Ngày tận thế của những người đi làm? Cơn sóng sa thải năm 2026 mới chỉ bắt đầu…

Tác giả: Byron Gilliam

Tiêu đề gốc: Jobpocalypse now?

Biên dịch và biên tập: BitpushNews

Ngay cả khi công ty đầu tư mà tôi từng làm việc có tình hình rất khả quan, tôi vẫn luôn cảm thấy một đợt sa thải mới đang cận kề — tôi nghĩ một phần là do ban quản lý thực sự không biết chính xác họ cần bao nhiêu người.

Tôi làm việc trong phòng giao dịch và bán hàng, nơi mỗi ngày kết thúc đều có một con số doanh thu: hoa hồng từ khách hàng trừ đi các khoản lỗ từ giao dịch (thỉnh thoảng cũng có lợi nhuận). Vì vậy, bạn có thể nghĩ rằng việc xác định ai đóng góp bao nhiêu, ai gây ra thua lỗ là điều dễ dàng.

Nhưng thực tế không phải vậy.

Một khoản hoa hồng từ một giao dịch có thể phần nào hoặc toàn bộ do các nhà phân tích nghiên cứu, nhân viên bán hàng hoặc nhà giao dịch bán hàng thực hiện — hoặc do nhà giao dịch bên kia của giao dịch (tức là tôi lúc đó!) đảm nhận.

Không ai thực sự biết tại sao khách hàng lại chọn giao dịch với chúng tôi. Do đó, không thể rõ ràng phân bổ mỗi khoản hoa hồng cho từng người cụ thể, và cũng không thể xác định ai là người thực sự cần thiết cho hoạt động kinh doanh.

Theo lời của (đại gia bán lẻ) Werner Mnek, có thể một nửa chi phí lương đã bị lãng phí; chỉ là họ không biết chính xác nửa nào.

Cách duy nhất để tìm ra câu trả lời là sa thải một số người rồi xem chuyện gì sẽ xảy ra.

Cảm giác này dường như sắp xảy ra ở nhiều công ty khác nhau, vì không chỉ có các ngân hàng đầu tư mới đối mặt với vấn đề này.

Khi công việc chủ yếu tập trung vào nông nghiệp và sản xuất, việc đo lường năng suất nhân viên rất dễ: chỉ cần đếm xem họ hái được bao nhiêu quả táo hoặc sản xuất được bao nhiêu linh kiện.

Tuy nhiên, khi phần lớn người lao động bắt đầu làm việc trong văn phòng, mọi chuyện trở nên phức tạp hơn nhiều.

“Công việc trí thức không được định nghĩa bởi số lượng,” Peter Drucker viết. “Công việc trí thức cũng không được định nghĩa bởi chi phí của nó. Công việc trí thức được định nghĩa bởi kết quả của nó.”

Các nhà tuyển dụng không biết cách đo lường những kết quả này — các cuộc họp trong ngày, các cuộc gọi và các ghi chú nội bộ, thì đơn vị sản phẩm của chúng là gì?

Vì vậy, họ chuyển sang đo lường thời gian: nhân viên được yêu cầu làm việc tám giờ mỗi ngày trong văn phòng để đổi lấy lương, còn nhà tuyển dụng mong đợi họ hoàn thành tám giờ công việc trong tám giờ đó.

Thời gian trở thành một chỉ số thay thế cho sản lượng.

Nhưng chuyện gì sẽ xảy ra khi mọi người đều làm việc từ xa?

Nếu nhà tuyển dụng không thể đo lường dựa trên thời gian nhân viên có mặt trong văn phòng, họ buộc phải đo lường dựa trên kết quả công việc của họ.

Đây là điều tốt. “Nhấn mạnh vào kết quả chứ không phải hoạt động là chìa khóa để nâng cao năng suất,” Peter Drucker viết vào năm 1967.

Nhưng các nhà tuyển dụng chưa bao giờ thực sự biết cách làm điều đó.

Hiện tại, trí tuệ nhân tạo (AI) đang thúc đẩy các nhà tuyển dụng thử lại lần nữa. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể xử lý nhiều công việc tốn thời gian, vì vậy các nhà tuyển dụng bắt đầu suy nghĩ lại về việc họ trả tiền cho nhân viên làm gì.

Tôi không chắc họ sẽ làm tốt hơn ngân hàng tôi từng làm việc. Nhưng câu chuyện về AI đang tạo áp lực lớn cho các công ty, buộc họ phải tìm cách nâng cao năng suất, đến mức nhiều công ty thậm chí sa thải nhân viên để xem chuyện gì sẽ xảy ra.

Dữ liệu ngày 6 tháng 3 cho thấy điều này đã bắt đầu: Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ báo cáo rằng tháng trước, ngành công nghệ đã giảm 12.000 việc làm so với tháng trước, tổng cộng giảm 57.000 việc trong năm qua.

Tuần này cũng công bố các số liệu năng suất khả quan, một số nhà kinh tế cho rằng đây là dấu hiệu đầu tiên cho thấy các công ty bắt đầu sử dụng AI một cách hiệu quả.

Vì vậy, có thể sắp tới các công ty sẽ làm nhiều hơn với ít nhân viên hơn.

Nhưng cũng có thể họ chỉ làm nhiều hơn.

Trong một bài báo mới của Harvard Business Review, người ta phát hiện rằng, “AI không giảm số lượng công việc, nó chỉ làm tăng cường độ công việc.”

Trong một cuộc khảo sát kéo dài tám tháng về thực tiễn làm việc của một công ty công nghệ, các tác giả nhận thấy AI khiến nhân viên làm việc nhanh hơn, đảm nhận nhiều nhiệm vụ hơn và kéo dài giờ làm việc trong ngày.

“Nhiều người gửi các lệnh nhắc (Prompt) cho AI khi đang ăn trưa, họp hoặc chờ tải tài liệu. Có người mô tả rằng trước khi rời bàn làm việc, họ sẽ gửi ‘lệnh nhắc nhanh cuối cùng’, để khi họ đi khỏi, AI vẫn có thể tiếp tục làm việc.”

Đối với các nhà tuyển dụng muốn khai thác tối đa giá trị từ nhân viên, điều này nghe có vẻ hấp dẫn. Và phần này còn tuyệt hơn nữa: “Ngày càng nhiều nhân viên đang tiếp nhận những công việc trước đây cần thêm nhân lực hoặc biên chế để hoàn thành.”

Nhưng các nhà nghiên cứu cảnh báo các nhà tuyển dụng:

Trong ngắn hạn, năng suất có vẻ cao hơn có thể che giấu sự gia tăng âm thầm của khối lượng công việc và áp lực nhận thức ngày càng lớn, vì nhân viên phải xử lý đồng thời nhiều luồng công việc do AI thúc đẩy. Do nỗ lực thêm này là tự nguyện và thường được mô tả là “thử thách thú vị,” các lãnh đạo dễ bỏ qua việc nhân viên thực sự gánh vác bao nhiêu khối lượng công việc phụ. Theo thời gian, làm việc quá sức sẽ làm giảm khả năng phán đoán, tăng khả năng mắc lỗi và khiến tổ chức khó phân biệt giữa sự gia tăng năng suất thực sự và cường độ công việc không bền vững.

Nếu đúng như vậy, các công ty có thể sớm nhận ra rằng họ cần nhiều người hơn, chứ không phải ít hơn.

Ít nhất, Giám đốc nhân sự của IBM dự đoán như vậy. Nick LaMurox nói với Bloomberg rằng việc cắt giảm tuyển dụng ở cấp độ đầu vào có thể tiết kiệm chi phí trong ngắn hạn, nhưng có thể dẫn đến tình trạng thiếu nhân sự cấp trung sau này.

Vì vậy, IBM dự định tăng gấp đôi số lượng tuyển dụng cấp nhập môn. “Đúng vậy,” LaMurox nói, “chính xác là để những công việc mà mọi người đều nói AI có thể đảm nhiệm.”

Ngân hàng tôi từng làm việc luôn tuyển dụng liên tục trong các vòng sa thải, để rồi thay thế nhân viên trong quá trình cố gắng hiểu rõ ai làm gì.

Cả nền kinh tế Mỹ có thể sớm cũng sẽ làm như vậy.

Hãy xem biểu đồ.

Báo cáo việc làm sáng nay thật sự “khốc liệt” đối với ngành công nghệ. Trong năm qua, ngành này đã mất 57.000 việc làm, gần như tương đương với thời kỳ suy thoái tồi tệ nhất của năm 2024, và rõ ràng còn nghiêm trọng hơn cả thời kỳ suy thoái năm 2008 hoặc 2020.

Ngành công nghệ chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Nhìn toàn bộ nền kinh tế Mỹ, theo báo cáo của Challenger, Gray & Christmas, trong tháng 2, các nhà tuyển dụng đã công bố cắt giảm 48.307 việc làm. Con số này giảm 55% so với 108.435 việc trong tháng 1, và giảm 72% so với 172.017 việc trong cùng tháng năm ngoái.

Trong hai tháng 1 và 2, tổng số thông báo cắt giảm là 156.742 việc, thấp nhất kể từ năm 2022 (khi hai tháng đầu năm chỉ cắt giảm 34.309 việc). Tuy nhiên, nếu so sánh với các năm từ 2009 đến nay, con số này vẫn đứng thứ năm về quy mô.

Nói cách khác: làn sóng sa thải đã chậm lại so với đầu năm và cùng kỳ năm ngoái, nhưng nhìn theo chiều dài lịch sử, vẫn còn khá cao. Thời của người lao động, chưa thể nhanh chóng tốt lên.

Quản lý quá nhiều?

Một bài nghiên cứu học thuật phát hiện rằng, AI tạo ra một cuộc “cách mạng công nghệ dựa trên thâm niên,” ảnh hưởng đặc biệt nặng nề đến nhân viên cấp thấp. Điều này không chỉ xảy ra trong ngành công nghệ: nghiên cứu còn phân tích dữ liệu sơ yếu lý lịch của 285.000 nhà tuyển dụng.

Suy thoái tuyển dụng:

Cũng theo nghiên cứu này, việc giảm tuyển dụng các vị trí cấp thấp “hoàn toàn được thực hiện thông qua giảm số lượng tuyển mới.”

Ảnh hưởng của AI:

Các trang web lâu nay chuyên cung cấp đề xuất mua hàng như Wired hay Tom’s Guide đã chứng kiến lượng truy cập giảm mạnh. Giờ đây, chúng ta trực tiếp hỏi chatbot — và nguồn thông tin của chúng chính là những trang web bị chúng đẩy ra khỏi thị trường.

Vẫn là AI?

Chuyên gia về AI, Alex Imas, chỉ ra rằng, số liệu năng suất tuần này “cho thấy có dấu hiệu,” cho thấy các công ty đã bắt đầu hưởng lợi từ AI.

Chỉ nói cho vui?

Dữ liệu của Goldman Sachs (qua Calum Williams) cho thấy, dù 70% công ty đều nói về AI, chỉ có 10% có thể giải thích cách AI giúp ích cho hoạt động của họ, và chỉ 1% có thể định lượng tác động của nó đến lợi nhuận.

Công việc luôn thay đổi:

Nhà báo công nghệ Roland Munsop đã vẽ biểu đồ phân bổ công việc phổ biến nhất thập niên 80, phát hiện ra rằng “thư ký” từng là nghề phổ biến nhất ở 19 bang của Mỹ.

Các công việc mà AI có thể làm và không thể làm:

Peter Walker đã tổng hợp lại dữ liệu từ Anthropic, thể hiện phần nào các công việc mà AI lý thuyết có thể thực hiện (màu xanh), và phần thực tế đã làm được (màu đỏ).

Câu hỏi này rất hay!

Trong một bình luận trên nền tảng X, Boris Cherny, phụ trách Claude Code, giải thích rằng tất cả mã code mà Claude đang viết đều tạo ra những công việc mới chỉ có thể do con người thực hiện.

Thật là công việc tuyệt vời, nếu bạn có thể ứng tuyển:

Mức lương: 405.000−485.000 USD/năm.

Đây là một số vị trí còn trống của Anthropic cùng mức lương của chúng. Mặc dù AI đang viết mã, nhưng vẫn cần người chỉ đạo để biết phải viết gì — và đó là công việc có mức lương cao.

Claude đang thắng thế:

Một biểu đồ đáng kinh ngạc của Ramp cho thấy thị phần của OpenAI ngày càng thu hẹp trong thị trường thương mại (màu xanh) so với sự tăng trưởng không ngừng của Claude (màu cam).

Thời gian lệch:

Nghiên cứu của Gartner dự đoán rằng, “AI sẽ không mang lại ‘ngày tận thế của việc làm’ — nhưng sẽ gây ra rối loạn trong thị trường lao động.” Họ dự đoán từ năm 2028 trở đi, các công việc do AI tạo ra sẽ vượt quá số công việc bị AI loại bỏ.

Hãy gọi tôi là “người bi quan tận thế,” tôi nghĩ mọi chuyện sẽ xảy ra nhanh hơn dự kiến rất nhiều.

Chúc các độc giả chăm chỉ của tôi cuối tuần vui vẻ.