồng”.

Nói thế có phần oan cho AI.

Chưa có căn cứ để khẳng định tất cả ứng viên đều dùng trí tuệ nhân tạo. Cũng chưa thể nói công cụ này đã lấy mất cơ hội việc làm của họ. Điều đáng bàn nằm ở khoảng cách giữa một bài viết tròn trịa và năng lực, nhân sự thực sự mà nhà tuyển dụng đang muốn tìm kiếm.

Cô kể, đề bài yêu cầu kiểm tra một trang web cụ thể trong hai tiếng. Nhà tuyển dụng muốn biết ứng viên đã bấm vào đâu, nhìn thấy điều gì, nghi ngờ chỗ nào và sắp xếp công việc ra sao khi thời gian có hạn. Không ai có thể kiểm tra hết mọi thứ trong hai tiếng. Vì vậy, lựa chọn việc cần làm trước đã là một phần của bài kiểm tra.

Một người biết dùng AI chưa chắc đã biết làm việc. Nhưng người biết làm việc và sử dụng tốt AI hiệu suất chắc chắn sẽ cao hơn. (Ảnh minh họa)

Tuy nhiên, nhiều bài nộp lại giống một bản hướng dẫn tổng quát về nghề kiểm thử phần mềm. Nào là xác định phạm vi, lập kế hoạch, kiểm tra chức năng, đánh giá giao diện, xem xét hiệu năng, bảo mật, khả năng tương thích… Món nào cũng có, bày biện khá đủ. Chỉ khó tìm thấy dấu vết của “một con người” đã thực sự ngồi trước trang web, thao tác trên đó và va vào những vấn đề cụ thể. Một tester giỏi không được nhận diện bằng số lượng thuật ngữ người ấy sử dụng. Năng lực của họ hiện ra qua một nút bấm đặt chưa hợp lý, một câu thông báo dễ gây hiểu nhầm, một đường dẫn có biểu hiện bất thường hay một thao tác tưởng vô hại nhưng có thể làm mất dữ liệu. Quan trọng hơn, họ phải giải thích được vì sao lỗi này đáng xử lý trước lỗi kia.

AI có thể đưa ra một danh sách rất nhanh. Nhà tuyển dụng lại cần một đôi mắt biết quan sát và một bộ óc biết lựa chọn - một dấu vết rất “người”.

Đây có lẽ là nghịch lý đáng suy nghĩ của tuyển dụng trong thời đại AI. Công cụ giúp bài làm đẹp hơn, nhanh hơn và có vẻ hiểu biết hơn. Nhưng sự tròn trịa ấy đôi khi che khuất con người phía sau. Đọc hết một bản trình bày dài, người chấm vẫn không biết ứng viên đã thấy gì, nghĩ gì và tự quyết định điều gì.

Bài làm có thể rất đúng. Người làm bài lại “sai sai”.

Không biết sử dụng AI dần trở thành một bất lợi trong nhiều công việc. Người từ chối công cụ mới có thể chậm hơn đồng nghiệp, tốn thêm thời gian và bỏ lỡ những cách làm hiệu quả. Nhưng biết đặt câu hỏi cho AI, tóm tắt tài liệu hay dựng một khung công việc mới chỉ là bước đầu.

Sự cẩn thận không tự xuất hiện trong một câu lệnh. Tính tò mò nghề nghiệp cũng không hình thành chỉ vì người dùng yêu cầu máy “hãy suy nghĩ như một chuyên gia 20 năm kinh nghiệm”. AI có thể tạo ra văn bản đúng vai, đúng cấu trúc. Nó không thể trao cho người sử dụng 20 năm trải nghiệm sau một lần nhấn phím.

Dùng AI để xây dựng kế hoạch kiểm thử không có gì sai. Vấn đề chỉ xuất hiện nếu người làm bài coi bản kế hoạch ấy là kết quả cuối cùng, sửa vài câu rồi gửi đi. AI có thể giúp dựng chiếc thang. Người sử dụng vẫn phải tự trèo lên để nhìn xem phía bên kia bức tường có gì. Song câu chuyện này không chỉ đặt câu hỏi cho ứng viên. Nó cũng buộc nhà tuyển dụng nhìn lại cách tuyển người.

Khi AI đã phổ biến, những đề bài thiên về lý thuyết và quy trình sẽ ngày càng khó phân loại năng lực. Một câu hỏi chưa đủ rõ về yêu cầu đầu ra cũng có thể khiến ứng viên lựa chọn cách trả lời an toàn, đầy đủ nhưng chung chung. Nếu doanh nghiệp không nói rõ ứng viên được phép dùng AI đến đâu, chấm theo tiêu chí nào, người chấm cũng dễ suy diễn từ một văn bản bóng bẩy rồi vội quy kết người viết đã giao toàn bộ công việc cho máy.

Nhà tuyển dụng cần thiết kế bài kiểm tra gần với công việc thật hơn. Ứng viên đã kiểm tra phần nào? Vì sao chọn việc ấy trước? Lỗi nào đáng lo nhất? Nếu chỉ còn 15 phút, họ sẽ bỏ phần nào? Chi tiết nào khiến họ nghi ngờ? Họ đã dùng AI ở công đoạn nào và kiểm chứng kết quả ra sao?

Một vòng trình bày trực tiếp, yêu cầu ứng viên bảo vệ từng lựa chọn, có lẽ sẽ cho kết quả đáng tin cậy hơn việc chỉ đọc văn bản. Khi ấy, AI không còn là tấm màn có thể che năng lực. Nó trở về đúng vị trí của một công cụ. Điều cần đo không phải khả năng làm việc thiếu công cụ, mà là khả năng sử dụng công cụ trong khi vẫn giữ quyền phán đoán.

Một người biết dùng AI chưa chắc đã biết làm việc. Nhưng người biết làm việc và sử dụng tốt AI hiệu suất chắc chắn sẽ cao hơn.

Ranh giới nằm ở chỗ ai điều khiển ai.

Nếu con người xác định vấn đề, yêu cầu AI hỗ trợ, kiểm tra lại kết quả rồi tự đưa ra quyết định, công cụ tạo thêm năng suất. Nếu giao luôn phần quan sát và suy nghĩ cho máy, người dùng có thể nhận về một câu trả lời đẹp mà không tiến gần hơn đến bản chất công việc.

Trong thời đại ai cũng có thể tạo ra một văn bản tròn trịa, lợi thế đôi khi nằm ở một phát hiện riêng, một câu hỏi, một quyết định không khuôn mẫu. Những thứ ấy có thể chưa bóng bẩy. Nhưng chúng mang dấu vân tay của người làm, mà dấu vân tay mới là độc bản.

AI chưa chắc khiến bạn trẻ mất việc. Công ty cô bạn tôi vẫn tiếp tục đăng tuyển, tự nâng thêm các tiêu chí để sàng lọc. Vấn đề vẫn nằm ở các ứng viên trẻ, ứng xử như thế nào khi có AI.

Cơ hội có thể mất đi khi một người dùng AI để né tránh phần việc quan trọng nhất: tự mình quan sát, hoài nghi và chịu trách nhiệm về điều đã chọn.