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

Ai muốn phòng ngừa rủi ro thì mua vàng/dầu, ai muốn tăng trưởng bùng nổ thì mua AI, Bitcoin “lỗi thời” bước vào thị trường gấu

Tác giả: Wall Street News Bitcoin tiếp tục giảm mạnh, có lúc chạm mức thấp nhất trong hai tháng là 66.123 USD. Nhiều lý do được đưa ra như dòng tiền ETF rút ra, căng thẳng địa chính trị, hay việc Strategy bán bớt cổ phần. Tuy nhiên, phân tích cho thấy những điều này chỉ là biểu hiện bề mặt. Vấn đề cốt lõi là Bitcoin đang thua trong một cuộc cạnh tranh tài sản. Thị trường đã thay đổi. Bitcoin hiện rơi vào một "vùng lưỡng nan" khó xử, bị tấn công từ ba phía: 1. **Vai trò phòng ngừa lạm phát:** Vàng đang chiến thắng. Các nhà đầu tư lo ngại lạm phát hiện nay ưa chuộng vàng, cổ phiếu năng lượng và các nhà sản xuất hàng hóa hơn là Bitcoin, vì chúng có tài sản hữu hình hỗ trợ và logic rõ ràng hơn. 2. **Vai trò tăng trưởng:** AI đang chiến thắng. Những nhà đầu tư muốn tăng trưởng cao có thể chọn các công ty AI có doanh thu và lợi nhuận thực tế. Bitcoin không tạo ra dòng tiền nên không có lợi thế trên sân chơi này. 3. **Vai trò trong lĩnh vực tiền mã hóa:** Stablecoin và cơ sở hạ tầng đang chiến thắng. Ngay cả các nhà đầu tư muốn tiếp xúc với tiền mã hóa cũng không nhất thiết phải mua Bitcoin. Họ có thể chọn các sàn giao dịch, stablecoin, mạng thanh toán - những tài sản có hiệu suất gắn trực tiếp với tỷ lệ ứng dụng thực tế của ngành. Tóm lại, Bitcoin không còn là tài sản phòng ngừa rủi ro tốt nhất, cũng không phải là tài sản tăng trưởng tốt nhất, và cũng không còn là tài sản mã hóa duy nhất. Một ví dụ rõ ràng: cảnh báo gần đây của Chủ tịch Fed Cleveland về rủi ro lạm phát dai dẳng trước đây có thể là tin tốt cho Bitcoin, nhưng lần này thị trường không phản ứng theo cách đó. Cách ứng phó với lạm phát của nhà đầu tư đã thay đổi. Việc ETF rút vốn và Strategy bán bớt cổ phần phản ánh một thực tế cơ bản: vốn giờ đây có nhiều nơi để đầu tư hơn, và các nhà đầu tư cũng đòi hỏi khắt khe hơn đối với Bitcoin. Họ muốn biết Bitcoin mang lại lợi nhuận gì và tại sao phải chọn nó thay vì các tài sản khác. Logic thị trường gấu mới cho Bitcoin không còn là "nó là lừa đảo" hay "công nghệ thất bại", mà là: bản thân tính khan hiếm giờ đây đã không còn đủ sức thuyết phục.

marsbit16 phút trước

Ai muốn phòng ngừa rủi ro thì mua vàng/dầu, ai muốn tăng trưởng bùng nổ thì mua AI, Bitcoin “lỗi thời” bước vào thị trường gấu

marsbit16 phút trước

SaaS Cuộc Đào Tẩu Sinh Tử: Những Người Chiến Thắng Sống Sót Có Một Điểm Chung

Bài viết phân tích tác động của AI đối với ngành SaaS, so sánh sự biến động cổ phiếu gần đây. Các công ty như Snowflake và Datadog tăng mạnh nhờ mô hình tính phí theo mức sử dụng (consumption-based), được AI thúc đẩy nhu cầu xử lý dữ liệu và giám sát. Ngược lại, những công ty dựa trên phí theo chỗ ngồi (per-seat) hoặc theo nhiệm vụ như Intuit và Adobe chịu áp lực khi AI có thể thay thế lao động thủ công. Bài viết phân loại các công ty SaaS thành bốn nhóm: nền tảng tiêu thụ (Snowflake, Datadog), lớp kênh phân phối/nền tảng (Microsoft, Palantir), công ty quy trình làm việc đang chuyển đổi (Salesforce, ServiceNow) và công ty chịu áp lực trực tiếp (Intuit, Workday). Salesforce, dù có doanh thu AI tăng trưởng, vẫn bị ảnh hưởng bởi mô hình cũ, cho thấy quá trình chuyển đổi sang tính phí theo giá trị cần thời gian. Các tín hiệu từ Microsoft Build 2026 cho thấy AI đang trở thành một phần của hệ điều hành và Microsoft đang giảm phụ thuộc vào OpenAI. Thị trường hiện đang trong giai đoạn phân biệt công ty nào được AI hỗ trợ và công ty nào bị ảnh hưởng. Cần theo dõi sự lan rộng của đợt phục hồi, tốc độ chuyển đổi của Salesforce và dữ liệu áp dụng Copilot doanh nghiệp sau sự kiện Build.

marsbit31 phút trước

SaaS Cuộc Đào Tẩu Sinh Tử: Những Người Chiến Thắng Sống Sót Có Một Điểm Chung

marsbit31 phút trước

DeepSeek Có Thể Giúp Trung Quốc Tiết Kiệm 1 Nghìn Tỷ Đô La Mỹ?

Vào nửa cuối năm 2026, Nvidia sẽ giao nền tảng AI mạnh nhất từ trước đến nay: Vera Rubin VR200 NVL72, với chi phí vật tư khoảng 7,8 triệu USD, trong đó bộ nhớ (HBM4 và LPDDR5X) chiếm tới 2 triệu USD. Bài viết phân tích cách DeepSeek, thông qua các công nghệ như nén bộ nhớ ngữ cảnh dài (MLA), mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE) và tái sử dụng bộ nhớ cache, có thể tăng hiệu suất xử lý token lên gấp 4 lần trên cùng phần cứng, giảm đáng kể sự phụ thuộc vào phần cứng đắt đỏ như GPU và HBM. Khi nhu cầu token AI của Trung Quốc dự kiến đạt hàng nghìn tỷ mỗi ngày, việc tăng hiệu quả này có khả năng tiết kiệm một lượng lớn đầu tư cơ sở hạ tầng. Ước tính, với mức tăng hiệu suất 4 lần, có thể tiết kiệm số tiền tương đương việc xây dựng ít đi hàng chục nghìn trung tâm điện toán AI, tổng giá trị lên tới khoảng 1 nghìn tỷ USD trong tương lai. Chiến lược của DeepSeek không phải là thay thế phần cứng tính toán mà là tối ưu hóa việc sử dụng nó, dịch chuyển giá trị sang các khâu như kiến trúc mô hình, hệ thống suy luận và quản lý bộ nhớ - những lĩnh vực mà chuỗi cung ứng trong nước có lợi thế hơn. Điều này làm giảm sự phụ thuộc vào các linh kiện công nghệ cao bị hạn chế và giúp phổ biến AI với chi phí thấp hơn cho các ngành công nghiệp Trung Quốc.

marsbit1 giờ trước

DeepSeek Có Thể Giúp Trung Quốc Tiết Kiệm 1 Nghìn Tỷ Đô La Mỹ?

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片