Chủ đề AI cướp việc làm đã được bàn tán nhiều năm, nhưng các con số luôn chỉ là ước tính, và sự khác biệt giữa các dự báo của các tổ chức lớn đến mức khiến nhiều người nghi ngờ có ai đó đang bịa đặt.
Goldman Sachs gần đây đã thực hiện một việc có giá trị: định lượng hóa số lượng việc làm thực tế mà AI loại bỏ mỗi tháng thành một con số cụ thể.
Giảm ròng 16.000 việc làm mỗi tháng.
Con số được tính như thế nào
Nhà kinh tế học Elsie Peng của Goldman đã kết hợp dữ liệu thị trường lao động Mỹ với chỉ số mức độ tiếp xúc với AI, phân tích hai tác động: thay thế và tăng cường từ AI.
| Tác động | Ảnh hưởng hàng tháng |
|---|---|
| Thay thế (việc làm biến mất) | Giảm 25.000 việc làm mỗi tháng |
| Tăng cường (việc làm mới được tạo ra) | Tăng 9.000 việc làm mỗi tháng |
| Thay đổi ròng | Giảm ròng 16.000 việc làm mỗi tháng |
Phương pháp luận là kết hợp điểm tiếp xúc AI tiêu chuẩn với chỉ số bổ sung do IMF phát triển, phân biệt hai loại công việc:
- Loại bị thay thế: AI có thể đảm nhận hầu hết các nhiệm vụ cốt lõi (xử lý bảo hiểm, xử lý hóa đơn, nhập liệu)
- Loại được tăng cường: Cần phán đoán của con người, sự hiện diện thực tế hoặc chuyên môn (luật, quản lý kỹ thuật, y tế)
Các con số dựa trên dữ liệu thực tế của năm qua, không phải dự báo.
Những công việc nào đang biến mất
Bị ảnh hưởng nhiều nhất là các công việc cổ trắng có tính lặp lại:
- Nhập liệu
- Hỗ trợ khách hàng
- Công việc hỗ trợ cấp trợ lý pháp lý
- Xử lý hóa đơn và bảo hiểm
- Các nhiệm vụ hành chính
Đặc điểm chung của các công việc này: nhiệm vụ cố định, không cần phán đoán chuyên môn, có thể mô tả rõ ràng bằng văn bản hoặc bảng biểu. Tỷ lệ thay thế bằng AI không phải là giá trị lý thuyết, mà là sự thay thế đang diễn ra.
Một kết luận phản trực giác: Các công việc lao động chân tay hiện đang an toàn hơn. Các công việc như quản lý xây dựng, vận hành y tế, dịch vụ hiện trường đòi hỏi sự hiện diện thực tế, AI chưa có con đường thay thế hiệu quả. Người lao động cổ trắng bị ảnh hưởng trước người lao động cổ xanh, điều này trái ngược với trực giác của nhiều người.
Tại sao thế hệ Z chịu gánh nặng nhất
Phân tích của Goldman có một con số cụ thể: Cứ mỗi độ lệch chuẩn tăng lên trong chỉ số tiếp xúc với AI, chênh lệch tiền lương của lao động trẻ lại mở rộng thêm 3,3 điểm phần trăm.
Chuỗi logic rất rõ ràng:
- Người trẻ thường bắt đầu với các công việc đầu vào – nhập liệu, hỗ trợ khách hàng, phân tích cơ bản
- Các công việc này có tỷ lệ thay thế bằng AI cao nhất
- Người trẻ không có khả năng phán đoán chuyên môn tích lũy để làm đệm, kinh nghiệm không đủ để nhanh chóng chuyển sang các công việc đòi hỏi kỹ năng chuyên môn của con người
- Cạnh tranh việc làm khốc liệt hơn, khả năng thương lượng yếu hơn
Điều này tạo thành một chuỗi logic với báo cáo năm 2026 của Stanford về việc số lượng vị trí lập trình viên 22 tuổi giảm 20%: Không phải nhân viên kỳ cựu bị sa thải trước, mà là cánh cửa đầu vào cho người mới bị chặn trực tiếp. Nhân viên kỳ cựu có hào kinh nghiệm bảo vệ, còn sinh viên mới tốt nghiệp thì không.
Con số có bị đánh giá thấp không?
Goldman tự thừa nhận những hạn chế của nghiên cứu: Bộ dữ liệu này chưa tính đầy đủ đến việc làm mới từ xây dựng cơ sở hạ tầng AI, như xây dựng trung tâm dữ liệu, mở rộng hệ thống điện, sản xuất phần cứng.
Nếu tính cả những yếu tố này, con số giảm ròng sẽ nhỏ hơn.
Nhưng có một vấn đề then chốt: Trung tâm dữ liệu tạo ra các công việc kỹ thuật, trong khi AI loại bỏ các công việc hỗ trợ khách hàng. Yêu cầu kỹ năng, mức lương và nhóm người bị ảnh hưởng của hai loại công việc này hầu như không có sự chồng chéo. Sự cân bằng trong dữ liệu việc làm không có nghĩa là nó giúp ích gì cho 16.000 người bị ảnh hưởng mỗi tháng; họ sẽ không tìm được việc làm mới chỉ vì có thêm một trang trại máy chủ được xây dựng ở Dallas.
Các công ty phản ứng thế nào
Cách làm của một số công ty đáng để tham khảo:
BetterUp (ví dụ về tăng cường AI): Chuyển những nhân viên có nhiệm vụ lên lịch bị AI tiếp quản sang làm phản hồi chuyên sâu cho ứng viên và tìm kiếm vị trí – giữ được việc làm, đẩy con người vào những khâu mà AI không thể thay thế.
Snap, Atlassian, Block: Sử dụng tiến bộ AI như một cái cớ để sa thải. Trong giới nhân sự đã xuất hiện những lời chỉ trích – dùng AI làm lý do sa thải, mà không có kế hoạch tái bố trí đi kèm, sẽ gây tổn thương cho cả nhân viên lẫn tổ chức.
Một CHRO của Fortune 500 được Fortune đưa tin đã nói thẳng: Chúng tôi sa thải mà không có đủ cân nhắc chiến lược.
Kết luận rất trực tiếp
Giảm ròng 16.000 mỗi tháng, một năm gần 200.000 việc làm. Không phải là một con số tuyệt đối quá lớn, nhưng nó đang đi theo một hướng liên tục và không có dấu hiệu chậm lại.
Điều đáng chú ý hơn không phải là tổng số, mà là sự phân bố: Các công việc cổ trắng đầu vào biến mất, các công việc kỹ thuật và chuyên môn mới xuất hiện. Hai nhóm người này hầu như không trùng nhau. Sự dịch chuyển cấu trúc này của thị trường lao động không thể giải quyết chỉ bằng cách đào tạo lại.
Nguồn tham khảo: CocoLoop, AI is cutting 16,000 U.S. jobs a month — and Gen Z is taking the brunt, Goldman Sachs says (Fortune); Top HR leaders warn against using AI as cover for mass layoffs (Fortune)