AI dự kiến sẽ thay thế 32.000 công việc tại Mỹ trước năm 2030

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo AI có khả năng tự động hóa quy trình công việc, xử lý dữ liệu lớn và cung cấp thông tin phân tích hiệu quả, làm cho các công việc có quy trình rõ ràng và lặp lại trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Điều này dẫn đến việc một số công việc truyền thống có thể được thay thế bởi AI để tăng cường hiệu suất và giảm chi phí.

Cụ thể, Công ty nghiên cứu thị trường Forrester mới đây đã công bố kết quả dự báo cho thấy 32.000 công việc, tương đương 7,5% lực lượng lao động trong ngành, trong các agency (doanh nghiệp chuyên về tư vấn, cung cấp các giải pháp dịch vụ marketing cho doanh nghiệp khác) tại Mỹ sẽ bị trí tuệ nhân tạo (AI) thay thế trước năm 2030.

Theo đó, các công việc bị thay thế bởi AI phần lớn là các công việc tay chân hoặc những công việc có quy trình nghiêm ngặt như văn thư, thư ký và hành chính được dự đoán có nguy cơ bị mất việc làm cao nhất (28%), sau đó là bán hàng (22%) và nghiên cứu thị trường (18%).

Trong khi đó, các công việc cần đến sáng tạo và đưa ra các giải pháp, dự kiến sẽ phát triển. Theo Forrester, sự độc đáo là yếu tố quan trọng nhất giúp cho nhân sự không bị A.I thay thế. Các công việc có tính sáng tạo cao như biên tập viên, nhà văn, tác giả, và các chuyên gia sử dụng A.I như kỹ sư câu lệnh (prompt) hay người huấn luyện A.I được dự đoán sẽ thống trị thị trường việc làm trong vài năm tới.

Theo Forrester, các công cụ A.I như ChatGPT, Google Bard, DALL-E, Midjourney hay Stable Diffusion sẽ chỉ giúp tăng năng suất của các nhân sự cấp cao và nhân sự sáng tạo thay vì thay thế họ.

Một số công việc khác cũng không bị đe dọa bởi AI, bao gồm digital marketing, chuyên gia chiến lược và khoa học dữ liệu. Dự báo của Forrester cho thấy nhu cầu tuyển dụng cho các vị trí này dự kiến sẽ tăng 20% trong 5 năm tới. Công việc digital marketing sẽ vẫn cần sự hiểu biết về xu hướng thị trường và kỹ năng tương tác với khách hàng. Chuyên gia chiến lược sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng chiến lược kinh doanh và thúc đẩy sự phát triển. Khoa học dữ liệu đóng góp vào việc phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin quan trọng để hỗ trợ quyết định.

Tuấn Linh (t/h)