AI đang phá vỡ nấc thang nghề nghiệp trước khi xóa sổ cả một nghề

Vì vậy, các số liệu của Hàn Quốc nên được xem là cảnh báo về mức độ tập trung của tác động, không phải bằng chứng cho thấy mọi việc làm người trẻ mất đi đều do ChatGPT hay một hệ thống AI cụ thể gây ra. Thước đo của Ngân hàng Trung ương Hàn Quốc xác định những ngành và nghề có mức độ tiếp xúc kỹ thuật cao với AI. “Tiếp xúc cao” cho biết nơi sự xáo trộn có khả năng xảy ra nhiều hơn, chứ không đồng nghĩa với việc đã xác nhận có sự thay thế con người bằng máy móc.

Vì sao cử nhân và nhân sự mới vào nghề dễ bị ảnh hưởng?

Bằng đại học không còn là lá chắn tự động trước AI tạo sinh. Nhiều sinh viên tốt nghiệp bước vào thị trường lao động qua các vị trí văn phòng trong công nghệ, dịch vụ chuyên môn, nghiên cứu, phân tích, xuất bản và hành chính — những lĩnh vực mà AI có thể đảm nhiệm một phần công việc.

Các vị trí này vốn có hai chức năng: tạo ra sản phẩm hữu ích và đào tạo nhân viên cho những trách nhiệm phức tạp hơn. Khi AI xử lý phần việc đơn giản, doanh nghiệp có thể nâng ngưỡng tuyển dụng thay vì lập tức xóa bỏ cả nghề. Một chuyên viên phân tích mới có thể được yêu cầu kiểm tra báo cáo do AI tạo ra thay vì tự chuẩn bị toàn bộ bản nháp; một lập trình viên mới có thể phải xác thực và tích hợp mã do AI sinh ra thay vì tự viết mọi đoạn mã nền tảng.

Điều này có thể giúp các đội ngũ hiện tại tăng năng suất, nhưng lại tạo ra “nút thắt cổ chai” với người đang tìm cách gia nhập ngành. Nếu ít nhân sự cấp thấp được tuyển hơn, sẽ có ít người tích lũy đủ kinh nghiệm để trở thành chuyên gia cao cấp, quản lý hoặc cố vấn đáng tin cậy.

Goldman Sachs cũng nhận thấy sức ép tại các nền kinh tế phát triển

Nghiên cứu của Goldman Sachs cho thấy các ngành có mức độ tiếp xúc cao hơn với tự động hóa bằng AI nhìn chung ghi nhận tốc độ tăng số lượng vị trí tuyển dụng yếu hơn từ nửa cuối năm 2022. Mối quan hệ này đặc biệt đáng chú ý tại một số nền kinh tế phát triển như Mỹ, Đức và Australia.

Sự chênh lệch rõ nhất xuất hiện ở các trung tâm chăm sóc khách hàng. Việc làm trong lĩnh vực này được báo cáo thấp hơn xu hướng lịch sử khoảng 39% tại Mỹ, 33% tại Canada và 27% tại Đức. Các lĩnh vực chịu ảnh hưởng khác được nghiên cứu đề cập gồm xuất bản phần mềm, tư vấn quản lý và quảng cáo. Những con số này mô tả khoảng cách so với xu hướng trước đây; chúng không chứng minh AI là nguyên nhân duy nhất khiến việc làm suy giảm.

Kết luận rộng hơn của Goldman Sachs thận trọng hơn nhiều so với dự báo AI sẽ lập tức thay thế lao động trên toàn nền kinh tế. Cú sốc có thể quan sát được vẫn tập trung ở một số ngành và nhóm lao động. Nhân sự đầu vào dễ bị tổn thương vì công việc của họ thường có tính tiêu chuẩn hóa cao, dễ đo lường và dễ tự động hóa hoặc tăng tốc bằng AI.

Mức độ áp dụng AI cũng đáng kể nhưng chưa hoàn tất. Các ước tính được Goldman Sachs dẫn lại cho thấy tỷ lệ áp dụng tại những nền kinh tế phát triển lớn vào khoảng 15–20%, trong khi một thước đo khác — tỷ lệ doanh nghiệp Mỹ sử dụng AI trong hoạt động sản xuất, kinh doanh thường xuyên — chỉ khoảng 9%. Khác biệt này cho thấy cần diễn giải thận trọng các số liệu “áp dụng AI”: khảo sát có thể đo lường việc thử nghiệm, việc nhân viên sử dụng công cụ hoặc triển khai ổn định trong quy trình sản xuất.

Tự động hóa và tăng cường năng lực tạo ra hai kết quả khác nhau

Tác động lên việc làm một phần phụ thuộc vào cách doanh nghiệp sử dụng AI: thay thế lao động hay tăng cường năng lực cho lao động.

Tự động hóa làm giảm lượng lao động cần thiết cho một nhiệm vụ. Ví dụ gồm trả lời các câu hỏi khách hàng tiêu chuẩn, tạo bản tóm tắt thường lệ, sinh mã nền tảng hoặc chuẩn bị bản nháp đầu tiên của một tài liệu. Tự động hóa có thể làm giảm tuyển dụng cấp thấp ngay cả khi không có nhân viên hiện tại nào bị sa thải chính thức.

Tăng cường năng lực là khi AI giúp một nhân viên làm việc hiệu quả hơn, nhưng con người vẫn chịu trách nhiệm về phán đoán, xác minh, xử lý ngoại lệ, quan hệ khách hàng và quyết định cuối cùng. Cách dùng này có thể làm tăng giá trị của người giàu kinh nghiệm, nhưng cũng có thể khiến doanh nghiệp kỳ vọng mỗi nhân viên tạo ra nhiều sản lượng hơn. Khi đó, một chuyên viên được AI hỗ trợ có thể đảm nhiệm số giờ công việc cấp thấp trước đây do nhiều nhân sự thực hiện.

Hai quá trình này có thể diễn ra đồng thời trong cùng một doanh nghiệp. AI loại bỏ một số nhiệm vụ lặp lại, nâng năng suất của nhân sự cấp cao và tạo nhu cầu đối với người có khả năng thiết kế quy trình, kiểm tra đầu ra và quản trị rủi ro. Đây là lý do tổng số việc làm có thể vẫn tương đối ổn định, trong khi cơ hội có được công việc đầu tiên lại trở nên khó khăn hơn.

Rủi ro trung tâm: nấc thang sự nghiệp bị bào mòn

Câu hỏi dài hạn quan trọng nhất không chỉ là AI có xóa bỏ một chức danh hay không. Vấn đề là AI có loại bỏ những nhiệm vụ đầu tiên giúp người lao động học nghề hay không.

Một nấc thang nghề nghiệp lành mạnh thường đưa nhân viên từ những công việc lặp lại dưới sự giám sát lên các trách nhiệm đòi hỏi bối cảnh, phán đoán và khả năng chịu trách nhiệm. Nếu AI hấp thụ quá nhiều phần việc được giám sát đó, doanh nghiệp có thể giữ nhân sự cấp cao nhưng tuyển ít người mới hơn. Kết quả ngắn hạn có thể là hiệu quả cao hơn; kết quả dài hạn có thể là nguồn cung nhân lực giàu kinh nghiệm bị thu hẹp.

Rủi ro này cũng giải thích vì sao một tác động có vẻ nhỏ trên tổng thể thị trường lao động vẫn có thể rất đáng kể với người trẻ. Một thay đổi khiêm tốn trong tổng số việc làm có thể che giấu biến động mạnh hơn về việc ai được tuyển, ai được đào tạo ngay trong công việc và ai có cơ hội tiến bộ.

Bằng chứng cho thấy điều gì — và chưa cho thấy điều gì?

Các nghiên cứu hiện có ủng hộ bốn kết luận thận trọng:

• Sức ép liên quan đến AI xuất hiện trước hết ở một số ngành có mức độ tiếp xúc cao, chưa lan rộng đồng đều đến mọi nghề.
• Người trẻ và lao động mới vào nghề đặc biệt dễ bị ảnh hưởng vì AI có thể thực hiện hoặc tăng tốc nhiều nhiệm vụ thường quy — những nhiệm vụ trước đây tạo ra lối vào các nghề nghiệp văn phòng.
• Người có kinh nghiệm có thể được hưởng lợi khi giá trị của họ nằm ở năng lực giám sát, sự tin cậy của khách hàng, phán đoán phức tạp và trách nhiệm đối với kết quả.
• Bằng chứng hiện chưa cho thấy sự thay thế hàng loạt là điều tất yếu. Kết quả việc làm còn phụ thuộc vào lợi ích năng suất, sản phẩm và dịch vụ mới, nhu cầu lao động, quy định, cũng như việc doanh nghiệp dùng AI để mở rộng sản lượng hay chủ yếu cắt giảm nhân sự.

Bài học thực tế dành cho doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách là không nên chỉ theo dõi tổng số việc làm. Tuyển dụng nhân sự mới, chương trình học việc, khả năng luân chuyển nội bộ, thiết kế lại nhiệm vụ, tốc độ thăng tiến và cơ hội được đào tạo có thể cho thấy sự xáo trộn sớm hơn nhiều so với các chỉ số thất nghiệp tổng thể.

Hiện tại, AI đang thay đổi cách con người bước vào một nghề rõ rệt hơn là xóa bỏ mọi nghề nghiệp. Những doanh nghiệp và chính phủ chuẩn bị tốt nhất cho giai đoạn chuyển đổi sẽ là những bên dùng AI để cải thiện công việc mà không phá vỡ con đường phát triển con người — nơi chuyên môn được hình thành qua trải nghiệm, giám sát và trách nhiệm tăng dần.