Các chuyên gia của công ty tư vấn chiến lược Boston Consulting Group (BCG) gọi hiện tượng này là “AI brain fry” — trạng thái quá tải nhận thức khi con người phải liên tục giám sát, điều phối và tối ưu hóa các hệ thống AI vượt quá giới hạn xử lý của não bộ.
Thay vì trực tiếp giải quyết công việc, người dùng giờ đây chuyển sang một vai trò mới: “quản lý” cả một hệ sinh thái gồm trợ lý AI, các tác nhân tự động và những dòng lệnh phức tạp. Sự thay đổi này đang tạo ra một dạng áp lực tinh thần hoàn toàn khác, âm thầm nhưng dai dẳng.
Theo ông Ben Wigler, nhà đồng sáng lập công ty khởi nghiệp LoveMind AI, việc sử dụng AI ngày nay không đơn thuần là ra câu lệnh và nhận kết quả. Ông nhấn mạnh: “Bạn phải liên tục theo dõi, kiểm soát các mô hình — giống như đang giám sát những nhân viên số”.
Cùng quan điểm này, ông Tim Norton - nhà sáng lập công ty tư vấn tích hợp AI nouvreLabs - cho rằng tình trạng kiệt sức xuất hiện khi người dùng tạo ra quá nhiều “tác nhân AI” (AI agents) và phải quản lý chúng liên tục.
Tuy vậy, BCG nhấn mạnh đây không phải là dấu hiệu AI khiến con người chán công việc. Ngược lại, kết quả khảo sát thực hiện đối với 1.488 lao động tại Mỹ cho thấy mức độ kiệt sức tổng thể có xu hướng giảm khi AI đảm nhận các nhiệm vụ lặp lại, vấn đề không nằm ở bản thân công nghệ, mà ở cách con người sử dụng AI.
Hiện tượng “brain fry” bộc lộ rõ nhất trong giới lập trình, lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng trong việc viết mã. Kỹ sư phần mềm Siddhant Khare chỉ ra nghịch lý: các mã do AI tạo ra thường cần được kiểm tra kỹ hơn so với mã do con người viết. Trong khi đó, lập trình viên Adam Mackintosh thừa nhận áp lực khi phải rà soát hàng chục nghìn dòng code mà bản thân không hoàn toàn hiểu rõ.
Không chỉ vậy, nếu thiếu sự giám sát, các tác nhân AI có thể hiểu sai yêu cầu, dẫn đến xử lý sai hướng và gây lãng phí tài nguyên tính toán, một rủi ro không nhỏ đối với doanh nghiệp.
Một hệ quả khác ít được chú ý là “bẫy năng suất”. Khi AI giúp rút ngắn thời gian hoàn thành công việc, người dùng lại có xu hướng làm việc nhiều hơn và lâu hơn.
Ông Wigler cho rằng khả năng đạt mục tiêu nhanh chóng khiến các nhóm khởi nghiệp — vốn đã quen với áp lực cao — càng dễ sa vào vòng xoáy làm việc liên tục, thậm chí kéo dài đến đêm khuya. Bản thân lập trình viên Mackintosh từng dành 15 giờ liên tục để tinh chỉnh khoảng 25.000 dòng mã do AI hỗ trợ. Anh chia sẻ: “Đến cuối cùng, tôi cảm thấy mình không thể lập trình thêm được nữa… dễ cáu gắt và không muốn trả lời những câu hỏi dù đơn giản”.
Không chỉ trong lĩnh vực công nghệ, một giáo viên kiêm nhạc sĩ cũng thừa nhận khó “tắt não” sau giờ làm khi liên tục bị cuốn vào việc thử nghiệm AI, dấu hiệu cho thấy ranh giới giữa công việc và đời sống cá nhân đang bị xóa nhòa.
Dù tồn tại những mặt trái, nhưng phần lớn người dùng vẫn nhìn nhận AI theo hướng tích cực, coi đây là công cụ mạnh mẽ nếu được sử dụng đúng cách. BCG khuyến nghị các doanh nghiệp cần thiết lập giới hạn rõ ràng trong việc triển khai và giám sát AI, đồng thời chú trọng yếu tố cân bằng và “tự chăm sóc” cho người lao động. Tuy nhiên, theo ông Wigler, điều này không dễ thực hiện trong môi trường làm việc hiện đại, nơi hiệu suất vẫn thường được đặt lên hàng đầu.
