Các bạn thân mến, Người tìm việc tại Mỹ và nhiều quốc gia đang gặp khó khăn. Dù vậy, nỗi lo AI cướp mất việc làm cho đến nay vẫn đang bị thổi phồng quá mức. Tuy nhiên, nhu cầu về kỹ năng AI đang bắt đầu tạo ra những chuyển dịch thực sự. Tôi muốn chia sẻ những gì mình đang trực tiếp quan sát được.
Đầu tiên, nhiều công ty công nghệ đã sa thải nhân viên trong năm qua. Dù một số CEO nói lý do là vì AI đã làm thay việc của con người, thực tế là AI hiện tại vẫn chưa giỏi đến mức đó. Đa số các đợt sa thải là để sửa lỗi do tuyển dụng quá mức trong đại dịch, hoặc để cắt giảm chi phí và tái cấu trúc. Ngoài một số ít vị trí đặc thù, rất hiếm trường hợp bị đuổi việc hoàn toàn do AI tự động hóa.
Tất nhiên, điều này có thể tăng lên trong tương lai. Những ngành như nhân viên tổng đài, biên dịch viên, hay diễn viên lồng tiếng có thể sẽ gặp khó khăn khi tìm việc hoặc bị giảm lương. Nhưng sự mất việc trên diện rộng vẫn là lời đồn thổi quá đà.
Thay vào đó, có một câu nói rất đúng: AI không thay thế con người, nhưng những người biết dùng AI sẽ thay thế những người không biết. Ví dụ: các công cụ lập trình AI giúp lập trình viên làm việc hiệu quả hơn nhiều, nên những người biết dùng chúng đang được săn đón hơn bao giờ hết.
Vì vậy, AI gây mất việc theo một cách tinh vi: Các doanh nghiệp đang thay thế những nhân viên không chịu thích nghi bằng những người biết dùng AI. Xu hướng này rất rõ trong ngành phần mềm và bắt đầu lan sang cả các mảng phi kỹ thuật như marketing, tuyển dụng hay phân tích. Những người này nếu biết dùng AI để hỗ trợ công việc sẽ có năng suất cao hơn hẳn. Tôi tin rằng xu hướng này sẽ còn nhanh hơn nữa.
Mặt khác, khi các công ty xây dựng đội ngũ mới dựa trên nền tảng AI ngay từ đầu, quy mô nhóm thường nhỏ hơn. AI giúp mỗi cá nhân làm việc hiệu quả hơn, nên không cần quá nhiều người. Một dự án trước đây cần 8 kỹ sư và 1 quản lý (PM), giờ có thể chỉ cần 2 kỹ sư và 1 PM, hoặc thậm chí là 1 người giỏi cả hai kỹ năng.
Tin tốt là hầu hết các doanh nghiệp đều có rất nhiều việc nhưng lại thiếu người giỏi. Những ai có kỹ năng AI sẽ có cơ hội thăng tiến và xử lý được những ý tưởng tồn đọng bấy lâu. Cơ hội đang có rất nhiều!
Tôi biết những thay đổi này gây áp lực. Tôi đồng cảm với những gia đình bị ảnh hưởng bởi sa thải và những người đang lo lắng về tương lai. May mắn là vẫn còn thời gian để học hỏi. Về AI, hầu hết mọi người đều đang ở vạch xuất phát. Đây là thời điểm tuyệt vời để học tập và nắm bắt cơ hội!
Tin tức nổi bật trong tuần
1. OpenClaw: Cơn sốt trợ lý AI tự chủ
Dự án mã nguồn mở OpenClaw vừa tạo nên một cơn địa chấn. Đây là một trợ lý AI cá nhân có thể tự thực hiện các nhiệm vụ như quản lý lịch trình, tóm tắt email và gửi lời nhắc.
Sự bùng nổ: Chỉ trong vài ngày, dự án thu hút 2 triệu lượt truy cập. Người dùng hào hứng đến mức máy tính Mac Mini (dùng để chạy AI 24/7 tại nhà) cháy hàng.
Khả năng: Nó có thể tự đăng bài lên web, thậm chí có người dùng kể rằng AI của họ đã tự đăng ký số điện thoại và gọi điện đánh thức chủ nhân vào buổi sáng.
Vấn đề: Do tính chất mở và mới, OpenClaw còn nhiều lỗ hổng bảo mật, làm lộ thông tin cá nhân hoặc tốn kém chi phí API nếu không kiểm soát kỹ.
Tầm quan trọng: Nó cho thấy một tương lai nơi các “đại lý AI” (agents) có thể tự làm việc mà ít cần con người can thiệp.
2. Kimi K2.5: AI có khả năng tự tạo “đội ngũ nhân viên”
Moonshot AI vừa ra mắt Kimi K2.5, một mô hình có khả năng nhìn (thị giác) và đặc biệt là biết tự tạo ra các “AI cấp dưới” (subagents) để làm việc nhóm.
Cách hoạt động: Thay vì tự làm mọi thứ một mình, Kimi K2.5 đóng vai trò “quản lý”. Khi gặp việc khó, nó sẽ tạo ra các AI phụ để tìm kiếm thông tin, kiểm tra dữ liệu rồi tổng hợp lại.
Hiệu suất: Cách làm việc nhóm này giúp nó nhanh hơn từ 3 đến 4,5 lần và vượt mặt nhiều đối thủ lớn từ Google hay OpenAI trong một số bài kiểm tra.
3. Wikipedia hợp tác với các ông lớn AI
Vào dịp kỷ niệm 25 năm, Wikipedia đã ký thỏa thuận với Amazon, Meta, Microsoft... để các công ty này truy cập dữ liệu đào tạo AI một cách nhanh chóng và chính thống hơn.
Lý do: Các robot quét dữ liệu của công ty AI làm Wikipedia tốn quá nhiều chi phí máy chủ. Thay vì để họ tự quét “chui”, Wikipedia bán quyền truy cập API để có nguồn thu duy trì quỹ.
Lợi ích: Đây là mối quan hệ đôi bên cùng có lợi: Wikipedia có tiền để sống sót, còn các công ty AI có nguồn dữ liệu sạch và chất lượng để đào tạo mô hình.
4. Công thức tạo ra các mô hình AI nhỏ nhưng võ nghệ cao
Mistral AI vừa ra mắt dòng mô hình Ministral 3 (gồm các bản 3B, 8B và 14B) với kích thước nhỏ nhưng hiệu năng cực kỳ ấn tượng.
Bí quyết: Họ dùng phương pháp “chắt lọc” (distillation). Họ lấy một mô hình lớn (người cha), cắt tỉa những phần không quan trọng và dạy cho mô hình nhỏ (người con) cách bắt chước tư duy của mô hình lớn.
Kết quả: Những mô hình này nhỏ tới mức có thể chạy mượt mà ngay trên laptop hoặc điện thoại cá nhân nhưng vẫn thông minh tương đương các hệ thống khổng lồ. Điều này giúp AI trở nên riêng tư và rẻ hơn cho người dùng.
Thực sự thì các nghề như voice over, copy writer, designer trên các nền tảng freelancer đang thất nghiệp rất nhiều r đó b