[Phần cuối] Nhóm Kỹ Năng Sẽ Giảm Giá Trị Trong Thời Đại A.I
Những kỹ năng sẽ giảm giá trị trong thời gian tới và vài gợi ý chiến lược cho sự nghiệp của bạn.
Có nhiều kỹ năng có sẽ giảm giá trị khi A.I thông minh hơn. Rất khó để dự đoán khi nào chúng thay thế hoàn toàn người lao động. Dù vậy, có vài kỹ năng chắc chắn sẽ mất đi phần lớn giá trị, chỉ là vấn đề sơm hay muộn.
Lưu ý, một kỹ năng mất giá trị không đồng nghĩa với việc công việc đó sẽ mất đi. Một kỹ năng có thể mất giá trị theo nhiều cách:
- Dễ thay thế: Kỹ năng A.I đang hoặc sẽ làm được với chất lượng tương đương con người.
- Ai cũng có thể học được kỹ năng đó: Đây là những thứ rất dễ học (với A.I). Tin học văn phòng 15 năm trước từng là một ưu điểm ''khủng" trong CV của bạn. Tưởng tượng chuyện đó xảy ra với "Phân tích dữ liệu" mà xem. Khi một kỹ năng không còn là lợi thế cạnh tranh, cơ hội tăng lương cũng mất đi.
- Nhiều cung, ít cầu: A.I cho phép số ít người xử lý lượng công việc vốn giành cho nhiều người. Điều này không hẳn làm giảm lương. Tuy nhiên, nó khiến nhiều sinh viên ra trường (thậm chí cả nhân viên) thất nghiệp và chuyển sang các công việc không liên quan.
- Đứng ngoài xu hướng: Điều này chỉ đơn giản là các mô hình kinh doanh hiện đại không còn ưa chuộng các kỹ năng ấy. Chẳng hạn như các kỹ năng thủ công liên quan tới giấy tờ.
1. Công việc tri thức văn phòng: viết lách, hành chính, phân tích, tư vấn
Hầu hết các nghiên cứu về công việc dễ bị ảnh hưởng bởi làn sóng AI hiện tại đều đồng ý rằng tác động lớn nhất sẽ là các công việc văn phòng ở phân vị thu nhập 70–90 (khoảng 100–200 ngàn USD ở Mỹ).
AI đã khá hữu ích cho các nhiệm vụ này. Chúng truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu lớn. Trong tương lai, việc thu thập thêm dữ liệu sẽ dễ dàng hơn, và nhiều nhiệm vụ đủ ngắn gọn và rõ ràng để áp dụng học tăng cường. Cụ thể, các kỹ năng này có thể bao gồm:
- Nhiều trường hợp viết lách và chỉnh sửa văn bản
- Thực hiện phân tích đơn giản, như công việc của nhà phân tích tài chính, thư ký pháp lý, công chức, hoặc nhân viên đo thị lực
- Truy xuất thông tin đã được thiết lập, như trong chẩn đoán y tế
- Hành chính
- Dịch thuật
Trong mỗi tổ chức, nhiều công việc này có thể được thay thế bằng một số lượng nhỏ người giám sát nhiều tác nhân AI (hoặc con người được hỗ trợ bởi AI), khiến tổ chức trở nên "nặng đầu" hơn.
1.1. Giai đoạn tự động hóa công việc văn phòng
- Giai đoạn 1: Có khả năng các công việc văn phòng cấp cơ bản sẽ bị tự động hóa trước. Các tổ chức sẽ trở nên nặng đầu hơn, với một lớp nhân sự quản lý có vai trò giám sát nhiều AI.
- Giai đoạn 2: Một số lượng nhỏ người giờ đây có thể trở nên năng suất hơn bao giờ hết. Điều này đồng nghĩa với việc các tổ chức tăng, đánh chiếm nhiều thị trường ngách. Do đó, tổng việc làm có thể không giảm.
1.2. Tác vụ mới, công việc cũ
Nội hàm công việc có thể đổi trọng tâm sang các khoảng trống của AI, như:
- Thảo luận với khách hàng về lời khuyên do AI tạo ra
- Kiểm tra kết quả đầu ra do AI tạo
- Đầu tư nhiều hơn vào đào tạo cho một lực lượng lao động nhỏ hơn nhưng năng suất cao hơn
- Đưa ra hướng dẫn cho hệ thống AI
Nếu có nhiều khoảng trống, việc làm có thể không thay đổi nhiều. Hơn nữa, mỗi lao động sẽ có năng suất tương đương nhiều người trong quá khứ, điều này có thể làm tăng thêm nhu cầu.
Nhiều tổ chức cũng sẽ chậm áp dụng công cụ AI, vì vậy các công việc này sẽ tồn tại lâu hơn.
1.3. Dự đoán tổng thể
Điều này khiến việc dự đoán tác động tổng thể đến việc làm trong các nghề văn phòng trở nên khó khăn. Dưới đây là một số suy đoán về triển vọng trung hạn cho một số ngành nghề:
- Y tế: Tôi dự đoán nhân viên sẽ dành ít thời gian hơn cho chẩn đoán, hành chính và giám sát, nhưng nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ vật lý (như thực hiện điều trị). Lương có thể ổn định nhưng tăng trưởng chậm hơn.
- Quản lý đầu tư: Xu hướng dài hạn sẽ tiếp tục hướng tới sử dụng nhiều hệ thống định lượng hơn, được giám sát bởi một số lượng nhỏ nhân viên được trả lương cao hơn.
- Tư vấn chiến lược: Các công ty tư vấn có thể ở vị trí tốt để tư vấn về cách áp dụng AI và gần đây đã phát triển nhanh. Nhu cầu tư vấn về AI có thể bù đắp cho việc tự động hóa các công việc hiện do nhân viên cấp dưới thực hiện. Họ cũng có thể vẫn tuyển nhân viên cấp dưới để đào tạo cho các vai trò cao cấp.
- Dịch vụ chuyên nghiệp: Triển vọng cho các dịch vụ chuyên nghiệp (như kế toán) tương tự tư vấn chiến lược, nhưng có phần tệ hơn, vì chúng ít làm các công việc chiến lược mới mẻ mà AI khó thực hiện. Ví dụ, kế toán thông thường sẽ ngày càng được tự động hóa, để lại một số lượng (có thể) nhỏ kế toán viên tập trung vào các trường hợp phức tạp.
- Luật: Lĩnh vực này có thể trở nên nặng đầu hơn. Các luật sư cấp cao sẽ sử dụng AI để hỗ trợ nghiên cứu nhưng sẽ xem xét các quyết định quan trọng và thảo luận với khách hàng. Công việc pháp lý và nghiên cứu thông thường sẽ được tự động hóa nhiều hơn.
- Chính phủ: Nhu cầu cho các vị trí công chức (làm các nhiệm vụ báo cáo nghiên cứu, tư vấn và hành chính) có thể thu hẹp, nhường chỗ cho một lớp nhân viên cấp cao hơn hoặc các vị trí chính trị sử dụng AI.
2. Lập trình, toán học, khoa học dữ liệu và STEM ứng dụng
Năm năm trước, khối ngành này ở trong thời hoàng kim. Tuy nhiên, vị thế của nó không còn chắc chắn.
Lập trình là lĩnh vực mà AI hiện giỏi nhất — và cũng là nơi AI đang cải thiện nhanh nhất. Vì lập trình là công việc ảo với vòng phản hồi nhanh, nó khá phù hợp với reinforcement learning. Việc làm cho developer đã không tăng trong năm 2024, sau nhiều năm tăng trưởng. Việc giảm chi phí sản xuất có thể khiến các công ty chuyển sang các dự án ít lợi nhuận.
Với người chuyên, nhiều người cho biết các công cụ AI đã giúp học lập trình nhanh hơn nhiều - điều thu hẹp khoảng cách ở cấp độ mid và junior.
Với người không chuyên, học lập trình 1, 2 tháng có thể có lợi, và việc học trong nhiều năm có thể ít giá trị hơn trước. Bạn sẽ rất nhanh đạt được mức cơ bản, tức là đủ để bổ sung cho kỹ năng chính của mình như khởi nghiệp hoặc thiết kế.
Hãy xem xét điều gì sẽ xảy ra trong 5 năm tới. Trong thời gian này, có khả năng AI sẽ vượt xa con người trong lập trình, kể cả với các dự án dài và phức tạp.
Nếu điều đó xảy ra, các nhà phát triển phần mềm có thể chuyển sang các vai trò quản lý hệ thống AI. Họ sẽ áp dụng cả kiến thức lập trình, kết hợp với các kỹ năng quản lý dự án và con người. Nhưng một số người có thể gặp khó khăn trong việc chuyển đổi.
Tình hình cho các nhà khoa học dữ liệu cũng tương tự - dù việc làm trong lĩnh vực này vẫn đang tăng. Nếu bạn đang cân nhắc tham gia lĩnh vực này, hãy tập trung vào việc nhanh chóng nắm bắt khái niệm về phân tích dữ liệu, thay vì chỉ học cách thực hiện các phân tích cơ bản.
Chúng ta cũng có thể đưa ra nhận xét tương tự về các kỹ năng toán học và STEM ứng dụng, đặc biệt là những kỹ năng liên quan đến việc áp dụng kiến thức có sẵn. A.I đã ở trình độ tiến sĩ trong việc trả lời các câu hỏi khoa học hoặc toán học.
3. Sáng tạo hình ảnh
AI đã giỏi trong việc tạo ra hình ảnh, và sắp đạt đến video chân thực. Tuy nhiên, nó vẫn gặp khó khăn trong việc duy trì tính nhất quán và tuân theo các hướng dẫn hình ảnh chi tiết. Dù vậy, vấn đề này có thể được khắc phục trong vài năm tới A.I.
Như đã đề cập, năm 2024 đã chứng kiến các đợt sa thải lớn đối với các nghệ sĩ hiệu ứng và nhà làm phim hoạt hình, trong khi việc làm cho nhà thiết kế đồ họa không tăng.
Mặt khác, một số nhà sáng tạo sẽ có thể sử dụng công cụ AI để sản xuất nhiều hơn đáng kể so với trước đây.
4 Các công việc thủ công dễ dự đoán
Sau nhiều năm dự đoán, taxi tự lái cuối cùng cũng có thật và đang phát triển cực kỳ nhanh. Khó biết quá trình này sẽ mất bao lâu để áp dụng ở tất cả các thành phố lớn, nhưng không ngạc nhiên nếu chúng ta thấy một làn sóng sa thải lớn đối với tài xế trong 5 năm tới.
Nói chung, robot sẽ dễ thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường dễ dự đoán, đơn giản, và ít rủi ro. Ví dụ, robot đã làm nhiều công việc kho bãi. Điều này chưa làm giảm việc làm cho công nhân kho (có thể do nhu cầu về kho tăng nhanh hơn với mua sắm trực tuyến), nhưng vài thế hệ robot tiếp theo có thể đạt đến điểm bùng phát.
5. Vài gợi ý về chiến lược sự nghiệp
5.1. Tìm cách “vượt cấp” khỏi các công việc văn phòng đầu vào
Khi AI làm tăng giá trị của các kỹ năng lãnh đạo, nó đồng thời làm giảm giá trị của các công việc đầu vào – vốn là hướng truyền thống để trở thành nhà lãnh đạo.
Vậy nếu bạn là sinh viên mới tốt nghiệp và đang nhắm đến các công việc văn phòng khởi điểm, nên làm gì?
Lý tưởng nhất là tìm vai trò cho bạn học kỹ năng lãnh đạo ngay từ đầu - ví dụ: làm việc gần một người cố vấn giỏi.
Nếu không, bạn vẫn có thể:
- Học cách triển khai AI và kỹ năng hiệu suất cá nhân trong bất kỳ công việc nào – đây là 2 kỹ năng giá trị cao và có thể luyện được ngay.
- Tập luyện kỹ năng lãnh đạo ở quy mô nhỏ, chẳng hạn: quản lý một cộng tác viên, hỗ trợ khởi động sản phẩm mới, chủ động tổ chức nhóm.
- Nếu không có cơ hội trong công việc chính, bạn có thể bắt đầu dự án phụ hoặc sở thích nghiêm túc, ví dụ: điều hành một nhóm cộng đồng, viết blog, hoặc khởi sự một doanh nghiệp nhỏ. Những hoạt động này giúp rèn kỹ năng lãnh đạo – và với sự hỗ trợ của AI, bạn có thể làm nhiều hơn với ít nguồn lực hơn.
- Về công việc toàn thời gian, những vị trí tại công ty nhỏ nhưng đang phát triển sẽ hấp dẫn hơn, vì bạn được làm nhiều việc, học nhanh hơn.
- Ngược lại, ở các công ty lớn, công việc đầu vào thường bị chuyên môn hóa và lặp lại – tức là bạn sẽ chậm trưởng thành hơn.
- Nếu có thể, hãy làm việc tại một startup công nghệ đang áp dụng AI để giải quyết vấn đề thực. Tại đây, bạn có thể học cách triển khai AI, khởi nghiệp, và thực sự tạo ra giá trị – tất cả cùng lúc.
Còn nếu bạn không thể “vượt cấp” con đường công việc văn phòng, bạn có thể chuyển hướng sang các lĩnh vực mà kỹ năng thực hành, hiện diện thể chất và xã hội là yếu tố chính (ví dụ: hòa giải viên, tổ chức sự kiện, du lịch cao cấp...).
5.2 Thận trọng với các chương trình đào tạo dài hạn như tiến sĩ hay ngành y
Tự động hóa AI đang diễn ra nhanh hơn nhiều so với các làn sóng công nghệ trước, có thể còn tăng tốc nữa và khó dự đoán. Tính khó dự đoán làm cho các chương trình đào tạo dài hạn kém hấp dẫn hơn.
(Tất nhiên điều này không có nghĩa là bạn nên tránh các chương trình giáo dục bài bản)
Đôi khi học lên cao học hay chuyên sâu vẫn rất đáng vì:
(i) giá trị của chuyên môn thật sự đang tăng lên
(ii) bạn vẫn có thể làm việc hữu ích trong lúc học
(iii) nếu bạn tin rằng AI sẽ tiến triển chậm hơn dự đoán
(iv) bạn chưa có lựa chọn tốt hơn
Nhưng dù sao, hãy cân nhắc kỹ hơn về những lựa chọn thay thế.
Vậy còn học đại học thì sao?
Nhìn chung, vẫn nên học đại học vì nó cải thiện rõ rệt khả năng được tuyển dụng. Dù vậy, nếu trường học cấm dùng A.I thì cũng hơi gay cho bạn.
Dù sao thì, không nên bỏ học trừ khi bạn đã có một công việc trả lương thật sự. Đồng thời bạn có thể tăng tốc kiếm việc:
(i) cố gắng tham gia các dự án hè để nhanh có offer
(ii) hoặc rút ngắn lộ trình học để ra trường sớm hơn
5.3 Làm bản thân chống chịu tốt hơn với thay đổi
Cách tốt nhất để ứng phó với sự thay đổi nhanh và khó lường là: Rèn kỹ năng hiệu suất cá nhân (vốn vẫn luôn quan trọng)
Sắp xếp cuộc sống linh hoạt và bền vững hơn, ví dụ:
- Không quá ràng buộc vào một quốc gia cụ thể
- Sống tại thành phố lớn có nhiều cơ hội
- Tiết kiệm nhiều hơn bình thường
- Đầu tư vào sức khỏe tinh thần và hệ hỗ trợ xã hội
5.4 Hãy cưỡi trên làn sóng
Mục tiêu không phải là tìm một công việc “chống tự động hóa mãi mãi”, mà là luôn đi trước nó 1–2 bước.
Điều này nghĩa là:
- Luôn cập nhật khả năng mới nhất của AI
- Tìm và theo dõi những người có cái nhìn sâu sắc. Điều này thậm chí còn quan trọng hơn trong bối cảnh thừa mứa thông tin hiện tia.
- Liên tục điều chỉnh để hướng tới nơi có “nút thắt” (bottleneck) lớn nhất
Vậy thôi.
Kết
Thị trường lao động đang trở nên khó đoán hơn bao giờ hết. Nếu công việc của bạn bị ảnh hưởng bởi làn sóng A.I, tôi hy vọng bài viết này (cũng như các bài viết khác của tôi) sẽ giúp ích. Chúc may mắn.
Đây là phần cuối trong Series 04 phần về dự đoán thị trường làm việc & gợi ý chiến lược sự nghiệp trong thời đại A.I. Bạn có thể xem thêm:
Thường Ngủ Quên
@sskkiidd4
Quan điểm - Tranh luận
/quan-diem-tranh-luan
Bài viết nổi bật khác
- Hot nhất
- Mới nhất