1. Sự không tương xứng giữa tốc độ biến mất của việc làm và tốc độ thích nghi của con người

Vào một sáng thứ Ba tháng 5 năm 2025, 6.000 thông báo sa thải đã được gửi đi tới trụ sở chính Redmond của Microsoft. Con số này tương đương với 3% tổng số nhân viên. Trong số những nhân viên bị sa thải, có hơn 40% là các nhà phát triển phần mềm. Ngay cả những nhà phát triển TypeScript với 18 năm kinh nghiệm, hay những nhà phát triển cốt lõi của ngôn ngữ Python cũng có tên trong danh sách. Thậm chí, cả Gabriela De Queiroz, người đứng đầu tổ chức hỗ trợ startup AI của Microsoft, cũng bị sa thải. Sự việc này đã chứng minh một cách nghiệt ngã rằng việc làm việc trong lĩnh vực AI không đồng nghĩa với việc được an toàn.

Có một điểm bất thường. Microsoft đang ghi nhận kết quả kinh doanh kỷ lục trong quý đó. Doanh thu quý 1 đạt 7,01 tỷ USD, tăng trưởng 13% so với năm trước. Việc cắt giảm nhân sự không phải vì công ty gặp khó khăn. CEO Satya Nadella đã bình thản nói rằng: "30% mã nguồn phần mềm của công ty chúng tôi đang được viết bởi AI." Việc sa thải không còn là dấu hiệu của khủng hoảng, mà đã trở thành một chiến lược quản trị trong kỷ nguyên AI.

Không chỉ có Microsoft. Google đã cắt giảm hàng trăm nhân sự tại bộ phận Trợ lý, và Amazon đã sa thải 14.000 nhân viên vào ngày 14 tháng 10 năm 2025. Meta cắt giảm 3.600 người, Tesla là 14.000 người. Lý do đều giống nhau: "Để tập trung vào AI." Chỉ riêng trong nửa đầu năm 2025, số vụ sa thải liên quan trực tiếp đến AI trong lĩnh vực công nghệ đã lên tới 77.999 trường hợp. Trung bình mỗi ngày có khoảng 427 người. Trong số 45.363 vụ sa thải tích lũy trong ngành công nghệ tính đến tháng 3 năm 2026, có khoảng 9.238 trường hợp, tức là 20,4%, do chính các doanh nghiệp chỉ ra nguyên nhân là vì AI và tự động hóa. Vào năm 2025, tỷ lệ này chưa đến 8%, nghĩa là ngôn ngữ của các doanh nghiệp đã thay đổi chỉ trong vòng một năm. Họ không còn nói giảm nói tránh nữa.

Hãy cùng mở rộng quy mô của những con số. Goldman Sachs ước tính rằng đến năm 2035, khoảng 300 triệu việc làm chính thức trên toàn thế giới sẽ nằm trong phạm vi ảnh hưởng của tự động hóa. Báo cáo Việc làm Tương lai năm 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) đã đưa ra một triển vọng chi tiết hơn. Theo đó, đến năm 2030, 92 triệu việc làm sẽ mất đi và 170 triệu việc làm mới sẽ được tạo ra, dẫn đến mức tăng thuần là 78 triệu việc làm. Thoạt nhìn, đây có vẻ là một tin tốt, nhưng những con số này ẩn chứa một cái bẫy. Những công việc mất đi và những công việc mới tạo ra không dành cho cùng một nhóm người. Theo WEF, 77% các công việc mới liên quan đến AI yêu cầu bằng thạc sĩ, và 18% yêu cầu bằng tiến sĩ. Việc một nhân viên tổng đài bị sa thải chuyển sang làm nghiên cứu viên AI là điều gần như không thể.

Chẩn đoán của Giám đốc Kim Seo-jun từ Hashed đã đánh trúng trọng tâm. "Cú sốc AI khác biệt với những cú sốc khác. Chiến tranh hay địa chính trị có thể chuyển sang cục diện khác sau một năm, nhưng cú sốc AI sẽ đeo bám chúng ta suốt 10 năm tới." Nếu sự mất cân bằng này — khi công nghệ vượt xa khả năng thích nghi của con người — không được giải quyết ở cấp độ quốc gia, những làn sóng chấn động sẽ tràn qua toàn xã hội. Theo dữ liệu từ Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS), việc làm cho các nhà phát triển máy tính đã giảm 27,5% trong vòng 2 năm từ 2023 đến 2025. Đây là mức thấp nhất kể từ năm 1980. Trong khi tổng số việc làm tăng lên, các thông báo tuyển dụng nhà phát triển lại giảm 35%. Đây không phải là hiện tượng nhất thời. Cấu trúc đang thay đổi.

CEO của Anthropic, Dario Amodei, đã cảnh báo tại sự kiện VivaTech ở Paris năm 2025 rằng "AI có thể xóa sổ một nửa số việc làm dành cho nhân viên văn phòng mới trong vòng 5 năm tới". Tình cảnh của những người lao động ở độ tuổi 40 và 50 còn khó khăn hơn. Họ không có đủ thời gian để học các công nghệ mới, nhưng cũng chưa đến lúc để nghỉ hưu. Một cuộc khảo sát do HBR thực hiện vào tháng 12 năm 2025 đã hé lộ một thực tế còn khó chịu hơn. Nhiều doanh nghiệp đang tiến hành sa thải không phải dựa trên hiệu quả thực tế của AI, mà chỉ dựa trên kỳ vọng về những gì AI sẽ mang lại. Từ khóa "AI" đã trở thành một tấm thẻ miễn tội cho việc sa thải. Trong một cuộc khảo sát Resume.org thực hiện trên 1.000 nhà tuyển dụng tại Mỹ, 59% thừa nhận rằng "việc đưa AI làm lý do sa thải sẽ dễ được các bên liên quan chấp nhận hơn".

Bản chất của vấn đề nằm ở sự chênh lệch về tốc độ. AI có thể học kỹ năng của một nhà phát triển với 20 năm kinh nghiệm chỉ trong vòng 20 phút. Theo kết quả khảo sát của nền tảng tuyển dụng Wanted Lab thực hiện trên 180 nhà phát triển đang làm việc, gần một nửa số người được hỏi cho rằng khả năng lập trình của AI tạo sinh vượt xa các nhà phát triển có từ 1 đến 3 năm kinh nghiệm. Việc tái đào tạo con người phải mất nhiều năm, và việc cải tổ chương trình giảng dạy đại học còn mất nhiều thời gian hơn thế. Công nghệ đang phát triển theo cấp số nhân, trong khi sự thích nghi của con người lại diễn ra theo cấp số cộng. Chừng nào khoảng cách này chưa được thu hẹp, sự hỗn loạn trên thị trường lao động là điều không thể tránh khỏi.

2. Sự sụp đổ của nền kinh tế Billable Hour (tính phí theo giờ)

Tại một công ty luật lớn ở Manhattan, New York, có một việc mà ba luật sư cấp dưới đã phải vùi đầu vào suốt hai ngày trời. Đó là công việc rà soát biên bản họp và email trong suốt 3 năm của một vụ kiện để trích xuất các vấn đề mấu chốt. Khối lượng tài liệu lên tới hàng nghìn trang, nếu quy đổi ra giờ tính phí thì mất khoảng 60 tiếng, và chi phí tính cho khách hàng rơi vào khoảng 30.000 đô la. Vào mùa xuân năm 2026, cùng một đội ngũ tại cùng một công ty luật đó đã giao loại công việc tương tự cho một công cụ nghiên cứu AI. Thời gian để có được kết quả chỉ mất vỏn vẹn 5 phút.

Liệu chúng ta có thể tính phí 60 giờ làm việc cho một kết quả chỉ mất 5 phút để thực hiện không? Câu trả lời đã rõ ràng. Meta đã nêu rõ trong hướng dẫn tư vấn pháp lý bên ngoài rằng không được tính phí cho các sản phẩm do AI tạo ra theo mức phí theo giờ của luật sư. Công ty an ninh mạng Zscaler cũng tương tự như vậy. UBS đã công bố hướng dẫn thanh toán riêng biệt, bao gồm các điều khoản liên quan đến AI vào đầu năm 2026. Thông điệp đang dần trở nên thống nhất: Họ không sẵn lòng trả mức phí theo giờ của con người cho những việc mà máy móc có thể làm được.

Mô hình tính phí theo giờ, hay còn gọi là billable hour, giống như một hệ điều hành của ngành luật. Từ cách các công ty luật phân bổ nhân sự cho vụ việc, tiêu chuẩn đánh giá luật sư cấp dưới, hệ thống thù lao cho các cộng sự (partner), cho đến động lực tăng trưởng doanh thu, tất cả đều phụ thuộc vào phương thức tính phí duy nhất này. Thế nhưng, hệ điều hành này đang trên đà sụp đổ. Như CEO Kim Seo-jun của Hashed đã chỉ ra trong "30 vết nứt sắp tới", toàn bộ ngành công nghiệp tri thức B2B bao gồm tư vấn, luật pháp và kế toán đang rơi vào tình thế phải viết lại bảng giá. Trung bình "xác suất xảy ra trong vòng 3 năm" được đánh giá độc lập bởi bốn mô hình AI là 80%.

Có một sự mâu thuẫn về mặt cấu trúc. Hãy giả sử có hai luật sư cùng xử lý một loại tranh chấp lao động giống nhau. Một người giải quyết xong trong 40 giờ, người kia mất tới 120 giờ. Với mô hình tính phí theo giờ, khách hàng sẽ phải trả gấp ba lần cho luật sư làm việc chậm chạp. Mặc dù kết quả cuối cùng là như nhau. Hệ thống này đang trừng phạt sự hiệu quả và ban thưởng cho sự kém hiệu quả. AI chỉ đơn giản là đã phơi bày sự mâu thuẫn này một cách trần trụi.

Theo báo cáo năm 2025 của Thomson Reuters, các chuyên gia pháp lý dự báo rằng việc áp dụng AI có thể giúp tiết kiệm khoảng 240 giờ mỗi năm. Các công việc như tóm tắt tài liệu, nghiên cứu sơ bộ, tóm tắt lời khai, trích xuất các điều khoản hợp đồng và lập dòng thời gian vốn chiếm một phần đáng kể trong thời gian tính phí của các luật sư cấp dưới, hiện đã nằm trong phạm vi xử lý của các công cụ AI thương mại. Khi khách hàng bắt đầu từ chối thanh toán một cách có hệ thống cho các hạng mục này, những công ty luật có thể tồn tại sẽ chỉ là những nơi sử dụng AI để xử lý các lớp công việc phổ thông và chỉ tính phí cho lớp công việc đòi hỏi sự phán đoán chuyên sâu phía trên.

Giải pháp thay thế đã tồn tại. Định giá dựa trên giá trị (Value-Based Pricing) vốn đã là tiêu chuẩn trong các ngành dịch vụ chuyên nghiệp khác như tư vấn, kế toán và ngân hàng đầu tư từ nhiều thập kỷ trước. Chỉ có ngành luật là đang cố gắng bảo vệ thành trì cuối cùng của mình. Bob Glaves, Tổng thư ký của Hiệp hội Luật sư Chicago, nhận định rằng: "Số giờ tính phí (billable hours) chính là nguyên nhân lớn nhất khiến dịch vụ pháp lý trở nên đắt đỏ đến mức người bình thường không thể chi trả trong suốt 50 năm qua." AI chính là chất xúc tác đẩy nhanh sự kết thúc của hệ thống 50 năm tuổi đó.

Đây không chỉ là câu chuyện của riêng ngành luật. Ngành tư vấn cũng đang chịu áp lực tương tự. Một bản báo cáo phân tích thị trường mà một chuyên viên tư vấn cấp dưới tại McKinsey phải mất 2 tuần để soạn thảo, thì AI có thể hoàn thành bản thảo chỉ trong vòng một ngày. Trong kiểm toán, nếu AI xử lý việc đối chiếu chứng từ, thời gian kiểm toán sẽ giảm xuống còn một nửa. Tất cả các ngành công nghiệp vốn lấy việc bán thời gian làm cốt lõi nghề nghiệp đều đang đứng trước cùng một câu hỏi: "Thứ chúng ta thực sự đang bán là thời gian, hay là sự phán đoán?"

Trong báo cáo triển vọng năm 2026, Artificial Lawyer đã dự đoán rằng "90% tài liệu pháp lý sẽ được tạo ra bởi AI". Tuy nhiên, họ cũng đưa ra một lưu ý rằng "việc tuyên bố cái chết của giờ tính phí (billable hours) là một chẩn đoán quá sớm". Điều này có nghĩa là việc tính phí dựa trên thời gian vẫn sẽ được duy trì đối với các công việc cao cấp, đánh giá rủi ro dựa trên tiền lệ và các phán đoán chuyên môn về thông lệ thị trường. Điều này hoàn toàn đúng. Không phải mọi công việc pháp lý đều thay đổi cùng một lúc. Thế nhưng, nếu giờ tính phí sụp đổ ở các mảng công việc cấp thấp và công việc phổ thông, thì toàn bộ cấu trúc lợi nhuận vốn dựa trên nền tảng đó cũng sẽ bị lung lay. Khi phần đáy của kim tự tháp bị thu hẹp, phần đỉnh cũng không tránh khỏi việc phải tái cơ cấu.

Điều cần phải chứng minh trong tương lai không phải là thời gian, mà là sự phán đoán. Tốc độ của sự chuyển đổi này có thể khác nhau tùy theo từng ngành công nghiệp, nhưng hướng đi này là không thể đảo ngược.

3. Sự xóa nhòa ranh giới giữa đánh giá hiệu suất thường xuyên và giám sát thường xuyên

Anh K, trưởng một nhóm tại một doanh nghiệp IT trong nước, đang sử dụng hệ thống quản lý hiệu suất dựa trên AI mới được áp dụng từ nửa cuối năm 2025. Hệ thống này theo dõi theo thời gian thực tần suất commit code, thời gian phản hồi tin nhắn Slack, tỷ lệ phát biểu trong các cuộc họp video và khối lượng soạn thảo tài liệu của các thành viên trong nhóm. Công ty tự hào rằng thời gian dành cho việc đánh giá hiệu suất hàng quý đã giảm hơn 90%. Tuy nhiên, các thành viên trong nhóm của anh K lại có cảm nhận khác. Câu nói đùa rằng "đi vệ sinh một lát là thời gian phản hồi Slack tăng lên" giờ đây đã không còn là chuyện đùa nữa.

Mục số 29 trong "30 vết nứt" của Giám đốc Kim Seo-jun đã dự báo trước tình huống này. "AI sẽ phân tích thường xuyên các kết quả công việc và mô hình cộng tác. Thời gian dành cho đánh giá cuối năm sẽ giảm hơn 90%. Khoảnh khắc mà việc đánh giá thường xuyên nâng cao tính công bằng, thì nó sẽ không thể phân biệt được với việc giám sát thường xuyên." Xác suất hiện thực hóa trong vòng 3 năm tới mà mô hình AI của bạn đánh giá là 45%. Lý do không thể an tâm dù con số này thấp là bởi vì, nó vốn đã và đang được hiện thực hóa một phần.

Tôi không thể không liên tưởng đến phân tích của Giáo sư Shoshana Zuboff, người đã đề xuất khái niệm "Chủ nghĩa tư bản giám sát" (Surveillance Capitalism). Các doanh nghiệp nền tảng trích xuất dữ liệu hành vi của người dùng để biến chúng thành các sản phẩm dự đoán. Logic tương tự hiện đang xâm nhập vào nơi làm việc. Dưới cái tên "đo lường mức độ gắn kết của nhân viên", trạng thái cảm xúc và mô hình làm việc đang được thu thập theo thời gian thực. Có kết quả khảo sát cho thấy tính đến năm 2025, hơn 60% các tập đoàn lớn tại Mỹ đang sử dụng phần mềm giám sát nhân viên dưới một hình thức nào đó. Con số này đã tăng vọt kể từ khi hình thức làm việc từ xa trở nên phổ biến sau đại dịch COVID-19.

Quá trình xóa nhòa ranh giới diễn ra như thế này. Hệ thống AI học hỏi các mô hình làm việc của từng nhân viên, nắm bắt các dấu hiệu sớm của sự sụt giảm năng suất và tự động gửi đi các "khuyến nghị cải thiện". Cho đến bước này, đó vẫn là quản lý hiệu suất. Tuy nhiên, khi cùng một hệ thống đó bắt đầu phân tích giọng điệu trong email, theo dõi sự thay đổi biểu cảm trong các cuộc họp video và ghi lại thời gian nghỉ trưa, thì đó chính là sự giám sát. Về mặt kỹ thuật, việc vạch ra một ranh giới giữa cả hai là điều không thể. Bởi lẽ, dữ liệu dùng để đo lường hiệu suất và dữ liệu dùng để giám sát hành vi thực chất là cùng một loại dữ liệu.

Việc đánh giá không còn là một hoạt động mang tính hậu kiểm, mà đã được tích hợp vào vòng lặp phản hồi của thuật toán theo thời gian thực. Lao động đã trở thành đối tượng của việc trích xuất dữ liệu và điều chỉnh hành vi, và người lao động bị biến thành một biến số cần được tối ưu hóa trong hệ thống này. Sự bất an từ một kỳ đánh giá nhân sự duy nhất vào cuối năm và sự bất an khi bị đo lường 24 giờ mỗi ngày, 365 ngày một năm là hai trạng thái khác biệt về mặt bản chất.

Để đối phó với dòng chảy này, chúng ta cần một sự đồng thuận xã hội về việc "chúng ta sẽ không đo lường điều gì", chứ không phải là "chúng ta sẽ đo lường điều gì". Việc thực hiện tất cả những gì mà công nghệ cho phép có phải là quyền đương nhiên của doanh nghiệp hay không, và liệu người lao động có quyền không bị đo lường hay không, vẫn chưa có câu trả lời cho những câu hỏi này.

EU đã đưa vào các điều khoản cấm sử dụng AI nhận diện cảm xúc tại nơi làm việc trong Đạo luật AI có hiệu lực vào năm 2025. Tuy nhiên, ranh giới giữa việc thu thập dữ liệu hiệu suất và giám sát cảm xúc vẫn còn mơ hồ về mặt kỹ thuật. Việc đo lường tốc độ phản hồi tin nhắn trên Slack là quản lý hiệu suất. Việc suy luận trạng thái cảm xúc từ tông giọng của tin nhắn đó là nhận diện cảm xúc. Hai loại thông tin này được trích xuất đồng thời từ cùng một dữ liệu. Cho đến nay, chưa ai có thể chứng minh được rằng việc cấm một bên nhưng lại cho phép bên còn lại là khả thi trong thực tế.

Tại các kho hàng của Amazon, lộ trình di chuyển và tốc độ làm việc của công nhân đã được theo dõi đến từng giây từ nhiều năm trước. Đã có những báo cáo cho thấy thời gian đi vệ sinh cũng được phản ánh vào điểm năng suất, và việc hệ thống tự động tạo ra các đề xuất sa thải từng gây ra nhiều tranh cãi. Có lẽ nhiều người đã nghĩ rằng đây chỉ là một trường hợp ngoại lệ của lao động chân tay (blue-collar). Thế nhưng hiện nay, chính logic tương tự đó đang xâm nhập vào các văn phòng của lao động trí óc (white-collar). Số lượng commit code, khối lượng soạn thảo tài liệu, mức độ tham gia họp. Đối tượng đo lường chỉ thay đổi, còn cấu trúc thì vẫn y hệt như vậy.

Trong khi câu trả lời còn đang bị trì hoãn, cơ sở hạ tầng giám sát đã bắt đầu được thiết lập.

4. Sự đứt gãy của nấc thang thăng tiến cho nhân sự cấp thấp và sự phá vỡ cấu trúc tái sản xuất nghề nghiệp

Con đường dẫn đến sự tinh thông (mastery) đang dần bị đứt đoạn. Trước đây, quy trình luôn diễn ra như thế này. Một luật sư năm nhất tại một công ty luật sẽ đọc bằng mắt hàng nghìn bản hợp đồng. Một kiểm toán viên mới vào nghề tại một công ty kế toán sẽ đối soát bằng tay hàng trăm chứng từ. Một thực tập sinh lập trình tại một công ty phần mềm sẽ học cách tiếp thu các mẫu thiết kế (design pattern) thông qua việc đọc mã nguồn của các tiền bối. Khoảng thời gian nhàm chán, lặp đi lặp lại và đôi khi có vẻ vô nghĩa đó chính là thứ tạo nên một chuyên gia. Đó chính là phiên bản kỹ thuật số của chế độ học việc (apprenticeship).

AI đang chặn đứng con đường này. Đứng từ góc độ doanh nghiệp, đây là một lựa chọn hợp lý. Tại sao phải thuê một luật sư cấp dưới khi AI có thể xử lý việc kiểm tra tài liệu chỉ trong 5 phút, thay vì mất hai ngày như một luật sư cấp dưới? Luis von Ahn, CEO của Duolingo, đã tuyên bố vào tháng 4 năm 2025 rằng: "Chúng tôi sẽ không thuê nhân viên hợp đồng cho những công việc mà AI có thể làm được nữa". Theo khảo sát của Saramin, việc tuyển dụng lập trình viên mới trong ngành IT trong nước vào quý 1 năm 2025 đã giảm 18,9% so với năm trước. Theo nghiên cứu của Goldman Sachs, tỷ lệ thất nghiệp của nhóm lao động ngành công nghệ từ 20 đến 30 tuổi đã tăng khoảng 3 điểm phần trăm kể từ đầu năm 2025. Đây là con số cao hơn đáng kể so với các ngành nghề khác hoặc so với tổng số lao động ngành công nghệ.

Nhìn vào toàn bộ nước Mỹ, số lượng thông báo tuyển dụng cấp độ nhân viên mới đã giảm 15% so với năm trước, trong khi số lượng các doanh nghiệp đề cập đến "AI" trong quảng cáo tuyển dụng đã tăng vọt 400% trong vòng 2 năm qua. Vào tháng 1 năm 2025, các thông báo tuyển dụng trong lĩnh vực dịch vụ chuyên nghiệp đã ghi nhận mức thấp nhất kể từ năm 2013, giảm 20% so với cùng kỳ năm ngoái.

Thứ bị đứt gãy ở đây không chỉ là việc làm. Chính cấu trúc mà nghề nghiệp được tái sản xuất qua các thế hệ cũng bị sụp đổ. Các luật sư cấp cao đã truyền đạt tiêu chuẩn phán đoán thông qua việc kiểm tra lại các tài liệu do cấp dưới rà soát. Các nhà phát triển cấp cao đã dạy về triết lý thiết kế thông qua việc review mã nguồn của cấp dưới. Khi thế hệ cấp dưới biến mất, mắt xích truyền thụ này sẽ bị đứt đoạn. Những người sẽ trở thành cấp cao trong 10 hay 20 năm tới sẽ mất đi chính cơ hội để tích lũy kinh nghiệm thực tế.

Mục số 15 trong "30 vết nứt" của Giám đốc Kim Seo-jun đã nắm bắt chính xác vấn đề này: "Đội ngũ pháp lý của doanh nghiệp sẽ giảm đi một nửa. Một phần lớn việc soát xét hợp đồng, tuân thủ quy định và phân tích rủi ro sẽ do các agent thực hiện. Nhu cầu về luật sư cấp dưới sẽ giảm xuống. Chiếc thang để thăng tiến từ cấp dưới lên cấp cao sẽ trở thành một vách đá." Xác suất xảy ra trong vòng 3 năm là 60%. Lĩnh vực kế toán cũng không ngoại lệ. Theo mục số 18 trong cùng bản ghi chú: "7 trên 10 doanh nghiệp vừa và nhỏ sẽ hoàn tất việc quyết toán thuế mà không cần kế toán viên. Lý do tồn tại của kế toán viên sẽ bị thu hẹp từ việc đối soát sổ sách sang việc đưa ra những phán đoán vượt ra ngoài những con số." Xác suất xảy ra trong vòng 3 năm là 85%.

Dự báo của Gartner đã cho thấy tốc độ của sự chuyển đổi này. Đến năm 2026, 20% các tổ chức sẽ sử dụng AI để làm phẳng cấu trúc tổ chức, và loại bỏ hơn một nửa số quản lý cấp trung hiện tại. Khi tổ chức trở nên phẳng hơn, chính những nấc thang để cấp dưới bước lên sẽ biến mất.

Rốt cuộc, vấn đề này chính là nghịch lý của sự hiệu quả. Về ngắn hạn, doanh nghiệp có thể cắt giảm được chi phí, nhưng về dài hạn, việc kế thừa thế hệ của tầng lớp chuyên gia sẽ trở nên bất khả thi. Nếu chúng ta dỡ bỏ những bậc thang thấp nhất của lộ trình thăng tiến, thì cuối cùng cũng sẽ không còn ai có thể bước lên đến đỉnh cao được nữa.

The Atlantic đã báo cáo rằng tỷ lệ thất nghiệp trong số những người mới tốt nghiệp đại học gần đây tại Mỹ đang tăng cao một cách bất thường. Các phân tích cho thấy các doanh nghiệp đang thay thế các vị trí nhân viên văn phòng mới bằng AI, hoặc việc chi tiêu cho đầu tư AI đang lấn át ngân sách dành cho tuyển dụng mới. Đây không phải là vấn đề của riêng cá nhân nào. Cả một thế hệ đang bị tước đi cơ hội tích lũy kinh nghiệm thực tế chuyên môn, và hệ quả sẽ là sự thiếu hụt chuyên môn trong toàn bộ ngành công nghiệp sau 10 hay 20 năm tới. Hãy thử tưởng tượng điều gì sẽ xảy ra nếu loại bỏ phần thực hành trong quá trình đào tạo bác sĩ. Liệu một bác sĩ chỉ biết đọc sách giáo khoa có thể thực hiện phẫu thuật cho bệnh nhân hay không? Điều tương tự đang xảy ra trong tất cả các ngành công nghiệp tri thức như luật pháp, kế toán, phát triển phần mềm và tư vấn.

Chúng ta đang chứng kiến trực tiếp lời cảnh báo rằng hệ thống tái sản xuất chuyên môn của con người có thể sụp đổ chỉ trong vòng một thế hệ.

5. Sự biến mất của cấp quản lý trung gian và sự phẳng hóa cấu trúc tổ chức

Vào tháng 10 năm 2024, Gartner đã đưa ra một dự báo tại hội nghị thượng đỉnh IT: "Đến năm 2026, 20% các tổ chức sẽ sử dụng AI để phẳng hóa cấu trúc tổ chức và loại bỏ hơn một nửa số quản lý cấp trung hiện tại." Trong cuộc khảo sát CEO của Gartner năm 2025, một tín hiệu mạnh mẽ hơn đã xuất hiện. Hơn một nửa số CEO được khảo sát đã trả lời rằng họ sẽ sử dụng AI để cắt giảm tầng lớp quản lý cấp trung trong vòng 5 năm tới.

Hãy cùng phân tích công việc của một quản lý cấp trung. Họ chuyển đổi chiến lược từ cấp trên thành các đơn vị thực thi ở cấp dưới. Họ phân bổ công việc cho các thành viên trong nhóm và theo dõi tiến độ. Họ đo lường hiệu suất và báo cáo lên ban điều hành. Họ điều phối các xung đột và truyền đạt thông tin lên trên cũng như xuống dưới. Trong số đó, việc phân bổ công việc, theo dõi tiến độ và báo cáo hiệu suất đã có thể được các đại lý AI (AI agent) xử lý phần lớn.

Mục số 1 trong "30 vết nứt" của Giám đốc Kim Seo-jun đã tóm gọn sự thay đổi này. "Khi các Agent xử lý việc phân bổ công việc, theo dõi tiến độ và báo cáo hiệu suất, phạm vi quản lý của các quản lý cấp cao sẽ được mở rộng lên hơn 5 lần. Ngoại trừ các vị trí quản lý cấp cao nhất, một lượng lớn các quản lý cấp trung vốn đóng vai trò truyền đạt thông tin lên xuống sẽ trở nên không cần thiết." Xác suất hiện thực hóa trong vòng 3 năm là 65%. Điều này hoàn toàn trùng khớp với phân tích và định hướng của Gartner. Theo khảo sát CEO của Gartner năm 2025, các doanh nghiệp đang nỗ lực để thông qua AI giúp một quản lý có thể giám sát thêm khoảng 20% nhân viên. Khi phạm vi quản lý được mở rộng, nhu cầu về tầng lớp quản lý cấp trung sẽ giảm xuống.

Đằng sau sự thay đổi này còn có một khía cạnh khác. Trong một tổ chức, hầu hết các vấn đề đều phát sinh ở cấp "trung gian". Khoảng cách giữa ban điều hành vốn chỉ đưa ra tầm nhìn và đội ngũ nhân viên trực tiếp chỉ lo thực thi, sự xung đột lợi ích giữa các bộ phận, hay việc đưa ra quyết định trong những tình huống bất ngờ – tất cả những điều này vốn do các quản lý cấp trung xử lý. AI có thể làm tốt việc điều phối công việc dựa trên dữ liệu, nhưng việc nắm bắt lý do tại sao tinh thần của các thành viên trong nhóm bị giảm sút, hay giải quyết những mâu thuẫn ngầm giữa hai bộ phận, lại là một cấp độ năng lực hoàn toàn khác.

Mặc dù vậy, động thái của các doanh nghiệp vẫn rất nhanh chóng. Bởi vì trong ngắn hạn, chi phí nhân công sẽ giảm xuống, tốc độ ra quyết định nhanh hơn và các tầng lớp báo cáo trở nên đơn giản hơn. Workday đã thông báo rằng họ sẽ sa thải 8,5% tổng nhân lực, tương đương khoảng 1.750 người vào năm 2025, để tái phân bổ nguồn lực cho việc đầu tư vào AI. Phần lớn đối tượng bị cắt giảm là những nhân viên đảm nhận chức năng quản lý cấp trung.

Một tổ chức phẳng thì nhanh chóng. Tuy nhiên, nó cũng đầy rẫy những lỗ hổng. Khi các chức năng đệm, chức năng cố vấn và chức năng điều tiết xung đột vốn do tầng lớp trung gian đảm nhận biến mất, tổ chức sẽ phải đối mặt trực tiếp với những sai lầm trong phán đoán của ban điều hành. Trong một tổ chức không có quản lý cấp trung, nhân viên cấp dưới sẽ học hỏi từ ai, và khi rơi vào tình trạng kiệt sức, họ sẽ tâm sự cùng ai? AI vẫn chưa thể trả lời được câu hỏi này.

Bản thân Gartner cũng nhận thức được tác dụng phụ này. Trong cùng một báo cáo, họ cảnh báo rằng "lộ trình cố vấn truyền thống có thể bị tổn hại, cơ hội phát triển của nhân viên cấp dưới có thể bị giảm bớt, và những nhà quản lý còn lại có thể bị quá tải bởi số lượng cấp dưới trực tiếp tăng lên đột ngột". Sự biến mất của các trung tâm cuộc gọi (call center) cũng nằm trong cùng một bối cảnh. Theo mục số 5 trong bản ghi chú của Giám đốc Kim Seo-jun, khi tỷ lệ xử lý bằng AI đạt 90% trong vòng 3 năm tới, sẽ có 400.000 người theo tiêu chuẩn Hàn Quốc thuộc diện phải tái bố trí công việc. Các quản lý trung tâm cuộc gọi, trưởng nhóm và nhân viên quản lý chất lượng (QA) đều là đối tượng của quá trình phẳng hóa này.

Xét về mặt lịch sử, hiếm khi có một tổ chức nào vận hành mà không có tầng lớp trung gian. Trong các quân đoàn La Mã đã từng có các đại đội trưởng (centurion), và trong các phường hội thời trung cổ cũng có tầng lớp thợ lành nghề (journeyman) nằm giữa thợ cả và người học việc. Sự tồn tại của tầng lớp trung gian gần như là một đặc tính phổ quát của các tổ chức nhân loại. Chúng ta vẫn chưa có đủ tiền lệ để biết rằng việc thử nghiệm loại bỏ tầng lớp đó bằng công nghệ sẽ dẫn đến kết quả như thế nào.

Việc phẳng hóa cấu trúc tổ chức là điều không thể tránh khỏi. Vấn đề nằm ở tốc độ. Nếu loại bỏ các tầng lớp trung gian quá nhanh, hệ thống miễn dịch của tổ chức cũng sẽ biến mất theo. Nếu đúng như dự báo của Gartner, đến năm 2026 có một phần năm các tổ chức chuyển dịch theo hướng này, thì phần lớn trong số đó sẽ muộn màng nhận ra những tác dụng phụ của việc phẳng hóa.

6. Sự xa xỉ hóa lao động con người và giá trị cao cấp của 'Handmade by Human'

Tại một nhà hàng ở Cheongdam-dong, Seoul, khi món cuối cùng của thực đơn tasting menu được dọn ra, chính đầu bếp sẽ trực tiếp đến tận bàn. Họ giải thích về nguồn gốc của nguyên liệu và chia sẻ về những trăn trở trong quá trình chế biến. Hương vị món ăn không phải là tất cả. Chính sự thật rằng món ăn được tạo ra bởi bàn tay con người, cùng trải nghiệm khi được trực tiếp lắng nghe câu chuyện của người đầu bếp, mới là thứ tạo nên giá trị cho bữa tối trị giá 300.000 won. Ngay cả khi những nhà hàng nơi AI phân tích công thức và cánh tay robot nấu ăn ở nhiệt độ chính xác xuất hiện, thì việc thay thế trải nghiệm này vẫn là điều vô cùng khó khăn.

Mục số 10 trong "30 vết nứt" của Giám đốc Kim Seo-jun đã dự báo hiện tượng này. "Nhãn dán 'Handmade by Human' sẽ được định giá cao hơn hẳn. Nội thất thủ công, đầu bếp con người, tư vấn trực tiếp sẽ trở thành những dịch vụ cao cấp. Sự kém hiệu quả chính là lợi thế cạnh tranh cuối cùng của lao động con người." Xác suất xảy ra trong vòng 3 năm là 75%. Mục số 5 trong cùng bản ghi chú cũng chỉ ra cùng một hướng. Với việc các tổng đài chăm sóc khách hàng dần biến mất, có dự báo rằng "việc được trò chuyện trực tiếp với con người sẽ trở thành một dịch vụ cao cấp được tính phí thêm".

Logic của sự thay đổi này là thế này: Khi AI càng dễ dàng tạo ra các bản sao của thành phẩm, thì giá trị của quá trình tạo ra nó càng tăng lên. AI có thể kết hợp các pixel và dữ liệu để tạo ra những kết quả trông có vẻ hợp lý, nhưng nó không thể truyền tải được bối cảnh nhân văn, ngôn ngữ của quá trình ra quyết định, hay cá tính đến từ sự không hoàn hảo ẩn chứa bên trong. Giống như câu chuyện của người đầu bếp quyết định giá trị món ăn tại một nhà hàng Michelin, đang xuất hiện những lĩnh vực mà chính sự thật rằng "do con người trực tiếp thực hiện" đã trở thành một giá trị xa xỉ.

Trường hợp của Klarna là một minh chứng cho động lực này. Vào tháng 2 năm 2024, công ty fintech này đã thông báo rằng chatbot AI của họ có thể thực hiện công việc tương đương với 700 nhân viên chăm sóc khách hàng. Chỉ riêng trong tháng đầu tiên, nó đã xử lý 2,3 triệu lượt tư vấn và giảm thời gian giải quyết trung bình từ 11 phút xuống còn 2 phút. Công ty dự kiến sẽ tiết kiệm được 40 triệu USD chi phí. Tuy nhiên, một năm sau đó, vào tháng 5 năm 2025, CEO Sebastian Siemiatkowski đã thay đổi hướng đi. Ông bắt đầu tuyển dụng lại nhân viên chăm sóc khách hàng là con người với lý do "chỉ mình AI thì chất lượng sẽ bị giảm sút". Xét về khía cạnh hiệu quả và chi phí, AI là vượt trội, nhưng điều khách hàng mong muốn không chỉ dừng lại ở sự hiệu quả.

Sự xa xỉ luôn đi kèm với những mảng tối. Việc lao động của con người trở thành một loại hàng hóa cao cấp cũng đồng nghĩa với việc khoảng cách giữa những người có khả năng chi trả cho sức lao động của con người và những người không có khả năng sẽ ngày càng nới rộng. Giới thượng lưu sẽ được thăm khám bởi bác sĩ con người, được tư vấn bởi luật sư con người và gửi gắm con cái cho những giáo viên con người. Những người còn lại sẽ phải sử dụng các dịch vụ đã được thay thế bằng AI. Những công việc đòi hỏi sự thấu cảm, chăm sóc và biến tấu sáng tạo sẽ trở nên cao cấp hóa, trong khi những công việc tập trung vào hiệu suất sẽ được chuyển giao cho AI.

Sự phân tách này vốn đã bắt đầu trong các dịch vụ tài chính. Mục số 21 trong ghi chú của Giám đốc Kim Seo-jun đã nắm bắt được điều này: "Các dịch vụ mà trong đó Agent phân tích tích hợp dữ liệu thị trường và mô hình tiêu dùng để tự động tái cân bằng tài sản sẽ trở nên phổ biến. Giới thượng lưu sẽ được phục vụ bởi các chuyên viên tư vấn con người với mục đích chăm sóc cá nhân hóa (concierge), nhưng đối với đại chúng, Agent là đã đủ. Sự phân tầng của tài chính sẽ lộ rõ một cách trần trụi hơn." Y tế cũng tương tự như vậy. Theo mục số 7 trong cùng bản ghi chú, 70% của chăm sóc y tế sơ cấp là các chẩn đoán và kê đơn theo khuôn mẫu, nếu điều này được chuyển sang các ứng dụng, thì việc thăm khám trực tiếp với bác sĩ con người sẽ trở thành một dịch vụ mà chỉ những người có khả năng chi trả mới có thể tận hưởng.

Một thế giới nơi mọi thứ do con người trực tiếp làm ra đều trở thành sự xa xỉ, nói cách khác, chính là một thế giới mà người ta dùng tiền để mua lấy sự tiếp xúc giữa người với người. Việc những nghệ nhân làm đồ gỗ thủ công cùng tồn tại với các nhà máy tự động hóa bằng AI là một bức tranh đẹp, nhưng nếu những người có khả năng mua đồ gỗ thủ công chỉ chiếm 5% tầng lớp thượng lưu, thì đó không phải là sự đa dạng của thị trường, mà là sự cố hữu hóa của giai cấp.

Vì vậy, nhãn dán 'Handmade by Human' vừa là niềm hy vọng, vừa là một lời cảnh báo. Nó có nghĩa là giá trị độc bản của lao động con người được công nhận, nhưng đồng thời cũng ẩn chứa nguy cơ rằng giá trị đó sẽ trở thành một thứ xa xỉ phẩm mà chỉ số ít người mới có thể tận hưởng. Nếu sự kém hiệu quả chính là lợi thế cạnh tranh cuối cùng của lao động con người, thì trách nhiệm của xã hội là phải làm sao để bất kỳ ai cũng có thể tiếp cận được lợi thế đó. Nếu không, chúng ta sẽ tạo ra hai thế giới tách biệt: một thế giới của đại chúng được phục vụ bởi AI, và một thế giới của giới thượng lưu được phục vụ bởi con người. Điểm phân tách đó đã bắt đầu rồi.