AI có thể sẽ gây sức ép lên tiền lương trước khi thay thế việc làm?

Báo cáo việc làm mới nhất của Mỹ cho thấy tăng trưởng việc làm trong tháng 8 vượt kỳ vọng. Tuy nhiên, tốc độ tăng tiền lương đang chậm hơn lạm phát, làm gia tăng sức ép lên thu nhập thực tế của người lao động.

Dữ liệu của Cục Thống kê Lao động Mỹ (BLS) cho thấy tiền lương và tiền công sau điều chỉnh lạm phát giảm 0,4% trong 12 tháng tính đến tháng 6. Trong khi đó, tỷ trọng thu nhập thuộc về lao động trong tổng sản lượng/thu nhập của khu vực kinh doanh phi nông nghiệp chỉ còn 52,8% trong quý 2/2026, mức thấp nhất kể từ khi chuỗi số liệu bắt đầu vào quý 1/1947.

Một số nghiên cứu cho rằng xu hướng dài hạn này liên quan đến nhiều thập kỷ tự động hóa và AI có thể đẩy nhanh quá trình đó.

Tuy nhiên, chưa thể quy toàn bộ diễn biến tiền lương hiện nay cho AI. Mức tăng lương trong thời kỳ Covid-19 vốn bất thường do thị trường lao động cực kỳ khan hiếm nhân lực. Hiện tốc độ tăng lương đang quay về gần mức thông thường trước đây.

Cơ cấu việc làm cũng là một yếu tố. Những ngành có mức lương cao như công nghệ và dịch vụ chuyên môn đang giảm việc làm, trong khi các lĩnh vực có mức lương thấp hơn như lưu trú, ăn uống và y tế lại dẫn đầu về tạo việc làm. Sự dịch chuyển này tự nó đã kéo mức tiền lương bình quân đi xuống.

Dù vậy, theo CNBC, giới kinh tế đang bắt đầu chú ý nhiều hơn đến đường xu hướng thu nhập của người lao động, thay vì chỉ tập trung vào những dự báo về làn sóng mất việc do AI.

AI BẮT ĐẦU ĐƯỢC NHÌN TỪ TÁC ĐỘNG LÊN TIỀN LƯƠNG

Một nghiên cứu gần đây của Torsten Slok, kinh tế trưởng của Apollo Global Management, và đồng tác giả Sania Edlich đưa ra bằng chứng ban đầu cho thấy AI có thể liên quan đến tốc độ tăng lương chậm lại.

Theo nghiên cứu, người lao động trong các nghề có mức độ tiếp xúc cao với AI có tốc độ tăng lương thực tế thấp hơn 6,7 điểm phần trăm kể từ sau năm 2023 so với nhóm nghề ít chịu tác động hơn. Đáng chú ý, nghiên cứu không tìm thấy thống kê tác động của AI đối với việc làm.

Kết quả này đặt ra khả năng doanh nghiệp đang giữ lại một phần lợi ích từ năng suất do AI tạo ra thông qua việc nén tiền lương, thay vì ngay lập tức cắt giảm nhân sự.

Ben Zipperer, chuyên gia kinh tế cấp cao tại Economic Policy Institute, cho rằng AI hoàn toàn có thể tác động đến nhu cầu đối với một số nhóm việc làm và qua đó tạo sức ép giảm lương. Tuy nhiên, ông cho rằng nghiên cứu của Apollo chưa đủ thuyết phục do quy mô mẫu còn nhỏ. Ngoài ra, Cách tiếp cận dựa trên mức độ “tiếp xúc với AI” cũng có thể làm phóng đại tác động tiêu cực.

Lập trình là một ví dụ. Nếu AI giúp giảm chi phí phát triển phần mềm và khiến doanh nghiệp cần ít lập trình viên hơn, phần chi phí tiết kiệm được có thể được chuyển sang các hoạt động khác, nơi doanh nghiệp tăng tuyển dụng và tạo thêm nhu cầu đối với lao động.

“Điều đó khiến những nghề chịu tác động mạnh từ AI trông tệ hơn khi so sánh, dù một phần mức giảm được đo lường thực chất chỉ là sự gia tăng thu nhập của những người lao động khác”, ông Zipperer nói.

Ông cũng lưu ý việc làm công nghệ giảm gần đây có thể liên quan đến quá trình điều chỉnh sau giai đoạn tuyển dụng quá mức trong đại dịch, chứ không chỉ do AI. Nhu cầu đối với lập trình viên và các nghề liên quan đã chậm lại sau làn sóng tuyển dụng hậu Covid-19.

Apollo cũng thừa nhận đây mới là “bằng chứng ban đầu”. Dù vậy, các tác giả cho rằng nghiên cứu đánh dấu một giai đoạn mới trong việc đánh giá tác động của AI lên thị trường lao động: thay vì dự báo dựa trên mức độ tiếp xúc lý thuyết, các nhà nghiên cứu bắt đầu có thể quan sát tác động từ quá trình AI thực sự được triển khai.

KHÔNG PHẢI NGHỀ NÀO TIẾP XÚC VỚI AI CŨNG SẼ MẤT VIỆC

Daron Acemoglu, giáo sư kinh tế tại MIT, cho rằng số lượng mô hình AI chuyên biệt cho từng nghề vẫn còn hạn chế. AI chưa được áp dụng rộng rãi cho nhiều nghề và nhiệm vụ, vì vậy những tác động thay thế lao động hiện nay có thể bị phóng đại.

Ông cho biết chưa có bằng chứng đủ thuyết phục về tác động đáng kể của AI đối với tiền lương ở một ngành nghề hoặc nhóm nhân khẩu học cụ thể. Tuy nhiên, đã xuất hiện ngày càng nhiều dấu hiệu cho thấy AI đang tác động đến những công việc dành cho người mới bước vào thị trường lao động.

Theo Acemoglu, trong điều kiện thị trường lao động Mỹ tương đối linh hoạt và mạng lưới an sinh xã hội khá hạn chế, tác động của AI cuối cùng có thể thể hiện rõ hơn ở tiền lương thay vì số lượng việc làm.

Nếu AI tiếp tục được phát triển chủ yếu như một công nghệ tự động hóa, đặc biệt với mục tiêu hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), tác động này có thể lớn hơn khi xuất hiện các ứng dụng dễ sử dụng cho nhiều nhiệm vụ và ngành nghề.

Trong khi đó, David Autor, Trưởng khoa Kinh tế MIT và chuyên gia về lao động, cho rằng bản thân khái niệm “mức độ tiếp xúc với AI” chưa đủ để dự báo số phận của một nghề.

Theo ông Autor, yếu tố quan trọng hơn là chuyên môn và kinh nghiệm của con người trong từng công việc, cũng như AI đang thay thế phần việc mang tính chuyên môn cao hay những nhiệm vụ ít đòi hỏi kinh nghiệm.

Nghiên cứu của ông Autor cùng Neil Thompson, nhà nghiên cứu AI tại MIT, so sánh hai nghề từng khá tương đồng là nhân viên kế toán và nhân viên quản lý kho. Cả hai đều thực hiện nhiều nhiệm vụ mang tính lặp lại và từng được cho là sẽ bị máy tính thay thế.

Nhưng kết quả lại trái ngược. So với 40 năm trước, tiền lương của nhân viên kế toán tăng 39%, trong khi việc làm giảm 32%. Ngược lại, tiền lương của nhân viên kho giảm 13%, nhưng số việc làm tăng 175%.

Theo Autor, cùng chịu tác động của công nghệ nhưng một nghề có thể trở nên chuyên môn hóa hơn và được trả lương cao hơn, trong khi nghề khác mở rộng cơ hội việc làm nhưng trở nên kém hấp dẫn về thu nhập.

Điều này cho thấy tự động hóa không nhất thiết dẫn tới một kết quả duy nhất. AI có thể thay thế một số nhiệm vụ nhưng đồng thời làm tăng giá trị của những kỹ năng và chuyên môn mà con người vẫn giữ vai trò quyết định.

ÁP LỰC LỚN NHẤT CÓ THỂ NẰM Ở NGƯỜI MỚI ĐI LÀM

Một phân tích của Cục Dự trữ Liên bang Dallas đưa ra cảnh báo đáng chú ý: mức độ tiếp xúc với AI nói chung chưa cho thấy mối tương quan trực tiếp với tiền lương, nhưng người trẻ và lao động ít kinh nghiệm có thể đang chịu sức ép lớn hơn.

Với những nghề đòi hỏi ít kinh nghiệm, AI có thể thay thế cả lao động mới vào nghề lẫn một phần công việc của người có kinh nghiệm. Đây là vấn đề đáng chú ý bởi nhiều nghề văn phòng xây dựng lộ trình nghề nghiệp theo cách truyền thống: người mới tốt nghiệp bắt đầu bằng những nhiệm vụ có thể mã hóa, sau đó tích lũy kiến thức thực tế để trở thành nhân sự giàu kinh nghiệm hơn.

AI có thể khiến mô hình này trở nên kém hiệu quả về chi phí, ít nhất trong ngắn hạn.

Cục Dự trữ Liên bang Dallas cảnh báo nếu doanh nghiệp giảm tuyển dụng ở vị trí đầu vào, người lao động mới sẽ thiếu cơ hội tích lũy kinh nghiệm để bước lên các vị trí có giá trị cao hơn. Về dài hạn, doanh nghiệp sẽ phải tìm cách khác để đào tạo và phát triển nhân sự.

Acemoglu cho rằng đây cũng là lý do cần thay đổi cách nhìn về quan hệ giữa AI và người lao động. Thay vì đặt AI và con người vào thế đối đầu, cần hướng tới cái ông gọi là “AI vì người lao động”.

AI không nhất thiết chỉ là công nghệ tự động hóa. Nó có thể tạo ra những nhiệm vụ mới, những dạng chuyên môn mới và hỗ trợ người lao động nâng cao năng suất.

“Điều quan trọng nhất là AI không cần phải trở thành một công nghệ thuần túy để tự động hóa”, Acemoglu nói. Tuy nhiên, ông thừa nhận hướng phát triển hiện nay vẫn chưa thực sự đi theo chiều đó.

Theo ông, để thay đổi cần có sự đầu tư phù hợp từ ngành công nghệ cùng một khung chính sách thích hợp, thay vì tiếp tục chạy đua nhằm thay thế người lao động.

Jennifer Huddleston, chuyên gia cao cấp về chính sách công nghệ tại Cato Institute, cho rằng một số dấu hiệu tích cực đang xuất hiện trong cả chính sách công lẫn môi trường doanh nghiệp. Các chương trình khuyến khích người lao động học về AI của Bộ Lao động Mỹ có thể giúp họ tiếp cận kiến thức cơ bản và thích ứng với công nghệ, thay vì chỉ tập trung bảo vệ một ngành nghề cụ thể.

Bà cũng cho rằng tranh luận về AI tại nơi làm việc thường bỏ qua những ứng dụng phổ biến như tóm tắt email hay an ninh mạng. Những công cụ này có thể thay đổi cách vận hành văn phòng nhưng không nhất thiết dẫn tới biến động lớn về việc làm.

Quan trọng hơn, AI có thể tạo ra những nhóm công việc và cơ hội kinh doanh mới, kể cả những công việc không trực tiếp thuộc ngành AI.