Kỷ nguyên AI: Những công việc 'lộn xộn' lại có tương lai nhất?

Một nghiên cứu và cuốn sách mới của các học giả Đại học Hong Kong (Trung Quốc) cho rằng tương lai thuộc về những "Messy Jobs" – những công việc "lộn xộn" nhưng đòi hỏi con người phải liên tục kết hợp tư duy, giao tiếp, phán đoán và sáng tạo. Đây có thể là chìa khóa để hiểu thị trường lao động trong kỷ nguyên AI.

Những con số mới nhất từ Trung Quốc đang cho thấy một xu hướng rõ ràng: AI không còn là kỹ năng dành riêng cho ngành công nghệ, mà đang trở thành năng lực cơ bản của người lao động.

Theo nền tảng tuyển dụng Maimai, trong 5 tháng đầu năm 2026, gần 40% số vị trí tuyển dụng dành cho sinh viên mới tốt nghiệp tại Trung Quốc yêu cầu ứng viên có kỹ năng liên quan đến AI, tăng đáng kể so với khoảng 30% cùng kỳ năm trước. Tại Bắc Kinh, trung tâm công nghệ lớn nhất của Trung Quốc, tỷ lệ này lên tới 5/10 vị trí tuyển dụng. Những con số này phản ánh sự thay đổi rất nhanh của thị trường lao động khi AI được ứng dụng ngày càng sâu rộng vào hoạt động sản xuất, kinh doanh và quản trị doanh nghiệp.

Ông Lin Fan, nhà sáng lập kiêm Tổng giám đốc điều hành Maimai, nhận định AI đang tạo ra khoảng cách rõ rệt về năng suất giữa các doanh nghiệp. Theo ông, trong bối cảnh đó, cuộc cạnh tranh giành nhân lực không còn chỉ xoay quanh các chuyên gia AI mà mở rộng sang những người lao động biết khai thác và ứng dụng AI vào công việc hằng ngày. Nói cách khác, AI đang dần trở thành một "ngôn ngữ mới" của thị trường lao động.

Sự thay đổi này cũng được phản ánh qua cơ cấu tuyển dụng. Theo nền tảng Zhaopin được hãng thông tấn Tân Hoa Xã dẫn lại, nhu cầu tuyển dụng không còn tập trung chủ yếu ở các doanh nghiệp phần mềm như trước. Hơn 20% số vị trí kỹ sư AI dành cho sinh viên mới tốt nghiệp hiện đến từ lĩnh vực thiết bị công nghệ cao và sản xuất thông minh – những ngành vốn được xem là "xương sống" trong chiến lược nâng cấp công nghiệp của Trung Quốc.

Song điều đáng chú ý là bài toán đặt ra không chỉ dừng ở việc doanh nghiệp cần nhiều nhân lực AI hơn. Đằng sau những con số tuyển dụng ấy là một câu hỏi lớn hơn: AI sẽ thay đổi bản chất của công việc như thế nào?

Trong cuốn sách mới “Những công việc hỗn loạn” (Messy Jobs), các tác giả (từ trái sang) Wu Yanhui, Luis Garicano và Li Jin đề xuất một khuôn khổ mới để hiểu về các công việc trong kỷ nguyên AI: công việc nào sẽ biến mất, công việc nào sẽ thay đổi và tại sao nhiều khía cạnh có giá trị nhất của công việc con người sẽ vẫn tồn tại.

AI không lấy đi việc làm, mà đang thay đổi cách con người làm việc

Nhiều năm qua, mỗi khi AI có bước tiến mới, nỗi lo thường trực là máy móc sẽ thay thế con người trên quy mô lớn. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu Li Jin và Wu Yanhui của Đại học Hong Kong cùng giáo sư Luis Garicano của Trường Kinh tế London cho rằng cách đặt vấn đề như vậy đã trở nên lỗi thời.

Trong cuốn sách Messy Jobs (Những công việc "lộn xộn") vừa xuất bản, ba tác giả lập luận rằng AI không đơn giản thay thế toàn bộ một nghề nghiệp, mà chủ yếu thay thế những nhiệm vụ cụ thể bên trong nghề nghiệp đó. Đây là điểm khác biệt quan trọng.

Theo các tác giả, phần lớn các dự báo trước đây đều xem một nghề nghiệp như một đơn vị thống nhất. Thực tế, mỗi nghề lại bao gồm hàng chục, thậm chí hàng trăm nhiệm vụ khác nhau.

Một bác sĩ không chỉ đọc kết quả xét nghiệm hay chẩn đoán hình ảnh. Họ còn phải giải thích bệnh tình cho bệnh nhân, đưa ra quyết định điều trị dựa trên hoàn cảnh cụ thể, phối hợp với đồng nghiệp, xử lý các tình huống phát sinh và trấn an tâm lý người bệnh.

Một luật sư không chỉ nghiên cứu văn bản pháp luật. Họ còn phải thương lượng, đánh giá rủi ro, xây dựng chiến lược và thuyết phục khách hàng.

Ngay cả một nhà báo cũng không chỉ viết bài. Để có một tác phẩm báo chí hoàn chỉnh, phóng viên phải tìm kiếm đề tài, xây dựng nguồn tin, kiểm chứng thông tin, phỏng vấn nhân vật, đánh giá mức độ tin cậy của dữ liệu, xử lý các vấn đề pháp lý và đạo đức nghề nghiệp, trước khi chuyển hóa tất cả thành một câu chuyện mạch lạc, hấp dẫn.

Ở tất cả những nghề đó, AI có thể hỗ trợ hoặc thậm chí làm thay một số công đoạn. Nhưng rất khó để AI thay thế toàn bộ chuỗi công việc.

Theo Li Jin và các cộng sự, chính những nghề nghiệp đòi hỏi con người phải liên tục kết hợp nhiều kỹ năng, nhiều loại tri thức và nhiều dạng tương tác khác nhau mới là những "Messy Jobs" – những công việc có khả năng chống chịu tốt nhất trước làn sóng AI.

Vì sao "Messy Jobs" khó bị AI thay thế?

Khái niệm "Messy Jobs" có thể gây hiểu nhầm nếu dịch theo nghĩa thông thường. Từ messy ở đây không có nghĩa là lộn xộn, thiếu tổ chức hay kém chuyên nghiệp. Ngược lại, nó chỉ những công việc mà mỗi ngày làm việc đều chứa đựng nhiều biến số, đòi hỏi người lao động phải liên tục đưa ra phán đoán, thích ứng với những tình huống mới và kết hợp nhiều kỹ năng khác nhau.Đó là những nghề mà không có hai ngày làm việc hoàn toàn giống nhau.

Một bác sĩ có thể vừa phải xử lý ca cấp cứu, vừa tư vấn cho gia đình bệnh nhân, vừa phối hợp với các khoa khác để quyết định phương án điều trị.

Một hiệu trưởng không chỉ quản lý giáo viên mà còn làm việc với phụ huynh, học sinh, chính quyền địa phương và giải quyết vô số vấn đề phát sinh mỗi ngày.

Một nhà ngoại giao không chỉ nghiên cứu hồ sơ mà còn phải đàm phán, xây dựng lòng tin, đọc được tín hiệu từ đối tác và đưa ra quyết định trong những tình huống mà không có bất kỳ "đáp án chuẩn" nào.

Đó đều là những dạng công việc mà AI hiện nay rất khó thay thế hoàn toàn, bởi chúng đòi hỏi sự kết hợp giữa tri thức chuyên môn, khả năng giao tiếp, trực giác, kinh nghiệm và sự linh hoạt của con người.

Theo các tác giả, AI có thể làm rất tốt những công việc có quy trình rõ ràng, dữ liệu đầy đủ và mục tiêu xác định. Nhưng càng nhiều yếu tố bất định, càng nhiều tương tác xã hội và càng cần đến khả năng phán đoán trong bối cảnh cụ thể, vai trò của con người càng trở nên quan trọng.

Thách thức lớn nhất lại nằm ởs... người trẻ

Nếu khái niệm "Messy Jobs" giúp giải thích vì sao nhiều nghề nghiệp sẽ không biến mất dưới tác động của AI, các tác giả cũng chỉ ra một nghịch lý đáng lo ngại khác: chính những công việc này lại ngày càng khó tiếp cận đối với người mới bước chân vào thị trường lao động.

Theo Li Jin, phần lớn sinh viên mới tốt nghiệp thường bắt đầu sự nghiệp bằng những công việc mang tính lặp lại, có quy trình rõ ràng và phạm vi trách nhiệm hẹp. Đây là giai đoạn họ học hỏi, tích lũy kinh nghiệm và từng bước mở rộng năng lực trước khi đảm nhận các vị trí phức tạp hơn.

Nhưng cũng chính những công việc "đầu vào" này lại là nhóm dễ bị AI thay thế nhất.

Một nhân viên kế toán mới vào nghề trước đây dành nhiều thời gian nhập liệu, đối chiếu chứng từ và lập báo cáo định kỳ. Ngày nay, phần lớn các công việc đó có thể được phần mềm tích hợp AI xử lý trong thời gian ngắn hơn và với tỷ lệ sai sót thấp hơn.

Một lập trình viên trẻ thường bắt đầu bằng việc sửa lỗi, kiểm thử hoặc viết những đoạn mã đơn giản. Tuy nhiên, các công cụ AI tạo sinh ngày càng có khả năng tự động viết mã, phát hiện lỗi và đề xuất phương án tối ưu.

Ngay cả trong lĩnh vực báo chí, AI đã có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu, phiên âm phỏng vấn, dịch thuật, gợi ý tiêu đề hay viết những bản tin ngắn dựa trên dữ liệu có cấu trúc. Điều này đồng nghĩa với việc nhiều công việc nền tảng vốn là "bài học vỡ lòng" của người trẻ đang thay đổi nhanh chóng.

Theo các tác giả, vấn đề không nằm ở việc AI lấy mất những công việc đó, mà ở chỗ người trẻ có nguy cơ mất đi cơ hội tích lũy kinh nghiệm để phát triển lên các vị trí đòi hỏi năng lực toàn diện hơn.

Đây là điều mà Li Jin gọi là sự đứt gãy của "nấc thang nghề nghiệp".

Trước đây, người lao động đi từ những nhiệm vụ đơn giản đến những công việc phức tạp thông qua quá trình tích lũy kinh nghiệm. Nếu AI đảm nhận phần lớn các công việc đầu vào, con đường phát triển nghề nghiệp truyền thống sẽ bị rút ngắn hoặc thay đổi hoàn toàn.

Đó cũng là lý do các tác giả cho rằng câu hỏi lớn nhất hiện nay không phải là AI có thay thế con người hay không, mà là làm thế nào để thế hệ lao động mới vẫn có cơ hội học hỏi và trưởng thành trong một môi trường làm việc ngày càng tự động hóa.

Giáo dục phải thay đổi trước khi thị trường lao động thay đổi

Nhận thức được xu hướng này, Trung Quốc đã bắt đầu điều chỉnh chính sách đào tạo nguồn nhân lực.

Tháng 4/2026, Bộ Giáo dục Trung Quốc cùng nhiều cơ quan liên quan ban hành chương trình "AI+", yêu cầu tích hợp kiến thức và công cụ AI vào toàn bộ hệ thống giáo dục đại học. Mục tiêu không chỉ là đào tạo thêm kỹ sư AI mà còn giúp sinh viên ở mọi ngành nghề biết khai thác công nghệ trong công việc tương lai.

Tuy nhiên, theo Li Jin, việc bổ sung các học phần AI mới chỉ là một phần của câu chuyện. Quan trọng hơn là thay đổi cách đào tạo.

Ông cho rằng giáo dục đại học không nên chỉ tập trung vào những kỹ năng chuyên môn được định nghĩa hẹp, bởi chính các kỹ năng này có nguy cơ bị AI thay thế nhanh nhất. Thay vào đó, các trường cần giúp sinh viên hình thành năng lực giải quyết vấn đề, tư duy phản biện, giao tiếp, làm việc nhóm, thích ứng với thay đổi và xử lý những tình huống không có đáp án chuẩn. Đó chính là nền tảng của các "Messy Jobs".

Đồng quan điểm, Wu Yanhui cho rằng doanh nghiệp cũng cần thay đổi cách thiết kế công việc.

Thay vì giao cho nhân viên trẻ những nhiệm vụ đơn lẻ, lặp đi lặp lại, các doanh nghiệp nên tạo điều kiện để họ tham gia vào nhiều khâu khác nhau của quy trình làm việc, tiếp xúc với khách hàng, phối hợp với các bộ phận khác và được tham gia giải quyết các vấn đề thực tế.

Nói cách khác, thay vì "đơn giản hóa" công việc cho người mới, doanh nghiệp nên giúp họ có nhiều trải nghiệm đa dạng hơn để phát triển năng lực tổng hợp.

AI sẽ định nghĩa lại giá trị của con người

Có một điểm rất đáng chú ý trong lập luận của ba tác giả.

Họ không phủ nhận nguy cơ AI làm thay đổi thị trường lao động, nhưng cũng không đồng tình với quan điểm bi quan rằng máy móc sẽ thay thế phần lớn con người. Theo họ, điều AI làm là tái phân bổ giá trị lao động.

Những công việc chủ yếu dựa trên quy trình cố định, dữ liệu có cấu trúc và các quyết định mang tính lặp lại sẽ ngày càng được AI đảm nhận.

Trong khi đó, giá trị của con người sẽ chuyển sang những lĩnh vực mà máy móc còn nhiều hạn chế: khả năng kết nối nhiều nguồn thông tin khác nhau, thấu hiểu cảm xúc, xây dựng lòng tin, xử lý các tình huống bất ngờ, cân bằng giữa nhiều lợi ích khác nhau và đưa ra quyết định trong điều kiện thiếu dữ liệu hoặc đầy bất định.

Đó là lý do các tác giả cho rằng tương lai không thuộc về những người cạnh tranh với AI ở những việc AI làm tốt nhất, mà thuộc về những người biết sử dụng AI như một công cụ để nâng cao năng lực của chính mình.

Bài học không chỉ dành cho Trung Quốc

Dù nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh thị trường lao động Trung Quốc, những kết luận của Li Jin, Wu Yanhui và Luis Garicano có ý nghĩa rộng hơn.

Nhiều quốc gia, trong đó có Việt Nam, đang thúc đẩy chuyển đổi số, phát triển kinh tế số và ứng dụng AI trong hầu hết các lĩnh vực. Điều đó đồng nghĩa với việc cấu trúc việc làm cũng sẽ thay đổi theo hướng tương tự.

Đối với người lao động, việc thành thạo một công cụ AI có thể giúp nâng cao hiệu suất trong ngắn hạn. Nhưng về lâu dài, lợi thế cạnh tranh không nằm ở việc sử dụng thành thạo bao nhiêu phần mềm, mà ở khả năng giải quyết những vấn đề phức tạp, phối hợp với con người và thích ứng với những tình huống mà AI chưa thể xử lý trọn vẹn.

Có lẽ vì vậy, thông điệp quan trọng nhất của cuốn Messy Jobs không phải là lời cảnh báo về sự mất việc.

Đó là lời nhắc rằng trong kỷ nguyên AI, giá trị của con người sẽ không còn được đo bằng việc họ làm tốt một kỹ năng đơn lẻ, mà bằng khả năng kết nối nhiều kỹ năng, nhiều góc nhìn và nhiều trải nghiệm để tạo ra những quyết định mà máy móc chưa thể thay thế.

Đó cũng chính là lý do những công việc tưởng như "lộn xộn" hôm nay có thể sẽ trở thành những nghề nghiệp bền vững và có giá trị nhất trong nền kinh tế của tương lai.

‘Nghệ thuật phòng ngừa bất hạnh’: Khi thành công bắt đầu từ việc tránh những sai lầm Trong bối cảnh xã hội không ngừng thúc đẩy con người phải “làm nhiều hơn”, “đạt nhiều hơn” để chạm tới thành công, cuốn sách ...

Bền vững bắt đầu từ con người, tiếp sức cho cộng đồng và những đô thị tương lai Với chiến lược mang tên “Gurus For Good”, Tập đoàn công nghệ bất động sản hàng đầu Đông Nam Á PropertyGuru xác định việc vun ...