IMF: AI giúp tiết kiệm 2.700 tỷ USD chi phí lao động mỗi năm

Một nghiên cứu mới cho thấy giá trị thời gian lao động mà AI giúp tiết kiệm trên toàn cầu đã lên tới 2.700 tỷ USD mỗi năm. Hiệu ứng cắt giảm giờ làm không còn giới hạn ở ngành phát triển phần mềm mà đã lan sang các lĩnh vực văn phòng, giáo dục và kinh doanh.

Nhà nghiên cứu Rachel Yuting Fan và chuyên gia kinh tế Ha Minh Nguyen của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) công bố kết quả này trong báo cáo nghiên cứu mang tên "Aggregate Gains from AI and Their Distribution". Nhóm tác giả phân tích 5 đợt dữ liệu của Anthropic Economic Index được công bố từ tháng 1/2025 đến tháng 2/2026, đối chiếu lịch sử hội thoại trên Claude với từng loại công việc cụ thể, rồi áp dụng số liệu tiền lương của Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) để tính ra "giá trị tương đương chi phí lao động" (LCE).

Phạm vi nghiên cứu bao gồm 86 quốc gia có đầy đủ dữ liệu tiền lương và việc làm để so sánh. Khi quy đổi thời gian mà AI đang giúp tiết kiệm theo mức lương của từng nước, nhóm nghiên cứu ước tính LCE đạt 2.700 tỷ USD mỗi năm, tương đương 3,4% tổng GDP của các quốc gia được khảo sát.

Mức tăng so với lần ước tính trước đó khá lớn. Sáu tháng trước, LCE tính theo cùng phương pháp chỉ là 1.200 tỷ USD, nghĩa là con số lần này đã tăng hơn gấp đôi.

Tuy nhiên, con số này không đồng nghĩa với mức tăng GDP thực tế. Nhóm nghiên cứu nhấn mạnh LCE nên được xem là chỉ dấu cho giá trị năng suất mà việc sử dụng AI gợi ý, chứ chưa phản ánh sản lượng thực tế tăng thêm bao nhiêu sau khi thời gian làm việc được rút ngắn, cũng như cách doanh nghiệp và thị trường lao động điều chỉnh trước thay đổi này.

Về bản chất, LCE là giá trị bằng tiền lương của khoảng thời gian AI giúp tiết kiệm. Cùng tiết kiệm một giờ, nhưng ở quốc gia hay ngành nghề có mức lương cao hơn thì giá trị quy đổi sẽ lớn hơn. Vì vậy, LCE có thể là điểm khởi đầu hữu ích cho các cuộc thảo luận về năng suất, nhưng khó có thể đọc trực tiếp như một chỉ số kế toán về lợi nhuận doanh nghiệp hay thu nhập quốc dân.

Cách thức lan tỏa của AI cũng thay đổi theo thời gian. Ở giai đoạn đầu, việc sử dụng AI tập trung chủ yếu vào công việc phát triển phần mềm, sau đó mở rộng sang giáo dục, văn phòng và kinh doanh. Trong quá trình này, mức lương bình quân gia quyền theo lượng sử dụng AI đã giảm 5,5% trong vòng 13 tháng.

Dù mức lương bình quân giảm, tổng giá trị chi phí lao động quy đổi lại tăng lên. Nhóm nghiên cứu giải thích rằng các ngành nghề lương thấp thường có quy mô lao động lớn hơn, nên khi AI được sử dụng rộng rãi hơn ở nhóm này, tổng thời gian tiết kiệm được trên toàn hệ thống vẫn tăng.

Lợi ích từ AI không phân bổ đồng đều giữa các quốc gia và ngành nghề. Theo phân tích, LCE ở các nước thu nhập cao đạt khoảng 4,2% GDP, cao hơn nhiều so với mức khoảng 0,6% ở nhóm nước thu nhập trung bình và chỉ 0,1% ở nhóm nước thu nhập thấp. Tại các nước đang phát triển, giá trị sử dụng AI có xu hướng dồn vào một nhóm nhỏ lao động chuyên môn cao.

Nhóm nghiên cứu đo lường mức độ dồn nén này bằng "chỉ số tập trung AI" (ACI). Chỉ số ACI càng gần 1, giá trị sử dụng AI càng tập trung vào các ngành nghề lương cao. Tại Mỹ, hiệu ứng tiết kiệm thời gian xuất hiện ở nhiều nhóm việc làm như văn phòng, dịch vụ, bán hàng và lao động kỹ thuật, nhưng chỉ số ACI của nước này chỉ ở mức 0,44.

Ngược lại, Tanzania có ACI gần chạm mốc 1. Uganda và Campuchia cũng cho thấy mức độ tập trung cao vào một nhóm nhỏ ngành nghề chuyên môn, trong khi Australia và Anh được nêu như ví dụ có lợi ích lan tỏa rộng hơn. Cùng một công cụ AI, nhưng ý nghĩa kinh tế lại khác nhau tùy theo cơ cấu tiền lương và phân bổ nghề nghiệp của từng quốc gia.

Xu hướng giảm tập trung cũng được ghi nhận. Tỷ lệ quốc gia có chỉ số ACI giảm là 23% trong giai đoạn từ tháng 8 đến tháng 11/2025, sau đó tăng lên 42% trong giai đoạn từ tháng 11/2025 đến tháng 2/2026. Trong số 28 quốc gia từng có xu hướng tập trung tăng đến tháng 11/2025, đến tháng 2/2026 đã chuyển sang xu hướng giảm, trong đó 12 nước thuộc nhóm thu nhập trung bình.

Phân tích này dựa trên dữ liệu sử dụng Claude của Anthropic. Nhóm nghiên cứu cho biết việc nêu rõ tên Anthropic và Claude nhằm đảm bảo tính minh bạch và khả năng tái lập nghiên cứu. Đồng thời, các tác giả cũng lưu ý dữ liệu sử dụng từ một nhà cung cấp duy nhất có thể chưa đại diện đầy đủ cho toàn bộ thị trường AI, và các ước tính cơ bản chưa bao gồm hết việc sử dụng API doanh nghiệp hay các nền tảng AI khác.

Bình luận: Với độc giả, nghiên cứu này cho thấy câu chuyện ứng dụng AI không chỉ dừng ở cuộc đua hiệu năng mô hình. Việc AI đang cắt giảm thời gian làm việc của ngành nghề nào, và lợi ích đó rơi vào tay quốc gia hay nhóm lao động nào trước, mới là biến số quan trọng trong bài toán năng suất. Diễn biến này cũng gắn liền với xu hướng AI agent mở rộng sang vận hành quy trình làm việc thực tế và quản lý quyền hạn.

Nhóm nghiên cứu đã kết hợp dữ liệu sử dụng Claude với số liệu tiền lương để so sánh mức độ phân bổ theo từng quốc gia và ngành nghề. Để đánh giá đầy đủ tác động kinh tế của AI trong thời gian tới, giới chuyên môn cho rằng cần theo dõi không chỉ quy mô thời gian được tiết kiệm, mà cả việc giá trị đó đang được phân chia cho nhóm lao động và ngành nào.