Giới thiệu: Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng thâm nhập sâu vào các công việc công nghệ thông tin (CNTT), từ tự động viết mã, hỗ trợ kỹ thuật đến phân tích an ninh mạng. Theo một báo cáo của McKinsey, có tới 72% tổ chức đã triển khai ứng dụng AI ở một mức độ nào đó​. Sự phổ biến của AI đặt ra câu hỏi: liệu AI có thể thay thế con người trong các vai trò IT hay không? Thực tế cho thấy AI mang lại cả cơ hội lẫn thách thức – nó có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ, giúp tăng hiệu suất, nhưng khó có thể hoàn toàn thay thế được con người trong những công việc đòi hỏi sáng tạo và phán đoán. Dưới đây là phân tích chi tiết về những công việc IT dễ bị AI thay thế nhất, những công việc ít bị ảnh hưởng (hoặc được hỗ trợ tích cực bởi AI), các lợi ích và thách thức AI mang đến cho ngành, xu hướng tương lai, và cách con người nên thích nghi để tận dụng AI một cách hiệu quả.

Những công việc IT dễ bị AI thay thế nhất

Tỷ lệ nhiệm vụ công việc chịu tác động lớn (màu cam đậm) và nhỏ (màu vàng) từ AI trong các lĩnh vực (nguồn: WEF 2023)​
Tỷ lệ nhiệm vụ công việc chịu tác động lớn (màu cam đậm) và nhỏ (màu vàng) từ AI trong các lĩnh vực (nguồn: WEF 2023)​
Lĩnh vực CNTT có đến 73% nhiệm vụ được dự báo sẽ bị AI tự động hóa hoặc thay đổi đáng kể, cao nhất trong các ngành nghề. Nhìn chung, những công việc IT mang tính lặp lại, dựa trên quy tắc cố định hoặc xử lý dữ liệu theo mẫu là dễ bị AI thay thế nhất. Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu:
Lập trình viên (Software Developer/Programmer): Nhiều tác vụ lập trình, đặc biệt ở mức độ cơ bản, đang được tự động hóa nhờ các mô hình ngôn ngữ lớn. Chẳng hạn, các công cụ như GitHub Copilot hay ChatGPT có thể sinh ra đoạn mã từ yêu cầu tự nhiên, giúp giảm đáng kể khối lượng công việc lập trình viên phải tự viết. Một ước tính cho thấy công việc lập trình có rủi ro tự động hóa lên tới ~70% (thuộc nhóm rủi ro cao)​
Trên thực tế, gần một nửa lập trình viên (44%) đã sử dụng công cụ AI hỗ trợ viết mã, và thêm 26% khác có ý định sớm sử dụng​relevant.software. Điều này cho thấy các tác vụ lập trình thông thường (như viết mã lặp, tạo hàm cơ bản) có thể được AI đảm nhiệm khá tốt. Tuy nhiên, lập trình viên vẫn cần thiết cho các nhiệm vụ phức tạp hơn như thiết kế kiến trúc, hiểu rõ yêu cầu nghiệp vụ và kiểm tra/gỡ lỗi mã mà AI tạo ra.
Kiểm thử phần mềm (QA/QC): Đây là lĩnh vực khác chịu ảnh hưởng mạnh từ tự động hóa. AI có thể tự động sinh bộ kiểm thử, phát hiện lỗi và thực hiện kiểm tra lặp đi lặp lại nhanh hơn con người. Nghiên cứu của WEF cho thấy trong ngành CNTT, các nhiệm vụ như đảm bảo chất lượng phần mềm có khả năng cao sẽ được tự động hóa​
Ví dụ, AI có thể quét mã để tìm lỗ hổng hoặc lỗi logic một cách tự động. Việc kiểm thử hồi quy (regression testing) và kiểm thử hiệu năng nay có thể giao cho các công cụ AI, giảm nhu cầu về đội ngũ kiểm thử viên thủ công cho những tác vụ này. Mặc dù vậy, kiểm thử viên vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm thử trải nghiệm người dùng và các trường hợp đặc biệt – những khía cạnh đòi hỏi trực giác và sự tinh tế của con người.
Hỗ trợ kỹ thuật và helpdesk: Công việc hỗ trợ IT cấp độ 1 (IT support/helpdesk) đang nằm trong số những vị trí bị AI thay thế nhanh nhất. Các chatbot và trợ lý ảo có khả năng trả lời các câu hỏi thường gặp, hướng dẫn người dùng đặt lại mật khẩu, cài đặt phần mềm... một cách tự động 24/7. Dự báo đến năm 2027, AI sẽ tạo ra nhiều tài liệu hỗ trợ kỹ thuật hơn cả con người, góp phần giải quyết hầu hết các yêu cầu hỗ trợ thông thường​.
Thực tế này phản ánh xu hướng “hỗ trợ tự phục vụ” – người dùng có thể nhận trợ giúp từ hệ thống AI thông minh thay vì chờ kỹ thuật viên. Ví dụ, nhiều doanh nghiệp đã triển khai chatbot AI để xử lý các yêu cầu như reset mật khẩu, tra cứu hướng dẫn cấu hình máy tính, giúp giảm tải đáng kể cho đội ngũ IT support.
Thực tế này phản ánh xu hướng “hỗ trợ tự phục vụ” – người dùng có thể nhận trợ giúp từ hệ thống AI thông minh thay vì chờ kỹ thuật viên. Ví dụ, nhiều doanh nghiệp đã triển khai chatbot AI để xử lý các yêu cầu như reset mật khẩu, tra cứu hướng dẫn cấu hình máy tính, giúp giảm tải đáng kể cho đội ngũ IT support.
Tất nhiên, một số kỹ năng như sự sáng tạo trong giải quyết vấn đề và trực giác con người vẫn khó AI có thể thay thế trong lĩnh vực này​willrobotstakemyjob.com. Do đó, quản trị viên sẽ dần chuyển sang vai trò giám sát hệ thống thông minh, xử lý những tình huống phức tạp ngoài khả năng của AI.
Phân tích dữ liệu cơ bản: Nhiều vị trí phân tích dữ liệu hoặc vận hành dữ liệu ở mức đơn giản có nguy cơ bị tự động hóa. AI có thể nhanh chóng tổng hợp báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và rút ra một số insight cơ bản. Chẳng hạn, các công cụ BI thông minh tích hợp AI có thể tự động viết truy vấn cơ sở dữ liệu, tìm kiếm xu hướng trong dữ liệu mà trước đây cần chuyên viên phân tích thực hiện. Những nhiệm vụ xử lý và phân tích dữ liệu có cấu trúc lặp lại có đến 65% khả năng được tự động hóa hoàn toàn vào năm 2027​. Vì thế, các vị trí như nhập liệu, xử lý dữ liệu thủ công hầu như sẽ biến mất khi AI có thể làm nhanh hơn và ít sai sót hơn.
💡 Tóm lại, những công việc IT dễ bị AI thay thế nhất thường là các nhiệm vụ mang tính quy trình, lặp đi lặp lại, hoặc dựa nhiều vào việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn theo mẫu có sẵn. AI vượt trội con người ở tốc độ và độ chính xác cho các tác vụ dạng này – ví dụ, AI có thể quét hàng nghìn dòng log và cảnh báo sự cố trong vài giây, điều gần như không thể với sức người. Tuy nhiên, “thay thế” không đồng nghĩa với việc loại bỏ hoàn toàn vai trò con người – thường thì AI sẽ đảm nhận phần việc nhàm chán, tạo cơ hội để con người tập trung vào phần công việc cao cấp hơn.

Các công việc IT ít bị ảnh hưởng hoặc có thể phát triển cùng AI

Mặc dù AI tác động mạnh đến nhiều công việc, một số vai trò trong ngành IT vẫn ít bị ảnh hưởng hơn hoặc thậm chí hưởng lợi và phát triển mạnh nhờ AI. Đây thường là những công việc đòi hỏi tư duy sáng tạo, tương tác xã hội, hoặc chuyên môn sâu mà AI chưa thể đạt tới. Dưới đây là các nhóm công việc tương đối “an toàn” trước làn sóng AI (ít nhất trong tương lai gần), đồng thời có cơ hội phát triển cùng AI.
Chuyên gia AI, Machine Learning và Khoa học Dữ liệu: Thay vì bị AI thay thế, đây là những nghề mới nổi được tạo ra bởi chính sự phát triển của AI. Nhu cầu tuyển dụng các chuyên gia AI/ML đang bùng nổ khi ngày càng nhiều công ty ứng dụng AI. Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ, các nghề nghiệp liên quan đến AI được dự báo sẽ tăng 21% trong giai đoạn 2021–2031, tốc độ rất cao so với trung bình​
Vai trò như kỹ sư machine learning, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu lớn… đang trở nên thiết yếu để phát triển, huấn luyện và vận hành các hệ thống AI. AI không thể tự tạo ra chính mình – cần có con người thiết kế thuật toán, chọn dữ liệu huấn luyện và tinh chỉnh mô hình. Do đó, các lập trình viên và kỹ sư có kỹ năng AI không những không mất việc mà còn ngày càng được trọng dụng.
Chuyên gia an ninh mạng (Cybersecurity Expert): An ninh mạng là lĩnh vực đòi hỏi sự nhạy bén trước các mối đe dọa mới và tư duy như kẻ tấn công – những kỹ năng mà AI còn hạn chế. AI có thể hỗ trợ phát hiện malware, bất thường mạng, nhưng chiến lược bảo mật tổng thể vẫn cần con người. Trên thực tế, nhu cầu nhân lực an ninh mạng đang rất thiếu hụt: Số lượng vị trí tuyển dụng an ninh mạng trên toàn cầu đã tăng 350% (từ 1 triệu lên 3,5 triệu) trong giai đoạn 2013–2021​.
Đồng thời, Cục Thống kê Lao động Mỹ dự báo số lượng chuyên viên phân tích an ninh mạng sẽ tăng 32,7% từ 2021 đến 2031 – một tốc độ tăng trưởng cực nhanh​. Những con số này cho thấy AI không làm giảm nhu cầu nhân lực an ninh mạng, mà ngược lại còn tạo áp lực cần nhiều chuyên gia hơn để đối phó với các mối đe dọa tinh vi (trong đó tin tặc cũng bắt đầu lợi dụng AI). Con người đóng vai trò quyết định trong việc xây dựng chiến lược phòng thủ, điều tra các vụ tấn công phức tạp và ứng phó sự cố – những nhiệm vụ đòi hỏi kinh nghiệm và phán đoán mà AI khó lòng thay thế hoàn toàn.
Quản lý dự án, phân tích nghiệp vụ và các vai trò quản lý con người: Các vị trí như quản lý dự án CNTT, trưởng nhóm kỹ thuật, phân tích nghiệp vụ (business analyst) ít có nguy cơ bị AI thay thế vì chúng dựa nhiều vào kỹ năng mềm và hiểu biết tổng thể. Những công việc này đòi hỏi giao tiếp với khách hàng, lãnh đạo nhóm, ra quyết định chiến lược và quản lý sự thay đổi, tức các khía cạnh liên quan đến con người và tổ chức. AI hiện nay chưa thể có trí tuệ xã hội (social intelligence) để đàm phán, thuyết phục hoặc đồng cảm với con người. Chẳng hạn, một quản lý dự án giỏi cần hiểu tâm lý thành viên nhóm, động viên mọi người và điều chỉnh kế hoạch linh hoạt – đây là những năng lực mà ngay cả AI tiên tiến cũng chưa mô phỏng được. Do đó, các nhà quản lý CNTT được dự đoán sẽ tiếp tục đồng hành cùng AI: họ sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ quản lý (ví dụ theo dõi tiến độ tự động, phân tích rủi ro dự án), nhưng vai trò lãnh đạo và ra quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người.
Kiến trúc sư hệ thống, nhà thiết kế giải pháp: Thiết kế kiến trúc phần mềm/hệ thống đòi hỏi cái nhìn tổng thể, kinh nghiệm và sáng tạo để đưa ra giải pháp tối ưu cho những vấn đề phức tạp của doanh nghiệp. AI hiện chưa đủ khả năng hiểu biết bối cảnh kinh doanh và các ràng buộc thực tế để tự thiết kế hoàn chỉnh một hệ thống CNTT từ đầu. Vai trò kiến trúc sư giải pháp vì thế ít bị đe dọa – họ có thể tận dụng AI để phân tích lựa chọn kỹ thuật, nhưng việc cân nhắc đánh đổi (trade-off) và sáng tạo giải pháp mới vẫn cần bộ óc con người. Tương tự, UX/UI Designer (thiết kế trải nghiệm người dùng) tuy có sự hỗ trợ của các công cụ AI tạo mẫu giao diện nhanh, nhưng việc thấu hiểu tâm lý người dùng và tạo ra thiết kế sáng tạo, khác biệt vẫn là đất diễn của con người. Những tố chất như sự độc đáo (originality) trong ý tưởng là điểm mạnh khiến con người tiếp tục giữ vai trò chính trong các công việc sáng tạo​.
Những công việc đòi hỏi trí tuệ cảm xúc và tương tác xã hội: Bên cạnh quản lý, các vai trò như chuyên viên tư vấn CNTT, chuyên gia đào tạo công nghệ, hỗ trợ khách hàng cao cấp… đều yêu cầu mức độ tương tác con người – con người (human-to-human) rất cao. Khả năng thấu hiểu cảm xúc, động viên, và thích nghi linh hoạt trong giao tiếp là thế mạnh tự nhiên của con người, giúp họ khó bị thay thế bởi máy. AI có thể xử lý được phần kiến thức chuyên môn, nhưng khi khách hàng cần sự đồng cảm hoặc giải thích cặn kẽ theo cách dễ hiểu, một chuyên gia bằng xương thịt vẫn tạo dựng niềm tin tốt hơn. Do đó, các công việc kết hợp cả kỹ thuật và dịch vụ con người như chuyên gia tư vấn giải pháp CNTT, chuyên viên đào tạo sử dụng phần mềm sẽ tiếp tục phát triển song song với AI – nhờ AI hỗ trợ về thông tin nhưng vẫn cần con người để truyền đạt và kết nối.
Tóm lại, các công việc IT “an toàn” trước AI thường có điểm chung là cần tư duy sáng tạo, khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, hoặc giao tiếp xã hội – những lĩnh vực mà AI còn hạn chế. Nhiều nghiên cứu nhận định AI sẽ không “cướp” hết việc làm của lập trình viên hay chuyên gia CNTT, mà chủ yếu thay đổi cách họ làm việc. Ví dụ, CEO Microsoft Satya Nadella cũng nhấn mạnh: AI sẽ trở thành công cụ thiết yếu giúp lập trình viên làm được nhiều việc hơn, chứ không thay thế họ hoàn toàn​. Thực tế cho thấy khi AI đảm nhiệm các tác vụ tẻ nhạt, nhân lực IT có thể tập trung nâng cao chuyên môn, sáng tạo ra giá trị mới và quản lý những gì AI tạo ra, giúp công việc của họ thăng tiến lên tầm cao hơn thay vì bị triệt tiêu.
Tobe continue