AI có lấy mất việc làm của bạn? Nhìn thẳng vào từng nghề

Một buổi chiều ở quán cà phê, hãy hình dung ba người bạn (nhân vật minh hoạ) ngồi cùng bàn. Tuấn làm phiên dịch tự do, kể rằng mấy tháng nay khách gửi ít tài liệu hơn, có khách còn gửi bản dịch máy nhờ “sửa lại cho mượt” với giá bằng một nửa. Hương làm kế toán, nói công ty mới cài phần mềm đọc hoá đơn tự động, việc nhập liệu giảm hẳn. Còn Nam, thợ điện lạnh, cười: “Chưa thấy con AI nào trèo lên mái nhà thay cục nóng điều hoà cả.”

Ba câu chuyện, ba cảm giác khác nhau. Câu hỏi “AI có lấy mất việc làm không” vì thế khó trả lời chung một câu. Nó phụ thuộc vào việc bạn làm hằng ngày gồm những đầu việc gì, chứ không chỉ cái tên nghề in trên danh thiếp.

Nghĩ theo đầu việc, đừng nghĩ theo tên nghề

Hầu như không có nghề nào chỉ gồm một việc. Một nhân viên văn phòng trong một ngày có thể soạn email, tổng hợp số liệu, họp với khách, giải quyết một khiếu nại, đào tạo người mới. AI hiện nay làm khá tốt một số việc trong đó, như viết nháp email, tóm tắt cuộc họp, sắp xếp bảng tính. Nhưng nó kém ở những việc cần đọc thái độ một vị khách đang bực, cần cân nhắc quan hệ trong công ty, hay cần chịu trách nhiệm về quyết định.

Vì vậy, cách nhìn thực tế hơn là chia công việc của bạn thành từng đầu việc và tự hỏi ba câu. Việc này có lặp đi lặp lại theo khuôn không? Kết quả có dễ kiểm tra đúng sai không? Việc này có cần tiếp xúc trực tiếp, tay chân, hay lòng tin của người khác không? Đầu việc càng lặp lại, càng dễ kiểm tra, càng ít cần con người hiện diện, thì càng dễ được máy làm thay.

Điều này giải thích vì sao các nghiên cứu về ảnh hưởng của AI thường cho kết quả “phần lớn nghề sẽ bị ảnh hưởng một phần, ít nghề bị thay hoàn toàn”. Bị ảnh hưởng không có nghĩa là mất việc. Nó có nghĩa là công việc sẽ đổi hình dạng.

Những nghề đang thay đổi rõ nhất

Nhóm chịu tác động sớm là những nghề làm việc với chữ và số theo khuôn. Dịch thuật tài liệu thông thường, viết nội dung quảng cáo đại trà, nhập liệu, trả lời khách hàng qua tin nhắn theo kịch bản, soạn báo cáo định kỳ. Ở những việc này, một người dùng AI giỏi có thể làm được khối lượng của vài người trước đây. Hệ quả là doanh nghiệp có thể tuyển ít người hơn, hoặc trả giá thấp hơn cho phần việc mà máy làm được.

Nhưng ngay trong nhóm này, phần việc khó vẫn cần người. Dịch hợp đồng, hồ sơ y tế, văn bản pháp lý, nơi một chữ sai có thể dẫn đến kiện tụng, vẫn cần phiên dịch có chuyên môn ký tên chịu trách nhiệm. Viết nội dung cho một thương hiệu có giọng riêng vẫn cần người hiểu thương hiệu. Người như Tuấn có lẽ sẽ phải chuyển từ dịch từng câu sang hiệu đính, kiểm định và chuyên sâu vào một lĩnh vực.

Lập trình viên cũng là một nhóm thay đổi nhanh. AI viết được nhiều đoạn mã thông thường, nên người mới vào nghề chỉ biết viết mã theo mẫu sẽ khó cạnh tranh hơn. Ngược lại, người hiểu hệ thống, biết đặt bài toán, biết kiểm tra mã AI viết có an toàn không thì càng được việc.

Những nghề AI khó chạm tới

Nam nói đúng một phần. Những nghề cần tay chân khéo léo trong môi trường lộn xộn, như thợ điện, thợ sửa xe, thợ xây, thợ cắt tóc, điều dưỡng, đầu bếp, là nơi AI tạo ra ít thay đổi nhất trong ngắn hạn. Robot trong nhà máy thì đã có từ lâu, nhưng robot trèo lên mái tôn giữa trưa nắng, mở một cục máy lạnh cũ lắp từ mười năm trước, thì còn rất xa.

Những nghề dựa vào quan hệ và lòng tin cũng vậy: giáo viên mầm non, nhân viên công tác xã hội, người bán hàng có khách quen, bác sĩ gia đình. AI có thể giúp họ làm giấy tờ nhanh hơn, tra cứu nhanh hơn, nhưng phần cốt lõi là con người tin con người.

Thêm vào đó, nhiều nghề cần ra quyết định và chịu trách nhiệm pháp lý, như kiểm toán viên ký báo cáo, kỹ sư ký bản vẽ, luật sư đứng tên trước toà. Máy có thể chuẩn bị hồ sơ, nhưng xã hội chưa sẵn sàng để máy ký tên.

Người trẻ mới ra trường chịu sức ép lớn

Một mối lo ít được nói tới: AI thường làm tốt nhất đúng những việc mà trước đây người mới vào nghề được giao để học. Thực tập sinh kế toán trước kia học nghề qua nhập chứng từ, nhân viên pháp chế mới học qua soạn văn bản mẫu, lập trình viên mới học qua sửa lỗi nhỏ. Nếu máy làm hết phần đó, doanh nghiệp có thể ngại tuyển người mới, và người mới mất chỗ để học.

Đây là chuyện còn đang diễn ra, chưa ai biết chắc nó sẽ đi tới đâu. Nhưng nếu bạn là sinh viên, điều nên làm là đừng chỉ học thuộc kiến thức, mà tích luỹ những thứ máy khó làm: kinh nghiệm thực tế qua dự án, khả năng trình bày và thuyết phục, hiểu biết sâu về một lĩnh vực cụ thể, và tất nhiên, biết dùng AI để làm nhanh hơn người không biết dùng.

Nhiều khả năng bạn sẽ không bị AI thay thế, mà bị thay bởi một người làm cùng nghề biết dùng AI tốt hơn bạn.

Tự kiểm tra công việc của mình

Thử làm bài tập nhỏ này trong mười lăm phút. Lấy một tờ giấy, liệt kê khoảng mười việc bạn làm trong một tuần điển hình. Cạnh mỗi việc, ghi nó chiếm bao nhiêu thời gian, và đánh dấu xem AI hiện nay có thể làm giúp phần nào không. Nếu chưa chắc, hãy thử luôn: đưa một việc thật cho chatbot làm, với dữ liệu đã xoá thông tin nhạy cảm, và xem kết quả.

Bạn sẽ thấy ba nhóm. Nhóm máy làm gần như tốt bằng bạn: hãy học cách giao cho máy và dành thời gian tiết kiệm được cho việc khác. Nhóm máy làm được một nửa: đây là nơi bạn có thể làm nhanh gấp đôi nếu biết kết hợp. Nhóm máy gần như không làm được: đây là giá trị cốt lõi của bạn, hãy đầu tư để giỏi hơn nữa.

Nếu phần lớn thời gian của bạn nằm ở nhóm đầu, đó là tín hiệu nên học thêm kỹ năng sớm, khi còn chủ động, chứ không đợi đến lúc công ty cắt giảm.

Học gì để không bị bỏ lại

Không cần ai cũng đi học lập trình. Kỹ năng hữu ích nhất cho đa số người là biết dùng công cụ AI trong chính nghề của mình: kế toán biết nhờ AI kiểm tra công thức Excel, giáo viên biết nhờ AI soạn đề ôn tập rồi tự kiểm tra lại, người bán hàng biết nhờ AI viết mô tả sản phẩm. Kèm theo đó là khả năng đánh giá: biết khi nào kết quả của máy sai.

Những kỹ năng “mềm” mà ai cũng nghe nói đến, như giao tiếp, giải quyết mâu thuẫn, làm việc nhóm, lại càng có giá khi máy lo phần cứng. Và ngoại ngữ, đặc biệt tiếng Anh, vẫn mở ra nhiều cơ hội, dù có máy dịch, vì hiểu trực tiếp vẫn nhanh và chính xác hơn qua trung gian.

Quay lại bàn cà phê. Tuấn có lẽ sẽ học thêm về dịch thuật y khoa. Hương sẽ dành thời gian thôi nhập liệu để phân tích chi phí cho sếp. Nam thì vẫn trèo mái nhà, nhưng biết đâu sẽ dùng AI để viết báo giá cho khách nhanh hơn. Còn bạn, danh sách mười việc của bạn trông thế nào?