Một câu hỏi, một câu trả lời – đó từng là cách phổ biến nhất để con người làm việc với AI. Nhưng khi các công cụ AI ngày càng có khả năng xử lý nhiều bước liên tiếp, cách giao việc cũng đang thay đổi: thay vì hỏi từng việc, con người có thể giao cho AI cả một quy trình.
Từ tìm kiếm thông tin, đọc và phân tích tài liệu, đối chiếu dữ liệu đến tổng hợp và trình bày kết quả, nhiều công đoạn vốn phải thực hiện thủ công giờ có thể được AI hỗ trợ nối tiếp trong cùng một quy trình. Những tính năng như Skills của Claude, các workflow tự động hay khả năng xử lý tài liệu và nghiên cứu trên nhiều nền tảng khác nhau đang cho thấy một hướng phát triển đáng chú ý.
Khi chưa có AI hỗ trợ quy trình, các công việc nhiều bước thường đòi hỏi nhiều thao tác lặp lại. Ảnh: Midjourney
Từ một câu hỏi đến cả một quy trình
Điểm đáng chú ý của các tính năng dạng “workflow”, “skill” hay hướng dẫn tác vụ là khả năng biến những yêu cầu lặp lại thành một quy trình có cấu trúc.
Có thể hình dung Skills như một “bộ hướng dẫn nghiệp vụ” được thiết lập để AI biết một công việc cần được thực hiện như thế nào. Thay vì mỗi lần giao việc lại phải giải thích từ đầu, người dùng có thể xây dựng sẵn các hướng dẫn, tiêu chí, quy trình và cách trình bày kết quả. AI dựa trên những thiết lập đó để xử lý công việc theo một cấu trúc nhất định.
Claude Skills biến những hướng dẫn lặp lại thành quy trình để AI xử lý công việc có hệ thống hơn. Người dùng có thể “dạy” Claude cách thực hiện một công việc: cần tìm thông tin gì, chọn lọc ra sao, kiểm tra những điểm nào và cuối cùng trình bày kết quả như thế nào.
Bên cạnh đó, các công cụ AI hiện nay có thể hỗ trợ nhiều dạng công việc khác nhau, từ xử lý tài liệu, tổng hợp nghiên cứu, xây dựng báo cáo, xử lý dữ liệu, tạo nội dung đến tổng hợp thông tin theo những tiêu chí cụ thể.
Nhờ vậy, một yêu cầu tưởng như đơn giản có thể trở thành cả một quy trình. Thay vì mỗi lần bắt đầu từ con số 0, người dùng chỉ cần thiết lập cách làm một lần, rồi để AI thực hiện những phần việc quen thuộc theo quy trình đó.
Khi AI đảm nhiệm phần việc thủ công
Một công việc quen thuộc của người làm nội dung: xây dựng bản tin AI hằng tuần.
Để có một bản tin đủ rộng và cập nhật, người làm nội dung phải theo dõi nhiều nguồn trên thế giới, từ những mô hình và sản phẩm mới đến nghiên cứu, đầu tư, chính sách và các ứng dụng AI.
Nếu làm thủ công, họ phải liên tục tìm kiếm, đọc, đối chiếu, loại tin trùng lặp, kiểm tra ngày đăng và ghi lại nguồn trước khi bắt tay vào tổng hợp.
Với một quy trình AI được thiết lập phù hợp, nhiều công đoạn có thể được thực hiện liên tiếp: tìm kiếm thông tin theo khoảng thời gian, lọc và phân loại, tóm tắt nội dung, ghi nhận nguồn và sắp xếp thành một bản tổng hợp theo cấu trúc có sẵn.
Đặc biệt với những công việc phải thực hiện định kỳ, khả năng này có thể giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý ban đầu.
Quy trình tự động vẫn cần con người kiểm tra
AI làm phần việc, con người kiểm soát kết quả. Ảnh: Midjourney
Khi sử dụng AI để tổng hợp những tin tức AI nổi bật trong một tuần, công cụ có thể nhanh chóng tìm kiếm, phân loại và tóm tắt lượng lớn thông tin, giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý.
Tuy nhiên, khi kiểm tra lại, vẫn có những chi tiết cần xem xét: có tin không phù hợp với khoảng thời gian cần tổng hợp, có trường hợp phần diễn giải chưa sát với nguồn. Ngay cả khi có đường dẫn, vẫn cần mở lại nguồn gốc để xác định thông tin có thực sự được nguồn hỗ trợ hay không.
Trường hợp này cho thấy khả năng tìm kiếm và tổng hợp nhanh không đồng nghĩa với việc thông tin đầu ra đã chính xác và phù hợp với mục đích sử dụng
Một nghiên cứu của Tow Center for Digital Journalism thuộc Đại học Columbia, công bố năm 2025, cũng cho thấy các công cụ AI vẫn gặp những hạn chế khi trả lời dựa trên nội dung tin tức, trong đó có vấn đề liên quan đến xác định nguồn và trích dẫn thông tin. Việc một câu trả lời có kèm đường dẫn vì thế chưa đủ để khẳng định nội dung mà AI đưa ra hoàn toàn phù hợp với nguồn được dẫn.
Một quy trình được AI thực hiện nhanh không đồng nghĩa với một quy trình không có sai sót.
Đây cũng là điều được phản ánh trong Stanford AI Index Report 2025: năng lực của các mô hình AI đang tăng rất nhanh, nhưng khả năng và độ tin cậy không phải lúc nào cũng tăng lên theo cùng một cách. AI có thể đạt kết quả rất cao trong nhiều bài kiểm tra, nhưng vẫn gặp khó khăn trong những tình huống thực tế đòi hỏi độ chính xác, tính nhất quán và khả năng kiểm chứng.
AI làm phần việc, con người kiểm soát kết quả
Giá trị của các công cụ AI không nằm ở việc AI có thể thay con người hoàn toàn, mà ở chỗ nó giúp con người giảm bớt những phần việc thủ công để dành thời gian cho những phần việc cần tư duy và phán đoán.
Đó cũng là lúc vai trò của con người trở nên quan trọng nhất: không phải làm lại những gì AI đã làm, mà là đứng ở điểm cuối của quy trình để quyết định điều gì đủ đúng để được tin và sử dụng.
Trong một quy trình có AI, máy có thể làm phần việc nhanh nhất. Nhưng con người vẫn là người chịu trách nhiệm cho kết quả cuối cùng.
