Sự phát triển của AI đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong cách doanh nghiệp tổ chức công việc, phân bổ nguồn lực và xác định nhu cầu nhân sự. Với ngành IT, tác động này thể hiện khá rõ: một số công việc có tính lặp lại có thể được tự động hóa hoặc hỗ trợ bằng AI, trong khi những năng lực liên quan đến AI, dữ liệu, kiến trúc hệ thống và khả năng tích hợp công nghệ lại được quan tâm nhiều hơn.
Điều này đặt ra một bài toán mới cho HR: doanh nghiệp nên tiếp tục tuyển thêm nhân sự, phát triển năng lực của đội ngũ hiện tại hay kết hợp cả hai?
Thực tế cho thấy đây không phải bài toán “AI thay thế con người”, mà là sự thay đổi trong cơ cấu công việc, kỹ năng và nhu cầu nhân lực.
Thị trường tuyển dụng IT đang thay đổi như thế nào?
Dữ liệu từ ITviec cho thấy nhu cầu tuyển dụng trong ngành IT tại Việt Nam đang có sự dịch chuyển về nhóm kỹ năng.
Trong quý I/2026, nhu cầu tuyển dụng các vị trí liên quan đến AI, Data và Machine Learning tăng 96,6% so với cùng kỳ năm trước. Trong khi đó, những kỹ năng kỹ thuật cốt lõi như Back-end và Python vẫn duy trì nhu cầu đáng kể.
Điều này cho thấy AI chưa khiến nhu cầu nhân lực IT biến mất. Thay vào đó, doanh nghiệp đang tìm kiếm sự kết hợp giữa năng lực công nghệ nền tảng và khả năng làm việc với các công cụ, hệ thống AI.
Ở một góc nhìn khác, báo cáo thị trường tuyển dụng 2025–2026 của TopCV cho rằng AI và tự động hóa có thể làm giảm quy mô nhân sự ở một số lĩnh vực có tỷ lệ tác vụ lặp lại cao. Với nhóm IT – Phần mềm, TopCV ghi nhận 16,92% trong nhóm được khảo sát có nguy cơ chịu tác động theo hướng này. Tuy nhiên, chính TopCV cũng lưu ý AI không đồng nghĩa với việc thay thế hoàn toàn con người.
Vì vậy, khi đánh giá tác động của AI đến tuyển dụng IT, cần phân biệt giữa một công việc, một nhóm nhiệm vụ và cả một vị trí.
AI tác động đến công việc IT ở những đâu?
Không phải mọi nhiệm vụ trong một vị trí IT đều chịu tác động giống nhau.
Những công việc có quy trình rõ ràng, dữ liệu đầu vào tương đối ổn định hoặc có tính lặp lại thường có nhiều khả năng được AI hỗ trợ hoặc tự động hóa hơn.
Một số ví dụ có thể kể đến:
- Viết và kiểm tra các đoạn mã đơn giản.
- Tạo tài liệu kỹ thuật hoặc tổng hợp thông tin.
- Phân tích và xử lý dữ liệu ở mức cơ bản.
- Hỗ trợ xử lý các yêu cầu lặp lại.
- Tạo báo cáo hoặc nội dung kỹ thuật theo mẫu.
- Hỗ trợ kiểm thử và phát hiện một số lỗi phổ biến.
Tuy nhiên, một hệ thống phần mềm không chỉ bao gồm những nhiệm vụ này.
Các hoạt động như thiết kế kiến trúc hệ thống, xác định yêu cầu, xử lý những tình huống ngoại lệ, bảo mật, quản trị dữ liệu, ra quyết định kỹ thuật và phối hợp giữa nhiều bộ phận vẫn đòi hỏi con người tham gia ở những mức độ khác nhau.
Do đó, thay vì đặt câu hỏi “AI có thay thế vị trí này không?”, HR có thể bắt đầu bằng câu hỏi:
“Những nhiệm vụ nào trong vị trí này có thể được AI tự động hóa, nhiệm vụ nào được AI hỗ trợ và nhiệm vụ nào vẫn cần con người đảm nhiệm?”
Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp đánh giá nhu cầu nhân sự cụ thể hơn.
Vì sao doanh nghiệp có thể vừa giảm tuyển một số vị trí, vừa tăng nhu cầu nhân lực ở nhóm khác?
Đây là một trong những điểm đáng chú ý của thị trường lao động trong giai đoạn AI phát triển.
Khi AI giúp rút ngắn thời gian thực hiện một số nhiệm vụ, doanh nghiệp có thể không cần bổ sung nhân sự cho những công việc đó với tốc độ như trước.
Nhưng đồng thời, việc ứng dụng AI lại tạo ra những nhu cầu mới.
Ví dụ, doanh nghiệp có thể cần thêm nhân sự có khả năng:
- Xây dựng và triển khai hệ thống AI.
- Quản lý dữ liệu và hạ tầng dữ liệu.
- Tích hợp AI vào quy trình hiện có.
- Đánh giá chất lượng đầu ra của AI.
- Quản trị bảo mật và rủi ro khi sử dụng AI.
- Kết hợp kiến thức chuyên môn với công cụ AI.
Dữ liệu ITviec trong quý I/2026 cũng phản ánh xu hướng này khi nhóm AI, Data và Machine Learning tăng trưởng mạnh, trong khi các kỹ năng IT nền tảng vẫn duy trì nhu cầu tuyển dụng.
Như vậy, giảm nhu cầu tuyển ở một số nhiệm vụ không đồng nghĩa với giảm nhu cầu nhân lực công nghệ nói chung.
Bài toán mới của HR: Headcount hay Skills?
Một thay đổi đáng chú ý là cách doanh nghiệp nhìn nhận về lực lượng lao động.
Nếu trước đây HR thường bắt đầu bằng câu hỏi:
“Năm tới cần tuyển thêm bao nhiêu người?”
thì trong bối cảnh AI, một cách tiếp cận khác có thể là:
“Năm tới doanh nghiệp cần những năng lực nào và hiện đang thiếu năng lực nào?”
Deloitte trong các nghiên cứu năm 2026 cũng đề cập đến sự dịch chuyển của workforce planning từ việc tập trung vào headcount sang xem xét skills, tasks, roles và capacity.
Điều này có thể dẫn đến một quy trình hoạch định nhân sự khác:
Chiến lược kinh doanh → Nhiệm vụ cần thực hiện → Năng lực cần có → Năng lực hiện tại → Khoảng cách năng lực → Tuyển mới / Upskill / Reskill / Redeploy
Thay vì mặc định rằng mọi khoảng trống nhân sự đều cần được giải quyết bằng tuyển dụng.
HR nên cân nhắc những lựa chọn nào?
Không có một công thức chung cho mọi doanh nghiệp. Tùy vào tính chất công việc, mức độ ứng dụng AI và khoảng cách năng lực hiện tại, HR có thể cân nhắc bốn hướng chính.
1. Tuyển mới
Tuyển dụng vẫn cần thiết khi doanh nghiệp thiếu những năng lực mà đội ngũ hiện tại chưa thể đáp ứng trong thời gian phù hợp.
Đặc biệt với những năng lực chuyên sâu như AI, Data, Machine Learning hoặc một số vị trí kỹ thuật đặc thù, việc tuyển người có kinh nghiệm có thể là một phương án cần cân nhắc.
2. Upskill
Upskill là nâng cao năng lực của nhân sự hiện tại để họ có thể thực hiện công việc ở mức độ cao hơn.
Ví dụ, một lập trình viên có thể được đào tạo thêm về cách sử dụng AI trong quá trình phát triển phần mềm, kiểm thử hoặc phân tích yêu cầu.
3. Reskill
Reskill phù hợp khi bản chất công việc thay đổi đáng kể và nhân sự cần phát triển một nhóm năng lực mới để đảm nhiệm vai trò khác.
Ví dụ, một số vị trí có nhiều nhiệm vụ thủ công có thể được chuyển sang những công việc yêu cầu khả năng quản lý hệ thống, phân tích dữ liệu hoặc vận hành công cụ AI.
4. Thiết kế lại công việc
Đây là bước thường bị bỏ qua khi doanh nghiệp triển khai AI.
Thay vì chỉ đưa một công cụ AI vào quy trình cũ, doanh nghiệp có thể xem xét lại toàn bộ quy trình:
Nhiệm vụ nào giao cho AI → nhiệm vụ nào con người kiểm soát → ai chịu trách nhiệm cuối cùng → cần kỹ năng gì → đo lường hiệu quả bằng chỉ số nào?
Deloitte cũng ghi nhận rằng nhiều doanh nghiệp đang tập trung vào đào tạo và nâng cao AI fluency, đồng thời triển khai upskill/reskill và tuyển dụng nhân sự chuyên biệt khi cần.
Upskill có thay thế hoàn toàn tuyển dụng?
Không nhất thiết.
Upskill và tuyển dụng giải quyết hai loại khoảng cách khác nhau.
Nếu doanh nghiệp đã có nhân sự phù hợp về nền tảng nhưng thiếu một số kỹ năng mới, đào tạo có thể là một lựa chọn.
Ngược lại, nếu doanh nghiệp thiếu hoàn toàn một năng lực chuyên môn hoặc cần triển khai nhanh một hệ thống mới, tuyển dụng có thể vẫn cần thiết.
Do đó, thay vì đặt “tuyển dụng hay đào tạo?” thành hai lựa chọn đối lập, HR có thể xem xét:
Tuyển dụng + Upskill + Reskill + Tái bố trí nhân sự
như những công cụ khác nhau trong cùng một chiến lược workforce planning.
Một rủi ro khác: đánh giá quá cao khả năng tự động hóa
AI có thể tạo ra năng suất cao hơn ở một số nhiệm vụ, nhưng điều đó không đồng nghĩa mọi công việc đều có thể tự động hóa với cùng mức độ.
Nếu doanh nghiệp chỉ nhìn vào khả năng của công cụ mà không đánh giá quy trình thực tế, một số vấn đề có thể phát sinh:
- Cắt giảm nhân sự trước khi xác định rõ phạm vi công việc AI có thể đảm nhiệm.
- Thiếu nhân sự có khả năng kiểm tra và giám sát đầu ra của AI.
- Khoảng trống kỹ năng giữa đội ngũ hiện tại và yêu cầu mới.
- Giảm nguồn nhân lực junior trong khi lại thiếu nguồn kế cận cho các vị trí senior.
- Rủi ro liên quan đến dữ liệu, bảo mật và trách nhiệm khi sử dụng AI.
Deloitte năm 2026 cũng ghi nhận khoảng cách về kỹ năng AI là một trong những rào cản lớn đối với việc tích hợp AI vào tổ chức. Trong các chiến lược nhân tài được khảo sát, đào tạo AI cho lực lượng lao động và upskill/reskill được nhắc đến nhiều hơn so với việc chỉ đơn thuần thay đổi cơ cấu vị trí.
HR cần bắt đầu từ đâu?
Thay vì bắt đầu bằng kế hoạch tuyển thêm hay cắt giảm bao nhiêu nhân sự, HR có thể bắt đầu bằng việc lập bản đồ tác động của AI đối với từng nhóm công việc.
Một khung đơn giản có thể gồm ba nhóm:
| Nhóm công việc | Tác động của AI | Hướng HR có thể xem xét |
|---|---|---|
| Có nhiều nhiệm vụ lặp lại | Có khả năng tự động hóa cao | Thiết kế lại công việc, đào tạo AI |
| AI hỗ trợ nhưng vẫn cần chuyên môn | AI tăng năng suất | Upskill, xây dựng quy trình Human-AI |
| Yêu cầu chuyên môn sâu và ra quyết định | AI chủ yếu hỗ trợ | Giữ năng lực cốt lõi, tuyển bổ sung khi thiếu |
Sau đó, HR có thể đặt ra 5 câu hỏi:
- Những nhiệm vụ nào trong vị trí này có thể được AI hỗ trợ?
- Những nhiệm vụ nào vẫn cần con người chịu trách nhiệm?
- Đội ngũ hiện tại đang thiếu kỹ năng gì?
- Khoảng cách đó có thể giải quyết bằng đào tạo hay cần tuyển mới?
- Nếu công việc được thiết kế lại, tiêu chí đánh giá hiệu suất có cần thay đổi không?
Kết luận
AI đang làm thay đổi thị trường tuyển dụng IT, nhưng thay đổi này không đơn giản là câu chuyện “AI thay thế con người”.
Dữ liệu thị trường cho thấy nhu cầu đối với một số nhóm kỹ năng AI, Data và Machine Learning đang tăng nhanh, trong khi các năng lực IT nền tảng vẫn giữ vai trò quan trọng.
Với HR, thay đổi quan trọng hơn nằm ở cách hoạch định nguồn nhân lực: từ việc chỉ quan tâm đến bao nhiêu ngườisang xem xét cần những năng lực nào, cho những nhiệm vụ nào và với mức độ tự động hóa ra sao.
Trong bối cảnh đó, tuyển dụng, upskill, reskill và thiết kế lại công việc không nhất thiết là những lựa chọn loại trừ nhau. Bài toán của HR là xác định sự kết hợp phù hợp với chiến lược, công việc và năng lực thực tế của từng doanh nghiệp.
