A, có Ai cũng đỡ cho tôi gõ chữ
1. McKinsey đang nói về “nhu cầu đối với một số kỹ năng”, không phải “tổng số việc làm”
Ví dụ:
“Agentic AI tăng 985%”
Nghe rất lớn, nhưng đây là tốc độ tăng của một ngách rất nhỏ.
Ví dụ minh họa:
- Có 500 vị trí Agentic AI.
- Sang năm tăng lên 5.425 vị trí.
=> Tăng 985%.
Nhưng nếu cùng lúc:
- Web developer giảm 80.000 vị trí,
- QA giảm 30.000 vị trí,
- Junior developer giảm 50.000 vị trí,
thì tổng việc làm IT vẫn giảm.
Nói cách khác:
Tăng trưởng theo phần trăm không nói lên quy mô tuyệt đối.
2. Thiếu AI Engineer không đồng nghĩa thiếu lập trình viên nói chung
Đây là điều nhiều người hay nhầm.
Ví dụ:
EU thiếu
- AI Researcher
- ML Engineer
- Security Architect
không có nghĩa họ cũng thiếu
- Frontend Developer
- Java Developer
- Junior Fullstack
- Tester
Giống như:
Việt Nam thiếu bác sĩ tim mạch
không có nghĩa thiếu mọi loại bác sĩ.
3. Ngân sách công nghệ tăng không đồng nghĩa tuyển thêm người
Đây là điểm rất quan trọng.
McKinsey nói:
doanh nghiệp tăng ngân sách AI.
Nhưng ngân sách đó có thể dùng để:
- mua dịch vụ AI,
- trả phí mô hình AI,
- đầu tư GPU,
- mua cloud,
- mua giấy phép phần mềm,
- thuê tư vấn.
Không nhất thiết dùng để tuyển thêm nhân viên.
Thậm chí mục tiêu của nhiều doanh nghiệp khi đầu tư AI là làm cùng lượng việc với ít nhân viên hơn.
4. Layoff kết thúc không đồng nghĩa quay lại mức tuyển dụng cũ
Đây cũng là hai khái niệm khác nhau.
Ví dụ:
2023:
2024:
2025:
Thì đúng là:
“đã tăng trở lại”
nhưng vẫn thấp hơn rất nhiều so với trước.
5. Ngành AI hiện nay vẫn là phần nhỏ của toàn ngành IT
Đây là điều mình cho rằng bạn nói đúng.
Hiện nay phần lớn lao động IT vẫn nằm ở:
- phát triển phần mềm doanh nghiệp,
- web,
- mobile,
- ERP,
- DevOps,
- QA,
- bảo trì hệ thống.
AI Engineer hay Agentic AI Engineer tuy phát triển nhanh nhưng chưa chiếm tỷ trọng lớn trong tổng lực lượng lao động IT.
Do đó, việc một ngách tăng trưởng rất mạnh không đủ để kết luận toàn ngành sẽ tăng tương ứng.