Singapore có thể bảo vệ việc làm cấp trung như thế nào khi AI định hình lại công việc

Tầng việc làm cấp trung mỏng là điểm yếu trong thị trường lao động biến đổi nhanh

Ở tuổi 48, chuyên viên ngân hàng Rei Teo nhận ra một công việc ổn định có thể thay đổi nhanh đến mức nào. Sau khi vai trò của bà được tái cơ cấu vào năm 2024, bà nghỉ việc và chật vật tìm một vị trí lâu dài trong bối cảnh tuyển dụng chững lại và các vị trí được tái thiết kế bằng công nghệ mới. Cuối cùng, bà nhận một công việc theo hợp đồng. Trải nghiệm của bà phản ánh một xu hướng mà các nhà nghiên cứu đã cảnh báo tại Singapore: các vị trí cấp trung quá ít để hấp thụ những chuyên gia bị mất việc, khiến họ phải chuyển xuống các vị trí tạm thời hoặc lương thấp hơn.

Viện Học tập Người trưởng thành (IAL) gọi đây là hiệu ứng dồn xuống. Khi doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ thường lệ và tinh gọn đội ngũ bằng công cụ trí tuệ nhân tạo, số vị trí cấp trung ổn định làm trụ đỡ cho lực lượng lao động giảm đi. Những nhân viên giàu kinh nghiệm nghỉ việc hoặc bị loại khỏi cơ cấu mới thường khó tìm được vị trí tương đương trước đây. Họ chuyển sang các công việc theo hợp đồng hoặc xuống những vị trí cấp thấp hơn, trong khi tuyển dụng nhân sự mới vào nghề chững lại. Điều này gây áp lực lên nấc thang nghề nghiệp từ cả hai đầu.

AI tạo sinh đã đẩy nhanh những chuyển dịch này. Từ cuối năm 2022, các ngân hàng, công ty tư vấn và doanh nghiệp công nghệ đã thử nghiệm trợ lý AI và chatbot để phục vụ khách hàng, tạo mã, kiểm tra tuân thủ, viết nội dung tiếp thị và tìm kiếm kiến thức nội bộ. Những công cụ này làm thay đổi quy trình và cơ cấu nhóm. Một số nhiệm vụ biến mất. Những nhiệm vụ khác mở rộng và đòi hỏi giám sát mới. Sự thay đổi là có thật và đang diễn ra trên khắp các công việc văn phòng vốn từng được cho là ít bị tác động.

Singapore là đối tác chủ chốt trong một chương trình nghiên cứu quốc tế theo dõi việc ứng dụng AI tại 10 trung tâm kỹ thuật số toàn cầu, từ Singapore đến Thung lũng Silicon. Những kết quả ban đầu cho thấy các nền kinh tế như Singapore, nơi tỷ lệ việc làm chuyên môn cao nhưng tầng cấp trung mỏng, đang đối mặt với rủi ro rõ rệt. Nếu không có hành động chủ động, tầng giữa của thị trường lao động có thể tiếp tục suy yếu đúng lúc cần thiết để tiếp nhận người lao động bị mất việc và dìu dắt thế hệ tiếp theo.

Vì sao việc làm cấp trung quan trọng với khế ước xã hội của Singapore

Các vị trí cấp trung bao gồm giám sát viên, trưởng nhóm, chuyên viên phân tích kinh doanh, kiểm soát viên tài chính, quản lý sản phẩm, điều phối viên lâm sàng và kỹ thuật viên cao cấp. Họ chuyển chiến lược thành hành động. Họ nắm giữ kiến thức ngầm về quy trình, khách hàng và hệ thống. Họ hướng dẫn nhân viên mới vào nghề và duy trì tính liên tục khi các nhóm thay đổi. Trong một nền kinh tế có năng suất cao, tầng lớp này tạo sự ổn định và xây dựng năng lực.

Nếu tầng giữa mỏng đi, các công ty sẽ phẳng hơn và dễ tổn thương hơn. Lãnh đạo cấp cao phải gánh vác quá nhiều, trong khi nhân viên mới vào nghề có ít cơ hội học hỏi qua thực hành. Kết quả là nấc thang nghề nghiệp bị đứt gãy. Mọi người khó tiến từ trường học đến năng lực chuyên môn, rồi lên vị trí lãnh đạo. Điều đó làm xói mòn khế ước xã hội gắn nỗ lực với thành quả, đồng thời làm suy giảm niềm tin vào các thể chế và doanh nghiệp.

Từ lâu, Singapore đã đề phòng một nền kinh tế hình quả tạ, với nhiều việc làm lương cao ở đỉnh và nhiều công việc dịch vụ lương thấp ở đáy. Mục tiêu là phát triển các vị trí cấp trung có kỹ năng và được trả lương tốt. Việc ứng dụng AI có thể hỗ trợ mục tiêu đó nếu công nghệ tăng cường năng lực cho các nhóm và tạo ra những lộ trình chuyên môn mới. Ngược lại, AI có thể cản trở mục tiêu này nếu thay thế các vị trí giúp người lao động học nghề và thu hẹp con đường tích lũy kinh nghiệm.

AI đang loại bỏ những nấc thang dành cho người lao động trẻ

Mối lo về điểm khởi đầu ngày càng gia tăng. Đầu năm 2025, một ngân hàng lớn cho biết AI có thể cắt giảm tới 4.000 vị trí hợp đồng và tạm thời trong vài năm tới. Trước đó nhiều năm, Cơ quan Tiền tệ Singapore dự báo cứ ba việc làm trong ngành tài chính ở Singapore thì có một vị trí có thể bị biến đổi hoặc loại bỏ do tự động hóa. Trong các lĩnh vực tiếp thị, phần mềm và vận hành, những công việc từng giúp đào tạo nhân viên mới vào nghề ngày càng được giao cho các công cụ có thể soạn nội dung, thiết kế đồ họa, sửa lỗi mã hoặc tóm tắt tài liệu chỉ trong vài giây.

Bằng chứng mới cho thấy nhóm nào chịu tác động nặng nề nhất. Một phân tích của Đại học Stanford dựa trên hàng triệu hồ sơ trả lương tại Mỹ phát hiện việc làm của lao động đầu sự nghiệp trong các ngành nghề chịu ảnh hưởng nhiều nhất từ AI đã giảm tương đối 13% kể từ làn sóng ứng dụng AI tạo sinh vào cuối năm 2022. Việc làm của lao động lớn tuổi hơn trong cùng ngành nghề vẫn ổn định hoặc tăng. Điều chỉnh chủ yếu diễn ra thông qua việc giảm tuyển dụng chứ không phải hạ lương. Đây là tín hiệu rõ ràng cho thấy tự động hóa đang loại bỏ nấc thang đầu tiên.

Các khảo sát tại Singapore cũng phản ánh nỗi lo đó. Khoảng một nửa số người thuộc Gen Z được hỏi dự đoán AI sẽ làm gián đoạn đáng kể công việc của họ, và sáu trong mười người cho biết đã tìm cách học thêm. Chỉ khoảng một phần ba doanh nghiệp cung cấp chương trình đào tạo AI bài bản. Một số chuyên gia trẻ đang chuyển hướng sang các nghề đòi hỏi tay nghề, ít có khả năng bị tự động hóa, đổi lộ trình công việc văn phòng lấy sự ổn định và con đường thăng tiến rõ ràng hơn theo cảm nhận của họ.

Trong tất cả những điều này có một cái bẫy về đào tạo. Khi AI soạn bản nháp đầu tiên, nhân viên mới vào nghề mất cơ hội thực hành trực tiếp. Sản phẩm của họ có thể trông trau chuốt nhưng thiếu chiều sâu. Nhân viên cấp cao phải dành thêm thời gian chỉnh sửa, còn người mới thì khó rèn luyện khả năng phán đoán. Nếu việc làm đầu vào trở thành hình thức, chỉ tập trung vào cách đưa yêu cầu cho công cụ thay vì làm chủ chuyên môn, nguồn cung chuyên gia cấp trung vững vàng sẽ suy yếu.

Ngân hàng và dịch vụ văn phòng đang tái cơ cấu các vị trí

Sự thay đổi thể hiện rõ nét trong ngành dịch vụ tài chính. Các khâu kiểm tra tự động và rà soát tài liệu đang phổ biến hơn trong lĩnh vực quản trị rủi ro và tuân thủ. Các nhóm vận hành dùng trợ lý AI để chuẩn bị báo cáo và đối chiếu dữ liệu. Những nhóm làm việc trực tiếp với khách hàng đang thử nghiệm trợ lý AI cho công tác nghiên cứu và dịch vụ. Đồng thời, các vị trí mới cũng xuất hiện trong lĩnh vực giám sát mô hình, quản trị dữ liệu và quản lý rủi ro AI. Mô hình tuyển dụng cũng đang thay đổi theo.

Những gì biến mất trước tiên không phải toàn bộ công việc mà là một số nhóm nhiệm vụ. Nếu đó là các nhiệm vụ đầu vào, tầng giữa sẽ mất nguồn nhân lực kế cận. Nếu đó là các nhiệm vụ cấp trung, chuyên gia bị mất việc sẽ cạnh tranh vào một nhóm vị trí nhỏ hơn. Cả hai tác động đều thấy rõ trong ngành ngân hàng, tư vấn, công nghệ và dịch vụ doanh nghiệp. Các đối tác nghiên cứu của Singapore gọi đây là hiệu ứng dồn xuống vì áp lực từ trên và dưới cùng chèn ép một tầng việc làm cấp trung.

Tuổi tác và kinh nghiệm có thể vừa là lợi thế vừa là bất lợi. Kiến thức ngầm và mạng lưới quan hệ giúp một số lao động lớn tuổi được bảo vệ, còn bằng chứng của Stanford cho thấy việc làm của nhân viên giàu kinh nghiệm trong các ngành nghề chịu ảnh hưởng của AI vẫn ổn định. Tuy nhiên, những chuyên gia ở độ tuổi 40 và 50 rời việc trong quá trình tái cơ cấu thường khó quay lại thị trường lao động. Vị trí lâu dài ngày càng khan hiếm, còn công việc theo hợp đồng gia tăng. Một tầng cấp trung vững vàng cần cả dòng nhân sự mới được đào tạo đều đặn lẫn lộ trình có cấu trúc để lao động giữa sự nghiệp quay lại làm việc.

Lựa chọn của lãnh đạo quyết định AI sẽ tăng cường năng lực hay thay thế con người

Công nghệ tự thân không quyết định kết quả. Lãnh đạo mới là yếu tố quyết định. Những tổ chức trao quyền cho quản lý cấp trung để thiết kế lại quy trình, đào tạo lại đội ngũ và xây dựng niềm tin vào AI sẽ đạt kết quả khác với những nơi chạy theo cắt giảm chi phí nhanh chóng. Lãnh đạo cấp trung chuyển chiến lược thành thực tiễn. Khi có thời gian, nguồn lực và sự hậu thuẫn, họ định hình cách AI giúp nhân viên đảm nhận những công việc có giá trị cao hơn.

Có thể triển khai một lộ trình khả thi. Xây dựng hiểu biết cơ bản về AI trong toàn công ty để các nhóm nắm được dữ liệu, giới hạn của mô hình và quyền riêng tư. Khuyến khích thử nghiệm ít rủi ro và chia sẻ những thành công ban đầu để mọi người thấy được giá trị thực tế. Ưu tiên các trường hợp sử dụng AI theo hướng tăng cường năng lực, kết hợp AI với sự giám sát của con người trong dịch vụ khách hàng, tài chính, nhân sự và vận hành. Lập các nhóm liên chức năng để mở rộng chương trình thí điểm và xử lý điểm nghẽn quy trình. Đầu tư vào các kỹ năng mới về giám sát mô hình, kỹ thuật câu lệnh, thiết kế quy trình và quản lý thay đổi. Điều chỉnh cơ chế khuyến khích để quản lý được ghi nhận khi đào tạo nhân viên mới vào nghề và thiết kế lại vị trí, chứ không chỉ khi cắt giảm nhân sự.

Chính sách có thể làm gì ngay bây giờ

Trước hết, khôi phục lộ trình tiến vào các công việc cấp trung bằng cách phổ biến rộng rãi chương trình học việc trong các ngành nghề tri thức. Singapore từng sử dụng chương trình thực tập sinh trong đại dịch để giúp sinh viên tốt nghiệp bắt đầu sự nghiệp. Một lộ trình học việc quốc gia lâu dài cho các vị trí chuyên môn và kỹ thuật số có thể tiến xa hơn. Thiết kế các đợt thực tập có lương từ 12 đến 24 tháng trong lĩnh vực tài chính, y tế, dịch vụ công, sản xuất và truyền thông. Yêu cầu có chương trình cố vấn bài bản, danh mục kỹ năng và phản hồi định kỳ. Xem công cụ AI là một phần của chuyên môn, đồng thời dạy cả khả năng phán đoán lẫn kỹ thuật. Các quốc gia có hệ thống đào tạo song hành duy trì tỷ lệ thất nghiệp ở thanh niên thấp là có lý do. Mô hình này hiệu quả khi được triển khai quy mô lớn và lâu dài.

Thứ hai, hỗ trợ người lao động chuyển đổi nghề nghiệp giữa sự nghiệp bằng kinh phí và thời gian có mục tiêu. Các Chương trình Chuyển đổi Nghề nghiệp, khoản tài trợ đào tạo tại nơi làm việc và tín dụng SkillsFuture có thể được điều chỉnh cho các vị trí trong kỷ nguyên AI ở lĩnh vực dữ liệu, vận hành và dịch vụ. Mở rộng trợ cấp cho người chuyển đổi nghề nghiệp từ giữa sự nghiệp từ 40 tuổi trở lên, đồng thời giúp doanh nghiệp dễ tuyển ứng viên giàu kinh nghiệm từ các ngành liên quan. Các chứng chỉ vi mô có thể tích lũy thành bằng cấp hoặc văn bằng giúp người lao động chứng minh tiến bộ và tạo ngôn ngữ chung để doanh nghiệp đánh giá năng lực.

Thứ ba, gắn hỗ trợ của nhà nước cho việc ứng dụng AI với các cam kết về con người. Các khoản tài trợ thiết kế lại công việc có thể yêu cầu doanh nghiệp tạo vị trí cho học viên, ghi lại những thay đổi trong quy trình và công bố tài liệu đào tạo nội bộ. Khi tự động hóa ảnh hưởng đến vị trí việc làm, hãy hỗ trợ tiền lương để điều chuyển nhân viên sang các nhóm mới cần khả năng phán đoán của con người, như quản trị rủi ro AI, thành công khách hàng và vận hành sản phẩm. Xây dựng lực lượng lao động về an toàn và quản trị AI với các tiêu chuẩn rõ ràng để nhu cầu tuân thủ mới bù đắp một phần rủi ro tự động hóa.

Cuối cùng, để khu vực công đi đầu bằng việc làm gương. Tất cả công chức sẽ phải hoàn thành khóa học về hiểu biết AI, còn lãnh đạo được yêu cầu ứng dụng AI một cách có cân nhắc trong công việc hằng ngày. Một trong ba công chức đã sử dụng trợ lý nội bộ, với hàng nghìn bot tùy chỉnh được xây dựng để tự động hóa các nhiệm vụ thường lệ. Phó Thủ tướng Gan Kim Yong kêu gọi các nhà lãnh đạo định hình chuẩn mực bằng cách ứng dụng AI có trách nhiệm và khuyến khích các nhóm sử dụng công cụ này ở những khâu giúp nâng cao chất lượng dịch vụ và quản trị.

Doanh nghiệp có thể củng cố tầng giữa như thế nào

Những nhà tuyển dụng muốn xây dựng lực lượng lao động vững vàng có thể thực hiện ngay các bước cụ thể. Trọng tâm là mở rộng tầng giữa, giữ lại kinh nghiệm trong doanh nghiệp và giúp nhân viên mới vào nghề nhìn thấy cơ hội phát triển.

• Ưu tiên chính sách tăng cường năng lực. Dùng AI để loại bỏ công việc tẻ nhạt, rồi tái đầu tư thời gian tiết kiệm được vào đào tạo, chăm sóc khách hàng và nâng cao chất lượng sản phẩm.
• Thiết lập chương trình học việc bài bản cho các công việc tri thức. Ghép mỗi nhân viên mới hoặc học viên với một người hướng dẫn, xây dựng chương trình kỹ năng và theo dõi tiến độ đến khi đảm nhận được trách nhiệm cấp trung.
• Hệ thống hóa kiến thức ngầm. Xây dựng cẩm nang, danh sách kiểm tra và kho kiến thức nội bộ để kinh nghiệm không bị thất thoát khi nhân sự trong nhóm thay đổi.
• Đánh giá quản lý dựa trên phát triển nhân sự. Gắn tiền thưởng với số nhân viên mới được đào tạo đến mức làm việc độc lập và số trường hợp thăng tiến nội bộ thành công.
• Mở rộng cơ hội luân chuyển nội bộ. Đăng tuyển minh bạch và tuyển dụng dựa trên kỹ năng để nhân viên bị mất vị trí có thể chuyển sang các bộ phận khác.
• Tạo lộ trình chuyên môn cấp trung trong các lĩnh vực dữ liệu, vận hành, thiết kế và rủi ro, với khung lương rõ ràng và vị thế tương đương lộ trình quản lý.
• Thiết lập cơ chế quản trị AI. Phân công người chịu trách nhiệm về rủi ro mô hình, chất lượng dữ liệu, quyền riêng tư và thiên lệch, đồng thời đào tạo nhân viên cho các vị trí này.
• Chia sẻ những thành công và thất bại ban đầu. Xây dựng niềm tin bằng cách thẳng thắn về điều gì hiệu quả và điều gì chưa đạt khi các nhóm mới thử công cụ AI.

Người lao động có thể làm gì để duy trì sức cạnh tranh

Người lao động không hoàn toàn bất lực trước sự chuyển dịch này. Mục tiêu là trở thành người có thể xác định vấn đề, chọn đúng công cụ và tạo ra kết quả có ý nghĩa. Sự kết hợp giữa kiến thức chuyên ngành, khả năng sử dụng AI và kỹ năng con người có thể phát huy ở nhiều vị trí khác nhau.

• Nâng cao hiểu biết về AI. Tìm hiểu cách trợ lý AI hoạt động, những điểm chúng còn yếu và cách viết câu lệnh để có kết quả tốt hơn. Rèn luyện kỹ năng kiểm chứng và sửa lỗi để có thể tin cậy vào kết quả mình tạo ra.
• Đào sâu chuyên môn ngành. Chọn một lĩnh vực và tìm hiểu dữ liệu, quy định, quy trình làm việc cũng như những khó khăn của khách hàng trong lĩnh vực đó. Kỹ năng AI phát huy tốt nhất khi gắn với một ngành nghề cụ thể.
• Làm chủ quy trình và giao tiếp. Lập sơ đồ quy trình, viết nội dung bàn giao rõ ràng và trình bày phát hiện. Khả năng giải thích và thuyết phục là lợi thế bền vững.
• Phát triển khả năng đánh giá dữ liệu. Học cách đọc bảng điều khiển, thiết kế các thử nghiệm đơn giản và theo dõi những chỉ số gắn với doanh thu, rủi ro, chi phí hoặc kết quả khách hàng.
• Xây dựng hồ sơ năng lực. Lưu lại sản phẩm cho thấy bạn đã dùng AI để cải thiện tốc độ, chất lượng hoặc dịch vụ. Kết quả cụ thể thuyết phục hơn những lời khẳng định chung chung.
• Theo đuổi các chứng chỉ có thể tích lũy. Các khóa ngắn hạn về phân tích dữ liệu, công cụ đám mây, kiến thức cơ bản về an ninh mạng hoặc an toàn AI có thể mở ra cơ hội khi kết hợp với kinh nghiệm.
• Mở rộng mạng lưới quan hệ có mục tiêu. Tham gia cộng đồng nghề nghiệp và tình nguyện tham gia các dự án liên chức năng đang thử nghiệm AI. Việc thường xuyên tiếp xúc giúp đẩy nhanh quá trình học hỏi.

Với các chuyên gia giữa sự nghiệp, hãy tìm những vị trí liên quan coi trọng khả năng phán đoán của bạn. Quản lý vận hành có thể chuyển sang cải tiến quy trình ứng dụng AI. Quản lý quan hệ khách hàng có thể chuyển sang vị trí phụ trách thành công khách hàng kết hợp phân tích dữ liệu. Nhân viên tuân thủ có thể chuyển sang giám sát rủi ro mô hình. Hãy mô tả lại kinh nghiệm của mình bằng những vấn đề đã giải quyết và kết quả đạt được, rồi cho thấy AI giúp bạn mở rộng năng lực ra sao.

Chỉ số cho thấy tầng giữa có đang phục hồi hay không

Singapore có thể theo dõi sức khỏe của tầng giữa bằng những chỉ số đơn giản. Các số liệu minh bạch giúp nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp và người lao động nhận biết liệu nấc thang nghề nghiệp có đang được xây dựng lại hay không.

• Tỷ lệ giữa vị trí lâu dài và vị trí hợp đồng trong các ngành nghề chuyên môn và kỹ thuật.
• Thời gian tìm việc trung vị của chuyên gia từ 40 đến 55 tuổi sau khi mất việc.
• Tỷ lệ tin tuyển dụng cấp đầu vào có kèm chương trình đào tạo bài bản hoặc học việc.
• Tỷ lệ thăng tiến nội bộ từ vị trí cấp thấp lên cấp trung trong các ngành lớn.
• Số trường hợp chuyển đổi nghề nghiệp giữa sự nghiệp hoàn tất mỗi năm thông qua các chương trình quốc gia.
• Tỷ lệ tham gia và hoàn thành các khóa học về hiểu biết AI trong khu vực công và tư.
• Mức độ phổ biến của các vị trí quản trị AI, như quản lý rủi ro mô hình và quản trị dữ liệu, vốn tạo ra cơ hội mới ở cấp trung.

Điểm chính

• Các vị trí cấp trung tại Singapore đang chịu sức ép khi AI làm thay đổi cơ cấu nhóm, tạo ra hiệu ứng dồn xuống khiến chuyên gia bị mất việc có ít lựa chọn ổn định hơn.
• Các nhiệm vụ đầu vào ngày càng được tự động hóa, làm suy yếu nguồn nhân lực cho các vị trí cấp trung trong tương lai và giảm cơ hội học hỏi tại nơi làm việc.
• Một nghiên cứu của Stanford phát hiện việc làm của lao động đầu sự nghiệp trong các ngành nghề chịu ảnh hưởng của AI đã giảm tương đối 13% kể từ cuối năm 2022, trong khi việc làm của lao động lớn tuổi hơn ở các vị trí đó vẫn ổn định hoặc tăng.
• Các khảo sát cho thấy khoảng một nửa số người thuộc Gen Z tại Singapore dự đoán AI sẽ gây gián đoạn đáng kể, nhưng chỉ khoảng một phần ba nhà tuyển dụng cung cấp chương trình đào tạo AI.
• Khu vực công bắt buộc tất cả công chức nâng cao hiểu biết về AI, cho thấy các tổ chức lớn có thể xây dựng năng lực nền tảng và chia sẻ cách làm hiệu quả.
• Các chính sách mở rộng chương trình học việc, hỗ trợ chuyển đổi nghề nghiệp giữa sự nghiệp và gắn trợ cấp AI với kết quả dành cho người lao động có thể củng cố tầng giữa.
• Doanh nghiệp có thể ưu tiên thiết kế theo hướng tăng cường năng lực, đánh giá quản lý dựa trên việc đào tạo nhân viên, mở rộng luân chuyển nội bộ và tạo lộ trình chuyên môn để củng cố sự nghiệp cấp trung.
• Người lao động kết hợp được kiến thức chuyên ngành sâu, khả năng sử dụng AI và kỹ năng con người sẽ vững vàng nhất, với hồ sơ năng lực và chứng chỉ tích lũy cho thấy kết quả thực tế.