Khi AI có thể hỗ trợ viết báo cáo, phân tích dữ liệu, tổng hợp tài liệu và tự động hóa nhiều công việc lặp lại, nhân viên văn phòng có cơ hội hoàn thành công việc nhanh hơn đáng kể. Những nhiệm vụ từng mất vài giờ có thể được rút ngắn nhờ sự hỗ trợ của công nghệ.
Tuy nhiên, sự cải thiện về tốc độ không đồng nghĩa với việc người lao động cảm thấy ít áp lực hơn.
Khi năng suất được kỳ vọng tăng lên, doanh nghiệp có thể đặt ra những mục tiêu cao hơn, giao thêm trách nhiệm hoặc yêu cầu nhân viên đảm nhận những công việc phức tạp hơn. Trong bối cảnh đó, một câu hỏi mới xuất hiện: Nếu nhân viên hoàn thành đầy đủ trách nhiệm bằng sự hỗ trợ của AI nhưng không muốn làm thêm ngoài phạm vi công việc, liệu đó có còn được xem là Quiet Quitting?
Sự phát triển của AI đang khiến khái niệm Quiet Quitting được nhìn nhận dưới những góc độ mới. Vấn đề không còn chỉ là nhân viên có sẵn sàng làm nhiều hơn yêu cầu hay không, mà còn liên quan đến cách doanh nghiệp đánh giá hiệu suất, phân bổ giá trị từ công nghệ và xây dựng sự gắn kết trong môi trường làm việc.
Quiet Quitting là gì và vì sao hiện tượng này được chú ý?
Quiet Quitting, thường được gọi là "nghỉ việc trong im lặng", không có nghĩa nhân viên thực sự nghỉ việc hoặc chấm dứt hợp đồng lao động.
Thuật ngữ này mô tả tình trạng người lao động tiếp tục duy trì công việc nhưng giới hạn mức độ đóng góp trong phạm vi trách nhiệm chính thức, thay vì liên tục đảm nhận thêm nhiệm vụ hoặc dành nhiều thời gian ngoài giờ làm việc.
Khái niệm này trở nên phổ biến trên mạng xã hội vào năm 2022, trong bối cảnh người lao động ngày càng quan tâm đến sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống, sức khỏe tinh thần và ý nghĩa của công việc.
Tuy nhiên, Quiet Quitting không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với sự thiếu trách nhiệm.
Một nhân viên hoàn thành tốt công việc trong giờ hành chính, không thường xuyên làm thêm giờ và từ chối những yêu cầu nằm ngoài phạm vi đã thống nhất chưa chắc đang mất động lực làm việc. Đó cũng có thể là cách họ thiết lập ranh giới nghề nghiệp hợp lý.
Ngược lại, nếu nhân viên chỉ thực hiện công việc ở mức tối thiểu, không còn quan tâm đến kết quả chung, hạn chế hợp tác hoặc không muốn đóng góp ý kiến cải tiến, đây có thể là biểu hiện của sự suy giảm gắn kết với tổ chức.
Sự khác biệt này rất quan trọng bởi doanh nghiệp cần phân biệt giữa việc nhân viên chủ động bảo vệ thời gian cá nhân và tình trạng thực sự mất kết nối với công việc.
Theo báo cáo State of the Global Workplace 2025 của Gallup, tỷ lệ nhân viên gắn kết với công việc trên toàn cầu đã giảm từ 23% năm 2023 xuống còn 21% năm 2024. Gallup ước tính sự suy giảm này tương ứng với khoảng 438 tỷ USD năng suất bị mất trên toàn cầu.
Dù tỷ lệ gắn kết thấp không thể được xem trực tiếp là tỷ lệ Quiet Quitting, dữ liệu này cho thấy sự suy giảm gắn kết vẫn là một thách thức đáng kể đối với các tổ chức.
AI đang thay đổi cách nhân viên nhìn nhận công việc như thế nào?
1. Khi hoàn thành công việc nhanh hơn không đồng nghĩa với được làm ít hơn
Một trong những lợi ích nổi bật của AI là khả năng giảm thời gian dành cho những nhiệm vụ mang tính lặp lại.
Nhân viên có thể sử dụng AI để chuẩn bị bản nháp tài liệu, tổng hợp thông tin, xử lý dữ liệu hoặc hỗ trợ xây dựng báo cáo. Điều này giúp họ dành nhiều thời gian hơn cho những hoạt động cần tư duy, sáng tạo và ra quyết định.
Tuy nhiên, cách doanh nghiệp sử dụng phần thời gian tiết kiệm được có thể ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm của nhân viên.
Nếu mỗi cải thiện về năng suất đều dẫn đến việc giao thêm công việc, nhân viên có thể cảm thấy rằng sử dụng AI hiệu quả chỉ khiến khối lượng trách nhiệm của mình tăng lên.
Chẳng hạn, một nhân viên trước đây cần ba giờ để chuẩn bị báo cáo, nay chỉ mất một giờ nhờ AI. Nếu hai giờ tiết kiệm được ngay lập tức được lấp đầy bằng những nhiệm vụ mới mà không có sự điều chỉnh về ưu tiên hoặc kỳ vọng, lợi ích của công nghệ đối với người lao động có thể trở nên khó nhận thấy.
Theo Work Trend Index 2025 của Microsoft, 53% lãnh đạo được khảo sát cho rằng năng suất cần tiếp tục tăng, trong khi 80% người lao động và lãnh đạo tham gia khảo sát cho biết họ không có đủ thời gian hoặc năng lượng để hoàn thành công việc.
Những con số này phản ánh khoảng cách giữa nhu cầu gia tăng năng suất của tổ chức và giới hạn về nguồn lực của con người.
Trong bối cảnh đó, Quiet Quitting có thể được nhìn nhận như một phản ứng trước việc kỳ vọng công việc liên tục gia tăng, chứ không đơn thuần là sự từ chối nỗ lực.
2. Khi AI làm thay đổi tiêu chuẩn đánh giá một nhân viên giỏi
Trước đây, trong một số môi trường làm việc, những nhân viên thường xuyên làm thêm giờ, xử lý nhiều nhiệm vụ hoặc phản hồi công việc ngoài giờ có thể được xem là người có tinh thần cống hiến cao.
Tuy nhiên, khi AI hỗ trợ xử lý nhiều hoạt động thường ngày, thời gian dành cho một nhiệm vụ không còn phản ánh đầy đủ giá trị mà nhân viên tạo ra.
Một người sử dụng AI thành thạo có thể hoàn thành công việc nhanh hơn đồng nghiệp nhưng vẫn bảo đảm chất lượng. Ngược lại, một người dành nhiều thời gian làm việc chưa chắc tạo ra kết quả tốt hơn.
Điều này đặt ra yêu cầu thay đổi cách đánh giá hiệu suất. Doanh nghiệp cần chú trọng hơn đến chất lượng đầu ra, khả năng giải quyết vấn đề, tư duy phản biện và mức độ đóng góp vào mục tiêu chung, thay vì chỉ dựa vào thời gian làm việc hoặc số lượng nhiệm vụ được thực hiện.
Nếu hệ thống đánh giá vẫn ưu tiên những biểu hiện bận rộn bên ngoài, nhân viên có thể không có động lực công khai những cải tiến giúp họ làm việc hiệu quả hơn.
Vì vậy, sự xuất hiện của AI cũng khiến ranh giới giữa làm việc đúng trách nhiệm, làm việc hiệu quả và thiếu gắn kết trở nên phức tạp hơn.
3. Nỗi lo bị AI thay thế có thể làm suy giảm sự gắn kết
AI không chỉ mang lại cơ hội cải thiện năng suất mà còn tạo ra những lo ngại về tương lai nghề nghiệp.
Khi một phần công việc có thể được tự động hóa, nhân viên có thể đặt câu hỏi về giá trị chuyên môn của mình, khả năng duy trì vị trí hiện tại hoặc những kỹ năng cần phát triển trong tương lai.
Nếu doanh nghiệp triển khai AI mà không giải thích rõ mục tiêu, vai trò của nhân viên và định hướng phát triển nguồn nhân lực, cảm giác bất an có thể gia tăng.
Một nghiên cứu năm 2025 trên 395 người làm việc trong lĩnh vực công nghệ thông tin và dịch vụ hỗ trợ CNTT tại Ấn Độ đã tìm thấy mối liên hệ giữa một số dạng lo âu về AI, căng thẳng do công nghệ và ý định Quiet Quitting.
Kết quả này không có nghĩa AI trực tiếp khiến nhân viên mất động lực trong mọi môi trường. Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy yếu tố tâm lý và cách tổ chức triển khai công nghệ cần được xem xét cùng với lợi ích về năng suất.
Khi nhân viên không hiểu AI sẽ hỗ trợ hay thay thế vai trò của mình, họ có thể giảm mức độ chủ động, hạn chế đề xuất sáng kiến hoặc chỉ tập trung hoàn thành những nhiệm vụ bắt buộc.
4. Khi nhân viên sử dụng AI để duy trì ranh giới công việc
Ở một góc độ khác, AI cũng có thể trở thành công cụ giúp người lao động quản lý khối lượng công việc tốt hơn.
Nhờ tự động hóa các thao tác lặp lại và hỗ trợ xử lý thông tin, nhân viên có thể giảm thời gian dành cho những nhiệm vụ ít tạo giá trị, hạn chế làm thêm giờ và dành nhiều sự tập trung hơn cho công việc quan trọng.
Trong trường hợp này, việc nhân viên không muốn kéo dài thời gian làm việc không nhất thiết phản ánh sự suy giảm gắn kết.
Họ có thể vẫn chủ động, có trách nhiệm và tạo ra kết quả tốt, đồng thời duy trì ranh giới rõ ràng giữa công việc và cuộc sống cá nhân. Đây là điểm khác biệt cần được doanh nghiệp nhận diện.
Làm việc hiệu quả hơn để có thêm thời gian nghỉ ngơi không đồng nghĩa với việc giảm trách nhiệm đối với công việc.
Nếu không phân biệt được hai trạng thái này, doanh nghiệp có thể vô tình đánh giá thấp những nhân viên đang sử dụng công nghệ một cách hiệu quả.
Quiet Quitting trong thời đại AI có những biểu hiện mới nào?
Trong môi trường làm việc truyền thống, Quiet Quitting thường được thảo luận thông qua việc nhân viên hạn chế làm thêm giờ, không nhận thêm nhiệm vụ hoặc giảm mức độ tham gia vào các hoạt động ngoài trách nhiệm chính.
Trong môi trường có AI, những biểu hiện liên quan đến sự gắn kết có thể khó nhận diện hơn.
Một nhân viên vẫn hoàn thành công việc đúng hạn, duy trì chất lượng đầu ra và đáp ứng các chỉ tiêu được giao nhờ sự hỗ trợ của AI, nhưng có thể không còn quan tâm đến việc cải tiến quy trình, chia sẻ kiến thức hoặc tham gia giải quyết những vấn đề chung của tổ chức.
Ngược lại, một nhân viên từ chối làm thêm giờ nhưng tích cực đề xuất cách ứng dụng AI, hỗ trợ đồng nghiệp và đóng góp sáng kiến vẫn có thể là người gắn kết cao với công việc.
Điều này cho thấy doanh nghiệp không nên đánh giá Quiet Quitting chỉ thông qua số giờ làm việc, tốc độ hoàn thành nhiệm vụ hoặc mức độ sẵn sàng nhận thêm việc.
Thay vào đó, cần xem xét những yếu tố như tinh thần trách nhiệm, chất lượng phối hợp, sự chủ động, mức độ tin tưởng và cảm nhận của nhân viên về ý nghĩa công việc.
Đặc biệt, AI có thể giúp duy trì hiệu suất thực hiện các nhiệm vụ thường ngày ngay cả khi sự gắn kết về mặt tinh thần đã suy giảm. Đây là một khả năng cần được nghiên cứu và theo dõi, thay vì mặc định rằng nhân viên sử dụng AI nhiều hoặc hoàn thành công việc nhanh là đang Quiet Quitting.
Vì sao triển khai AI chưa chắc giải quyết được vấn đề gắn kết nhân viên?
Một quan điểm phổ biến là khi công nghệ giúp giảm bớt công việc lặp lại, nhân viên sẽ có nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ có ý nghĩa và từ đó cảm thấy hài lòng hơn.
Điều này có thể xảy ra, nhưng không phải là kết quả tự động. Nếu nguyên nhân khiến nhân viên mất động lực đến từ cơ chế đánh giá thiếu công bằng, cơ hội phát triển hạn chế, mối quan hệ với quản lý hoặc văn hóa tổ chức, việc bổ sung công cụ AI khó có thể giải quyết triệt để vấn đề.
Theo phân tích của Gallup công bố năm 2026, tỷ lệ nhân viên gắn kết tại Mỹ trong nửa đầu năm đạt 31%, không thay đổi so với năm 2025, dù việc ứng dụng AI trong công việc tiếp tục phát triển.
Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng khả năng tiếp cận AI đơn thuần không đủ để cải thiện trải nghiệm nhân viên. Những tổ chức có kế hoạch tích hợp AI rõ ràng và sự hỗ trợ tích cực từ quản lý thường ghi nhận mức độ gắn kết cao hơn.
Cụ thể, tỷ lệ gắn kết ở nhóm nhân viên cho biết quản lý tích cực hỗ trợ việc sử dụng AI đạt 48%, so với 30% ở nhóm không ghi nhận sự hỗ trợ này.
Đây là mối liên hệ được quan sát trong khảo sát, không phải bằng chứng rằng sự hỗ trợ của quản lý tự nó tạo ra toàn bộ chênh lệch.
Dù vậy, kết quả cho thấy cách triển khai và quản lý AI có thể quan trọng không kém bản thân công nghệ.
Nếu doanh nghiệp chỉ tập trung vào việc nhân viên có sử dụng AI hay không, mà không quan tâm đến trải nghiệm, sự phát triển và kỳ vọng công việc, nguy cơ mất gắn kết vẫn có thể tồn tại.
Doanh nghiệp nên làm gì để duy trì sự gắn kết trong thời đại AI?
Đánh giá hiệu suất dựa trên giá trị tạo ra
Doanh nghiệp cần từng bước chuyển trọng tâm từ việc theo dõi mức độ bận rộn sang đánh giá kết quả thực tế.
Những tiêu chí như chất lượng công việc, khả năng giải quyết vấn đề, mức độ hoàn thành mục tiêu và đóng góp vào hiệu quả chung cần được xác định rõ ràng.
Điều này giúp hạn chế tình trạng nhân viên cảm thấy phải liên tục thể hiện sự bận rộn để chứng minh năng lực.
Đồng thời, doanh nghiệp cũng cần phân biệt giữa việc hoàn thành tốt trách nhiệm được giao và những đóng góp vượt ngoài phạm vi công việc, tránh biến các nỗ lực tự nguyện thành yêu cầu mặc định.
Minh bạch về cách sử dụng AI và kỳ vọng năng suất
Khi triển khai AI, doanh nghiệp nên giải thích rõ công nghệ được sử dụng nhằm mục đích gì, những nhiệm vụ nào có thể được hỗ trợ và vai trò của nhân viên sẽ thay đổi ra sao.
Nếu AI giúp tiết kiệm thời gian, tổ chức cần có nguyên tắc hợp lý về cách phân bổ phần năng lực được giải phóng.
Một phần có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng công việc, học kỹ năng mới, phát triển sáng kiến hoặc giảm áp lực trong những giai đoạn cao điểm.
Quan trọng hơn, việc nâng cao kỳ vọng năng suất cần đi kèm với đánh giá thực tế về khối lượng công việc và nguồn lực của nhân viên.
Đầu tư vào kỹ năng và cơ hội phát triển
AI có thể làm thay đổi những kỹ năng mà doanh nghiệp cần trong tương lai.
Vì vậy, thay vì chỉ yêu cầu nhân viên sử dụng công nghệ mới, tổ chức nên tạo điều kiện để họ hiểu cách AI hoạt động, biết kiểm chứng kết quả và phát triển những năng lực khó thay thế như tư duy phản biện, giao tiếp, sáng tạo và ra quyết định.
Khi nhìn thấy cơ hội phát triển nghề nghiệp, nhân viên có thể có thêm lý do để chủ động tham gia vào quá trình chuyển đổi.
Xây dựng môi trường khuyến khích trao đổi và phản hồi
Sự gắn kết không thể được đánh giá đầy đủ chỉ qua các chỉ số hiệu suất.
Doanh nghiệp cần duy trì những cuộc trao đổi thường xuyên để hiểu nhân viên đang gặp khó khăn gì, cảm nhận thế nào về khối lượng công việc và có những lo ngại nào khi AI được đưa vào quy trình.
Các phản hồi này cần được tiếp nhận một cách nghiêm túc, thay vì mặc định rằng việc nhân viên không muốn nhận thêm nhiệm vụ là dấu hiệu thiếu tinh thần cống hiến.
Một môi trường cho phép nhân viên trao đổi thẳng thắn về kỳ vọng, trách nhiệm và giới hạn công việc có thể giúp tổ chức nhận diện vấn đề sớm hơn.
Phân chia hợp lý lợi ích từ năng suất do AI tạo ra
Khi AI giúp doanh nghiệp cải thiện năng suất, câu hỏi quan trọng không chỉ là tổ chức có thể tạo ra bao nhiêu giá trị bổ sung, mà còn là lợi ích đó được phân bổ như thế nào.
Doanh nghiệp có thể sử dụng phần năng suất tăng thêm để nâng cao chất lượng sản phẩm, cải thiện dịch vụ, đầu tư đào tạo, ghi nhận đóng góp hoặc xây dựng môi trường làm việc bền vững hơn.
Nếu toàn bộ lợi ích từ công nghệ chỉ được chuyển thành những yêu cầu công việc cao hơn, nhân viên có thể khó cảm nhận được giá trị tích cực của quá trình chuyển đổi.
Ngược lại, khi thấy những cải tiến về năng suất mang lại lợi ích cho cả tổ chức và người lao động, nhân viên có thêm cơ sở để tin tưởng và tham gia chủ động vào việc ứng dụng AI.
Quiet Quitting không biến mất, nhưng cách nhìn nhận cần thay đổi
AI đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong cách con người thực hiện công việc và cách doanh nghiệp đánh giá hiệu suất.
Những nhiệm vụ từng cần nhiều thời gian có thể được hoàn thành nhanh hơn. Những kỹ năng từng được xem là quan trọng có thể cần được bổ sung hoặc thay thế bằng năng lực mới. Đồng thời, kỳ vọng về năng suất và trách nhiệm công việc cũng đang thay đổi.
Trong bối cảnh đó, Quiet Quitting không nên được hiểu đơn giản là việc nhân viên không muốn làm nhiều hơn yêu cầu.
Điều doanh nghiệp cần quan tâm là liệu nhân viên có thực sự gắn kết với công việc, hiểu rõ giá trị đóng góp của mình và có cơ hội phát triển trong môi trường công nghệ mới hay không.
Một nhân viên hoàn thành công việc hiệu quả bằng AI và duy trì ranh giới làm việc hợp lý không nhất thiết là người thiếu động lực. Ngược lại, một nhân viên luôn đáp ứng các chỉ tiêu nhưng không còn quan tâm đến mục tiêu chung có thể đang gặp vấn đề về sự gắn kết.
Trong thời đại AI, thách thức của doanh nghiệp không chỉ là khiến nhân viên làm việc nhanh hơn, mà còn là tạo ra một môi trường nơi năng suất, sự công bằng và động lực làm việc có thể phát triển cùng nhau.
