Trong thời gian qua, Microsoft đã thông báo cắt giảm khoảng 6.000 nhân viên trên toàn cầu, tương đương 3% lực lượng lao động, nhằm tái cơ cấu tổ chức và tập trung đầu tư vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Đây là đợt sa thải lớn nhất của công ty kể từ năm 2023, khi họ cắt giảm 10.000 nhân viên. Đáng chú ý, quyết định này được đưa ra chỉ vài tuần sau khi Microsoft công bố lợi nhuận quý đạt 25,8 tỷ USD, vượt kỳ vọng của giới phân tích.
Đồng thời, một số quỹ đầu tư lớn trên thế giới cũng đang điều chỉnh chiến lược nhân sự do sự phát triển nhanh chóng của AI. Chẳng hạn, quỹ đầu tư Benchmark đã bày tỏ lo ngại về việc AI có thể thay thế nhiều vị trí trong ngành luật và tuyển dụng, hai lĩnh vực vốn được coi là khó tự động hóa.
Trước bối cảnh này, một người bạn của mình, vừa cho con vào trường quốc tế với học phí gần 2 tỷ đồng mỗi năm, đã đặt câu hỏi khiến mình phải suy ngẫm: “Liệu đến khi con mình trưởng thành, kiến thức có còn giá trị không – hay AI đã làm hết rồi?”
Trong làn sóng dữ dội của tự động hóa, không ít người cảm thấy như mình đang dần bị “vô hiệu hóa”. Nhưng liệu thật sự AI có thể thay thế tất cả? Hay vấn đề nằm ở cách chúng ta học – làm – và tồn tại giữa kỷ nguyên máy học?
mình không có câu trả lời tuyệt đối, nhưng dưới đây là những quan sát và trải nghiệm thực tế từ quá trình tuyển dụng, mentoring, và làm việc cùng các tổ chức quốc tế – những nơi sẵn sàng trả gấp 2–3 lần mặt bằng chung cho những người có năng lực thật.
1. “KIẾN THỨC THẬT” – LỚP GIÁP BẢO VỆ DUY NHẤT GIỮA BÃO AI
Có một nghịch lý lạ: càng nhiều người tin rằng “thời AI rồi, cần gì học nhiều”, thì những người thực sự có kiến thức lại càng được săn đón.
Chúng ta đã quá quen với việc “Google là đủ”, “hỏi ChatGPT là xong”. Nhưng điều ít người nói là: bạn chỉ nên hỏi AI nếu bạn đủ giỏi để biết khi nào nó nói sai. Ngược lại, nếu không có kiến thức thật, AI sẽ là công cụ… dắt bạn đi lạc.
Trong một đợt tuyển chọn hơn 100 hồ sơ PhD và gần 300 hồ sơ cho vị trí phân tích đầu vào tại một quỹ đầu tư do thông tin của 1 tiến sĩ kinh tế chia sẻ, chỉ có 2 người được chọn – vì họ có “real knowledge”. Kiến thức thực – không phải copy-paste, mà là khả năng kết nối thông tin, phân tích, phản biện, và biến thành insight.
Kiến thức thật không phải là việc nhớ nhiều. Đó là sự tích lũy đủ sâu để nhận diện đúng – sai. Là khả năng đặt vào ngữ cảnh cụ thể để đưa ra hành động phù hợp. Là việc đọc một báo cáo AI phân tích IFRS15 sai – và biết cách bóc tách lại vấn đề. Đó là khả năng không những đọc đúng mà còn hỏi ngược lại đúng chỗ sai.
Trong khi AI có thể viết báo cáo đẹp, nó vẫn chưa thể nhận diện các điều khoản ẩn (covenants) trong hợp đồng nợ – mà một cử nhân chuyên ngành có thể làm được chính xác đến 80%. Trong thực tiễn, điều đó đồng nghĩa: AI chỉ là công cụ hỗ trợ, chứ không thể thay thế người có hiểu biết nền tảng và năng lực kiểm định.
Không có kiến thức nền, bạn không phân biệt được đâu là insight, đâu là lý thuyết âm mưu nghe có vẻ hấp dẫn (như cuốn “Chiến tranh tiền tệ” nhiều người vẫn tôn sùng). Và khi bạn không thể phân biệt đúng – sai, bạn không thể dẫn dắt được bất kỳ hệ thống nào.
2. KỸ NĂNG ĐẶT CÂU HỎI – CỐT LÕI CỦA VIỆC LÀM CHỦ AI
Khi AI trở thành đồng nghiệp, kỹ năng quan trọng nhất không phải là coding – mà là “Prompt Engineering” ở đẳng cấp chiến lược. Tức là khả năng phân tích vấn đề, đặt câu hỏi sắc sảo và dẫn dắt công cụ AI đi đúng hướng.
Bạn không cần biết code như developer. Nhưng bạn phải biết đặt câu hỏi đúng, chia nhỏ vấn đề thành task AI có thể xử lý – và biết kiểm chứng từng phần trả lời. Điều này đòi hỏi cả tư duy logic và kiến thức nền thực tế.
Sếp mình từng cho mình xem một phân tích của ChatGPT về tác động của IFRS15 lên một công ty bảo hiểm. Nghe có vẻ chuyên sâu, nhưng sai tè le. Chỉ khi cụ bóc tách câu trả lời thành từng câu nhỏ và hỏi lại từng phần, AI mới bắt đầu đi đúng hướng. Câu chuyện này lặp lại ở nhiều ngành, từ pháp lý đến tài chính, từ y tế đến kỹ thuật.
mình nhận ra: người giỏi không phải là người “sáng tạo với AI”, mà là người biết khi nào nên tin – khi nào nên kiểm chứng – và khi nào nên dừng lại để tự làm. Cái khó không phải là đặt câu hỏi – mà là đặt câu hỏi đúng lúc, đúng chỗ, và đúng logic phân tích.
Tư duy phân tích, phản biện, kỹ năng đặt câu hỏi chính là năng lực lõi để bạn làm chủ AI. Nhưng để đặt câu hỏi tốt, bạn phải có nền tảng tri thức đủ sâu. Kỹ năng này không thể được dạy bằng vài buổi học soft skills – nó được rèn luyện qua tư duy logic, đọc hiểu, phản biện và làm việc thực tế.
3. HUMAN SKILLS – KHÔNG PHẢI “NÓI HAY”, MÀ LÀ “LÀM ĐÚNG”
Một điều đáng buồn: nhiều tổ chức giáo dục hiện nay đang shift trọng tâm sang dạy “soft skills” với niềm tin rằng AI sẽ thay thế toàn bộ “hard skills”. Nhưng nếu không có “nội lực” thật sự, thì mọi thứ chỉ là kỹ xảo trình diễn.
Thực tế thì ngược lại: những job trả lương cao nhất hiện nay đòi hỏi kiến thức nền sâu – và kỹ năng làm việc với người khác (human skills) ở cấp độ chiến lược. Đặc biệt là trong bối cảnh teamwork hybrid và giao tiếp xuyên văn hóa.
Human skills không phải chỉ là khả năng trình bày, viết email khéo léo, hay teamwork vờ như năng động. Human skills thật sự là:
- Khả năng chuyển hóa cảm xúc thành hành vi tích cực
- Kỹ năng tự học, hợp tác, ứng phó với tình huống bất định
- Tính trung thực và đạo đức trong hành vi số – thứ ngày càng hiếm
Rất nhiều bạn trẻ tưởng mình giỏi giao tiếp, giỏi công nghệ, giỏi kỹ năng – vì được khen trên mạng. Nhưng thành công của một số người được lan truyền không đại diện cho đa số. Khoảng cách giữa top 10% và phần còn lại đang ngày càng rộng – và học online không tự động rút ngắn được điều đó nếu không biết học đúng.
Human skills là thứ giúp bạn tồn tại trong một tập thể – không chỉ là survive, mà là lead, inspire và create. Nó không thể dạy nhanh, càng không thể dạy đại trà. Mà phải xây dựng qua quan sát – trải nghiệm – phản tỉnh – và tinh chỉnh liên tục.
4. HỌC GÌ – LÀM GÌ CỤ THỂ: 3 CẤP ĐỘ CHIẾN LƯỢC
Entry Level – Người mới vào nghề
- Học gì:
- Foundation kiến thức chuyên ngành (Data Analytics, Tài chính, Kế toán, Marketing Digital, ESG…)
- Tư duy phản biện + kỹ năng đặt câu hỏi
- Làm chủ công cụ AI như ChatGPT, Notion AI, Copilot…
- Làm gì:
- Thực tập tại các tổ chức có hệ thống mentoring
- Tham gia các dự án nhỏ để rèn kỹ năng teamwork thật sự
- Đăng ký khóa MOOCs chọn lọc (Coursera, edX, FutureLearn…)
- Tạo portfolio cá nhân có giá trị – thay vì chỉ điểm GPA
Mid-Level – Chuyên viên chuyên sâu
- Học gì:
- Kỹ năng chuyên môn nâng cao: AI applied in domain (marketing, finance, supply chain…)
- Tư duy hệ thống – phân tích chiến lược
- Communication in complexity (viết báo cáo, thuyết trình chuyên sâu)
- Làm gì:
- Làm mentor cho người khác để nâng khả năng tư duy phản biện
- Tham gia xây dựng hệ thống – quy trình làm việc AI-driven
- Cộng tác với các nhóm R&D hoặc consulting nội bộ
- Dự các chương trình cross-industry để mở rộng mạng lưới và hiểu hệ sinh thái
Strategic Leader – Nhà lãnh đạo thời AI
- Học gì:
- Chiến lược số – chuyển đổi mô hình kinh doanh
- Lãnh đạo dữ liệu – ra quyết định trên nền insight
- Ethical Leadership & Governance in AI
- Làm gì:
- Tái thiết kế tổ chức theo hướng hybrid human-AI
- Xây dựng văn hóa học tập suốt đời và khả năng tự phục hồi (organizational resilience)
- Dẫn dắt hệ sinh thái học tập – mentorship – đổi mới bền vững
- Tích hợp AI vào quá trình ra quyết định – nhưng không để nó thay thế trách nhiệm đạo đức
KẾT LUẬN : KHÔNG PHẢI AI THAY BẠN – MÀ NGƯỜI BIẾT DÙNG AI SẼ THAY BẠN
Câu hỏi “Học gì – Làm gì?” không thể có đáp án cố định. Nhưng có một nguyên tắc không đổi:
Nếu bạn có thể trình bày một vấn đề phức tạp trước 10 chuyên gia kỳ cựu, trả lời phản biện trong 20 phút, khiến họ gật đầu và nói “Good job” – bạn sẽ luôn có việc.
Dù AI có phát triển tới đâu, tổ chức vẫn cần người hiểu thật – nghĩ sâu – hành động tinh tế – và đủ nhân bản để lãnh đạo đội ngũ vượt qua cơn bão công nghệ.
Bạn không cần là thiên tài. Bạn cần là người chịu học thật, làm thật, và không ảo tưởng về năng lực của mình. Vì AI không thay thế tất cả – nhưng người dùng được AI đúng cách, sẽ thay thế bạn nếu bạn không chịu tiến bộ.
Vì “ánh sáng cuối đường hầm” có thể tắt vì cắt giảm ngân sách. Nhưng bạn vẫn có thể học cách bật đèn pin của chính mình – nếu bắt đầu từ hôm nay.
