CEO David Solomon của Tập đoàn Goldman Sachs đã đăng một bài bình luận trên The New York Times vào tháng 5, cho rằng nỗi lo thị trường về việc AI gây ra thất nghiệp quy mô lớn đang bị thổi phồng quá mức, đồng thời dẫn phân tích nội bộ của Goldman Sachs rằng trong 10 năm tới, AI có thể tự động hóa khoảng 25% thời lượng làm việc hiện tại; đồng thời xác nhận rằng kể từ năm 2022, việc xây dựng trung tâm dữ liệu tại Mỹ đã tạo ra hơn 200.000 việc làm trong ngành xây dựng.
Dữ liệu tác động việc làm đã được xác nhận: Đã xảy ra vs Dự kiến sắp tới
Dữ liệu đã xảy ra đã được xác nhận: Nghiên cứu của Đại học Stanford xác nhận rằng, so với các ngành tự động hóa mức thấp, việc tuyển dụng các vị trí đầu vào thuộc nhóm tự động hóa cao như kỹ sư phần mềm và chăm sóc khách hàng đã giảm 16%. Những nhiệm vụ vốn từng tạo nền tảng cho công việc của các nhà phân tích cấp sơ cấp như mô hình hóa tài chính, ghi chép và phân tích bảng tính điện tử ngày càng được đảm nhiệm nhiều hơn bởi các công cụ AI. Kể từ năm 2022, việc xây dựng trung tâm dữ liệu tại Mỹ đã tạo ra hơn 200.000 việc làm trong ngành xây dựng (ước tính của Goldman Sachs). Goldman Sachs đã triển khai toàn diện các công cụ hỗ trợ AI cho hơn 22.000 nhân viên (đã xác nhận).
Tác động việc làm Goldman Sachs dự báo: Trong 10 năm tới, AI có thể tự động hóa khoảng 25% thời lượng làm việc; các ngành “cổ cồn trắng” như ngân hàng, kế toán, pháp lý dự kiến sẽ bị ảnh hưởng đáng kể; kế hoạch nội bộ của Goldman Sachs là cắt giảm các vị trí về tuân thủ và mở tài khoản, đồng thời tăng tuyển các vị trí trong ngân hàng, giao dịch và quản lý tài sản; AI dự kiến sẽ thúc đẩy nhu cầu mới thuộc ba nhóm—các vị trí quản lý hệ thống AI, các vị trí kiểm toán các quyết định do AI đưa ra, và các vị trí quản trị việc ứng dụng AI.
Khung ba tầng của lập luận Solomon
Solomon trong bài viết đưa ra một khung đánh giá tác động việc làm do AI theo ba chiều: sau khi tự động hóa các tác vụ hằng ngày, công việc của con người được tối ưu hóa, giải phóng thời gian cho những nhiệm vụ giá trị cao hơn; các chuẩn hiệu suất trong các vị trí hiện có được nâng lên, làm tăng nhu cầu đối với các năng lực phức tạp hơn; và xuất hiện các nhóm danh mục vị trí hoàn toàn mới để quản lý, kiểm toán và quản trị các hệ thống AI. Ông trích dẫn các phép so sánh lịch sử gồm: cuộc cách mạng về điện, sự phổ biến của bảng tính điện tử (thay thế nhiều công việc tính toán nhưng tạo ra nhiều vị trí nhà phân tích tài chính hơn), và chu trình thay thế lẫn tạo mới các vị trí trong thời đại internet. Lập trường cốt lõi của Solomon là: “Tiến bộ công nghệ và thay đổi văn hóa không đi cùng nhịp; thứ có thể bị thay thế không đồng nghĩa nhất định sẽ bị thay thế.”
Câu hỏi thường gặp
Phương pháp luận nào làm cơ sở cho dự báo “25% thời lượng làm việc sẽ được tự động hóa” của Goldman Sachs?
Con số này xuất phát từ nghiên cứu nội bộ của Goldman Sachs; phương pháp luận là phân tích tỷ lệ các tác vụ điển hình trong từng nghề có thể được AI thay thế, sau đó tính có trọng số phần thời lượng làm việc có thể tự động hóa. Cần lưu ý rằng dự báo này nhắm tới “thời lượng làm việc” chứ không phải “số lượng vị trí”—tức là 25% thời gian làm việc hiện có có thể do AI thực hiện, chứ không phải 25% số lượng vị trí việc làm sẽ biến mất. Trong bài viết, Solomon đã phân biệt rõ ràng hai khái niệm này, nhấn mạnh rằng việc tự động hóa thời lượng làm việc nhiều khả năng sẽ dẫn tới việc phân bổ lại bản chất công việc, thay vì thất nghiệp có quy mô tương đương.
Việc tuyển dụng các vị trí đầu vào giảm 16% được nghiên cứu ở Stanford xác nhận làm sao có thể cùng tồn tại với luận điểm lạc quan của Solomon?
Solomon không phủ nhận rằng AI đã gây ra sự thu hẹp thực tế đối với một số kiểu vị trí nhất định—nghiên cứu của Stanford và kế hoạch điều chỉnh vị trí của chính Goldman Sachs đều củng cố điều đó. Cốt lõi lập luận của ông nằm ở góc nhìn dài hạn: trong lịch sử, mỗi lần làn sóng công nghệ lớn đều đi kèm hiệu ứng thay thế vị trí ban đầu, nhưng cuối cùng nhờ tăng năng suất và sự xuất hiện của các nhóm vị trí mới mà nhiều việc làm hơn được tạo ra. Ông đặc biệt chỉ ra rằng các vị trí đầu vào chịu áp lực lớn nhất trong ngắn hạn, nhưng đây lại là một vấn đề khác với xu hướng việc làm tổng thể của toàn bộ thị trường lao động trong dài hạn.
Kế hoạch cụ thể của Goldman Sachs trong điều chỉnh các vị trí liên quan đến AI là gì?
Trong bài viết, Solomon xác nhận hai hướng: các vị trí mà Goldman Sachs có thể cắt giảm là những chức năng tập trung dữ liệu như tuân thủ và mở tài khoản, vì hiệu suất của các công cụ AI trong việc xử lý báo cáo tuân thủ và quy trình tiếp nhận khách hàng không ngừng được cải thiện; còn Goldman Sachs có kế hoạch tăng tuyển các vị trí như ở ngân hàng đầu tư, giao dịch và quản lý tài sản—những vị trí thiên về quan hệ con người, cần tương tác với khách hàng, khả năng phán đoán và tư duy chiến lược, vì vậy bổ sung cho AI thay vì bị thay thế. Hiện Goldman Sachs đang triển khai toàn diện các công cụ hỗ trợ AI cho hơn 22.000 nhân viên, và chính bản thân điều này đã thể hiện cụ thể xu hướng hai chiều đó.
