Sự trỗi dậy mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), đang giúp nhiều doanh nghiệp cắt giảm chi phí, gia tăng doanh thu và cải thiện năng suất lao động.

Song, AI cũng đang sự phá vỡ mối quan hệ truyền thống hàng thế kỷ giữa chuyên gia lâu năm và người mới vào nghề. Mối quan hệ này được xây dựng qua các hình thức như học việc, tư vấn hay thực tập và đã giúp con người truyền đạt kiến thức, kỹ năng từ thế hệ này sang thế hệ khác.

Khi các doanh nghiệp vội vã cắt giảm lao động ở các vị trí khởi điểm để thay thế bằng AI, họ có thể đang vô tình chặt đứt những nấc thang đầu tiên của sự phát triển nghề nghiệp, đẩy tương lai vào một cuộc khủng hoảng thiếu hụt chuyên gia trầm trọng.

Cám dỗ trước mắt: Dùng AI thay thế người mới

Hiện nay, AI tạo sinh (generative AI) đã chứng minh khả năng thực hiện ngay lập tức rất nhiều công việc ở cấp độ cơ bản và nhập môn. Từ việc soạn thảo mã lập trình, viết biên bản cho đến chuẩn bị phân tích sơ bộ, AI có thể đảm nhận tới 80% khối lượng công việc đầu tiên.

Sự hiệu quả này đặt ra một câu hỏi đầy cám dỗ cho các nhà quản lý: "Tại sao phải tuyển dụng một người mới vào nghề làm việc một cách chậm chạp, trong khi AI có thể làm nhanh hơn, rẻ hơn và tốt hơn?"

Thực tế cho thấy nhiều công ty đang đi theo hướng tăng cường sử dụng AI thay cho con người. Các công ty khởi nghiệp thay vì thuê 2 - 3 nhân viên cấp dưới để hỗ trợ một chuyên gia, nay chỉ cần chuyên gia đó làm việc cùng AI.

Vào năm 2024, tỷ phú Mark Zuckerberg thông báo Meta sẽ thay thế một số nhân viên lập trình cấp thấp bằng AI. CEO Marc Benioff của công ty Salesforce cũng tuyên bố ngừng tuyển dụng nhân viên lập trình mới do lợi ích năng suất từ AI.

Thống kê của công ty nghiên cứu lao động Revelio Labs cho thấy số thông báo đăng tuyển công việc với trình độ nhập môn từ tháng 1/2023 đến nay đã giảm 35%.

Việc dùng AI thay cho nhân viên mới đã phá vỡ một vòng quay học hỏi thiết yếu: học tập, thực hành, và tinh chỉnh. Đây là quá trình đã định hình nên mọi ngành nghề, từ bác sĩ phẫu thuật, kỹ sư phần mềm cho đến luật sư tranh tụng.

"Kiến thức ngầm" dần mai một

Vấn đề cốt lõi nằm ở sự gián đoạn của quá trình truyền tải kiến thức ngầm (tacit knowledge). Đây là những hiểu biết thực tế, sâu sắc, khó có thể mã hóa thành văn bản hay quy trình, mà chỉ có thể thu được qua thực hành rộng rãi và quan sát trực tiếp những người có kinh nghiệm hơn.

Các công việc ở cấp độ nhập môn chính là môi trường để truyền tải loại kiến thức này. Khi một sinh viên mới ra trường thực hiện các tác vụ đơn giản dưới sự giám sát của chuyên gia, sinh viên đó không chỉ hoàn thành công việc mà còn học được cách tư duy, cách xử lý tình huống và những sắc thái tinh tế của nghề nghiệp.

Khi các nhiệm vụ đó bị tự động hóa bằng AI, sự tương tác quý giá này gần như biến mất.

Trong y học, các bác sĩ nội trú phẫu thuật đang ngày càng ít được tham gia thực hành các thủ thuật khi các bác sĩ lâu năm chuyển sang sử dụng hệ thống robot.

Trong lập trình hay luật pháp, khi AI có thể viết mã (code) hay soạn thảo văn bản pháp lý sơ bộ trong vài giây, các chuyên gia không còn nhu cầu "cầm tay chỉ việc" cho người mới.

Hệ quả là người mới mất đi cơ hội "thử và sai" trong môi trường rủi ro thấp, điều kiện tiên quyết để họ tích lũy kinh nghiệm và trưởng thành.

Nguy cơ "suy thoái chuyên môn" dài hạn

Hậu quả lâu dài của xu hướng ứng dụng AI này không chỉ là tỷ lệ thất nghiệp cao ở nhóm lao động trẻ. Nguy hiểm hơn, nó sẽ dẫn đến một thế giới thiếu hụt trầm trọng những người thợ lành nghề thực thụ.

Một số nhà gọi nghiên cứu gọi tình trạng này là "suy thoái chuyên môn" (expertise recession). Khác với suy thoái kinh tế, loại suy thoái này sẽ không kết thúc trong vài năm mà sẽ cần cả một thế hệ để khắc phục.

Nếu không ai được đào tạo từ những việc nhỏ nhất, thì trong 5 hay 10 năm nữa, ai sẽ là người có đủ năng lực để trở thành chuyên gia cấp cao? Ai sẽ là người có đủ kiến thức sâu rộng để giám sát, đánh giá và sửa lỗi cho chính các hệ thống AI?

Một phân tích định lượng năm 2024 dựa trên các mô hình tăng trưởng kinh tế của hai nhà nghiên cứu tại Trường Kinh tế London chỉ ra rằng, nếu 30% các công việc cấp thấp bị tự động hóa, tốc độ tăng trưởng kinh tế dài hạn có thể giảm 0,35 điểm phần trăm mỗi năm.

Lý do là sự sụt giảm kỹ năng của các thế hệ tương lai sẽ lấn át hoàn toàn những lợi ích năng suất ban đầu mà AI mang lại.

Dự báo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) năm 2025 cho thấy tỷ lệ công việc được thực hiện hoàn toàn bởi con người sẽ giảm từ 47% xuống 33% vào năm 2030, trong khi các nhiệm vụ được tự động hóa hoàn toàn sẽ tăng từ 22% lên 34%.

Các nghiên cứu thực nghiệm gần đây đã ghi nhận tình trạng mất việc làm đáng kể trong nhóm lao động trẻ ở các ngành nghề tiếp xúc nhiều với AI, trong khi việc làm cho lao động lớn tuổi, giàu kinh nghiệm vẫn ổn định.

CEO Dario Amodei của Anthropic, công ty phát triển mô hình AI Claude, thậm chí còn cảnh báo rằng AI tạo sinh có thể sớm loại bỏ tới một nửa số công việc cổ cồn trắng ở trình độ sơ cấp.

Lời giải cho bài toán lao động lành nghề: Từ "thay thế" sang "tăng cường"

Việc cắt giảm lao động cấp thấp để đổi lấy lợi ích ngắn hạn từ AI là một sự thiển cận có thể dẫn đến khủng hoảng hệ thống. Để tránh kịch bản “tham bát bỏ mâm” này, các doanh nghiệp cần thay đổi tư duy từ "thay thế" sang "tăng cường", và chủ động bảo vệ nguồn nhân lực kế cận của chính mình.

Thứ nhất, tái cấu trúc quy trình làm việc. Thay vì loại bỏ người mới, hãy tái thiết kế công việc để người mới có thể cộng tác cùng AI.

AI nên được sử dụng để giảm bớt các công việc lặp lại nhàm chán, cho phép người mới tập trung vào các tác vụ đòi hỏi tư duy cao hơn sớm hơn trong sự nghiệp. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi sự giám sát chặt chẽ hơn từ các chuyên gia để đảm bảo quá trình học hỏi vẫn diễn ra.

Thứ hai, thúc đẩy "Trí tuệ Cộng tác" (Collaborative Intelligence). Chiến lược này giữ cho con người quyền kiểm soát đối với các thông số chiến lược (như định nghĩa giá trị, đạo đức, quản lý rủi ro), trong khi ủy quyền thực hiện các tác vụ mang tính kỹ thuật cho AI. Người mới cần được đào tạo để trở thành người điều khiển AI, chứ không phải là người bị AI thay thế.

Thứ ba, đầu tư vào sự minh bạch của kiến thức. Một trong những rào cản lớn là AI đang hoạt động như một "hộp đen", người dùng không biết AI đưa ra câu trả lời dựa theo logic nào.

Các công ty cần đầu tư vào các hệ thống AI có khả năng giải thích (explainable AI), giúp người mới hiểu được logic đằng sau các đề xuất của máy, từ đó học hỏi được kiến thức thay vì chỉ thụ động chấp nhận kết quả.

Cuối cùng, con người cần nhận thức rõ rằng AI không giết chết công việc, nhưng lại đang đe dọa giết chết năng lực chuyên môn. Nếu quá trình đào tạo nhân tài giống leo lên một chiếc thang tri thức, việc cắt giảm nhân viên cấp dưới vì có AI giống như việc tháo dỡ những bậc thang đầu tiên.

Chúng ta có thể thấy các chuyên gia vẫn đứng vững ở trên đỉnh thang ngày hôm nay, nhưng sẽ không còn con đường nào để thế hệ sau bước lên và trở thành những chuyên gia của ngày mai.