Công cụ AI làm giảm năng suất của nhà phát triển 19%, thúc đẩy sự kiệt sức

AI tạo ra khối lượng công việc gấp 10 lần, không phải sự nhàn rỗi

Câu chuyện về việc AI giải phóng những người lao động cổ trắng đang bị thách thức bởi thực tế trên thực địa về "sự mệt mỏi với AI", một thuật ngữ do kỹ sư phần mềm Siddhant Khare của Ona đặt ra. Ông lập luận rằng trong khi AI đã tăng đáng kể tốc độ tạo nội dung như mã và tài liệu, nó đã thất bại trong việc tự động hóa quy trình xác minh quan trọng. Điều này đã biến nhân viên thành những nút thắt cổ chai về đảm bảo chất lượng, buộc họ phải quản lý một lượng lớn đầu ra do AI tạo ra.

Khare lưu ý rằng vấn đề mang tính cấu trúc. Là người duy trì dự án nguồn mở, khối lượng công việc của ông đã tăng vọt từ việc xem xét 20-25 yêu cầu kéo mã mỗi tuần lên hơn 100 sau khi áp dụng các trợ lý mã hóa AI. Khả năng của con người để kiểm toán và xác thực đầu ra này vẫn là hạn chế cốt lõi, dẫn đến điều mà Khare mô tả là khối lượng công việc "gấp 10 lần so với trước đây". Động thái này biến các chuyên gia có kỹ năng thành người đánh giá, dẫn đến sự kiệt sức và giảm sự hài lòng trong công việc.

Nghiên cứu cho thấy công cụ AI thực sự làm giảm năng suất 19%

Dữ liệu cứng đang bắt đầu hỗ trợ bằng chứng giai thoại về sự mệt mỏi với AI, đặt ra nghi ngờ về lợi ích kinh tế tức thời của công nghệ. Một thử nghiệm có kiểm soát của công ty đánh giá mô hình METR đã đưa ra một kết quả đáng kinh ngạc: các nhà phát triển sử dụng công cụ lập trình AI kém hiệu quả hơn 19% so với những người đồng cấp của họ. Mặc dù những người tham gia cảm thấy chủ quan nhanh hơn 24%, nhưng sản lượng thực tế của họ lại giảm, làm nổi bật một khoảng cách nguy hiểm giữa hiệu quả được cảm nhận và hiệu quả thực tế.

Những phát hiện này được bổ sung bởi một nghiên cứu lớn hơn từ nền tảng phân tích DX, bao gồm hơn 120.000 nhà phát triển tại 450 công ty. Nó phát hiện ra rằng mặc dù 93% nhà phát triển sử dụng công cụ AI, nhưng mức tăng hiệu quả trong thế giới thực chỉ là một mức khiêm tốn 10%, một con số nhanh chóng chững lại. Nghiên cứu từ Harvard Business Review tiếp tục xác nhận rằng trong khi AI tăng tốc công việc, nó cũng làm tăng mệt mỏi về nhận thức và kiệt sức, cuối cùng dẫn đến chất lượng công việc thấp hơn và việc ra quyết định suy yếu.

Phán đoán, không phải đầu ra, trở thành giá trị nhân viên cốt lõi

Sự trỗi dậy của AI đang buộc một sự thay đổi cơ bản trong cách đo lường giá trị nhân viên. Theo Khare, kỹ năng quan trọng nhất không còn là tốc độ thực hiện mà là chất lượng phán đoán. Nhân viên có giá trị nhất là người có thể phân biệt liệu một giải pháp do AI tạo ra có phù hợp, logic và an toàn hay không, một khả năng được xây dựng dựa trên kinh nghiệm sâu sắc trong ngành chứ không phải kỹ thuật nhắc nhở.

Thực tế mới này tạo ra một vị thế khó khăn cho các nhà lãnh đạo và nhà đầu tư doanh nghiệp. Một cuộc khảo sát của Teneo cho thấy 68% CEO có kế hoạch tăng gấp đôi đầu tư vào AI vào năm 2026, ngay cả khi hầu hết các dự án vẫn chưa có lợi nhuận. Chi tiêu mạnh mẽ này, được minh họa bằng kế hoạch của Alphabet nhằm tăng gấp đôi chi phí vốn liên quan đến AI, đã khiến các nhà đầu tư lo lắng về tác động đến dòng tiền tự do. Thêm vào thách thức, nhu cầu của người tiêu dùng yếu, với một báo cáo của Circana vào tháng 1 năm 2026 cho thấy 7/10 người tiêu dùng không muốn hoặc không thấy cần AI trên thiết bị của họ, báo hiệu một sự ngắt kết nối tiềm năng giữa chiến lược doanh nghiệp và sự chấp nhận của thị trường.