Làn sóng sa thải mới: Khi AI xóa sổ tầng lớp "người đo lường" và định nghĩa lại công việc

Chúng ta đang ở tháng 5 năm 2026 và làn sóng sa thải không còn là dự đoán, nó đã hiện hữu. Meta vừa cắt giảm 8.000 nhân sự, khoảng 10% công ty, và chuyển hướng 7.000 người khác sang các đội nhóm AI. Cloudflare cắt giảm 1.100 người, đợt sa thải quy mô lớn đầu tiên trong lịch sử 16 năm của họ. Tổng số nhân sự ngành công nghệ bị cắt giảm trong năm đã vượt qua 100.000 người. Bốn "gã khổng lồ" đám mây (hyperscalers) đang lên kế hoạch chi tiêu 725 tỷ USD cho AI trong năm 2026, tăng 77% so với năm trước.

Lý lẽ cũ kỹ rằng "họ chỉ tuyển dụng quá nhiều trong đại dịch COVID và đang tự điều chỉnh" mà các nhà đầu tư mạo hiểm thường dùng đã lặng lẽ biến mất. Không thể chối cãi nữa: AI đang xóa sổ một phần lớn công việc văn phòng. Các công việc lao động phổ thông (blue-collar) cũng sẽ sớm theo sau khi vấn đề về robot được giải quyết.

Những người còn lại

Peter Drucker từng nói: "Vì mục đích của kinh doanh là tạo ra khách hàng, doanh nghiệp có hai - và chỉ hai - chức năng cơ bản: tiếp thị và đổi mới. Tiếp thị và đổi mới tạo ra kết quả; tất cả những thứ khác đều là chi phí."

Áp dụng rộng rãi điều này cho các công ty ngày nay, chúng ta có thể chia nhân sự thành hai nhóm:

• Những người sản xuất và tiếp thị (PM/Sales): Những người tạo ra ý tưởng, sản phẩm, nghiên cứu, khoa học và sau đó bán chúng.
• Lãnh đạo (CEO/VPs): Những nhà điều hành đặt chiến lược, phân bổ vốn và nắm giữ quyền lực chính trị trong công ty. Họ quyết định cái gì được xây dựng và ai xây dựng nó.

Đó là tất cả. Những người còn lại sẽ gặp rắc rối lớn.

Sự phân chia nhân sự trong kỷ nguyên AI

Matthew Prince, CEO của Cloudflare, đã rất thẳng thắn về điều này trong bài viết trên Wall Street Journal. Ông khẳng định rằng đại đa số những người bị sa thải là "những người đo lường" (measurers): quản lý cấp trung, tài chính, pháp lý, kiểm toán nội bộ và ghi nhận doanh thu.

Hai loại độ phức tạp

Để hiểu tại sao tầng lớp trung gian bị cắt giảm, ta cần hiểu nguồn gốc của sự phức tạp trong một doanh nghiệp. Có hai nguồn chính:

1. Độ phức tạp của sản phẩm: Nếu bạn là Gmail phục vụ hàng tỷ người dùng, đó là một vấn đề kỹ thuật, chính trị và xã hội thực sự khó khăn. Thời gian hoạt động (uptime), ngăn chặn lạm dụng, xử lý yêu cầu dữ liệu từ chính phủ... Đây là độ phức tạp vốn có của sản phẩm và nó không biến mất.
2. Độ phức tạp giữa người với người: Mỗi người bạn thêm vào công ty là một nút mới trên biểu đồ xã hội. Với mục tiêu riêng, động lực riêng, email riêng và những yêu cầu tài nguyên riêng... Chi phí phối hợp tăng lên siêu tuyến tính theo số lượng nhân sự.

Trước đây, người ta tin rằng độ phức tạp giữa người với người là cái giá phải trả cho sự mở rộng quy mô. Bạn chấp nhận rằng 40% nhân sự tồn tại chỉ để điều phối 60% còn lại. Nhưng AI đang thay đổi điều này. AI sẽ ăn mòn nguồn lực cần thiết để xử lý độ phức tạp của sản phẩm, nhưng đòn bẩy lớn nhất trong ngắn hạn của nó là tiêu diệt độ phức tạp giữa người với người. Thuế phối hợp, tầng lớp báo cáo, và những "người đo lường" đang bị xóa sổ.

Doanh nghiệp do nhà sáng lập dẫn đầu đi trước

Không phải công ty nào cũng có thể thực hiện việc này với cùng tốc độ. Những công ty cắt giảm mạnh nhất hiện nay phần lớn là do nhà sáng lập lãnh đạo: Coinbase, Meta dưới thời Zuckerberg, Block dưới thời Dorsey, và Cloudflare dưới thời Prince.

Các nhà sáng lập có sự tin tưởng của hội đồng quản trị để đưa ra những quyết định tàn khốc trong ngắn hạn. CEO được thuê làm điều này sẽ bị sa thải vì lo ngại về hình ảnh. Một nhà sáng lập cắt giảm 20% nhân sự và viết bài trên báo sẽ được gọi là dũng cảm.

Điều này mang lại cho các công ty do nhà sáng lập dẫn đầu lợi thế dẫn đầu 12-24 tháng. Cuối cùng, kịch bản này sẽ lan rộng sang các ngân hàng lớn, công ty bảo hiểm và công ty công nghiệp Fortune 100. Họ buộc phải làm vậy. Khi một đối thủ trong ngành của bạn vận hành với số lượng nhân sự ít hơn 40% nhưng tăng trưởng nhanh hơn, bạn không thể đủ khả năng để giữ những "người đo lường".

Lợi thế của Startup

Các startup khởi nghiệp ngày nay có lợi thế cấu trúc chưa từng có. Họ không có gánh nặng nhân sự cũ, không có sơ đồ tổ chức cũ. Họ được duy trì tinh gọn từ ngày đầu tiên.

Do đó, họ ở vị trí tốt nhất để tận dụng sự bùng nổ khả năng của các tác nhân AI (AI agents). Một công ty 5-10 người hiện nay có thể cạnh tranh sòng phẳng với các đối thủ lớn có hàng nghìn nhân viên. Công ty tỷ đô đầu tiên chỉ có một người đang đến gần. Đơn vị sản xuất kinh tế đang được định nghĩa lại. Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của đòn bẩy tối đa.

Kỹ sư 1000x và Tối đa hóa Token

Khái niệm "kỹ sư 10x" giờ đây đã trở thành "kỹ sư 1000x". Hồ sơ đòn bẩy của công việc nhận thức đã đảo ngược.

Dữ liệu sử dụng token (tính toán AI) trong các công ty hàng đầu sẽ làm rõ điều này trong 12 tháng tới. Một số kỹ sư, với ngân sách token cố định, tạo ra kết quả đầu ra theo cấp số nhân nhiều hơn (và tốt hơn). Những người khác lãng phí token của họ. Sự chênh lệch là rất lớn và giờ đây có thể đo lường trực tiếp được.

Hiện tại, các công ty vẫn phân phối token khá đồng đều. Điều này sẽ dừng lại. Một số công ty sẽ nhận ra rằng tốt hơn nên cấp hàng tỷ token cho 10% kỹ sư giỏi nhất thay vì cấp hàng triệu token cho mọi kỹ sư. Những đợt cắt giảm tiếp theo sẽ tàn khốc. Tầng lớp giữa của phân phối kỹ sư sẽ bị cắt giảm vì cùng một lý do mà tầng lớp quản lý đang bị cắt giảm ngay bây giờ: công cụ đã làm cho sự phân bổ đòn bẩy trở nên rõ ràng.

Bất bình đẳng leo thang

Nếu đòn bẩy của một cá nhân tăng lên 1000 lần, sự phân phối sự giàu có theo sau đó cũng sẽ như vậy. Chúng ta sắp thấy những con số bất bình đẳng mà hệ thống chính trị Mỹ chưa từng có tiền lệ để xử lý.

Elon Musk có khả năng sẽ trở thành người đầu tiên sở hữu 1 nghìn tỷ USD. Ông ấy sẽ không đơn độc lâu. Điều này không bền vững về mặt chính trị. Phản ứng chính trị đã bắt đầu.

Phản ứng chính trị và giải pháp UBI

Đảng Dân chủ ở Mỹ có khả năng sẽ giành chiến thắng trong cuộc bầu cử năm 2028 với chương trình nghị sự phản đối sự bất bình đẳng do AI gây ra. Các chính sách có thể bao gồm: yêu cầu tỷ lệ lao động tối thiểu, thời gian thông báo sa thải bắt buộc kéo dài, lệnh cấm trung tâm dữ liệu, và các loại thuế đánh vào tài sản AI.

Cách duy nhất để thoát khỏi kịch bản này, theo quan điểm của tác giả, là những người đang nắm giữ phần lớn lợi nhuận này cần chủ động chia sẻ một phần. Một phiên bản của Thu nhập cơ bản phổ quát (UBI) phải nằm trong lời đề nghị chủ động. Nó không giải quyết vấn đề dài hạn, nhưng nó mua lại không gian thở trong giai đoạn chuyển giao biến động.

Nhưng AI sẽ tạo ra việc làm mới?

Lập luận phản biện phổ biến là mọi làn sóng tự động hóa trước đây đều tạo ra nhiều việc làm hơn là phá hủy. Nông dân trở thành công nhân nhà máy, công nhân nhà máy trở thành nhân viên dịch vụ. Tuy nhiên, lập luận này bỏ qua một điểm quan trọng: Mọi làn sóng tự động hóa trước đây là công cụ. Máy kéo là công cụ, PC là công cụ. Nhưng AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) không chỉ là công cụ. Khi bạn có một tác nhân thông minh hơn bạn hàng nghìn lần, hoạt động liên tục, không bao giờ ngủ và tự cải thiện, sự tương đồng lịch sử sẽ bị phá vỡ.

Nếu AGI thông minh hơn bạn ở mọi bậc thang, bao gồm cả bậc thang bạn đang cố gắng thăng tiến lên, việc "thăng tiến lên trên" không còn khả thi. Ngoại trừ vị trí CEO hoặc chủ sở hữu công ty, con người khó có thể cạnh tranh.

Kết luận

Tương lai dài hạn với sự dồi dào do AI mang lại là điều đáng mong đợi. Tuy nhiên, tương lai đẹp đẽ đó đòi hỏi chúng ta phải sống sót qua 5 năm tới. Nó đòi hỏi những người mất việc không đốt cháy hệ thống trước khi hệ thống kịp phân phối lại lợi ích. Nó đòi hỏi người giàu hiểu rằng việc từ bỏ 20% ngay bây giờ là cách duy nhất để giữ lại 80% còn lại.

Để có được AI, chúng ta cần con người - bao gồm cả những "người đo lường" - đồng hành. Để có được sự ủng hộ của họ, chúng ta cần cung cấp cho họ những thứ: tiền bạc, an ninh, phẩm giá và một câu chuyện đáng tin cậy về vị trí của họ. Chúng ta không cần phải trả lời câu hỏi con người sinh ra để làm gì trong dài hạn, chúng ta chỉ cần quản lý tốt 5 năm tới.