Có 5 ngành dễ bị Al thay thế nhất trong 5 - 10 năm tới: Thí sinh đăng ký nguyện vọng năm nay chú ý kẻo ra trường thất nghiệp

Từ năm 2022, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng hiện diện rõ nét trong đời sống, từ mạng xã hội đến công việc, học tập, kéo theo nhiều cảm xúc trái chiều: từ hào hứng đến dè chừng, và giờ là lo lắng về tương lai nghề nghiệp.Tuy nhiên, vấn đề cốt lõi không nằm ở việc ngành nào “chết”, mà ở cách con người lựa chọn thích nghi và tái định vị chính mình trong kỷ nguyên công nghệ.

Dưới đây là 5 lĩnh vực đang đối mặt nguy cơ cao, đồng thời cũng là phép thử cho năng lực sáng tạo và thích ứng của mỗi cá nhân.

Người làm nghề viết tin ngắn

Công nghệ AI hiện đã có thể tổng hợp thông tin từ hàng trăm nguồn, viết lại thành tin tức, đặt tiêu đề hấp dẫn và xuất bản lên trang báo điện tử chỉ trong vài giây. Trong một số toà soạn tại Anh, Mỹ và Nhật, AI hiện đã được sử dụng để viết bản tin thể thao, tài chính, thời tiết.

Với các bài viết dạng “đưa tin”, “tin ngắn”, “tin nóng”, nếu bạn chỉ đang copy - paste, thay vài tính từ rồi gửi bản thảo, thì sự thay thế chỉ còn là vấn đề thời gian. Nhưng hãy nhớ nghề báo không chỉ là viết tin, mà là tìm sự thật. Nếu bạn biết điều tra, biết phỏng vấn, biết kết nối con người và có khả năng kể chuyện lay động lòng người, bạn vẫn là người làm báo và bạn sẽ dùng AI như công cụ, không phải đối thủ.

Những ngành nghề dễ bị AI thay thế (Ảnh minh họa).

Dịch thuật tài liệu cơ bản

Dịch thuật từng là biểu tượng của tri thức xuyên biên giới, nhưng giờ đây Google Translate, DeepL hay ChatGPT có thể dịch hàng trăm ngôn ngữ trong vòng một tích tắc, với độ chính xác ngày càng tiệm cận bản ngữ. Ngành dịch, đặc biệt là biên dịch cơ bản, đang bị AI chiếm phần lớn sân chơi. Các bản dịch tự động không chỉ rẻ hơn, nhanh hơn mà còn có thể đồng bộ theo thời gian thực trong các hội nghị quốc tế.

Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là con người sẽ bị loại bỏ khỏi cuộc chơi. Vấn đề là bạn muốn trở thành máy dịch sống hay một người kể chuyện xuyên ngôn ngữ? Dịch giả trong tương lai sẽ không chỉ dịch, mà còn biên tập, kiểm định ngữ nghĩa và đảm bảo bối cảnh văn hóa phù hợp - những điều mà AI còn phải học dài dài.

Nhân viên chăm sóc khách hàng

Không cần đến năm 2035, ngay từ bây giờ, hàng loạt tổng đài chăm sóc khách hàng trong ngân hàng, viễn thông, thương mại điện tử đã sử dụng chatbot AI. Những đoạn hội thoại được đào tạo với hàng triệu mẫu dữ liệu, biết cả cách xoa dịu cảm xúc lẫn tư vấn theo kịch bản. Nói thẳng tốc độ phản hồi, không đòi nghỉ trưa, chẳng bao giờ than thở, AI đang làm tốt hơn rất nhiều nhân viên thật trong lĩnh vực này.

Vậy nên nếu bạn chỉ làm công việc đọc kịch bản, trả lời câu hỏi lặp đi lặp lại như “giao hàng khi nào”, “tôi quên mật khẩu”, “tôi cần hoàn tiền”, thì hãy chuẩn bị dọn chỗ cho robot. Nhưng nếu bạn học thêm kỹ năng xử lý khủng hoảng, hiểu hành vi khách hàng, phân tích dữ liệu phản hồi để cải thiện trải nghiệm thì bạn đang chuyển từ “chăm sóc khách hàng” sang “chiến lược khách hàng”.

Thiết kế đồ họa cơ bản

(Ảnh minh họa)

Chỉ cần vài cú click, Midjourney, DALL·E hay Canva AI có thể tạo ra cả trăm bức hình theo ý tưởng sơ lược như “thiết kế poster sinh nhật phong cách tối giản màu pastel”. Không còn cảnh thức đêm với Photoshop, vẽ tay trên bảng vẽ điện tử hay căn chỉnh từng centimet. Với khách hàng phổ thông, kết quả từ AI là quá đủ.

Nhưng đó cũng là lý do bạn - người học thiết kế nên đặt lại câu hỏi rằng bạn học để tạo ra hình ảnh, hay học để kể một ý tưởng bằng hình ảnh? Bởi vì AI giỏi tạo hình, nhưng chưa thể hiểu sâu sắc về thương hiệu, thị hiếu thị trường, hoặc truyền cảm xúc qua một thiết kế mang tính biểu tượng.

Nhân viên nhập liệu

Công việc nhập dữ liệu từng được xem là lựa chọn an toàn, ổn định, không cần sáng tạo nhiều. Thế nhưng, đó cũng là lý do khiến nó lọt top dễ bị thay thế nhất. AI, đặc biệt là các công cụ tự động hóa bằng RPA (Robotic Process Automation), đã giúp doanh nghiệp giảm 80% thời gian nhập liệu, tăng độ chính xác gần như tuyệt đối. Kể cả các ngành đặc thù như y tế hay kế toán, công việc nhập mã bệnh, hoá đơn, mã số thuế… cũng đã bắt đầu được tự động hóa hoàn toàn.

Nếu bạn vẫn tin rằng tốc độ gõ 10 ngón là kỹ năng sống còn, thì có lẽ bạn đang sống trong kỷ nguyên trước năm 2015. Điều cần thiết lúc này không phải là tốc độ đánh máy, mà là khả năng kiểm soát hệ thống, giám sát dữ liệu và phát hiện điểm bất thường trong dòng chảy tự động của hàng triệu con số.