NHỮNG KỶ NĂNG THIẾT YẾU CỦA NGƯỜI LAO ĐỘNG TRONG KỶ NGUYÊN AI

Hiển nhiên ai cũng biết AI đang thay đổi công việc. Và đương nhiên là ai cũng biết rằng để không bị bỏ lại, người ta phải học thêm các kỹ năng mới. Câu chuyện này lặp đi lặp lại trên các bản tin kinh tế, trong các báo cáo chiến lược, trong các buổi đào tạo doanh nghiệp, trên mạng xã hội suốt 3 năm qua, đến mức nó đã trở thành một thông điệp mà hầu hết ai cũng biết nhưng ít ai xem trọng vì không phải ai cũng nhìn ra cơ hội cũng như sức ép từ sự phát triển nhanh chóng của AI đến công việc và sự thăng tiến sự nghiệp của mình.

Thế nhưng khi đọc kỹ các báo cáo lớn nhất được công bố trong 16 tháng qua, từ Diễn đàn Kinh tế Thế giới (World Economic Forum) tháng 1/2025, đến McKinsey Global Institute tháng 11/2025, OECD tháng 12/2025, McKinsey.org tháng 1/2026, LinkedIn tháng 2/2026, và Stanford HAI tháng 4/2026, có một điều rất đáng để dừng lại suy ngẫm. Bức tranh mà các tổ chức này vẽ ra không đơn thuần là chuyện học thêm kỹ năng nào để khỏi mất việc. Nó đặt ra một câu hỏi sâu hơn nhiều, và là câu hỏi mà rất ít người đi làm chịu đối diện vì nó chạm vào phần dễ tổn thương nhất trong nghề nghiệp của mỗi người. Trong một thế giới mà máy móc làm được nhiều việc hơn mỗi tuần, người lao động sẽ phải thay đổi điều gì ở chính mình.

Hai bức tranh trái ngược trong cùng một báo cáo

Báo cáo Tương lai Việc làm (Future of Jobs Report) công bố đầu năm 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới khảo sát hơn 1.000 nhà tuyển dụng đại diện cho 14 triệu lao động ở 55 nền kinh tế. Trong cùng một báo cáo này có hai bức tranh, mà nếu đọc tách rời ra sẽ cho hai cảm giác hoàn toàn ngược nhau, và chính sự đối lập đó mới là điều đáng để suy nghĩ.

Bức thứ nhất là danh sách các kỹ năng tăng trưởng nhanh nhất từ 2025 đến 2030. Đứng đầu là AI và Dữ liệu lớn (Big Data), theo sau là Mạng lưới và An ninh mạng, rồi đến năng lực hiểu biết công nghệ. Nhìn vào danh sách này, người đọc dễ rút ra kết luận rằng tương lai thuộc về kỹ thuật, ai không biết AI thì sẽ bị bỏ lại, và đây cũng chính là thông điệp đang được nhắc đi nhắc lại nhiều nhất trong các khoá học, các bài viết động lực, và các quảng cáo đào tạo nghề trên mạng xã hội Việt Nam thời gian qua.

Bức thứ hai nằm ngay phần kế tiếp trong cùng báo cáo, và nó vẽ ra một thực tế rất khác. Đó là danh sách các kỹ năng cốt lõi mà nhà tuyển dụng đang tìm kiếm nhiều nhất ngay trong năm 2025. Đứng đầu là tư duy phân tích, với 7 trong 10 công ty xem là thiết yếu. Thứ 2 là kiên cường, linh hoạt và nhanh nhạy. Thứ 3 là lãnh đạo và ảnh hưởng xã hội. Thứ 4 là tư duy sáng tạo. Thứ 5 là động lực và tự nhận thức.

Trong năm vị trí dẫn đầu của bảng xếp hạng cốt lõi này, chỉ duy nhất một kỹ năng thuần kỹ thuật là tư duy phân tích, còn 4 vị trí còn lại đều là cái mà các nhà nghiên cứu gọi là kỹ năng con người (human-centric skills), tức là những năng lực mà cho tới hiện nay máy móc vẫn chưa thể chạm vào. Hai bức tranh này không hề mâu thuẫn nhau mà đang nói cùng một điều từ hai góc độ. Bức thứ nhất nói về cái sàn của thị trường lao động, là điều tối thiểu mà ai cũng phải có để không bị loại khỏi cuộc chơi. Bức thứ 2 nói về cái trần, là điều quyết định ai sẽ bay được lên cao trong cuộc chơi đó. Cái sàn thì nhiều người đang lo cuống lên để học, còn cái trần thì lại có vẻ ít người chịu đầu tư vì nó không có chứng chỉ, không có khoá cấp tốc, và không thể học xong trong vài tháng.

Lằn ranh mà các nghiên cứu lớn đang dần vẽ ra

McKinsey Global Institute trong báo cáo “Agents, Robots, and Us” công bố tháng 11 năm ngoái phân tích hơn 11 triệu tin tuyển dụng ở Mỹ với khoảng 6.800 kỹ năng khác nhau, và họ đưa ra một khái niệm rất sắc bén được gọi là Chỉ số Thay đổi Kỹ năng (Skill Change Index), đo mức độ phơi nhiễm của từng kỹ năng trước khả năng tự động hoá. Từ chỉ số này, họ vẽ ra hai vùng kỹ năng rất rõ và hai vùng đó đang dịch chuyển ngày một xa nhau.

Vùng thứ nhất họ gọi là kỹ năng bị nén lại bởi AI (skills compressed by AI), gồm nhập liệu, kế toán cơ bản, lập hoá đơn, quản lý kho, lập trình SQL thuần thao tác, kiểm soát chất lượng lặp lại. Đây là vùng có mức tiếp xúc tự động hoá cao nhất, và trong kịch bản trung bình, một phần tư đến một phần ba số giờ làm việc liên quan đến cụm kỹ năng này có thể bị tự động hoá. Trong kịch bản tốc độ nhanh, các kỹ năng dễ bị ảnh hưởng nhất có thể chạm ngưỡng 60%. Đáng nói là rất nhiều người Việt Nam đang đi làm trong các vai trò thuộc đúng vùng này mà chưa kịp ý thức được điều đó.

Vùng thứ 2 họ gọi là kỹ năng được khuếch đại bởi AI (skills compound with AI), gồm lãnh đạo, huấn luyện, thương lượng, chăm sóc, giải quyết vấn đề, phán đoán đạo đức. Đây là vùng càng dùng AI thì giá trị càng tăng, không bị thay thế mà còn được nhân lên. Phát hiện đáng chú ý nhất của McKinsey không nằm ở hai vùng này mà nằm ở giữa chúng. Hơn 70% kỹ năng mà nhà tuyển dụng đang tìm kiếm vẫn được sử dụng trong cả công việc tự động hoá được lẫn công việc thuần con người, có nghĩa là kỹ năng không biến mất mà chuyển trọng tâm. Phần thực hiện sẽ ngày càng được chuyển cho máy, còn phần đặt khung vấn đề, giám sát, diễn giải, xử lý ngoại lệ, và quyết định leo thang sẽ ngày càng thuộc về con người. Đây là một sự dịch chuyển âm thầm nhưng triệt để, và nó đang định nghĩa lại thế nào là một người làm tốt trong từng nghề cụ thể.

Stanford Digital Economy Lab trong nghiên cứu mang tên “Canaries in the Coal Mine” công bố tháng 8 năm ngoái, dựa trên dữ liệu lương ADP của khoảng 25 triệu lao động Mỹ, đưa ra một bằng chứng định lượng đầu tiên cho thấy đường ranh này không còn là dự báo mà đã thành hiện thực. Việc làm của lao động 22-25 tuổi trong các nghề có mức tiếp xúc AI cao đã giảm 13% so với xu hướng tính từ cuối 2022, và trong phát triển phần mềm và dịch vụ khách hàng, việc làm cấp khởi điểm giảm gần 20% từ cuối 2022 đến giữa 2025. Cùng lúc đó, lao động trên 30 tuổi trong cùng nghề đó lại có việc làm tăng 6 đến 12%. Đường ranh mà AI đang vẽ ra không chạy giữa các ngành nghề mà chạy ngay bên trong từng nghề, giữa phần tác vụ có thể tự động hoá và phần năng lực cần đến phán đoán con người, và nó đang chia thị trường lao động làm hai một cách rất rõ ràng theo độ tuổi và mức kinh nghiệm.

Phần đáng để suy ngẫm

Đến đây hẳn nhiều người sẽ kết luận rằng vậy thì ta chỉ cần học thêm AI và rèn thêm các kỹ năng con người là đủ, và lại lao vào tìm khoá học. Nhưng đây mới là chỗ đáng để dừng lại lâu hơn cả, và là điều mà các báo cáo lớn trong 12 tháng gần đây đang dần đồng thuận một cách lặng lẽ, dù không tổ chức nào hô to lên thành khẩu hiệu.

OECD trong báo cáo Triển vọng Kỹ năng 2025 (Skills Outlook 2025) công bố tháng 12 năm ngoái nâng giải quyết vấn đề thích ứng (adaptive problem solving) lên thành một trong ba kỹ năng cốt lõi của thế kỷ 21, ngang hàng với năng lực đọc-hiểu (literacy) và năng lực số (numeracy). Họ định nghĩa giải quyết vấn đề thích ứng là năng lực đạt mục tiêu trong tình huống thay đổi mà phương pháp giải quyết chưa có sẵn, và đây là kỹ năng siêu nhận thức (metacognitive) mà AI khó tái tạo nhất. Bên cạnh đó OECD nhấn mạnh thêm một nhóm năng lực mà họ gọi là kỹ năng cảm xúc-xã hội (socio-emotional skills), gồm sự tận tâm, ổn định cảm xúc, cởi mở, và đặc biệt là sẵn sàng trì hoãn phần thưởng (willingness to delay gratification). Đáng chú ý nhất trong báo cáo này là một cảnh báo ít được truyền thông trích dẫn, đó là hiệu quả đọc-hiểu và năng lực số của người trưởng thành thực ra đã suy giảm giữa 2012 và 2023 trong nhiều nước OECD. Khi AI đảm nhận phần thường quy, con người có nguy cơ mất gắn kết với chính tư duy phức tạp của mình, một nghịch lý mà ít ai dự đoán được khi công nghệ mới ra đời.

MIT Sloan trong nghiên cứu công bố tháng 3 năm ngoái đề xuất một khung gọi là EPOCH, gồm 5 năng lực thuần con người mà AI chưa thay thế được, đó là Empathy (đồng cảm), Presence (sự hiện diện), Opinion và Judgment (quan điểm và phán đoán), Creativity (sáng tạo nguyên gốc), và Hope (hy vọng và nghĩa lý). Năm năng lực này không phải kỹ năng theo nghĩa kỹ thuật mà là phẩm chất nội tâm, và đây cũng chính là chỗ mà ngôn ngữ kinh tế bắt đầu chạm vào ngôn ngữ tâm lý học một cách rõ rệt nhất.

McKinsey.org trong bài viết công bố tháng 1 năm nay đi xa nhất theo hướng này khi khuyến nghị người lao động gắn mình vào 4 tư duy nền tảng gồm tò mò (curiosity), thích nghi (adaptability), trách nhiệm (responsibility), và tư duy lấy con người làm trung tâm (human-centered thinking). Cảnh báo của họ thẳng thắn đến mức đáng để trích dẫn nguyên văn, đó là với công cụ và thuật ngữ AI mới xuất hiện gần như mỗi ngày, ham muốn đuổi theo tất cả là lối tắt dẫn đến kiệt sức (burnout). Khảo sát của Viện Sức khoẻ McKinsey trên 30.000 nhân viên ở 30 quốc gia cho thấy cứ 5 chuyên gia thì có 1 người trải qua các triệu chứng kiệt sức, gồm suy giảm nhận thức và cảm xúc, cạn kiệt năng lượng, và xa cách tinh thần.

Microsoft trong Báo cáo Xu hướng Công việc 2025 (Work Trend Index) công bố tháng 4 năm ngoái đưa ra một con số minh hoạ rõ vì sao tình trạng này lại lan rộng đến vậy. Nhân viên tri thức trung bình bị gián đoạn 275 lần mỗi ngày, tức là một lần mỗi 2 phút trong giờ làm việc, và đây là môi trường sản xuất ra chính cái burnout mà các báo cáo đang cảnh báo. Gallup trong báo cáo Tình trạng Lực lượng Lao động Toàn cầu 2025 công bố tháng 4 năm ngoái, dựa trên khảo sát khoảng 250.000 lao động ở 160 quốc gia, đo được mức gắn kết nhân viên toàn cầu giảm từ 23% xuống 21%, lần giảm thứ 2 trong 12 năm và sánh ngang với năm COVID 2020. Tổn thất năng suất toàn cầu do mất gắn kết lên tới 438 tỷ USD, một con số mà nếu nhìn dưới góc kinh tế thuần tuý thì kinh hoàng, còn nếu nhìn dưới góc con người thì còn kinh hoàng hơn vì đằng sau con số đó là hàng trăm triệu người đang đi làm mà không còn cảm thấy việc mình làm có ý nghĩa.

Vì sao các tổ chức kinh tế lại đang nói ngôn ngữ của tâm lý học

Khi đặt tất cả các báo cáo này cạnh nhau, một sự đồng thuận đang dần hiện ra giữa các tổ chức tưởng chừng rất khác nhau về văn hoá. WEF nói về kiên cường và tự nhận thức, OECD nói về kỹ năng cảm xúc-xã hội, MIT Sloan nói về sự hiện diện, McKinsey nói về wellbeing như một kỹ năng, còn EY trong khảo sát Work Reimagined 2025 cho thấy 37% nhân viên lo ngại lệ thuộc AI sẽ xói mòn kỹ năng cá nhân.

Đây là một dịch chuyển ngôn ngữ rất đáng chú ý vì các tổ chức kinh tế hàng đầu thế giới, vốn quen nói chuyện bằng dữ liệu, mô hình, và số liệu năng suất, đang dần dùng những từ mà cách đây 10 năm chỉ xuất hiện trong các phòng tham vấn tâm lý hoặc các trung tâm thiền tập. Sự hiện diện. Khả năng dừng lại. Năng lực ngồi yên với điều khó. Tò mò không gắn với kỳ vọng. Trách nhiệm với hệ quả không tiên đoán được. Sự dịch chuyển này không phải vì các báo cáo viên kinh tế bỗng dưng giác ngộ, mà vì chính dữ liệu đang bắt họ phải dùng ngôn ngữ đó để mô tả cho đúng cái đang diễn ra.

Vì sao lại như vậy? Câu trả lời nằm ở chính bản chất của công việc trong môi trường AI. Khi ai cũng có thể bấm vài cái là có một bài viết được tạo ra trong 30 giây, câu hỏi không còn là ai viết nhanh hơn mà là ai có chất lượng phán đoán đủ tinh để chọn ra điều gì đáng viết. Khi ai cũng có thể yêu cầu AI tạo một chiến lược, câu hỏi không còn là ai có công cụ tốt hơn mà là ai đủ tỉnh táo để biết chiến lược đó hợp với bối cảnh nào, đủ can đảm để chịu trách nhiệm khi nó sai, và đủ đồng cảm để hiểu nó tác động đến những con người nào.

Phán đoán tinh tế cần một tâm trí không bị cuốn theo kích thích. Trách nhiệm cần khả năng đứng yên với cảm giác khó chịu khi quyết định sai. Đồng cảm cần khả năng hiện diện thật sự với người trước mặt, thay vì xử lý họ như một dòng tin nhắn cần trả lời. Tất cả những năng lực này, không có công cụ nào học thay con người được, và oái oăm thay, càng có nhiều công cụ thì ta lại càng ít có cơ hội rèn luyện những năng lực này một cách tự nhiên trong đời sống thường ngày, vì công cụ đang lấy đi chính những khoảng trống mà trong đó các năng lực nội tâm vốn lặng lẽ lớn lên.

Đây cũng chính là lý do mà các phương pháp rèn luyện có chiều hướng tâm lý và chánh niệm đang được nghiên cứu nghiêm túc trong môi trường doanh nghiệp toàn cầu. Nhiều thử nghiệm đối chứng ngẫu nhiên (randomized controlled trial) công bố trong năm 2025 trên các tạp chí khoa học có bình duyệt cho thấy các chương trình rèn luyện chánh niệm qua điện thoại di động giảm có ý nghĩa thống kê mức stress và kiệt sức, đồng thời tăng mức gắn kết công việc của nhân viên văn phòng. Đây không còn là chuyện tâm linh hay phong cách sống cá nhân, mà là một bộ phận của cơ sở hạ tầng tâm lý cho lực lượng lao động trong kỷ nguyên AI, và những doanh nghiệp nào nhận ra điều này sớm sẽ có lợi thế cạnh tranh mà những công cụ AI đắt tiền không thể mua được.

Câu hỏi để mỗi người tự chiêm nghiệm

Trong kỷ nguyên mà máy móc làm được hầu hết những gì có thể đo đếm, điều khan hiếm nhất sẽ là khả năng có mặt thật sự với một người trước mặt mình mà không chia trí, khả năng dừng lại trước khi phản ứng, khả năng nhìn một vấn đề từ nhiều chiều mà không vội kết luận, và khả năng giữ được cảm giác sống động của chính mình giữa một thế giới đang muốn biến mọi thứ thành quy trình.

Đây có lẽ chính là cuộc đấu tranh mới của người đi làm trong kỷ nguyên này. Không phải đấu tranh chống lại máy móc, cũng không phải đua nhau học khoá AI nào nhanh nhất, mà là đấu tranh để giữ được chiều sâu nội tâm trong chính mình ngay khi đang làm việc cùng máy móc mỗi ngày. Và liệu rằng đây có phải con đường duy nhất để ta vẫn còn chỗ đứng, không chỉ trong thị trường lao động, mà trong chính cuộc đời của mình?

#FutureOfWork #AIforLeadership #LàMình #1Tháng5

Bài gốc trên Substack của Lê Đình Lực.