Làn sóng tẩy chay ChatGPT: Người dùng chuyển sang Claude tăng 1.487%, việc tuyển dụng sẽ thay đổi ra sao?

Claude vượt ChatGPT về mức độ sử dụng

Theo dữ liệu từ nền tảng đo lường AI Larridin, chỉ trong vài tuần đầu tháng 3.2026, Claude đã vượt ChatGPT về lượng người dùng hoạt động hàng ngày. Cụ thể, số phiên sử dụng Claude tăng từ khoảng 1.112 (giữa tháng 1) lên 17.648 vào tuần thứ hai của tháng 3, tương đương mức tăng 1.487%. Trung bình, người dùng truy cập Claude tới 38 phiên/tuần, gần gấp đôi so với 18 phiên của ChatGPT.

Không chỉ trong phạm vi cá nhân, xu hướng này còn lan sang môi trường doanh nghiệp, nơi Claude đang ghi nhận số lượt sử dụng cao gấp đôi so với ChatGPT.

Nguyên nhân không chỉ nằm ở hiệu năng. Một phần động lực đến từ những tranh luận về yếu tố đạo đức và định hướng của OpenAI, đơn vị phát triển ChatGPT.

Trên mạng xã hội, nhiều người dùng cho biết họ đánh giá cao khả năng xử lý một số tác vụ của Claude, đặc biệt trong viết lách, phân tích và làm việc dài hơi. Điều này tạo nên hiệu ứng dây chuyền, thúc đẩy làn sóng được gọi là “QuitGPT”.

Tuy nhiên, điểm cốt lõi nằm ở một nhận thức mới, đó là không có “lòng trung thành” với công cụ AI. Người dùng sẵn sàng chuyển đổi nếu tìm thấy giải pháp phù hợp hơn.

Kỹ năng quan trọng nhất khi tuyển dụng: Không phải dùng AI, mà là dùng nhiều AI

Sự dịch chuyển này đang tác động trực tiếp đến thị trường lao động. Các mô tả công việc hiện nay không còn yêu cầu thành thạo một công cụ cụ thể, mà nhấn mạnh vào khả năng thích ứng với nhiều nền tảng AI.

Những khái niệm như “AI workflow optimization”, “AI-native development” hay “vibe-coding” ngày càng xuất hiện nhiều. Điều đó cho thấy doanh nghiệp không tìm kiếm người “giỏi ChatGPT” hay “giỏi Claude”, mà cần người hiểu cách tận dụng AI nói chung.

Theo World Economic Forum, khả năng thích ứng (adaptability) là một trong những kỹ năng quan trọng nhất trong tương lai việc làm.

Không có mô hình nào vượt trội toàn diện. ChatGPT có thể mạnh ở sáng tạo nội dung, Claude nổi bật ở xử lý văn bản dài, trong khi Gemini lại tích hợp sâu với hệ sinh thái Google. Vì vậy, chiến lược hiệu quả không phải là “chọn một bỏ một”, mà là sử dụng đúng công cụ cho đúng tác vụ. Đây chính là nền tảng của khái niệm “AI resilience”, khả năng linh hoạt giữa nhiều hệ thống.

Trong các bản mô tả công việc gần đây, các kỹ năng thường được các nhà tuyển dụng liệt kê như:Mã hóa rung cảm; Tối ưu hóa quy trình làm việc bằng AI; Phát triển phần mềm gốc AI... Và khi những kỹ năng này được liệt kê trong mô tả công việc, nhà tuyển dụng thường đưa ra ví dụ về nhiều công cụ khác nhau, hoặc đôi khi, không đề cập đến công cụ nào cả.

Vì vậy, để tăng cơ hội được tuyển dụng, các ứng viên cần mở rộng kiến ​​thức và kinh nghiệm bằng cách sử dụng nhiều phần mềm quản lý học tập (LLM) và công cụ khác nhau trong công việc hiện tại.

Doanh nghiệp phải thay đổi cách tiếp cận AI, AI không còn là công cụ, mà là hệ sinh thái

Đối với doanh nghiệp, sự phụ thuộc vào một nền tảng AI duy nhất đang trở thành rủi ro. Các chuyên gia khuyến nghị xây dựng chiến lược AI theo hướng đa nền tảng.

Điều này bao gồm việc thiết lập chính sách sử dụng AI rõ ràng, cho phép các phòng ban lựa chọn công cụ phù hợp, đồng thời xây dựng thư viện workflow và prompt có thể áp dụng linh hoạt giữa các hệ thống.

Một câu hỏi quan trọng được đặt ra: điều gì sẽ xảy ra nếu công cụ AI bạn đang dùng gặp sự cố, bị hạn chế hoặc không còn phù hợp? Câu trả lời nằm ở khả năng thích ứng.

Làn sóng chuyển dịch từ ChatGPT sang Claude không chỉ là câu chuyện thị phần. Nó đánh dấu bước chuyển từ “dùng một AI” sang “làm việc trong môi trường đa AI”.

Trong bối cảnh đó, người lao động cần trang bị tư duy hệ thống: hiểu rõ điểm mạnh - yếu của từng công cụ, biết khi nào nên sử dụng, và quan trọng nhất là không phụ thuộc vào bất kỳ nền tảng nào.

AI sẽ tiếp tục thay đổi. Và những người thành công không phải là người chọn đúng công cụ, mà là người luôn sẵn sàng thay đổi công cụ khi cần.

Trang Trần