Trong những chuyên gia mà chúng tôi phỏng vấn, CTO Gianty Việt Nam – Trịnh Nguyễn Thiên Phước là một trong ít người trả lời 'có' cho câu hỏi 'AI/GenAI có làm chúng ta thất nghiệp?'.

Là một người có gần 20 năm làm việc trong ngành công nghệ thông tin, kinh qua nhiều vị trí cũng như công ty trong và ngoài nước, anh Trịnh Nguyễn Thiên Phước không chỉ nhạy cảm với các công nghệ mới mà còn tiếp xúc cùng chúng rất sớm. Anh từng là CEO của Filum AI – startup vừa gọi vốn 1 triệu USD từ Nextrans, TheVentures (Hàn Quốc), quỹ VinVentures cùng vài 'nhà đầu tư thiên thần' khác.

Theo CTO Gianty Việt Nam, AI/GenAI không chỉ ảnh hưởng sâu sắc đến cách một nhân sự làm việc mà cả cách 1 DN hay sự vận hành của các nền kinh tế. AI/GenAI đang khiến các lao động bắt đầu mất giá trị, khi nó có thể thay thế nhiều vị trí khác nhau trong nhiều ngành nghề. Ở chiều ngược lại, nó hỗ trợ DN vận hành với hiệu suất cao song chỉ cần rất ít lao động.

Kịch bản của nền kinh tế với sự phát triển như vũ bão của AI/GenAI: 1 nhân sự có thể đảm nhiệm được rất nhiều việc nên họ chỉ làm việc cho chính mình. Một người vẫn có thể điều hành 1 DN với sự trợ giúp của công nghệ và tạo ra được doanh số hàng trăm đến cả tỷ USD.

NHÂN SỰ CÔNG NGHỆ CẦN TĂNG TỐC HỌC TẬP VÀ HÀNH ĐỘNG NHƯ MỘT ĐƠN VỊ KINH DOANH ĐỘC LẬP

Là một trong những người tham gia và đồng hành với lĩnh vực AI ngay từ đầu, anh có cảm nhận gì với những bước tiến của nó cho đến thời điểm hiện tại?

Tôi nghĩ những ai vẫn còn gọi AI là "xu hướng mới" thì đã chậm vài năm rồi. AI không còn là thứ đang đến — nó đã ở đây và đang tiến hành cuộc đại tu toàn bộ xã hội dựa trên hiệu suất.

Tham gia thị trường chính thức từ năm 2007 đến nay, tôi đã chứng kiến IT đi lên như vũ bão, rồi bắt đầu xuống dốc không khoan nhượng, đặc biệt kể từ 2022. Trong vòng 2 năm 2022–2023, hơn 428.000 nhân viên ngành công nghệ bị sa thải, theo số liệu từ Layoffs.fyi.

Một phần nguyên nhân rõ ràng là vì AI: chỉ trong năm 2023, hơn 260.000 người bị cắt giảm, chủ yếu do tự động hoá và tái cơ cấu bộ máy nhờ AI. Đây không chỉ là "làn sóng công nghệ" — mà là dấu hiệu của một bước ngoặt lịch sử: khi lao động bắt đầu mất giá trị.

Anh có dự đoán gì về sự phát triển của AI trong vài năm tới? Nó sẽ thay đổi sâu sắc hành vi tiêu dùng hay giải trí/làm việc gì của mọi người trong tương lai gần?

Chúng ta đang bước vào thời kỳ "End of Work" — nơi năng suất tiến gần vô cực và giá trị lao động tiến gần về 0, như cách mà Peng T. Ong đã dự báo.

Sản phẩm sẽ được cá nhân hoá tức thì, doanh nghiệp sẽ vận hành bằng các Agents AI phối hợp với nhau. Thị trường sẽ chứng kiến nhiều mô hình doanh nghiệp "một người", nhờ sức mạnh mà AI mang lại.

Theo Forbes, trong năm 2022 có hơn 116.000 doanh nghiệp 1 người ở Mỹ có doanh thu trên 1 triệu USD — và con số đó tiếp tục tăng mạnh. Tương lai không xa, doanh nghiệp 1 người có doanh thu tỷ đô sẽ là khả thi. Bởi vì AI đang thay thế cả bộ máy của một doanh nghiệp chứ không chỉ hỗ trợ từng phòng ban trong DN.

Hiện tại, AI đã 'cướp' công việc của những lao động có trình độ tay nghề cơ bản, ví dụ như trong các lĩnh vực thiết kế - marketing, phát triển phần mềm…; với tốc độ phát triển như bây giờ, nó có thể thay thế những lao động senior hoặc cả C-level trong tương lai hay không, thưa anh? Và để không bị thay thế hoàn toàn bởi AI trong tương lai, nhân sự cần định hướng nghề nghiệp như thế nào?

Câu hỏi không còn là "làm sao để giữ việc", mà là: "Làm gì khi thế giới không cần bạn đi làm nữa?". Naval Ravikant từng nói: "Trong 50 năm nữa, tất cả mọi người đều chỉ làm việc cho chính mình". Chúng ta cần sẵn sàng cho một mô hình mới — nơi mà AI là nhà sản xuất, còn bạn là tài năng. Bên cạnh đó, Theo McKinsey, 95% kỹ năng bạn cần trong 3 năm tới hiện bạn chưa có.

Tôi đề xuất 3 hướng đi rõ ràng cho các nhân sự công nghệ đang đau đáu về vấn đề này.

Đầu tiên, tự xây sản phẩm của riêng mình – bởi AI sẽ giúp bạn rút ngắn hành trình tạo ra MVP từ 3 tháng còn vài giờ. Thứ hai, tham gia chuỗi giá trị vật lý: do AI không thể thay thế tất cả các công việc trong thế giới thực: chăm sóc sức khoẻ, thực phẩm, giáo dục, sản xuất…Thứ ba, làm việc vì cộng đồng và tham gia mã nguồn mở: đây sẽ là "Heart-Work World" (thế giới cảm xúc & chữa lành) mà Peng T. Ong nói tới — nơi giá trị đến từ việc giúp người khác, không chỉ là lợi nhuận.

Tuy nhiên, đồng thời với sự phát triển lớn mạnh của AI/GenAI nó cũng cần lượng lớn nhân sự phục vụ. Liệu nhu cầu nhân sự mới của ngành AI có bù trừ được cho việc nhân sự của nhiều ngành khác trở nên vô dụng vì AI, ví dụ như IT?

Không. Rất thẳng thắn! AI không sinh ra nhiều công việc mới — nó tạo ra hiệu suất và như thế nghĩa là mô hình kinh doanh/dự án thiết kế sẽ cần ít người hơn. Ví dụ: Klarna đã cắt giảm gần 60% nhân sự sau khi tích hợp AI, nhưng vẫn tăng trưởng lợi nhuận mạnh.

Dukaan (Ấn Độ) đã thay 90% bộ phận CSKH bằng AI, tiết kiệm 85% chi phí. Tăng trưởng không còn đi kèm với tăng số lượng nhân sự. Đây là một logic kinh tế mới, mà các chính phủ và xã hội cần nhanh chóng thích nghi.

DN VIỆT NÊN PHÁT TRIỂN CÁC TEAM R&D VỀ AI NHỎ DỰA TRÊN CÁC MÃ NGUỒN MỞ THAY VÌ CHỈ ỨNG DỤNG

Có một chuyên gia nói rằng: việc phát triển AI tốn rất nhiều tiền và thời gian, nên các DN Việt bây giờ không nên đâm đầu vào khía cạnh này mà chỉ cần biết cách ứng dụng nó. Rồi khi ứng dụng AI vào công việc kinh doanh hay vận hành, cũng nên từ tốn, thử nghiệm từng chút một, đừng làm theo kiểu FOMO. Anh thấy lời khuyên này có chính xác không?

Đó là lời khuyên có lý — nhưng chưa đủ. Nếu bạn chỉ là người dùng AI, bạn sẽ mãi là người đứng sau. Ngày nay, các mô hình như Mistral, LLaMA, DeepSeek đã mở ra cơ hội tiếp cận công nghệ đỉnh cao với chi phí thấp.

Doanh nghiệp Việt hoàn toàn có thể tạo ra team R&D nhỏ để xây các giải pháp "may đo" phù hợp và từ đó tạo "giá trị riêng biệt" cho thị trường.

Trên thị trường, ứng dụng AI dần trở nên đại trà và cái sau luôn được đánh giá là lợi hại hơn cái trước. Điều này khiến nhiều DN không biết nên 'theo ai, bỏ ai'. Anh có khuyến nghị gì về vấn đề này?

Doanh nghiệp nên dừng việc "chạy theo AI như chạy theo xu hướng!".Mà doanh nghiệp nên phân loại mô hình AI không chỉ theo hiệu năng, mà quan trọng là tính khả thi khi tích hợp vào hệ thống. Chúng ta cần trả lời 3 câu hỏi quan trọng sau: Nó có triển khai được trong nội bộ (on-premise) không?; có vi phạm bản quyền khi dùng trong sản phẩm thương mại không?; chúng ta có đội ngũ nội bộ nào đủ năng lực tinh chỉnh cho phù hợp với DN hơn rồi sau đó duy trì hay không?

Hiện, tại Gianty Việt Nam đang áp dụng một bộ khung (framework) nội bộ gọi là PAID – viết tắt của Problem (Vấn đề) - Analyze (Phân tích) - Implement (Thực hiện) - Document (Tài liệu). Nhờ đó, chúng tôi chủ động lựa chọn mô hình và công cụ phù hợp, thay vì rơi vào vòng xoáy "thấy gì mới làm theo".

AI không phải là 'phép màu'! AI là nền móng cho thế giới hậu lao động! Và nếu ta không xây nền từ hôm nay, thì rất có thể tương lai của ta sẽ bị người khác định nghĩa!

Cảm ơn anh rất nhiều!

Theo Quỳnh Như