Cuộc trò chuyện của 15 triệu Song Tử cho chúng ta biết điều gì về AI tại nơi làm việc

AI 15 triệu cuộc trò chuyện của Song Tử cho chúng ta biết điều gì về AI tại nơi làm việc 15 triệu cuộc trò chuyện của Song Tử cho chúng ta biết điều gì về AI tại nơi làm việc Dữ liệu của Google cho thấy việc áp dụng AI đang bị đình trệ Bởi Charles khiêm tốn Ngày 17 tháng 8 năm 2026 Bạn còn 1 bài viết để đọc trong tháng này trước khi cần đăng ký tài khoản LeadDev.com miễn phí. Thời gian đọc ước tính: 6 phút Những điểm chính: Nghiên cứu của Google về 15 triệu tương tác của Song Tử cho thấy mức độ sử dụng AI vẫn còn thấp: ngay cả khi áp dụng các nghề nghiệp, mức trung bình chỉ là 21% số nhiệm vụ được thực hiện. AI khuếch đại công việc của con người hơn là thay thế nó. Dữ liệu chỉ ra một kịch bản “bỏ chạy” trong đó những người lao động có kinh nghiệm sẽ tiến xa hơn thay vì những người cấp dưới bắt kịp. Làm công nhân tri thức là khoảng thời gian căng thẳng - bất kỳ ai có công việc dựa vào tư duy và giao tiếp hơn là lao động chân tay. Các tuyên bố rất phổ biến: AI có thể vượt qua hầu hết con người ở hầu hết mọi thứ vào năm 2028 và có khả năng về mặt lý thuyết để thay thế một lượng lớn lực lượng lao động. Tuy nhiên, một nghiên cứu mới của Google, ‘AI & Economic ATLAS’, lại kể một câu chuyện khác. Chúng ta nên lưu ý rằng đây là dữ liệu của chính Google về sản phẩm của chính họ. Nó chưa được kiểm tra độc lập và nó loại trừ rõ ràng việc sử dụng API Gemini trả phí/doanh nghiệp và Google Cloud/Workspace, nơi diễn ra rất nhiều công việc kỹ thuật chuyên nghiệp. Ngoài ra, bản thân báo cáo dựa trên số lượng tương tác và không hiển thị kết quả về năng suất. Tuy nhiên, bất chấp những thiếu sót này, nghiên cứu của Google cung cấp cho chúng ta một cái nhìn tổng quan hữu ích. tương tự thế này Làm thế nào để tránh sự suy giảm kiến thức trong công nghệ phần mềm Bill Doerrfeld Các công cụ quan sát không được xây dựng để gỡ lỗi AI Thomas Johnson Sự thật về AI tại nơi làm việc Nó mở đầu bằng một biến thể mới của câu nói châm biếm của nhà kinh tế học Robert Solow, đôi khi được gọi là Nghịch lý Solow, rằng thời đại máy tính có mặt ở khắp mọi nơi ngoại trừ số liệu thống kê về năng suất. Các nhà nghiên cứu cho biết: “AI dường như có mặt ở khắp mọi nơi, tuy nhiên, tác động của nó vẫn khó nhận ra trong nhiều thước đo truyền thống về việc làm, năng suất và tăng trưởng”. Nỗ lực của Google nhằm giải quyết khoảng cách này dựa trên dữ liệu từ 15 triệu tương tác AI ẩn danh trên Ứng dụng Gemini, Chế độ AI của Google và API Gemini, cùng được hơn 1 tỷ người sử dụng hàng tháng. Đánh giá ban đầu của các nhà nghiên cứu cho thấy rằng, mặc dù AI nhận thấy một số ứng dụng đáng kể trong nhiều ngành nghề khác nhau, nhưng việc sử dụng “về bản chất vẫn còn nông cạn và mang tính cộng tác quá mức, với phạm vi tự động hóa nhiệm vụ từ đầu đến cuối bị hạn chế”. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một trình phân loại tự động để phân chia các nhiệm vụ 'công việc' và 'không phải công việc' bằng cách sử dụng Phân loại nghề nghiệp tiêu chuẩn của Cục Thống kê Lao động và cơ sở dữ liệu chi tiết hơn của O*NET về các tương tác công việc cụ thể. Xác minh của những người đánh giá con người cho thấy đây là thước đo đáng tin cậy về cách sử dụng lời nhắc của Song Tử cho công việc. Trong số khoảng 19.000 nhiệm vụ O*NET riêng lẻ cùng mô tả thị trường lao động Hoa Kỳ, chỉ có khoảng 20% ​​thấy đủ hoạt động của Gemini, với tối thiểu 25 lần tương tác của người dùng trên toàn cầu cho mỗi nhiệm vụ, được coi là có ý nghĩa. Nhìn vào mức độ sử dụng của Song Tử so với việc làm của dân số ở Hoa Kỳ cho thấy rằng các ngành nghề sử dụng AI nhiều nhất là Máy tính và Toán học, Pháp lý và Quản lý. Các nhà nghiên cứu cho biết: “Các nhiệm vụ phổ biến trong những ngành nghề mà chúng tôi quan sát thấy mức độ sử dụng AI cao bao gồm thu thập và phân tích dữ liệu, giám sát thông tin, duy trì môi trường máy tính, phát triển phần mềm liên quan đến phân tích khoa học và kiểm tra hoặc xác nhận phần mềm”. Các nhà phát triển phần mềm và quản trị viên hệ thống là một trong những ngành nghề chiếm tỷ lệ cao nhất so với tỷ lệ việc làm của họ. Các nhà nghiên cứu đã cẩn thận đưa lưu lượng truy cập API vào, cụ thể là “để nắm bắt đầy đủ các trường hợp sử dụng công việc chính như mã hóa”. Khi bạn xem xét những ngành nghề nào có mức độ thâm nhập sâu nhất, các nhà phân tích và kiểm tra đảm bảo chất lượng phần mềm cũng như quản trị viên mạng và hệ thống máy tính nằm gần đầu danh sách đó, cùng với các chuyên gia quản lý tài liệu và nhân sự. Sự hiện diện rộng rãi của AI không nhất thiết có nghĩa là việc sử dụng nó hiện nay là phổ biến. Khoảng 68% nghề nghiệp chi tiết có mức độ sử dụng nhất định, chiếm 88% việc làm ở Hoa Kỳ. Tuy nhiên, ngay cả trong những ngành nghề có mức độ sử dụng cao, mức trung bình chỉ chiếm 21% nhiệm vụ của ngành nghề đó. Dưới 10% các cuộc hội thoại AI nhận thức không thường xuyên thể hiện mục đích tự động hóa, phần còn lại được chia thành việc soạn thảo, đánh giá, lên ý tưởng và truy xuất. Công việc nhận thức thường xuyên là một ngoại lệ: ở đó, hơn một phần tư các cuộc trò chuyện nhằm mục đích tự động hóa hoàn toàn. Khi xem xét tổng thể, dữ liệu vẽ nên bức tranh về sự thay đổi gia tăng: AI vẫn là cộng tác viên một phần xử lý một phần nhỏ khối lượng công việc hàng ngày. Nó được triển khai không đồng đều giữa các lĩnh vực, tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể và hoạt động chủ yếu như một bộ khuếch đại năng suất của con người hơn là một vật thay thế cho nó. Bước nhảy vọt từ hỗ trợ một nhiệm vụ đến tự động thực hiện một công việc đòi hỏi bối cảnh, khả năng phán đoán và xác minh trong phạm vi sâu mà các hệ thống hiện tại không thể tự thực hiện được. Đối với đại đa số người lao động tri thức, AI chưa nắm quyền điều khiển; nó chỉ đơn thuần cung cấp một hệ thống lái trợ lực có phần thất thường. Sự mất kết nối giữa kỳ vọng và thực tế kỹ thuật Thực tế hợp tác nông cạn này có thể giúp giải thích lý do tại sao các nhà phát triển và ông chủ của họ không đồng tình với AI. Như các cuộc khảo sát khác nhấn mạnh, các nhiệm vụ từ trên xuống thường tập trung vào việc viết mã hơn là giải quyết những vướng mắc rộng hơn trong vòng đời phân phối phần mềm. Trên thực tế, khi các công cụ được áp dụng một cách liều lĩnh, các nhà phát triển cho biết họ đã dành nhiều thời gian hơn để gỡ lỗi mã được tạo và sửa các lỗ hổng bảo mật hơn là giá trị vận chuyển. Hơn nữa, khi AI khiến việc tạo mã gần như miễn phí, các nhóm kỹ thuật đang hoạt động liên tục.