Cắt giảm vị trí junior làm sâu thêm khan hiếm AI

[AI Crazy]

Các công ty công nghệ đang giảm tuyển nhân sự cấp đầu vào trong khi vẫn đòi hỏi kỹ năng AI cao cấp, làm trầm trọng thêm tình trạng thiếu hụt năng lực tương lai. Việc tự động hóa công việc lặp lại đang xóa dần con đường học nghề thực tế cho người mới.

Ngành công nghệ đang đối mặt với nghịch lý: doanh nghiệp kêu thiếu nhân tài trình độ cao trong khi số lượng việc làm cấp nhập môn giảm mạnh. Khi công việc lặp lại bị tự động hóa, con đường để tích lũy kinh nghiệm và phát triển năng lực AI cho thế hệ kế tiếp bị thu hẹp.

Bối cảnh​

Có khoảng 1,6 triệu vị trí liên quan đến AI chưa được lấp đầy trên toàn cầu. Dữ liệu cho thấy kỹ năng AI và machine learning tăng tới 245% và 74% nhà tuyển dụng gặp khó khăn trong việc tìm nhân sự phù hợp, khiến tổn thất năng suất toàn cầu ước tính lên tới hàng nghìn tỷ đô la.

Tác động của việc cắt giảm vị trí junior​

Những công việc cấp thấp thường là có cấu trúc và lặp lại — đồng thời là nơi người mới học được phán đoán, ngữ cảnh và kỹ năng nghề thông qua thực hành. Khi các tác vụ này bị tự động hóa (khoảng 30% giờ làm của vị trí đầu vào có thể tự động hóa), những cơ hội học nghề không chính thức biến mất. Kết quả là, trong vài năm, thị trường thiếu hụt nguồn nhân lực có kinh nghiệm để đảm nhiệm các vai trò AI cao cấp.

AI thay đổi công việc hơn là xóa việc làm​

AI thường tái cấu trúc nội dung công việc chứ không nhất thiết làm mất hoàn toàn chức danh. Tuy nhiên, nếu các công ty chỉ đo đếm hiệu suất ngắn hạn và tối ưu hóa năng suất, họ có thể vô tình xói mòn khả năng đào tạo nội bộ và làm giảm nguồn cung kỹ năng phức tạp về lâu dài.

Hành trình trưởng thành trong ứng dụng AI​

Một lộ trình bền vững gồm ba bước: tăng tính hiểu biết cơ bản về AI (AI literacy), đưa AI vào quy trình làm việc thực tế với con người còn giữ trách nhiệm (AI fluency), và cuối cùng tích hợp, quản trị và cải tiến liên tục AI trong mô hình vận hành (AI excellence). Các vai trò khởi đầu đóng vai trò quan trọng ở mọi giai đoạn này vì chúng là nền tảng cho việc học thực tế.

Giải pháp cần ưu tiên​

Thay vì duy trì những tác vụ lặp lại nguyên trạng, tổ chức nên xác định và bảo vệ những hoạt động có giá trị học tập cho người mới: các nhiệm vụ giúp rèn luyện phán đoán, xử lý ngữ cảnh và ra quyết định. Đồng thời cần đầu tư vào chương trình đào tạo, mentoring và các mô hình làm việc kết hợp người–máy để đảm bảo năng lực AI được phát triển bền vững.

Đầu tư vào con người hôm nay — không chỉ tối ưu năng suất — sẽ quyết định khả năng cạnh tranh về AI của doanh nghiệp trong tương lai.

Nguồn: Techradar