Đọc hàng chục email, tổng hợp số liệu từ Excel, viết báo cáo rồi chuyển những nội dung quan trọng thành PowerPoint là công việc quen thuộc với dân văn phòng.
AI tạo sinh vài năm qua đã giúp rút ngắn nhiều thao tác trong số đó. Nhưng phần lớn vẫn theo cách: người dùng đặt câu hỏi, AI trả lời; yêu cầu một đoạn văn, AI viết; nhờ tóm tắt tài liệu, AI đưa ra bản tóm tắt. Sau mỗi bước, con người vẫn phải tiếp tục phần việc còn lại.
Copilot mới mà Microsoft vừa giới thiệu cho thấy mô hình này đang thay đổi.
Thay vì chỉ cung cấp một chatbot hỗ trợ trong các phần mềm văn phòng, Microsoft đang hướng Copilot tới khả năng tiếp nhận mục tiêu, tự chia nhỏ nhiệm vụ và thực hiện nhiều bước liên tiếp trên hệ sinh thái Microsoft 365.
Với người làm văn phòng, khác biệt có thể hiểu khá đơn giản: từ nhờ AI hỗ trợ từng việc sang giao cho AI cả một đầu việc.
Từ hỗ trợ thao tác đến thực hiện một quy trình
Một báo cáo quý là ví dụ điển hình. Để hoàn thành, nhân viên có thể phải lấy số liệu từ nhiều bảng Excel, so sánh với các kỳ trước, viết nhận xét, lập báo cáo rồi chuẩn bị slide trình bày.
Ở thế hệ AI trước, từng công đoạn có thể được hỗ trợ riêng. Copilot mới hướng tới xử lý cả chuỗi công việc đó trong một yêu cầu, từ tìm tài liệu, xử lý thông tin đến tạo hoặc cập nhật Word, Excel, PowerPoint.
Điểm đáng chú ý vì thế không nằm ở việc AI viết thêm được một loại văn bản mới, mà ở khả năng kết nối nhiều công đoạn vốn trước đây do con người phải tự chuyển qua lại giữa các ứng dụng.
Lợi thế này đặc biệt rõ với những tổ chức đã sử dụng sâu Outlook, Teams, Word, Excel, PowerPoint, OneDrive hay SharePoint. Khi dữ liệu được kết nối và phân quyền phù hợp, AI có thể tiếp cận không chỉ một câu lệnh, mà cả bối cảnh công việc liên quan.
Nói cách khác, giá trị của AI văn phòng đang dịch chuyển từ khả năng “tạo nội dung” sang khả năng “thực hiện công việc”.
Những kỹ năng từng cần chuyên môn đang được phổ thông hóa
Sự thay đổi cũng có thể làm giảm khoảng cách kỹ năng trong một số công việc văn phòng.
Excel lâu nay là ví dụ rõ nhất. Người dùng cơ bản có thể nhập liệu và thực hiện những phép tính đơn giản, nhưng để phân tích dữ liệu, xây dựng công thức phức tạp hay lập dashboard thường cần kỹ năng cao hơn.
AI cho phép người dùng mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, thay vì phải biết chính xác công thức hoặc thao tác cần thực hiện. Điều này có thể giúp nhiều công việc phân tích dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn.
Một hướng khác là khả năng tạo các công cụ nhỏ mà không cần biết lập trình.
Trong nhiều cơ quan, doanh nghiệp, không ít công việc vẫn được quản lý bằng những bảng Excel ngày càng phức tạp chỉ vì nhu cầu chưa đủ lớn để đầu tư một phần mềm riêng. Quản lý đầu việc, theo dõi hợp đồng, giám sát tiến độ hay tổng hợp báo cáo là những ví dụ phổ biến.
Nếu người dùng có thể mô tả nhu cầu bằng ngôn ngữ thông thường và để AI tạo ra một công cụ phù hợp, khoảng cách giữa nhu cầu nghiệp vụ và khả năng số hóa có thể được thu hẹp đáng kể.
Tuy nhiên, một số năng lực mới của Copilot vẫn đang được Microsoft triển khai từng bước và chưa phổ biến tới mọi người dùng.
Khi AI tiếp tục làm việc sau khi con người rời máy
Một thay đổi lớn hơn nằm ở mô hình “tác nhân AI” - những hệ thống có thể được giao mục tiêu và tiếp tục theo dõi công việc trong một khoảng thời gian dài hơn.
Khác với chatbot chỉ phản hồi sau mỗi câu lệnh, tác nhân AI có thể duy trì nhiệm vụ, ghi nhớ trạng thái và tiếp tục xử lý công việc trên môi trường đám mây trong phạm vi được cấp quyền.
Điều này mở ra khả năng AI theo dõi tiến độ, cập nhật thông tin hoặc thực hiện những nhiệm vụ định kỳ mà không cần con người liên tục quay lại nhập lệnh.
Nếu mô hình này vận hành hiệu quả, ranh giới giữa “phần mềm để con người sử dụng” và “phần mềm được giao nhiệm vụ” sẽ ngày càng mờ đi.
Đây cũng là bước chuyển quan trọng của AI tạo sinh: từ một công cụ chờ con người hỏi sang một hệ thống có khả năng hành động và theo đuổi mục tiêu.
AI làm nhiều hơn, con người càng phải kiểm soát nhiều hơn
Nhưng khả năng làm thay nhiều việc hơn cũng đồng nghĩa AI cần được trao nhiều quyền hơn.
Một công cụ chỉ hỗ trợ viết văn bản gần như không cần truy cập sâu vào hệ thống doanh nghiệp. Nhưng một AI có thể đọc email, tìm tài liệu, cập nhật bảng tính, theo dõi trao đổi và tiếp tục thực hiện nhiệm vụ lại đặt ra vấn đề khác về dữ liệu và quyền truy cập.
Doanh nghiệp phải xác định rõ AI được phép tiếp cận thông tin nào, có thể thực hiện những hành động gì và ở đâu vẫn bắt buộc phải có sự phê duyệt của con người.
Chi phí cũng là một bài toán cần tính đến. Khi AI chuyển từ một công cụ hỗ trợ cá nhân thành một hệ thống thực hiện nhiều công việc, doanh nghiệp phải cân nhắc lợi ích về thời gian, nhân lực với chi phí triển khai, quản trị và kiểm soát.
Bởi vậy, hiệu quả thực tế của Copilot không chỉ phụ thuộc vào việc AI “làm được bao nhiêu”, mà còn vào cách doanh nghiệp tổ chức dữ liệu, quy trình và phân quyền.
Công việc văn phòng sẽ thay đổi ở đâu?
Copilot mới phản ánh một xu hướng rộng hơn của ngành AI.
Giai đoạn đầu của AI tạo sinh chủ yếu tập trung vào khả năng tạo nội dung: Viết văn bản, tạo hình ảnh, viết mã hay trả lời câu hỏi. Giai đoạn tiếp theo đang hướng đến khả năng hành động: AI nhận mục tiêu, tổ chức các bước và sử dụng công cụ để hoàn thành nhiệm vụ.
Điều này chưa có nghĩa AI có thể thay thế một vị trí công việc văn phòng hoàn chỉnh.
Nhưng những thao tác trung gian vốn chiếm nhiều thời gian như tìm tài liệu, tổng hợp dữ liệu, chuyển thông tin giữa các phần mềm, cập nhật biểu mẫu hay chuẩn bị bản đầu tiên của một báo cáo có thể ngày càng được tự động hóa.
Khi đó, câu hỏi đáng quan tâm không còn là Copilot có thêm bao nhiêu tính năng.
Quan trọng hơn là khi AI bắt đầu có thể nhận một phần việc và tự thực hiện nhiều công đoạn phía sau, con người sẽ giữ lại những phần việc nào, kỹ năng văn phòng sẽ thay đổi ra sao và doanh nghiệp sẵn sàng giao cho AI quyền hành động đến mức nào.
