Nghịch lý sa thải AI: Cắt giảm nhân sự để đầu tư tự động hóa đang phản tác dụng với năng suất, cổ phiếu và lợi nhuận

Các công ty đang cắt giảm việc làm để đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI), với kỳ vọng tăng năng suất, giảm chi phí và nhận được sự hoan nghênh từ Phố Wall. Thay vào đó, họ đang phải đối mặt với một thực tế hoàn toàn khác: nhân viên mất kết nối, năng suất trì trệ, cổ phiếu giảm giá, và một cuộc chạy đua tốn kém để tuyển lại những người đã bị sa thải. Đó là kết luận chính từ một loạt nghiên cứu được công bố vào tháng 8/2026 – dẫn đầu là một nghiên cứu đăng tải trên TechXplore và The Conversation vào ngày 12/8/2026, cùng với các công trình đồng thời từ Phòng thí nghiệm Kinh tế Kỹ thuật số Stanford, Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed), và các khảo sát lực lượng lao động từ Forrester, Gallup và Robert Half.

Dưới đây là những gì bằng chứng tiết lộ, và tại sao chiến lược sa thải nhân sự vì AI lại phản tác dụng trên hầu hết mọi khía cạnh.

Tâm lý nhân viên: Lo âu đang phá hủy sự gắn kết

Nỗi lo bị sa thải vì AI đang tích cực làm giảm sự gắn kết của người lao động. Khảo sát tháng 6/2026 của Gallup cho thấy hơn một phần ba người lao động Mỹ tin rằng "chẳng có ích gì khi làm việc chăm chỉ vì điều đó sẽ không bảo vệ họ khỏi bị sa thải hoặc AI" . Một nghiên cứu riêng biệt vào tháng 8/2026 về nhận thức về AI và sự bất an trong công việc xác nhận rằng việc áp dụng AI cao hơn có tương quan mạnh mẽ với cảm giác bất an trong công việc, từ đó làm giảm đáng kể sự gắn kết của nhân viên . Báo cáo sức khỏe tâm thần nơi làm việc của Modern Health cho thấy gần 7/10 người lao động lo sợ AI sẽ dẫn đến sa thải tại công ty của họ trong vòng ba năm tới . Mối lo ngại của nhân viên về việc mất việc làm do AI đã tăng từ 28% vào năm 2024 lên 40% vào năm 2026, theo báo cáo 'Global Talent Trends 2026' của Mercer .

Sự lo lắng này không phải ngẫu nhiên. Nghiên cứu đăng trên tạp chí Frontiers in Psychology đã xác định mối quan hệ hình chữ U: áp dụng AI ở mức độ vừa phải làm giảm sự bất an trong công việc, nhưng áp dụng quá mức lại làm gia tăng nó . Nhiều công ty, dường như đã vượt quá ngưỡng hữu ích và bước vào vùng phản tác dụng.

Năng suất: Sự bất an trong công việc triệt tiêu những lợi ích mà AI được kỳ vọng mang lại

Phát hiện trọng tâm của nghiên cứu học thuật ngày 12/8/2026 là các đợt sa thải do AI thúc đẩy và sự bất an trong công việc sau đó đang chủ động phá hủy các điều kiện cần thiết để AI có thể giúp người lao động làm việc hiệu quả hơn . Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các đợt sa thải liên quan đến AI đã làm tổn hại đến năng suất – bởi vì những nhân viên còn lại, lo sợ cho công việc của chính họ, trở nên mất kết nối thay vì cộng tác với các công cụ AI mới . Thiệt hại đối với tâm lý nhân viên về AI là một trong những yếu tố dự báo mạnh nhất về năng suất của công ty khi AI được sử dụng .

Điều này giúp giải thích tại sao một nghiên cứu của Fed Atlanta lại phát hiện ra rằng khoảng 90% giám đốc điều hành được khảo sát cho biết không có cải thiện năng suất từ các khoản đầu tư AI của họ . Một nghiên cứu của Gartner phát hiện ra rằng các vụ sa thải do AI không cải thiện lợi nhuận tài chính; thay vào đó, các công ty thiết kế lại vai trò công việc và đào tạo nhân viên mới đạt được kết quả tốt hơn . Ngay cả một đánh giá có hệ thống từ 40 nghiên cứu về AI tạo sinh tại nơi làm việc cũng cho thấy rằng, mặc dù AI có thể cải thiện năng suất, nhưng những lợi ích này luôn bị xói mòn bởi những lo ngại của nhân viên về sự lỗi thời của kỹ năng và sự thay thế vai trò .

Phản ứng của thị trường chứng khoán: Lợi nhuận trung bình bằng 0, và nhiều cổ phiếu giảm điểm

Suy nghĩ thông thường trước đây cho rằng sa thải báo hiệu sự hiệu quả và thúc đẩy giá cổ phiếu. Mô hình đó đã đảo ngược đối với các đợt cắt giảm liên quan đến AI. Khi các nhà nghiên cứu xem xét phản ứng của thị trường chứng khoán đối với các thông báo sa thải liên quan đến AI, lợi nhuận trung bình gần như bằng 0 – không phải là sự tăng vọt mà nhiều giám đốc điều hành kỳ vọng .

CNBC đã theo dõi 23 công ty trong S&P 500 công bố các đợt sa thải liên quan đến AI và phát hiện ra rằng 56% trong số đó chứng kiến giá cổ phiếu giảm sau đó, với mức giảm trung bình khoảng 25% . Cổ phiếu của Nike giảm 35% sau khi cắt giảm 800 lao động để đẩy nhanh quá trình tự động hóa; Salesforce giảm 32% sau khi sa thải 4.000 người; Fiverr mất 54% sau khi cắt giảm 30% lực lượng lao động . Một cách riêng biệt, tờ Financial Times đưa tin rằng 21 công ty đã sa thải nhân viên với lý do AI đã hoạt động kém hơn chỉ số tổng hợp Nasdaq khoảng 10% trong 30 ngày giao dịch sau thông báo của họ .

Các nhà phân tích của Goldman Sachs đã ghi nhận một sự thay đổi rộng lớn hơn: các thông báo sa thải hiện nay dẫn đến mức giảm giá cổ phiếu trung bình là 2%, đảo ngược xu hướng lịch sử khi các nhà đầu tư hoan nghênh việc cắt giảm lực lượng lao động . Các công ty viện dẫn lý do "tái cấu trúc" thậm chí còn bị thị trường trừng phạt nặng nề hơn . Thị trường không còn khen thưởng các vụ sa thải AI như một tín hiệu của sự hiệu quả.

Chi phí tái tuyển dụng và xu hướng đảo ngược

Bằng chứng về sự hối tiếc đang chồng chất từ nhiều nguồn độc lập:

• 55% lãnh đạo hối tiếc về sa thải AI: Báo cáo 'Predictions 2026' của Forrester tiết lộ rằng 55% nhà tuyển dụng từng cắt giảm nhân sự vì AI hiện đã hối tiếc – con số này được khảo sát độc lập của Orgvue xác nhận . Careerminds khảo sát 600 chuyên gia nhân sự vào tháng 2/2026 và phát hiện ra 35,6% đã tái tuyển dụng hơn một nửa số vị trí đã cắt . Gartner dự đoán rằng đến năm 2027, 50% các công ty từng cắt giảm nhân sự dịch vụ khách hàng vì AI sẽ buộc phải tuyển lại cho các chức năng tương tự .
• 32% đang tái tuyển dụng: Dữ liệu từ Robert Half cho thấy 32% nhà quản lý tuyển dụng Mỹ từng loại bỏ một vị trí vì AI hiện đang tích cực tìm cách lấp đầy các vị trí đó . Cứ ba nhà tuyển dụng đã cắt giảm việc làm vì AI thì có hai người đã và đang tái tuyển dụng những nhân viên từng bị sa thải, thường là trong vòng vài tháng sau vụ sa thải ban đầu, theo nghiên cứu của Careerminds .
• Sự đảo ngược trong thực tế: Ford đang tái tuyển dụng hàng trăm kỹ sư giàu kinh nghiệm để xử lý các vấn đề về chất lượng mà hệ thống tự động không thể giải quyết. Ngân hàng Commonwealth Bank of Australia và IBM cũng đang tập trung trở lại vào vốn con người sau khi các đợt cắt giảm vì AI không mang lại kết quả như mong đợi . Klarna cũng đang tái tuyển dụng sau khi phát hiện ra AI không thể thay thế hoàn toàn những nhân viên giàu kinh nghiệm . Hiện tượng này đang được gọi là "hiệu ứng boomerang AI" – các nhà tuyển dụng lấp đầy lại các vị trí vừa bị loại bỏ sau khi đánh giá quá cao năng suất và tiết kiệm chi phí từ AI .

Bức tranh toàn cảnh về thị trường lao động

Bất chấp các tiêu đề, tác động kinh tế vĩ mô của AI đối với việc làm vẫn còn đáng ngạc nhiên là khiêm tốn. Phòng thí nghiệm Kinh tế Kỹ thuật số Stanford (12/8/2026) đã phân tích dữ liệu bảng lương ADP của hàng triệu lao động Mỹ và không tìm thấy bằng chứng về sự dịch chuyển việc làm trên diện rộng do AI – mặc dù việc làm của người lao động trẻ (22–25 tuổi) trong các ngành nghề liên quan đến AI hiện đang thấp hơn 19% so với mức có thể nếu nó theo kịp với nhóm ít bị ảnh hưởng hơn . Các cuộc khảo sát của Fed tương tự cũng cho thấy AI không được dự đoán là sẽ làm giảm tổng số việc làm quá 0,4% trong năm 2026 . Việc cắt giảm tập trung ở các công ty lớn, trong khi các công ty nhỏ hơn dự kiến sẽ có sự gia tăng việc làm khiêm tốn .

Tóm tắt về nghịch lý

Nghịch lý sa thải AI vận hành như sau: các công ty cắt giảm nhân sự để lấy tiền đầu tư vào AI và gửi tín hiệu hiệu quả đến các nhà đầu tư, nhưng việc cắt giảm này gây ra sự mất kết nối của nhân viên, giết chết năng suất mà AI được kỳ vọng mang lại, không đẩy giá cổ phiếu lên (và thường làm giảm chúng), sau đó buộc các công ty phải tái tuyển dụng tốn kém khi tự động hóa tỏ ra không đủ – trong khi hơn 55% lãnh đạo thừa nhận toàn bộ quá trình này là một sai lầm. Dữ liệu cho thấy chiến lược AI hiệu quả nhất có thể không phải là cắt giảm nhân sự, mà là thiết kế lại vai trò và đào tạo lại lực lượng lao động để cộng tác với các công cụ mới.