Rất nhiều nhân viên văn phòng đang tự trấn an mình bằng một câu hỏi sai. Họ cứ hỏi liệu AI có làm được trọn vẹn công việc của họ không. Đó không phải ngưỡng mà sếp của họ dùng để cân nhắc. Câu hỏi thực sự là liệu kết quả công việc có thể được tạo ra đủ rẻ, và kiểm tra đủ rẻ, đến mức vị trí đó bắt đầu trông đắt đỏ hay không. Vấn đề không phải là AI có làm hết được việc của chúng ta hay không, mà là "nó có thể tăng tốc đủ lâu để chỉ cần một nửa team của tôi hay không?". Bởi vì câu trả lời cho điều đó, đáng tiếc thay, là có.
Điều đó quan trọng vì phần lớn công việc văn phòng vốn đã được giao ra dưới dạng có thể review được. Một market note, một bản draft, một lượt soát tài liệu, một bản tóm tắt research. Một bộ slide. Một bản sửa code thường lệ với tiêu chí nghiệm thu rõ ràng. Phần việc tay chân đứng sau những kết quả đó có thể vẫn là thật, nhưng sản phẩm hoàn thiện thường đủ dễ đọc để một người cấp cao hơn có thể soi nó, sửa những lỗi rành rành, mà vẫn tốn ít hơn chi phí nhân công đầy đủ như trước.
Đó là cơ chế mà người ta không muốn nhìn thẳng vào. AI không cần phải thay thế lòng tin, óc phán đoán hay ngữ cảnh cùng một lúc. Nó chỉ cần làm cho đủ phần bản nháp đầu tiên trở nên có thể tạo ra bằng máy, để một người review giám sát được thứ mà trước đây cần nhiều người làm từ con số không. Trên thực tế, điều đó có nghĩa là ít analyst hơn, ít người điều phối hơn, ít junior writer hơn, ít junior coder làm phần dọn dẹp hơn, và nhiều áp lực hơn lên những người còn lại trong việc thẩm định output của máy thay vì tự tay viết ra từng dòng.
Bạn đã có thể thấy mô típ này trong quy trình làm việc thường ngày. Một quản lý trước đây cần một analyst để thu thập tài liệu nguồn, viết bản memo nội bộ, và định hình đề xuất đầu tiên. Giờ analyst đó có thể vẫn còn, nhưng nhiều khả năng phục vụ được nhiều quản lý cùng lúc. Hoặc một quản lý cần ít analyst hơn. Điều tương tự cũng xảy ra trong code review. Con người vẫn quan trọng, đôi khi rất quan trọng, nhưng con người bị kéo lên trên, vào phần thẩm định, các edge case và trách nhiệm, còn bản nháp đầu tiên giá rẻ thì được tạo ra ở chỗ khác.
Đó là lý do công việc văn phòng dễ bị tổn thương hơn người ta muốn thừa nhận. Là vì công việc thông tin trước đây vốn đắt. Tổ chức buộc phải trả tiền cho con người làm bản nháp đầu tiên vì không có cách nào khác để có được nó. Một khi bản nháp đầu tiên trở nên rẻ, giá trị của vị trí đó bị đánh giá khắt khe hơn. Vai trò không còn được định giá quanh việc tạo ra ngôn ngữ được tổ chức mạch lạc nữa. Nó được định giá quanh quyền sở hữu, sự kiểm chứng và hậu quả.
Sự đối lập với nghệ thuật và những công việc khó đặc tả khác nên giữ trong phạm vi hẹp. Một tác phẩm hình ảnh tốt vẫn khó mô tả chính xác và khó kiểm chứng một cách rẻ tiền hơn so với văn bản, logic của bảng tính, hay những thay đổi code thường lệ. Điều đó không khiến công việc sáng tạo miễn nhiễm. Nó chỉ có nghĩa là logic nén lại mạnh nhất ở nơi thành công dễ mô tả và thất bại thì rẻ để soi ra.
Công việc trụ lại tốt hơn thì nằm gần hiện thực hơn. Nó sở hữu hệ thống, ký duyệt cho kết quả, gánh hậu quả, và xử lý những ngữ cảnh lộn xộn không vừa vặn gọn gàng trong một hàng đợi review. Khó mà nén được công việc của người phải kiểm chứng một hệ thống vật lý, xử lý một xung đột với khách hàng đang diễn ra, chịu trách nhiệm cho một sự cố ngừng dịch vụ, hay ra một quyết định khi đầu vào không đầy đủ và cái giá của sai lầm là thật. Nếu có thì nó còn làm cho những điểm nghẽn con người còn lại đó lộ ra rõ hơn. Ví dụ với kỹ sư, nó giảm mạnh chi phí viết code (kể cả thiết kế), trong khi tăng giá trị của những người có thể thích nghi và đưa một thứ gì đó tới đích. Là một người làm trọn gói, một người có thể lấy một ý tưởng hay một tính năng và bóc tách nó ra thành nhiều thành phần, rồi có thể sắp xếp ưu tiên và thực thi chúng, đó mới là điều mà kỹ thuật phần mềm hướng tới bây giờ. Nhiều khả năng bạn sẽ không còn code nhiều nữa, nhất là khi AI càng ngày càng giỏi việc đó. Nhưng bạn sẽ cần hiểu các pattern, các thiết kế, công cụ... và ghép tất cả lại với nhau.
Đúng, AI một mình sẽ không xây được gì cả. Nhưng một người dùng AI sẽ xây được thứ mà trước đây cần một team 10 người mới làm. Vậy nên, với 9 người kia, bạn hoàn toàn có thể nói rằng AI đang thay thế họ.