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

Tác giả: Claude, TechFlow

Giới thiệu của TechFlow: Một cuộc điều tra 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 ví nghịch lý này như một phiên bản “nghịch lý máy tính” của Robert Solow, người đoạt giải Nobel Kinh tế năm 1987.

250 tỷ USD đã được rót vào, vậy mà gần 90% doanh nghiệp khẳng định AI chưa 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 chiêu bài AI.

Đây là khung cảnh phi lý nhất hiện nay trong ngành công nghiệp AI.

Theo báo cáo của tạp chí Fortune 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 gây ra bất kỳ tác động đo lường được nào đối với việc làm và năng suất trong ba năm qua. Dù hai phần ba số giám đốc điều hành nói trên đang sử dụng AI, thời gian trung bình họ dành cho công cụ này mỗi tuần chỉ là 1,5 giờ; 25% số người được hỏi thậm chí khẳng định họ hoàn toàn không sử dụng AI trong công việc.

Mặt khác, theo số liệu từ RationalFX được tờ Nikkei Asia dẫn lại, từ ngày 1 tháng 1 đến đầu tháng 4 năm 2026, ngành công nghệ đã sa thải tổng cộng 78.557 nhân sự, trong đó 37.638 người (chiếm 47,9%) bị xác định rõ ràng là do triển khai AI và tự động hóa quy trình làm việc. Hơn 76% số ca sa thải diễn ra tại Hoa Kỳ.

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 dưới tên gọi “nghịch lý Solow phiên bản AI”. Câu nói gốc của Solow lúc bấy giờ là: “Thời đại máy tính hiện diện ở khắp nơi, duy chỉ vắng bóng trong các thống kê về năng suất.”

Nhận định của Slok gần như trùng khớp từng chữ với thực trạng hôm nay: AI chẳng 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, hiệu quả sinh lời từ khoản đầu tư 250 tỷ USD đang bị đặt nghi vấn

Dữ liệu từ nghiên cứu của NBER rất đáng tin cậy. Trong bốn quốc gia được khảo sát, 69% doanh nghiệp đang ứng dụng AI ở một mức độ nhất định—tỷ lệ cao nhất là tại Mỹ (78%), thấp nhất là Đức (65%). Nhưng “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 nó 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 báo cáo AI vừa giúp giảm chi phí vừa thúc đẩy tăng doanh thu; 56% CEO thừa nhận họ chưa thấy bất kỳ lợi ích tài chính đáng kể nào.

Trong một bài viết trên blog cá nhân, Slok nhấn mạnh rằng bên ngoài nhóm “bảy ông lớn”, AI không hề tạo ra ảnh hưởng khả kiến nào lên lợi nhuận và kỳ vọng lợi nhuận.

Đây không phải quan điểm cá biệt. Một nghiên cứu của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) năm 2024 dự báo AI chỉ có thể nâng cao năng suất khoảng 0,5% trong thập kỷ tới. Tác giả nghiên cứu—giáo sư kinh tế học đoạt giải Nobel Daron Acemoglu—lúc đó thẳng thắn thừa nhận: “0,5% thì tốt hơn con số 0. Nhưng so với những cam kết của giới doanh nghiệp và truyền thông công nghệ, kết quả này thực sự khiến người ta 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 nhẹ; 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”.

Bảng xếp hạng 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%, song niềm tin vào tính hữu dụng của AI lại 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 tiến triển với tốc độ đáng kinh ngạc.

Theo Nikkei Asia, ngành công nghệ đã sa thải 78.557 nhân sự trong quý I năm 2026, 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 nhân sự, số tiền tiết kiệm được chuyển sang xây dựng trung tâm dữ liệu. CEO Anthropic Dario Amodei và CEO Ford Jim Farley đều công khai tuyên bố AI sẽ xóa sổ khoảng một nửa số vị trí nhân viên 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 hỗ trợ khách hàng đã bắt đầu chịu tác động: số lượng tuyển dụng liên quan trong ba năm qua đã giảm 13%.

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 thực tế, bao nhiêu trong số những ca sa thải này là do AI thực sự gây ra?

Babak Hodjat, Giám đốc AI của Cognizant, thẳng thắn chia sẻ với Nikkei Asia: “Tôi không chắc chắn liệu những đợt sa thải này có liên hệ trực tiếp với việc cải thiện năng suất thực tế hay không. Đôi khi, AI chỉ đơn thuần là ‘kẻ thế tội’ trên phương diện tài chính—doanh nghiệp từng tuyển quá nhiều người, giờ muốn cắt giảm biên chế, nên đổ lỗi cho AI.”

Sam Altman, CEO OpenAI, cũng thừa nhận hiện tượng “tẩy trắng AI” tồn tại trong hội nghị về ảnh hưởng của AI tại Ấn Độ: “Một tỷ lệ nhất định các trường hợp ‘tẩy trắng AI’ là có thật—người ta đổ lỗi cho AI những ca sa thải vốn đã được lên kế hoạch từ trước; tuy nhiên, thực tế cũng có một số công việc đang bị AI thay thế một cách chân thực.”

Các nhà phân tích của Deutsche Bank thậm chí đặt luôn tên cho hiện tượng này là “tẩy trắng dư thừa do AI” (AI redundancy washing), cho rằng doanh nghiệp quy kết việc 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 tình trạng tuyển dụng quá mức trước đây”.

IBM tăng mạnh tuyển dụng nhân viên cấp nhập môn, Cognizant kiên quyết không sa thải

Không phải tất cả các công ty đều chạy theo xu hướng chung.

Năm 2026, IBM đã mở rộng quy mô tuyển dụng nhân viên cấp nhập môn lên gấp ba lần. Nickle LaMoreaux, Giám đốc Nhân sự của công ty, giải thích lập luận của mình như sau: “Dù AI có thể đảm nhiệm nhiều công việc cấp nhập môn, nhưng nếu cắt giảm những vị trí này, chúng ta sẽ phá hủy đội ngũ nhân tài nuôi dưỡng các nhà quản lý cấp trung tương lai—đe dọa nghiêm trọng đến nguồn dự trữ lãnh đạo dài hạn của công ty.”

Cognizant—một tập đoàn hàng đầu về dịch vụ xử lý quy trình thuê ngoài, hoạt động phụ thuộc rất lớn vào nguồn nhân lực—cũng khẳng định sẽ không sa thải nhân sự vì AI. Công ty này đã thành 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 nay thường hoạt động kém hiệu quả trong môi trường doanh nghiệp, đồng thời tiềm ẩn rủi ro về hiệu năng và bảo mật), song nhân viên của Cognizant sẽ được đào tạo để cộng tác cùng AI chứ không bị AI thay thế.

Hodjat nhấn mạnh: “Sẽ có rất nhiều cử nhân mới ra trường không tìm được việc làm, lại thiếu chuyên môn sâu trong bất kỳ lĩnh vực cụ thể nào. Bạn buộc phải tuyển họ vào, để họ học cách ứng dụng AI trong từng lĩnh vực ngay trên chính công việc thực tế.”

Số liệu từ Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB) cũng gián tiếp ủng hộ quan điểm này: 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: Đỉnh điểm năng suất do AI tạo ra sẽ xuất hiện 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 như chẳng mang lại hiệu quả nào; song đến giai đoạn 1995–2005, tăng trưởng năng suất do IT thúc đẩy đạt mức 1,5%. Erik Brynjolfsson, Giám đốc Phòng Thí nghiệm Kinh tế Số của Đại học Stanford, viết trên Financial Times rằng đỉnh điểm năng suất do AI tạo ra có thể đã bắt đầu xuất hiện: năm ngoái, tăng trưởng năng suất của Mỹ đạt 2,7%, tăng trưởng GDP theo dõi quý IV đạt 3,7%, song số việc làm mới tạo ra chỉ là 181.000—sự “rời rạc” 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 đến hiện tượng “rời rạc” tương tự.

Một nghiên cứu khác của Viện Chính sách Kinh tế Stanford, dựa trên dữ liệu duyệt web từ 200.000 hộ gia đình Mỹ, phát hiện AI đã nâng cao hiệu quả xử lý các tác vụ trực tuyến như tìm việc, lập kế hoạch du lịch và mua sắm từ 76% đến 176%. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu cũng nhận thấy người dùng lại dùng khoảng 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.

Torsten 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 suy giảm, rồi bứt phá theo cấp số nhân. Ông cũng lưu ý 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 do cạnh tranh khốc liệt nên giá liên tục giảm. Do đó, giá trị do AI tạo ra không nằm ở bản thân sản phẩm, mà ở “cách thức AI sinh tạo được sử dụng và triển khai trong các ngành kinh tế khác nhau”.

Đánh giá của Hodjat có lẽ thực tế nhất: “Chỉ sau 6–12 tháng nữa, doanh nghiệp mới bắt đầu nhìn thấy những cải thiện thực sự về năng suất nhờ AI—và ‘giai đoạn chuyển đổi này sẽ đầy đau đớn đối với tất cả chúng ta’.”