Trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi một trong những điểm khởi đầu quen thuộc của sự nghiệp: những công việc đơn giản, lặp đi lặp lại vốn được giao cho nhân viên mới vào nghề để họ tích lũy kinh nghiệm.
Tại Catalyst, một công ty quảng cáo ở London, một nhân viên cấp dưới hiện có thể phụ trách cùng lúc năm tài khoản khách hàng. Trước đây, mỗi tài khoản cần nhiều nhân viên, theo nhà sáng lập Tobias Green. Nay, AI có thể đảm nhiệm việc nghiên cứu, viết bản nháp đầu tiên và thu thập dữ liệu, còn con người kiểm tra, chỉnh sửa và làm việc trực tiếp với khách hàng.
“Nếu AI loại bỏ những công việc vụn vặt, thì những công việc vụn vặt đó không còn phù hợp nữa,” Green nói với CNBC. “Họ không cần học những kỹ năng đó… Họ cần học cách điều khiển và sử dụng AI.”
Đây là thay đổi có ý nghĩa lớn hơn việc một số công việc được tự động hóa. Khi AI đảm nhận những nhiệm vụ từng được giao cho nhân viên cấp dưới, doanh nghiệp cũng phải suy nghĩ lại vì sao họ tuyển người mới vào nghề, cần tuyển bao nhiêu người và những người này sẽ học nghề bằng cách nào.
AI ngày càng đảm nhiệm tốt các công việc như nghiên cứu, soạn thảo, lập trình và hành chính – vốn là những nhiệm vụ phổ biến dành cho nhân viên cấp dưới ở nhiều ngành.
Điều này có thể giúp doanh nghiệp tăng năng suất và giảm nhu cầu nhân sự ở một số vị trí. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra một câu hỏi khó hơn: nếu những công việc đầu tiên trong sự nghiệp biến mất, người lao động trẻ sẽ tích lũy kinh nghiệm và khả năng phán đoán để bước lên những vị trí cao hơn bằng cách nào?
Báo cáo Business Barometer 2026 của Open University, dựa trên khảo sát 1.500 lãnh đạo doanh nghiệp tại Anh, cho thấy 51% số người được hỏi nói AI đang làm thay đổi cách họ tuyển dụng. Khoảng 19% cho biết đã giảm tuyển dụng nhân sự mới vào nghề, trong đó 42% nói việc áp dụng AI là một nguyên nhân.
Những công việc đầu tiên cũng là nơi học nghề
Lucy Beaumont, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách sản phẩm toàn cầu tại công ty đánh giá nhân tài SHL ở Surrey, Anh, cho biết một số doanh nghiệp lớn vốn tuyển nhiều sinh viên mới tốt nghiệp đang giảm số lượng tuyển dụng để đánh giá lại xem những vị trí này còn thực sự cần thiết hay không.
“Nếu trước đây một tổ chức có hình kim tự tháp, giờ chúng ta đang chứng kiến thứ mà chúng tôi gọi là hình kim cương, với nhiều người hơn ở cấp trung,” Beaumont nói với CNBC. Theo bà, đây có thể là giải pháp ngắn hạn, nhưng sẽ tạo ra vấn đề cho doanh nghiệp về lâu dài nếu thiếu một lớp nhân sự trẻ được đào tạo để thay thế những người ở cấp cao hơn.
“Những vị trí mới vào nghề chính là nơi bạn được đào tạo – nơi bạn tập đi, tích lũy kinh nghiệm, trải qua sai lầm và học cách vận hành trong môi trường doanh nghiệp,” Beaumont nói. “Nếu loại bỏ tầng này, hệ quả sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến mọi nấc thang phía trên.”
Nói cách khác, những công việc mà AI có thể làm thay không nhất thiết chỉ là những công việc có giá trị thấp. Với người mới vào nghề, chúng còn là cơ hội tiếp xúc với công việc thực tế, qua đó hình thành kiến thức và khả năng phán đoán.
Tuyển dụng chuyển từ bằng cấp sang tiềm năng
Các vị trí dành cho nhân sự cấp dưới không hoàn toàn biến mất. Trong khảo sát 500 lãnh đạo doanh nghiệp quy mô trung bình tại Anh và Ireland do công ty tư vấn công nghệ Klarus thực hiện, 45% cho biết AI đang được sử dụng để giúp nhân viên cấp dưới làm việc tốt hơn và nhanh hơn. Gần một phần tư cho biết AI đang tạo ra những vị trí và cơ hội mới.
Điều này đặc biệt rõ trong lĩnh vực phát triển phần mềm. Sheila Flavell, Giám đốc vận hành của FDM Group, công ty tư vấn kinh doanh và công nghệ tại London, cho biết các công cụ như Claude Code và Codex khiến lập trình viên ngày càng phải giám sát những dự án được thực hiện đồng thời bởi tác nhân AI và con người.
“Những kỹ năng sẽ vô cùng quan trọng là khả năng hiểu cách làm việc với người khác,” bà nói với CNBC.
Theo đó, AI có thể đưa nhân sự cấp dưới vào vai trò giám sát công việc sớm hơn trong sự nghiệp. Nhưng điều này cũng khiến doanh nghiệp phải thay đổi cách tìm kiếm nhân tài.
Beaumont cho biết một số doanh nghiệp đang chuyển từ việc tuyển sinh viên mới tốt nghiệp vào những vị trí được xác định sẵn sang tuyển người dựa trên năng lực rộng hơn, rồi mới quyết định họ sẽ được bố trí vào đâu.
“Đó là tuyển dụng dựa trên tiềm năng,” bà nói. “Bạn có khả năng học lại những kỹ năng mới không? Chúng tôi có thể đào tạo lại bạn để làm những việc khác không? Bạn xuất phát từ đâu thực ra không quá quan trọng.”
Beaumont dẫn ví dụ về một ngân hàng bán lẻ toàn cầu lớn mà bà đang hợp tác. Ngân hàng này đang mở rộng nguồn tuyển dụng ra ngoài những nhóm nhân tài truyền thống, tìm kiếm sinh viên tốt nghiệp các ngành như tâm lý học và luật. Lập luận của ngân hàng là những kỹ năng kỹ thuật có thể được đào tạo, trong khi những năng lực như tư duy phản biện khó xây dựng từ con số không.
AI chưa thay thế được khả năng phán đoán
Với Cheney Hamilton, giám đốc tại công ty nghiên cứu Bloor, vấn đề nằm ở chỗ nhân sự cấp dưới có thể được yêu cầu giám sát những công việc mà chính họ chưa từng học cách thực hiện.
Bà cho rằng “công việc vụn vặt” chưa bao giờ chỉ đơn thuần là công việc. Đó còn là cách để người lao động tích lũy kiến thức về bối cảnh và khả năng phán đoán thông qua quá trình làm việc.
“AI nâng mức tối thiểu mà một nhân sự cấp dưới có thể tạo ra, nhưng không cung cấp cho họ khả năng phán đoán để biết khi nào kết quả là sai. Trong lịch sử, khả năng phán đoán đó đến từ sự lặp lại và những hệ quả thực tế,” Hamilton, người phụ trách nghiên cứu về chuyển đổi nơi làm việc tại Bloor, nói với CNBC.
Điều này không có nghĩa doanh nghiệp phải giữ lại những công việc đơn điệu chỉ để nhân viên học nghề. Hamilton cho rằng các công ty có thể xem công việc dành cho người mới vào nghề là một dạng “trải nghiệm” thay vì chỉ coi đó là “sản phẩm đầu ra”.
Nhân sự trẻ có thể kiểm tra và sửa chữa nội dung do AI tạo ra, trong khi những người có kinh nghiệm chủ động hướng dẫn họ cách đưa ra phán đoán trong quá trình đó.
FDM Group cũng đang thử nghiệm mô hình tương tự. Flavell cho biết công ty hiện đào tạo nhân sự thông qua những vấn đề thực tế của doanh nghiệp, yêu cầu họ tìm giải pháp bằng kỹ thuật phát triển dựa trên tác nhân AI, thay vì chỉ dạy cách sử dụng các công cụ AI.
Theo Hamilton, thách thức thực sự không nằm ở việc nhân viên trẻ phải mất bao nhiêu năm làm những công việc cấp thấp, mà là họ có tích lũy đủ kiến thức và khả năng phán đoán trong những năm đầu sự nghiệp hay không.
“Đó là lý do tôi cho rằng vấn đề thực sự không phải là thời gian làm việc ở giai đoạn đầu sự nghiệp, mà là kiến thức ở giai đoạn đầu sự nghiệp,” Hamilton nói. “Liệu chúng ta có chủ động xây dựng kiến thức về bối cảnh và khả năng phán đoán vốn trước đây được tích lũy một cách tự nhiên hay không? Nếu không, chúng ta có nguy cơ tạo ra một thế hệ có kiến thức rộng nhờ AI nhưng thiếu chiều sâu.”
Trí tuệ nhân tạo ngày càng đảm nhiệm tốt các công việc nghiên cứu, soạn thảo, lập trình và hành chính – vốn trước đây thường được giao cho nhân viên cấp dưới ở nhiều ngành. Ảnh: Getty Images
Các công cụ như Claude Code và Codex khiến lập trình viên ngày càng phải giám sát những dự án được thực hiện đồng thời bởi tác nhân AI và con người. Ảnh: Getty Images
