Trong vài năm qua, một trong những câu hỏi được nhắc đến nhiều nhất khi nói về trí tuệ nhân tạo là: AI sẽ thay thế bao nhiêu việc làm?

Nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu thử nghiệm AI và tự động hóa với kỳ vọng giảm số lượng nhân sự, tiết kiệm chi phí và cải thiện năng suất.

Nhưng thực tế đang cho thấy một bức tranh phức tạp hơn.

Theo nghiên cứu của Gartner, việc xem AI chủ yếu như một công cụ để thay thế con người có thể không phải con đường mang lại hiệu quả kinh tế cao nhất.

Ngược lại, những doanh nghiệp thu được tỷ suất hoàn vốn đầu tư AI tốt hơn lại có xu hướng sử dng công nghệ như một công cụ hỗ trợ nhân viên, thay vì tìm cách loại bỏ họ khỏi quy trình.

80% doanh nghiệp từng thử AI rồi tinh giản nhân sự

Khảo sát của Gartner được thực hiện với 350 lãnh đạo tại các doanh nghiệp toàn cầu có doanh thu ti thiểu 1 tỷ USD mi năm.

Kết quả cho thấy khoảng 80% doanh nghiệp được hỏi thừa nhận đã thử nghiệm AI hoặc các công nghệ tự động hóa và sau đó thực hiện tinh giản lao động, dù tác động kinh tế ca việc áp dụng công nghệ chưa thực sự rõ ràng.

Con số này phản ánh một xu hướng phổ biến trong giai đoạn đầu của làn sóng AI.

Khi một công nghệ mới cho thấy khả năng tự động hóa nhiều nhiệm vụ, phản ứng tự nhiên của doanh nghip thường là tính toán xem có thể giảm bao nhiêu nhân sự.

Tuy nhiên, theo Helen Poitevin, Phó Chủ tịch kiêm chuyên gia phân tích của Gartner, cách tiếp cận này quá ngắn hạn.

Bà cho rằng nếu doanh nghiệp chỉ nhìn AI dưới góc độ “làm thế nào để sa thải nhiều người hơn”, họ có thể bỏ lỡ phần giá trị lớn nhất mà công nghệ tạo ra.

Cắt giảm nhân s chưa chắc giúp tăng năng suất

Một trong những kết luận đáng chú ý nhất ca nghiên cứu là tỷ suất hoàn vốn đầu tư AI cao nhất không xuất hiện ở nhóm doanh nghiệp cắt giảm nhân sự mạnh nhất.

Thay vào đó, những doanh nghiệp đạt hiệu quả tốt hơn sử dụng AI để khuếch đại năng lực con người.

Điều này có thể đợc hiểu l AI đảm nhiệm những công việc mất thời gian, lặp lại hoặc c thể tự động hóa, trong khi nhân viên tập trung vào các nhiệm v có giá trị cao hơn.

Ví dụ, một nhân viên marketing có thể để AI hỗ trợ tổng hợp dữ liệu và tạo bản nháp, sau đó dành nhiều thời gian hơn cho chiến lược và ý tưởng.

Một lập trình viên c thể sử dụng AI để viết những đoạn mã cơ bản nhưng tập trung vào thiết kế hệ thống và kiểm tra chất lượng.

Một nhân viên tài chính có thể dùng AI để xử lý dữ liệu nhanh hơn, nhưng vẫn chịu trách nhiệm về phân tích và quyết ịnh cuối cng.

Theo bà Poitevin, giá trị thực sự không nằm ở việc giảm số ngưi trong tổ chức mà ở khả năng giúp cùng một đội ngũ tạo ra nhiu giá trị hơn.

AI có thể tạo ra “nghịch lý Jevons” trên thị trường lao động?

Torsten Slok, Kinh tế trưởng của Apollo Global Management, gần đây nhắc lại một khái niệm kinh tế có từ thế kỷ 19: nghịch lý Jevons.

Nghịch lý này xuất phát từ quan sát rằng khi động cơ hơi nước trở nên tiết kiệm than hơn, tổng lượng than được s dụng lại tng thay vì giảm.

Lý do là chi phí sử dụng năng lượng giảm khiến công nghệ được ứng dụng rộng rãi hơn, từ đó tổng nhu cầu tăng lên.

Một kịch bản tương tự có thể xảy ra với AI.

Nếu AI giúp một nhân viên thực hiện công việc nhanh hơn và rẻ hơn, doanh nghiệp không nhất thiết phải giảm số nhân viên.

Thay vào đ, chi phí thấp hơn có thể khiến doanh nghiệp mở rộng hoạt động, phục vụ thêm khách hàng và tạo ra những sn phẩm hoặc dịch vụ mới.

Khi đó, công nghệ làm tăng năng sut nhưng đồng thời cũng có thể tạo thêm nhu cầu lao động ở những vị trí mới.

AI càng hiệu quả, doanh nghiệp càng có thể làm nhiều vic hơn

Đây là một iểm thường bị bỏ qua trong tranh luận về AI và vic làm.

Giả sử trước đây một nhóm 10 người có thể xử lý 1.000 khách hàng mỗi tháng.

Nếu AI giúp nhóm đó phục vụ 2.000 khách hàng với cùng lượng nhân sự, doanh nghiệp có ít nhất hai la chọn.

Một là giữ nguyên quy mô kinh doanh và cắt giảm mt phần nhân viên.

Hai là giữ lại đội ngũ, mở rộng thị trưng và phục vụ nhiều khách hàng hơn.

Nghiên cứu của Gartner cho thấy phương án thứ hai có thể tạo ra giá trị lớn hơn trong nhiều trường hợp.

Bởi năng suất không ch được đo bằng việc “cần ít người hơn mà còn bằng khả năng tạo ra nhiều doanh thu, sản phm và giá trị hơn từ cùng nguồn lực.

AI hỗ trợ ra quyết định được kỳ vọng nhiều hơn AI tự quyết định

Một khảo sát khác của Gartner với các CEO và lãnh đạo doanh nghiệp cũng cho thấy nhiều tổ chức vẫn thn trọng với việc giao toàn bộ quyền quyết định cho AI.

Khoảng một phần ba số người được hỏi kỳ vọng AI chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ con người ra quyết định.

Mô hnh này thường được gọi l “human in the loop” – con người vẫn nm trong vòng kiểm soát.

AI có thể phn tích dữ liệu, đưa ra đề xuất hoặc xếp hạng các phương án, nhưng con người vẫn chịu trách nhiệm đánh giá và đưa ra quyết định cuối cùng.

Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng trong những lĩnh vực như tuyển dụng, tín dụng, y tế, pháp lý hay quản trị doanh nghiệp, nơi một quyết định sai có thể tạo ra hậu quả lớn.

Tuy nhiên, 27% lãnh đạo vẫn tin AI có thể gần như tự vận hành

Dù vậy, niềm tin vào khả năng tự chủ của AI vẫn rất lớn.

Theo Gartner, 27% lãnh ạo doanh nghiệp tin rằng AI trong tương lai có thể vận hành gần như hoàn toàn tự chủ, với rất ít hoặc thậm chí không cần con người can thiệp.

Đây chính là một trong những lý do các doanh nghiệp đang thử nghiệm AI agent và nhiều hệ thống tự động hóa phức tạp.

Một AI agent có thể tự đọc email, truy cập dữ liệu, sử dụng phần mềm và thực hiện nhiều bước để hoàn thành nhiệm vụ.

Nếu công nghệ này tiếp tục pht triển, nhiều doanh nghiệp có thể tm cách giao thêm trách nhiệm cho máy mc.

Nhưng nghiên cứu của Gartner cho thấy việc có thể tự ộng hóa một công việc không đng nghĩa việc loại bỏ hoàn toàn con người khỏi quy trình sẽ tạo ra hiệu quả cao nhất.

CEO Anthropic cũng điều chỉnh cách nhìn về AI và việc làm

Dario Amodei, CEO Anthropic, từng gây tranh luận khi dự báo AI c thể xóa sổ một tỷ lệ lớn cng việc văn phòng cấp thấp.

Gần đy, ông đã điều chỉnh cách diễn đạt và nhấn mạnh nhiều hơn vào khả năng AI hỗ trợ con người làm việc hiệu quả.

Sự thay đổi này phản ánh một quan điểm ngày càng phổ biến trong ngành công nghệ.

AI có thể thay thế một số nhiệm vụ.

Nhưng một nghề nghiệp thưng bao gồm nhiều nhiệm vụ khác nhau, trong đó có những phần dễ tự động hóa và những phần cần phán đoán, giao tiếp hoặc trách nhiệm của con người.

Do đó, tác động thực tế của AI có thể diễn ra theo hướng “tái cấu trúc công việc” nhiều hơn l xóa bỏ toàn bộ nghề nghiệp.

“AI washing”: Khi AI trở thành lý do thuận tiện để sa thải

Một khái niệm khác đang được nhắc đến nhiều hơn là AI washing.

Thuật ngữ này có thể hiểu là doanh nghiệp sử dụng AI như một l do hợp thời để giải thích cho những quyết định cắt giảm nhân sự vốn đã được lên kế hoạch từ trước.

Trong một số trường hợp, công ty có thể tin hành tái cấu trúc vì tăng trưởng chậm, chi phí cao hoặc tuyển dụng quá mức trong những năm trước.

Nhưng thay vì nói thẳng về các nguyên nhân đ, AI được đưa ra như lời giải thích dễ thuyết phục hơn.

Điều này khiến số liu về “việc làm bị AI thay thế” có nguy cơ bị phóng đại nếu mọi đợt sa thải có nhc đến AI đều được xem là hậu quả trc tiếp của công nghệ.

## Sam Altman: Có doanh nghiệp lấy AI làm lý do cho việc vốn đã muốn làm

CEO OpenAI Sam Altman cũng từng đề cập đến hiện tượng ny.

Theo ông, có những trường hợp doanh nghiệp viện dẫn AI để giải thích cho những đt sa thải mà họ có thể đã muốn thực hiện t trớc.

Tất nhiên, ông cũng thừa nhận c những trường hợp AI thực sự có khả năng thay thế một phần công việc.

Điểm quan trọng nằm việc phân biệt hai hiện tượng.

Một doanh nghiệp giảm nhân sự vì đã tự động hóa thành công một quy trình khác hoàn toàn với việc doanh nghiệp đang tái cấu trúc vì lý do tài chính rồi gắn thêm nhãn “AI”.

Nếu không phân bit rõ, rất khó đánh giá tác động thực sự của công nghệ đối với thị trường lao động.

## Sa thải vì AI hiện có thể vẫn chỉ là giai đoạn thử nghiệm

Theo Helen Poitevin, dữ liệu hiện tại cho thấy nhiều đợt sa thải liên quan ến AI vẫn mang tính thử nghiệm và diễn ra quy mô tương đối nhỏ.

Điều này cha đủ để kết luận một cuộc tái cấu trúc lao đng quy mô lớn do AI đã bắt đầu.

Một số doanh nghiệp đang thử cắt giảm nhân sự để xem công nghệ có thể bù đắp phần năng lực mt đi hay không.

Nhưng không phải thử nghiệm nào cũng thnh công.

Nếu số lượng nhân viên giảm quá nhanh, những người còn lại có thể phải dành nhiều thời gian hơn để kiểm tra đầu ra của AI, xử lý ngoại lệ và khắc phục lỗi.

Trong trường hợp đó, khoản tiết kiệm từ tin lương chưa chắc bù được chi phí vận hành và rủi ro phát sinh.

## AI c thể tạo thêm một loại chi phí mới

Vic thay con người bằng AI thường được nhìn dưới góc độ tiết kiệm chi phí nhân sự.

Nhưng AI không miễn ph.

Doanh nghiệp phải trả chi phí mô hình, hạ tầng, dữ liệu, tích hợp hệ thống, bảo mật và giám sát.

Ngoài ra còn có chi phí đo tạo nhân viên, kiểm tra kết quả và xử lý những trường hợp AI đa ra quyết định sai.

Trong nhiều lĩnh vực, doanh nghiệp cũng phải duy trì con người để chịu trách nhiệm cuối cùng.

Do đó, phép tính kinh tế không đơn giản l lấy số tiền tiết kiệm từ lương trừ đi phí sử dụng chatbot.

Doanh nghiệp phải đánh giá toàn b chi phí và giá trị mà AI tạo ra.

## Công ty hiệu quả nhất dùng AI để “nâng cấp” nhn viên

Kết quả nghiên cứu của Gartner cho thấy một mô hình đáng chú ý: AI tạo giá tr cao hơn khi đưc dùng đ giúp con người mạnh hơn.

Một nhân viên c AI hỗ trợ có thể xử lý lượng thông tin lớn hơn.

Một nhóm nhỏ có thể phục vụ nhiều khách hàng hơn.

Những công việc mất hàng giờ c thể đưc rút xuống vài phút.

Con người sau đó dành thời gian cho các nhiệm vụ đòi hỏi sáng tạo, xây dựng quan hệ, giải quyết vấn đề hoặc quyết định chiến lược.

Đây là cách AI trở thành công cụ tăng năng suất thay vì chỉ là công cụ giảm biên chế.

## Cắt người trước rồi mới tìm cách dùng AI có thể là chiến lược ngược

Một trong những rủi ro lớn đối với doanh nghiệp là thực hiện quá trình theo thứ tự ngược.

Thay vì xác định AI có thể tạo ra giá trị ở đâu rồi thiết kế lại quy trình, doanh nghiệp có thể quyết định cắt giảm nhân sự trước vi kỳ vọng AI sẽ tự động lấp ầy khoảng trống.

Cách làm này có thể khiến tổ chức mất đi kiến thức và kinh nghiệm cần thiết để giám sát chính hệ thống AI.

Những nhân viên có kinh nghiệm thường là người hiểu quy trình, biết đâu là trường hợp ngoại lệ và có khả năng nhận ra khi đầu ra của AI không hợp lý.

Nếu loại bỏ quá sớm những người này, doanh nghiệp c thể phải trả giá bằng chất lượng, rủi ro vận hành hoặc trải nghiệm khách hàng.

## AI có th thay đổi công việc nhiều hơn thay thế con người

Những dữ liệu hiện tại cho thấy câu chuyện AI và việc làm có thể không đơn giản theo kịch bản “máy móc đến và con người mất việc”.

AI có khả năng tự động hóa nhiều nhiệm vụ, đặc biệt là những công việc lặp lại.

Nhưng đồng thời, nó cũng tạo ra nhu cầu mới về kiểm soát, dữ liệu, quản trị, triển khai và những kỹ năng mà trước đây không tồn tại.

Một nhân viên có thể làm ít công việc thủ công hơn nhưng phải dành nhiều thời gian đánh giá kết quả AI.

Một lập trình viên có thể viết ít mã hơn nhưng phải thiết kế hệ thống tt hơn.

Một nhân viên chăm sóc khách hàng có thể xử lý ít câu hỏi cơ bản nhưng tập trung nhiều hơn vào những tình huống phức tạp.

Đó là quá trình công việc được tái cấu trúc thay vì biến mất hoàn ton.

## Bài toán thực sự của doanh nghiệp: AI giúp mỗi người tạo thêm bao nhiêu giá trị?

Cc nghiên cứu mới đang làm thay đổi một giả định phổ biến về hiệu quả đầu tư AI.

Một doanh nghiệp không nhất thiết thành công vì giảm được nhiều nhân viên nhất.

Nếu cùng 100 người nhng nhờ AI có thể tạo ra doanh thu và năng suất tương đương 150 người trước đây, đây cũng là một cách tối ưu hóa rất lớn.

Thm chí, nó có thể bền vững hơn so với việc giảm đội ngũ xuống còn 70 người rồi yêu cầu AI bù đắp toàn bộ phần công việc cn thiếu.

Do đó, câu hỏi quan trọng không nên chỉ là “AI giúp chúng ta cắt được bao nhiêu nhân sự?”

Câu hỏi đáng giá hơn là “AI giúp mỗi nhân viên tạo ra thêm bao nhiêu giá trị?”

Kết quả từ Gartner cho thấy những doanh nghiệp tìm được câu trả lời cho câu hỏi thứ hai đang có xu hướng đạt hiệu quả đầu tư AI tốt hơn.

Trong giai đoạn AI tiếp tc đi sâu vào hoạt động doanh nghiệp, điều này có thể trở thành khác bit quan trọng giữa hai chiến lược: dùng AI để thay con người bng mọi giá, hoặc dùng AI để giúp con người làm được những việc trước đây họ chưa thể làm.