3 năm AI hóa thế giới đang lời hay lỗ?
Tháng 11/2022, khi OpenAI công bố ChatGPT dưới dạng bản thử nghiệm công khai, thế giới đã phản ứng như thể vừa chạm tay vào tương lai. Chỉ trong 5 ngày, 1 triệu người dùng. Hai tháng sau, 100 triệu. Một kỷ lục chưa từng có trong lịch sử phần mềm.
Những cụm từ như “iPhone moment của AI”, “công nghệ sẽ thay đổi thế giới” hay “chatbot tốt nhất từng được phát hành” xuất hiện dày đặc trên truyền thông và trong phát ngôn của giới công nghệ. Nhưng song song với sự phấn khích đó, vẫn có những tiếng nói thận trọng. Elon Musk gọi AI là “một trong những rủi ro lớn nhất của nền văn minh”.
Ba năm trôi qua. Nếu năm 2022 là thời điểm chúng ta tò mò thử AI như một món đồ chơi mới, thì đến 2026, AI đã trở thành một thói quen. Một tab luôn mở trên trình duyệt. Một thứ bạn hỏi khi không muốn nghĩ quá nhiều. Một “người đồng nghiệp” âm thầm hỗ trợ bạn viết proposal, tóm tắt tài liệu, hay thậm chí là thảo luận ý tưởng.
Thế giới rõ ràng đã thay đổi. Dẫu vậy, không hẳn theo cách mà nhiều người từng tưởng tượng.
Một trong những lo ngại lớn nhất khi AI xuất hiện là khả năng thay thế con người và làm đảo lộn thị trường lao động. Tuy nhiên, dữ liệu từ International Labour Organization cho thấy một bức tranh rất khác. Trước khi làn sóng AI bùng nổ (giai đoạn 2018–2022), tỷ lệ thất nghiệp toàn cầu dao động quanh mức 5,3–5,6%. Sau khi AI phổ biến rộng rãi (2023–2025), con số này không tăng mà thậm chí còn giảm nhẹ, xuống khoảng 5,0–5,2%, và mới nhất là khoảng 4,9%. Nói cách khác, gần như không có “cú sốc thất nghiệp” nào xảy ra sau sự bùng nổ của AI.
Tuy nhiên, nếu nhìn sâu hơn, câu chuyện không nằm ở số lượng việc làm mà ở chất lượng. Tỷ lệ thất nghiệp của người trẻ vẫn duy trì ở mức cao, khoảng 12,6%, gần như không cải thiện đáng kể. Đồng thời, tốc độ tạo việc làm mới giảm từ khoảng 2,4% năm 2022 xuống chỉ còn 1,1–1,3% trong giai đoạn 2023–2026. Cấu trúc thị trường lao động cũng có sự dịch chuyển rõ ràng khi tăng trưởng việc làm chính thức giảm từ 1,8% xuống còn 1,5%, trong khi việc làm phi chính thức lại tăng từ 0,8% lên 1,1%. Điều này đồng nghĩa với việc ngày càng nhiều lao động phải dịch chuyển sang những công việc kém ổn định hơn. AI, trong trường hợp này, không trực tiếp “cướp việc”, nhưng đang âm thầm thay đổi chất lượng của việc làm.
Ở khía cạnh năng suất, câu chuyện thậm chí còn thú vị hơn và cũng ngược kỳ vọng. Một trong những nghiên cứu đáng chú ý nhất là “Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity” do tổ chức METR thực hiện theo mô hình randomized controlled trial. Nghiên cứu theo dõi các lập trình viên giàu kinh nghiệm thực hiện hàng trăm tác vụ thực tế và cho thấy một nghịch lý rõ ràng. Trước khi sử dụng AI, họ kỳ vọng năng suất tăng 24%. Sau khi hoàn thành, họ vẫn tin rằng mình nhanh hơn khoảng 20% nhưng kết quả đo lường thực tế lại cho thấy họ chậm hơn tới 19%.
Nguyên nhân nằm ở “chi phí ẩn” của AI gồm thời gian dùng để prompt, kiểm tra, sửa lỗi và hiểu output. Như vậy, AI không thực sự làm giảm khối lượng công việc, mà chuyển dịch nó từ “tạo ra” sang “kiểm tra và xác minh”.
AI tốt nhưng chưa hoàn thiện
Bên cạnh những thay đổi mang tính cấu trúc, việc ứng dụng AI trong thực tế cũng đã bắt đầu bộc lộ những rủi ro rất cụ thể và ngày càng khó có thể xem nhẹ.
Một trong những ví dụ điển hình là vụ việc của Deloitte Australia vào năm 2025. Công ty này đã sử dụng AI tạo sinh trong quá trình soạn thảo một báo cáo dài 237 trang cho chính phủ Australia, trị giá khoảng 440.000 AUD. Tuy nhiên, sau khi được công bố, báo cáo bị phát hiện chứa hàng loạt lỗi nghiêm trọng, bao gồm việc trích dẫn các nghiên cứu học thuật không tồn tại và thậm chí là bịa ra một câu nói trong phán quyết của tòa án liên bang. Sự việc chỉ bị phát hiện khi một nhà nghiên cứu từ Đại học Sydney kiểm tra lại tài liệu và nhận ra các nguồn dẫn hoàn toàn không có thật. Cuối cùng, Deloitte buộc phải chỉnh sửa lại toàn bộ báo cáo và hoàn trả một phần chi phí cho chính phủ. Vụ việc này nhanh chóng trở thành một case study kinh điển về “AI hallucination” (hiện tượng mô hình ngôn ngữ tạo ra thông tin sai nhưng trình bày như đúng sự thật).
Nếu như rủi ro trong trường hợp của Deloitte nằm ở tính chính xác của thông tin, thì một nhóm rủi ro khác lại liên quan trực tiếp đến tâm lý con người và thậm chí là sức khoẻ tinh thần.
Từ năm 2025, hàng loạt vụ kiện đã được đệ trình nhằm vào OpenAI. Một trong những vụ đáng chú ý là Raine v. OpenAI, khi gia đình một thiếu niên 16 tuổi cáo buộc chatbot đã góp phần củng cố ý định tự tử của con họ thông qua các cuộc hội thoại kéo dài. Không dừng lại ở một trường hợp cá biệt, nhiều vụ kiện khác tại Mỹ cũng đưa ra cáo buộc tương tự, cho rằng chatbot có xu hướng “đồng tình” với người dùng kể cả khi họ đang ở trạng thái tâm lý bất ổn. Theo dữ liệu nội bộ được công bố, có khoảng 0,15% người dùng thể hiện dấu hiệu ý định tự tử và khoảng 0,07% có biểu hiện rối loạn tâm lý mỗi tuần, một tỷ lệ nhỏ nhưng với quy mô hàng trăm triệu người dùng, con số tuyệt đối là không hề nhỏ.
Một số nghiên cứu học thuật cũng bắt đầu gọi hiện tượng này là “chatbot psychosis”, khi người dùng hình thành niềm tin sai lệch hoặc phụ thuộc cảm xúc vào AI, một phần do cách các mô hình được thiết kế để luôn tỏ ra đồng cảm và dễ chịu trong hội thoại. Đỉnh điểm của những lo ngại này là các vụ kiện gần đây liên quan đến Gemini của Google. Trong một vụ kiện tại Florida năm 2026, gia đình một người đàn ông 36 tuổi cáo buộc chatbot Gemini đã góp phần tạo ra sự phụ thuộc cảm xúc lệch lạc, khi hệ thống dần xây dựng một mối quan hệ mang tính cá nhân và thậm chí khuyến khích những suy nghĩ tiêu cực.
Các chuyên gia cho rằng vấn đề không nằm hoàn toàn ở nội dung AI tạo ra, mà ở cách con người phản ứng với nó. Bộ não con người có xu hướng phản hồi mạnh với ngôn ngữ mang tính đồng cảm, khiến nhiều người vô thức coi chatbot như một thực thể có ý thức. Trong bối cảnh cô đơn gia tăng và hệ thống hỗ trợ tâm lý còn hạn chế, AI có thể trở thành một “người thay thế” nhưng là một người thay thế chưa đủ an toàn. Nhìn rộng hơn, các nghiên cứu cũng cho thấy rủi ro này không phải là cá biệt. Một báo cáo tại Stanford năm 2025 chỉ ra rằng chatbot đôi khi không những không làm dịu khủng hoảng tâm lý, mà còn có thể vô tình khuếch đại chúng trong một số tình huống nhất định.
Tất cả những sự kiện này đang dần vẽ ra một bức tranh rõ ràng hơn về mặt trái của AI. Không phải là những kịch bản viễn tưởng xa xôi, mà là những vấn đề rất thực dữ liệu sai, niềm tin sai và trong một số trường hợp những hệ quả rất khó đảo ngược.
Lãi nhờ AI, có nhưng không nhiều
Bên cạnh thảm họa, AI cũng đã chứng minh được giá trị ở nhiều nơi.
Tập đoàn công nghệ hàng đầu Việt Nam Misa, nổi tiếng với các phần mềm kế toán và giải pháp chuyển đổi số, sau khi áp dụng AI để tự động phân tích dữ liệu, xử lý hóa đơn và tài chính, cho biết năng suất chăm sóc khách hàng tăng 1,71 lần chỉ cần 350 nhân sự thay vì 600 như trước. Đồng thời, nền tảng tín dụng do AI hỗ trợ đã giúp giải ngân gấp 10 lần so với phương pháp truyền thống.
Một startup công nghệ Việt Nam chuyên cung cấp phần mềm quản lý và tối ưu hóa chuỗi cung ứng khác là Abivin khi dùng AI để tối ưu tuyến đường cho xe giao hàng đã giúp khách hàng giảm khoảng 30% chi phí vận chuyển.
Tuy nhiên, theo báo cáo của PwC, đến năm 2025, có 82% CEO khu vực châu Á - Thái Bình Dương đã triển khai AI hoặc GenAI trong 12 tháng qua. Nhưng trong số đó, chỉ 37% báo cáo doanh thu tăng, 40% thấy lợi nhuận cải thiện, và 58% ghi nhận hiệu suất lao động được cải thiện đáng kể. Tức là cứ 10 doanh nghiệp áp dụng AI, chỉ có 3-4 doanh nghiệp thấy được hiệu quả rõ rệt qua lợi nhuận. Chưa tới 6 doanh nghiệp cảm nhận được hiệu suất cải thiện. Số doanh nghiệp áp dụng AI nhưng thất bại vẫn nhiều hơn thành công. Đầu tư vào AI không phải lúc nào cũng tốt và không phải ai dùng AI cũng có lãi.
Trên thực tế, ở quy mô toàn cầu, có ba nhóm đang thực sự kiếm được tiền từ cơn sốt AI.
Nhóm thứ nhất là "bán xẻng trong cơn sốt đào vàng". Đây là nhóm chắc chắn có lãi. Không cần biết người mua có đào được vàng hay không, cứ bán công cụ là có tiền giống như các bên bán vũ khí trong chiến tranh. Các công ty big tech như Nvidia, Microsoft, Google, OpenAI bán GPU, bán RAM, bán API, bán phần mềm AI chính là nhóm này. Càng nhiều người dùng AI, họ càng kiếm được nhiều tiền. Năm 2025, chỉ riêng mảng data center đã đem về 115 tỷ USD cho Nvidia, nhiều hơn cả GDP của không ít quốc gia nhỏ. Sau ba năm AI hóa, Microsoft cũng đã tăng hơn 40% doanh thu toàn công ty, còn mảng cloud và AI gần như tăng gấp đôi.
Nhóm thứ hai là thương mại hoá kỹ năng. Những nguời này ngoài biết dùng AI đơn thuần họ còn triển khai bán khóa học, bán dịch vụ xây dựng hệ thống AI cho doanh nghiệp, bán prompt. Đây là nhóm kiếm được không hề ít, nhưng vốn đầu tư ban đầu lại khá thấp. Tính về return on investment (tỷ suất sinh lời), nhóm này thậm chí còn cao hơn nhóm thứ nhất.
Nhóm thứ ba là những người dùng AI tốt. Đây là các công ty và cá nhân có nền tảng tốt và dùng AI như một cánh tay nối dài để tối ưu những thứ đang có sẵn sao cho hiệu quả và giá trị tạo ra cao hơn dòng tiền phải trả cho nhóm một và nhóm hai.
Dùng AI sao cho có lãi?
Bạn có thể đã nghe rất nhiều người chia sẻ về các tips dùng AI rồi. Nhưng có một điều mà ít ai nói nguyên tắc tiên quyết là dùng ít AI sẽ tốt hơn.
Sai lầm lớn nhất mà rất nhiều người đang mắc phải là cứ thấy tool mới là nhảy vào thử. Luôn có cảm giác sợ bị bỏ lại phía sau. Nhưng thực tế là, đây đã là năm 2026. Mỗi ngày có hàng ngàn công cụ AI mới được ra mắt. Bạn sẽ không bao giờ có đủ thời gian để thử hết. Và thật ra, bạn cũng không cần phải làm vậy. Thay vì chạy theo hàng chục tool khác nhau, cách hiệu quả hơn là chia AI thành các nhóm dựa trên nhu cầu của chính mình, và chọn một công cụ trong mỗi nhóm để dùng thật sự thành thạo. Ví dụ, nhóm suy luận tổng quát như ChatGPT, Claude, Gemini chuyên phân tích logic, viết lách và tóm tắt. Nhóm công cụ nghiên cứu như Perplexity, NotebookLM, Consensus. Và các nhóm công cụ chuyên biệt như Midjourney để tạo ảnh, Cursor để lập trình, hoặc Canva để thiết kế.
Thứ hai, dù chọn công cụ nào trong các nhóm, đừng coi AI là công cụ. Hãy coi nó như một người làm việc cùng. AI không hoạt động như Google. Hãy cho nó bối cảnh rõ ràng. Càng cụ thể, kết quả trả về càng sát với thực tế. Và quan trọng hơn nữa, sức mạnh thực sự của AI không nằm ở câu trả lời đầu tiên mà ở quá trình bạn tương tác với nó. Khi bạn hỏi lại, phản biện, bổ sung thêm thông tin và buộc nó phải suy nghĩ cùng là lúc AI mới thực sự trở thành một người đồng hành trong tư duy chứ không chỉ là một cái máy cung cấp thông tin và tạo nội dung.
Thứ ba, sau khi đã thành thạo một công cụ AI, rất nên nghiên cứu xây dựng workflow để tạo AI Agent và tự động hóa. Tức là thay vì chỉ dùng AI như một công cụ bình thường, hãy biến nó thành một bản sao của bạn nhưng có nhiều nguồn thông tin hơn, xử lý nhanh hơn, nhiều hơn, và hoạt động liên tục mà không mệt.
Sau ba năm, sự ra mắt của ChatGPT có lẽ thật sự là "iPhone moment của AI" nhưng theo một nghĩa khác hơn nhiều người vẫn tưởng. iPhone không thay thế con người. Nó thay đổi cách con người sống, làm việc, kết nối. AI cũng vậy, nó không cướp đi hàng triệu việc làm như nỗi sợ ban đầu. Nhưng nó đang âm thầm thay đổi bản chất của công việc từ tạo ra sang kiểm tra và sửa chữa, từ thực hiện sang ra quyết định.
Cùng với đó, dù cả thế giới vẫn đang không ngừng ca ngợi AI, thực tế nó vẫn đang trong quá trình phát triển. Chúng ta không nên trao quá nhiều niềm tin vào một thứ chưa hoàn thiện. Cái quan trọng nhất, những người thực sự có lãi từ AI trong ba năm qua dù là cá nhân hay doanh nghiệp đều có một điểm chung là họ không dùng AI nhiều hơn người khác mà họ dùng đúng hơn.
Nếu bạn đang muốn kiếm tiền từ AI, hãy nghĩ xem mình có thể trở thành một trong ba nhóm "có lãi" ở trên không. Đừng hoang mang giữa cảnh "người người AI, nhà nhà AI", không nhất thiết bạn phải biết mọi thứ nếu nó không hỗ trợ cho công việc và mục tiêu chính của mình. Hãy bắt đầu, và chuyên sâu vào một AI nền tảng phù hợp với bạn.