Vậy nên đây là điều đã khiến tôi bận tâm về xu hướng sa thải liên quan đến AI. Các công ty sa thải hàng nghìn người với lý do AI sẽ thay thế họ, rồi âm thầm tuyển dụng lại chính những người đó vài tuần sau đó. Không phải là lỗi hệ thống—nó đang hé lộ một điều gì đó sâu xa hơn về cách AI thực sự hoạt động trong thế giới thực.

Hãy để tôi kể lại chuyện đã xảy ra. Block của Jack Dorsey thông báo vào cuối tháng 2 rằng họ sẽ cắt giảm hơn 4.000 nhân viên—từ 10.000 xuống còn chưa đến 6.000. Câu chuyện chính thức: AI thay đổi mọi thứ, vì vậy chúng ta cần ít nhân sự hơn. Nghe có vẻ rõ ràng, đúng không? Nhưng đến giữa tháng 3, những người bị sa thải bắt đầu nhận được cuộc gọi trở lại. Kỹ sư, tuyển dụng viên, nhà thiết kế—tất cả đều quay trở lại. Một số được nói là do lỗi hành chính. Những người khác có quản lý tranh nhau để họ được tuyển lại. Một số chỉ nhận được cuộc gọi một tuần sau khi bị sa thải, yêu cầu họ quay lại mà không có lời giải thích nào.

Điều này không phải là mới. Nhớ Klarna không? Công ty thanh toán của Thụy Điển đã sa thải hơn 1.000 người vào năm 2024, tuyên bố rằng dịch vụ khách hàng AI của họ có thể xử lý khối lượng công việc của 700 nhân viên. Đến tháng 5 năm 2025, Bloomberg và các nguồn khác đưa tin rằng Klarna đang tuyển lại nhân viên dịch vụ khách hàng. CEO của họ gần như thừa nhận rằng họ đã hành động quá vội vàng. Quá vội vàng với cái gì, chính xác?

Đây là nơi mà toán học trở nên thú vị. AI cấp doanh nghiệp không rẻ chút nào. Claude Opus tiêu tốn 5 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 25 đô la cho mỗi triệu token đầu ra. Các mô hình nội bộ rẻ hơn—Qwen 3.5 Plus chạy với giá 0.8 nhân dân tệ cho mỗi triệu token đầu vào—nhưng chúng ta vẫn đang nói về tiền thật. Một người tôi biết sử dụng các công cụ này để nghiên cứu đã tiêu hết 6.000 đô la trong vòng một tháng. Nghĩ mà xem. Loại chuyên gia cao cấp nào bạn có thể thuê với 6.000 đô la một tháng ngoài các thị trường phương Tây đắt đỏ? Bây giờ hãy nhân quy mô đó lên cho một công ty cố gắng thay thế dịch vụ khách hàng, kỹ thuật hoặc tuyển dụng bằng AI. Huấn luyện một hệ thống AI thực sự xử lý các vé phức tạp, truy cập nhiều cơ sở tri thức, quản lý các cuộc trò chuyện nhiều lượt, và duy trì ổn định? Đó không phải là chuyện thuê nhân viên 3.000 nhân dân tệ mỗi tháng. Đó là chi phí hạ tầng tích tụ nhanh chóng.

Nhưng còn có điều gì khác đang xảy ra mà mọi người bỏ lỡ. Nó gọi là Paradox của Jevons. Cơ bản, khi hiệu quả được cải thiện, chúng ta không sử dụng ít tài nguyên hơn—chúng ta sử dụng nhiều hơn vì nó rẻ hơn. Trong môi trường làm việc, điều này có nghĩa là khi AI giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn, các công ty không để họ nghỉ ngơi. Họ chỉ chất thêm công việc. Hiệu quả trở thành một loại thuế ẩn đối với nhân viên còn lại. Câu chuyện về AI giải phóng lao động con người? Đó chỉ là hư cấu tiếp thị.

Điều tôi nghĩ thực sự đang diễn ra là thế này: các công ty chưa đủ thông minh để tích hợp AI vào quy trình làm việc thực sự mà không gây rối. Họ đang dùng AI như một cái cớ để cắt giảm chi phí. Sa thải người, tuyên bố đó là tiến bộ, rồi tuyển lại khi nhận ra một nửa công việc chưa xong. Những nhân viên còn lại? Họ đang chìm trong đống công việc phụ trội, ít cộng tác viên hơn, và áp lực lớn hơn nhiều. Và điều này không chỉ về khối lượng công việc. Các công ty là tổ chức gồm con người và các mối quan hệ—mạng lưới phi chính thức, niềm tin, kiến thức tổ chức. Bạn không thể thay thế điều đó bằng token. Khi bạn sa thải người, bạn đang cắt bỏ cơ bắp tổ chức, không chỉ là lao động.

Jensen Huang thực sự đã lên tiếng về điều này tại sự kiện GTC của NVIDIA năm 2026. Ông chỉ trích các lãnh đạo dùng AI như một cái cớ cho việc sa thải, nói rằng họ chỉ hết ý tưởng. Các nhà lãnh đạo thực sự nên dùng AI để mở rộng và tuyển dụng nhiều người hơn, chứ không phải thu nhỏ đội ngũ. Nhưng thành thật mà nói—hầu hết các giám đốc công nghệ đều hiểu rõ cấu trúc chi phí thực sự của AI. Họ biết đó không phải là một phép màu thay thế lao động con người. Vậy tại sao lại sa thải?

Bởi vì câu chuyện thực sự không phải về hiệu quả của AI. Nó là về giảm chi phí. AI trở thành cái cớ phổ quát để cắt giảm nhân sự. Khi tăng trưởng của công ty chậm lại và lợi nhuận giảm, đột nhiên AI trở thành lý do để PUA nhân viên của bạn—cắt giảm người, tăng khối lượng công việc, khiến mọi người cảm thấy họ không đủ sáng tạo cho kỷ nguyên mới. Rồi nếu vô tình sa thải ai đó quan trọng, bạn âm thầm tuyển lại họ.

Musk đã làm điều tương tự tại Twitter. Sau khi mua lại vào tháng 10 năm 2022, ông sa thải khoảng một nửa nhân viên—hơn 3.000 người—vào tháng 11. Rồi ông nhận ra mình đã cắt quá sâu, nên đã tuyển lại hàng chục người, những người hóa ra là rất cần thiết. Cùng mô hình đó.

Nghe này, AI sẽ thay đổi mọi thứ. Đó là thật. Nhưng nó không phải là phép màu. Nó không thể sửa chữa các vấn đề chiến lược của một công ty hoặc thay thế quản lý tốt. Những gì chúng ta đang thấy hiện nay là các công ty dùng AI như một câu chuyện bọc để che đậy thủ đoạn cũ nhất trong sách: cắt giảm chi phí và hy vọng những người còn lại có thể làm tất cả mọi thứ. Việc tuyển lại sau đó chỉ chứng minh điều đó—một số công việc chưa bao giờ thực sự biến mất. Chúng chỉ là những thiệt hại thuận tiện trong một cuộc cắt giảm chi phí cần một câu chuyện hợp lý.

Những người bị sa thải rồi được tuyển lại? Họ không thấy có sự đảo ngược hay chiến thắng. Họ chỉ thấy bằng chứng rằng họ đã bị tổn thương bởi một thứ vốn dĩ không cần thiết xảy ra. Đó mới là câu chuyện thực sự.