Tác giả: Claude, Shenchao TechFlow
Dẫn nhập từ Shenchao: Theo khảo sát của Hội đồng Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia Hoa Kỳ (NBER) đối với 6.000 nhà quản lý tại bốn quốc gia, gần 90% doanh nghiệp cho rằng AI trong ba năm qua “không có ảnh hưởng gì” đến việc làm và năng suất, nhưng trong quý 1 năm 2026, ngành công nghệ đã sa thải 78.557 người, trong đó 47,9% được quy cho AI. Dữ liệu năng suất hoàn toàn trống rỗng, nhưng làn sóng sa thải lại ồ ạt đổ dồn dưới danh nghĩa AI, các nhà kinh tế học so sánh mâu thuẫn này với bản phiên bản AI của “nghịch lý máy tính” do giải Nobel Kinh tế năm 1987, Robert Solow, đề xuất.
250 tỷ USD được đầu tư, gần 90% doanh nghiệp cho biết AI không mang lại bất kỳ sự cải thiện năng suất nào. Trong khi đó, các công ty công nghệ lại đang sa thải hàng loạt dưới danh nghĩa AI.
Đây là cảnh tượng điên rồ nhất hiện nay trong ngành công nghiệp AI.
Theo báo cáo của Tạp chí Fortune ngày 19 tháng 4, một nghiên cứu do NBER công bố vào tháng 2 năm nay, bao gồm 6.000 nhà quản lý doanh nghiệp tại Hoa Kỳ, Anh, Đức và Úc, phát hiện rằng gần chín phần mười các công ty được khảo sát cho biết AI không có tác động đáng kể nào đến việc làm và năng suất trong ba năm qua. Mặc dù hai phần ba các nhà quản lý đang sử dụng AI, nhưng thời gian trung bình họ sử dụng mỗi tuần chỉ là 1,5 giờ, và 25% số người được khảo sát cho biết họ hoàn toàn không sử dụng AI trong công việc.
Ở phía bên kia, theo dữ liệu từ RationalFX được trích dẫn bởi Nikkei Asia, từ ngày 1 tháng 1 năm 2026 đến đầu tháng 4, ngành công nghệ đã sa thải 78.557 người, trong đó 37.638 người (47,9%) được xác định rõ là do AI và tự động hóa quy trình làm việc. Hơn 76% các vụ sa thải xảy ra tại Hoa Kỳ.
Chuyên gia kinh tế trưởng của Apollo, Torsten Slok, đã trực tiếp trích dẫn nhận định kinh điển của Robert Solow, người đoạt giải Nobel Kinh tế năm 1987, để tóm tắt tình hình hiện tại là “nghịch lý Solow” phiên bản AI. Câu nói gốc của Solow lúc đó là: “Thời đại máy tính hiện diện ở khắp nơi, nhưng lại vắng bóng trong các số liệu năng suất.”
Phán đoán của Slok gần như được ánh xạ chính xác từng chữ vào hôm nay. AI không xuất hiện trong dữ liệu việc làm, dữ liệu năng suất và dữ liệu lạm phát.
Chín phần mười doanh nghiệp không nhìn thấy hiệu quả của AI, lợi nhuận từ 250 tỷ USD đầu tư đang bị nghi ngờ
Dữ liệu từ nghiên cứu của NBER khá vững chắc. Trong bốn quốc gia, 69% doanh nghiệp sử dụng AI ở một mức độ nào đó, với Mỹ cao nhất (78%) và Đức thấp nhất (65%). Nhưng việc sử dụng không đồng nghĩa với hiệu quả: hơn 90% nhà quản lý cho biết AI không ảnh hưởng đến quy mô việc làm của doanh nghiệp họ, và 89% cho biết không ảnh hưởng đến năng suất lao động (đo bằng doanh thu trên đầu người).
The 2025 AI Index Report by Stanford University shows that global AI investment exceeded $250 billion in 2024. The PwC 2026 Global CEO Survey reveals that only 12% of CEOs reported that AI has simultaneously reduced costs and increased revenue, while 56% of CEOs reported no significant financial gains.
Slok chỉ ra trong bài viết trên blog rằng, ngoài "bảy ông lớn", AI không có ảnh hưởng rõ ràng nào đến biên lợi nhuận và kỳ vọng lợi nhuận.
Đây không phải là ý kiến cá nhân. Một nghiên cứu năm 2024 của MIT dự đoán rằng AI chỉ có thể tăng năng suất 0,5% trong thập kỷ tới. Tác giả của nghiên cứu này, giải Nobel Kinh tế Daron Acemoglu, khi đó đã thừa nhận: “0,5% tốt hơn con số không. Nhưng so với những cam kết từ ngành công nghiệp và truyền thông công nghệ, điều này thực sự khiến thất vọng.”
Một nghiên cứu do Tập đoàn Tư vấn Boston (BCG) công bố vào tháng 3 năm nay còn làm nổi bật một hiện tượng trái ngược với trực giác: khi nhân viên sử dụng ít hơn ba công cụ AI, năng suất được cải thiện; nhưng khi sử dụng bốn công cụ trở lên, năng suất tự đánh giá lại giảm mạnh, với nhân viên báo cáo tình trạng “sương mù não” và nhiều lỗi nhỏ hơn. BCG gọi đây là “quá tải AI”.
Bảng theo dõi toàn cầu về nhân lực của ManpowerGroup cho thấy, trong số gần 14.000 nhân viên tại 19 quốc gia, tỷ lệ sử dụng AI thường xuyên năm 2025 đã tăng 13%, nhưng niềm tin vào tính thực tiễn của AI lại giảm mạnh 18%.
Q1 Sa thải gần 80.000 người, AI là “con cừu hi sinh” lớn nhất hay thủ phạm thực sự?
Trong khi dữ liệu năng suất hoàn toàn trống rỗng, làn sóng sa thải đang tiến triển với tốc độ kinh ngạc.
The Nikkei Asia reports that in Q1 2026, 78,557 tech industry layoffs occurred, with 47.9% attributed to AI implementation and workflow automation. Oracle recently quietly laid off over 10,000 employees, redirecting the saved funds toward data center construction. Anthropic CEO Dario Amodei and Ford CEO Jim Farley have both publicly stated that AI will eliminate half of entry-level white-collar jobs in the U.S. within the next five years. Stanford University research also shows that entry-level programming and customer service roles are already being impacted, with related job postings declining by 13% over three years.
Một nghiên cứu mô phỏng của MIT đã đưa ra con số đáng chú ý: AI có thể thay thế 11,7% lực lượng lao động tại Mỹ, liên quan đến tổng mức lương khoảng 1,2 nghìn tỷ USD.
Nhưng những cuộc cắt giảm nhân sự này thực sự do AI thúc đẩy bao nhiêu?
Babak Hodjat, Giám đốc AI của Cognizant, đã thẳng thắn nói với Nikkei Asia: “Tôi không chắc những đợt sa thải này có liên quan trực tiếp đến việc tăng năng suất thực tế hay không. Đôi khi, AI chỉ là một con vật hiến tế tài chính — công ty tuyển quá nhiều người và muốn thu gọn quy mô, sau đó đổ lỗi cho AI.”
CEO của OpenAI, Sam Altman, cũng thừa nhận sự tồn tại của hiện tượng “làm sạch bằng AI” tại Hội nghị thượng đỉnh về ảnh hưởng của AI ở Ấn Độ: “Có một tỷ lệ nhất định ‘làm sạch bằng AI’, khi mọi người đổ lỗi cho AI về những cuộc cắt giảm nhân sự vốn đã được lên kế hoạch, nhưng thực sự cũng có một số công việc đang bị AI thay thế thật sự.”
Các nhà phân tích của Deutsche Bank đã trực tiếp đặt tên cho hiện tượng này là “AI redundancy washing”, cho rằng các doanh nghiệp đổ lỗi cho AI trong việc sa thải nhân sự vì “điều này gửi tín hiệu tích cực hơn đến nhà đầu tư so với việc thừa nhận nhu cầu suy yếu hoặc trước đó tuyển dụng quá nhiều”.
IBM tăng cường tuyển dụng cấp nhập môn trong khi Cognizant từ chối sa thải nhân viên
Không phải tất cả các công ty đều đi theo xu hướng.
IBM đã tăng gấp đôi số lượng tuyển dụng cấp nhập môn vào năm 2026, với lý do của Giám đốc Nhân sự cấp cao Nickle LaMoreaux: AI dù có thể thực hiện nhiều công việc cấp nhập môn, nhưng việc loại bỏ những vị trí này sẽ phá hủy chuỗi nguồn nhân lực đào tạo các nhà quản lý cấp trung trong tương lai, đe dọa nguồn dự trữ lãnh đạo dài hạn của công ty.
Cognizant—một khổng lồ trong lĩnh vực outsouring quy trình với hoạt động phụ thuộc rất nhiều vào nhân lực—cũng cho biết sẽ không sa thải nhân viên do AI. Công ty đã thiết lập các phòng thí nghiệm AI tại San Francisco và Bangalore để phát triển các tác nhân AI tùy chỉnh cho khách hàng (vì các sản phẩm AI phổ thông sẵn có không hoạt động tốt trong môi trường doanh nghiệp, gặp vấn đề về hiệu suất và bảo mật), nhưng nhân viên của họ sẽ được đào tạo để hợp tác với AI, thay vì bị AI thay thế.
Hodjat nhấn mạnh: "Sẽ có rất nhiều bạn trẻ vừa tốt nghiệp không tìm được việc làm và thiếu chuyên môn trong lĩnh vực. Bạn phải tuyển họ vào, để họ học cách sử dụng AI trong các lĩnh vực khác nhau thông qua công việc."
Dữ liệu từ Ngân hàng Trung ương châu Âu cũng xác nhận quan điểm này từ một góc độ khác: các doanh nghiệp triển khai và đầu tư lớn vào AI lại có khả năng cao hơn trong việc mở rộng tuyển dụng.
Đường J hay ảo ảnh: Khi nào sẽ đạt điểm ngoặt năng suất AI?
Kinh nghiệm lịch sử mang lại một số hy vọng.
Đầu tư vào CNTT những năm 1970 đến 1980 dường như cũng không mang lại hiệu quả, nhưng từ năm 1995 đến 2005, tăng trưởng năng suất do CNTT thúc đẩy đã đạt 1,5%. Erik Brynjolfsson, Giám đốc Phòng thí nghiệm Kinh tế số tại Đại học Stanford, viết trên Financial Times rằng điểm ngoặt năng suất của AI có thể đã bắt đầu xuất hiện: năng suất của Mỹ năm ngoái tăng 2,7%, tốc độ tăng GDP quý IV theo dõi là 3,7%, nhưng trong cùng giai đoạn này, việc làm mới chỉ tăng 181.000 việc làm—sự tách rời giữa tăng trưởng việc làm và tăng trưởng GDP có thể là tín hiệu cho thấy AI đã bắt đầu phát huy tác dụng. Cựu CEO của Pimco, Mohamed El-Erian, cũng đã nhận ra hiện tượng tách rời tương tự.
Một nghiên cứu của Viện Chính sách Kinh tế Stanford đã sử dụng dữ liệu duyệt web từ 200.000 hộ gia đình Mỹ và phát hiện rằng AI đã tăng hiệu suất lên 76% đến 176% trong các nhiệm vụ trực tuyến như tìm việc, lập kế hoạch du lịch và mua sắm. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu phát hiện người dùng đã dùng thời gian tiết kiệm được để giao lưu xã hội và xem TV, thay vì làm việc hoặc học kỹ năng mới.
Slok của Apollo mô tả ảnh hưởng tương lai của AI như một "đường cong J": trải qua một giai đoạn suy giảm hiệu suất, sau đó là sự tăng trưởng theo cấp số nhân. Tuy nhiên, ông cũng chỉ ra rằng, khác với thời kỳ CNTT những năm 80, khi các nhà sáng tạo có quyền định giá độc quyền, các công cụ AI ngày nay do cạnh tranh khốc liệt nên giá liên tục giảm. Do đó, giá trị mà AI tạo ra không nằm ở chính sản phẩm, mà ở "cách AI sinh thành được sử dụng và triển khai vào các ngành kinh tế khác nhau".
Phán đoán của Hodjat có lẽ thực tế nhất: Phải mất thêm 6 đến 12 tháng nữa, các doanh nghiệp mới bắt đầu thấy được sự gia tăng năng suất thực sự do AI mang lại, và “giai đoạn chuyển tiếp này sẽ rất đau đớn đối với tất cả chúng ta”.