TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GIÚP ĐỠ VÀ …LOẠI BỎ NGƯỜI LAO ĐỘNG

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GIÚP ĐỠ VÀ …LOẠI BỎ NGƯỜI LAO ĐỘNG
Ám ảnh mất việc và yêu cầu mới xuất hiện ở chân tường: học hỏi, trang bị kỹ năng mới, thích nghi sớm để không bị loại bỏ.

Đọc số liệu về “thực hiện công việc” tên là "Hiệu ứng AI-Preneur năm 2024" của Samsung Electronics, chúng ta thấy…

80% THANH NIÊN HÀN QUỐC SỬ DỤNG AI TẠI NƠI LÀM VIỆC

Vâng, 80% thanh niên Hàn Quốc dựa vào AI như một nguồn lực hữu ích. Nghiên cứu chỉ ra rằng AI giúp họ hoàn thành công việc hiệu quả hơn, với nhiều ứng dụng trong việc tóm tắt tài liệu, tạo nội dung và nghiên cứu. Một chút so sánh với các quốc gia phát triển khác, như Đức (61%), Anh (59%), Mỹ (56%) và Pháp (55%), người Hàn Quốc không chỉ lạc quan về tiềm năng của AI mà còn hào hứng trong việc tận dụng các tính năng tuyệt vời của nó.
Tuy nhiên cũng với AI, một số thông tin, báo cáo ngược lại.

VÀ AI CŨNG DẪN TỚI CẮT GIẢM ÁC LIỆT LỰC LƯỢNG LAO ĐỘNG

Cuối tuần, tôi nhận được một số thông tin nóng hổi từ nhóm bạn làm việc ở Silicon Valley Hoa Kỳ.

Klarna, công ty công nghệ tài chính Thụy Điển nổi tiếng với các dịch vụ "mua ngay, trả sau", đã công bố kế hoạch cắt giảm đáng kể lực lượng lao động thông qua việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI).

CEO của Karna bày tỏ thận trong khi phải (vẫn quyết liệt) loại bỏ 50% người lao động của công ty.

Các thông tin chi tiết:

Klarna cắt giảm lực lượng lao động: Năm qua, công ty đã cắt giảm lực lượng lao động từ 5.000 xuống còn 3.800 trong năm và nay, tiếp tục đặt mục tiêu cắt giảm gần một nửa lực lượng lao động từ 3.800 xuống còn 2.000 nhân viên. Tổng giám đốc điều hành công ty, ông Sebastian Siemiatkowski tuyên bố họ đang nhắm mục tiêu "theo hướng giảm khoảng 2.000" nhân viên nữa mà không nêu rõ thời hạn
Triển khai AI mạnh mẽ để tăng hiệu quả hoạt động, đặc biệt là trong tiếp thị và dịch vụ khách hàng.
Theo báo cáo, chatbot hỗ trợ AI của công ty đã thay thế công việc của 700 nhân viên trong bộ phận dịch vụ khách hàng. Thời gian giải quyết trung bình các vấn đề của khách hàng đã giảm từ 11 phút xuống chỉ còn 2 phút trong khi vẫn duy trì điểm số hài lòng của khách hàng cao.
Hiệu suất tài chính đem lại: Doanh thu tăng 27% so với cùng kỳ năm trước, đạt 13,3 tỷ krona Thụy Điển (990 triệu bảng Anh).
Doanh thu trên mỗi nhân viên đã tăng vọt từ 400.000 đô la lên 700.000 đô la.
Phương thức cắt giảm lực lượng lao động:
Klarna có kế hoạch cắt giảm biên chế thông qua "sự hao hụt tự nhiên" thay vì sa thải, thực hiện lệnh đóng băng tuyển dụng, theo đó nhân viên sẽ không được thay thế khi họ nghỉ việc. Họ lập luận rằng AI sẽ bù đắp cho lực lượng lao động bị cắt giảm, giúp công ty có khả năng trả lương cao hơn cho những nhân viên còn lại.

Trong khi đó, bài đăng trên blog "Cái chết của nhà lập trình mới vào nghề" của Steve Yegge thảo luận về tác động tiềm tàng của các mô hình ngôn ngữ nâng cao (LLM) và AI đối với ngành phát triển phần mềm, đặc biệt là đối với các nhà lập trình mới vào nghề.

Những điểm chính của câu chuyện này:

1/ Tác động của AI đối với nhiều ngành công nghiệp khác nhau ngày càng rõ.

a/ Từ các công ty luật và xuất bản để minh họa cách AI đang thay đổi cấu trúc công việc truyền thống:

- Một công ty luật đang xem xét lại toàn bộ cấu trúc công việc của mình do khả năng thực hiện các nhiệm vụ bình thường do các cộng sự mới vào nghề của ChatGPT đảm nhiệm. Trong lĩnh vực xuất bản, các biên tập viên cao cấp sử dụng các công cụ AI như Claude Opus có thể tạo ra nội dung nhanh hơn trước gấp 2-3 lần.
b/ Từ lãnh vực phát triển phần mềm

Tác giả giới thiệu khái niệm Lập trình hướng trò chuyện (CHOP): CHOP liên quan đến việc mã hóa thông qua tinh chỉnh, nhắc nhở lặp đi lặp lại với các mô hình AI. Những cải tiến gần đây trong các mô hình AI, đặc biệt là GPT-4o, đã giúp CHOP hiệu quả và chính xác hơn.

Xem xét thực tế, tác giả lập luận rằng CHOP đang ngày càng trở nên mạnh mẽ:

- Nó có khả năng cải thiện năng suất gấp 10 lần so với các phương pháp mã hóa truyền thống.

- CHOP phù hợp hơn với các nhà phát triển cao cấp, những người có thể hướng dẫn và đánh giá mã do AI tạo ra tốt hơn.

2/ Hậu quả tiềm ẩn đối với các nhà lập trình cấp cơ sở

- Khi AI có khả năng viết mã tốt hơn, nhu cầu về các nhà lập trình cấp cơ sở có thể giảm vì các công ty có thể thích thuê các nhà lập trình cấp cơ sở nào có thể sử dụng thành thạo và hiệu quả các công cụ AI hơn.
Từ đó, bối cảnh thay đổi đặt ra những thách thức cho những người mới vào lĩnh vực này:

- Các nhà lập trình cấp cơ sở ngày càng khó tích lũy kinh nghiệm và tìm được việc làm.

- Và lại có nguy cơ thiếu hụt các nhà lập trình có kinh nghiệm trong tương lai nếu không có nhà lập trình cấp cơ sở thay thế lớp cấp cao nghỉ hưu.

3/ Lời khuyên: Tác giả đưa ra lời khuyên cho các nhà lập trình mới vào nghề và sắp vào nghề:

- Hãy tích lũy kinh nghiệm thông qua nhiều phương tiện khác nhau, bao gồm kinh nghiệm làm việc, đóng góp mã nguồn mở và các dự án phụ.

- Tập trung vào các khái niệm khoa học máy tính cơ bản thay vì các ngôn ngữ lập trình cụ thể

- Phát triển sự hiểu biết sâu sắc về cách thức hoạt động của các hệ thống máy tính và dịch vụ đám mây.

- Tích lũy kinh nghiệm vận hành, đây là điểm khác biệt chính giữa nhà lập trình mới vào nghề và nhà lập trình cao cấp.

- Nắm bắt và thành thạo các trợ lý mã hóa AI như Cody.

- Học cách sử dụng và đánh giá nhiều mô hình AI để kiểm tra công việc của nhau.

Điều dặn trước này khiến chúng ta liên tưởng tới một kinh nghiệm thực hành của các bạn trẻ đang sử dụng “khí thế” AI trong công việc: Người trẻ Hàn Quốc đang cảm thấy sự căng thẳng nhất là bởi trước khối lượng lớn các ứng dụng AI mới, với 75% người trả lời phỏng vấn nói rằng họ bị choáng ngợp. Họ cảm thấy bị áp lực rõ trước sự bùng nổ của các ứng dụng AI.

Thực tế là các bạn junior mà muốn có tương lai thì phải “nhảy cóc" năng lực lên cấp senior trong thời gian ngắn (vài tháng). Mà điều này thì không thể.

Kết thúc bài blog này, tác giả kết luận bằng cách nhấn mạnh là các nhà lập trình mới vào nghề phải nhanh chóng thích nghi, trở nên thành thạo trong việc sử dụng các công cụ AI để duy trì khả năng cạnh tranh trong bối cảnh phát triển phần mềm đang thay đổi nhanh.

Danh sách các bài viết gần nhất: