Lao Động Số là gì? Công việc Số trong Lực lượng Lao động dựa trên AI

Lao động kỹ thuật số là công việc được thực hiện bởi các hệ thống kỹ thuật số, bao gồm các tác nhân AI, chatbot, trợ lý kỹ thuật số và các ứng dụng và hệ thống khác thực hiện công việc kỹ thuật số. Lao động kỹ thuật số có thể cải thiện đáng kể hiệu quả và năng suất bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ và khối lượng dữ liệu lớn. Lao động kỹ thuật số đang làm thay đổi cách tổ chức và thực hiện công việc, với những tác động đến vai trò công việc, yêu cầu kỹ năng và cấu trúc tổng thể của các tổ chức.

Lao động số là gì?

Lao động số đề cập đến các công nghệ, như tự động hóa AI và các tác nhân mô phỏng khả năng ra quyết định và nhận thức của con người. Nó mở rộng năng lực con người để hoàn thành công việc nhanh hơn lực lượng lao động chỉ có con người. Các tác nhân giúp xử lý khối lượng dữ liệu chưa từng có đồng thời mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Trong nền kinh tế hiện nay, một tổ chức số có thể thực sự cách mạng hóa cách thức làm việc và cải thiện doanh thu và lợi nhuận cho các công ty. Việc áp dụng các hệ thống số tiếp tục chuyển đổi công việc và cảnh quan xã hội, với những tác động sâu rộng và không ngừng phát triển. Trong bối cảnh lao động số đang phát triển vào năm 2025, AI và kỹ năng số đang rất được cần đến. Các lĩnh vực như AI và dữ liệu lớn, mạng và an ninh mạng, và kiến thức công nghệ là những lĩnh vực kỹ năng phát triển nhanh nhất.

Tại sao lao động số lại quan trọng?

Khi nói về lao động số, mặc dù các nền tảng lao động số đồng nghĩa với lao động số, bài viết này sẽ thảo luận về việc sử dụng tự động hóa và tác nhân AI trong tổ chức. Các tác nhân AI giúp chuyển đổi dữ liệu thành những thông tin có thể hành động. Với dữ liệu khổng lồ và tiến bộ công nghệ, các tác nhân giờ đây có thể chuyển đổi nơi làm việc. Các tác nhân AI có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và tự chủ ra quyết định.

Sự trỗi dậy của lao động số bổ sung cho lao động con người và tăng cường sự phát triển của tổ chức. Các nền tảng số cũng đang gia tăng, nơi lao động số có tầm quan trọng hàng đầu. Tăng trưởng trong các lĩnh vực có thu nhập cao như công nghệ thông tin và truyền thông là động lực chính cho sự tăng trưởng thị trường tổng thể. Trong năm 2024, thị trường lao động số chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể với thị trường việc làm số toàn cầu dự kiến tăng từ 72 đến 93 triệu, được thúc đẩy bởi AI và các lĩnh vực có thu nhập cao.

Nền kinh tế nền tảng và lao động số tác nhân đại diện cho sự thay đổi trong cách tổ chức công việc, với các tác nhân AI đảm nhận các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cho phép con người tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao hơn, và có khả năng tăng năng suất và GDP toàn cầu. Với toàn cầu hóa, các hệ thống AI hiện đang được áp dụng nhiều hơn bao giờ hết. Biến động trong thị trường việc làm làm tăng nhu cầu về nhân viên số.

Các loại Lao động Số

Các khía cạnh của lao động và cơ chế số có thể khác nhau giữa các tổ chức hoặc thậm chí trong phương tiện truyền thông số, như mạng xã hội. Tuy nhiên, lao động số có thể được phân loại thành ba nhóm dựa trên quy trình tự động hóa.

1. Tự động hóa quy trình cơ bản

Tự động hóa quy trình cơ bản bao gồm các công nghệ như:

Macros - Đây là một tập hợp các lệnh đơn giản tự động thực hiện một tác vụ lặp đi lặp lại.

Scripts - Một đoạn mã ngắn được viết bằng ngôn ngữ lập trình tự động thực hiện một tác vụ lặp đi lặp lại, thường bằng cách mô phỏng hành động của con người. Nó hợp lý hóa quy trình thủ công để tiết kiệm thời gian và cải thiện hiệu quả.

Screen-scraping - Screen scraping liên quan đến việc sử dụng phần mềm để tự động trích xuất dữ liệu từ giao diện người dùng (UI) trên màn hình bằng cách đọc các yếu tố trực quan, cho phép truyền dữ liệu giữa các hệ thống.

Công nghệ quy trình kinh doanh - Bao gồm hệ thống quản lý quy trình, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), v.v., về cơ bản cho phép doanh nghiệp cơ giới hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trong một quy trình bằng cách xác định các bước và điều kiện rõ ràng, thường thông qua giao diện thân thiện với người dùng để hợp lý hóa quy trình làm việc trên các hệ thống khác nhau.

Robotic process automation (RPA) liên quan đến việc sử dụng robot phần mềm để cơ giới hóa các tác vụ dựa trên quy tắc, đặc biệt hữu ích trong các ngành như tài chính và y tế, nơi các tác vụ lặp đi lặp lại phổ biến. Các giải pháp RPA hợp lý hóa hoạt động và giảm chi phí.

2. Tự động hóa quy trình nâng cao

Tự động hóa quy trình nâng cao liên quan đến các công nghệ sử dụng AI và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), bao gồm chatbot và trợ lý số.

Chatbot được hỗ trợ bởi AI - Những tác nhân số này tương tác với khách hàng trong thời gian thực, cung cấp hỗ trợ và thông tin. Họ có thể xử lý nhiều câu hỏi cùng một lúc, cải thiện thời gian phản hồi. Các giải pháp chatbot được thiết kế để nâng cao tương tác với khách hàng và thúc đẩy sự hài lòng.

Trợ lý ảo - Trợ lý ảo giúp người dùng quản lý các tác vụ thông qua lệnh thoại, lên lịch cuộc hẹn, đặt lời nhắc và cung cấp thông tin. Các giải pháp trợ lý ảo có thể được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu kinh doanh cụ thể.

3. Nền tảng nhận thức

AI tạo sinh đã mở ra kỷ nguyên của các nền tảng nhận thức. Những nền tảng này bao gồm phần mềm ứng dụng có thể phân tích ngữ cảnh và hàm ý. Các nền tảng nhận thức sử dụng AI để mô phỏng suy nghĩ của con người và cải thiện việc ra quyết định. Đây là các hệ thống tự học và cải thiện năng suất của người lao động. Các nền tảng nhận thức bao gồm:

Machine Learning Models - Các mô hình này phân tích mẫu dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định, thường được sử dụng trong marketing, tài chính và chăm sóc sức khỏe cho các tác vụ như phát hiện gian lận và phân đoạn khách hàng.

Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) - NLP cho phép máy móc hiểu và phản hồi ngôn ngữ con người, điều này rất quan trọng cho các ứng dụng như phân tích cảm xúc và dịch thuật. Các giải pháp NLP nâng cao khả năng giao tiếp và hiểu biết trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Nhận diện hình ảnh và video - Các tác nhân AI có thể phân tích dữ liệu hình ảnh để nhận diện vật thể, con người hoặc hành động. Điều này được sử dụng trong lĩnh vực an ninh, bán lẻ và chăm sóc sức khỏe để giám sát và phân tích.

Các nền tảng nhận thức điều khiển người lao động số thực hiện các nhiệm vụ nhất định, như tự động hóa công việc trong quy trình kinh doanh.

Người Lao Động Số Là Gì?

Thời đại số đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể của người lao động số và công việc số. Tương lai của công việc được quyết định bởi việc sử dụng và ứng dụng người lao động số. Người lao động số là một ứng dụng có thể thực hiện quy trình công việc phức tạp, bao gồm nhiều nhiệm vụ. Lao động số là một danh mục rộng bao gồm RPA, chatbot, trợ lý số, và các ứng dụng khác như người lao động số.

AI được sử dụng ở đây, cung cấp khả năng ra quyết định để người lao động số không bị kẹt. Điều này có tác động đáng kể đến thị trường lao động và sẽ ảnh hưởng đến quyết định tuyển dụng và sa thải trong tương lai.

Lợi ích của người lao động số

• Người lao động số là hệ thống tự học
• Họ giải phóng nhân viên khỏi các công việc lặp đi lặp lại tốn thời gian
• Họ sẵn sàng 24/7 cho các truy vấn và hỗ trợ
• Giúp giảm thiểu lỗi con người trong quản lý dữ liệu
• Người lao động số cải thiện khả năng thích ứng tổng thể của tổ chức

Lao động số so với Người lao động số

Lao động số định hình lại các mô hình và quy trình làm việc truyền thống. Người lao động số là một thực thể cụ thể trong lao động số, một ứng dụng phần mềm tiên tiến bắt chước khả năng của con người và triển khai thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Người lao động số hoạt động như nhân viên ảo, xử lý các vai trò đa dạng. Người lao động số có thể phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và tương tác với khách hàng. Việc giới thiệu người lao động số đã tạo ra một lực lượng lao động kết hợp, nơi người lao động và AI hợp tác một cách liền mạch. Trong các cuộc thảo luận về lao động số, lao động chủ động hiện đang được chú ý và các hệ thống dựa trên AI ngày càng phổ biến.

Lao động số là công việc được hỗ trợ bởi AI và công nghệ số, trong khi người lao động số bắt chước khả năng của con người. Các nhiệm vụ do người lao động số thực hiện là các nhiệm vụ AI-agent cụ thể, tập trung.

Ví dụ về người lao động số là nhân viên dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI hoặc chuyên viên phân tích dữ liệu. Lao động số giúp cải thiện hiệu quả hoạt động và nâng cao sự hài lòng trong công việc.

Người lao động số được hỗ trợ bởi AI agents và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Họ tự động hóa việc ra quyết định phức tạp để định hướng kết quả kinh doanh chiến lược.

Mối quan hệ bổ sung giữa lực lượng lao động con người và người lao động số cần tồn tại để tạo ra môi trường làm việc thích ứng, hiệu quả và năng suất. Điều này cũng có thể dẫn đến việc thuê ngoài một số chức năng trong tổ chức, nơi lực lượng lao động số sẽ có thể thực hiện và xử lý nhiệm vụ một cách độc lập.

Người lao động số và RPA bots

RPA bots là robot phần mềm thường bị giới hạn ở các nhiệm vụ đơn lẻ và quy trình đơn giản, trong khi người lao động số là tác nhân tự chủ có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ và tương tác thông minh với các hệ thống khác. Với các hệ thống chủ động, mô hình kinh doanh cũng đang được cải thiện, giải phóng nhân viên khỏi công việc giá trị thấp, và việc số hóa ứng dụng và hệ thống trong tổ chức đang trở nên phổ biến hơn.

AI Tác nhân và AI Trợ lý

AI tác nhân thường được sử dụng cho các tác vụ có cấu trúc và dự đoán được. Đây là những tác vụ phức tạp nhiều bước với kết quả rõ ràng sử dụng quy trình làm việc hiện có để đưa dữ liệu vào hệ thống. Chúng hoạt động độc lập và có khả năng thực hiện các tác vụ phức tạp này.

Trong AI kiểu trợ lý, các tác nhân được định hướng cho các tác vụ chủ quan và mang tính cộng tác. Ở đây các kết quả đầu ra là những đề xuất được đánh giá bởi nhân viên. AI đóng vai trò trợ lý và ít có khả năng hoạt động độc lập.

AI tác nhân đưa ra quyết định nhanh hơn mà không cần sự giám sát hoặc phê duyệt của con người. Chúng cũng cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa hơn với quyền truy cập nhiều hơn vào dữ liệu do người dùng tạo ra. Phạm vi của AI tác nhân sẽ mở rộng trong tương lai với việc các tác nhân xử lý các tình huống phức tạp hơn và các tác vụ giá trị cao, như dịch vụ khách hàng.

Các Ứng Dụng Lao Động Số Trong Kinh Doanh

Tác động đến kinh doanh được cảm nhận rõ rệt trong các tổ chức khi áp dụng công nghệ số. Với lao động số, các công ty có thể đạt được nhiều thành quả hơn với ít nguồn lực hơn. Các tác nhân được hỗ trợ bởi AI giúp nâng cao khả năng sáng tạo, ra quyết định và tối ưu hóa quy trình làm việc của con người. Lao động số giúp tăng năng suất, hiệu quả và khả năng mở rộng. Các tác nhân AI bổ trợ cho khả năng của con người, cho phép nhân viên đưa ra quyết định tốt hơn và giúp họ sáng tạo hơn. Lao động số có thể giảm chi phí vận hành bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ. Lao động tự động cải thiện độ chính xác và độ tin cậy bằng cách giảm thiểu lỗi của con người và đảm bảo thực hiện nhiệm vụ nhất quán và chính xác.

Bằng cách tận dụng lao động số, các công ty có được lợi thế cạnh tranh thông qua việc cải thiện hiệu quả, thời gian xử lý nhanh hơn và dịch vụ khách hàng tốt hơn.

Cách Nhân Viên Số Hóa Tăng Cường Năng Suất Con Người

Với việc đưa lao động số vào các công ty, nhân viên số có thể xử lý các công việc thường xuyên, lặp đi lặp lại như nhập liệu, lên lịch và tạo báo cáo, giải phóng con người cho các hoạt động có giá trị cao hơn.

Hỗ trợ ra quyết định - Các thuật toán AI có thể phân tích các bộ dữ liệu lớn để cung cấp những hiểu biết có giá trị, hỗ trợ nhân viên đưa ra quyết định sáng suốt.

Nâng cao hiệu quả - AI có thể tự động hóa các tác vụ và xử lý thông tin nhanh hơn con người, tăng hiệu quả.

Tăng năng suất - Bằng cách giải phóng người lao động để tập trung vào các công việc có giá trị cao hơn, AI có thể tăng năng suất với lao động số được áp dụng trong tổ chức.

Trải nghiệm khách hàng tốt hơn - AI có thể cung cấp dịch vụ khách hàng nhanh hơn và cá nhân hóa hơn.

Các tổ chức không nên xa lánh nhân viên con người với sự xuất hiện của nhân viên số. Cần duy trì lực lượng lao động kết hợp. Việc xa lánh lực lượng lao động con người có thể dẫn đến nhiều vấn đề hơn.

Ưu điểm và Nhược điểm của Lao động Số

Ưu điểm của lao động số bao gồm khả năng xác định xu hướng, dự đoán kết quả, làm việc 24/7, và phản hồi ngay lập tức các thắc mắc. Điều này tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng và thời gian phản hồi. Các lợi ích khác đối với doanh nghiệp là tiết kiệm chi phí, tự động hóa, và những hiểu biết giá trị về hoạt động và hành vi khách hàng.

Các tác nhân AI như một phần của lực lượng lao động số giúp cải thiện hiệu quả và khả năng mở rộng, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, và nâng cao phân tích dữ liệu và ra quyết định.

Nhược điểm của lao động số là không có khả năng đáp ứng cảm xúc con người, thiếu hiểu biết về hậu quả lâu dài, các vấn đề công nghệ, và sự gián đoạn.

Mất việc làm, thiếu giám sát của con người, rủi ro bảo mật dữ liệu, tấn công mạng, rò rỉ dữ liệu, các quan ngại về đạo đức là những yếu tố đặc thù của lao động số có tính tác nhân. Việc triển khai và duy trì các tác nhân AI có thể phức tạp và tốn kém, và doanh nghiệp sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào các nhà cung cấp công nghệ. Nếu nhìn vào những biến động lực lượng lao động trước đây, chúng đã tạo ra những vai trò mới cho nhân viên trong tổ chức. Điều tương tự cũng có thể được kỳ vọng với AI có tính tác nhân.

Các Ví dụ về Lao động Số

Với sự xuất hiện của lao động số, nhiều nhân viên sẽ phải được đào tạo lại cho các vai trò mới. Một số ví dụ về ứng dụng của lao động số là tạo nội dung trực tuyến, viết bài blog, tạo nội dung mạng xã hội, xử lý hóa đơn, điều chỉnh chuỗi cung ứng, dịch văn bản, chỉnh sửa video, nhập liệu và phân tích dữ liệu tự động. Khi thiếu nhân viên trong những lĩnh vực này, các hệ thống AI có thể bù đắp thiếu hụt.

Chatbot được hỗ trợ bởi AI thường được sử dụng cho dịch vụ khách hàng. Các tác nhân AI có thể xử lý các câu hỏi ban đầu, giải quyết vấn đề và chủ động đề xuất giải pháp. Các hệ thống tác nhân tạo ra các tiềm năng bán hàng, đánh giá khách hàng tiềm năng và lên lịch họp. Chúng cũng có thể tạo và tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị, xây dựng bản đồ hành trình và phân tích các chỉ số hiệu suất.

Dữ liệu tài chính được phân tích bằng các hệ thống tác nhân để xác định các khoản khấu trừ, cảnh báo rủi ro tuân thủ và đưa ra tư vấn tài chính. Các hệ thống AI có thể tự động phản hồi các vấn đề CNTT, tích hợp với nhiều hệ thống để giải quyết yêu cầu và tự động hóa các tác vụ phức tạp. Chúng tự động hóa các tác vụ lập trình lặp đi lặp lại, giúp các nhà phát triển tập trung vào những thách thức phức tạp hơn.

Các tác nhân AI tổng hợp thông tin quan trọng từ dữ liệu y tế để giúp bác sĩ đưa ra quyết định chăm sóc sáng suốt hơn và tự động hóa các tác vụ hành chính. Một hệ thống tác nhân có thể tạo kế hoạch phát triển để tối ưu hóa mức tồn kho dựa trên dự báo nhu cầu và thời gian cung ứng của nhà cung cấp. AI tác nhân có thể liên tục giám sát giao dịch và hoạt động, giảm thiểu ngưỡng không tuân thủ và cải thiện quản trị.

AI Agents: Tương Lai & Ý Nghĩa Rộng Lớn Hơn

AI agents được xem là một tài sản vô giá đối với doanh nghiệp. Chúng được giới thiệu lần đầu vào năm 2022. Tiềm năng đầy đủ của AI agents vẫn chưa được thấy rõ. Nói một cách hẹp, các agents thực hiện các vai trò chuyên biệt trong khi cộng tác trong các quy trình làm việc phức tạp. Một quy trình xác định cách các agents làm việc cùng nhau và cách các nhiệm vụ được thực hiện. Việc phân công, thực hiện và hoàn thành nhiệm vụ được giám sát.

Các framework có thể được sử dụng để điều phối các quy trình phức tạp cho hệ thống đa agents. Các agents sử dụng các loại quy trình khác nhau tùy theo ứng dụng. Tùy thuộc vào tính chất động của ứng dụng, các quy trình có thể cần được xem xét lại hoặc sửa đổi.

AI agents lập luận, đưa ra quyết định, hành động và học hỏi. Agents sử dụng Large Language Models (LLMs) để tìm hiểu những gì cần làm và cách thực hiện. LLMs giờ đây có thể làm việc với nhau và thực hiện các hành động trong thế giới thực.

Agents cần nhận thông tin đầu vào từ người dùng hoặc môi trường. Một agent lập luận bằng cách phân tích đầu vào, chia nhỏ các tác vụ phức tạp và tạo ra các giải pháp tiềm năng. Việc lập kế hoạch cho phép agents sắp xếp các hành động theo thời gian, đảm bảo các nhiệm vụ được hoàn thành hiệu quả. Khả năng thích ứng cho phép agents phản ứng với môi trường động.

AI agents đang và sẽ tiếp tục thay đổi tổ chức và động lực lực lượng lao động. Với lực lượng lao động kết hợp giữa con người và nhân viên số, các quy trình sẽ nhanh hơn, đầu ra cao hơn và doanh thu nhiều hơn. AI agents sẽ thay đổi đáng kể cách chúng ta làm việc và tương tác tại nơi làm việc. Năng lực và sự phối hợp của con người sẽ được tăng cường với việc sử dụng lao động số và sẽ cải thiện hiệu quả và năng suất trong các công ty.