Vừa mới phát hiện ra điều gì đó khiến tôi bực mình về toàn bộ câu chuyện AI mà mọi người cứ liên tục đẩy mạnh. Khoảng cách giữa những gì các giám đốc điều hành tuyên bố và thực tế diễn ra trên thực địa ngày càng khó bỏ qua.

Vì vậy, đây là vấn đề. Trong khi các nhà đầu tư mạo hiểm như Marc Andreessen vẫn đăng tweet rằng nỗi sợ mất việc do AI bị thổi phồng quá mức, thì dữ liệu tuyển dụng thực tế lại kể một câu chuyện khác. Tháng Ba, Mỹ đã tạo ra 178.000 việc làm mới, nghe có vẻ ổn cho đến khi bạn xem kỹ xem những công việc đó đã đi đâu. Y tế chiếm 76.000, xây dựng 26.000, vận tải 21.000. Bạn biết nơi công nghệ kết thúc không? Thiết kế hệ thống máy tính mất 13.000 việc làm. Đó chính là tác động của AI đến việc làm, đang diễn ra trong thời gian thực.

Goldman Sachs thậm chí đã đưa ra một con số cụ thể: AI đã cắt giảm 16.000 việc làm mỗi tháng trong suốt năm qua. Và nó ảnh hưởng nặng nề nhất đến nhân viên mới ra trường. Tuyển dụng nhân viên mới giảm 50% so với mức trước đại dịch. Cánh cửa từng rộng mở cho tài năng mới? Giờ gần như đã khép hẳn.

Nhưng điều thú vị là các giám đốc điều hành vẫn cực kỳ lạc quan về AI. Theo Harvard Business Review, 80% lãnh đạo cho biết họ sử dụng AI hàng tuần, và 74% khẳng định có lợi nhuận tích cực từ AI. Trong khi đó, 43% người lao động nói rằng công việc của họ thực sự trở nên khó chịu hơn kể từ khi AI được triển khai.

Tại sao lại có sự cách biệt này? Một lý do: cứ mỗi 10 giờ tăng năng suất mà AI được cho là tạo ra, gần 4 giờ bị mất để sửa lỗi của nó. Workday phát hiện chỉ 14% người thực sự đạt được kết quả tích cực ròng từ việc sử dụng AI. Phần còn lại phải đối mặt với thứ mà các nhà nghiên cứu gọi là "lỗi của AI"—nội dung bóng bẩy nhưng thiếu chiều sâu, đẩy gánh nặng trí tuệ lên đồng nghiệp. 41% người lao động đã gặp phải tình trạng này, phải dành hai giờ để làm lại mỗi lần.

Nhưng điều thực sự quan trọng từ Harvard Business Review là: các lãnh đạo cấp cao sử dụng AI cho chiến lược cấp cao, nơi AI thực sự hoạt động tốt. Họ thấy được những thành công. Nhưng đối với các hoạt động hàng ngày phức tạp, quy trình làm việc rối rắm, các nhóm có kỹ năng kỹ thuật khác nhau, hoặc công việc cần chính xác liên tục chứ không chỉ nhanh chóng? AI thường thất bại. Khi nó thất bại, thường chỉ những nhân viên vận hành mới phải sửa chữa.

Vì vậy, bạn có một tác động của AI đến việc làm đang định hình lại thị trường lao động trong khi các giám đốc vẫn ca ngợi những lợi ích năng suất mà thực tế họ chưa thấy rõ. Chính OpenAI cũng đã thừa nhận sự cách biệt này và đưa ra các đề xuất chính sách để giải quyết, cảnh báo rằng nếu không có chính sách phù hợp, chúng ta có thể phải đối mặt với hậu quả lâu dài đối với kết quả của người lao động. Khác xa so với sự lạc quan mà bạn thường nghe trên mạng xã hội.

Sự cách biệt giữa lời hứa và thực tế đáng để chúng ta chú ý. Đây không chỉ là về số lượng việc làm—mà còn về cách công nghệ thực sự đang định hình lại công việc theo những cách mà các con số chưa thể phản ánh đầy đủ.