Ngày 27/2/2024, công ty tài chính Klarna của Thụy Điển công bố một con số khiến giới chăm sóc khách hàng toàn cầu giật mình. Trợ lý AI mà họ xây cùng OpenAI, sau đúng một tháng chạy trên toàn cầu, đã xử lý 2,3 triệu cuộc hội thoại, tức hai phần ba số cuộc chat với khách hàng của công ty. Klarna nói khối lượng ấy tương đương công việc của 700 nhân viên toàn thời gian2.
Các chỉ số khác cũng đẹp. Thời gian giải quyết một yêu cầu giảm từ 11 phút xuống dưới 2 phút. Số lần khách phải hỏi lại cùng một việc giảm 25%. Mức hài lòng ngang với nhân viên thật. Trợ lý chạy 24/7 ở 23 thị trường, nói hơn 35 thứ tiếng, và được ước tính đem về 40 triệu đô la lợi nhuận tăng thêm trong năm 20242.
Trong hơn một năm, Klarna là ví dụ được dẫn nhiều nhất trong các bài thuyết trình về AI thay thế lao động.
Mười bốn tháng sau
Ngày 8/5/2025, CEO Sebastian Siemiatkowski nói với Bloomberg rằng việc cắt giảm chi phí trong chăm sóc khách hàng bằng AI đã đi quá xa. Vì chi phí đã trở thành tiêu chí đánh giá quá lấn át khi tổ chức việc này, theo lời ông, thứ công ty nhận được là chất lượng thấp hơn3. Klarna bắt đầu tuyển lại nhân viên chăm sóc khách hàng, với cam kết khách hàng luôn có lựa chọn nói chuyện với người thật3,4.
AI không biến mất khỏi Klarna. Nó vẫn xử lý phần lớn yêu cầu đơn giản. Thay đổi nằm ở chỗ công ty thôi coi việc thay người là đích đến.
Con số 1,6 lần của Deloitte
Câu chuyện Klarna rơi đúng vào điều mà báo cáo Xu hướng Nguồn nhân lực Toàn cầu 2026 của Deloitte mô tả bằng số liệu. Khảo sát hơn 9.000 lãnh đạo doanh nghiệp và nhân sự tại 89 quốc gia, Deloitte thấy 59% tổ chức đang triển khai AI theo hướng lấy công nghệ làm trung tâm. Chính nhóm này có khả năng không đạt lợi ích kỳ vọng cao gấp 1,6 lần so với nhóm lấy con người làm trung tâm1.
Báo cáo gọi tên ba điểm bước ngoặt: kết hợp người và máy thay vì đặt cạnh nhau, chuyển trọng tâm từ cắt chi phí sang tạo giá trị, và thay việc lập kế hoạch nhân lực tĩnh bằng điều phối năng lực theo thời gian thực. Bảy trên mười lãnh đạo được hỏi chọn tốc độ và độ linh hoạt là lợi thế cạnh tranh chính trong ba năm tới1.
Đặt Klarna vào khung ấy, câu chuyện trở nên dễ hiểu. Năm 2024, thước đo thành công là số người được thay thế và số phút tiết kiệm. Năm 2025, công ty nhận ra có những cuộc hội thoại mà khách hàng cần một con người, và thước đo cũ không nhìn thấy chúng.
Phần việc của người làm nhân sự và đào tạo
Phần lớn ngân sách AI hiện đi vào công cụ và giấy phép. Phần quyết định kết quả lại là thiết kế lại công việc: việc nào giao cho máy, việc nào giữ cho người, người cần kỹ năng gì để làm cùng máy, và ai chịu trách nhiệm khi máy sai. Đó đúng là phần việc của nhân sự và đào tạo, và cũng là phần thường không có ai nhận trong dự án AI.
Với người làm nhân sự ở Việt Nam, con số 1,6 lần là lý lẽ để xin một chỗ ngồi trong dự án AI ngay từ đầu, thay vì được gọi vào khi dự án đã quyết định cắt bao nhiêu người.
Những gì con số trung bình che đi
Nhìn lại thông báo tháng 2/2024, mọi chỉ số Klarna công bố đều là con số tổng hoặc trung bình: tổng số cuộc hội thoại, thời gian giải quyết trung bình, mức hài lòng ngang với nhân viên thật2. Chúng đúng, và chúng không nói gì về những cuộc hội thoại khó nhất.
Trong chăm sóc khách hàng, phần lớn yêu cầu là việc đơn giản: hỏi số dư, đổi ngày thanh toán, tra cứu một giao dịch. Một phần nhỏ là khách đang bực bội, đang gặp khó khăn tài chính, hay có một vấn đề không khớp với kịch bản nào. Phần nhỏ ấy quyết định khách có ở lại hay không, và ảnh hưởng tới uy tín nhiều hơn hàng nghìn cuộc hội thoại suôn sẻ.
Một hệ thống xử lý xuất sắc phần đông và xử lý kém phần nhỏ vẫn có thể cho ra con số trung bình rất đẹp. Muốn thấy vấn đề, phải tách riêng các ca phức tạp ra mà đo. Đó cũng là điều Deloitte gọi là chuyển từ cắt giảm chi phí sang tạo ra giá trị: câu hỏi không còn là máy làm được bao nhiêu việc, mà là tổng thể người và máy phục vụ khách hàng tốt tới đâu.
