Giám đốc điều hành của một kỳ lân AI trị giá 1 tỷ đô la nói rằng các đồng nghiệp của ông ở Thung lũng Silicon muốn bạn sợ mất việc, nhưng thực ra họ lại là những người đứng đầu danh sách bị sa thải

Nick Lichtenberg

Thứ Bảy, ngày 21 tháng 2 năm 2026 lúc 21:30 GMT+9 11 phút đọc

Thung lũng Silicon đang chứng kiến sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đã gây ra sự hoảng loạn rộng rãi về tương lai của lao động con người, một khoảnh khắc được tổng kết qua bài luận viral của giám đốc điều hành AI Matt Shumer, so sánh thời điểm này trong công việc văn phòng với tháng 2 năm 2020, trước khi đại dịch tàn phá đời sống Mỹ.

Shumer cảnh báo rằng nhân viên văn phòng cần phải tìm ra kế hoạch B ngay lập tức, vì một sự kiện tuyệt chủng giống Covid đang đến với công việc văn phòng. Gần như cùng lúc, Mustafa Suleyman, giám đốc AI của Microsoft, dự đoán rằng trong vòng 18 tháng, những người làm việc với máy tính sẽ mất việc trong khoảng thời gian đó. Đây là sự hồi sinh của những dự đoán tận thế đã từng xuất hiện trong nửa đầu năm 2025 trước khi im lặng một cách đáng ngại. Dario Amodei của Anthropic, ví dụ, dự đoán AI sẽ loại bỏ một nửa số công việc văn phòng cấp thấp, trong khi Giám đốc điều hành Ford Jim Farley nói rằng nó sẽ xóa sổ một nửa công việc văn phòng, dứt khoát.

Tanmai Gopal cho rằng những dự đoán đáng sợ này là một ví dụ điển hình của sự tự phản chiếu, thậm chí là tính tự mãn của Thung lũng Silicon. Đồng sáng lập kiêm CEO của PromptQL, một kỳ lân trị giá hơn 1 tỷ đô la tại Bay Area giúp các công ty áp dụng AI, nói với Fortune trong một cuộc phỏng vấn gần đây rằng các dự đoán tận thế về AI chắc chắn chứa đựng một phần sự thật, nhưng cũng bị thổi phồng quá mức. “Đó là 100% những gì đang xảy ra, nơi có một nhóm người đang trong chu kỳ hype.” Gopal nói cộng đồng của ông ở thung lũng “cảm nhận sự tuyệt vời của AI” nhưng “chúng ta đang dự đoán điều đó vào các lĩnh vực mà thực ra chúng ta không hiểu rõ.”

“Đó giống như, ôi, đây là vấn đề của 7 tỷ người trên hành tinh này, vì tôi ở Thung lũng Silicon, nên rõ ràng tôi biết điều gì là tốt nhất, đúng không?” Gopal cũng lưu ý rằng những người hoài nghi có lý, khi các dự đoán tận thế này xuất hiện đúng vào thời điểm nhiều vòng gọi vốn hàng tỷ đô la cho các startup AI vẫn chưa niêm yết, đưa ra lý do tài trợ rõ ràng nhưng có thể không đúng sự thật. Nói chung, ông bổ sung, “Những người công nghệ… nghĩ rằng, điều này ảnh hưởng đến tôi. Vậy nên nó sẽ ảnh hưởng đến tất cả mọi người như vậy.”

Thực tế, Gopal nói, điều đó không đúng như vậy. Nhưng khi nói đến các lập trình viên, kể cả các kỹ sư phần mềm cao cấp, những người tiếp xúc với “sự tuyệt vời” của các công cụ AI hiện có, ông cho biết những người này đang đối mặt với một sự thay đổi mô hình tư duy.

Sự gián đoạn công việc thực sự đến từ bên trong thung lũng

Gopal đã nói chuyện với Fortune vài tuần sau khi “SaaSpocalypse” xóa sổ 2 nghìn tỷ đô la giá trị các công ty phần mềm dịch vụ, khi các nhà đầu tư nhận ra, như nghiên cứu của Bank of America gần đây đã chỉ ra, rằng AI là một “con dao hai lưỡi” và không hoàn toàn là một cơ hội tăng trưởng. Nó có thể dễ dàng “ăn thịt” nhiều doanh nghiệp, BofA nói, như phần mềm mà AI đủ tiên tiến để tự viết chính nó.

Các nhà kinh tế học đã bối rối về dữ liệu rất nhiễu trong khoảng một năm qua, với nền kinh tế Mỹ gần như không tăng trưởng về số lượng việc làm, đồng thời đối mặt với chi phí thuế cao và ít người nhập cư vào lực lượng lao động hơn. Một số nhà lãnh đạo tư tưởng về AI, đặc biệt là Erik Brynjolfsson của Stanford, đã xem xét kỹ dữ liệu và thấy năng suất thực sự bắt đầu tăng mạnh vào năm 2025. Trong bài viết trên Financial Times, Brynjolfsson lưu ý rằng báo cáo việc làm mới nhất đã điều chỉnh tất cả các tăng trưởng việc làm của năm 2025 xuống còn 181.000, trong khi tính toán của ông dự đoán năng suất đạt 2,7% trong năm, so với trung bình 1,4% trong thập kỷ qua. Tất nhiên, điều này ủng hộ lý thuyết AI thay thế, với cả Thống đốc Cục Dự trữ Liên bang Michael Barr gần đây cũng cảnh báo rằng hàng triệu người có thể “gần như không thể tuyển dụng” trong tương lai gần.

Gopal nói rằng đúng là ngành công nghệ vô tình tự động hóa chính mình, đạt đến thời kỳ “baby AGI” (Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát) dành riêng cho lập trình. Các mô hình AI mới nhất có khả năng phán đoán và thẩm mỹ của một “kỹ sư phần mềm cao cấp trung bình,” Gopal giải thích, rằng kỹ thuật phần mềm tiêu chuẩn dựa nhiều vào việc chuyển đổi bối cảnh kinh doanh đã thiết lập thành mã kỹ thuật và vì AI xuất sắc trong việc dịch chuyển này, lập trình đã trở thành domino lớn đầu tiên đổ.

“Những gì từng được coi là đỉnh cao… của công việc văn phòng là kỹ thuật phần mềm cao cấp,” Gopal lưu ý. “Điều đó đã là xu hướng trong 30 năm qua và tôi rất háo hức để thấy điều đó biến mất.” Ông giải thích rằng sự phấn khích của ông bắt nguồn từ tính robot hóa của các công việc mà robot đã bắt đầu thực hiện và những gì ông thấy trên tuyến đầu của công ty mình, giúp các tập đoàn Fortune 500 xây dựng các công cụ và đại lý AI phù hợp với doanh nghiệp của họ.

“Trong năm qua, chúng tôi đã làm chính xác tại điểm giao nhau đó,” Gopal nói, và phần lớn, ông nhận thấy “AI không hữu ích” vì nó cần quá nhiều bối cảnh kinh doanh để hoạt động hiệu quả. “Mọi người cứ nghĩ đó là vấn đề kỹ thuật,” nhưng thực ra là về thực tế khó khăn rằng AI không thể truy cập vào bối cảnh kinh doanh nằm trong đầu con người và chưa được chuyển đổi thành dữ liệu—và có thể sẽ không bao giờ. “Mọi người nghĩ, ‘Ồ, đó giống như một lớp ngữ nghĩa và vấn đề dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu và làm cho nó hoạt động,’ nhưng vấn đề thực sự là dữ liệu không tồn tại cho những thông tin hữu ích nhất mà AI cần. ‘Chẳng ai viết ra điều đó cả. Và nếu chẳng ai viết ra điều đó, bạn không thể huấn luyện AI trên đó.’”

Ngược lại, Gopal nói rằng nhiều doanh nghiệp có thể không bao giờ huấn luyện AI được, “vì đây là kinh doanh thực tế luôn chuyển động.” Những người thật sự trò chuyện và liên tục cập nhật bối cảnh kinh doanh sẽ luôn đi trước máy móc, ông giải thích. “Bạn có định huấn luyện lại cho cuộc trò chuyện cá nhân đó trong một ngày không?” rồi huấn luyện lại mỗi khi bối cảnh kinh doanh thay đổi?

Gopal đồng ý với người phỏng vấn rằng báo chí là một ví dụ về nghề có thể chống lại tự động hóa, vì độc giả quan tâm đến sự hiểu biết của con người, nguồn tin sâu sắc và phân tích dự báo, những thứ AI khó có thể tái tạo, nếu có. Ông cũng đề cập đến nhân viên bán hàng, tiếp thị và vận hành như những ví dụ. Những người trong lĩnh vực này phải đưa ra quyết định trong thời gian thực vốn dĩ được bảo vệ.

Gopal không phải là giám đốc điều hành duy nhất nhận ra rằng AI cần sự triển khai của con người để hoạt động. Tatyana Mamut, cựu giám đốc Salesforce và Amazon Web Services, hiện cung cấp dịch vụ giám sát đại lý AI qua startup Wayfound.AI, nói với Fortune rằng “chúng ta cần ngừng nói về AI như những công cụ.” “Nó không phải là một công cụ, đúng không? Nó không giống như một chiếc búa.” Thay vào đó, cô cho rằng nó giống như một chiếc búa “nghĩ cho chính nó, có thể thiết kế một ngôi nhà, có thể xây dựng một ngôi nhà tốt hơn phần lớn những người làm trong ngành xây dựng.” Tuy nhiên, nó vẫn cần được chỉ rõ các bản vẽ xây dựng.

Về bối cảnh kinh doanh, Mamut cho rằng “rất ít” người thực sự hiểu cách làm cho AI hoạt động hiệu quả. “Bạn cần những công cụ và cơ chế thực sự để nắm bắt việc học hỏi bối cảnh đó.” Các công ty có thương hiệu khác nhau, hệ thống khác nhau và quy trình khác nhau đều có bối cảnh riêng cần được AI ghi nhận, cô nói, dự đoán rằng các công ty SaaS thông minh sẽ chuyển hướng vào lĩnh vực này. Thay vì phần mềm dịch vụ, cô nói các dịch vụ chuyên gia sẽ được cung cấp qua các đại lý có khả năng ghi nhận bối cảnh phù hợp.

Gopal dự đoán rằng khả năng ghi nhận bối cảnh này còn hạn chế, ước tính rằng 70% nỗ lực để làm cho AI hữu ích phụ thuộc hoàn toàn vào bối cảnh kinh doanh chưa được ghi chép rõ ràng chỉ tồn tại trong đầu con người. “Bạn về cơ bản không thể huấn luyện một hệ thống dựa trên thực tế linh hoạt hàng ngày này,” Gopal giải thích, lưu ý rằng kinh doanh thực tế luôn thay đổi dựa trên các cuộc trò chuyện cá nhân và tương tác con người. Trong khi AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ ở mức cao nhất (lập trình) và thấp nhất (robot vật lý), thì phần lớn công việc tri thức trung gian đòi hỏi bối cảnh con người.

Ed Meyercord đã triển khai các quy trình học máy hơn một thập kỷ tại Extreme Networks, một công ty mạng lưới cung cấp dịch vụ cho các sân vận động bóng đá và bóng chày chuyên nghiệp, thu về hơn 1 tỷ đô la doanh thu. Ông nói với Fortune trong một cuộc phỏng vấn gần đây rằng ông thấy các động thái tương tự như Gopal ở phía nhà vận hành. Nhóm của ông đã sử dụng đại lý để thiết kế mạng, phát hiện lỗi trước khi xảy ra, và thậm chí giao tiếp với các đại lý khác trong hệ thống như ServiceNow, nhưng ông kiên quyết rằng luôn có một con người trong vòng để xem xét công việc khi các hạ tầng quan trọng gặp rủi ro.

“Mạng là hạ tầng quan trọng, vì vậy chúng ta phải chính xác,” Meyercord nói. Extreme đã xây dựng một lõi đại lý vào nền tảng của mình, ông bổ sung, “nhưng về cơ bản, điều đó cho phép chúng tôi đạt độ chính xác cao, cực kỳ cao.” Vì độ chính xác là yếu tố then chốt, ông nói, “chúng tôi luôn muốn có con người trong vòng, để xem tất cả công việc chúng tôi đang làm.”

Giống như Gopal, Meyercord nói rằng ông không tin AI có thể “chiếm lấy công việc của chúng ta” hoàn toàn; vai trò của con người đang chuyển từ làm mọi nhiệm vụ thủ công sang điều phối các đại lý, thu thập bối cảnh phù hợp và quyết định vấn đề nào để giao cho máy móc. Ông nói rằng vai trò của CEO trong nhiều cách là bao quanh mình bằng các chuyên gia “thông minh hơn tôi rất nhiều” trong khi sử dụng AI như một đồng đội siêu nhanh chứ không phải là thay thế.

Ngược lại, mọi thứ có thể tự động hóa đều đã dễ bị AI tấn công, Gopal nói, gật đầu với “SaaSpocalypse” trên thị trường đang tàn phá dữ dội các cổ phiếu phần mềm dịch vụ, bảo hiểm, quản lý tài sản và dịch vụ khách hàng. Đến cuối năm, ông nói, điều này sẽ rõ ràng hơn trong định giá công ty, khi robot thu gom công việc của bất cứ thứ gì không cần bối cảnh kinh doanh. Điều thú vị, ông nói, là điều này sẽ ảnh hưởng như thế nào đến công việc.

Chuyển đổi nhân viên văn phòng

Mối quan hệ cộng sinh giữa người lao động có bối cảnh kinh doanh và AI, có thể làm việc nhanh hơn và thậm chí thông minh hơn nhưng thiếu đầu vào, sẽ định hình tương lai của công việc văn phòng mà Shumer đã cảnh báo, theo Gopal. “Bạn phải chọn lọc và liên tục ghi nhận bối cảnh, đúng không? Và tôi nghĩ đó chính là sự thay đổi mà công nhân văn phòng trung bình cần hiểu.”

Gopal kể lại một câu chuyện từ nhóm của mình, thể hiện sự thất vọng với một kỹ sư phần mềm trung bình giờ có công cụ lập trình AI. “Chúng tôi như kiểu, ‘Anh, làm sao mà tốn kém hơn để nói chuyện với anh hơn là tự làm nó. Việc giải thích tôi cần gì xây dựng trên sản phẩm mất nhiều thời gian hơn là tôi tự làm bằng AI.’” Thời gian dành để nói chuyện với một kỹ sư trung bình có thể được dùng để quản lý đầu ra của AI, ông nói thêm. Ông so sánh điều này như thể mỗi nhân viên có một đồng sáng lập kỹ thuật cá nhân luôn bên cạnh, giúp họ tạo ra gấp 20 lần công việc.

Meyercord đồng ý, nói rằng các sinh viên tốt nghiệp khoa học máy tính không cần kỹ năng như trước nữa, nhưng họ sẽ “cần một bộ kỹ năng khác.” Ông nói rằng ông đã bắt đầu thấy các kỹ năng mới phát triển, không nhất thiết là tất cả đều là các sinh viên tốt nghiệp nghệ thuật tự do có đào tạo sâu về tư duy phản biện, mà là những người giúp chúng ta phát triển. Ông cần những người có thể ủy thác công việc cho các đại lý AI, nói chuyện với chúng, kiểm tra công việc của chúng và giám sát quy trình làm việc. Điều này rất giống với dự đoán của Gopal.

Nhiệm vụ của con người phải tiến hóa để cung cấp đúng đầu vào cho các đại lý AI sẽ thúc đẩy doanh nghiệp, Gopal dự đoán, và ông đã đặt tên cho nó. “Nhiệm vụ của chúng ta là những người là những người thu thập bối cảnh thay vì chỉ là những người lao động.” Hầu hết mọi người đã coi thường điều này cho đến nay, ông nói, vì họ chưa có các đại lý AI làm việc cùng. “Điều làm chúng ta giỏi trong công việc, và điều giúp chúng ta thăng tiến, và làm chúng ta có ảnh hưởng hơn chính là khả năng thu thập bối cảnh. Đó chính là điều làm chúng ta tốt.”

Người duy nhất thực sự cần lo lắng về việc mất việc, Gopal cảnh báo, là những người “từ chối phát triển” và phủ nhận thực tế mới này. Nếu công nhân hàng ngày không chấp nhận các công cụ này, họ sẽ giao toàn bộ quyền lực kinh tế cho một số ít người hiểu rõ công nghệ, có thể tạo ra một khoảng cách giàu nghèo dystopian. Nhưng đối với những ai sẵn sàng thích nghi, tương lai rất tươi sáng. “Tôi không nghĩ AI sẽ đến và lấy mất công việc của chúng ta,” Gopal nói. “Điều đó thậm chí còn không khả thi.”

Meyercord nói rằng doanh nghiệp của ông vẫn đang phát triển, và ông cho rằng câu chuyện mất việc do AI bỏ lỡ toàn bộ bức tranh. “Một mặt, bạn có thể làm nhiều hơn với ít hơn,” ông nói, “hoặc bạn có thể làm nhiều hơn với cùng số nhân viên. Hoặc bạn có thể làm nhiều hơn với một chút nhiều hơn, đúng không?” Nếu bạn thuê đúng người thu thập bối cảnh, Meyercord bổ sung, bạn có thể thực sự mở rộng doanh nghiệp của mình. “Bạn nghĩ xem, làm thế nào để bạn đạt được điều gì đó bạn muốn? Chúng tôi muốn làm nhiều hơn nữa.”

Bài viết này ban đầu được đăng trên Fortune.com

Điều khoản và Chính sách quyền riêng tư

Bảng điều khiển quyền riêng tư

Thêm thông tin