Năm 2025 mở ra với một loạt tín hiệu trông giống thảm họa cho việc làm công nghệ. Block cắt gần 4.000 vị trí (gần một nửa lực lượng lao động). Oracle, Amazon, Meta tiếp tục tinh giản. Từ 2022 đến 2025, nhóm bảy công ty công nghệ lớn của Mỹ gần như không tăng thêm nhân sự. San Francisco – trung tâm công nghệ toàn cầu – đã giảm 3% tổng việc làm kể từ đầu 2023. So với xu hướng tăng trưởng trước đó, hơn 500.000 việc làm công nghệ tại Mỹ được xem là “thiếu hụt” (missing) không xuất hiện như kỳ vọng.
Nhưng nếu CIO nhìn cú chững của việc làm công nghệ chỉ qua lăng kính “AI thay thế con người”, doanh nghiệp rất dễ đưa ra những quyết định sai về nhân sự, đầu tư AI và mô hình vận hành: cắt giảm nhân sự thiếu chọn lọc, dừng tuyển junior, mua công cụ AI theo phong trào, hoặc kỳ vọng năng suất tự tăng chỉ vì đội ngũ có thêm Copilot, ChatGPT hay các agent coding tools.
Câu chuyện thực chất không phải là replacement – thay thế lao động. Đó là revaluation – tái định giá năng lực công nghệ.
Cùng một vai trò, cùng số năm kinh nghiệm và cùng chức danh kỹ thuật, nhưng thị trường đang định giá khác đi. Giá trị không còn nằm ở khả năng viết code thuần túy, mà ở năng lực sử dụng công nghệ, dữ liệu và AI để tạo ra kết quả kinh doanh đo được.
AI là chất xúc tác của quá trình tái định giá này. Nhưng AI không phải nguyên nhân duy nhất, và càng không phải tác nhân thay thế lao động trên diện rộng.
Quy AI là nguyên nhân chính – một kết luận quá vội
ChatGPT ra mắt công chúng tháng 11/2022, đúng thời điểm thị trường việc làm công nghệ bắt đầu chững lại. Sự trùng hợp về thời gian khiến AI rất dễ trở thành biểu tượng cho nỗi lo mất việc.
Nhưng ở thời điểm đó, các công cụ AI đời đầu khi đó chưa đủ trưởng thành để thay thế toàn bộ luồng phát triển phần mềm. Chỉ từ đầu 2025, với sự xuất hiện của Claude Code và các công cụ lập trình kiểu agentic, câu chuyện AI có thể can thiệp sâu hơn vào luồng phát triển phần mềm mới có cơ sở thực tế.
Nói cách khác, thị trường chững lại trước khi AI đủ khả năng thay thế quy mô lớn.
Cuối cùng, công việc công nghệ không biến mất – chỉ tái phân bổ. Tỷ lệ người làm các nghề liên quan đến công nghệ trong tổng lao động Mỹ vẫn tăng từ 3,6% (tháng 11/2022) lên 3,7% hiện nay. Số kỹ sư phần mềm trong doanh nghiệp tăng chậm hơn sau ChatGPT – nhưng vẫn tăng. Đáng chú ý hơn: số lao động phần mềm/máy tính trong ngành bán lẻ Mỹ tăng 12% từ 2022 đến 2025, trong bất động sản tăng 75%, trong xây dựng gần 100%. Big Tech (nhóm công nghệ lớn) không còn là “ngôi nhà duy nhất” của kỹ sư.
Đây là dấu hiệu của một thị trường đang tái cấu hình – không phải một thị trường đang co rút. Câu hỏi đúng không phải “công nghệ có sa thải không”, mà là “công nghệ đang được định giá lại theo trục nào”.
Bài học từ chu kỳ hậu-dotcom
Lực kéo thực sự chính là những yếu tố quen thuộc đến mức chúng ta chỉ chú ý đến AI nên bỏ qua. Tuyển dụng quá mức hậu Covid (overhiring) doanh nghiệp công nghệ tuyển quá mạnh trong giai đoạn 2020–2022 vì nhu cầu chuyển đổi số đột biến; đến 2022 áp lực điều chỉnh xuất hiện khi nhu cầu ổn định lại. Lãi suất tăng – Fed Funds Rate từ gần 0% lên 5,5% trong 18 tháng, đầu tư vào phần mềm và hạ tầng công nghệ giảm tốc rõ rệt từ 2023. Vốn đắt đồng nghĩa với tuyển ít. Thuê ngoài (outsourcing) tăng tốc – doanh nghiệp Mỹ quay lại bài toán quen thuộc của hai thập niên trước: tại sao duy trì đội kỹ sư đắt đỏ ở Bay Area nếu mua năng lực tương đương từ Bangalore, Manila hoặc TP.HCM với chi phí chỉ 25–40%? Từ 2021 đến 2024, nhập khẩu dịch vụ Mỹ liên quan đến đám mây (cloud) và lưu trữ dữ liệu đã hơn gấp đôi.
Hình dạng chu kỳ này gần như trùng khít với giai đoạn hậu-dotcom 2000–2007: tuyển quá mức → điều chỉnh → tăng trưởng chậm. Khi đó AI không liên quan; lực kéo cũng chính là cạn vốn, lãi suất cao, thuê ngoài sang TCS/Infosys. Lịch sử cho thấy giai đoạn điều chỉnh kiểu này thường kéo dài 4–6 năm. Giai đoạn 2025–2027 nhiều khả năng là thời kỳ tái cấu trúc – không phải sụp đổ vĩnh viễn.
Điểm mới và là lý do thuyết “AI thay thế” có vẻ thuyết phục là AI đang chạy bên trên chu kỳ này, kéo dãn cách thị trường định giá lao động công nghệ.
Trục định giá mới: AI-fluent vs AI-illiterate
Phân hóa quan trọng nhất hiện nay không còn đơn giản là junior so với senior. Mà là AI-fluent vs AI-illiterate: người biết dùng AI để tạo giá trị thật so với người không biết dùng AI hoặc dùng mà không kiểm soát được đầu ra.
Trục thâm niên cũ giả định một chuỗi giá trị khá tuyến tính: junior viết code, senior thiết kế hệ thống, principal định hình kiến trúc và bài toán. AI đang làm vỡ giả định đó.
Khi AI có thể hỗ trợ mạnh các tác vụ lập trình có cấu trúc rõ như CRUD, viết test, refactor, tạo tài liệu kỹ thuật hoặc review code ở mức cơ bản, giá trị của việc chỉ “viết code nhanh” sẽ giảm. Ngược lại, giá trị của những người biết kết hợp AI với tư duy hệ thống, hiểu biết nghiệp vụ, kiểm soát chất lượng và khả năng ra quyết định sẽ tăng lên.
Vì vậy, một senior developer không hiểu bài toán kinh doanh, không kiểm chứng được mã do AI sinh ra và không làm chủ hệ thống có thể tạo ra giá trị thấp hơn một engineer ít năm kinh nghiệm hơn nhưng AI-fluent, hiểu domain và biết phối hợp với product, data, security.
Ngược lại, một junior nếu được đặt đúng môi trường có thể trở thành thế hệ AI-native engineer — không chỉ biết viết code, mà biết dùng AI để phân tích hệ thống, viết test, tạo tài liệu, kiểm tra dữ liệu, tự động hóa tác vụ lặp lại và học domain nhanh hơn.
Sai lầm lớn nhất của nhiều doanh nghiệp là nhìn junior engineer như chi phí dễ cắt.
Nếu doanh nghiệp đồng loạt ngừng tuyển hoặc cắt giảm junior vì nghĩ AI đã thay thế tầng dưới, thị trường sẽ tạo ra lỗ hổng năng lực sau 3–5 năm. Không có junior hôm nay thì sẽ không có senior hiểu hệ thống của doanh nghiệp trong tương lai.
Vấn đề không phải là giữ nguyên mô hình đào tạo cũ. Vấn đề là thiết kế lại apprenticeship – mô hình học nghề trong kỷ nguyên AI.
Junior không nên chỉ được giao việc vụn vặt để lấy kinh nghiệm. Họ cần được đặt trong các squad có senior architect, product owner, business analyst và domain expert. Kỹ năng mới của junior không còn là “gõ code nhanh”, mà là biết đặt câu hỏi đúng, kiểm tra đầu ra đúng và hiểu vì sao hệ thống hoạt động như vậy.
Với senior, vai trò cũng cần được tái định nghĩa. Senior không chỉ là người xử lý ticket khó hơn. Senior phải trở thành người thiết kế hệ thống làm việc mới: chia nhỏ bài toán cho AI và con người, đặt chuẩn chất lượng, thiết kế guardrail, review đầu ra, truyền đạt domain knowledge và nâng năng suất của cả đội.
Trong chu kỳ tới, một senior giỏi không chỉ tạo ra output cá nhân cao hơn. Họ làm tăng năng suất biên của những người xung quanh.
>> Xem thêm: AI-Native: Cách tổ chức tạo giá trị kinh doanh bằng AI
Tại Việt Nam, trục tái định giá cũng đang dịch chuyển rất nhanh
Cuối 2025, Việt Nam có 80.052 doanh nghiệp công nghệ số hoạt động (+10% so với cùng kỳ). Kinh tế số đạt khoảng 39 tỷ USD GMV – tổng giá trị giao dịch (+17%), thuộc nhóm tăng trưởng nhanh nhất Đông Nam Á. Ngành không co lại.
Nhưng bên trong sự tăng trưởng đó, chất lượng nhu cầu đang dịch chuyển dữ dội. Theo báo cáo ITviec Q1/2025, tin tuyển dụng IT tổng tăng 12% so với cùng kỳ, nhưng việc làm liên quan AI tăng 41%, lượt tìm kiếm từ khóa “AI” tăng 89%, các từ khóa liên quan AI như Cloud và Data Engineer (kỹ sư dữ liệu) tăng 90%. Cùng lúc, khảo sát của Navigos Group ghi nhận 62% doanh nghiệp Việt Nam sẵn sàng trả lương cho nhân sự AI cao hơn 10–50% so với các vị trí IT khác cùng cấp.
Nhu cầu IT tổng tăng 12%, nhưng cấu phần liên quan AI tăng 41–90%. Đây là dấu hiệu rõ rệt nhất của hiện tượng tái định giá: tổng cầu không co, nhưng đường cong giá trị đã dịch chuyển. Cùng cấp kỹ sư, định giá khác hẳn theo mức độ thành thạo AI (AI fluency) và độ sâu nghiệp vụ (domain ownership).
Nguồn: ITviec Market Report Q1/2025; Navigos Group 2024.
Đây là tín hiệu cho việc tái định giá đã và đang diễn ra. Cùng cấp kỹ sư, cùng nền tảng kỹ thuật, cùng số năm kinh nghiệm, nhưng định giá khác nhau 10–50% chỉ vì sự khác biệt về thành thạo AI và sở hữu nghiệp vụ. Đường cong giá đã dịch chuyển; nguồn cung (supply) chưa kịp.
Tín hiệu này là điều CIO Việt Nam cần đọc kỹ. Thị trường vẫn cần kỹ sư công nghệ. Nhưng thị trường không còn trả giá cao cho năng lực lập trình thuần túy, ít sở hữu vấn đề và ít hiểu biết nghiệp vụ. Giá trị mới và định giá mới nằm ở khả năng dùng công nghệ để tạo ra kết quả kinh doanh đo được, không phải khả năng viết mã nhanh hơn.
CIO Việt Nam nên đọc tín hiệu này thế nào?
Với CIO, CTO và IT leaders tại Việt Nam, tín hiệu quan trọng không phải là “AI sẽ thay bao nhiêu người”. Cách hỏi đó quá hẹp, và rất dễ kéo doanh nghiệp vào phản ứng phòng thủ: cắt người, dừng tuyển junior, mua vài công cụ AI rồi kỳ vọng năng suất tự tăng. Câu hỏi đúng hơn là: trong 24 tháng tới, năng lực công nghệ nào sẽ tăng giá, năng lực nào sẽ mất giá, và mô hình IT phải thay đổi ra sao để tạo ra giá trị nhanh hơn, an toàn hơn, đo được rõ hơn? Thị trường vẫn cần nhân sự công nghệ, nhưng không còn trả giá cao cho năng lực lập trình thuần túy, ít sở hữu vấn đề và ít hiểu biết nghiệp vụ.
Phần lớn lúng túng trong quyết định lúc này đến từ việc đọc ba lực khác bản chất thành một câu chuyện duy nhất, trong khi mỗi lực có vòng đời và đòi hỏi cách phản ứng riêng.
Lực ồn ào nhất là chu kỳ kinh tế: lãi suất tăng, điều chỉnh hậu-overhiring, vốn đắt hơn, chi tiêu công nghệ doanh nghiệp Mỹ thận trọng lại. Lực này có tính tạm thời theo hình dạng hậu-dotcom thường kéo dài 4–6 năm rồi tự khôi phục. Với Việt Nam, nó chủ yếu tác động gián tiếp qua kênh outsourcing và FDI công nghệ, chứ không phải lực dẫn dắt chính.
Lực được nói đến ít nhất, ngược lại, mới là phần đáng chú ý hơn cả: dịch chuyển thị trường. Đường cong giá trị lao động công nghệ đã trượt sang một trục mới – AI fluency kết hợp với domain ownership. Và một khi đã dịch, đường cong này không quay về vị trí cũ, kể cả khi chu kỳ kinh tế phục hồi.
Lực thứ ba – năng lực mới cần xây thuộc về phạm trù đầu tư, không phải phản ứng phòng thủ. Nó không nằm ở việc lập một AI lab hay cấp Copilot diện rộng, mà ở khả năng tích hợp AI vào toàn chuỗi delivery, từ requirement và thiết kế cho đến vận hành và cải tiến nghiệp vụ.
5 trục hành động cho CIO
Sơ đồ dưới đây tóm lược 5 trục hành động trọng tâm mà CIO cần ưu tiên để tái cấu trúc năng lực công nghệ trong bối cảnh AI đang đẩy nhanh quá trình tái định giá lực lượng lao động.
1. Talent: Quản trị năng lực, không chỉ quản trị chức danh
CIO cần rà soát lại lực lượng công nghệ theo năng lực tạo giá trị, thay vì chỉ theo cấp bậc hay chức danh. Câu hỏi trọng tâm không phải là “cần bao nhiêu người”, mà là “cần những năng lực nào để tạo ra kết quả kinh doanh trong kỷ nguyên AI”.
2. AI Capability: Xây năng lực tổ chức, không chỉ mua công cụ
AI capability không nằm ở số lượng license, khóa prompt hay nhóm thử nghiệm AI. Năng lực thật nằm ở khả năng biến AI thành năng suất, chất lượng, tốc độ delivery và kết quả kinh doanh đo được.
3. Governance: Bảo vệ năng suất thật
AI governance không chỉ để kiểm soát rủi ro. Governance tốt giúp doanh nghiệp phân biệt đâu là năng suất thật, đâu chỉ là output bề mặt; ai đang tạo giá trị cao hơn nhờ AI, và ai đang tạo thêm rủi ro.
4. Sourcing Model: Từ mua ngày công sang mua năng lực tạo giá trị
Trong kỷ nguyên AI, lợi thế không còn nằm ở vendor có rate thấp nhất. CIO cần đánh giá đối tác theo khả năng hiểu domain, kiểm soát chất lượng, bảo vệ dữ liệu, đưa automation vào delivery và cùng chịu trách nhiệm về kết quả.
5. Operating Model: Thiết kế lại hệ thống tạo năng suất
AI không tạo ra năng suất nếu tổ chức vẫn vận hành theo mô hình cũ. CIO cần chuyển IT từ xử lý yêu cầu sang tạo outcome, tổ chức đội ngũ quanh value stream và đo hiệu quả bằng cycle time, chất lượng vận hành, chi phí trên mỗi giao dịch và tác động kinh doanh.
Điều CIO cần làm trong 12–24 tháng tới
CIO không cần biến doanh nghiệp thành “AI-first” bằng khẩu hiệu. Việc quan trọng hơn là tái cấu trúc năng lực công nghệ quanh trục giá trị mới.
Hãy bắt đầu bằng 5 câu hỏi:
- Nhóm nào đang tạo giá trị chiến lược?
- Nhóm nào đang làm các tác vụ dễ bị commoditize?
- Ai có tiềm năng trở thành AI-native?
- Senior nào có thể nhân năng suất cho cả đội?
- Khoảng trống domain knowledge đang nằm ở đâu?
Từ đó, CIO cần điều chỉnh lại career framework, đào tạo, sourcing, governance và KPI delivery theo 5 năng lực mới: AI fluency, domain ownership, system thinking, risk control và business outcome.
Điều cần tránh là phản ứng bằng nỗi sợ: cắt junior, đóng băng tuyển dụng, mua công cụ AI rồi kỳ vọng năng suất tự tăng. Điều cần làm là thiết kế lại hệ thống:
- Junior phải được đào tạo theo mô hình apprenticeship mới.
- Senior phải trở thành người thiết kế năng suất cho cả đội.
- Vendor phải được đánh giá theo outcome, không chỉ theo rate.
- IT team phải tổ chức quanh value stream, không chỉ chức năng kỹ thuật.
- Governance phải giúp đo và bảo vệ năng suất thật.
AI không làm công nghệ bớt quan trọng. AI làm năng lực công nghệ trở nên chiến lược hơn.
Trong chu kỳ trước, lợi thế thuộc về doanh nghiệp tuyển nhanh và triển khai nhiều dự án số. Trong chu kỳ tới, lợi thế thuộc về doanh nghiệp biết kết hợp talent, AI capability, governance, sourcing và operating model thành một hệ thống vận hành mới.
_____
Bài viết được chia sẻ bởi Ms.Thảo Bùi – President & COO BiPlus tại Cộng đồng CIO Vietnam.
