11 triệu người có thể phải đổi nghề: AI không chỉ xóa việc làm

Ngày 29/9/2026, McKinsey Global Institute công bố mô hình dự báo khoảng 11 triệu người đang làm việc tại Mỹ, tương đương 7%, có thể cần chuyển sang nghề khác vào năm 2035; tùy tốc độ áp dụng tự động hóa và mức giảm nhu cầu lao động, khoảng dự báo là 6–16 triệu người. AI là một tác nhân trong mô hình, bên cạnh các công nghệ tự động hóa khác và những thay đổi về dân số, đầu tư, tiêu dùng. Con số trung tâm thể hiện nhu cầu dịch chuyển giữa các nghề đang thu hẹp và đang mở rộng, chứ không phải số người được dự báo thất nghiệp.

Theo Axios, mô hình ước tính khoảng 770.000 người Mỹ cần chuyển giữa các nhóm nghề mỗi năm, so với mức dài hạn khoảng 215.000; đồng tác giả Anna Kortis nói với tờ báo: “But this will happen faster and at a bigger scale than in the past.” Chuyển giữa các nhóm nghề rộng là thước đo hẹp hơn mọi trường hợp đổi nghề, nên không thể lấy tốc độ hằng năm này nhân lên để kiểm lại tổng số người có thể phải chuyển nghề.

Ba kết quả thường bị gộp thành một

Cùng một thay đổi công nghệ có thể dẫn tới ba kết quả khác nhau đối với người lao động. Mô hình tính nhu cầu theo nghề và phần việc trong nghề, còn tình trạng có việc hay thất nghiệp của từng cá nhân phụ thuộc vào khả năng tìm vị trí mới, thời điểm tuyển dụng và điều kiện chuyển đổi.

• Đổi nghề: người lao động rời một nghề có nhu cầu giảm để sang nghề khác có nhu cầu tăng. Đây là đại lượng đứng sau dự báo chuyển nghề. Chẳng hạn, người từng xử lý giao dịch bán lẻ có thể có kỹ năng phục vụ khách hàng nhưng vẫn cần đào tạo thêm để làm công việc hỗ trợ chăm sóc.
• Đổi nhiệm vụ: người lao động giữ nghề hiện tại, nhưng phần việc và cách làm thay đổi. Tại quầy thanh toán, hệ thống tự phục vụ có thể nhận phần thao tác thường lệ, trong khi nhân viên dành thêm thời gian giúp khách và xử lý trường hợp phát sinh. Tên nghề còn đó dù nội dung công việc đã khác.
• Mất việc: một vị trí chấm dứt và người giữ vị trí chưa tìm được việc thay thế. Nguy cơ này có thật khi nhu cầu giảm nhanh hơn khả năng tuyển dụng ở nơi khác, nhưng dự báo chuyển nghề không cung cấp số người sẽ thất nghiệp hay thời gian họ thiếu việc.

Các kết quả cũng có thể xảy ra nối tiếp. Một nhân viên có thể được giao nhiệm vụ mới, sau đó chuyển nghề khi nhu cầu với vị trí cũ tiếp tục giảm; người khác có thể đổi việc trực tiếp mà không có quãng thất nghiệp. Cộng số người có nhiệm vụ thay đổi vào số người có thể chuyển nghề sẽ đếm trùng tác động, còn gọi toàn bộ nhóm cần chuyển nghề là người mất việc sẽ đổi hẳn ý nghĩa của dự báo.

Vì sao thị trường có việc mới mà người cũ vẫn khó chuyển

Phép tính bắt đầu ở cấp độ hoạt động, thay vì coi mọi nghề là một khối đồng nhất. Mô hình xét công việc nào có thể được tự động hóa, doanh nghiệp có khả năng triển khai đến đâu và phần thời gian tiết kiệm được có thật sự làm giảm nhu cầu nhân lực hay được dùng cho nhiệm vụ mới, xử lý thêm khách hàng hoặc giảm giờ làm quá tải. Sau đó, mô hình đặt phần cầu lao động giảm bên cạnh nhu cầu tăng từ chăm sóc sức khỏe, xây dựng và các hoạt động khác của nền kinh tế.

Sự tăng trưởng ấy không tự động đưa người ở nghề đang thu hẹp tới chỗ tuyển dụng. Nhu cầu giảm tập trung nhiều ở hỗ trợ hành chính, bán lẻ và vận tải, trong khi các vị trí mở ra có thể nằm ở ngành, địa phương hoặc bậc kỹ năng khác. Một người có kinh nghiệm giao tiếp với khách hàng vẫn có thể thiếu chứng chỉ bắt buộc cho công việc chăm sóc; một người có kỹ năng phù hợp lại không thể chấp nhận mức lương thấp hơn hoặc thời gian học quá dài.

Báo cáo đánh giá đường chuyển nghề qua nhu cầu của nghề đích, phần kỹ năng có thể mang theo, khả năng giữ thu nhập và thời gian đạt chứng chỉ pháp lý. Một lộ trình gần kề có thể chỉ cần bồi dưỡng ngắn, còn lộ trình xa hơn đòi học nghề và thay đổi môi trường làm việc. Đây là lý do tổng số chỗ làm tăng vẫn có thể đi cùng giai đoạn khó tìm việc đối với một bộ phận lao động cụ thể.

Tốc độ phổ biến công nghệ cũng là giả định quyết định. Nếu AI chủ yếu hỗ trợ nhân viên, năng lực được giải phóng có thể phục vụ khối lượng công việc lớn hơn mà ít làm giảm biên chế. Nếu doanh nghiệp áp dụng nhanh và thay thế nhiều giờ lao động hơn, sức ép chuyển nghề sẽ mạnh hơn. Quy định, chi phí tổ chức lại quy trình và mức chấp nhận rủi ro của khách hàng đều ảnh hưởng tới đường đi thực tế giữa các khả năng này.

Đặt cạnh dự báo cũ: khác thời kỳ, khác phép đo

Một tổng quan nghiên cứu của BNP Paribas ghi nhận mô hình công bố năm 2024 từng dự kiến gần 12 triệu lượt chuyển nghề ở Mỹ vào năm 2030. Phân tích mới kéo mốc dự báo xa hơn và đi sâu vào mức độ dễ hay khó khi một người rời nghề có nhu cầu giảm để tới nghề đang tăng.

Hai con số chuyển nghề gần nhau không thể đọc như một chuỗi tăng giảm theo năm. Giai đoạn gốc, mốc kết thúc và cách chọn những chuyển dịch cần giải quyết khác nhau; thước đo chuyển giữa các nhóm nghề rộng trong so sánh tốc độ cũng hẹp hơn mọi lần đổi sang nghề khác. Điều thay đổi trong phân tích mới là câu hỏi về đường đi: nghề nào có chỗ mở, kỹ năng nào mang sang được, và rào cản về chứng chỉ hoặc thu nhập lớn tới đâu.

Điều gì liên quan tới người lao động Việt Nam

Quy mô dự báo dành cho Mỹ nên không thể nhân tỷ lệ trong mô hình với lực lượng lao động Việt Nam. Cơ cấu nghề, chi phí tuyển dụng, quy định hành nghề và khả năng tiếp cận đào tạo khác nhau sẽ làm cả tốc độ áp dụng AI lẫn lối chuyển nghề thay đổi. Tại Việt Nam, phân biệt giữa công việc đổi nhiệm vụ vì GenAI và trường hợp phải rời nghề giúp tránh biến mọi giờ làm được tự động hóa thành một dự báo thất nghiệp.

Những kỹ năng có thể mang qua nhiều nghề gồm giao tiếp với khách hàng, giải quyết vấn đề, tổ chức công việc và đánh giá thông tin; khi AI đi vào quy trình, khả năng sử dụng công cụ và kiểm tra kết quả của nó cũng quan trọng hơn. Đó là danh sách ưu tiên rút từ cơ chế chuyển đổi trong mô hình Mỹ, không phải bảng xếp hạng nghề an toàn cho Việt Nam. Người muốn chuyển sang công việc có điều kiện hành nghề vẫn cần thời gian, chứng chỉ và mức thu nhập trong giai đoạn học lại phù hợp với hoàn cảnh của mình.

Với người đang ở nghề có nhu cầu giảm, khoảng cách lớn nhất có thể nằm giữa kỹ năng sẵn có và điều kiện vào nghề đang tuyển, chứ không nằm ở việc có chỗ làm mới trên toàn nền kinh tế. Nếu đào tạo và tuyển dụng không nối được hai phía đúng lúc, một dự báo tăng việc làm chung vẫn có thể đi cùng mất thu nhập kéo dài ở những nhóm khó chuyển nhất.

Đọc thêm:

• 11,5 triệu việc làm Việt Nam có thể đổi nhiệm vụ vì GenAI, không chỉ mất việc
• Việc làm xanh chỉ chiếm 3,6% ở Việt Nam, nhưng 44% nghề có thể chuyển đổi
• Cổ phiếu token hóa có thể không cho bạn quyền cổ đông: ba mô hình cần phân biệt