11,5 triệu việc làm Việt Nam có thể đổi nhiệm vụ vì GenAI, không chỉ mất việc

Khoảng 11,5 triệu việc làm tại Việt Nam có nhiệm vụ có thể chịu tác động của GenAI, tập trung nhiều ở hành chính, tài chính, bảo hiểm, bán lẻ, thông tin và truyền thông. “Chịu tác động” không có nghĩa toàn bộ số việc làm này sẽ biến mất: kết quả dễ xảy ra hơn là công cụ đảm nhận một số khâu, còn người lao động chuyển sang kiểm chứng, xử lý ngoại lệ và chịu trách nhiệm.

Vì vậy, mức rủi ro của một nghề không thể chỉ suy ra từ việc nghề đó có dùng AI hay không. Cần nhìn vào tỷ trọng nhiệm vụ có thể chuyển thành văn bản, biểu mẫu hoặc dữ liệu số, đồng thời xem phần việc còn lại đòi hỏi phán đoán chuyên môn, tương tác trực tiếp hay trách nhiệm pháp lý đến đâu.

11,5 triệu đo mức tiếp xúc của nhiệm vụ, không dự báo số người mất việc

Báo cáo tóm tắt của ILO áp dụng chỉ số tiếp xúc nghề nghiệp toàn cầu với GenAI vào Điều tra Lao động và Việc làm Việt Nam năm 2024, ước tính 20,8% việc làm, tương đương khoảng 11,5 triệu, thuộc các nghề có nhiệm vụ có thể bị ảnh hưởng. Chỉ số này đo khả năng kỹ thuật ở cấp nhiệm vụ; nó không đo kế hoạch tuyển dụng của từng doanh nghiệp và không khẳng định một nghề sẽ được tự động hóa hoàn toàn.

Một nghề thường gồm nhiều loại nhiệm vụ với khả năng chuyển giao rất khác nhau. Chẳng hạn, GenAI có thể hỗ trợ kế toán viên phân loại tài liệu hoặc tạo bản diễn giải đầu tiên, nhưng việc xác minh chứng từ, áp dụng chuẩn mực, phê duyệt và chịu trách nhiệm về kết quả vẫn thuộc về con người. Với chăm sóc khách hàng, công cụ có thể chuẩn bị câu trả lời ban đầu, trong khi tranh chấp, ngoại lệ và quyết định bồi hoàn khó được đánh đồng với khâu soạn văn bản.

Do đó, “tiếp xúc cao” có thể dẫn đến ba kết quả: năng suất tăng khi công cụ bổ trợ người lao động; phần việc thường lệ bị thu hẹp; hoặc một số vị trí được tổ chức lại. Kết quả thực tế còn phụ thuộc vào chi phí triển khai, chất lượng dữ liệu, quy định, khả năng kiểm soát sai sót và việc doanh nghiệp phân chia lại trách nhiệm.

Bản đồ nghề: công việc bàn giấy chịu tác động trực tiếp hơn

Mức tiếp xúc cao tập trung ở công việc nhận thức có đầu vào và đầu ra ở dạng số. Báo Điện tử Chính phủ dẫn kết quả ILO cho biết gần hai phần ba lao động hỗ trợ hành chính làm trong các nghề có mức tiếp xúc tự động hóa cao; khoảng một triệu lao động thuộc nhóm có nhiệm vụ vừa dễ tự động hóa vừa được tiêu chuẩn hóa, tương đương chưa tới 2% lực lượng lao động. Các lĩnh vực có tỷ lệ tiếp xúc đáng kể còn gồm tài chính và bảo hiểm, bán buôn và bán lẻ, thông tin và truyền thông.

• Hành chính và văn thư: nhập liệu, chuẩn hóa hồ sơ, tìm thông tin, lập biên bản và soạn văn bản theo mẫu là những phần việc dễ được hỗ trợ. Xác minh danh tính, bảo mật dữ liệu và giải quyết hồ sơ bất thường vẫn cần người phụ trách.
• Tài chính, bảo hiểm và nghề chuyên môn: công cụ có thể tóm tắt tài liệu, phân loại yêu cầu hoặc tạo bản nháp phân tích. Kiểm soát nội bộ, đánh giá rủi ro, viện dẫn căn cứ và trách nhiệm nghề nghiệp tạo ra giới hạn đối với tự động hóa toàn bộ.
• Bán hàng, dịch vụ và truyền thông: tạo nội dung ban đầu, tổng hợp lịch sử khách hàng và gợi ý phản hồi có thể được rút ngắn. Đàm phán, xây dựng quan hệ, nhận biết nhu cầu không được nói rõ và xử lý xung đột vẫn phụ thuộc nhiều vào con người.
• Sản xuất và lao động thủ công: mức tiếp xúc trực tiếp với GenAI thấp hơn khi nhiệm vụ gắn với vật liệu, máy móc hoặc môi trường thực. Tác động gián tiếp vẫn có thể xuất hiện ở khâu lập kế hoạch, ghi chép, kiểm tra và quản lý.

Giới tính, trình độ và địa bàn làm thay đổi mức tiếp xúc

Phụ nữ có tỷ lệ làm trong các nghề tiếp xúc với GenAI cao hơn nam giới, 24,1% so với 17,8%. Khác biệt này gắn với cơ cấu nghề nghiệp: phụ nữ tập trung nhiều hơn ở hành chính, dịch vụ và các vị trí xử lý tài liệu có cấu trúc. Điều đó vừa mở ra cơ hội tăng năng suất, vừa khiến nhóm này dễ chịu tác động khi phần việc tiêu chuẩn hóa bị thu hẹp.

Trình độ cao cũng không đồng nghĩa ít tiếp xúc. Công việc của người có bằng cao đẳng hoặc đại học thường chứa nhiều nhiệm vụ đọc, viết, phân tích và tổng hợp — đúng những dạng đầu vào mà GenAI có thể xử lý. Lợi thế của kiến thức chuyên môn nằm ở khả năng chuyển từ tạo bản nháp sang đánh giá độ tin cậy, lựa chọn phương án, tư vấn và chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng.

Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh và Đà Nẵng chiếm hơn một phần ba số việc làm có khả năng chịu tác động, phù hợp với sự tập trung của các ngành dịch vụ, văn phòng và chuyên môn tại đô thị lớn. Lao động ở khu vực ít số hóa có thể tiếp xúc trực tiếp thấp hơn, nhưng không nhất thiết an toàn hơn về dài hạn: thiếu kỹ năng số và cơ hội đào tạo có thể hạn chế khả năng chuyển sang những công đoạn mới.

Sử dụng AI thực tế không phải là thước đo tự động hóa nghề

Mức sử dụng đã khá cao trong nhóm nhân viên được khảo sát. Khảo sát 1.040 người lao động của PwC Việt Nam ghi nhận 83% sử dụng AI trong công việc, 38% dùng GenAI hằng ngày và 60% kỳ vọng AI sẽ làm công việc của họ thay đổi đáng kể trong ba năm; 75% coi cơ hội phát triển kỹ năng mới là phần thiết yếu của một công việc tốt, còn 74% cho biết có nguồn lực phát triển tại nơi làm việc.

Những tỷ lệ này không thể so trực tiếp với mức tiếp xúc 20,8% của ILO. ILO phân loại nhiệm vụ của các nghề trên toàn thị trường lao động bằng một chỉ số kỹ thuật, còn PwC ghi nhận câu trả lời của một mẫu nhân viên thuộc nhiều ngành. Một người có thể dùng AI hằng ngày cho vài thao tác nhỏ dù nghề không có nguy cơ tự động hóa cao; ngược lại, nghề có nhiều nhiệm vụ dễ xử lý bằng GenAI vẫn có thể chưa triển khai công cụ vì thiếu dữ liệu, ngân sách hoặc quy trình kiểm soát.

Khoảng cách quan trọng vì thế không nằm giữa “đã dùng” và “chưa dùng”, mà giữa sử dụng công cụ và tổ chức lại công việc. Chỉ khi doanh nghiệp thay đổi quy trình, quyền quyết định hoặc số người cần cho một khâu thì mức tiếp xúc kỹ thuật mới chuyển thành tác động rõ rệt đối với vị trí việc làm.

Kỹ năng cần học phụ thuộc vào phần nhiệm vụ đang dịch chuyển

Người lao động không nhất thiết phải đổi sang nghề kỹ thuật. Cách chuẩn bị sát hơn là chia công việc hiện tại thành ba phần: nhiệm vụ thường lệ có thể giao cho công cụ; nhiệm vụ phải kiểm tra đầu ra; và nhiệm vụ đòi hỏi phán đoán, quan hệ hoặc trách nhiệm nghề nghiệp.

• Hành chính, hỗ trợ và nhập liệu: ưu tiên cấu trúc hóa thông tin, phát hiện dữ liệu thiếu, kiểm tra đầu ra, bảo vệ dữ liệu và xử lý ngoại lệ.
• Tài chính, pháp lý, nhân sự và nghề chuyên môn: kết hợp cách dùng GenAI với kiến thức ngành, truy xuất căn cứ, đánh giá độ tin cậy và quy trình phê duyệt. Một câu trả lời trôi chảy không thay thế được bằng chứng.
• Bán hàng, dịch vụ và quản lý: dùng công cụ cho khâu chuẩn bị và tổng hợp, đồng thời củng cố đàm phán, lắng nghe, giải quyết xung đột và ra quyết định khi thông tin không đầy đủ.
• Sản xuất, thủ công và khu vực ít số hóa: xây dựng năng lực số cơ bản và khả năng làm việc trong quy trình có AI hỗ trợ, thay vì chỉ tập trung vào kỹ thuật viết câu lệnh.

Với doanh nghiệp, đào tạo chỉ có ý nghĩa khi gắn với quy trình thật và quy định rõ dữ liệu nào được đưa vào công cụ, ai kiểm chứng, ai có quyền phê duyệt và ai chịu trách nhiệm khi sai. GenAI trước hết thay đổi cấu trúc nhiệm vụ; nguy cơ mất việc phụ thuộc vào phần giá trị còn lại của nghề và cách tổ chức phân chia giá trị đó giữa con người với công cụ.

Đọc thêm:

• Tấn công mạng làm gián đoạn Boston Scientific: đơn hàng toàn cầu bị ảnh hưởng