Câu hỏi "nghề nào bị AI thay thế" khó trả lời vì AI thường thay đổi từng đầu việc trong một nghề chứ hiếm khi xoá bỏ cả nghề cùng lúc. Một nhân viên kế toán có thể thấy phần nhập liệu và đối chiếu được tự động hoá nhiều hơn, trong khi phần giải thích số liệu cho giám đốc, xử lý tình huống bất thường và làm việc với cơ quan thuế vẫn cần người. Nghề vẫn còn, nhưng nội dung công việc và kỹ năng cần có thay đổi.
Bài này đưa ra một cách tự đánh giá công việc của bạn, hoặc công việc bạn định chọn, bằng cách tách thành từng đầu việc rồi xem từng phần chịu ảnh hưởng ra sao. Cách này không cần dự đoán tương lai và không dựa vào các danh sách "nghề sắp biến mất" vốn thường thiếu căn cứ. Bạn sẽ có một bảng đánh giá cho chính mình và danh sách kỹ năng nên đầu tư.
Vì sao các danh sách "nghề sắp biến mất" ít giá trị với bạn
Trên mạng có nhiều danh sách nghề được cho là sẽ bị AI thay thế, thường kèm con số phần trăm nghe rất chính xác. Vấn đề là các danh sách đó gom cả một nghề thành một khối, trong khi cùng một chức danh có thể gồm những công việc rất khác nhau tuỳ công ty. Một "nhân viên chăm sóc khách hàng" chỉ trả lời câu hỏi lặp lại chịu ảnh hưởng khác hẳn một người xử lý khiếu nại phức tạp cho khách doanh nghiệp.
Các dự báo về tác động của công nghệ đến việc làm cũng có lịch sử dài với nhiều kết quả trái ngược. Mỗi làn sóng tự động hoá trước đây đều làm biến mất một số đầu việc, đồng thời tạo ra đầu việc mới mà lúc đầu khó hình dung. Không ai biết chắc làn sóng hiện tại sẽ diễn ra nhanh đến đâu ở Việt Nam, nơi chi phí lao động, tốc độ chuyển đổi số và đặc điểm từng ngành khác với các nước thường được nhắc trong báo cáo.
Vì vậy, thay vì lo lắng về một danh sách chung, cách hữu ích hơn là nhìn kỹ vào công việc cụ thể của chính bạn. Bạn biết rõ nhất mình làm gì mỗi ngày, phần nào lặp lại, phần nào cần phán đoán. Đánh giá từ bên trong như vậy cho bạn thông tin để hành động, chứ không chỉ để lo.
Bước một: tách công việc thành từng đầu việc
Đây là phần quan trọng nhất và cũng là phần ít người làm. Nếu bạn đang đi làm, dùng công việc hiện tại. Nếu đang chọn nghề, dùng mô tả từ mười tin tuyển dụng và lời kể của người trong nghề.
- Ghi lại mọi việc bạn làm trong hai tuần, mỗi việc một dòng, kèm thời gian ước lượng. Ví dụ: soạn báo cáo tuần, trả lời email khách, họp nhóm, kiểm tra số liệu, đào tạo người mới.
- Gộp các việc giống nhau thành mười đến mười lăm đầu việc chính. Tính phần trăm thời gian mỗi đầu việc chiếm trong tuần.
- Nếu muốn nhờ AI hỗ trợ gộp nhóm, xoá tên khách hàng, tên đồng nghiệp và số liệu nội bộ trước khi dán. Câu lệnh mẫu: "Đây là danh sách việc mình làm trong hai tuần. Hãy gộp thành các đầu việc chính, giữ nguyên cách gọi của mình, không thêm việc mình không ghi."
- Với mỗi đầu việc, ghi thêm: việc này cần đầu vào gì, đầu ra là gì, có quy tắc rõ ràng không, có cần nói chuyện với người khác không, sai thì hậu quả thế nào.
- Giữ bảng này lại. Nó vừa dùng cho bước đánh giá, vừa là nguyên liệu quý khi bạn viết CV hay chuẩn bị phỏng vấn sau này.
Bước hai: đánh giá từng đầu việc theo bốn câu hỏi
Với mỗi đầu việc, trả lời bốn câu hỏi dưới đây. Không cần chấm điểm chính xác; mục tiêu là phân nhóm để thấy phần nào đang dịch chuyển.
| Câu hỏi | Nếu câu trả lời là có | Ví dụ giả định |
|---|---|---|
| Việc có lặp lại theo mẫu và quy tắc rõ ràng không? | Dễ được công cụ hỗ trợ hoặc tự động hoá | Nhập dữ liệu từ hoá đơn vào phần mềm, trả lời câu hỏi thường gặp |
| Đầu vào và đầu ra chủ yếu là chữ, số, hình ảnh số không? | AI tạo sinh có thể làm bản nháp | Soạn thư trả lời, tóm tắt tài liệu, viết mô tả sản phẩm |
| Việc có cần phán đoán trong tình huống mơ hồ và chịu trách nhiệm không? | Vẫn cần người quyết định, AI chỉ hỗ trợ | Quyết định hoàn tiền cho khách khó, duyệt hồ sơ có điểm bất thường |
| Việc có cần hiện diện, tiếp xúc, thao tác bằng tay hay xây dựng lòng tin không? | Ít chịu ảnh hưởng trực tiếp | Sửa chữa thiết bị tại chỗ, chăm sóc người bệnh, đàm phán với đối tác lâu năm |
Sau khi phân nhóm, bạn sẽ thấy công việc của mình thường là hỗn hợp. Một số đầu việc thuộc nhóm dễ tự động hoá, một số thuộc nhóm cần người. Điều đáng chú ý là tỷ lệ thời gian: nếu phần lớn thời gian của bạn dành cho nhóm lặp lại theo mẫu, công việc của bạn có khả năng thay đổi nhiều hơn.
Đánh giá này là ước lượng của riêng bạn, không phải dự báo. Tốc độ thay đổi thực tế còn phụ thuộc vào công ty bạn có đầu tư công cụ không, khách hàng có chấp nhận không, và các yêu cầu pháp lý của ngành.
Bước ba: chuyển kết quả thành hành động
Với đầu việc dễ tự động hoá: học dùng công cụ. Thay vì lo bị thay thế, hãy trở thành người dùng công cụ giỏi nhất trong nhóm. Người biết dùng AI để làm nhanh phần lặp lại sẽ có thêm thời gian cho phần cần phán đoán, và thường được giao việc có giá trị cao hơn.
Với đầu việc cần phán đoán: đào sâu chuyên môn. Đây là phần giá trị của bạn tăng lên khi phần lặp lại được tự động hoá. Hiểu sâu về ngành, về khách hàng, về quy định giúp bạn đưa ra quyết định mà công cụ không làm được.
Với đầu việc cần con người: rèn kỹ năng giao tiếp. Giải thích, thuyết phục, lắng nghe, xử lý xung đột, xây dựng lòng tin. Những kỹ năng này khó tự động hoá và ngày càng được nhà tuyển dụng nhắc đến nhiều trong tin tuyển dụng.
Tìm đầu việc mới đang xuất hiện. Hỏi trong nghề của bạn: có việc gì mới mà vài năm trước chưa có? Kiểm tra kết quả của AI, thiết kế quy trình kết hợp người và công cụ, đào tạo đồng nghiệp dùng công cụ mới là những ví dụ. Người đi đầu trong các đầu việc mới thường có lợi thế.
Đặt kế hoạch học cụ thể. Chọn một đến hai kỹ năng từ phân tích trên, đặt mục tiêu ba tháng. Ví dụ: dùng thành thạo một công cụ AI cho phần soạn thảo trong công việc, hoặc hoàn thành một khoá học chuyên sâu về một mảng chuyên môn.
Dùng phân tích này khi đang chọn nghề
Nếu bạn là sinh viên hoặc đang cân nhắc nghề mới, cách tách đầu việc giúp bạn chọn có căn cứ hơn, thay vì tránh né hoặc chạy theo nghề nào đó vì tin đồn.
- Đừng loại một nghề chỉ vì nghe nói AI sẽ thay thế. Hãy xem các đầu việc của nghề đó có phần nào cần con người, và phần đó có hợp với bạn không.
- Đừng chọn một nghề chỉ vì nghe nói AI không thể thay thế. Mọi nghề đều thay đổi; quan trọng là bạn có sẵn sàng học liên tục không.
- Chú ý những nghề mà công việc đòi hỏi kết hợp nhiều loại năng lực: hiểu chuyên môn, làm việc với người, dùng công cụ. Sự kết hợp đó thường khó tự động hoá toàn bộ.
- Hỏi người trong nghề họ đang dùng công cụ AI thế nào, phần việc nào đã thay đổi trong vài năm gần đây. Câu trả lời của họ đáng tin hơn mọi dự báo.
- Nhìn vào tin tuyển dụng gần đây xem có yêu cầu mới nào về công cụ hoặc kỹ năng liên quan đến AI xuất hiện không.
- Coi khả năng học nhanh và thích nghi là kỹ năng quan trọng bất kể bạn chọn nghề nào.
Bạn có thể nhờ AI phân tích các đầu việc của một nghề theo khung bốn câu hỏi ở trên, nhưng hãy yêu cầu nó ghi rõ phần nào là phỏng đoán. Câu lệnh mẫu: "Phân tích các đầu việc chính của nghề điều phối logistics ở một công ty vận tải vừa ở Việt Nam theo bốn câu hỏi: lặp lại theo quy tắc, đầu vào đầu ra là dữ liệu số, cần phán đoán và chịu trách nhiệm, cần hiện diện và lòng tin. Không đưa ra tỷ lệ phần trăm bị thay thế."
Giữ bình tĩnh mà không chủ quan
Hai phản ứng thường gặp khi nghe về AI và việc làm là hoảng sợ và phớt lờ. Cả hai đều không giúp gì. Hoảng sợ khiến người ta bỏ ngang một nghề đang ổn để chạy theo thứ khác mà chưa tìm hiểu kỹ. Phớt lờ khiến người ta không chuẩn bị gì cho đến khi công việc đã thay đổi trước mắt.
Một thái độ cân bằng hơn là coi việc đánh giá này như một buổi kiểm tra sức khoẻ định kỳ cho nghề nghiệp của bạn. Mỗi năm một lần, cập nhật bảng đầu việc, xem phần nào đã thay đổi, công cụ nào mới xuất hiện trong nghề, kỹ năng nào bạn cần bổ sung. Việc này mất vài giờ nhưng giúp bạn chủ động thay vì bị động.
Cũng cần nhớ rằng nhiều thay đổi trong công việc không đến từ AI mà từ tình hình kinh doanh, chính sách, cách tổ chức của công ty. Kỹ năng giúp bạn đứng vững trước mọi loại thay đổi về cơ bản giống nhau: chuyên môn vững, khả năng học điều mới, mạng lưới quan hệ nghề nghiệp, và một khoản dự phòng tài chính đủ để bạn có thời gian chuyển hướng khi cần.
Câu hỏi thường gặp
Có nên đổi nghề ngay vì sợ AI thay thế không?
Không nên quyết định vội dựa trên nỗi sợ. Hãy tách công việc thành từng đầu việc để xem phần nào thật sự chịu ảnh hưởng. Nhiều trường hợp, học dùng công cụ và đào sâu phần cần phán đoán sẽ giúp bạn mạnh hơn trong chính nghề hiện tại, thay vì bắt đầu lại từ đầu ở nghề khác.
AI có tự đánh giá được nghề của mình bị ảnh hưởng thế nào không?
AI có thể phân tích theo khung bạn đưa ra và gợi ý đầu việc nào dễ tự động hoá. Nhưng nó không biết công ty bạn làm việc thế nào và thường thiếu thông tin về thị trường Việt Nam. Hãy dùng phân tích của AI như một góc nhìn để bạn tự đánh giá, không phải kết luận.
Những kỹ năng nào ít bị ảnh hưởng bởi AI?
Các kỹ năng như phán đoán trong tình huống mơ hồ, chịu trách nhiệm về quyết định, giao tiếp và xây dựng lòng tin, thao tác thực tế tại hiện trường thường khó tự động hoá hơn. Tuy nhiên, công nghệ thay đổi nhanh nên không nên coi đây là bảo đảm, mà là hướng đầu tư hợp lý.
Sinh viên có nên tránh các ngành được cho là dễ bị AI thay thế không?
Không nên tránh chỉ vì nghe nói. Hãy tìm hiểu các vị trí cụ thể trong ngành, phần nào cần con người, và bạn có hợp với phần đó không. Một ngành có nhiều đầu việc thay đổi vẫn có thể có cơ hội tốt cho người biết dùng công cụ và có chuyên môn sâu.
Công ty mình chưa dùng AI thì có cần lo không?
Chưa dùng không có nghĩa là sẽ không dùng, và kỹ năng của bạn cũng cần cạnh tranh được khi bạn chuyển sang nơi khác. Tự học dùng công cụ cho các việc không liên quan dữ liệu nội bộ là cách chuẩn bị an toàn. Nhớ tuân thủ quy định của công ty về việc đưa thông tin vào công cụ bên ngoài.
Bao lâu nên đánh giá lại công việc của mình một lần?
Mỗi năm một lần là hợp lý với phần lớn người đi làm. Nếu ngành của bạn đang thay đổi nhanh, có thể sáu tháng một lần. Mỗi lần đánh giá, cập nhật bảng đầu việc, ghi lại công cụ mới trong nghề và điều chỉnh kế hoạch học tập cho giai đoạn tiếp theo.