AI đang bẻ gãy nấc thang thăng tiến của nhân sự trẻ như thế nào

Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng tự động hóa nhiều tác vụ văn phòng thường nhật, làm đảo lộn những nấc thang khởi điểm truyền thống vốn từ lâu đã giúp người lao động tích lũy kinh nghiệm, rèn giũa trực giác và tiến lên các vị trí lãnh đạo. Khi phần mềm đảm nhận các công việc cấp thấp với chi phí rẻ hơn và tốc độ nhanh hơn, các doanh nghiệp phải đối mặt với một nút thắt lớn trong phát triển nhân tài: làm thế nào để đào tạo nên những nhà chiến lược cấp cao khi những công việc từng dùng để rèn luyện họ đang dần biến mất.

Đánh mất cơ hội "vừa làm vừa học"

Suốt nhiều thập kỷ qua, lộ trình thăng tiến sự nghiệp trong môi trường doanh nghiệp luôn đi theo mô hình mang tính học việc. Nhân viên mới sẽ thực hiện các tác vụ ở cấp độ thấp—chẳng hạn như tổng hợp dữ liệu, lập mô hình tài chính cơ bản hoặc giám sát sự cố thông thường—từ đó dần nắm vững các nguyên tắc nền tảng và biết cách phát hiện sai sót trước khi được giao phó những quyết định mang tính sống còn.

Brian Beaupre, Giám đốc Tài chính (CFO) tại Teikametrics, từng dành 10 năm đầu sự nghiệp để xây dựng các mô hình tài chính thủ công. Dù AI tạo sinh hiện nay có thể xử lý phần lớn công việc định lượng đó, Beaupre vẫn bày tỏ lo ngại rằng giới chuyên môn tương lai có thể bỏ lỡ giai đoạn va vấp thực tế—vốn là điều rèn luyện cho con người năng lực phát hiện các câu trả lời sai lệch hoặc lập luận phi logic.

Một thực tế tương tự cũng đang diễn ra trong lĩnh vực an ninh mạng. Theo một khảo sát đối với nhân sự tại các trung tâm điều hành an ninh (SOC), các hệ thống tự động hóa được dự báo sẽ xóa sổ những vị trí giám sát SOC cấp độ đầu vào, ngay cả khi nó mở ra cơ hội cho các vai trò chiến lược ở cấp cao hơn. Tuy nhiên, nếu thiếu đi những vị trí nền tảng ấy, việc tạo ra một lộ trình trực tiếp để người mới vào nghề đạt được năng lực chiến lược vẫn là một bài toán chưa có lời giải.

Hố sâu ngăn cách ngày càng lớn trong lực lượng lao động

Sự chuyển dịch này cũng đang phơi bày những khoảng cách rõ rệt trong lực lượng lao động nói chung. Một khảo sát gần đây của PwC trên gần 50.000 nhân viên cho thấy 56% thuộc nhóm mà công ty này phân loại là "buồng máy" (engine room)—những lao động thiếu kỹ năng chuyên môn sâu và vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc tiếp cận các công cụ AI. Trong phân khúc này, chỉ có một nửa cảm thấy an tâm với vị trí hiện tại của mình, ghi nhận mức độ tự tin về khả năng thích ứng thấp nhất trong bốn tầng lớp lao động mà PwC chỉ ra.

Cơ cấu đãi ngộ cũng đang tụt hậu so với cuộc chuyển đổi vận hành này. Dữ liệu từ nền tảng phúc lợi lao động Payscale cho thấy 61% nhà tuyển dụng hiện đang viết lại bản mô tả công việc để tích hợp các năng lực AI. Thế nhưng, chưa đầy một nửa số đó cho biết thang lương của họ bắt kịp những thay đổi này. Payscale cảnh báo rằng việc ráo riết săn đón nhân tài AI từ bên ngoài với mức lương ngất ngưởng—mà không có chính sách khuyến khích tương xứng cho những nhân viên nội bộ tự trau dồi các kỹ năng đó—có thể châm ngòi cho một "quả bom nổ chậm về giữ chân nhân sự".

Tái định hình mô hình "học việc" chuyên nghiệp

Để tránh tạo ra khoảng trống lãnh đạo trong tương lai, một số tổ chức đang xem xét lại hoạt động đào tạo và cố vấn nội bộ. Tại Teikametrics, Beaupre đã bắt đầu ghép cặp những nhân viên kỳ cựu với các nhân sự mới có khả năng sử dụng thành thạo các công cụ AI hiện đại. Trong mô hình cộng sinh này, nhân sự cấp cao sẽ hướng dẫn đồng nghiệp trẻ cách tư duy chiến lược và đưa ra quyết định kinh doanh, đổi lại, nhân viên trẻ sẽ hỗ trợ các nhà quản lý kỳ cựu khai thác hiệu quả các nền tảng AI.

Các chuyên gia quan sát ngành nhận định rằng việc thu hẹp khoảng cách kỹ năng sẽ đòi hỏi một cuộc tái cấu trúc có chủ đích. Nếu doanh nghiệp tự động hóa các khối lượng công việc cấp thấp chỉ vì mục tiêu hiệu quả trước mắt mà không thiết lập những lộ trình mới để truyền thụ tư duy phán đoán và tri thức tổ chức, nấc thang doanh nghiệp có thể sẽ mất đi chính những bậc thềm cần thiết để đào tạo nên thế hệ lãnh đạo kế cận.