Sa thải do AI? Oxford Economics tiết lộ những nguyên nhân thực sự đằng sau các đợt cắt giảm

Khi các tiêu đề báo chí rầm rộ về việc AI dẫn đến loại bỏ hàng triệu việc làm và gián đoạn lực lượng lao động hàng loạt, dữ liệu thị trường thực tế lại cho thấy một sự mâu thuẫn rõ ràng. Theo báo cáo của Oxford Economics ngày 7 tháng 1, câu chuyện liên kết sa thải với việc áp dụng trí tuệ nhân tạo che giấu một thực tế đơn giản hơn nhiều: các công ty đang chọn lọc sử dụng AI như một lý do thuận tiện để giảm nhân sự định kỳ do tuyển dụng quá mức hoặc giảm nhu cầu.

Câu chuyện của các doanh nghiệp về AI và sa thải

Sự khác biệt giữa nhận thức và thực tế bắt nguồn từ cách các tập đoàn truyền đạt với các nhà đầu tư. Việc sa thải được mô tả như những bước cần thiết để thúc đẩy đổi mới nghe có vẻ hấp dẫn hơn nhiều so với việc thừa nhận các sai sót vận hành hoặc tính toán sai lầm. Bằng cách quy cho việc cắt giảm nhân lực vào việc áp dụng công nghệ tiên tiến, các tổ chức tự định vị mình là những người tiên phong, đổi mới chứ không phải doanh nghiệp gặp khó khăn truyền thống.

Giáo sư Peter Cappelli của Wharton đã làm rõ một mô hình đặc biệt tiết lộ khi thảo luận về hiện tượng này với Fortune: các công ty đã công bố các “sa thải ma” — những việc làm bị cắt bỏ nhưng thực tế chưa từng được thực hiện — nhằm thúc đẩy giá trị cổ phiếu. Ban đầu, các nhà đầu tư phản ứng tích cực với các thông báo này. Nhưng chiến lược cuối cùng đã phản tác dụng. Như Cappelli lưu ý, khi thị trường nhận ra rằng các đợt sa thải này không thực sự diễn ra, các nhà đầu tư đã ngừng phản ứng tích cực.

Ngôn ngữ ở đây rất quan trọng. Khi xem xét kỹ các tuyên bố của công ty, có một khoảng cách rõ ràng giữa những gì tiêu đề đề cập và những gì các thông báo chính thức của doanh nghiệp thực sự nói. Nhiều tuyên bố thể hiện hy vọng rằng AI cuối cùng sẽ đảm nhận một số nhiệm vụ nhất định, chứ không phải xác nhận rằng các chuyển đổi đó đã xảy ra. Về cơ bản, các công ty đang truyền đạt kỳ vọng của nhà đầu tư hơn là thực tế vận hành.

Dữ liệu thực sự nói gì về sa thải liên quan đến AI

Để hiểu quy mô thực sự của tác động của AI đến việc làm, Oxford Economics đã xem xét dữ liệu từ Challenger, Gray & Christmas, một công ty theo dõi sa thải hàng đầu. Kết quả cho thấy: trong 11 tháng đầu năm 2025, các công ty đã trích dẫn AI là lý do cho khoảng 55.000 việc làm bị cắt giảm tại Mỹ.

Con số này chiếm hơn 75% tổng số các vụ sa thải liên quan đến AI kể từ năm 2023 — cho thấy rằng các quý gần đây đã chứng kiến sự gia tăng của câu chuyện này. Tuy nhiên, bối cảnh quan trọng nằm ở các con số rộng hơn. 55.000 vị trí này chỉ chiếm khoảng 4,5% tổng số việc làm bị mất trong giai đoạn đó. Ngược lại, các vụ sa thải do “điều kiện thị trường và kinh tế” chung quy lại khoảng 245.000 — gần gấp năm lần.

Khi so sánh với thực tế cơ bản là trung bình mỗi tháng có từ 1,5 đến 1,8 triệu người Mỹ mất việc làm, tác động đo lường được của AI đối với tổng thể việc làm vẫn khá nhỏ bé. Dữ liệu nhấn mạnh một chân lý cơ bản: nếu AI thực sự thay thế lao động quy mô lớn, các con số này sẽ trông khác biệt rõ rệt.

Bài toán năng suất: Tại sao AI không thay thế lao động quy mô lớn

Oxford Economics đề xuất một bài kiểm tra chẩn đoán đơn giản để đánh giá xem AI có thực sự hoạt động như một công nghệ thay thế lực lượng lao động hay không. Nếu việc thay thế quy mô lớn thực sự diễn ra, năng suất trên mỗi lao động nên tăng rõ rệt. Tuy nhiên, bằng chứng cho thấy điều ngược lại.

Tăng trưởng năng suất hiện tại thực tế đã chậm lại, phản ánh các chu kỳ kinh tế điển hình hơn là sự bùng nổ do tự động hóa thúc đẩy. Trong khi Oxford Economics thừa nhận rằng các đổi mới công nghệ thường mất nhiều năm để mang lại cải thiện năng suất rõ rệt, các bằng chứng hiện tại cho thấy AI vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm chứ chưa được triển khai rộng rãi như một phương tiện thay thế nhân viên.

Dữ liệu mới nhất từ Cục Thống kê Lao động phù hợp với cách hiểu này. Thị trường lao động đang chuyển sang trạng thái mà Giám đốc kinh tế của KPMG, Diane Swonk, gọi là “mở rộng không có việc làm” — trạng thái mà tỷ lệ tuyển dụng và sa thải đều duy trì ở mức thấp. Savita Subramanian, Trưởng chiến lược cổ phiếu và định lượng của Bank of America Research, xác nhận quan sát này: các công ty ngày càng ưu tiên cải thiện quy trình hơn là giảm số lượng nhân viên. Bà cũng lưu ý một nghịch lý rõ rệt: năng suất chưa có sự mở rộng đáng kể kể từ năm 2001, một thực tế phản ánh nhận xét nổi tiếng của nhà kinh tế Nobel Robert Solow rằng lợi ích của công nghệ máy tính “thấy rõ mọi nơi ngoại trừ trong số liệu năng suất.”

Thủ phạm thực sự: Cung vượt quá, không phải tự động hóa

Các vấn đề về tuyển dụng ở cấp độ mới vào nghề cần đặc biệt chú ý. Trong khi tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên mới tốt nghiệp đại học đạt đỉnh 5,5% vào tháng 3 năm 2025, Oxford Economics cho rằng áp lực này chủ yếu do cung cấp bằng cấp quá mức chứ không phải do thay thế công nghệ. Tỷ lệ người Mỹ trong độ tuổi 22 đến 27 có bằng đại học đã đạt 35% vào năm 2019, với các mô hình tương tự rõ nét hơn ở các nền kinh tế châu Âu.

Cung quá mức các người có bằng cấp cạnh tranh cho các vị trí cấp thấp giải thích rõ ràng hơn nhiều các khó khăn về việc làm so với việc áp dụng AI. Nút thắt cổ chai xuất phát từ cấu trúc thị trường lao động, chứ không phải từ việc máy móc thay thế khả năng của con người.

Định hướng tương lai

Oxford Economics kết luận rằng các biến đổi trong thị trường việc làm có khả năng diễn ra từ từ qua các điều chỉnh nhỏ thay vì các cú sốc đột ngột, phá vỡ. Các đợt sa thải ngày nay — dù liên quan đến AI hay không — dường như bị chi phối bởi các lực lượng kinh tế truyền thống: dư thừa năng lực tổ chức, tái định vị chiến lược và chu kỳ thị trường. Câu chuyện về AI, dù hấp dẫn đối với các nhà đầu tư và truyền thông, thực chất che giấu chứ không phải làm rõ các lực lượng thực sự đang định hình lại bức tranh việc làm.