AI gây ra việc sa thải nhân sự, nhưng OpenAI lại đang tuyển dụng nhân viên bán hàng
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI gây ra việc sa thải nhân sự, nhưng OpenAI lại đang tuyển dụng nhân viên bán hàng
Các công ty phát triển AI đang tuyển dụng quy mô lớn đội ngũ “tiếp thị tại chỗ” —— cái xẻng đã được chế tạo xong, nhưng vẫn cần người hướng dẫn người khác cách đào.
Chuyên sâu báo cáo Web3Kuli, TechFlow
Gần đây, nỗi lo thất nghiệp do AI đã lan rộng khắp giới Internet phương Đông và phương Tây.
Block sa thải 4.000 nhân sự; CEO công ty tuyên bố AI có thể làm tốt công việc của bạn; Pinterest cắt giảm 15% nhân viên để dồn ngân sách đầu tư vào AI; Dow Chemical sa thải 4.500 người với lý do tăng cường tự động hóa…
Trong nước cũng không yên ổn: NetEase bị đồn dùng AI thay thế đội ngũ nhà thầu ngoài; iFLYTEK bác bỏ tin đồn cắt giảm nhân sự quy mô lớn; ByteDance bị lộ thông tin rằng các bộ phận không liên quan đến AI sẽ “tối ưu hóa” 20% nhân sự mỗi sáu tháng…
Theo thống kê, trong ba tháng đầu năm 2026, ngành công nghệ toàn cầu đã sa thải hơn 45.000 người, trong đó gần 10.000 người bị sa thải rõ ràng vì lý do liên quan đến AI.
Ngay trong bối cảnh ấy, tờ Financial Times (Anh) đưa tin vào thứ Sáu tuần trước rằng OpenAI dự định mở rộng quy mô nhân sự từ 4.500 lên 8.000 người trước cuối năm nay.
3.500 vị trí mới. Một công ty chế tạo AI lại tuyên bố nhân lực của mình không đủ dùng?
Hãy truy cập trang tuyển dụng của OpenAI: đương nhiên họ đang tuyển kỹ sư và nhà nghiên cứu, nhưng trên trang này cũng xuất hiện dày đặc một loại vị trí khác: Quản lý đối tác, bán hàng doanh nghiệp, đội GTM (chiến lược thâm nhập thị trường), cùng một vị trí mới được đề cập trong bài báo mang tên “technical ambassadorship”, dịch ra tiếng Việt là:
“Đại sứ kỹ thuật”— chuyên hỗ trợ khách hàng doanh nghiệp triển khai và vận hành AI.
Như vậy, OpenAI không phải đang tuyển người để khiến AI mạnh hơn, mà đang tuyển người để thuyết phục người khác sẵn sàng chi tiền cho AI.
Chinh phục khách hàng quan trọng hơn hoàn thiện mô hình
ChatGPT có tới 900 triệu người dùng hoạt động mỗi tuần, nhưng đa số trong số họ không trả phí.
Còn những người dùng trả phí thì OpenAI vẫn đang lỗ khi phục vụ họ: chi phí năng lực tính toán tiêu tốn bởi mỗi người dùng nặng đều vượt quá mức phí tháng 20 đô la Mỹ. Dự kiến doanh thu năm nay đạt 25 tỷ đô la Mỹ, nhưng dự kiến lỗ ròng lên tới 14 tỷ đô la Mỹ.
Người dùng cá nhân giúp duy trì lưu lượng truy cập, còn khách hàng doanh nghiệp mới là trụ cột đảm bảo lợi nhuận. Thế nhưng, các khách hàng doanh nghiệp đang dần chuyển sang sử dụng Claude của Anthropic.
Số liệu từ Ramp cho thấy, trong số các doanh nghiệp lần đầu tiên mua công cụ AI, Anthropic chiếm tới 73% thị phần. Mười tuần trước, thị phần giữa hai bên còn chia đều 50–50.
Tháng 12 năm ngoái, Altman đã gửi toàn thể nhân viên một bản ghi nhớ “cảnh báo đỏ” (code red), tạm dừng mọi dự án không thuộc trọng tâm như quảng cáo và trợ lý mua sắm, tập trung toàn bộ nguồn lực công ty vào nâng cao trải nghiệm ChatGPT.
Nguyên nhân trực tiếp là Google Gemini 3 đã vượt qua ChatGPT ở nhiều bài kiểm tra, nhưng nỗi lo sâu xa hơn nằm ở phân khúc doanh nghiệp: Anthropic đang tích hợp Claude sâu vào kho mã nguồn và quy trình làm việc nội bộ của khách hàng—một khi hệ thống đã được thiết lập, chi phí chuyển đổi sẽ gia tăng theo cấp số nhân.
Mô hình có thể được cải tiến liên tục, nhưng khách hàng đã rời đi sẽ không tự quay lại. Việc “đu bám” khách hàng không thể trông chờ vào gợi ý từ AI, mà cần có người thực sự gõ cửa từng nơi.
Cái xẻng không thể tự bán chính nó
AI có thể viết mã, xử lý dịch vụ khách hàng, phân tích dữ liệu—nhưng có một việc nó không làm được:
Thuyết phục giám đốc công nghệ của một doanh nghiệp ký hợp đồng dài hạn để mua sản phẩm của mình.
Với người dùng cá nhân, chỉ cần tải một ứng dụng về máy là xong; nếu không hài lòng, có thể gỡ bỏ bất kỳ lúc nào. Còn với doanh nghiệp, việc áp dụng AI lại là một câu chuyện hoàn toàn khác: thẩm định an ninh dữ liệu, cải tổ quy trình nội bộ, tương thích với hệ thống hiện hữu, đào tạo nhân viên—chỉ cần một khâu bị tắc nghẽn là cả dự án có thể đình trệ.
Đây không phải vấn đề giải quyết được bằng điểm số đánh giá hiệu năng mô hình, mà đòi hỏi có người ngồi trực tiếp trong phòng họp của khách hàng để thúc đẩy tiến độ.
Rõ ràng OpenAI đã nhận thức rõ điều này. Họ không chỉ tuyển nhân sự bán hàng; theo báo cáo của FT, OpenAI hiện đang đàm phán thành lập liên doanh với các quỹ đầu tư tư nhân như TPG và Brookfield nhằm hỗ trợ doanh nghiệp triển khai AI. Bản chất của mô hình kinh doanh này vẫn là phải cử người trực tiếp vào hiện trường.
Câu chuyện của Block cũng minh chứng cho cùng một nguyên lý.
Sau khi sa thải 4.000 người, chưa đầy ba tuần sau, công ty bắt đầu gọi lại một số nhân sự. Một kỹ sư thiết kế được thông báo là “bị sa thải nhầm”; một quản lý kỹ thuật phát hiện toàn bộ đội ngũ của mình bị cắt giảm khiến không ai có thể đảm nhiệm các nghiệp vụ then chốt, nên đe dọa nghỉ việc—công ty mới vội gọi một phần nhân sự trở lại.
Dorsey thậm chí đã chủ động để lại lời nhắn trong thư sa thải: “Chúng ta có thể đã sa thải nhầm một số người…”
AI thực sự gây ra nỗi lo thất nghiệp, nhưng nếu những mạch máu chủ lực tạo ra doanh thu bị cắt bỏ vì AI thì rõ ràng đã đi quá xa. Ngay cả tại một công ty mà CEO công khai tuyên bố AI có thể thay thế phần lớn nhân viên, vẫn tồn tại những khâu mà AI không thể đảm nhiệm.
AI giỏi nhất ở việc thay thế những nhiệm vụ có thể được định nghĩa rõ ràng, nhưng việc “khiến một tổ chức tin rằng họ cần AI, rồi hỗ trợ họ triển khai hiệu quả” lại chính là việc không thể định nghĩa rõ ràng.
Mỗi cuộc cách mạng công nghệ đều có người nói: “Người bán xẻng là người kiếm được nhiều tiền nhất.” Với làn sóng AI lần này cũng vậy, quan điểm chung là các công ty xây dựng hạ tầng sẽ luôn vững vàng, chẳng cần quan tâm ai thắng ai bại.
Nhưng tình thế hiện tại của OpenAI cho thấy: xẻng đã được chế tạo xong, nhưng vẫn cần người dạy người khác cách sử dụng. Và chính quá trình “dạy” ấy lại không thể thực hiện bằng chính chiếc xẻng.
Đội ngũ “đi thực địa”: Nghề “ăn chắc mặc bền” giữa nỗi lo AI
Nếu đặt song song nhóm nhân sự bị sa thải và nhóm được tuyển mới trong làn sóng này, ta sẽ thấy một ranh giới rõ ràng.
Trong số 4.000 người bị Block sa thải, phần lớn là các vị trí kỹ sư và vận hành được tuyển thêm trong đại dịch—những công việc có thể mô tả chuẩn hóa. Còn trong số 3.500 vị trí mới OpenAI tuyển, phần lớn là bán hàng, hỗ trợ thành công khách hàng, quản lý đối tác—những công việc không thể đưa vào tài liệu quy trình.
Việc OpenAI đang làm có một cái tên rất quen thuộc: “đi thực địa” (đội ngũ sales & support trực tiếp đến tận văn phòng khách hàng).
Gửi người đến văn phòng khách hàng, ngồi xuống, lắng nghe nhu cầu, tích hợp hệ thống, giám sát quá trình triển khai. Dù gọi là “đại sứ kỹ thuật”, “quản lý đối tác” hay bất kỳ tên gọi nào khác, xét về bản chất, cũng giống hệt như hồi chiến dịch O2O cách đây mười năm, khi Meituan cử người đi từng nhà để thuyết phục chủ quán ăn lắp máy POS.
Ranh giới này không chỉ xuất hiện ở hai công ty nói trên.
CEO của Shopify năm nay nói với nhân viên rằng: “Muốn xin bổ sung nhân sự, trước hết hãy chứng minh AI không thể làm việc đó.” Klarna hai năm trước sa thải 700 nhân viên chăm sóc khách hàng với lý do “AI đã đủ dùng”, nhưng năm ngoái lại âm thầm tuyển lại người, và CEO thừa nhận công ty đã “đi quá nhanh” trên hành trình ứng dụng AI.
Điểm khác biệt giữa những người bị sa thải và những người được gọi trở lại là gì?
Các vị trí dễ bị sa thải đều có đặc điểm chung: nội dung công việc có thể phân tách thành đầu vào và đầu ra rõ ràng. Viết một đoạn mã, phản hồi một phiếu yêu cầu hỗ trợ, tạo một báo cáo—ranh giới rõ ràng, và AI lại chính xác rất giỏi ở lĩnh vực này.
Ngược lại, đặc điểm của công việc “đi thực địa” lại hoàn toàn trái ngược. Hỗ trợ một khách hàng tài chính tích hợp AI vào hệ thống tuân thủ pháp luật, và hỗ trợ một công ty trò chơi sử dụng AI để tạo nội dung—không có hai dự án nào giống nhau. Người ngồi đối diện khác nhau, giải pháp cũng khác nhau. Việc này không thể gói gọn trong một prompt.
AI không phải đang tiêu diệt mọi công việc, mà đang định giá lại công việc. Những việc có thể diễn đạt bằng một câu ngắn đang trở nên rẻ hơn, còn những việc khó diễn đạt lại đang ngày càng đắt đỏ hơn.
Ba năm trước, một công ty chỉ cần một bài báo khoa học là có thể thay đổi cả thế giới; giờ đây, họ phải thuê hàng nghìn người để từng bước gõ cửa từng khách hàng.
Nếu bạn đang lo lắng liệu AI có thể thay thế mình hay không, câu trả lời có thể không phụ thuộc vào ngành nghề bạn đang làm, mà vào việc công việc của bạn có thể được diễn đạt rõ ràng bằng một câu hay không.
Phần có thể nói rõ ràng—đã không còn an toàn lắm.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
