4 Tương Lai của Công Việc trong Nền Kinh Tế Mới: AI và Kỹ Năng Con Người vào Năm 2030

Thế giới việc làm đang thay đổi với tốc độ chưa từng có.
AI, từ một công nghệ thử nghiệm trong phòng lab, nay đã trở thành công cụ vận hành trong công việc hàng ngày. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng AI cho ít nhất một chức năng đã tăng từ 55% năm 2022 lên 88% hiện nay.

Câu hỏi lớn không còn là AI sẽ điên rồ tới mức nào, mà là: AI sẽ định hình tương lai việc làm như thế nào?

Báo cáo “Bốn Tương Lai của Công việc trong Nền kinh tế Mới: AI và Tài năng vào năm 2030” do WEF công bố đầu năm 2026 không cố dự đoán một kịch bản duy nhất. Thay vào đó, báo cáo xây dựng một khung kịch bản để giúp doanh nghiệp, tổ chức và người lao động hình dung các ngã rẽ có thể xảy ra.

Điểm cốt lõi được nhấn mạnh rất rõ: AI không phải là biến số duy nhất. Mức độ sẵn sàng của lực lượng lao động và hệ thống phát triển nhân lực cũng mang tính quyết định.

Hai Trục Định Hình Tương Lai

WEF phân tích tương lai việc làm dựa trên hai biến số chính.

1. Tốc độ tiến bộ của AI

AI có thể tăng trưởng bùng nổ theo cấp số nhân, nhanh vượt kỳ vọng. Hoặc phát triển theo từng bước, cải thiện dần các năng lực hiện có.

2. Mức độ sẵn sàng của lực lượng lao động

• Ở kịch bản tích cực, phần lớn người lao động được trang bị kỹ năng AI và hệ thống đào tạo thích ứng kịp thời. Ngược lại, nếu chỉ một nhóm nhỏ theo kịp, phần đông sẽ bị bỏ lại phía sau.

  Khi hai trục này giao nhau, bốn kịch bản tương lai của thị trường việc làm đến năm 2030 xuất hiện.

Bốn Tương Lai Có Thể Xảy Ra

Kịch bản 1: Tiến bộ Siêu tốc 

Nhảy vọt AI + Nhiều người sẵn sàng

Dường như là giấc mơ hoàn mĩ dành cho nhiều người, AI phát triển nhanh đến mức có thể biến đổi toàn bộ ngành công nghiệp, nhưng quan trọng là, con người cũng sẵn sàng tận dụng những AI này.

Đặc điểm chính:

• Bùng nổ năng suất chưa từng có: Sản xuất hàng hóa và dịch vụ tăng chóng mặt, với GDP toàn cầu tăng gần hai con số.

• Nhiều công việc biến mất, đồng thời công việc mới cũng xuất hiện: Con người sẽ không bị thất nghiệp hàng loạt vì họ có thể thích ứng với các công việc mới kịp thời, đặc biệt là những công việc yêu cầu quản lý nhiều AI cùng lúc (Người điều phối tác nhân).

• Đầu tư khổng lồ: Đầu tư vào AI vượt quá 1,3 nghìn tỷ đô la trong giai đoạn 2025-2030.

• Mức lương cho những người có kỹ năng AI gần như gấp đôi: Từ mức tăng dự kiến 56%.

Thách thức:

• Các luật lệ và hệ thống phúc lợi tụt lại phía sau: Những thay đổi diễn ra quá nhanh, và chính phủ không thể theo kịp.

• Gia tăng bất bình đẳng: Giữa những người có kỹ năng AI và những người không có.

• Các câu hỏi đạo đức: Làm thế nào để kiểm soát AI khi nó trở nên rất mạnh mẽ?

• Gánh nặng năng lượng và môi trường: Việc sử dụng AI rộng rãi yêu cầu một lượng năng lượng khổng lồ.

Ví dụ thực tế: Hãy tưởng tượng một kiến trúc sư không còn tự thiết kế các tòa nhà mà trở thành giám đốc của nhiều AI làm việc cùng nhau để thiết kế, với kiến trúc sư định nghĩa tầm nhìn, kiểm tra chất lượng và phối hợp giữa các AI quản lý từng phần.

Kịch bản 2: Thời đại Di dời 

Nhảy vọt AI + Con người không sẵn sàng

Đây là kịch bản đáng lo ngại nhất. AI phát triển nhanh chóng, nhưng hầu hết mọi người không thể thích ứng, dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp đáng kể.

Đặc điểm chính:

• Tỷ lệ thất nghiệp tăng vọt: AI và tự động hóa thay thế công việc của con người nhanh hơn so với khả năng học các kỹ năng mới của con người.

• Hơn 50% công việc bị thay thế bởi AI: Ở một số ngành, lên tới 90%.

• Các doanh nghiệp vội vã tự động hóa mà không có lựa chọn: Để giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động có kỹ năng.

• Niềm tin của người tiêu dùng ở mức thấp lịch sử: Dưới 44 điểm.

• Lợi nhuận của công ty tăng: Nhưng hầu hết rơi vào chỉ một vài công ty công nghệ lớn.

Tác động nghiêm trọng:

• Xã hội phân chia: Bất bình đẳng cao nhất trong lịch sử.

• Các hệ thống phúc lợi thất bại: Chính phủ thiếu kinh phí để chăm sóc cho số lượng lớn người thất nghiệp.

• Niềm tin vào các tổ chức giảm sút: Tin giả từ AI lan truyền nhanh chóng.

• Rủi ro hệ thống: Sự phụ thuộc quá mức vào AI tạo ra những điểm yếu mới.

Ví dụ thực tế: Nhiều kế toán viên bị sa thải vì AI có thể thực hiện các nhiệm vụ kế toán tốt hơn và nhanh hơn, nhưng họ thiếu kỹ năng mới để chuyển sang các công việc khác, dẫn đến cạnh tranh cho các công việc dịch vụ lương thấp, điều này càng làm giảm lương trong lĩnh vực dịch vụ.

Tình huống 3: Kinh tế Đồng hành 

AI phát triển dần dần + con người sẵn sàng

Tương lai cân bằng và có thể sống được nhất thấy AI phát triển liên tục nhưng không có bước nhảy vọt, trong khi con người sẵn sàng sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ trong công việc của họ.

Đặc điểm chính:

• AI là một trợ lý, không phải là sự thay thế Con người sử dụng AI để giúp đỡ trong các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, trong khi họ tập trung vào công việc yêu cầu sự sáng tạo và ra quyết định.

• Năng suất tăng liên tục hơn 1,5% mỗi năm so với trước đây.

• Hơn 40% kỹ năng thay đổi nhiều hơn mong đợi, nhưng con người có thể học kịp thời.

• AI có thể giảm thời gian dành cho một số nhiệm vụ lên đến 80% như công việc giấy tờ và phân tích cơ bản.

• Niềm tin của nhà đầu tư và người tiêu dùng cao vì họ thấy kết quả cụ thể.

Cơ hội mới:

• Di chuyển nghề nghiệp dễ dàng hơn Con người có thể chuyển đổi nghề nghiệp dễ dàng hơn vì AI hỗ trợ.

• Tăng số lượng doanh nhân và freelancer AI làm cho việc khởi nghiệp dễ dàng hơn.

• Làm việc từ xa và tính linh hoạt tăng lên tạo ra cơ hội cho những người ở vùng nông thôn và các nhóm đã bị gạt ra ngoài lề.

Thách thức:

• Bất bình đẳng vẫn tồn tại giữa những người có quyền truy cập vào AI và những người không có.

• Tăng thông tin giả AI có thể tạo ra nội dung tốt, khiến việc phân biệt giữa thông tin thật và giả trở nên khó khăn hơn.

• Quy định khác nhau theo từng quốc gia tạo ra sự phức tạp cho các doanh nghiệp đa quốc gia.

Ví dụ thực tế: Các nhà tiếp thị sử dụng AI để giúp phân tích dữ liệu và tạo ra các chiến dịch ban đầu, nhưng chính các nhà tiếp thị sử dụng hiểu biết của họ về tâm lý người tiêu dùng và sự sáng tạo để tinh chỉnh và cải thiện các chiến dịch. Kết quả tốt hơn so với việc chỉ làm với con người hoặc chỉ với AI.

Tình huống 4: Tiến độ bị đình trệ 

AI phát triển dần dần + con người không sẵn sàng

Tương lai đáng thất vọng nhất thấy AI phát triển liên tục nhưng không mang lại kết quả rõ ràng, trong khi con người không sẵn sàng sử dụng nó đến mức tối đa.

Đặc điểm chính:

• Năng suất tăng không đồng đều Một số công ty và quốc gia được hưởng lợi, trong khi hầu hết thì không.

• Các doanh nghiệp sử dụng AI một cách hời hợt chỉ tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà không thay đổi nghiêm túc phương pháp làm việc.

• Giảm sức cạnh tranh Các công ty thiếu kỹ năng AI bị tụt lại phía sau.

• Lương giảm nhưng công nhân có kỹ năng có sức mạnh thương lượng tăng lên.

• "Bong bóng AI" vỡ Các nhà đầu tư thất vọng với lợi nhuận không đạt kỳ vọng.

Tác động:

• Kinh tế trì trệ không phát triển như nó nên có, nhưng không rơi vào khủng hoảng.

• Hy vọng chuyển thành thất vọng Con người mất động lực và không tin rằng AI có thể thay đổi cuộc sống của họ.

• Bất bình đẳng tăng dần cả trong nước và quốc tế.

• Chu kỳ luẩn quẩn: Không chuẩn bị → sử dụng không hiệu quả → không đầu tư → càng không chuẩn bị hơn.

Ví dụ thực tế: Một công ty mua AI với suy nghĩ rằng nó sẽ làm việc nhanh hơn, nhưng nhân viên không biết cách sử dụng nó. Kết quả không tốt như mong đợi, dẫn đến công ty bắt đầu nghĩ rằng AI không đáng giá, vì vậy họ không đầu tư vào việc đào tạo nhân viên. Cuối cùng, họ vẫn mắc kẹt trong cùng một chu kỳ trong khi các đối thủ cạnh tranh đầu tư nghiêm túc tiến xa hơn.

Tác động đến doanh nghiệp trong từng tình huống

Tình huống 1: Tiến bộ vượt bậc

AI phát triển cực nhanh và con người sẵn sàng thích ứng. Năng suất toàn cầu bùng nổ, nhiều việc làm cũ biến mất nhưng việc làm mới cũng xuất hiện nhanh. Tuy nhiên, rủi ro lớn là bất bình đẳng gia tăng và hệ thống quản lý khó theo kịp.

Các rủi ro chính:

• Luật pháp chậm tiến, và sự liều lĩnh trong phát triển AI.

• Nguồn cung cấp điện không đủ, chi phí vật liệu tăng, tác động đến môi trường.

• Sự phức tạp gia tăng khiến việc kiểm soát trở nên khó khăn; các doanh nghiệp thắng lợi sẽ thống trị mọi thứ.

Cơ hội vàng:

• Năng suất tăng vọt, chi phí giảm, đổi mới sáng tạo gia tăng.

• Ranh giới địa lý biến mất, giúp dễ dàng tiếp cận thị trường và nhân tài.

• Giáo dục và chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa, nâng cao chất lượng cuộc sống.

Chiến lược thực hiện:

• Thiết kế lại doanh nghiệp xung quanh AI ngay từ đầu.

• Đầu tư vào dữ liệu, cơ sở hạ tầng và khả năng phục hồi

• Có lãnh đạo và quản trị AI

• Hợp tác với tất cả các bên, bao gồm chính phủ và nhân viên

Kịch bản 2: Kỷ nguyên thay thế

Đây là kịch bản đáng lo nhất. AI tiến rất nhanh nhưng lực lượng lao động không kịp thích nghi. Thất nghiệp tăng mạnh, niềm tin xã hội suy giảm và lợi ích tập trung vào một số ít công ty công nghệ.

Rủi ro chính:

• Quá phụ thuộc vào AI mà không có sự giám sát của con người, dẫn đến những sai sót nghiêm trọng

• Thiếu nhân sự ở các vị trí then chốt, đặc biệt là trong thiết kế và kiểm soát AI

• Quyền lực tập trung vào một vài công ty công nghệ và chính phủ

• Xã hội và nền kinh tế sụp đổ do thất nghiệp hàng loạt

Các cơ hội có sẵn:

• Doanh nghiệp gọn nhẹ, nhanh nhẹn, bản địa AI

• Sự minh bạch và trách nhiệm trở thành lợi thế cạnh tranh

• Cơ hội để thiết kế lại toàn bộ hệ thống làm việc và giáo dục

Chiến lược thực hiện:

• Chuẩn bị cho việc tiêu thụ giảm, lên kế hoạch đầu tư cẩn thận

• Tránh phụ thuộc vào một AI duy nhất; có các lựa chọn thay thế

• Duy trì vai trò của con người trong quyết định quan trọng

• Làm việc với chính phủ và các bên liên quan về hệ thống tự động hóa

Kịch bản 3: Kinh tế đồng hành

Kịch bản cân bằng nhất. AI phát triển ổn định, con người sử dụng AI như trợ lý. Năng suất tăng đều, chuyển đổi nghề nghiệp dễ hơn và mô hình làm việc linh hoạt mở rộng. Tuy vậy, khoảng cách tiếp cận công nghệ vẫn là thách thức.

Rủi ro chính:

• Quá phụ thuộc vào AI làm giảm khả năng ra quyết định của con người, tăng khả năng xảy ra sai sót

• Bong bóng AI vỡ, nhà đầu tư rời khỏi thị trường

• Một số quốc gia hoặc ngành công nghiệp áp đặt quá nhiều hoặc quá ít quy định

• Cạnh tranh về AI và nhân tài

Cơ hội vàng:

• Đổi mới nhanh hơn trong nhiều ngành công nghiệp

• AI giúp người bình thường đạt được nhiều hơn, tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao

• Chuỗi cung ứng mạnh mẽ và bền vững hơn

Chiến lược thực hiện:

• Đầu tư lâu dài vào lãnh đạo AI

• Tạo ra văn hóa hợp tác giữa con người và AI, xác định các nhiệm vụ mà con người phải tự thực hiện

• Mở rộng đào tạo và phát triển kỹ năng nhân viên liên tục

Kịch bản 4: Tiến trình bị đình trệ

AI phát triển chậm và con người cũng chưa sẵn sàng. Doanh nghiệp triển khai AI hời hợt, năng suất cải thiện không đáng kể và tâm lý thị trường trở nên thận trọng.

Rủi ro chính:

• Đầu tư quá mức vào AI trong khi lợi nhuận thấp

• Các quốc gia ngăn cản những cá nhân tài năng di chuyển ra ngoài

• Nền kinh tế trì trệ, xã hội chia rẽ, và người dân mất tinh thần

• Mong muốn lợi nhuận ngắn hạn, do dự trong việc thực hiện những thay đổi nghiêm túc

Các cơ hội có sẵn:

• Sự phát triển AI chậm hơn cho phép thời gian để thiết lập quy định tốt hơn

• Giải pháp AI chuyên biệt và đổi mới địa phương phát triển

• Thử nghiệm an toàn với rủi ro thấp hơn

Chiến lược thực hiện:

• Tăng cường ổn định tài chính, tập trung vào các thị trường cốt lõi

• Đào tạo người dân với các kỹ năng phù hợp với công việc thực tế, có khả năng thích ứng

• Đầu tư vào hệ thống dữ liệu và AI để nâng cao hiệu quả

• Xây dựng quan hệ đối tác để lấp đầy khoảng trống

Góc nhìn từ lãnh đạo toàn cầu

Khảo sát hơn 10.000 lãnh đạo cấp cao cho thấy:

• 54.3% tin AI sẽ thay thế nhiều việc làm

• 44.6% kỳ vọng AI giúp tăng lợi nhuận

• 24% cho rằng AI sẽ tạo thêm việc làm mới

• Chỉ 12.1% tin AI sẽ giúp tăng lương

Thông điệp rất rõ: AI vừa là cơ hội tăng trưởng, vừa là nguồn áp lực lớn với thị trường lao động.

Các chiến lược mà mọi doanh nghiệp nên thực hiện ngay từ hôm nay

Bất kể tương lai sẽ ra sao trong bốn kịch bản trên, WEF khuyến nghị một chiến lược "Không Hối Tiếc", hoặc các chiến lược an toàn để thực hiện, như sau:

1. Bắt đầu nhỏ, thử nhanh, mở rộng cái hiệu quả

Cách thực hiện:

• Bắt đầu với một dự án thí điểm nhỏ có thể kiểm soát rủi ro

• Chọn các nhiệm vụ có rủi ro thấp trước, chẳng hạn như tài liệu hoặc báo cáo đơn giản

• Học từ những thất bại, nhưng với chi phí thấp

• Khi bạn tìm ra điều gì hiệu quả, mở rộng sang các lĩnh vực khác

2. Đồng bộ đầu tư AI với phát triển con người

Cách thực hiện:

• Đầu tư vào AI và phát triển con người phải đi đôi với nhau

• Không chỉ là việc mua công cụ; bạn phải đào tạo mọi người sử dụng chúng

• Tạo ra một hệ thống học tập phù hợp với công việc thực tế của từng người (Học Tập Cá Nhân Hóa)

3. Thiết kế mô hình cộng tác người và AI

Cách thực hiện:

• Thiết kế quy trình làm việc mà con người và AI hỗ trợ lẫn nhau

• Xác định rõ các nhiệm vụ nào phù hợp với con người và nhiệm vụ nào phù hợp với AI

• Khuyến khích một văn hóa mà mọi người không sợ AI mà xem nó như một công cụ để nâng cao công việc của họ

4. Nâng cấp quản trị dữ liệu và hạ tầng

Cách thực hiện:

• AI chỉ tốt như dữ liệu được sử dụng để đào tạo nó; dữ liệu chính xác, cập nhật và đầy đủ là rất quan trọng

• Thiết lập tiêu chuẩn cho việc lưu trữ, bảo mật và sử dụng dữ liệu

• Xây dựng niềm tin thông qua sự minh bạch trong việc sử dụng dữ liệu

5. Dự báo sớm nhu cầu kỹ năng tương lai

Cách thực hiện:

• Sử dụng AI để phân tích những kỹ năng nào sẽ cần thiết trong tương lai

• Hợp tác với các trường đại học và tổ chức đào tạo để sản xuất những cá nhân có kỹ năng

• Tạo ra một hệ thống học tập và di chuyển nội bộ trong tổ chức

6. Xây dựng văn hóa học hỏi liên tục

Cách thực hiện:

• Khơi dậy sự tò mò, linh hoạt và thử nghiệm

• Tạo ra một môi trường mà thất bại là chấp nhận được nhưng phải học hỏi từ đó

• Tham gia mọi người vào việc ra quyết định liên quan đến việc sử dụng AI

• Minh bạch về đạo đức và trách nhiệm

7. Chuẩn bị cho tác động khác nhau giữa các nhóm việc

Cách thực hiện:

• Hiểu rằng các công việc khác nhau sẽ bị ảnh hưởng khác nhau

• Các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tài liệu có thể bị thay thế trước

• Các công việc yêu cầu sự sáng tạo, đồng cảm và quyết định phức tạp vẫn cần con người

• Chuẩn bị các kế hoạch dự phòng cho cả hai kịch bản

8. Tận dụng sức mạnh đội ngũ đa thế hệ

Cách thực hiện:

• Cho phép các thế hệ lớn tuổi học hỏi từ các thế hệ trẻ hơn quen thuộc với công nghệ

• Cho phép các thế hệ trẻ học hỏi kinh nghiệm và trí tuệ từ các thế hệ lớn tuổi hơn

• Tạo ra các đội ngũ hỗn hợp tận dụng sức mạnh của mỗi nhóm tuổi

9. Mở rộng hợp tác chiến lược

Cách thực hiện:

• Hợp tác với những người có chuyên môn mà chúng ta thiếu

• Chia sẻ kiến thức với các đối thủ trong cùng ngành (về một số chủ đề nhất định)

• Làm việc với các trường đại học, startup, nhà cung cấp phần mềm và nhà đầu tư

• Xây dựng một mạng lưới để trao đổi kiến thức

Nhu cầu Kỹ năng AI sẽ Tăng 70% trong Một Năm

LinkedIn báo cáo rằng nhu cầu về kỹ năng Đọc hiểu AI sẽ tăng 70% trong giai đoạn 2024-2025, điều này có nghĩa là:

1. Kỹ năng có thời gian tồn tại ngắn; những gì bạn học hôm nay có thể sẽ lỗi thời trong vài năm tới

2. Học tập liên tục không phải là tùy chọn, mà là một nhu cầu

3. Các tổ chức phải đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng cho nhân viên liên tục

Tóm lại: AI không lấy việc làm của mọi người, nhưng nó sẽ loại bỏ những người không thể thích nghi.

Tương lai của công việc vào năm 2030 không chỉ được xác định bởi AI, mà còn phụ thuộc vào:

1. Tốc độ phát triển của AI - Liệu nó sẽ là một bước nhảy vọt hay dần dần?

2. Sự sẵn sàng của con người - Liệu chúng ta có thể thích nghi không?

4 Kịch bản Có thể:

• Tiến bộ Tăng tốc: AI nhanh + Con người sẵn sàng = Một thế giới thay đổi mạnh mẽ với cơ hội nhưng cũng có thách thức

• Kỷ nguyên Thay thế: AI nhanh + Con người không chuẩn bị = Khủng hoảng thất nghiệp và phân chia xã hội

• Kinh tế Đồng lái: AI chậm + Con người sẵn sàng = Làm việc cùng nhau, đạt được sự cân bằng tốt nhất

• Tiến bộ Đình trệ: AI chậm + Con người không chuẩn bị = Đình trệ, thất vọng, không có tiến bộ

Những gì mỗi doanh nghiệp nên làm ngay bây giờ:

1. Bắt đầu nhỏ, thử nghiệm nhanh, mở rộng những gì hiệu quả

2. Đồng bộ chiến lược AI với phát triển con người

3. Tạo ra một văn hóa hợp tác giữa con người và AI

4. Đầu tư vào dữ liệu và cơ sở hạ tầng

5. Dự đoán nhu cầu kỹ năng và chuẩn bị cho con người trước

6. Xây dựng lòng tin trong tổ chức

7. Chuẩn bị cho những tác động khác nhau lên các công việc khác nhau

8. Khuyến khích các thế hệ khác nhau làm việc cùng nhau và học hỏi từ nhau

9. Xây dựng các quan hệ đối tác và trao đổi kiến thức

Cuối cùng, AI có thể hoàn toàn thay đổi bản chất của công việc, nhưng biến số quan trọng nhất vẫn là khả năng của con người để học hỏi, thích nghi và điều chỉnh công nghệ phù hợp với các giá trị xã hội.

Chuẩn bị cho tương lai của công việc với Jobcadu, khám phá các khóa học và kỹ năng bạn cần để tránh bị bỏ lại bởi AI.