Gần đây tôi đã nhận thấy một vấn đề đáng lo ngại trong lĩnh vực dịch vụ chuyên nghiệp. Trong khi chúng ta thúc đẩy nhanh việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong pháp lý, tư vấn, tài chính và kế toán, có điều gì đó đang diễn ra trong bóng tối - chúng ta đang mất đi thứ gì đó còn quan trọng hơn cả hiệu quả. Chúng ta đang mất đi kiến thức thực sự.

Các con số có vẻ rất ấn tượng ở bề mặt. Thompson Reuters đã phát hiện rằng việc các công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh sinh đã tăng gấp đôi vào năm 2025. 95% các chuyên gia cho biết nó sẽ trở thành trung tâm trong công việc của họ. Năng suất tăng lên, thời gian thực hiện giảm xuống. Nhưng một khoản chi phí không lường trước đang đến gần.

Vấn đề thực sự không phải là công nghệ - mà là nhận thức. Khi chúng ta tự động hóa mọi thứ để tăng tốc và hiệu quả, chúng ta loại bỏ những trải nghiệm mà qua đó các chuyên gia học cách suy nghĩ thực sự. Các chuyên gia không trở thành chuyên gia bằng cách nhận được câu trả lời nhanh chóng. Họ trở thành chuyên gia bằng cách đối mặt với sự không chắc chắn, cân nhắc các sự đánh đổi, và chứng kiến các quyết định được hình thành theo thời gian thực.

Đây là vấn đề: hầu hết các công cụ trí tuệ nhân tạo hiện tại cung cấp câu trả lời, tóm tắt và đề xuất. Hiếm khi chúng thúc đẩy mọi người suy nghĩ sâu hơn. Điều này có nghĩa là nhân viên mới nhìn thấy kết quả mà không thấy quá trình suy nghĩ đằng sau đó. Họ trở nên nhanh hơn, nhưng chưa chắc đã tốt hơn.

Kinh nghiệm thực sự phát triển qua một thứ gọi là "học qua sự tiếp xúc" - ngồi gần các chuyên gia, lắng nghe các cuộc trò chuyện, hiểu cách họ đưa ra quyết định. Nhưng làm việc kết hợp và tự động hóa đã tiêu diệt điều này. Bây giờ những người mới không còn thấy nhiều suy nghĩ của các chuyên gia nữa.

Và còn một khoảng trống khác: các hệ thống quản lý tri thức hiện tại ghi lại cách làm việc, nhưng thiếu các quy tắc ngầm không chính thức - những gì các chuyên gia nhận thấy, khi nào họ thay đổi hướng đi, những tín hiệu nào là quan trọng. Suy nghĩ không rõ ràng này tồn tại trong khoảng cách giữa "công việc theo cách nghĩ" và "công việc thực tế". Các mô hình ngôn ngữ lớn không có kiến thức này vì nó chưa bao giờ được ghi lại.

55% các chuyên gia đã báo cáo về những thay đổi lớn trong cách họ làm việc do trí tuệ nhân tạo, và 88% nói rằng họ thích các trợ lý trí tuệ nhân tạo chuyên biệt hơn. Nhưng việc cải thiện công cụ và hiệu quả đơn thuần không giải quyết được vấn đề cốt lõi.

Các công ty thông minh vào năm 2026 sẽ phân biệt hai loại trí tuệ nhân tạo: trí tuệ nhân tạo dành cho tự động hóa và trí tuệ nhân tạo dành để hỗ trợ nhận thức. Loại đầu tập trung vào hiệu quả. Loại thứ hai - dựa trên khoa học hành vi - tập trung vào những câu hỏi tốt hơn thay vì câu trả lời nhanh hơn. Nó thúc đẩy mọi người dừng lại và suy nghĩ to tiếng về công việc của họ.

Khi suy nghĩ của chuyên gia trở nên rõ ràng - cho chính họ và cho người khác - nó trở nên có thể truyền đạt. Nhóm có thể học hỏi. Khách hàng có thể hiểu. Đây là nơi chúng ta bảo vệ kiến thức chuyên môn thay vì thay thế nó.

Nguy cơ sắp tới không phải là trí tuệ nhân tạo có thể làm công việc đó hay không. Nguy cơ là những gì bị mất đi khi trí tuệ nhân tạo khiến công việc trở nên quá dễ dàng đến mức mọi người ngừng học cách suy nghĩ và phán đoán cho chính mình.

Các công ty xem trí tuệ nhân tạo chỉ là một công cụ để nâng cao hiệu quả sẽ dần mất đi kiến thức của họ một cách lặng lẽ. Những công ty sử dụng nó để thể hiện khả năng phán đoán và tư duy phản biện sẽ phát triển một thế hệ chuyên gia mạnh mẽ hơn. Lợi thế cạnh tranh sẽ không thuộc về ai áp dụng trí tuệ nhân tạo nhanh hơn, mà là ai sử dụng nó một cách thông minh hơn.