IIT Madras cảnh báo AI có thể thu hẹp những nấc thang đầu tiên trong sự nghiệp ở Ấn Độ

Công việc thường nhật đang biến mất khỏi nơi rèn luyện nghề nghiệp

Trí tuệ nhân tạo đã đảm nhiệm 37% nhiệm vụ ở cấp độ đầu vào tại Ấn Độ, so với 33% trên toàn cầu, theo khảo sát năm 2026 với 750 lãnh đạo nhân sự được trích dẫn trong một báo cáo chuyên đề mới của IIT Madras. Chênh lệch 4 điểm phần trăm cho thấy mối quan ngại cốt lõi có cơ sở cụ thể: những công việc thường nhật đang được tự động hóa cũng chính là công việc giúp nhân viên trẻ học nghề.

Báo cáo có tên How AI Is Reconfiguring Work in India: A Task-Based Framework for Understanding Augmentation, Displacement, New Roles and the Changing Structure of Jobs, do Trung tâm AI có trách nhiệm (CeRAI) thuộc Trường Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo Wadhwani (WSAI) của IIT Madras thực hiện. Báo cáo được công bố tại Hội nghị ngành về Quản trị AI 2026 trong tuần trước ngày 26 tháng 10.

Cảnh báo của báo cáo không chỉ dừng ở nguy cơ mất việc trước mắt. Lập trình viên cấp dưới học bằng cách viết những đoạn mã cơ bản. Kế toán mới vào nghề làm quen với hồ sơ tài chính qua việc xử lý hóa đơn. Nhân viên dịch vụ khách hàng rèn khả năng phán đoán qua những cuộc trò chuyện lặp đi lặp lại. Khi máy móc đảm nhận những nhiệm vụ đó, doanh nghiệp đối mặt với một vấn đề thực tế: làm sao đào tạo nhân sự giàu kinh nghiệm khi không còn những vị trí khởi đầu như trước.

Khảo sát của Cognizant và Pearson đo lường tỷ lệ nhiệm vụ được báo cáo là do AI thực hiện. Báo cáo chuyên đề không ước tính Ấn Độ sẽ mất bao nhiêu việc làm cấp đầu vào. Thay vào đó, báo cáo xem xét cách nhiệm vụ, trách nhiệm và lộ trình thăng tiến có thể thay đổi trong các lĩnh vực tổng đài, sản xuất, ngân hàng, luật, phát triển phần mềm và sáng tạo.

Vì sao nhiệm vụ khác với công việc

Một công việc dịch vụ khách hàng gồm nhiều hoạt động: trả lời câu hỏi đơn giản, kiểm tra thông tin, giải quyết tranh chấp và quyết định khi nào cần chuyển vấn đề cho cấp trên. AI có thể xử lý hai việc đầu, trong khi con người vẫn chịu trách nhiệm với những việc còn lại.

Giáo sư Balaraman Ravindran, người đứng đầu CeRAI và WSAI, đồng thời là một trong những tác giả báo cáo, giải thích lý do các nhà nghiên cứu bắt đầu từ từng hoạt động riêng lẻ:

Hầu hết công việc gồm nhiều nhiệm vụ, và chỉ một số nhiệm vụ trong đó có thể do AI đảm nhận.

Khung phân tích chia thành bốn cấp độ: nhiệm vụ riêng lẻ, công việc bao gồm nhiệm vụ đó, nghề nghiệp rộng hơn và thị trường lao động. Muốn chuyển từ cấp độ này sang cấp độ khác cần xem xét những thay đổi thực tế của doanh nghiệp, bao gồm tuyển dụng, trách nhiệm và quy mô nhân sự.

Tiến sĩ Gokul S Krishnan, giám đốc nghiên cứu của CeRAI, cho biết kết quả phụ thuộc vào chi phí và năng lực của công nghệ, quy định, yêu cầu an toàn và lựa chọn của tổ chức. Doanh nghiệp có thể dùng AI để giúp nhân viên hoàn thành nhiều việc hơn, thiết kế lại công việc để họ kiểm tra kết quả tự động hóa, hoặc giảm nhu cầu đối với một số nhiệm vụ nhất định.

Báo cáo chia các khả năng này thành hai mô hình lớn, với bảy hướng triển khai bên trong. Ở mô hình thứ nhất, AI đảm nhận phần lớn công việc thường nhật, còn con người xác minh kết quả hoặc xử lý ngoại lệ. Ở mô hình thứ hai, con người giữ trách nhiệm chính và dùng AI như một công cụ để làm việc hiệu quả hơn.

Vì sao yếu tố kinh tế thúc đẩy tự động hóa việc thường nhật

Lĩnh vực gia công quy trình kinh doanh (BPO) tại Ấn Độ cho thấy áp lực thương mại này. Báo cáo dẫn mức chi phí tham khảo từ 8 đến 20 rupee mỗi phút cho một nhân viên tổng đài, bao gồm các chi phí liên quan đến việc sử dụng nhân viên đó, so với 4 đến 9 rupee mỗi phút cho dịch vụ AI thoại được quản lý, sẵn sàng đưa vào vận hành.

Các mức giá này dựa trên ước tính của ngành. Chi tiêu thực tế phụ thuộc vào dịch vụ, quy mô và khối lượng công việc cần thực hiện. Hai khoảng chi phí có phần chồng lấn, nhưng mức giá AI thấp hơn giúp lý giải vì sao các nhà tuyển dụng xử lý lượng lớn cuộc gọi có nội dung dễ dự đoán có thể thấy tự động hóa hấp dẫn.

Đặt lại mật khẩu, hỏi số dư tài khoản, cập nhật đơn hàng và xác nhận lịch hẹn là những ví dụ về công việc có quy trình rõ ràng mà các hệ thống tương đối rẻ có thể xử lý. Người gọi có nhiều vấn đề liên quan với nhau hoặc khiếu nại cần phán đoán vẫn có thể cần đến nhân viên.

Ravindran xác định BPO là lĩnh vực đặc biệt chịu sức ép này:

Ngành BPO sẽ chịu thách thức nghiêm trọng từ việc ứng dụng AI, và báo cáo đã xác định đây là một lĩnh vực như vậy.

Những phần nào trong công việc cấp dưới đang thay đổi?

Các ví dụ theo ngành trong báo cáo cho thấy nhiệm vụ thường nhật có thể thu hẹp, trong khi trách nhiệm đưa ra quyết định khó vẫn thuộc về con người. Những ví dụ này minh họa các thay đổi có thể xảy ra, chứ không đo lường tỷ lệ công việc được tự động hóa trong từng nghề.

• Kỹ thuật phần mềm: AI có thể tạo mã cơ bản, còn con người phụ trách kiến trúc hệ thống, gỡ lỗi phức tạp và các quyết định kỹ thuật.
• Hỗ trợ khách hàng: chatbot có thể trả lời câu hỏi thường gặp, còn nhân viên giải quyết các trường hợp được chuyển cấp và đánh giá chất lượng dịch vụ.
• Tài chính và kế toán: AI có thể xử lý hóa đơn, phân loại bút toán sổ cái, đối chiếu hồ sơ ngân hàng và chuẩn bị thông tin cho tờ khai Thuế hàng hóa và dịch vụ. Con người xác minh trường hợp ngoại lệ và phê duyệt chuyên môn.
• Dịch vụ pháp lý: AI có thể hỗ trợ nghiên cứu và rà soát tài liệu, còn luật sư vẫn phụ trách chiến lược tố tụng, tranh tụng và tư vấn khách hàng.
• Sản xuất: hệ thống kiểm tra hình ảnh tự động có thể phát hiện lỗi, còn công nhân diễn giải kết quả và xử lý vấn đề vận hành.

Vì vậy, khi nhóm nhiệm vụ thường nhật thu hẹp, phần việc còn lại của con người có thể đòi hỏi cao hơn. Người lao động có thể dành ít thời gian hơn cho các trường hợp thông thường và nhiều thời gian hơn để xử lý những tình huống mà hệ thống tự động cần hỗ trợ.

Nguy cơ thiếu hụt ở cấp bậc trung gian

Theo lộ trình truyền thống, nhân viên mới tích lũy chuyên môn qua việc lặp lại công việc, nhận phản hồi và dần được giao thêm trách nhiệm. Báo cáo chỉ ra nguy cơ thiếu hụt nhân lực nếu những nhiệm vụ khởi đầu đó thu hẹp, trong khi doanh nghiệp vẫn cần chuyên gia giàu kinh nghiệm.

Phát triển phần mềm giúp dễ hình dung vấn đề. Doanh nghiệp có thể vẫn cần kỹ sư đánh giá một hệ thống có đáng tin cậy, an toàn và phù hợp với mục đích sử dụng hay không. Những nhận định đó thường được hình thành qua kinh nghiệm xử lý các nhiệm vụ lập trình nhỏ hơn, gặp lỗi và sửa lỗi.

Vấn đề tương tự cũng xuất hiện trong ngành luật và kế toán. Rà soát tài liệu hay kiểm tra bút toán tài chính có vẻ lặp đi lặp lại, nhưng công việc này giúp người mới nhận ra quy luật và phát hiện trường hợp bất thường. Thay thế những nhiệm vụ đó sẽ làm thay đổi con đường tiến tới các trách nhiệm cao hơn.

Doanh nghiệp có thể thiết kế lại công việc cấp dưới, tập trung vào kiểm tra kết quả AI, điều tra lỗi và đánh giá hiệu suất. Việc các công ty đầu tư vào những lộ trình nghề nghiệp này hay tuyển ít người mới hơn vẫn chưa được xác định. Báo cáo nêu nguy cơ nhưng không tính toán quy mô cuối cùng của tác động.

Giám sát AI cũng cần được đào tạo

Trường đại học và doanh nghiệp cần chuẩn bị cho sinh viên tốt nghiệp làm việc trong môi trường mà hệ thống AI có thể đưa ra câu trả lời đầu tiên. Lập trình viên mới có thể được yêu cầu kiểm thử mã do AI tạo. Sinh viên tốt nghiệp ngành tài chính có thể cần xác minh một phân loại tự động và giải thích vì sao kết quả đó đúng hay sai.

Những trách nhiệm này đòi hỏi kiến thức chuyên môn cùng sự thành thạo các công cụ AI. Kiểm tra một câu trả lời cần hiểu vấn đề cốt lõi, nhận ra sai sót và biết khi nào cần tìm trợ giúp. Mối quan tâm của báo cáo về giáo dục tập trung vào cách sinh viên hình thành năng lực phán đoán đó.

Ravindran cho biết việc chuyển người lao động sang các vị trí giám sát cần có đào tạo, công cụ phù hợp và các biện pháp bảo vệ:

Việc chuyển đổi công việc phải đi kèm đào tạo đầy đủ, phát triển các công cụ giúp con người thực hiện công việc giám sát dễ dàng hơn và có các cơ chế dự phòng an toàn thích đáng. Tuy nhiên, đến nay vẫn chưa có đủ nghiên cứu để trả lời thỏa đáng những câu hỏi này. Xác định vấn đề là bước đầu tiên để giải quyết chúng hiệu quả.

Một lộ trình nghề nghiệp khả dĩ trong BPO có thể đưa nhân viên từ dịch vụ khách hàng sang xử lý các vụ việc cần chuyển cấp, đánh giá chất lượng, thiết kế hội thoại AI và giám sát vận hành. Với người lao động, câu hỏi thực tế là liệu các bước đó có đi kèm đào tạo và cơ hội thăng tiến khả thi hay không.

Việc ứng dụng AI sẽ khác nhau trên khắp Ấn Độ

Các nhà nghiên cứu dùng thuật ngữ địa lý chi phí AI để mô tả cách giá cả và khả năng tiếp cận công nghệ có thể định hình phạm vi tự động hóa. Các công cụ có giá phải chăng có thể được đưa vào công việc BPO thường nhật, ghi sổ kế toán và kiểm tra chất lượng tại các doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa (MSME).

Các ứng dụng cần mô hình tiên tiến hơn, chuyên môn chuyên biệt hoặc cơ sở hạ tầng đáng kể, bao gồm một số hệ thống nghiên cứu pháp lý và chẩn đoán hình ảnh, có thể vẫn tập trung ở các tổ chức lớn và đô thị. Do đó, những loại AI khác nhau có thể phổ biến với tốc độ khác nhau.

Báo cáo cũng xem xét khác biệt giữa việc làm chính thức và phi chính thức, giữa lao động thành thị và nông thôn, cũng như giữa doanh nghiệp nhỏ và lớn. Một con số toàn quốc duy nhất sẽ không phản ánh được những khác biệt về khả năng tiếp cận, mức độ chịu ảnh hưởng và cơ hội chuyển sang vai trò mới.

Chất lượng việc làm cũng là một mối quan ngại. Báo cáo chuyên đề nêu bật tình trạng giám sát và căng thẳng trong công việc, bên cạnh khoảng trống dữ liệu về việc làm phi chính thức. Đánh giá quá trình chuyển đổi cần xem xét tiền lương, khối lượng công việc và điều kiện làm việc, chứ không chỉ đếm số vị trí.

Vai trò mới phụ thuộc vào lộ trình tiếp cận khả thi

Lộ trình tạo việc làm trong nền kinh tế AI năm 2025 của NITI Aayog dự báo Ấn Độ có thể tạo ra tới 4 triệu việc làm liên quan đến AI trong 5 năm, với điều kiện đầu tư phối hợp vào đào tạo kỹ năng và đào tạo lại. Báo cáo của IIT Madras dẫn dự báo này cùng những vai trò mới nổi như người huấn luyện AI, nhà thiết kế hội thoại, chuyên gia AI có đạo đức và người vận hành robot từ xa.

Người lao động bị thay thế khỏi các nhiệm vụ hiện tại cần có lộ trình tiếp cận những cơ hội đó. Báo cáo kêu gọi đào tạo gắn với các vai trò thay thế thực tế, đồng thời làm rõ thời lượng, chi phí và khả năng duy trì thu nhập trong quá trình học.

Ravindran mô tả trách nhiệm chi trả cho quá trình chuyển đổi này:

Một phần do nhà nước, một phần do ngành và một phần do người học; tỷ lệ đóng góp sẽ tùy thuộc vào ngành và tác động xã hội rộng hơn của việc mất việc.

Các diễn biến liên quan trải qua nhiều giai đoạn:

• 2025: Lộ trình của NITI Aayog đưa ra dự báo có điều kiện về việc tạo việc làm liên quan đến AI trong 5 năm.
• 2026: Khảo sát của Cognizant và Pearson với 750 lãnh đạo nhân sự ghi nhận AI đảm nhiệm 37% nhiệm vụ cấp đầu vào tại Ấn Độ, so với 33% trên toàn cầu.
• Tuần trước ngày 26 tháng 10 năm 2026: Báo cáo chuyên đề của IIT Madras được công bố tại Hội nghị ngành về Quản trị AI 2026.

Các nhà nghiên cứu đề nghị doanh nghiệp và chính phủ làm gì

Các khuyến nghị của CeRAI kết hợp việc tiếp tục ứng dụng AI với sự chuẩn bị cho những thay đổi trong công việc. Các nhà nghiên cứu kêu gọi phát triển công cụ giá phải chăng, tập trung vào từng nhiệm vụ cụ thể, nhất là cho doanh nghiệp nhỏ; đẩy mạnh nghiên cứu tại Ấn Độ về những nhiệm vụ và kỹ năng bị ảnh hưởng; đồng thời xây dựng lộ trình có cấu trúc để chuyển sang các công việc đang thay đổi.

Quy định rõ trách nhiệm pháp lý cũng là một phần trong các đề xuất. Doanh nghiệp và người lao động cần biết ai chịu trách nhiệm khi hệ thống AI mắc lỗi, đặc biệt trong trường hợp con người được kỳ vọng phê duyệt kết quả do hệ thống đưa ra.

Báo cáo mô tả hệ thống phân loại của mình là một giả thuyết có cấu trúc. Các ví dụ chỉ nhằm minh họa, phần lớn bằng chứng đến từ nhà cung cấp hoặc người làm thực tiễn, còn Ấn Độ vẫn thiếu nghiên cứu chi tiết về các tổ hợp kỹ năng cần có trong từng công việc. Báo cáo không định lượng tác động tổng thể đến việc làm, tiền lương hay chất lượng công việc.

Chương trình nghiên cứu đó gắn trực tiếp với các quyết định đào tạo. Doanh nghiệp và nhà giáo dục cần xác định nhiệm vụ nào đang thay đổi, công việc còn lại đòi hỏi kiến thức gì và người mới có thể tích lũy kiến thức đó bằng cách nào. Với sinh viên mới tốt nghiệp ở Ấn Độ, vấn đề trước mắt là tiếp cận được một công việc đầu tiên vẫn đem lại cơ hội học hỏi và thăng tiến.

Điểm chính

• IIT Madras cảnh báo tự động hóa có thể thu hẹp những công việc thường nhật giúp nhân viên cấp dưới tích lũy kinh nghiệm.
• Một khảo sát năm 2026 được trích dẫn cho biết AI đảm nhiệm 37% nhiệm vụ cấp đầu vào ở Ấn Độ và 33% trên toàn cầu.
• BPO, phần mềm, kế toán, luật và sản xuất cho thấy những cách kết hợp khác nhau giữa nhiệm vụ tự động hóa và trách nhiệm của con người.
• Chi phí công nghệ, quy định, an toàn và quyết định của nhà tuyển dụng sẽ định hình những thay đổi trong công việc.
• Dự báo của NITI Aayog về tối đa 4 triệu việc làm liên quan đến AI trong 5 năm phụ thuộc vào đầu tư phối hợp vào kỹ năng.
• Báo cáo kêu gọi phát triển AI giá phải chăng, cải thiện nghiên cứu lao động tại Ấn Độ, làm rõ trách nhiệm và xây dựng lộ trình chuyển đổi thực tế cho người lao động.