Nghiên cứu bác bỏ huyền thoại AI sa thải nhân sự: 80% doanh nghiệp đã cắt giảm nhân lực, không có công ty nào kiếm được tiền nhờ đó

marsbitXuất bản vào 2026-05-13Cập nhật gần nhất vào 2026-05-13

Tóm tắt

Theo khảo sát của Gartner trên 350 doanh nghiệp có doanh thu hơn 10 tỷ USD, 80% công ty triển khai AI hoặc tự động hóa đã cắt giảm nhân sự, nhưng không có mối tương quan tích cực giữa tỷ lệ cắt giảm và tỷ suất lợi nhuận đầu tư (ROI). Các công ty cắt giảm nhiều không kiếm được nhiều tiền hơn những công ty cắt giảm ít. Doanh nghiệp đạt ROI cao thực sự lại là những đơn vị sử dụng AI như một công cụ "khuếch đại" sản lượng của nhân viên hiện có, thay vì thay thế họ. Tuy nhiên, thực tế thị trường lao động lại trái ngược: 4 tháng đầu năm 2026, gần 50.000 vị trí tại Mỹ bị cắt bỏ với lý do AI, ngành công nghệ ghi nhận mức cắt giảm cao nhất kể từ 2023. Nghiên cứu cũng đặt ra nghi vấn về hiện tượng "rửa sạch bằng AI" (AI washing), nơi các công ty dùng AI như lý do bao biện cho những đợt sa thải vốn đã được lên kế hoạch. Dù vậy, Gartner dự báo AI có thể bắt đầu tạo ra việc làm ròng trong giai đoạn 2028-2029, khi xuất hiện những công việc mới mà AI không thể đảm nhận.

Tác giả: Claude, Shenchao TechFlow

Dẫn nhập Shenchao: Khảo sát của Gartner với 350 doanh nghiệp có doanh thu hàng năm trên 10 tỷ USD cho thấy, 80% doanh nghiệp triển khai công nghệ AI hoặc tự động hóa đã thực hiện cắt giảm nhân sự, nhưng không có mối tương quan tích cực nào giữa tỷ lệ sa thải và tỷ suất hoàn vốn đầu tư – những công ty sa thải nhiều không kiếm được nhiều hơn những công ty sa thải ít.

Thực tế, những doanh nghiệp đạt được lợi nhuận cao lại là những công ty sử dụng AI để khuếch đại sản lượng của nhân viên thay vì thay thế họ. Đồng thời, trong bốn tháng đầu năm 2026, gần 50.000 vị trí việc làm đã bị cắt giảm do AI, ngành công nghệ ghi nhận mức sa thải cao nhất kể từ năm 2023.

Logic thay thế nhân viên bằng AI của doanh nghiệp đang bị dữ liệu phản bác.

Theo tạp chí Fortune ngày 11 tháng 5, một cuộc khảo sát với 350 giám đốc điều hành doanh nghiệp toàn cầu của cơ quan nghiên cứu và tư vấn Gartner phát hiện ra rằng, những công ty tiến hành sa thải quy mô lớn nhân danh AI đã không đạt được hiệu quả tài chính tốt hơn. Các doanh nghiệp tham gia khảo sát đều có doanh thu hàng năm trên 10 tỷ USD và đang thử nghiệm hoặc triển khai các tác nhân AI, tự động hóa thông minh hoặc công nghệ tự chủ.

Helen Poitevin, Phó chủ tịch kiêm nhà phân tích của Gartner, trưởng nhóm nghiên cứu, chia sẻ với Fortune: "Chỉ tập trung vào việc sa thải để thu về giá trị từ AI là một hành vi thiển cận. Chỉ đơn thuần cắt giảm nhân sự để theo đuổi lợi nhuận rất có thể sẽ đưa hầu hết doanh nghiệp vào một ngõ cụt với lợi ích hạn chế."

Khảo sát này được hoàn thành vào quý 3 năm 2025. Kết luận thẳng thắn đến mức chói chang: Sa thải tạo ra không gian ngân sách, không phải lợi tức đầu tư.

80% doanh nghiệp đã cắt giảm nhân sự, nhưng công ty sa thải nhiều không kiếm nhiều hơn công ty sa thải ít

Phát hiện cốt lõi của Gartner là: Trong số các doanh nghiệp đã triển khai khả năng kinh doanh tự chủ, khoảng 80% báo cáo có hành vi cắt giảm nhân sự. Tuy nhiên, gần như không có sự khác biệt về tỷ lệ sa thải giữa các doanh nghiệp có lợi nhuận cao và các doanh nghiệp có lợi nhuận thấp (thậm chí là doanh nghiệp có kết quả kinh doanh xấu đi).

Nói cách khác, từ góc độ thống kê, không thể nhìn thấy mối quan hệ nhân quả giữa việc sa thải và việc kiếm tiền.

Khảo sát cho thấy, những doanh nghiệp thực sự đạt được lợi nhuận cao nhất lại đi theo một con đường ngược lại. Họ định vị AI như một "công cụ khuếch đại nhân sự" (people amplification), sử dụng công nghệ để nâng cao năng suất của nhân viên hiện có, thay vì thay thế trực tiếp sức lao động. Poitevin gọi mô hình này là "doanh nghiệp khuếch đại con người" (human-amplified business), tức là AI trao quyền cho con người chứ không thay thế con người.

Trong một cuộc khảo sát độc lập khác của Gartner với các CEO, khoảng một phần ba số giám đốc điều hành kỳ vọng AI sẽ hỗ trợ con người ra quyết định nhưng không tự ra quyết định độc lập, trong khi 27% khác lại kỳ vọng AI vận hành tự chủ với sự can thiệp rất ít hoặc không có của con người. Sự phân hóa giữa hai hướng đi đang ngày càng sâu sắc.

Gần 50.000 người bị sa thải vì AI trong bốn tháng đầu năm nay, ngành công nghệ ghi nhận mức sa thải cao nhất trong ba năm

Kết luận nghiên cứu của Gartner tạo nên sự tương phản gay gắt với thực tế thị trường lao động hiện nay.

Theo báo cáo mới nhất được công bố vào tháng 5 của công ty tư vấn việc làm Challenger, Gray & Christmas, AI đã trở thành nguyên nhân hàng đầu dẫn đến việc sa thải nhân sự tại các doanh nghiệp Mỹ trong hai tháng liên tiếp. Vào tháng 4 năm 2026, 21.490 vị trí việc làm đã bị cắt giảm do AI, chiếm 26% trong tổng số 83.387 người bị sa thải trong tháng. Tính tích lũy trong bốn tháng đầu năm 2026, số vị trí bị cắt giảm do AI đã lên tới 49.135, chiếm khoảng 16% tổng số lao động bị sa thải trong năm, cao hơn mức 13% vào cuối tháng 3.

Andy Challenger, Giám đốc Doanh thu của Challenger, tóm tắt một cách sắc sảo: "Bất kể các vị trí cụ thể có thực sự bị AI thay thế hay không, ngân sách cho những vị trí này đã bị AI chiếm mất."

Xét theo ngành, ngành công nghệ là khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất. Tháng 4, ngành công nghệ sa thải 33.361 người, tính từ đầu năm đến nay đã tích lũy 85.411 người, tăng 33% so với cùng kỳ, cao nhất kể từ năm 2023. Cognizant lên kế hoạch cắt giảm 12.000 đến 15.000 nhân sự trên toàn cầu, Cloudflare sa thải khoảng 1.100 người (chiếm khoảng 20% tổng số nhân viên), Coinbase cắt giảm 14% nhân viên, Snap loại bỏ 1.000 vị trí, tất cả đều liệt kê AI là yếu tố cốt lõi.

Tương phản với làn sóng sa thải là sự thu hẹp mạnh mẽ của thị trường tuyển dụng. Trong tháng 4, các kế hoạch tuyển dụng mới được doanh nghiệp công bố chỉ là 10.049 người, giảm mạnh 69% so với tháng trước và giảm 38% so với cùng kỳ năm ngoái.

"Rửa sạch" sa thải bằng AI: Có bao nhiêu vụ sa thải thực sự là do AI?

Một nghi vấn được đặt ra lặp đi lặp lại là: Trong số các vụ sa thải được thực hiện nhân danh AI, có bao nhiêu phần trăm thực sự được thúc đẩy bởi AI?

Sam Altman, CEO của OpenAI, đã trực tiếp đặt ra câu hỏi này trong một cuộc phỏng vấn vào tháng 2 năm nay. Ông thừa nhận tồn tại hiện tượng gọi là "rửa sạch bằng AI" (AI washing): các doanh nghiệp đóng gói những đợt sa thải vốn sẽ diễn ra thành những điều chỉnh cơ cấu được thúc đẩy bởi AI. "Tôi không biết tỷ lệ chính xác là bao nhiêu, nhưng thực sự có một số hành vi rửa sạch bằng AI, người ta đổ lỗi cho AI về những vụ sa thải vốn sẽ xảy ra," Altman cho biết.

Các nhà phân tích của Deutsche Bank cũng chỉ ra trong báo cáo nghiên cứu gần đây rằng, "rửa sạch dư thừa bằng AI sẽ là đặc điểm nổi bật của năm 2026", các doanh nghiệp lớn sử dụng AI như một tấm khiên ngôn từ cho việc sa thải, trong khi thực tế thúc đẩy sa thải có thể là do thuế quan, sự bất định của nền kinh tế hoặc các áp lực chi phí khác.

Poitevin của Gartner có xu hướng diễn giải theo cách ôn hòa hơn: các vụ sa thải liên quan đến AI hiện nay giống như việc các doanh nghiệp đang "thử nước" hơn là một sự tái cấu trúc thực sự. "Theo quan điểm của chúng tôi, điều này giống như nhiều doanh nghiệp đang thực hiện một thử nghiệm nhỏ, một lần, chứ không phải là cách làm có thể chuyển hóa thành lợi nhuận hoàn chỉnh từ đầu tư AI."

Dự báo dài hạn: Giai đoạn 2028-2029, AI sẽ trở thành tác nhân tạo việc làm ròng

Thái độ của Gartner mang tính hai mặt rõ rệt.

Số liệu ngắn hạn không lạc quan. Nghiên cứu trước đây của tổ chức này cho thấy, tỷ lệ hoàn thành thành công nhiệm vụ văn phòng tiêu chuẩn của các tác nhân AI vào khoảng 30% đến 35%. Gartner còn dự báo hơn 40% dự án tác nhân AI sẽ bị hủy bỏ trước cuối năm 2027 do chi phí phình to, giá trị thương mại không rõ ràng và kiểm soát rủi ro không đầy đủ.

Nhưng Gartner đưa ra dự báo lạc quan về triển vọng dài hạn: kinh doanh tự chủ (autonomous business) sẽ bắt đầu trở thành tác nhân tạo việc làm ròng trong giai đoạn 2028 đến 2029, khi đó sẽ xuất hiện các ngành nghề mới mà AI không thể đảm đương. Poitevin nhấn mạnh: "Về lâu dài, kinh doanh tự chủ sẽ tạo ra nhiều việc làm hơn cho con người, chứ không phải ít hơn. Các yếu tố cấu trúc như sự suy giảm cấu trúc dân số và các kịch bản tiêu dùng có độ tin cậy cao sẽ đảm bảo vốn nhân lực luôn giữ vị trí cốt lõi trong vận hành, quản trị và mở rộng các hệ thống tự chủ."

Về mặt chi tiêu, Gartner dự kiến chi tiêu cho phần mềm tác nhân AI sẽ tăng từ 86,4 tỷ USD năm 2025 lên 2.065 tỷ USD năm 2026, và tiếp tục lên 3.763 tỷ USD vào năm 2027. Ngay cả khi phần lớn dự án thất bại, vốn vẫn đang được đổ vào ngày càng nhanh.

Điều này tạo nên một tình thế phi lý nhưng có thực: doanh nghiệp sa thải nhưng không mang lại lợi nhuận, tỷ lệ thất bại của các dự án AI vẫn cao, nhưng không ai muốn xuống xe.

Câu hỏi Liên quan

QNghiên cứu của Gartner cho thấy tỷ lệ phần trăm doanh nghiệp triển khai AI đã cắt giảm nhân sự là bao nhiêu?

ANghiên cứu của Gartner chỉ ra rằng khoảng 80% doanh nghiệp đã triển khai AI hoặc công nghệ tự động hóa báo cáo đã thực hiện cắt giảm nhân sự.

QTheo nghiên cứu, mối quan hệ giữa việc cắt giảm nhân sự nhờ AI và tỷ suất lợi nhuận đầu tư (ROI) như thế nào?

ANghiên cứu kết luận rằng không có mối tương quan tích cực nào giữa tỷ lệ cắt giảm nhân sự và ROI. Các công ty cắt giảm nhiều nhân sự không kiếm được nhiều tiền hơn những công ty cắt giảm ít.

QKiểu doanh nghiệp nào thực sự đạt được lợi nhuận cao từ AI theo phát hiện của Gartner?

ANhững doanh nghiệp đạt được lợi nhuận cao nhất là những doanh nghiệp sử dụng AI như một 'công cụ khuếch đại nhân lực' (people amplification), tức dùng công nghệ để nâng cao năng suất của nhân viên hiện có thay vì thay thế họ trực tiếp.

QHiện tượng 'AI washing' (tẩy rửa bằng AI) trong bối cảnh cắt giảm nhân sự được đề cập trong bài là gì?

A'AI washing' ám chỉ hiện tượng các doanh nghiệp đổ lỗi cho AI về những đợt sa thải vốn đã được lên kế hoạch từ trước, sử dụng AI như một tấm bình phong hợp lý hóa cho việc cắt giảm nhân sự có thể do các nguyên nhân khác như áp lực chi phí hoặc bất ổn kinh tế.

QDự báo dài hạn của Gartner về tác động của AI đối với việc làm là gì?

AGartner dự báo lạc quan rằng 'nền kinh doanh tự chủ' (autonomous business) sẽ bắt đầu trở thành nhà tạo ra việc làm ròng trong giai đoạn 2028-2029, khi đó sẽ xuất hiện những loại công việc mới mà AI không thể đảm đương, đảm bảo vị trí trung tâm của con người trong vận hành và quản trị hệ thống.

Nội dung Liên quan

Sự phân bổ giá trị của stablecoin

Tác giả phân tích sự phân phối giá trị trong ngành stablecoin, chia thành 4 tầng: 1. **Lớp phát hành** (như Tether, Circle): Đúc stablecoin, nắm tài sản dự trữ, hưởng chênh lệch lãi suất. 2. **Lớp cơ sở hạ tầng** (như Bridge, BVNK): Kết nối stablecoin với hệ thống tài chính thực - xử lý nạp/rút tiền pháp định, đối ngân hàng, tuân thủ, quản lý tài sản. Đây là công việc phức tạp, tạo ra rào cản cạnh tranh. 3. **Lớp thu nhận/phân phối** (như Stripe, Coinbase): Tích hợp stablecoin vào hệ thống doanh nghiệp, quản lý thanh toán. 4. **Lớp ứng dụng**: Người dùng và doanh nghiệp cuối cùng. Lớp phát hành thu lợi nhuận lớn nhất. Tuy nhiên, tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng tiềm năng của **lớp cơ sở hạ tầng**. Khó khăn thực sự không nằm ở chuyển tiền trên blockchain, mà ở việc kết nối nó với thế giới thực: đối ngân hàng, xử lý quy định, tích hợp vào quy trình nghiệp vụ doanh nghiệp. Các công ty như Stripe (mua lại Bridge) và Mastercard (mua lại BVNK) đang tranh giành để trở thành cổng kết nối mặc định này. Lớp cơ sở hạ tầng hiện ở giai đoạn đầu, vất vả, cần vốn, và bị kẹt giữa các tầng khác. Nhưng một khi stablecoin trở thành phương thức tài chính phổ biến, những công ty đã xây dựng được mạng lưới kết nối rộng khắp và sâu vào hệ thống doanh nghiệp sẽ có vị thế mạnh và quyền định giá.

marsbit4 giờ trước

Sự phân bổ giá trị của stablecoin

marsbit4 giờ trước

Tại sao NVIDIA không thiếu tiền nhưng vẫn muốn vay 200 tỷ USD?

Tóm tắt: Mặc dù có dòng tiền tự do mạnh mẽ (khoảng 486 tỷ USD trong quý gần nhất) và không thiếu tiền mặt, NVIDIA vẫn có kế hoạch phát hành ít nhất 20 tỷ USD trái phiếu (hối phiếu cao cấp) với kỳ hạn lên đến 30 năm. Động thái này không phải vì thiếu vốn, mà là một chiến lược quản lý vốn chủ động, tận dụng xếp hạng tín dụng AA vừa được nâng cấp để huy động vốn dài hạn với chi phí thấp. Mục đích của việc vay nợ bao gồm tái cấp vốn, đầu tư vào cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu AI, nghiên cứu & phát triển, thanh toán trước cho chuỗi cung ứng và các khoản đầu tư chiến lược. So với việc phát hành thêm cổ phiếu (làm loãng lợi ích của cổ đông hiện tại), việc phát hành trái phiếu được coi là có lợi hơn cho cổ đông khi NVIDIA có thể vừa duy trì các chương trình mua lại cổ phiếu và cổ tức lớn, vừa tài trợ cho sự mở rộng dài hạn. Hành động của NVIDIA phản ánh một xu hướng rộng hơn trong ngành công nghệ, nơi các gã khổng lồ như Alphabet, Meta và Amazon cũng đang sử dụng vốn vay để tài trợ cho chu kỳ chi tiêu vốn nặng về AI. Điều này cho thấy câu chuyện đầu tư AI đang chuyển sang một giai đoạn mới, đòi hỏi nguồn vốn dài hạn và quy mô lớn cho cơ sở hạ tầng. Thách thức chính trong tương lai là khả năng sinh lời từ các khoản đầu tư AI này phải đủ cao và đúng hạn để biện minh cho kỳ vọng và cấu trúc vốn mới.

marsbit5 giờ trước

Tại sao NVIDIA không thiếu tiền nhưng vẫn muốn vay 200 tỷ USD?

marsbit5 giờ trước

Liberland Sa Thải Bộ Trưởng Công Nghệ Sau Vụ Cố Gắng Chiếm Quyền Blockchain Và Trang Web

Theo một nghị quyết chính thức được công bố, Quốc hội Liberland - một dự án vi quốc gia - đã bỏ phiếu bãi nhiệm Bộ trưởng Công nghệ Dorian Stern Vukotić. Ông bị cáo buộc thực hiện một loạt hành động nhằm giành quyền kiểm soát cơ sở hạ tầng kỹ thuật của dự án, bao gồm việc gỡ bỏ bảo vệ đa chữ ký (multisig) trên tài khoản quản trị Sudo, cố gắng chiếm quyền điều khiển tên miền Liberland.org, chặn quyền bỏ phiếu của Tổng thống Vít Jedlička và phát hành token trái phép. Sự việc này nêu bật những rủi ro quản trị thực tế trong không gian crypto, vượt ra ngoài các lỗ hổng hợp đồng thông minh đơn thuần. Nó liên quan đến quyền kiểm soát các điểm then chốt ngoài chuỗi như tài khoản quản trị, tên miền website, quyền truy cập biểu quyết và thiết kế đa chữ ký. Tranh chấp tại Liberland trở thành một nghiên cứu điển hình về cách thức các dự án phụ thuộc vào sự pha trộn giữa quản trị on-chain và các cơ chế kiểm soát off-chain. Bài học chính cho người dùng crypto là những tuyên bố về phi tập trung cần được kiểm chứng với thực tế vận hành. Nếu chỉ một số ít người có thể kiểm soát các chức năng quản trị hoặc quyền truy cập then chốt, thì hệ thống quản trị vẫn có thể dễ bị tổn thương. Sự kiện này phản ánh xu hướng rộng hơn trong thị trường crypto, nơi cơ sở hạ tầng, bảo mật và quản trị ngày càng trở nên quan trọng ngang bằng với biến động giá.

bitcoinist5 giờ trước

Liberland Sa Thải Bộ Trưởng Công Nghệ Sau Vụ Cố Gắng Chiếm Quyền Blockchain Và Trang Web

bitcoinist5 giờ trước

Làm Thế Nào Để Nghiên Cứu Tốt: Rèn Luyện Những Khả Năng Thực Sự Có Thể 'Luyện Tập Chủ Động'

Chưa ai thực sự dạy bạn cách làm nghiên cứu. Hầu hết mọi người chỉ học cách "trông giống" một nhà nghiên cứu, trong khi năng lực thực sự là sự tích lũy các kỹ năng có thể rèn luyện có chủ ý. **Chọn vấn đề của riêng bạn:** Đừng chỉ tiếp nhận vấn đề từ người khác. Hãy bắt đầu từ một kết quả bạn thực sự muốn đạt được và suy ngược để thiết kế thí nghiệm. Điều này tạo ra tính độc đáo. "Khiếu thẩm mỹ" trong nghiên cứu giống như một cơ bắp, có thể phát triển thông qua việc dự đoán kết quả thí nghiệm và kiểm tra lại các dự đoán đó. **Nâng cấp đầu vào:** Đừng chỉ đọc các xu hướng mới nhất. Tài liệu cũ (như bài phát biểu của Claude Shannon năm 1952) và các lĩnh vực rộng (thần kinh học, thống kê, kiến ​​trúc máy tính) thường mang lại những hiểu biết sâu sắc có giá trị. Hãy đọc chính bài báo gốc, đặc biệt là phần phụ lục và hạn chế. **Viết mọi thứ xuống:** Viết lách là cơ chế phòng thủ rẻ nhất chống lại sự tự lừa dối. Nó phơi bày những lỗ hổng trong suy nghĩ. Giữ một cuốn nhật ký ghi lại giả thuyết, cài đặt, dự đoán, kết quả và bài học. Xem lại nó sẽ dạy bạn sự khiêm tốn. Tóm lại, nghiên cứu hiệu quả dựa trên việc chủ động chọn vấn đề, mở rộng nguồn tri thức và ghi chép trung thực để rèn giũa tư duy.

marsbit6 giờ trước

Làm Thế Nào Để Nghiên Cứu Tốt: Rèn Luyện Những Khả Năng Thực Sự Có Thể 'Luyện Tập Chủ Động'

marsbit6 giờ trước

Tăng Trưởng Vượt 150% Trong Nửa Tháng, Đằng Sau Sự Bùng Nổ Của Backpack

Backpack (BP), token của sàn giao dịch cùng tên, đã tăng hơn 150% trong nửa tháng, đạt mức cao 0,48 USD. Động lực chính đến từ việc ra mắt nền tảng Backpack Securities vào đầu tháng 6, cung cấp dịch vụ môi giới cổ phiếu Mỹ được quy định và hỗ trợ token hóa tài sản truyền thống. Sự kiện đáng chú ý là việc phát hành token SPCX, được neo 1:1 với cổ phiếu SpaceX thật, trên Solana vào ngày 12/6. Sản phẩm này cho phép giao dịch trên chuỗi 24/7 và có thể đổi ngược về tài khoản chứng khoán truyền thống, tạo cầu nối giữa thị trường vốn truyền thống và DeFi. BP có tổng cung 10 tỷ token với cơ chế phân phối độc đáo: 25% đầu tiên được airdrop cho cộng đồng, 37.5% tiếp theo sẽ mở khóa theo các cột mốc phát triển sản phẩm, và 37.5% cuối cùng sẽ được khóa cho đến sau IPO. Đội ngũ phát triển không nhận token ngay từ đầu. Người dùng có thể stake BP để nhận quyền chuyển đổi token thành cổ phần công ty khi công ty IPO, cùng các đặc quyền khác. Hiện khoảng 66% lượng token lưu hành đang được stake. Mặc dù từng có tranh cãi về cơ chế airdrop, sự chú ý của thị trường hiện đang dồn vào sự mở rộng thực tế của nền tảng và tiềm năng lâu dài của token BP trong hệ sinh thái mới kết hợp chứng khoán và tài sản token hóa.

marsbit7 giờ trước

Tăng Trưởng Vượt 150% Trong Nửa Tháng, Đằng Sau Sự Bùng Nổ Của Backpack

marsbit7 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片