Article
Sau khi ChatGPT được ra mắt vào tháng 11 năm 2022, thị trường lao động tại Mỹ đã bắt đầu chuyển mình theo những cách mà nhiều người vẫn chưa kịp nhận ra rõ ràng.
Tin tuyển dụng cho các vị trí có cấu trúc và tính lặp lại đã giảm 13%. Ngược lại, nhu cầu tuyển dụng cho các vị trí yêu cầu tư duy phân tích, kỹ thuật hoặc sáng tạo lại tăng 20%. Điều này cho thấy không phải thị trường đang thu hẹp, mà thực chất là thị trường đang phân tách thành hai xu hướng đối lập.
Đây là kết quả từ nghiên cứu của giáo sư Suraj Srinivasan tại Harvard Business School, cùng các cộng sự từ Hong Kong University of Science and Technology và Ohio State University. Nhóm nghiên cứu đã phân tích dữ liệu tuyển dụng từ năm 2019 đến tháng 3 năm 2025, bao phủ gần như toàn bộ thông tin tuyển dụng tại Mỹ, và phân loại hơn 19.000 nhiệm vụ công việc trong hơn 900 ngành nghề khác nhau. Đây là một trong những nghiên cứu lớn nhất từ trước đến nay về ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo sinh sinh đến thị trường lao động thực tế.
Nghiên cứu phân loại nghề nghiệp thành hai nhóm chính dựa trên tính chất công việc.
Nhóm đầu tiên bao gồm những vị trí có thể hoàn toàn thay thế bằng AI: những công việc có cấu trúc rõ ràng và thực hiện quy trình thông tin mà không cần đến sự phán đoán trong các tình huống phức tạp. Các công việc như nhập liệu, xử lý hồ sơ, soạn thảo văn bản chuẩn, và phân loại dữ liệu đều thuộc về nhóm này. Nhu cầu tuyển dụng cho nhóm này đang giảm sút. Số lượng kỹ năng cần thiết cho các vị trí dễ bị tự động hóa đã giảm 7%, và ngày càng ít kỹ năng mới xuất hiện trong lĩnh vực này. Nói một cách đơn giản: không chỉ số lượng việc làm ít đi, mà con đường phát triển trong nhóm này cũng đang trở nên hẹp hơn.
Nhóm thứ hai bao gồm các vị trí có tiềm năng được hỗ trợ bởi AI, nơi mà công nghệ có thể đảm nhận một phần công việc nhưng không thể hoàn toàn thay thế. Những nghề nghiệp trong nhóm này thường yêu cầu nhiều kỹ năng xã hội và kỹ thuật thực hành. Ví dụ tiêu biểu gồm có nhà vi sinh vật học, chuyên viên phân tích tài chính và nhà thần kinh tâm lý học lâm sàng. Trong lĩnh vực tài chính, các nhà quản lý đầu tư và phân tích sử dụng AI để xử lý và đánh giá dữ liệu thị trường, nhưng quyết định cuối cùng vẫn cần sự can thiệp của con người. Nhu cầu tuyển dụng cho nhóm này đang gia tăng.
Điều bất ngờ không chỉ xảy ra trong các công việc lao động phổ thông. Mức giảm lớn nhất được ghi nhận trong lĩnh vực tài chính và công nghệ – hai ngành thường được xem là an toàn do yêu cầu về bằng cấp và kỹ thuật cao. Điều này phản ánh một logic đơn giản: AI rất xuất sắc trong những nhiệm vụ có thể được mô hình hóa và lặp lại. Càng có nhiều dữ liệu có cấu trúc, AI càng dễ dàng học hỏi và thay thế. Một kế toán viên làm việc với các báo cáo theo mẫu cố định có nguy cơ bị đào thải cao hơn so với một kế toán viên tư vấn chiến lược thuế cho từng doanh nghiệp cụ thể.
Cũng vì lý do đó, câu hỏi quan trọng không phải là "ngành của mình có bị ảnh hưởng hay không," mà là "phần nào trong công việc hàng ngày của mình đang lặp lại theo một cấu trúc cố định."
Theo giáo sư Srinivasan: “Thay vì chỉ đơn thuần loại bỏ việc làm, AI còn tạo ra nhu cầu mới cho các vị trí có khả năng bổ sung cao, điều này cho thấy sự hợp tác giữa con người và AI là yếu tố chính định hình lại thị trường lao động.”
Đây là một quá trình phân hóa, không phải là sự tan rã. Thường thì sự phân hóa diễn ra một cách âm thầm, đủ chậm để mọi người không nhận ra mình đang đứng ở đâu trên ranh giới cho đến khi mọi chuyện đã muộn.
Nghiên cứu này đưa ra một góc nhìn thực dụng cho những ai đang định hướng nghề nghiệp: thay vì chọn ngành dựa trên thu nhập trung bình hiện tại, hãy xem xét bản chất của công việc đó. Công việc có đòi hỏi khả năng phán đoán tình huống không? Có cần kết hợp kỹ năng xã hội với kỹ thuật không? Hay phần lớn thời gian là xử lý thông tin theo quy trình định sẵn?
Câu trả lời cho những câu hỏi đó quan trọng hơn rất nhiều so với tên ngành ghi trên tấm bằng.
