Thông tin trên báo Dân trí, làn sóng sa thải nhân sự để nhường chỗ cho AI đã trở thành tâm điểm của giới kinh doanh toàn cầu suốt thời gian qua. Những ông lớn công nghệ như Meta đã cắt giảm tới 10% lực lượng lao động, trong khi Cloudflare, Coinbase hay PayPal cũng không giấu giếm tham vọng trở thành những công ty vận hành với AI là trung tâm.
Chỉ vài tháng sau khi mạnh tay cắt giảm nhân sự với kỳ vọng AI sẽ thay thế phần lớn công việc, ngày càng nhiều doanh nghiệp lại xuất hiện trên thị trường tuyển dụng để tìm người cho chính những vị trí từng bị xóa bỏ (Ảnh: Reddit).
Tuy nhiên, sau giai đoạn hào hứng ban đầu, một thực tế bất ngờ đang xuất hiện khi nhiều doanh nghiệp nhận ra AI không phải là chiếc đũa thần có thể thay thế hoàn toàn con người.
Một xu hướng mới với tên gọi "AI boomerang" đang hình thành rõ nét trên thị trường lao động. Theo nghiên cứu từ công ty tư vấn tuyển dụng Robert Half, có tới gần 1/3 nhà quản lý tuyển dụng thừa nhận doanh nghiệp của họ từng xóa bỏ một vị trí công việc nhờ sự hỗ trợ của AI, nhưng sau đó lại phải tuyển dụng lại chính vị trí đó.
Báo cáo của Forrester Research cũng đưa ra con số gây sốc khi 55% nhà tuyển dụng thừa nhận họ hối tiếc vì đã sa thải nhân viên do quá tin vào AI. Trong khi đó, hãng nghiên cứu Gartner dự báo đến năm sau, khoảng một nửa doanh nghiệp từng thay thế nhân viên bằng AI sẽ buộc phải tuyển người trở lại, dù có thể dưới những chức danh mới.
Bà Megan Slabinski, Chủ tịch bộ phận giải pháp nhân tài công nghệ tại Robert Half, nhận định rằng những công ty quá vội vàng đặt cược vào AI hiện đang nhận ra các giới hạn của công nghệ này trong thực tế. Dù AI mang lại một số cải thiện về hiệu suất ban đầu, nhưng quá trình triển khai đã làm lộ ra nhiều vấn đề về chất lượng, giám sát và khả năng ra quyết định, đặc biệt khi quy mô kinh doanh mở rộng.
Câu chuyện thường thấy tại các doanh nghiệp hiện nay diễn ra theo một kịch bản khá quen thuộc. Đầu tiên, công ty tuyên bố ứng dụng AI và cắt giảm nhân sự. Sau khoảng 6-12 tháng, họ nhận ra AI có thể xử lý tốt khoảng 60% khối lượng công việc lặp đi lặp lại, nhưng lại hoàn toàn "bó tay" trước 40% khối lượng công việc còn lại đòi hỏi sự tinh tế và phán đoán.
Sự thiếu hụt này thể hiện rõ nhất ở các vị trí đòi hỏi sự tương tác giữa người với người. Chẳng hạn, trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng, AI có thể trả lời nhanh các câu hỏi thường gặp nhưng không thể cảm nhận được sự tức giận hay thất vọng của khách hàng để đưa ra cách xử lý linh hoạt. AI cũng không có "ký ức" thực sự về các mối quan hệ lâu năm để biết khi nào cần ưu tiên đặc biệt cho một đối tác quan trọng.
Tình trạng tương tự cũng xảy ra trong lĩnh vực marketing và kế toán. Nhiều doanh nghiệp cắt giảm đội ngũ viết nội dung vì tin rằng AI có thể tạo ra bài viết tương đương, nhưng sau đó phải đối mặt với tỷ lệ chuyển đổi sụt giảm do nội dung máy móc, thiếu "giọng nói thương hiệu". Trong kế toán, AI xử lý giao dịch rất nhanh nhưng lại thường bỏ lỡ những điểm bất thường mà một nhân viên giàu kinh nghiệm có thể nhận ra bằng bản năng nghề nghiệp.
Một trong những lý do khiến các doanh nghiệp phải tuyển dụng lại chính là chi phí. Theo phân tích của các chuyên gia, việc thay thế một nhân viên có mức lương 55.000 USD/năm bằng AI có vẻ giúp tiết kiệm ngân sách trên lý thuyết. Tuy nhiên, khi 40% công việc còn lại bị đình trệ, doanh nghiệp buộc phải tuyển người mới để giám sát hệ thống AI và xử lý các phần việc phức tạp.
Những nhân sự mới này thường yêu cầu mức lương cao hơn, có thể lên tới 75.000 USD/năm, vì họ vừa phải có chuyên môn nghiệp vụ, vừa phải biết quản lý công nghệ. Cộng thêm các chi phí về tuyển dụng, đào tạo và tổn thất do mất đi "tri thức ẩn" của những người cũ, khoản tiết kiệm ban đầu gần như biến mất hoàn toàn.
Báo VietNamNet mới đây đưa tin tại tọa đàm "Nâng tầm nhân lực cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI" chiều 8/6, ông Nguyễn Đức Long, Giám đốc điều hành Học viện AIUni đánh giá người dùng và lãnh đạo doanh nghiệp đang chịu sức ép lớn trước lượng thông tin AI cập nhật hàng ngày, luôn cảm thấy "thiếu một thứ gì đó". Sự nóng vội này dẫn đến việc vội vàng triển khai AI khi chưa có sự chuẩn bị kỹ lưỡng về con người.
Ông Long cảnh báo về tình trạng các tổ chức tạo ra hàng loạt ứng dụng nhưng không thể kiểm soát. "Nếu không có nền tảng tốt, AI chỉ như lớp trang sức long lanh bên ngoài nhưng dễ vỡ vụn", ông Long ví von.
Bên cạnh đó, thói quen đưa dữ liệu lên các nền tảng AI công cộng tiềm ẩn rủi ro an ninh mạng nghiêm trọng. Ông Vũ Mạnh Cường, Giám đốc khách hàng doanh nghiệp Nvidia khẳng định, nếu chỉ sử dụng các hệ thống AI từ bên ngoài và đưa dữ liệu lên đó, doanh nghiệp có nguy cơ bị lộ bí mật kinh doanh.
Mặt trái của AI cũng bộc lộ rõ trong lĩnh vực giáo dục. PGS.TS Nguyễn Tiến Dũng - Giám đốc Trung tâm Đào tạo liên tục Đại học Bách khoa Hà Nội dẫn chứng thực tế học sinh dùng AI giải bài tập rất nhanh, song khi thi không được dùng công cụ thì điểm lại thấp. Điều này đòi hỏi các tổ chức và người dùng cá nhân phải biết dùng AI có trách nhiệm.
Để ứng dụng AI thực chất, dữ liệu và con người là hai yếu tố cốt lõi. Hệ thống AI học từ dữ liệu; nếu dữ liệu đầu vào sai, quyết định đưa ra sẽ sai lệch. Việc làm sạch dữ liệu thô, dữ liệu nhiễu đòi hỏi phải trải qua nhiều mức độ xử lý.
Trước đó, bà Nguyễn Thị Lệ Quyên, Trưởng ban Hỗ trợ doanh nghiệp, Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC) khẳng định AI hiện không còn là sự lựa chọn mà đã trở thành yếu tố bắt buộc. Theo nghiên cứu của NIC và đối tác, công nghệ này có thể đóng góp tới 130 tỷ USD cho Việt Nam vào năm 2040 thông qua việc tăng năng suất lao động. Việc đưa các tiêu chuẩn đào tạo quốc tế vào Việt Nam là bước đi chiến lược, đáp ứng mục tiêu phát triển công nghiệp AI mà Thủ tướng Chính phủ đã đề ra.
