6.000 CEO thừa nhận AI “chưa làm được gì cả”, nhưng trong quý I năm nay đã dùng nó để sa thải 40.000 người
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
6.000 CEO thừa nhận AI “chưa làm được gì cả”, nhưng trong quý I năm nay đã dùng nó để sa thải 40.000 người
Giá trị do AI tạo ra không nằm ở sản phẩm AI mà ở việc «AI sinh thành được sử dụng và triển khai như thế nào trong các lĩnh vực kinh tế».
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Claude, TechFlow
Giới thiệu của TechFlow: Một cuộc khảo sát do Văn phòng Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia Hoa Kỳ (NBER) thực hiện trên 6.000 giám đốc điều hành tại bốn quốc gia cho thấy gần 90% doanh nghiệp cho rằng AI “hoàn toàn không ảnh hưởng” đến việc làm và năng suất trong ba năm qua; tuy nhiên, riêng quý I năm 2026, ngành công nghệ đã sa thải 78.557 nhân sự, trong đó 47,9% được quy kết trực tiếp cho AI. Trong khi dữ liệu về năng suất vẫn trắng xóa, làn sóng sa thải lại ào ạt đổ bộ dưới danh nghĩa AI—các nhà kinh tế học gọi nghịch lý này là phiên bản AI của “nghịch lý máy tính”, khái niệm do Robert Solow—người đoạt giải Nobel Kinh tế năm 1987—đưa ra.
250 tỷ USD đã được đổ vào, vậy mà gần 90% doanh nghiệp khẳng định AI chẳng mang lại bất kỳ cải thiện nào về năng suất. Đồng thời, các công ty công nghệ lại tiến hành sa thải quy mô lớn dưới danh nghĩa AI.
Đây là cảnh tượng phi lý nhất hiện nay trong ngành công nghiệp AI.
Theo báo Tài phú đưa tin ngày 19 tháng 4, một nghiên cứu do NBER công bố hồi tháng Hai năm nay, khảo sát 6.000 giám đốc điều hành tại Mỹ, Anh, Đức và Úc, cho thấy gần 90% doanh nghiệp được hỏi khẳng định AI không tạo ra bất kỳ tác động đo lường được nào tới việc làm và năng suất trong ba năm qua. Dù hai phần ba số giám đốc điều hành nói đang sử dụng AI, nhưng thời gian trung bình họ dùng mỗi tuần chỉ là 1,5 giờ; 25% người được hỏi thậm chí hoàn toàn không sử dụng AI trong công việc.
Mặt khác, theo số liệu từ RationalFX được tờ Nikkei Châu Á dẫn lại, từ ngày 1 tháng 1 đến đầu tháng 4 năm 2026, ngành công nghệ đã sa thải 78.557 người, trong đó 37.638 người (47,9%) bị xác định rõ ràng là do triển khai AI và tự động hóa quy trình làm việc. Hơn 76% số vụ sa thải xảy ra tại Mỹ.
Torsten Slok—Chuyên gia kinh tế trưởng của Apollo—trực tiếp viện dẫn lập luận kinh điển của Robert Solow, người đoạt giải Nobel Kinh tế năm 1987, để khái quát cục diện hiện nay thành “nghịch lý Solow phiên bản AI”. Câu nói nổi tiếng nguyên bản của Solow lúc ấy là: “Thời đại máy tính hiện diện ở khắp nơi—duy chỉ vắng mặt trong các số liệu về năng suất.”
Nhận định của Slok gần như trùng khớp từng chữ với thực trạng hôm nay: AI không để lại dấu vết nào trong dữ liệu việc làm, dữ liệu năng suất hay dữ liệu lạm phát.
Gần 90% doanh nghiệp không thấy hiệu quả từ AI, khoản đầu tư 250 tỷ USD liệu có sinh lời?
Dữ liệu từ nghiên cứu của NBER rất đáng tin cậy. Trong bốn quốc gia được khảo sát, 69% doanh nghiệp đang sử dụng AI ở một mức độ nhất định—tỷ lệ cao nhất là tại Mỹ (78%), thấp nhất là Đức (65%). Tuy nhiên, “sử dụng” không đồng nghĩa với “hiệu quả”: hơn 90% quản lý cho biết AI không ảnh hưởng gì đến quy mô việc làm của doanh nghiệp họ, và 89% khẳng định AI cũng không làm thay đổi năng suất lao động (đo bằng doanh thu bình quân đầu người).
Theo Báo cáo Chỉ số AI năm 2025 của Đại học Stanford, tổng đầu tư toàn cầu vào AI năm 2024 đã vượt mốc 250 tỷ USD. Khảo sát CEO toàn cầu năm 2026 của PwC cho thấy chỉ 12% CEO khẳng định AI vừa giúp giảm chi phí vừa tăng doanh thu; 56% CEO thừa nhận họ chưa thấy bất kỳ lợi ích tài chính đáng kể nào.
Slok viết trong bài blog của mình rằng, ngoại trừ “bảy ông lớn”, AI không tạo ra ảnh hưởng khả kiến nào lên biên lợi nhuận và kỳ vọng lợi nhuận.
Đây không phải quan điểm cá nhân duy nhất. Một nghiên cứu của MIT năm 2024 dự báo AI chỉ có thể nâng cao năng suất khoảng 0,5% trong thập kỷ tới. Daron Acemoglu—giáo sư kinh tế Đại học MIT và là chủ nhân giải Nobel Kinh tế—lúc đó thẳng thắn chia sẻ: “0,5% thì vẫn hơn con số 0. Nhưng so với những cam kết của giới công nghiệp và truyền thông công nghệ, con số này thực sự gây thất vọng.”
Một nghiên cứu khác do Tập đoàn Tư vấn Boston (BCG) công bố tháng Ba năm nay còn tiết lộ một hiện tượng phản trực quan: Khi nhân viên sử dụng dưới ba công cụ AI, năng suất có tăng lên; nhưng khi dùng bốn công cụ trở lên, năng suất tự đánh giá lại sụt giảm mạnh, kèm theo các báo cáo về “sương mù não” và tăng tần suất mắc lỗi nhỏ. BCG gọi hiện tượng này là “quá tải não do AI”.
Báo cáo Chỉ số Nhân tài Toàn cầu năm 2026 của ManpowerGroup cho thấy trong số gần 14.000 nhân viên tại 19 quốc gia, tỷ lệ sử dụng AI thường xuyên năm 2025 tăng 13%, nhưng niềm tin vào tính hữu dụng của AI lại sụt giảm mạnh 18%.
Q1 sa thải gần 80.000 người: AI là “kẻ thế tội” lớn nhất hay thủ phạm thực sự?
Trong khi dữ liệu năng suất vẫn trắng xóa, làn sóng sa thải lại diễn ra với tốc độ kinh người.
Theo báo Nikkei Châu Á, riêng quý I năm 2026, ngành công nghệ đã sa thải 78.557 người, trong đó 47,9% được quy kết cho việc triển khai AI và tự động hóa quy trình làm việc. Gần đây, Oracle đã âm thầm sa thải hơn 10.000 người, số tiền tiết kiệm được chuyển sang xây dựng trung tâm dữ liệu. CEO Anthropic Dario Amodei và CEO Ford Jim Farley đều tuyên bố công khai rằng AI sẽ “xóa sổ” một nửa số vị trí văn phòng cấp nhập môn tại Mỹ trong vòng năm năm tới. Một nghiên cứu của Đại học Stanford cũng chỉ ra rằng các vị trí lập trình sơ cấp và chăm sóc khách hàng đã bắt đầu chịu ảnh hưởng, với số lượng tuyển dụng liên quan giảm 13% trong ba năm qua.
Một nghiên cứu mô phỏng của MIT còn đưa ra con số giật mình hơn: AI có khả năng thay thế 11,7% lực lượng lao động Mỹ, tương đương khoảng 1,2 nghìn tỷ USD tiền lương.
Nhưng trong số những đợt sa thải này, thực sự có bao nhiêu là do AI thúc đẩy?
Babak Hodjat—Giám đốc AI của Cognizant—phát biểu thẳng thắn với Nikkei Châu Á: “Tôi không chắc liệu các đợt sa thải này có liên hệ trực tiếp với việc cải thiện năng suất thực tế hay không. Đôi khi, AI chỉ là ‘kẻ thế tội’ trên phương diện tài chính—công ty đã tuyển quá nhiều người, nay muốn thu gọn quy mô nên đổ lỗi cho AI.”
Sam Altman—CEO OpenAI—cũng thừa nhận sự tồn tại của hiện tượng “tẩy trắng AI” tại Diễn đàn Ảnh hưởng của AI Ấn Độ: “Một tỷ lệ nhất định các trường hợp ‘tẩy trắng AI’ là có thật—người ta đổ lỗi cho AI đối với những đợt sa thải vốn đã được lên kế hoạch từ trước; tuy nhiên, cũng đúng là một số công việc thực sự đang bị AI thay thế.”
Các nhà phân tích của Deutsche Bank thậm chí đặt tên hiện tượng này là “tẩy trắng dư thừa do AI” (AI redundancy washing), cho rằng doanh nghiệp gán nguyên nhân sa thải cho AI bởi vì “điều này dễ truyền tải tín hiệu tích cực hơn tới nhà đầu tư so với việc thừa nhận nhu cầu suy yếu hoặc tuyển dụng quá mức trước đây”.
IBM tăng mạnh tuyển dụng cấp nhập môn, Cognizant từ chối sa thải
Không phải tất cả các công ty đều chạy theo xu thế.
IBM dự kiến mở rộng quy mô tuyển dụng cấp nhập môn lên gấp ba lần vào năm 2026. Nickle LaMoreaux—Giám đốc Nhân sự của IBM—giải thích lý do: “Dù AI có thể thực hiện nhiều công việc cấp nhập môn, nhưng nếu cắt giảm những vị trí này sẽ phá hủy đội ngũ nhân tài nuôi dưỡng các nhà quản lý cấp trung tương lai, đe dọa nguồn dự trữ lãnh đạo dài hạn của công ty.”
Cognizant—một tập đoàn khổng lồ chuyên về dịch vụ xử lý quy trình thuê ngoài, hoạt động phụ thuộc rất lớn vào lao động—cũng khẳng định sẽ không sa thải nhân sự vì AI. Công ty đã thiết lập các phòng thí nghiệm AI tại San Francisco và Bangalore nhằm phát triển các “đại diện AI tùy chỉnh” cho khách hàng (vì các sản phẩm AI phổ thông hiện có thường vận hành kém hiệu quả trong môi trường doanh nghiệp, gặp vấn đề về hiệu năng và an ninh), song nhân viên của họ sẽ được đào tạo để cộng tác cùng AI—chứ không bị AI thay thế.
Hodjat nhấn mạnh: “Sẽ có rất nhiều bạn trẻ mới tốt nghiệp không tìm được việc làm, đồng thời thiếu chuyên môn chuyên sâu trong lĩnh vực cụ thể. Bạn buộc phải tuyển họ vào, để họ học cách ứng dụng AI trong từng lĩnh vực ngay trong quá trình làm việc.”
Dữ liệu của Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB) cũng chứng minh góc nhìn này từ một hướng khác: Các doanh nghiệp triển khai và đầu tư AI quy mô lớn lại càng có xu hướng mở rộng tuyển dụng.
Đường cong J hay ảo ảnh biển cả: Thời điểm bứt phá năng suất của AI sẽ đến khi nào?
Kinh nghiệm lịch sử mang lại một chút hy vọng.
Các khoản đầu tư vào công nghệ thông tin (IT) trong thập niên 1970–1980 cũng từng trông “không hiệu quả” như vậy, nhưng từ năm 1995 đến 2005, tăng trưởng năng suất do IT thúc đẩy đạt mức 1,5%. Erik Brynjolfsson—Giám đốc Phòng Thí nghiệm Kinh tế Số Stanford—viết trên Tài chính Thời báo rằng thời điểm bứt phá năng suất của AI có thể đã bắt đầu xuất hiện: Năm ngoái, năng suất Mỹ tăng 2,7%, tăng trưởng GDP quý IV đạt 3,7%, song số việc làm mới chỉ tăng 181.000—sự mất liên kết giữa tăng trưởng việc làm và tăng trưởng GDP có thể chính là tín hiệu cho thấy AI đã bắt đầu phát huy tác dụng. Mohamed El-Erian—cựu CEO Pimco—cũng lưu ý tới hiện tượng mất liên kết tương tự.
Một nghiên cứu khác của Viện Chính sách Kinh tế Stanford, dựa trên dữ liệu duyệt web của 200.000 hộ gia đình Mỹ, phát hiện AI đã nâng cao hiệu quả lên 76–176% trong các nhiệm vụ trực tuyến như tìm việc, lập kế hoạch du lịch và mua sắm. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng phát hiện người dùng dùng thời gian tiết kiệm được để giao tiếp xã hội và xem ti vi—thay vì dành cho công việc hay học kỹ năng mới.
Slok của Apollo mô tả tác động tương lai của AI dưới dạng một “đường cong J”: ban đầu trải qua giai đoạn hiệu suất giảm sút, sau đó bứt phá theo cấp số nhân. Ông cũng chỉ ra rằng, khác với thời đại IT những năm 1980—khi các nhà đổi mới nắm giữ quyền định giá độc quyền—các công cụ AI ngày nay lại liên tục giảm giá do cạnh tranh khốc liệt. Vì vậy, giá trị do AI tạo ra không nằm ở sản phẩm mà ở “cách thức AI tạo sinh được sử dụng và triển khai vào mọi lĩnh vực kinh tế”.
Nhận định của Hodjat có lẽ thực tế nhất: Sau thêm 6–12 tháng nữa, doanh nghiệp mới bắt đầu cảm nhận được những cải thiện thực sự về năng suất nhờ AI—và “giai đoạn chuyển đổi này sẽ đầy đau đớn với tất cả chúng ta”.
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
