- Việc áp dụng AI đang tạo ra tác động trực tiếp lên thị trường việc làm của giới trẻ tại Mỹ
- Theo nghiên cứu, sự lan rộng của AI đi kèm với hiện tượng tỷ lệ tuyển dụng lao động trẻ giảm 13%
- Công nghệ AI không chỉ thay thế các tác vụ tự động hóa đơn giản mà còn cả những công việc phức tạp
- Vì vậy, cơ hội việc làm của người mới gia nhập thị trường và lao động trẻ đang suy giảm
- Nhu cầu về chiến lược ứng phó từ chính sách và giới công nghiệp đang nổi lên mạnh mẽ
AI được áp dụng và những thay đổi trong thị trường việc làm của giới trẻ ở Mỹ
Theo kết quả nghiên cứu gần đây từ Stanford, sự lan rộng của AI tạo sinh đang có tác động rõ rệt đến việc làm của giới trẻ tại Mỹ
- Phân tích cho thấy tại các doanh nghiệp áp dụng AI, việc tuyển dụng lao động trẻ dưới 25 tuổi đã giảm khoảng 13%
- Nghiên cứu này chỉ ra rằng các hệ thống tự động hóa tiên tiến không chỉ thay thế công việc văn phòng đơn giản mà còn các công việc ở cấp độ cao hơn dựa trên nhận thức và phán đoán
- Kết quả là cơ hội gia nhập thị trường lao động của những người trẻ đang tìm việc giảm đi, và điều này có thể trở thành yếu tố gây bất ổn về xã hội và kinh tế
- Nếu chỉ tập trung vào việc gia tăng năng suất, lo ngại về sự trầm trọng thêm của cấu trúc bất bình đẳng sẽ gia tăng
- Các chuyên gia ngày càng nhấn mạnh tầm quan trọng của ứng phó chủ động ở cấp độ công nghiệp và chính sách, cùng với việc chuẩn bị các chương trình đào tạo lại và nâng cao năng lực dành cho người trẻ
Sự sụt giảm việc làm của giới trẻ và tác động xã hội
- Khi công nghệ AI thay thế không chỉ các công việc lặp đi lặp lại đơn giản mà cả nhiều nghiệp vụ văn phòng khác nhau, tác động tiêu cực đến việc làm của giới trẻ đang trở thành hiện thực
- Các doanh nghiệp đang tiếp tục triển khai giải pháp AI nhằm tăng hiệu quả và cắt giảm chi phí
- Vì vậy, hiện tượng người lao động mới vào nghề và nhân sự ở giai đoạn đầu sự nghiệp ngày càng khó gia nhập thị trường đang tăng tốc
- Trên bình diện toàn xã hội, nhu cầu tái phân bổ việc làm và thiết kế lại hệ thống giáo dục đang ngày càng rõ rệt
Hướng ứng phó của ngành và chính sách
- Để giảm nhẹ cú sốc việc làm đối với giới trẻ do việc áp dụng AI, nỗ lực chung của chính phủ và ngành là điều thiết yếu
- Các chương trình đào tạo lại sát với thực tế và việc tạo dựng môi trường có thể thích ứng với sự du nhập của công nghệ mới là những giải pháp then chốt
- Về trung và dài hạn, cần tái cơ cấu thị trường lao động và xây dựng các hướng dẫn minh bạch về việc sử dụng thuật toán
- Các doanh nghiệp cũng đang ngày càng mở rộng hợp tác với các chính sách hỗ trợ chuyển đổi công việc dành cho giới trẻ như một phần của trách nhiệm xã hội
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Trong ngành kế toán ngoài đời thực, AI hầu như chưa được áp dụng nhiều; chúng tôi có khá nhiều công cụ hiện đại như Copilot doanh nghiệp phức tạp, deep research, tích hợp MS Office, nhưng trên thực tế chỉ dùng để rút tóm tắt tin tức toàn cầu hằng ngày; khi cố áp dụng vào nghiệp vụ kế toán thực tế thì AI lại đưa ra câu trả lời lạc quẻ, tạo ra tình huống rất nguy hiểm; ngay cả các phép so sánh số đơn giản cũng thường cho kết quả không đáng tin, nên gần như không thể tin để dùng trực tiếp; giống như trong lập trình mà toán tử
==có lỗi ngẫu nhiên 20%, thì không thể tin để dùng cho kinh doanhCá nhân tôi đã thử nhiều mô hình ngôn ngữ trong 6 tháng để rà soát sao kê thẻ tín dụng; tôi kỳ vọng nó sẽ so sánh ứng dụng quản lý chi tiêu tự làm với sao kê thẻ để tìm bất thường, nhưng thực tế chưa một lần nào phát hiện vấn đề đúng cách; ngược lại, nó còn chỉ nhầm rằng "có giao dịch Starbucks" hoặc chỉ đưa ra lời khen sai; dù dữ liệu chỉ khoảng 40 mục và kể cả sai cũng không gây thiệt hại thực tế, mô hình vẫn không thể tìm chính xác; nếu doanh nghiệp dựa vào những thứ như vậy thì kết luận là không thể tin cậy
Trong video kế toán thú vị của Dan Toomey có thể thấy kế toán quan trọng đến mức nào, và đây thực sự không phải một lĩnh vực hào nhoáng; trong ngành tài chính, mọi người có xu hướng xem "kế toán là những mọt sách nghiêm túc"; bản thân tôi cũng có cảm tình với kế toán và từng làm với bộ dữ liệu kiểm toán ở công ty trước; không ai thích nghe những lời cảnh báo đau đớn từ kế toán, nhưng trên thực tế họ là những người tuyệt đối không thể thiếu; dữ liệu kế toán có thể là cốt lõi của doanh nghiệp, như vụ Enron bị phát hiện cũng là một ví dụ xoay quanh chi phí kiểm toán; nếu sau này tôi bỏ lập trình thì có lẽ sẽ thử thi CPA
Hiệu năng của AI trong kế toán rất đáng thất vọng, và chỉ khi kết hợp với công cụ máy tính thì mới có thể dùng tạm cho các tác vụ toán học ở mức nào đó
Nhiều người mơ về một "phần mềm Tax AI tự lo mọi thứ về thuế", nhưng thực tế tôi thấy cùng lắm AI chỉ đang được dùng như một công cụ tìm kiếm văn bản nâng cao; LLM (Large Language Model) còn không làm nổi số học hay tính toán đơn giản
LLM rất kém khi tự làm số học, nên không nên bắt nó tính trực tiếp; với đa số mô hình, tốt hơn nhiều là để nó viết và chạy code rồi lấy kết quả đó để thực hiện phép tính
Ngành kế toán Mỹ đang bị offshore sang Ấn Độ, Philippines, Đông Âu và những nơi khác; ngoài ra, ở Mỹ cũng đang có làn sóng muốn nới lỏng điều kiện lấy chứng chỉ kế toán viên (do các partner Big 4 thúc đẩy để giải quyết thiếu hụt nhân lực); điều này cũng làm dấy lên lo ngại về chất lượng giám sát suy giảm và báo cáo tài chính thiếu chính xác
Thật thú vị khi các lập trình viên Mỹ ủng hộ làm việc từ xa; tôi tự hỏi có phải họ thật sự tin rằng mình là người thông minh nhất thế giới không; nếu chỉ cần làm việc từ xa thì chẳng có lý do gì công việc đó không được giao cho người ở nước rẻ hơn
Nếu xem các báo cáo về điều kiện lao động ở những khu vực offshore chính, tình hình thực sự rất tệ; thật ra AI, LLM hiện nay có tính chất rất giống với "các công việc lặp đi lặp lại đơn giản từng bị đem đi outsource"; cũng đang có xu hướng chuyển những việc trước đây gửi sang Ấn Độ sang các data center của Anthropic
Tôi nghi ngờ liệu nguyên nhân của làn sóng offshore này có phải do AI không; ngôn ngữ, văn hóa và khoảng cách tri thức là rào cản lớn khi giao việc ra nước ngoài, nhưng AI có tiềm năng giải quyết những vấn đề đó
Cũng có bài viết nói rằng ngay cả sinh viên tốt nghiệp từ các trường kỹ thuật danh tiếng ở Ấn Độ cũng đang gặp khó khăn khi xin việc, nên lập luận rằng offshore do AI là nguyên nhân cốt lõi không thật sự thuyết phục
Trong khoảng một năm gần đây, các vị trí junior đang âm thầm biến mất; không phải có nhiều người bị sa thải, mà là ngay từ đầu đã không còn tuyển cho cơ hội nhập môn nữa; vấn đề thực sự là chính những cơ hội để học hỏi ở giai đoạn đầu đời sống xã hội đang biến mất
Thật ra cũng chưa bao giờ có quá nhiều việc cho junior; theo kinh nghiệm của tôi, nếu sinh viên đại học không chuyển được từ thực tập sang full-time thì sau đó thường gặp rất nhiều khó khăn khi tìm việc; trên thực tế các công ty gần như chỉ tuyển mid/senior, còn junior chủ yếu là thực tập sinh cũ, chuyển nội bộ hoặc người quen/người nhà
Hiện tượng này có vẻ bị tác động bởi yếu tố cấu trúc như điều kiện kinh tế xấu đi sau thời kỳ lãi suất thấp, áp lực doanh thu/lợi nhuận ở mỗi công ty và cắt giảm chi phí hơn là bởi AI; junior thường phải mất 6–8 tháng mới có năng suất đáng kỳ vọng, lại còn tốn tài nguyên mentoring từ senior nên hiệu quả chi phí không cao; tài nguyên đội của tôi cũng căng đến mức rất khó tuyển thêm; nếu giờ muốn kiếm việc junior thì phải tập trung vào các từ khóa công nghệ đang lên hoặc bắt đầu ở doanh nghiệp nhỏ lương thấp rồi nhảy việc
Lúc nào cũng khó phân biệt hiện tượng này là do suy thoái hay do AI; nếu nhân sự hiện có trở nên quá đắt thì người ta sẽ dùng cả junior, nhưng dạo này ngay cả các senior cũng đang tìm việc với mức lương thấp, nên chẳng có lý do gì phải tuyển junior
Mọi thứ đã khó hơn, nhưng với người trẻ ở Mỹ thì cơ hội vẫn còn; chưa đến mức phải bi quan, và thế hệ trẻ bây giờ cũng bị ảnh hưởng khá nhiều bởi TikTok hay game
Doanh nghiệp dùng AI như một cái cớ để sa thải người, nhưng nếu nghĩ kỹ xem thực sự nghề nào đang bị thay thế thì lại không dễ nêu ra
Ở công ty tôi cũng có vài đồng nghiệp có vẻ có thể bị thay bằng LLM; tôi cảm thấy ảo giác của AI có khi còn ít hơn số lỗi họ mắc phải; thậm chí có vẻ việc đưa LLM vào có thể giúp tăng hiệu quả từ 5 người xuống còn mức của 1 người
Trong các vị trí video và thiết kế đồ họa, việc sử dụng công cụ GenAI đang lan rộng; những việc trước đây giao cho nhân viên in-house hoặc freelancer thì giờ đang chuyển sang tự giải quyết bằng AI
Dù AI không thay thế nhân viên theo tỷ lệ 1:1, chỉ riêng việc tăng năng suất cũng đã đủ là lý do để cắt giảm nhân sự; nếu lập trình viên hiệu quả hơn 50%, thì về mặt số học có thể cắt 33% nhóm thấp nhất mà vẫn cho ra kết quả tương đương
Khác với cơn sốt blockchain, AI có những trường hợp tăng năng suất khá rõ ràng; ví dụ có thể cắt một nửa đội copywriter mà vẫn giữ nguyên năng suất của cả nhóm; trong doanh nghiệp của tôi, phần lớn công việc copywriter đã được tự động hóa, giúp họ tập trung vào việc có giá trị gia tăng cao hơn và phục vụ được nhiều khách hàng hơn; nếu có 100 copywriter junior thì việc cắt giảm mạnh nhân sự cũng sẽ khá dễ
Sự sụt giảm việc làm ban đầu do AI đến từ việc năng suất của từng nhân viên tăng lên, và kết quả là cùng một lượng công việc có thể hoàn thành với quy mô đội ngũ nhỏ hơn
Nhiều tổ chức chọn chiến lược giảm hẳn nhân lực thay vì dùng AI để nâng năng suất công việc; điều này là vì họ muốn duy trì cấu trúc lợi nhuận giới hạn thay vì nâng năng suất rồi chia phần lợi nhuận tăng thêm; bài báo của Stanford cho thấy các tổ chức với tư duy trích xuất địa tô nhìn lực lượng sản xuất không phải là tài sản đơn thuần mà là chi phí, nên duy trì một cấu trúc kém hiệu quả ngay cả khi phải làm suy giảm năng lực sản xuất thực tế; tôi tò mò không biết mọi thứ rồi sẽ đi về đâu
Nếu tự động hóa khiến không còn cần nhiều nhân lực nữa, chiến tranh cũng sẽ được thay bằng drone và vũ khí tự động, lý do để cách mạng nổ ra cũng giảm đi, và dân chủ có thể trở nên không còn cần thiết; cuối cùng có thể sẽ xuất hiện một tương lai nơi không còn cần cung cấp y tế đắt đỏ, thực phẩm hay nước cho số đông nữa
Bài báo nêu rằng "sự sụt giảm việc làm tập trung ở những nghề mà AI tự động hóa thay vì tăng cường lao động con người", chứ không trực tiếp đưa ra bằng chứng về rent-seeking hay sự cận thị kinh tế; xét từ góc nhìn doanh nghiệp thì thay con người bằng AI rẻ hơn rõ ràng có lợi, và cũng không có cơ sở để nói rằng giữ lại nhân lực sẽ tất yếu tạo thêm cơ hội doanh thu mới
Tôi hy vọng AI sẽ làm giảm mạnh chi phí triển khai/tích hợp phần mềm doanh nghiệp để những người thợ lành nghề giàu kinh nghiệm, chẳng hạn như thợ lắp đặt kỳ cựu, có thể tự sở hữu và vận hành công ty của mình; tôi cũng nghĩ trong thời đại AI, nhu cầu outsource các mảng marketing và kế toán kiểu như PE sẽ giảm đi
Tương lai có thể sẽ giống chế độ phong kiến
Việc xem lao động không phải là tài sản tạo ra giá trị mà chỉ là chi phí là cách nhìn không phù hợp với thực tế; điều doanh nghiệp thực sự muốn là lao động phải gắn với giá trị cốt lõi mà công ty đề xuất ra thị trường, tức là lý do khách hàng chấp nhận trả tiền; nếu nhân viên làm những việc họ tự cho là có ý nghĩa nhưng khách hàng không trả tiền, thì chỉ làm tăng chi phí duy trì; việc tuyển đúng người, tạo động lực và giao tiếp đều khó, nên doanh nghiệp về bản chất chỉ tạo việc làm khi thực sự cần
Ngày càng nhiều người như tôi gọi AI là "intern" khi sử dụng, và bầu không khí chung là vị trí thực tập sinh/người mới giờ không còn cần nữa
Tôi tò mò về những rủi ro sẽ xuất hiện khi sau khi các senior rời đi, những người ở lại phải thay họ bằng các senior mới nhưng lại không hiểu các dự án và thông lệ cũ
Có vẻ mọi người đang hiểu sai mục đích thật sự của thực tập sinh
Vốn dĩ internship là cách đáng tin cậy nhất để tìm ra những nhân sự khó tuyển bằng quy trình tuyển dụng truyền thống; trong một tương lai không còn cần thực tập sinh nữa, tôi nghi ngờ liệu có thể tiếp tục có nguồn nhân lực mới tốt hay không; 40 năm nữa khi toàn bộ lực lượng hiện tại nghỉ hưu thì phần việc còn lại sẽ giao cho ai?
Mỗi lần ra thành phố tôi lại ngạc nhiên vì vẫn có rất nhiều nghề chưa bị AI thay thế; ví dụ như thu ngân vẫn tự tay tính tiền hàng, nhận tiền và sắp xếp tiền thừa; tôi tự hỏi mức độ tự động hóa này thì có gì khó mà đến giờ vẫn chưa làm được
Không phải AI mà offshore cũng từng được thử cho việc này; xem bài viết liên quan
Công việc thu ngân thường đã bị cắt giảm nhân lực và thay thế bằng self-checkout ngay cả khi không có AI
Ở 7-Eleven của Nhật vẫn có nhân viên đứng quầy, nhưng việc xử lý tiền mặt/tiền thừa do máy đảm nhiệm; tuy nhiên gần đây do vấn đề tội phạm (trộm cắp), xu hướng lại là giảm self-checkout và tăng nhân sự giám sát trở lại
Điều khó nhất trong tự động hóa thu ngân không phải là tính tiền mà là ngăn trộm cắp
Lãi suất tăng và áp lực thuế quan dẫn tới giảm đầu tư, giảm việc làm, nhưng bầu không khí lại là đổ hết mọi thứ cho AI
Trên thực tế, bài báo Stanford cho biết qua việc so sánh dữ liệu giữa nhiều nhóm khác nhau, tỷ lệ việc làm ở nhóm 22–25 tuổi trong các nghề có mức độ phơi nhiễm AI cao đã giảm một cách có ý nghĩa thống kê
Khi nhìn vào việc hiện tượng này nổi bật đặc biệt ở các ngành áp dụng AI, và chủ yếu chỉ giảm ở lao động cấp thấp, thì các yếu tố như lãi suất và thuế quan là chưa đủ để giải thích; tôi cho rằng các tác giả bài báo không thể không biết những điều kiện kinh tế đó
Nếu đầu tư tăng thì thông điệp là "AI giúp tăng hiệu quả nên rất tốt", còn nếu đầu tư giảm thì câu chuyện "AI thay thế con người" lại có lợi; khi máy tính làm tốt việc gì đó thì người ta bảo "đó là nhờ AI", còn khi làm không tốt thì lại nói "cần nhiều AI hơn"
Không có chuyện trung ương chỉ đạo mọi người phải đổ lỗi tất cả cho AI, nên tôi thật sự thắc mắc vì sao ai cũng phớt lờ những yếu tố hiển nhiên khác và chỉ quy trách nhiệm cho AI
Tôi cho rằng việc khơi gợi nỗi sợ về AI giúp người lao động dễ chấp nhận các điều kiện tuyển dụng hay đãi ngộ bất lợi về lâu dài; ngược lại, nếu bầu không khí cho thấy tình hình kinh tế đang tốt lên và có thể kỳ vọng cải thiện, thì về ngắn hạn các yêu cầu phân phối lợi ích sẽ tăng mạnh hơn
Bộ phận của tôi có 1.000 nhân sự IT, nhưng người sinh ra ở Mỹ còn chưa đến 5–10%; người Mỹ vừa là thiểu số vừa không làm việc quá chăm, nên bầu không khí là họ ngày càng muốn rời đi
Có người nói AI sẽ thay thế các nghề như chăm sóc khách hàng, kế toán và phát triển phần mềm, nhưng trên thực tế chất lượng dịch vụ không hề tốt hơn mà ngược lại còn tệ đi; trung tâm chăm sóc khách hàng 20 năm rồi vẫn không tiến bộ bao nhiêu so với chatbot ngày trước, kế toán thì vẫn thiếu người và hiệu quả của AI cũng kém, còn trong lĩnh vực phát triển, rào cản tạo code đã hạ xuống nhưng trong chốc lát technical debt và những đoạn code vô chủ mà không ai hiểu lại tăng theo cấp số nhân, có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng về sau