Làm gì trong 10 năm tới?

Ý tưởng này nghe khá xa vời nếu đặt cạnh cách thị trường lao động đang vận hành hiện nay. Phần lớn chúng ta vẫn dành khoảng 5 ngày mỗi tuần cho công việc, trong khi nhiều ngành đang phải đối mặt với áp lực cắt giảm nhân sự, tự động hóa và thay đổi yêu cầu về kỹ năng.

Những biến động đó đã bắt đầu xuất hiện trong dữ liệu thị trường lao động. Theo McKinsey, khoảng 11 triệu lao động Mỹ có thể phải chuyển sang một ngành nghề hoàn toàn khác trong thập kỷ tới do tác động của tự động hóa và AI. Trên phạm vi toàn cầu, khoảng 50–55% việc làm được cho là đang chịu sự thay đổi đáng kể từ AI.

Những con số này dễ khiến AI trở thành cái tên đầu tiên bị đưa ra khi nói về nguy cơ mất việc. Tuy nhiên, nếu nhìn rộng hơn vào các động lực đang định hình thị trường lao động, AI thực chất chỉ là một phần của một quá trình lớn hơn.

Câu chuyện về tương lai việc làm vì thế không đơn giản là AI lấy mất việc của con người. Đằng sau đó là sự kết hợp giữa công nghệ, chi phí lao động, thay đổi hành vi tiêu dùng, biến đổi khí hậu và cách doanh nghiệp tổ chức lại hoạt động.

AI có thực sự là nguyên nhân chính khiến con người mất việc?

Một câu chuyện đang được nhắc đến khá nhiều trong nhóm lao động trẻ mô tả thế hệ Gen Z như một thế hệ liên tục gặp phải những cú sốc trên thị trường lao động.

Họ đi học trong thời kỳ COVID-19. Đến lúc tốt nghiệp, nhiều nền kinh tế bắt đầu trải qua các đợt cắt giảm nhân sự. Khi bước vào thị trường lao động, AI lại xuất hiện và bắt đầu thay đổi chính những công việc mà họ đang tìm kiếm.

Tại Hàn Quốc, hơn 210.000 việc làm dành cho người trẻ đã biến mất trong vòng 3 năm, tập trung ở những lĩnh vực như phần mềm, dịch vụ thông tin, xuất bản, luật và kế toán. Trong khi đó, một nghiên cứu được dẫn trong tài liệu cho rằng khoảng 50–55% việc làm trên toàn cầu đang bị AI thay đổi đáng kể.

Làn sóng cắt giảm nhân sự cũng trở nên rõ rệt hơn sau đại dịch COVID-19. Theo khảo sát của Gartner trên 350 nhà quản lý, 80% doanh nghiệp đang sử dụng các tác nhân AI hoặc tự động hóa cho biết họ đang tiến hành cắt giảm nhân sự.

Nhìn vào những dữ liệu này, việc quy phần lớn biến động trên thị trường lao động cho AI là điều khá dễ hiểu. Nhưng nếu chỉ nhìn vào AI, chúng ta sẽ bỏ qua những nguyên nhân đang tạo ra áp lực buộc doanh nghiệp phải thay đổi ngay từ đầu.

Một báo cáo về xu hướng thị trường việc làm năm 2025 được đề cập trong tài liệu cho thấy sự chuyển dịch này đến từ nhiều động lực vĩ mô khác nhau. AI và tự động hóa nằm trong một hệ thống thay đổi rộng hơn, nơi doanh nghiệp đồng thời phải thích nghi với công nghệ mới, chi phí gia tăng, biến đổi khí hậu và sự thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng.

Công nghệ đang thay đổi cách doanh nghiệp vận hành

Trong các động lực được đề cập, sự thay đổi về công nghệ và khả năng tiếp cận kỹ thuật số đứng ở vị trí nổi bật, với khoảng 60% nhà tuyển dụng được khảo sát cho rằng yếu tố này sẽ tác động và tạo động lực chuyển đổi cho doanh nghiệp.

“Mở rộng khả năng tiếp cận kỹ thuật số” có thể hiểu khá đơn giản: ngày càng nhiều người ở nhiều khu vực có Internet, điện thoại thông minh và khả năng sử dụng các dịch vụ trực tuyến.

Điều này tạo ra một thay đổi rất lớn trong hành vi của người tiêu dùng.

Trước đây, một người sống ở tỉnh lẻ hoặc khu vực nông thôn có thể chủ yếu mua hàng tại chợ truyền thống, cửa hàng tạp hóa hoặc các điểm bán gần nhà. Với sự phổ biến của 4G, 5G và smartphone, hành vi đó dần dịch chuyển lên môi trường trực tuyến. Người tiêu dùng có thể mua hàng trên Shopee, TikTok Shop, thanh toán bằng mã QR và sử dụng hàng loạt dịch vụ số mà trước đây không tồn tại hoặc khó tiếp cận.

Khi khách hàng thay đổi cách tiêu dùng, doanh nghiệp cũng phải thay đổi cách vận hành.

Một nhà bán lẻ không còn có thể chỉ dựa vào cửa hàng vật lý nếu phần lớn khách hàng đã dành thời gian trên các nền tảng trực tuyến. Doanh nghiệp phải xây dựng hệ thống bán hàng số, quản lý dữ liệu, vận hành thương mại điện tử, chăm sóc khách hàng trên nhiều kênh và tự động hóa một phần quy trình.

Nói cách khác, công nghệ không trực tiếp “xóa sổ” một công việc. Nó làm thay đổi cách giá trị được tạo ra, từ đó khiến một số vị trí trở nên ít cần thiết hơn và đồng thời tạo ra nhu cầu đối với những kỹ năng mới.

Chi phí tăng khiến doanh nghiệp phải tinh gọn

Một động lực lớn khác được đề cập trong báo cáo là áp lực tối ưu hóa chi phí, với khoảng 50% nhà tuyển dụng được khảo sát xem đây là yếu tố thúc đẩy chuyển đổi.

Khi chi phí sinh hoạt tăng, người lao động cần mức thu nhập cao hơn để duy trì cuộc sống. Ở phía còn lại, người tiêu dùng lại có xu hướng thận trọng hơn với chi tiêu và ưu tiên những sản phẩm, dịch vụ thực sự cần thiết.

Doanh nghiệp vì thế rơi vào một bài toán khá khó.

Tăng giá bán có thể khiến khách hàng rời đi. Giữ nguyên giá bán trong lúc tiền lương và chi phí đầu vào tăng lại khiến biên lợi nhuận bị thu hẹp. Duy trì một bộ máy lớn với nhiều công việc thủ công cũng trở nên khó khăn hơn.

Trong hoàn cảnh đó, tự động hóa và AI trở thành một phương án để doanh nghiệp giảm chi phí, tăng năng suất và xử lý những công việc trước đây cần nhiều nhân sự.

Với doanh nghiệp, đây có thể là công cụ giúp duy trì khả năng cạnh tranh. Với một bộ phận người lao động, nó lại tạo ra nguy cơ mất việc hoặc phải chuyển sang một công việc hoàn toàn khác.

Báo cáo được đề cập trong tài liệu ước tính những thay đổi này có thể làm suy giảm hoặc thay thế khoảng 92 triệu việc làm đến năm 2030, tập trung đáng kể ở các công việc văn phòng, hành chính và những nhiệm vụ có tính lặp lại như thu ngân, giao dịch viên ngân hàng hay nhập liệu. Đồng thời, khoảng 39% kỹ năng cốt lõi của người lao động được dự báo sẽ thay đổi hoặc trở nên lỗi thời.

Đây mới là điểm đáng chú ý.

Vấn đề của thị trường lao động trong tương lai có thể không nằm ở việc “có việc” hay “không có việc”, mà nằm ở khoảng cách giữa những kỹ năng doanh nghiệp cần và những kỹ năng người lao động đang sở hữu.

Biến đổi khí hậu cũng đang định hình lại việc làm

Công nghệ không phải lực lượng duy nhất tạo ra sự dịch chuyển.

Biến đổi khí hậu và các yêu cầu về phát triển bền vững cũng đang buộc doanh nghiệp phải thay đổi cách sản xuất. Những tiêu chuẩn về Môi trường, Xã hội và Quản trị (ESG), cùng mục tiêu Net Zero, tạo thêm áp lực để nhiều ngành công nghiệp chuyển sang những mô hình ít phát thải hơn.

Ngành ô tô là một ví dụ dễ hình dung.

Sự chuyển dịch từ xe sử dụng động cơ đốt trong sang xe điện không đơn thuần là thay đổi sản phẩm. Nó kéo theo sự thay đổi của cả chuỗi sản xuất, từ linh kiện, kỹ thuật cơ khí đến lắp ráp và bảo trì.

Theo số liệu được đề cập trong tài liệu, việc sản xuất một chiếc xe điện cần ít hơn khoảng 30–40% lao động và linh kiện so với một chiếc xe chạy xăng hoặc dầu truyền thống. Nếu xu hướng này tiếp tục mở rộng, một số vị trí trong chuỗi sản xuất cơ khí truyền thống có thể chịu áp lực lớn, trong khi những kỹ năng liên quan đến phần mềm, pin, điện tử và hệ thống điều khiển lại trở nên quan trọng hơn.

Vì vậy, nhìn vào thị trường việc làm trong 5–10 năm tới chỉ bằng lăng kính AI sẽ là chưa đủ.

AI đang thúc đẩy quá trình thay đổi, nhưng nó hoạt động bên trong một hệ thống lớn hơn gồm công nghệ số, chi phí, hành vi tiêu dùng, môi trường và chiến lược vận hành của doanh nghiệp.

Bill Gates muốn giữ lại điều gì cho con người?

Trong bối cảnh đó, Bill Gates đưa ra một khái niệm khá thú vị khi bàn về tương lai của AI: “Human Reserved” — những công việc hoặc vai trò được xã hội chủ động dành lại cho con người, ngay cả khi về mặt kỹ thuật máy móc đã có khả năng thực hiện chúng.

Gates sử dụng hình ảnh một khu bảo tồn thiên nhiên để giải thích ý tưởng này.

Một khu rừng có thể được khai thác để xây nhà, mở đường hoặc tạo ra giá trị kinh tế. Thế nhưng xã hội không nhất thiết phải khai thác toàn bộ khu rừng. Một phần được giữ lại vì chúng ta đánh giá giá trị của việc bảo tồn cao hơn lợi ích kinh tế có thể thu được từ việc khai thác.

Một số công việc của con người cũng có thể được nhìn theo cách tương tự.

AI có thể thực hiện ngày càng nhiều nhiệm vụ, nhưng điều đó không đồng nghĩa xã hội nhất thiết phải giao toàn bộ những nhiệm vụ đó cho máy móc.

Gates lấy y tế và giáo dục làm những ví dụ đáng chú ý. Trong giáo dục, AI có thể giải thích bài học, xây dựng giáo án hoặc hỗ trợ chấm bài với tốc độ vượt xa một giáo viên. Nhưng công việc của giáo viên không dừng lại ở việc truyền đạt thông tin.

Một giáo viên cần nhận ra khi học sinh mất động lực, biết cách khích lệ một đứa trẻ đang gặp khó khăn và xây dựng mối quan hệ đủ tốt để người học muốn tiếp tục cố gắng. Những yếu tố này liên quan đến sự hiện diện, đồng cảm, trách nhiệm và khả năng phán đoán trong từng hoàn cảnh cụ thể.

Từ đó, có thể đặt ra một số tiêu chí để xem xét một công việc có nên được giao hoàn toàn cho AI hay không.

AI có thực sự làm tốt nhiệm vụ đó? Nếu hệ thống mắc lỗi, hậu quả nghiêm trọng đến mức nào? Công việc có cần sự hiện diện và đồng cảm của con người không? Khi quyết định sai xảy ra, ai sẽ chịu trách nhiệm?

Những câu hỏi này quan trọng bởi năng lực kỹ thuật của AI chỉ trả lời được một phần vấn đề. Việc một hệ thống có thể làm một nhiệm vụ không đồng nghĩa với việc xã hội nên giao nhiệm vụ đó cho hệ thống.

Có nên đánh thuế AI?

Một đề xuất khác của Bill Gates liên quan đến chính sách thuế.

Ông từng đề cập đến ý tưởng đánh thuế việc sử dụng AI, có thể dựa trên lượng token được sử dụng, bên cạnh ý tưởng về thuế robot. Lập luận phía sau khá rõ: hệ thống thuế hiện nay phần lớn đánh vào thu nhập từ lao động, trong khi doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ việc đầu tư vào máy móc và công nghệ.

Nếu AI giúp doanh nghiệp giảm chi phí nhân sự nhưng xã hội đồng thời phải chi thêm tiền cho đào tạo lại người lao động, hỗ trợ những người mất việc và xây dựng các chương trình an sinh, quá trình tự động hóa có thể diễn ra nhanh hơn tốc độ mà người lao động có thể thích nghi.

Một loại thuế mới, theo lập luận này, có thể làm chậm quá trình thay thế và tạo thêm nguồn lực cho đào tạo lại lao động.

Tuy nhiên, chính đề xuất này cũng đặt ra một vấn đề lớn: token không phải thước đo trực tiếp cho giá trị kinh tế.

Một triệu token có thể được sử dụng để xử lý hàng nghìn email, hỗ trợ nghiên cứu thuốc hoặc tạo ra một lượng lớn nội dung có giá trị rất thấp. Vì vậy, việc sử dụng token làm cơ sở tính thuế vẫn là một đề xuất cần được tranh luận thêm thay vì có thể áp dụng ngay.

AI nên là người thay thế hay cộng sự của con người?

Nếu AI ngày càng có khả năng đảm nhận nhiều nhiệm vụ hơn, phản ứng tự nhiên của con người là lo sợ bị thay thế. Nhưng có một cách tiếp cận khác đáng để cân nhắc: thay vì xem AI như đối thủ, hãy xem nó như một cộng sự.

Quan điểm này cũng xuất hiện trong cách tiếp cận của Ethan Mollick, Phó Giáo sư tại Trường Kinh doanh Wharton và tác giả cuốn Co-Intelligence: Living and Working with AI. Mollick đề xuất nhìn AI như một “co-worker” hoặc “thought partner” — một đối tác cùng tư duy.

Điểm quan trọng nằm ở cách phân chia công việc.

AI có lợi thế về tốc độ xử lý, khả năng tổng hợp thông tin và tạo ra nhiều phương án trong thời gian rất ngắn. Con người lại có lợi thế ở việc hiểu bối cảnh, đánh giá rủi ro, xác định mục tiêu và chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng.

Hai bên vì thế có thể bổ trợ cho nhau thông qua hai dạng tư duy: tư duy phân kỳ (Divergent Thinking) và tư duy hội tụ (Convergent Thinking).

AI mạnh ở việc mở rộng không gian ý tưởng

Tư duy phân kỳ là quá trình mở rộng một vấn đề theo nhiều hướng nhằm tạo ra càng nhiều ý tưởng, góc nhìn hoặc phương án càng tốt.

Hãy thử một bài tập đơn giản.

Nếu được yêu cầu tìm những công dụng khác của một chiếc bàn chải đánh răng ngoài việc vệ sinh răng miệng, một người bình thường có thể đưa ra một số phương án dựa trên kinh nghiệm cá nhân.

Sau vài ý tưởng đầu tiên, tốc độ suy nghĩ thường giảm xuống khá nhanh.

AI lại có lợi thế hoàn toàn khác. Nó có thể đưa ra hàng chục phương án trong vài giây, từ những cách sử dụng thực tế đến những ý tưởng kỳ lạ hoặc ít khả thi.

Tất nhiên, nhiều phương án trong số đó có thể trùng lặp, thiếu thực tế hoặc thậm chí vô nghĩa. Nhưng ở giai đoạn đầu của quá trình sáng tạo, mục tiêu quan trọng là mở rộng không gian lựa chọn. Trong nhiệm vụ này, tốc độ và khả năng tạo ra số lượng lớn ý tưởng của AI trở thành một lợi thế đáng kể.

Con người vẫn cần để lựa chọn và phán đoán

Sau khi có hàng chục phương án, một vấn đề khác lập tức xuất hiện: phương án nào thực sự đáng làm?

Đây là lúc tư duy hội tụ trở nên quan trọng.

Con người phải đặt từng ý tưởng vào bối cảnh cụ thể, kiểm tra tính khả thi, tính toán chi phí, cân nhắc rủi ro, đối chiếu với mục tiêu và xem xét những hệ quả có thể xảy ra trước khi lựa chọn.

Đây cũng là một giới hạn quan trọng nếu chúng ta xem AI như một công cụ có thể thay thế hoàn toàn con người.

AI có thể tạo ra rất nhiều phương án, nhưng việc xác định phương án nào đáng tin cậy và phù hợp với một tình huống cụ thể vẫn cần kiến thức, kinh nghiệm và khả năng phán đoán của con người. Nếu bỏ qua bước kiểm chứng, tốc độ của AI thậm chí có thể khiến chúng ta đưa ra quyết định sai nhanh hơn.

Vì thế, mối quan hệ giữa AI và con người có lẽ không nên được mô tả đơn giản bằng công thức “AI làm việc, con người giám sát”.

Một mô hình hợp lý hơn là sự phối hợp giữa hai năng lực khác nhau:

AI mở rộng và tăng tốc quá trình khám phá. Con người định hướng, đánh giá và chịu trách nhiệm cho quyết định.

Tương lai việc làm sẽ thuộc về người biết làm việc cùng AI?

Không ai có thể dự đoán chính xác nghề nào sẽ còn tồn tại sau 10, 20 hay 30 năm nữa.

Một công việc có thể biến mất, nhưng nhiệm vụ bên trong công việc đó lại được chuyển sang một vai trò mới. Một ngành tưởng như bị tự động hóa hoàn toàn có thể xuất hiện những vị trí mà hiện tại chúng ta chưa có tên gọi. Lịch sử công nghệ cho thấy thị trường lao động không đứng yên; nó liên tục phân bổ lại nhu cầu về con người và kỹ năng.

Điều có thể nhìn thấy rõ hơn nằm ở cách thức làm việc.

AI sẽ ngày càng tham gia sâu vào quá trình tạo ra sản phẩm, xử lý thông tin, phân tích dữ liệu, giao tiếp và ra quyết định. Vì vậy, lợi thế của người lao động trong tương lai có thể không chỉ nằm ở việc họ biết một chuyên môn cụ thể, mà còn ở khả năng phối hợp chuyên môn đó với các hệ thống AI.

“Biết dùng AI” vì thế mới chỉ là điểm bắt đầu.

Một người có năng lực làm việc cùng AI cần hiểu công việc nào nên giao cho máy, cách mô tả vấn đề để AI hỗ trợ hiệu quả, cách kiểm tra thông tin mà hệ thống đưa ra và quan trọng nhất là nhận biết những tình huống mà AI không nên được tin tưởng hoàn toàn.

Nếu viễn cảnh Bill Gates từng nói đến trở thành hiện thực, việc con người làm ít ngày hơn mỗi tuần sẽ không đơn thuần đến từ việc AI “làm thay” con người.

Nó có thể đến từ một thay đổi sâu hơn: mỗi giờ lao động của con người tạo ra nhiều giá trị hơn nhờ khả năng phối hợp với máy móc.

Khi đó, câu hỏi quan trọng nhất không còn là “AI có lấy mất công việc của chúng ta hay không?”, mà là:

Con người sẽ sử dụng phần năng lực mà AI tạo ra như thế nào, và xã hội sẽ lựa chọn giữ lại những giá trị nào cho con người?