Tôi gia nhập Synnex FPT cuối năm 2022, sau một thời gian từng làm việc tại FPT Retail rồi rời đi và cuối cùng quay trở lại FPT. Với tôi, đây vẫn là môi trường mình có thể vừa làm việc, vừa học hỏi, lại có những đồng nghiệp khiến mình cảm thấy gắn bó. Hiện tôi làm nhiệm vụ đào tạo bán hàng mảng Apple Business & Education (B&E) tại Synnex FPT. Công việc đào tạo, truyền đạt kiến thức sản phẩm cho đội ngũ và đối tác khiến chuyện học với tôi gần như là việc phải làm mỗi ngày. Mình phải liên tục cập nhật thì mới có cái để chia sẻ lại cho người khác.
AI làm phần việc thô, tôi giữ phần quyết định
Cũng từ thói quen đó, AI bước vào công việc của tôi khá tự nhiên. Những việc tôi dùng AI nhiều nhất không quá phức tạp: soạn và chỉnh sửa email, văn bản; tóm tắt tài liệu dài; viết và sửa lỗi code; dịch thuật; lên ý tưởng hay làm nháp báo cáo. ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot và những trợ lý AI tích hợp trong các công cụ làm việc đều có thể trở thành một "trợ lý" khi mình biết cách giao việc. Có lúc tôi đưa cho AI một đoạn văn cần chỉnh sửa, một file excel cần phân tích, log lỗi khi debug (sửa lỗi), biên bản họp cần tóm tắt hoặc một dàn ý cần triển khai. Càng cung cấp đúng bối cảnh, kết quả càng sát với nhu cầu.
Điều AI thay đổi rõ nhất với tôi là tốc độ. Những việc giấy tờ, tổng hợp, soạn thảo trước đây mất khá nhiều thời gian nay được rút ngắn đáng kể. Nhờ vậy, tôi có thêm thời gian để gặp gỡ, trao đổi và hiểu khách hàng. Tôi cũng tự tin hơn khi nhận những nhiệm vụ khó, bởi biết mình có thêm một công cụ hỗ trợ. Nhưng AI chỉ thực sự hữu ích khi người dùng biết mình đang muốn gì. Tôi xem AI như một trợ lý rất chăm: có thể làm phần việc thô rất nhanh, nhưng phần quyết định vẫn là mình. Tôi vẫn phải đọc lại, kiểm chứng và chịu trách nhiệm với kết quả cuối cùng.
AI cần bối cảnh, không cần danh tính
Càng sử dụng nhiều, tôi càng nhận ra một nghịch lý: AI càng tiện thì người dùng càng dễ bỏ qua một bước tưởng như rất nhỏ - kiểm tra xem thứ mình sắp đưa vào AI có thực sự nên được đưa vào hay không. Cần AI phân tích một file thì phản xạ tự nhiên có thể là đưa cả file. Cần sửa code thì copy nguyên đoạn code. Muốn tóm tắt tài liệu thì tải thẳng tài liệu lên. Mục tiêu rất đơn giản: có kết quả nhanh nhất.
Tôi cũng từng chứng kiến chính sự tiện lợi đó dẫn đến một tình huống đáng nhớ trong nhóm. Đó là khoảng thời gian đầu khi tiếp xúc với các công cụ AI. Một lần cuối tháng, cả đội phải gấp rút hoàn thành báo cáo tổng hợp cho khách hàng. Thời hạn khá sát. Vì muốn xử lý nhanh, một bạn đồng nghiệp copy nguyên file excel để nhờ tóm tắt và phân loại. Tôi ngồi ngay bên cạnh và nhìn thấy màn hình nên bảo bạn dừng lại ngay. Chúng tôi lập tức xử lý bằng cách xóa đoạn chat và vào phần cài đặt để tắt tính năng lưu lịch sử, sử dụng dữ liệu cho huấn luyện. May mắn là sự việc được phát hiện trong chưa đầy một phút và chưa phát sinh thêm vấn đề.
Điều khiến tôi nhớ nhất không phải sự cố, mà là bài học sau đó. Cả nhóm thống nhất trước khi đưa bất kỳ file nào vào AI phải ẩn danh dữ liệu: tên thật được thay bằng "khách hàng A, B, C", số điện thoại, mã hợp đồng và những thông tin nhận dạng được loại bỏ, chỉ giữ lại phần thực sự cần thiết cho việc phân tích. Từ đó, "gấp" không còn là lý do để bỏ qua bước này.
Sau tình huống ấy, tôi nhìn việc đưa dữ liệu vào AI theo một cách khác. Nếu chỉ hỏi AI cách viết một hàm, cách diễn đạt một câu hay tư duy một ý tưởng chung, vấn đề khá đơn giản. Nhưng nếu đó là dữ liệu khách hàng, dữ liệu tài chính, bí mật kinh doanh, thông tin cá nhân hoặc dữ liệu mà công ty có nghĩa vụ bảo mật thì cần dừng lại. Theo tôi, nguyên tắc khá rõ: AI cần đủ bối cảnh để giúp mình, nhưng không cần danh tính thật của dữ liệu.
Tôi vẫn dùng AI nhưng tỉnh táo
Vì vậy, nếu phải xử lý tài liệu khách hàng trong lúc gấp, tôi không nghĩ mình phải lựa chọn giữa nhanh và an toàn. Có thể làm cả hai nếu biết tách phần nhạy cảm ra khỏi bài toán. Tôi có thể ẩn danh dữ liệu trước, chỉ đưa cho AI phần khung cần xử lý rồi tự điền thông tin thật sau. Nếu công ty có công cụ AI nội bộ hoặc phiên bản doanh nghiệp (enterprise) đã được phê duyệt, đó sẽ là lựa chọn ưu tiên.
Tại Synnex FPT, Ban Chuyển đổi số đã xây dựng cơ chế quản lý AI tập trung theo mô hình LLM Gateway/Proxy, trong đó các yêu cầu gửi tới công cụ AI được đi qua một lớp kiểm soát và ghi nhận log. Trên luồng dữ liệu này, một công cụ AI khác được sử dụng để quét, phát hiện những dấu hiệu cho thấy nội dung trao đổi có khả năng vi phạm chính sách. Cách làm này giúp việc bảo mật không hoàn toàn phụ thuộc vào khả năng tự nhận biết của từng người dùng, mà tạo thêm một lớp giám sát ngay trong quá trình sử dụng AI.
AI đã thay đổi cách tôi làm việc. Tôi làm nhanh hơn, có thêm thời gian cho những công việc quan trọng hơn và cũng tự tin hơn khi tiếp cận những nhiệm vụ mới. Nhưng sau lần nhìn thấy nguyên danh sách khách hàng xuất hiện trên màn hình ChatGPT, tôi càng hiểu rằng sử dụng AI hiệu quả không có nghĩa là đưa càng nhiều việc cho AI càng tốt. AI có thể làm phần thô, đưa ra nhiều phương án và giúp mình tiết kiệm hàng giờ làm việc. Nhưng dữ liệu nào được đưa vào, câu trả lời nào được tin và quyết định cuối cùng ra sao vẫn là việc của con người.
Với tôi, cách sử dụng AI đơn giản nhất là: hãy để AI giúp mình làm nhanh hơn, nhưng đừng để sự tiện lợi khiến mình ngừng suy nghĩ. Đôi khi, chỉ cần dừng lại một nhịp trước khi bấm Enter, mình đã có thể tránh được một rắc rối rất lớn.
Lê Đỗ Quốc Hưng | Synnex FPT
Ý kiến
()