Mặc dù nhiều nhà bình luận cảnh báo rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể làm suy giảm việc làm và chỉ mang lại lợi ích năng suất khiêm tốn, nhưng các nghiên cứu thực nghiệm lại cho thấy điều ngược lại. Nếu được triển khai cùng các chính sách phù hợp, công nghệ này có tiềm năng to lớn trong việc thúc đẩy cả tăng trưởng kinh tế lẫn tạo việc làm
Ảnh minh họa (Nguồn: Internet)
AI đang mở ra làn sóng chuyển đổi công nghệ mạnh mẽ nhất kể từ cuộc cách mạng số, đặt ra câu hỏi: AI sẽ thúc đẩy hay thay thế con người trong tăng trưởng và việc làm? Nhiều ý kiến cho rằng AI sẽ tạo ra thất nghiệp hàng loạt nhưng các bằng chứng thực nghiệm gần đây cho thấy một bức tranh khác: Khi được ứng dụng đúng cách và đi kèm với các chính sách hỗ trợ phù hợp, AI vừa thúc đẩy tăng trưởng năng suất, vừa tạo ra các cơ hội việc làm mới với kỹ năng cao hơn. Không chỉ ở cấp độ vĩ mô, tác động này thể hiện rõ trong những ngành sử dụng nhiều lao động tri thức như ngân hàng, nơi AI giúp tăng năng suất, giảm rủi ro tín dụng và mở rộng nhu cầu lao động chất lượng cao. Như vậy, vấn đề không phải là AI có đến hay không, mà là quốc gia và doanh nghiệp có chuẩn bị đủ năng lực để tận dụng AI hay không.
Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu thử nghiệm với AI và xem xét cách công nghệ này có thể nâng cao lợi nhuận, các cuộc tranh luận về tác động đối với người lao động cũng trở nên gay gắt hơn. Tại Mỹ, sự mất cân đối đáng kể giữa đà tăng mạnh của thị trường chứng khoán và sự sụt giảm trong tổng số việc làm ngoài nông nghiệp đã làm dấy lên nhiều luận điểm trên truyền thông về nguy cơ AI gây ra làn sóng mất việc làm do tiến bộ công nghệ.
Hầu như tuần nào cũng xuất hiện các tiêu đề mới về việc các công ty sử dụng AI để thực hiện công việc văn phòng, đặc biệt là những vị trí thường dành cho sinh viên mới tốt nghiệp hoặc nhân viên ở cấp bậc thấp hơn trong nấc thang sự nghiệp. Theo báo cáo do Ủy ban Y tế, Giáo dục, Lao động và Phúc lợi của Thượng viện Mỹ công bố đầu tháng 10/2025 (Health, Education, Labor and Penssions Committee, 2025), AI và tự động hóa có thể khiến gần 100 triệu việc làm ở Mỹ biến mất trong thập kỷ tới. Những người lo ngại về điều này thậm chí còn viện dẫn các nhà kinh tế học nổi tiếng cho rằng cuộc cách mạng AI chỉ mang lại tác động vừa phải đối với tăng trưởng năng suất, nhưng tác động tiêu cực rõ rệt đến việc làm, do việc tự động hóa hàng loạt công việc và nhiệm vụ.
Tuy nhiên, Aghion và cộng sự không đồng ý với cả hai lập luận đó. Nghiên cứu gần đây của họ cho thấy tình hình phức tạp hơn nhiều và không bi quan như các tường thuật hiện nay (Aghion, Bunel & Jaravel, 2025).
Tác động của AI đối với tăng trưởng năng suất
Về tăng trưởng năng suất, AI có thể hoạt động theo hai kênh khác nhau: (i) Tự động hóa các nhiệm vụ trong quá trình sản xuất hàng hóa và dịch vụ; (ii) Tự động hóa các nhiệm vụ trong quá trình sáng tạo ý tưởng mới .
Khi Erik Brynjolfsson và các cộng sự (2023) nghiên cứu tác động của AI tạo sinh đối với nhân viên dịch vụ khách hàng tại một công ty phần mềm Mỹ, họ phát hiện rằng năng suất của những nhân viên được hỗ trợ bởi trợ lý AI tăng gần 14% chỉ trong tháng đầu tiên sử dụng và sau ba tháng thì ổn định ở mức cao hơn khoảng 25% so với ban đầu.
Một nghiên cứu khác (Noy và Zhang, 2023) cũng cho thấy mức tăng năng suất tương tự trong một nhóm lao động tri thức đa dạng, trong đó, những nhân viên có năng suất thấp ban đầu được hưởng lợi lớn nhất, qua đó, giảm bất bình đẳng năng suất trong nội bộ doanh nghiệp.
Chuyển từ cấp độ vi mô sang vĩ mô, trong một nghiên cứu năm 2024, (Aghion và Bunel, 2024) đã xem xét hai cách tiếp cận khác nhau để ước tính tác động của AI đối với tăng trưởng tiềm năng trong thập kỷ tới.
Cách tiếp cận thứ nhất khai thác sự tương đồng giữa cuộc cách mạng AI và các cuộc cách mạng công nghệ trong quá khứ. Cách tiếp cận thứ hai dựa trên khung phân tích theo nhiệm vụ (task-based framework) của Daron Acemoglu (2025), được Aghion và Bunel xem xét dưới dưới góc độ dữ liệu hiện có từ các nghiên cứu thực nghiệm. Theo cách tiếp cận thứ nhất, cuộc cách mạng AI có thể giúp tăng trưởng năng suất tổng hợp tăng thêm từ 0,8 đến 1,3 điểm phần trăm mỗi năm trong thập kỷ tới (Aghion và Bunel, 2024).
Tương tự, khi áp dụng công thức phân tích theo nhiệm vụ của Acemoglu, nhưng dựa trên cách diễn giải riêng của mình về các nghiên cứu thực nghiệm gần đây, Aghion và Bunel (2024) ước tính rằng AI có thể nâng tốc độ tăng năng suất tổng hợp thêm từ 0,07 đến 1,24 điểm phần trăm mỗi năm, với mức trung vị khoảng 0,68 điểm phần trăm. Để so sánh, Acemoglu chỉ dự báo mức tăng 0,07 điểm phần trăm, tức là, thấp hơn nhiều so với kết quả của Aghion và Bunel.
Hơn nữa, ước lượng trung vị của các tác giả nên được xem là mức giới hạn thấp, bởi vì nó chưa tính đến tiềm năng của AI trong việc tự động hóa quá trình sản xuất ý tưởng. Mặt khác, các ước tính này cũng chưa phản ánh những rào cản tiềm tàng đối với tăng trưởng, đặc biệt là sự thiếu cạnh tranh trong nhiều phân khúc của chuỗi giá trị AI, vốn đang bị chi phối bởi các “siêu tập đoàn” (superstar firms) hình thành từ cuộc cách mạng kỹ thuật số trước đó.
AI tạo thêm cơ hội việc làm mới
Một nghiên cứu sử dụng dữ liệu cấp doanh nghiệp tại Pháp giai đoạn 2018 - 2020 cho thấy rằng việc ứng dụng AI có mối liên hệ tích cực với sự gia tăng việc làm và doanh thu của doanh nghiệp. Kết quả này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu gần đây về tác động của tự động hóa đến nhu cầu lao động ở cấp độ doanh nghiệp, và ủng hộ quan điểm rằng việc áp dụng AI giúp tăng năng suất bằng cách mở rộng quy mô hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp (Aghion và cộng sự, 2025).
Hiệu ứng năng suất này tỏ ra mạnh hơn tác động thay thế lao động (khi AI đảm nhiệm các nhiệm vụ trước đây do con người thực hiện, làm giảm cầu lao động). Điều đó cho thấy rằng AI tác động tích cực đến cầu lao động, ngay cả trong các nghề được xem là dễ bị tổn thương trước tự động hóa, như kế toán, tiếp thị qua điện thoại và thư ký hành chính.
Tất nhiên, một số ứng dụng của AI - chẳng hạn trong an ninh số - có thể tạo thêm việc làm, trong khi những ứng dụng khác - như tự động hóa quy trình hành chính - lại có tác động tiêu cực nhẹ. Tuy nhiên, sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ cách sử dụng AI, chứ không phải do bản chất của các nghề nghiệp bị ảnh hưởng.
Về tổng thể, rủi ro chính đối với người lao động là họ sẽ bị thay thế bởi những người làm việc tại các doanh nghiệp khác đang sử dụng AI, chứ không phải bị thay thế trực tiếp bởi AI. Do đó, làm chậm lại quá trình ứng dụng AI có thể phản tác dụng đối với việc làm trong nước, bởi nhiều doanh nghiệp sẽ phải cạnh tranh quốc tế với các đối thủ đã ứng dụng AI.
Vai trò của AI trong lĩnh vực ngân hàng
Không chỉ ở cấp độ doanh nghiệp nói chung, tác động của AI đối với tăng trưởng và việc làm còn thể hiện rõ trong lĩnh vực ngân hàng - một ngành có mức độ số hóa cao và sử dụng nhiều lao động tri thức. Theo nghiên cứu của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS, 2024), việc ứng dụng AI trong các quy trình như định danh khách hàng (KYC), giám sát giao dịch chống rửa tiền (AML) và tự động hóa xử lý hồ sơ tín dụng đã giúp năng suất lao động tại các ngân hàng tăng trung bình 8 - 10%, đồng thời, giảm 9 - 12% chi phí vận hành. Điều đáng chú ý là AI không làm giảm tổng số việc làm; thay vào đó, cơ cấu lao động được “dịch chuyển”, khi nhu cầu đối với các vị trí nghiệp vụ lặp lại giảm nhưng các vị trí đòi hỏi kỹ năng cao như phân tích dữ liệu, quản trị rủi ro công nghệ và phát triển mô hình AI lại tăng lên. Điều này củng cố luận điểm rằng AI tạo ra sự dịch chuyển kỹ năng (skill-shift), chứ không phải sự thay thế lao động hàng loạt.
Ở góc độ tác động đến tăng trưởng, các nghiên cứu thực nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng cho thấy AI không chỉ nâng cao hiệu quả thẩm định tín dụng mà còn mở rộng khả năng tiếp cận vốn cho doanh nghiệp nhỏ. Theo McKinsey (2023), các mô hình thẩm định tín dụng ứng dụng AI giúp tăng từ 30 - 50% tỷ lệ phê duyệt khoản vay mà vẫn duy trì hoặc giảm rủi ro. Một nghiên cứu khác của Wharton FinTech trên dữ liệu 16 triệu hồ sơ vay tại Ant Group cho thấy AI giúp tăng 26% khả năng phê duyệt tín dụng và giảm tới 50% xác suất vỡ nợ của người vay. BIS (2024) cũng ghi nhận AI giúp giảm 20 - 25% tổn thất tín dụng nhờ khả năng dự báo rủi ro chính xác hơn. Điều này chứng minh rằng AI đang mở rộng dư địa tăng trưởng doanh thu cho ngân hàng mà không đánh đổi bằng rủi ro tín dụng, đồng thời, tạo ra nhu cầu lao động mới ở các vị trí có giá trị gia tăng cao như phân tích dữ liệu và quản trị mô hình.
Các nghiên cứu trên cho thấy AI không làm suy giảm việc làm và năng suất như các lo ngại phổ biến; ngược lại, nếu được triển khai đúng hướng, AI giúp doanh nghiệp - đặc biệt là ngân hàng - mở rộng hoạt động, tăng năng suất và tạo ra nhu cầu lao động mới với trình độ kỹ năng cao hơn. Điều này hoàn toàn tương đồng với phát hiện của Aghion và cộng sự (2025) rằng tác động mở rộng quy mô của AI mạnh hơn tác động thay thế lao động, từ đó, giúp tăng trưởng và việc làm có thể cùng gia tăng.
Cải cách để AI phục vụ tăng trưởng bền vững
Mặc dù các nghiên cứu gần đây cho thấy AI có thể đồng thời thúc đẩy tăng trưởng và tạo việc làm, nhưng kết quả tích cực này không tự xảy ra. Chênh lệch trong năng suất và khả năng tiếp cận AI giữa các doanh nghiệp - đặc biệt giữa doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp nhỏ - có thể tạo ra dạng bất bình đẳng mới trong nền kinh tế. Trường hợp của ngành Ngân hàng đã cho thấy điều này rất rõ: Các ngân hàng tiên phong ứng dụng AI đạt mức tăng trưởng mạnh hơn và thu hút lao động kỹ năng cao, trong khi các ngân hàng chậm chuyển đổi lại dễ bị thu hẹp dư địa cạnh tranh.
Do đó, để AI thực sự trở thành động lực tăng trưởng bền vững, các cải cách chính sách cần tập trung vào ba hướng: Thứ nhất, thúc đẩy cạnh tranh và chống tập trung quyền lực trong chuỗi giá trị AI: Tránh tình trạng chỉ một vài tập đoàn độc quyền sở hữu dữ liệu và năng lực tính toán, khiến các doanh nghiệp nhỏ khó tiếp cận AI. Thứ hai, phát triển kỹ năng và tái đào tạo lực lượng lao động: Chính sách đào tạo nghề, phổ cập kỹ năng số và khả năng làm việc cùng AI là then chốt. Như trường hợp ngân hàng cho thấy, lao động không bị AI thay thế, mà bị thay thế bởi những người biết sử dụng AI. Thứ ba, hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và tổ chức tài chính tiếp cận AI: Cần có các chương trình hỗ trợ tài chính, sandbox thử nghiệm và mô hình “AI-as-a-service” để doanh nghiệp nhỏ và vừa có thể tiếp cận AI mà không phải đầu tư lớn.
Cuộc cách mạng AI sẽ không chờ ai. Khả năng của mỗi quốc gia trong việc thiết kế chính sách phù hợp và chuẩn bị năng lực cho lực lượng lao động hiện tại sẽ quyết định việc AI trở thành động lực của tăng trưởng bao trùm, hay là nguyên nhân của sự phân hóa mới trong nền kinh tế.
Tài liệu tham khảo
1. Acemoglu, D. (2025). The simple macroeconomics of AI. Economic Policy, Advance online publication. https://doi.org/10.1093/epolic/eiae042
2. Aghion, P., Bunel, S., & Jaravel, X. (2025). What AI means for growth and jobs. Project Syndicate. https://www.project-syndicate.org/commentary/ai-will-boost-productivity-growth-without-harming-jobs-by-philippe-aghion-et-al-2025-10
3. Aghion, P., Bunel, S., Jaravel, X., Mikaelsen, T., Roulet, A., & Sogaard, J. (2025). How different uses of AI shape labor demand: Evidence from France. AEA Papers and Proceedings, 115, 62–67. https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/pandp.20251047
4. Aghion, P., & Bunel, S. (2024). AI and growth: Where do we stand? Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper. https://www.frbsf.org/wp-content/uploads/AI-and-Growth-Aghion-Bunel.pdf
5. Bank for International Settlements. (2024). Annual economic report 2024 – Chapter IV: AI and the financial system. https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e4.htm
6. Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2023). Generative AI at work (NBER Working Paper No. 31161). National Bureau of Economic Research. https://www.nber.org/papers/w31161
7. Li, J., Lu, X., & Whinston, A. (2022). AI and financial inclusion: Evidence from SME lending at Ant Group. Wharton FinTech Research Paper.
8. McKinsey & Company. (2023). Global Banking Annual Review 2023 - The great banking transition. https://www.mckinsey.com
Tường Vi