AI làm gãy ‘chiếc thang’ vào nghề của nhân sự trẻ, startup Việt nói gì?
Theo quỹ đầu tư mạo hiểm SignalFire, số người mới ra trường được các startup công nghệ giai đoạn đầu tuyển dụng đã giảm khoảng 76% so với năm 2019.
Một bản thảo nghiên cứu của Trường Kinh doanh Harvard (HBS) và Viện Quản trị Kinh doanh châu Âu (INSEAD) cũng cho thấy startup xây quanh AI có quy mô nhân sự nhỏ hơn 25%, nhưng vẫn đạt mức định giá tương đương doanh nghiệp cùng nhóm.
Cánh cửa vào nghề hẹp lại
Trong nhiều năm, startup công nghệ là nơi dễ vào nhất với người chưa có kinh nghiệm. Công ty đang tăng trưởng chấp nhận tuyển sinh viên mới ra trường, giao việc nhỏ và để họ học dần. Đội ngũ càng đông càng được xem là dấu hiệu của tham vọng.
Báo cáo nhân sự công nghệ năm 2026 của quỹ đầu tư mạo hiểm SignalFire cho thấy số người mới ra trường được các startup giai đoạn đầu tuyển dụng đã giảm khoảng 76% so với năm 2019. Nhóm này gồm các công ty được 100 quỹ đầu tư mạo hiểm hàng đầu rót vốn trong những vòng gọi vốn sớm.
Tại 12 tập đoàn công nghệ lớn nhất, mức giảm là 65%. Số vị trí đầu vào còn lại cũng chịu sức ép cạnh tranh lớn hơn, khi thị trường lao động đang có lượng ứng viên giàu kinh nghiệm cao so với số việc làm được mở.
Dữ liệu từ Carta, nền tảng quản lí cổ phần mà hơn 60.000 startup Mỹ đang dùng, cho thấy mức độ thận trọng kéo dài. Các công ty có vốn đầu tư mạo hiểm trên nền tảng này tuyển khoảng 26.000 người trong tháng 1 năm nay, tháng 1 thấp nhất kể từ năm 2018 và giảm 65% so với đỉnh tháng 1/2022.
Quy mô đội ngũ cũng co lại theo từng nấc gọi vốn. Một công ty ở vòng Series D, tức vòng thứ tư sau khi đã gọi vốn nhiều lần, hiện trung bình 131 người, giảm 29% so với đỉnh năm 2023. Ở vòng Series B, con số rơi từ 53 xuống 45. Còn tại giai đoạn seed, giai đoạn gọi vốn đầu tiên, quy mô trung vị hiện chỉ còn 4 người.
Hai bộ dữ liệu này đo phạm vi khác nhau. SignalFire theo dõi hệ sinh thái startup giai đoạn sớm, nơi tổng tuyển dụng đã về gần mức trước đại dịch. Carta đo toàn bộ công ty có vốn mạo hiểm trên nền tảng của mình. Điểm chung là cơ cấu bên trong nghiêng hẳn về phía người có kinh nghiệm.
Bản thảo nghiên cứu mang mã 26-090, do bà Hyunjin Kim thuộc INSEAD và ông Rembrand Koning thuộc HBS công bố tháng 6, đưa ra lát cắt rõ hơn. Khảo sát gần 2.900 startup thuộc vườn ươm khởi nghiệp Y Combinator của Mỹ giai đoạn 2020 - 2024, nhóm tác giả nhận thấy doanh nghiệp xây quanh AI có quy mô nhân sự nhỏ hơn khoảng 25% so với startup cùng ngành, cùng khóa. Tỉ trọng kỹ sư cao hơn 13%. Tỉ trọng nhân sự cấp đầu vào và quản lí cấp trung đều thấp hơn khoảng 15%. Định giá hai nhóm tương đương, nghĩa là mỗi người tại startup AI đang gánh nhiều giá trị hơn.
Vì sao startup giảm tuyển tân binh dù vẫn cần người làm
AI không xóa bỏ nhu cầu với lập trình viên. Số liệu SignalFire cho thấy startup giai đoạn sớm tuyển kỹ sư nhiều hơn 7% so với năm 2019, trong khi thiết kế giảm 22% và tiếp thị giảm 18%. Tại nhóm tập đoàn lớn, tổng tuyển dụng giảm 25% nhưng riêng mảng kĩ thuật chỉ giảm 11%. Kỹ sư phần mềm hiện chiếm 55% số tuyển mới của nhóm này, so với 46% năm 2019.
Nói cách khác, doanh nghiệp không bớt cần người viết phần mềm. Họ bớt sẵn sàng dành thời gian dài đào tạo nhân sự chỉ để thực hiện những tác vụ cơ bản mà AI đã có thể hỗ trợ.
Đây là chỗ tiêu chí tuyển dụng đổi. Trong nhiều thập niên, chăm chỉ là tài sản mặc định của người mới. Họ bù kinh nghiệm bằng số giờ ngồi máy, bằng việc nhận phần lặp đi lặp lại mà người thâm niên không muốn làm. Phần lớn những nhiệm vụ đó nay có thể được tự động hóa nhanh hơn và với chi phí thấp hơn trước.
Báo cáo Chỉ số việc làm AI toàn cầu 2026 của hãng tư vấn PwC, phân tích hơn một tỉ tin tuyển dụng tại 27 quốc gia, đo được hệ quả. Dựa trên 2,4 triệu tin tuyển dụng cấp đầu vào tại Mỹ, những vị trí chịu tác động AI mạnh nhất hiện có xác suất đòi hỏi kĩ năng vốn thuộc về người cao cấp, như phán đoán và lãnh đạo, cao gấp bảy lần. Số tin tuyển cho nhóm vị trí đầu vào đã bị "cao cấp hóa" này tăng 35% kể từ năm 2019, trong khi các vị trí đầu vào còn lại giảm 10%.
Bộ máy cũng phẳng đi. Một quản lí kĩ thuật tại startup giai đoạn sớm hiện phụ trách khoảng 15 kỹ sư, tăng 34% so với năm 2019. Ở nhóm tập đoàn lớn, con số là 12 người, tăng 14%.
Đổi lại, hiệu quả tăng thật. Tính từ năm 2018, PwC ghi nhận tăng trưởng năng suất tại nhóm doanh nghiệp tiếp xúc AI nhiều nhất cao hơn khoảng 40% so với nhóm ít tiếp xúc nhất. Nhóm dẫn đầu, tức một phần năm doanh nghiệp tiếp xúc AI mạnh nhất, đạt mức tăng trưởng năng suất trung bình 163%.
“Chiếc thang gãy” và những dấu hiệu nó đang được nối lại
Rủi ro dài hạn nằm ở chỗ ai đào tạo thế hệ kế tiếp. Những nhiệm vụ cơ bản từng giúp người mới hiểu hệ thống nay được giao cho AI hoặc gom vào quy trình của người cao cấp. SignalFire cảnh báo rằng khi cả một ngành ngừng đầu tư vào nhân sự đầu đời, ngành đó có thể đối mặt khoảng trống lãnh đạo trong thập niên tới.
Chính báo cáo PwC, một trong bốn tập đoàn cung cấp dịch vụ kiểm toán và tài chính lớn nhất thế giới, nêu trên chứa một phát hiện đi ngược dòng tin tiêu cực. Tăng trưởng nhân sự tại nhóm doanh nghiệp tiếp xúc AI nhiều nhất đang vượt nhóm ít tiếp xúc nhất, 52% so với 36% tính trên nền năm 2018.
Một dấu hiệu đảo chiều đang xuất hiện ở thị trường doanh nghiệp Mỹ, dù chưa đủ để kết luận xu hướng này đã lan rộng trong giới startup. Cuối tháng 7, Wall Street Journal đưa tin nhiều doanh nghiệp Mỹ tuyển trở lại sau một năm ghìm. Bà Sara Franklin, CEO nền tảng quản trị nhân sự Lattice, cho biết nhiều khách hàng từng dừng tuyển người mới ra trường vì tưởng tác nhân AI, tức phần mềm tự thực hiện cả chuỗi công việc, có thể thay được. Sau đó họ nhận ra vẫn cần người phối hợp với chính các tác nhân đó, nên đã mở lại.
Vì vậy, xu hướng hiện nay không phải startup hết cần người chăm chỉ. Doanh nghiệp cần ít người hơn, nhưng đòi mỗi người tự chủ hơn và chịu trách nhiệm nhiều hơn. AI cắt bớt thao tác thủ công, đồng thời dồn phần đánh giá và chịu trách nhiệm lên số người còn lại.
Startup Việt nói gì về việc tuyển ít người hơn
Tại Việt Nam, tác động chưa rõ như ở Thung lũng Silicon. Báo cáo "Trí tuệ nhân tạo tạo sinh và việc làm tại Việt Nam" do Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) công bố ngày 16/4 ước tính khoảng 11,5 triệu lao động, tức cứ 5 người có 1 người, đang làm công việc có khả năng chịu tác động từ AI tạo sinh. Chỉ khoảng 1 triệu người, tương đương dưới 2% lực lượng lao động, làm những việc chuẩn hóa cao và dễ bị thay thế hoàn toàn. Tỉ lệ này thấp hơn Indonesia, Philippines và Thái Lan.
ILO chưa tìm thấy bằng chứng rõ ràng cho thấy cơ hội việc làm của lao động trẻ có trình độ cao tại Việt Nam giảm trong giai đoạn 2022 - 2024. Kịch bản khả dĩ nhất là nhiệm vụ trong từng công việc đổi, thay vì con người bị thay thế đồng loạt.
Câu trả lời từ hai lãnh đạo hai startup Việt Nam cho thấy khoảng cách đó rất thật.
"Tôi ưu tiên fresher từ năm 2017, không phải đợi đến khi có AI"
Bà Annie Vũ, CEO Tubudd
Trả lời Một Thế Giới, bà Annie Vũ, CEO nền tảng công nghệ du lịch Tubudd, không hoàn toàn đồng tình với quan điểm người mới ra trường đang mất hết lợi thế trước AI. Theo bà, hiện các bạn mới ra trường (fresher) thậm chí có lợi thế hơn người đã đi làm lâu, chính vì họ biết dùng AI để tối ưu công việc.
Bà Annie Vũ cũng bác cách đặt AI đối lập với sự chăm chỉ. "Không thể nói một nhân sự sử dụng AI là nhân sự không cần cù, chăm chỉ", bà nói. Lí do là dùng AI cho ra việc không phải tìm kiếm một lần là xong, mà cần thời gian huấn luyện AI, biết dùng nhiều công cụ khác nhau và biết chọn lọc kết quả.
Việc ưu tiên người trẻ tại Tubudd cũng không bắt nguồn từ AI. "Kể cả trước khi có AI, từ năm 2017 - 2018, chúng tôi đã ưu tiên nhân sự trẻ, xông pha vào công việc để tích lũy kinh nghiệm", bà cho biết. Hiện công ty đang "Gen Z hóa" đội ngũ bằng cách tuyển những bạn trẻ thành thạo công cụ AI.
Dù vậy, khi buộc phải chọn giữa một bạn trẻ rất chăm chỉ nhưng chưa có kinh nghiệm và một người có kinh nghiệm biết dùng AI, bà chọn phương án thứ hai.
Vấn đề bà quan tâm không phải sự lười biếng mà là tình trạng nhân sự phụ thuộc vào AI. Bà Annie Vũ mô tả một kiểu nhân sự đã đánh mất vòng phản hồi cơ bản của tư duy, tức nghĩ ra một điều, hành động, rồi lấy kết quả để xác nhận hoặc sửa lại nền tảng tư duy của mình. "Một bạn quá phụ thuộc vào AI, thậm chí chưa nhìn thấy hành động và kết quả của hành động, đã vội kết luận AI đúng 100%", bà nói.
Tubudd là startup công nghệ du lịch của Việt Nam, chuyên kết nối du khách với đội ngũ "buddy", những người bản địa am hiểu ngoại ngữ. Đóng vai trò như một trợ lí, hướng dẫn viên hay phiên dịch viên cá nhân, Tubudd cung cấp giải pháp hỗ trợ lịch trình, thủ tục và giúp du khách trải nghiệm văn hóa địa phương một cách chân thực nhất. Hiện startup này đã mở rộng mạng lưới hoạt động tới nhiều quốc gia trên thế giới.
Với startup, bà Annie Vũ cho rằng đây là chỗ phải sàng lọc kĩ, vì "không thể dùng một cách làm short-term để tạo ra kết quả long-term". Tubudd tiếp tục giữ lại những nhân sự đã gắn bó lâu năm và sẵn sàng cân nhắc đưa họ lên vị trí quản lí, nơi kinh nghiệm và hiểu biết về văn hóa công ty có thể giúp kiểm soát đầu ra của nhóm trẻ sử dụng AI.
Theo CEO Tubudd, sinh viên ra trường không biết dùng công cụ nào có mức khởi điểm khoảng 5 - 7 triệu đồng. Nhưng một người chỉ 6 tháng đến 1 năm kinh nghiệm mà dùng AI thành thạo và hoàn thành được việc thì lương hiện vào khoảng 10 - 15 triệu đồng. "Càng biết sử dụng nhiều công cụ, càng tối ưu cho doanh nghiệp thì chắc chắn lương càng không thấp", bà nói.
"Rút ngắn 80% thời gian và chi phí"
Ông Vũ Anh Đức, CEO Thuan Sustainable Products
Nếu Tubudd vẫn nhấn mạnh khả năng đào tạo người mới, Thuan Sustainable Products đặt nặng hơn bài toán hiệu suất và chi phí. Ông Vũ Anh Đức, CEO startup về thiết kế và vật liệu bền vững, cho rằng mô hình nhân sự giàu kinh nghiệm kết hợp AI sẽ ngày càng phổ biến, đặc biệt ở những công việc cơ bản có thể tự động hóa.
"Xu hướng doanh nghiệp sử dụng các nhân sự có kinh nghiệm và sử dụng AI để thay thế các công việc cơ bản sẽ là điều tất yếu", ông nói. Công ty ông đang chạy đúng mô hình này để tối ưu hiệu suất và giảm chi phí vận hành, từ đó hạ được giá dịch vụ cho khách.
Ông nêu ví dụ ở khâu hậu kì hình ảnh. Trước đây, việc đổi màu sắc đồ vật trong thiết kế cần tối thiểu một nhân sự dùng phần mềm đồ họa. Khi áp dụng AI, công đoạn đó rút ngắn khoảng 80% cả về thời gian lẫn chi phí. Phần nhập liệu thu chi của kế toán nội bộ cũng được đưa lên AI, công ty chỉ thuê ngoài dịch vụ kế toán vào kì khai báo thuế.
Bài toán đào tạo là lí do còn lại. Theo ông, chi phí và thời gian đào tạo nhân sự trẻ đến khi làm được việc khá lớn, chưa kể rủi ro đào tạo xong thì người nghỉ, gây thiệt hại cho doanh nghiệp.
Ông Đức dự báo AI sẽ thanh lọc và phân cực rõ ràng lực lượng lao động, buộc cả người lao động lẫn chủ doanh nghiệp phải đào sâu vào năng lực chuyên môn. Với ông, dùng AI đã là kĩ năng và công cụ bắt buộc, không còn là điểm cộng.
