Khủng hoảng việc làm khởi đầu: Tại sao AI đang đe dọa cơ hội của người trẻ?

Trí tuệ nhân tạo (AI) cho đến nay chưa tạo ra một câu chuyện rõ ràng về tình trạng thất nghiệp hàng loạt. Tổng số việc làm ở các nước phát triển vẫn ổn định rộng rãi, và các đánh giá gần đây cho thấy bằng chứng hạn chế rằng AI đã làm thay đổi các con số tổng quan. Tuy nhiên, một sự thay đổi đáng lo ngại có thể đang ẩn giấu bên dưới bề mặt: sự suy yếu âm thầm của bậc thang đầu tiên trong sự nghiệp.

Bằng chứng đáng lo ngại nhất xuất hiện chính ở nơi chúng ta mong đợi nhất: trong tuyển dụng nhân sự mới ra trường. Một bài nghiên cứu được công bố vào tháng 11 năm 2025 bởi Stanford Digital Economy Lab phát hiện rằng người lao động từ 22 đến 25 tuổi trong các nghề nghiệp tiếp xúc nhiều với AI đã trải qua sự sụt giảm việc làm tương đối là 16% sau sự lan rộng của AI tạo sinh, ngay cả khi đã kiểm soát các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến quyết định tuyển dụng của doanh nghiệp. Một báo cáo từ Anthropic vào tháng 3 năm 2026 cũng cung cấp bằng chứng gợi ý dẫn đến kết luận tương tự.

Những người lao động có kinh nghiệm hơn trong cùng các nghề nghiệp đó không chịu sự sụt giảm tương tự. Việc làm cũng không giảm sút ở các công việc cấp nhập môn có mức độ tiếp xúc với AI thấp. Mối lo ngại này đặc thù cho các công việc khởi đầu sự nghiệp mà tiếp xúc nhiều với AI.

Đó không phải là một tín hiệu nhỏ. Nó gợi ý rằng các công ty có thể đang sử dụng AI để thay thế cho các nhiệm vụ cấp thấp — thông qua đó mọi người traditionally có được chỗ đứng đầu tiên — ít nhất là đối với những người trong các công việc mà AI tạo sinh được sử dụng rộng rãi, như các nhà phát triển phần mềm, đại diện chăm sóc khách hàng, lập trình viên máy tính và quản lý hệ thống thông tin.

Đã đến lúc phải thực hiện những thay đổi trong cách chúng ta đào tạo, chuẩn bị và hỗ trợ những người trẻ sắp bước vào lực lượng lao động. Các cơ sở giáo dục cần định hướng lại cho kỷ nguyên của lực lượng lao động được tăng cường bởi AI. Chính phủ phải khuyến khích doanh nghiệp tuyển dụng và đào tạo nhân sự mới ra trường. Các doanh nghiệp, đến lượt mình, cần nhận ra tầm quan trọng của việc phát triển một lực lượng lao động dài hạn có kinh nghiệm về AI — một quá trình bắt đầu từ những nhân viên cấp nhập môn. Và chính bản thân sinh viên cũng nên chịu trách nhiệm không chỉ trở thành thông thạo AI mà còn phải học cách áp dụng kiến thức đó vào các lĩnh vực khác nhau. Tóm lại, chúng ta phải thay đổi cách chúng ta từng nghĩ về công việc cấp nhập môn.

Sự suy yếu của thị trường lao động mới ra trường

Điều này đặc biệt đúng vì thị trường lao động rộng lớn hơn cho sinh viên mới tốt nghiệp cũng đang suy yếu. Ngân hàng Dự trữ Liên bang New York báo cáo rằng trong quý 4 năm 2025, tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên đại học mới tốt nghiệp tăng lên 5,6%, trong khi tỷ lệ làm việc không đúng chuyên môn (tỷ lệ tốt nghiệp làm những công việc thường không yêu cầu bằng đại học) đạt 42,5% — mức cao nhất kể từ đại dịch covid. Không có một số liệu thống kê nào có thể chứng minh AI là nguyên nhân duy nhất của sự suy thoái này. Tuyển dụng nói chung đang giảm mạnh sau đại dịch, và người trẻ đặc biệt dễ bị tổn thương trước sự chậm lại này. Nhưng sẽ là một sai lầm nếu bỏ qua khả năng AI đang tăng tốc một quá trình chuyển đổi khó khăn từ trường học sang nơi làm việc vốn đã rất gian nan.

Đằng sau những con số thống kê này là rất nhiều đau khổ cá nhân. Sinh viên mới tốt nghiệp ngày nay thường gửi hàng trăm đơn đăng ký trước khi nhận được một lời mời làm việc, và các cuộc khảo sát luôn tìm thấy tỷ lệ lo âu, bất ổn tài chính và kiệt sức gia tăng trong số người trẻ trong những đợt tìm việc kéo dài. Nếu AI âm thầm đóng cửa đối với những công việc đầu đời điển hình, mọi người sẽ phải trả giá bằng sự độc lập bị trì hoãn, việc lập gia đình bị hoãn lại và cảm giác rằng những nỗ lực chuyên nghiệp nghiêm túc đầu tiên của họ đã bị từ chối.

Việc này cũng quan trọng vì các công việc cấp nhập môn là một phần của hệ thống đào tạo của nền kinh tế. Các chuyên gia phân tích cấp thấp học được những con số nào có thể tin cậy. Các nhà phát triển phần mềm trẻ học cách các hệ thống sản xuất bị lỗi. Các nhà tiếp thị mới học cách khách hàng hành xử bên ngoài ngôn ngữ gọn gàng của các bảng điều khiển (dashboard). Nhân sự pháp lý và tài chính cấp đầu học cách các quy tắc, phán đoán, thời hạn và các mối quan hệ con người thực sự tương tác. Nếu AI hấp thụ nhiều công việc soạn thảo, phân loại, mã hóa, tóm tắt và chuẩn bị hành chính từng giúp đào tạo nhân viên cấp nhập môn, các công ty có thể trở nên hiệu quả hơn trong ngắn hạn nhưng xã hội sẽ kém năng lực hơn trong dài hạn.

Tái định nghĩa kỹ năng và giáo dục

Cách đúng để cải thiện kỹ năng của người lao động trẻ không phải là bảo họ, "Hãy học lập trình". Lời khuyên này, đã định hình hơn một thập kỷ các sáng kiến của liên bang và sự mở rộng của các trường đại học, dựa trên tiền đề rằng lập trình là một kỹ năng ổn định, có thể mở rộng quy mô mà hầu như bất kỳ ai cũng có thể học và biến nó thành một công việc thuộc tầng lớp trung lưu. Tiền đề đó không còn đúng nữa. Lớp công việc mà AI xử lý tốt — chuyển đổi một thông số kỹ thuật thành mã định kỳ, tái tạo các mẫu tiêu chuẩn, gỡ lỗi các lỗi có thể dự đoán — chính xác là lớp mà các chương trình "học lập trình" được xây dựng xung quanh. Giám sát các hệ thống AI trong công việc của chúng hiện nay là một kỹ năng phù hợp hơn nhiều. Vì vậy, việc hiểu rõ các kết quả mà hệ thống AI tạo ra sẽ trở nên rất quan trọng.

Để giúp mọi người phát triển các kỹ năng như vậy, chúng ta nên yêu cầu các trường đại học, cao đẳng cộng đồng và các chương trình chuyên nghiệp lồng ghép kiến thức về AI, kiến thức về dữ liệu, kỹ năng quy trình làm việc dựa trên câu lệnh (prompt), kỹ năng xác minh và phán đoán lĩnh vực vào các bằng cấp thông thường. Mọi sinh viên tốt nghiệp nên biết cách sử dụng công cụ AI, kiểm tra kết quả đầu ra của chúng, hiểu các giới hạn và kết hợp chúng với chuyên môn của con người. Điều này quan trọng ngay cả với những sinh viên bước vào các nghề nghiệp có vẻ tương đối an toàn trước AI, như y tế. Hầu hết mọi công việc đều chứa các nhiệm vụ — soạn thảo, tóm tắt, lên lịch, nghiên cứu, công việc dữ liệu cơ bản, giao tiếp định kỳ — mà AI đã là một công cụ năng suất đáng kể.

Cuộc cạnh tranh mà hầu hết người lao động trẻ sẽ trải qua không phải là con người chống lại máy móc mà là đồng nghiệp chống lại đồng nghiệp được tăng cường bởi AI. Đối với hầu hết người lao động trẻ, con đường thực tế để làm cho mình có giá trị không phải là tránh xa AI mà là trở thành thông thạo công nghệ này và kết hợp nó với kỹ năng phán đoán chuyên môn, lập luận theo bối cảnh và kỹ năng quan hệ con người. Vì mục đích này, các trường học nên nhấn mạnh vào các chương trình thực tập có lương, học việc và các dự án liên kết với doanh nghiệp để sinh viên xây dựng khả năng phán đoán tại nơi làm việc thực tế trước khi tốt nghiệp.

Chính phủ cũng nên tạo ra các khoản tín dụng thuế mục tiêu, trợ cấp tiền lương và tài trợ đào tạo cho các nhà tuyển dụng tuyển dụng nhân sự cấp đầu vào vào các vai trò có cấu trúc và được tăng cường bởi AI. Kiến trúc cho loại trợ cấp có điều kiện, liên kết hành vi này đã tồn tại trong chính sách thuế của Mỹ. Điều còn thiếu là một phiên bản của các công cụ này được xây dựng cụ thể xung quanh công việc cấp đầu được tăng cường bởi AI.

Đầu tư cho tương lai

Các công ty, vì phần mình, nên ngừng đưa ra quyết định tuyển dụng chỉ dựa trên tiết kiệm chi phí ngắn hạn từ AI. Người lao động trẻ không có giá trị chỉ ở các nhiệm vụ họ thực hiện trong quý này. Giá trị của họ nằm ở việc học hỏi, hình thành kỹ năng, ký ức thể chế và năng suất trong tương lai. Tuyển dụng cấp nhập môn không chỉ là một khoản chi phí. Nó là một khoản đầu tư vào kho dự trữ khả năng phán đoán trong tương lai của công ty. Lực lượng lao động cấp cao được tăng cường bởi AI hiệu quả nhất vào cuối những năm 2030 sẽ được tuyển chọn áp đảo từ nhóm nhân viên cấp thấp của ngày hôm nay. Các công ty tự động hóa giai đoạn học hỏi có thể cải thiện biên lợi nhuận ngay lập tức nhưng sẽ thấy mình, một thập kỷ từ nay, không có ai hiểu cách các quy trình làm việc do điều khiển của AI thực sự hoạt động.

Sinh viên tốt nghiệp mùa xuân này và năm sau đối mặt với một thị trường lao động khó khăn trong quá trình chuyển đổi. Sự thông thạo AI đang trở thành một hàng hóa phổ thông. Chuyên môn lĩnh vực mà không có sự thông thạo AI đang bị bỏ lại phía sau. Sự kết hợp giữa hai yếu tố mới thực sự khan hiếm. Kỹ sư cơ khí có kiến thức về sản xuất và thành thạo AI; lập trình viên phần mềm có kiến thức về dịch vụ tài chính và cũng là một bậc thầy về AI — những kiểu người như vậy sẽ được tìm kiếm.

Georgios Petropoulos là phó giáo sư tại USC Marshall School of Business. Nghiên cứu của ông tập trung vào các hàm ý của công nghệ thông tin đối với đổi mới, chính sách cạnh tranh và thị trường lao động.