Việc làm nhóm 22-25 tuổi trong ngành tiếp xúc cao với AI thấp hơn 19%

Chưa có bằng chứng xác nhận AI đã trực tiếp loại bỏ việc làm văn phòng cấp đầu vào trên quy mô lớn. Tuy nhiên, việc làm của người lao động 22-25 tuổi trong các ngành có mức độ tiếp xúc cao với AI thấp hơn 19% so với trường hợp đi theo cùng xu hướng với các ngành ít tiếp xúc, trong đó điều chỉnh chủ yếu thể hiện qua việc giảm tuyển dụng mới thay vì sa thải.

Viện Nghiên cứu Kinh tế số thuộc Đại học Stanford (Stanford University) cho biết, tính đến tháng 6 năm 2026, việc làm của người lao động 22-25 tuổi trong các ngành có mức độ tiếp xúc cao với AI thấp hơn 19% so với trường hợp đi theo cùng xu hướng với các ngành ít tiếp xúc. Khoảng cách này đã tăng từ 15% vào tháng 7 năm 2025. Nhóm nghiên cứu nhấn mạnh đây chỉ là một mô hình thống kê mô tả, không phải kết quả ước tính tác động nhân quả của AI.

Patrick T. Harker (Patrick T. Harker), giáo sư danh dự Rowan tại Trường Wharton thuộc Đại học Pennsylvania, cho rằng trong một bài viết trên Fortune, các vị trí cấp đầu vào nên được xem là 'chương trình học nghề không chính thức' để đào tạo nhân sự có kinh nghiệm. Theo ông, nhân viên mới đảm nhận các công việc như soạn thảo tài liệu và nghiên cứu ban đầu, sau đó tích lũy năng lực phán đoán thông qua quá trình được nhân sự cấp cao rà soát và yêu cầu làm lại. Nhận định này cho thấy việc giảm tuyển dụng có thể ảnh hưởng đến quá trình hình thành kỹ năng nghề nghiệp.

Harker phân tích rằng doanh nghiệp đang giảm tuyển dụng nhân sự cấp đầu vào thay vì sa thải trên quy mô lớn, trong khi mức giảm tập trung ở những công việc dễ tự động hóa bằng AI. Ông viết: “Còn quá sớm để biết chính xác điều gì sẽ xảy ra với thị trường lao động khi AI tiếp tục được triển khai trên toàn nền kinh tế”.

Dữ liệu của Đại học Stanford cũng cho thấy suy giảm việc làm chủ yếu diễn ra thông qua việc thu hẹp tuyển dụng mới đối với lao động trẻ. Mức giảm lớn hơn xuất hiện ở các ngành mà AI có xu hướng thay thế công việc của con người, trong khi việc làm của lao động có kinh nghiệm tại các ngành mà AI bổ trợ cho người lao động đi ngang hoặc tăng.

Tuy nhiên, cũng có những bằng chứng theo hướng ngược lại. Các nhà kinh tế học của Google là Zanna Iscenko (Zanna Iscenko) và Fabien Curto Millet (Fabien Curto Millet) cho biết trong một báo cáo phân tích 238 triệu tin tuyển dụng rằng đà chậm lại trong tuyển dụng tại các ngành tiếp xúc cao với AI đã bắt đầu từ tháng 4 năm 2022, trước khi AI tạo sinh phổ biến.

Báo cáo này đưa ra khả năng việc thắt chặt tiền tệ và các cú sốc kinh tế vĩ mô mới là nguyên nhân chính khiến tuyển dụng chậm lại. Vì vậy, chỉ dựa trên các số liệu hiện tại, chưa thể phân biệt liệu việc làm cấp đầu vào giảm do AI trực tiếp thay thế hay do hoạt động tuyển dụng nói chung suy yếu tại các ngành nhạy cảm với việc tăng lãi suất.

Cũng có phân tích cho rằng việc làm cấp đầu vào giảm có thể là kết quả của việc doanh nghiệp không tuyển đủ người để bù đắp lượng nhân sự tự nhiên rời đi sau khi đóng băng tuyển dụng. Do nhân sự cấp đầu vào phụ thuộc nhiều hơn vào tuyển dụng mới, quy mô việc làm của nhóm này có thể thu hẹp nhanh hơn các nhóm tuổi khác khi tổng tuyển dụng giảm.

Khái niệm 'ngành có mức độ tiếp xúc cao với AI' cũng cần được xem xét thận trọng. Cục Thống kê Lao động Mỹ (U.S. Bureau of Labor Statistics) nêu rõ mức độ tiếp xúc chỉ là chỉ số tương đối thể hiện mức độ AI có thể hỗ trợ hoặc thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, không đồng nghĩa với việc làm giảm, tiền lương giảm hay khả năng bị thay thế trên thực tế.

Điều này có nghĩa không thể kết luận một nghề đã được tự động hóa hoặc việc làm đang giảm chỉ vì nghề đó có mức độ tiếp xúc cao với AI. Cần xem xét riêng mức độ triển khai AI thực tế, kế hoạch tuyển dụng của doanh nghiệp và nhu cầu theo từng ngành.

Vấn đề không chỉ nằm ở số lượng việc làm cấp đầu vào. Nếu các công việc dễ được AI xử lý như soạn thảo tài liệu, nghiên cứu và phân tích ban đầu giảm, cơ hội để nhân viên mới tích lũy năng lực phán đoán và kinh nghiệm thực tế thông qua việc được nhân sự cấp cao rà soát, yêu cầu làm lại cũng có thể giảm theo.

McKinsey cho biết trong một phân tích vào tháng 7 năm 2026 rằng doanh nghiệp có thể thiết kế lại vị trí cấp đầu vào thành vai trò rà soát và cải thiện kết quả do AI tạo ra. Trong trường hợp này, doanh nghiệp cần tăng cường riêng hoạt động truyền đạt kiến thức và hướng dẫn; chỉ đơn giản cắt giảm vị trí cấp đầu vào khó giải quyết vấn đề đào tạo nhân sự có kinh nghiệm.

Tạp chí Nature cũng chỉ ra rằng vẫn chưa có câu trả lời rõ ràng về những thay đổi có thể xảy ra nếu AI đảm nhận các công việc cần thiết cho quá trình đào tạo nhà khoa học của các nhà nghiên cứu ở giai đoạn đầu sự nghiệp. Lo ngại được đặt ra là việc giảm các nhiệm vụ cấp đầu vào có thể ảnh hưởng không chỉ đến số lượng tuyển dụng mà còn đến quá trình hình thành chuyên môn.

Thảo luận này tiếp nối phân tích trước đó về khả năng quá trình chuyển đổi AI ảnh hưởng đến công việc cấp đầu vào và tuyển dụng trong nhóm lao động trẻ. Tuy nhiên, số liệu lần này của Đại học Stanford không có nghĩa AI đã loại bỏ việc làm của người trẻ theo một tỷ lệ nhất định, mà cho thấy khoảng cách việc làm của lao động trẻ tại các ngành tiếp xúc cao với AI đã mở rộng.

Chưa có bằng chứng cho thấy mối liên hệ trực tiếp với các ngành tài sản số, blockchain và bán dẫn trong nước. Điều đã được xác nhận hiện nay là khoảng cách việc làm của lao động trẻ tại các ngành tiếp xúc cao với AI đã tăng lên, trong khi điều chỉnh chủ yếu diễn ra thông qua việc giảm tuyển dụng mới.