AI sa thải rồi “đền” ngay! Doanh nghiệp từng cắt giảm 55% nhân sự xin lỗi vì đã đối xử không đúng, Ford mất 3 năm để tuyển lại 350 kỹ sư lão luyện cũ

Ford 車輛硬體工程副總 Charles Poon thừa nhận, công ty đã sai lầm trong giả định rằng chỉ cần đưa yêu cầu thiết kế vào AI là có thể tạo ra sản phẩm chất lượng cao; trong ba năm qua, công ty đã mời lại 350 kỹ sư kỳ cựu để lấp khoảng trống về kiểm định chất lượng. Hãng phần mềm thiết kế tổ chức Orgvue khảo sát 1.163 nhà ra quyết định cấp C-suite và cấp cao và phát hiện 39% từng cắt giảm nhân sự khi triển khai AI, trong đó 55% cho rằng quyết định ban đầu là sai. IBM và Ngân hàng Liên bang Australia cũng đi theo cùng một lối.
(Phần mở đầu: Công nghệ không dám đổ lỗi cho AI nữa? Robinhood cắt nhân sự 10%, email nội bộ tiết lộ “cớ mới để tinh giản” ở Thung lũng Silicon)
(Bổ sung bối cảnh: Coinbase: hơn 95% mã nguồn đã do AI viết; đến năm 2030, khối lượng công việc do Agent tạo ra sẽ tương đương 100.000 nhân viên)

Mục lục bài viết

Toggle

• Ford mất ba năm đưa người trở lại
• IBM kẹt ở 6% cuối cùng
• Mời lại còn tốn hơn cắt giảm

Tóm tắt trọng điểm

• Ford mất ba năm mời lại 350 kỹ sư kỳ cựu, để khắc phục các vấn đề xe cộ mà hệ thống kiểm định chất lượng dùng AI không bắt được
• Khảo sát Orgvue cho thấy 39% doanh nghiệp từng cắt giảm nhân sự vì AI, trong đó 55% sau đó đánh giá quyết định là sai
• Khảo sát Careerminds: 30,9% doanh nghiệp phát hiện chi phí mời lại còn vượt số tiền tiết kiệm được nhờ cắt giảm

Theo Forbes, Ford đã tốn ba năm để mời lại 350 kỹ sư kỳ cựu, chỉ để sửa các vấn đề xe cộ mà hệ thống kiểm định chất lượng dùng AI không phát hiện được, và phản ứng “đền” đến nhanh đến bất ngờ. Charles Poon, phó giám đốc phụ trách kỹ thuật phần cứng xe, thừa nhận trước truyền thông rằng công ty đã đánh giá sai: “Chúng tôi đã sai khi nghĩ rằng chỉ cần đưa trí tuệ nhân tạo vào, rồi nhét các yêu cầu thiết kế đang có vào, thì sẽ tạo ra được sản phẩm chất lượng cao.”

Không phải AI vô dụng; vấn đề là công ty đã làm sai phần nào mà AI “ăn vào” được.

Đây không phải là một lần trượt của riêng một công ty. Cuộc khảo sát quốc tế do nhà cung cấp phần mềm thiết kế tổ chức Orgvue ủy thác cho Vitreous World thực hiện, phỏng vấn 1.163 người thuộc C-suite và các nhà ra quyết định cấp cao. Trong đó, 39% thừa nhận từng cắt nhân sự vì triển khai AI, và trong nhóm này có 55% cho rằng quyết định cắt giảm lúc đó là sai.

Cùng cuộc khảo sát còn có một con số còn khó chịu hơn: 23% doanh nghiệp thừa nhận việc cắt giảm dựa trên giả định chung chung về năng lực AI, chứ không phải rà soát từng người bị cắt mỗi ngày thực sự đang làm gì.

Cắt người trước, rồi mới nghiên cứu nhân viên đang làm gì.

Ford mất ba năm đưa người trở lại

350 người Ford mời lại có một số là cựu nhân viên, một số trước đó đã làm ở phía nhà cung cấp. Truyền thông gọi họ là những kỹ sư “gray beard” (nghĩa là lớn tuổi). Poon chỉ ra rằng lõi vấn đề không nằm ở bản thân công nghệ, mà nằm ở dữ liệu huấn luyện. Một nhóm kỹ sư giàu kinh nghiệm nhất của công ty đã rời Ford trước khi kiến thức của họ được ghi lại.

Nói cách khác, những thứ AI không học được không phải là quá khó, mà là chưa bao giờ được viết ra. Những tín hiệu “bất thường” mà người kỹ sư lâu năm chỉ nghe ra nhờ 30 năm kinh nghiệm, hay nhìn ra được dung sai lắp ráp, vốn chưa từng xuất hiện trong bất kỳ tài liệu yêu cầu thiết kế nào, nên đương nhiên cũng không thể đi vào dữ liệu huấn luyện.

Mời người quay lại thì thực sự hiệu quả. Ở khảo sát chất lượng xe mới nhất của J.D. Power (Initial Quality Survey), Ford giành vị trí số 1 trong nhóm thương hiệu xe mainstream, là lần đầu lên đỉnh sau 16 năm. Giám đốc điều hành Jim Farley cho biết chi phí bảo hành và triệu hồi giảm dần tạo thành “thuận lợi dòng tiền thực tế lên tới vài trăm triệu USD”, tức là hiệu ứng chi phí rất rõ ràng.

IBM kẹt ở 6% cuối cùng

Phiên bản của IBM thì khác: hệ thống AskHR nội bộ của công ty sẽ tiếp nhận phần việc nhân sự, xử lý và dọn khoảng 94% yêu cầu thường nhật—nghe như một chiến thắng tuyệt đối nhờ tự động hóa. Vấn đề nằm ở 6% còn lại: những vụ việc liên quan đến phán quyết đạo đức và xử lý ngoại lệ, AI không thể đưa ra câu trả lời.

Vì vậy, IBM tuyên bố năm 2026 sẽ tăng gấp ba lượng tuyển dụng các vị trí nhập môn ở Mỹ, bao gồm tất cả các đơn vị kinh doanh. Giám đốc nhân sự Nickle LaMoreaux nói thẳng tại một diễn đàn ở New York: “Nếu chúng tôi không tiếp tục đầu tư vào lực lượng nhân sự nhập môn, sau 3 đến 5 năm thì điều gì sẽ xảy ra?”

IBM không đưa người quay lại đúng vị trí cũ. Công việc của nhân sự mới là can thiệp khi chatbot không trả lời đủ, chỉnh sửa đầu ra và trực tiếp trao đổi với cấp quản lý; còn kỹ sư phần mềm sơ cấp thì viết ít mã trình tự thường nhật hơn, dành nhiều thời gian nói chuyện với khách hàng. Đây là cách chuyển con người từ “làm 94% đó” sang “xử lý 6% đó”.

Ví dụ của Ngân hàng Liên bang Australia (Commonwealth Bank of Australia) còn kém “đẹp đẽ” hơn. Năm 2025, vào tháng 7, ngân hàng cắt 45 vị trí chăm sóc khách hàng với lý do robot thoại AI đã làm giảm 2.000 cuộc gọi mỗi tuần. Liên đoàn lao động ngành tài chính không chấp nhận, đưa vụ việc ra cơ quan hòa giải tranh chấp lao động—cho rằng số cuộc gọi thực ra đang tăng, buộc ngân hàng phải cho nhân viên trực thêm ca và yêu cầu các trưởng nhóm tự nhận cuộc gọi.

Cũng trong năm đó, vào ngày 21/8, ngân hàng rút lại quyết định cắt giảm, xin lỗi công khai và truy trả tiền lương. Tuyên bố viết rất vòng vo: “Đánh giá ban đầu cho rằng 45 vị trí này không còn cần thiết, nhưng chưa cân nhắc đầy đủ các yếu tố kinh doanh liên quan; sai lầm này khiến các vị trí đó không cấu thành dư thừa.” Ý chính là công ty đã tính sai.

Mời lại còn tốn hơn cắt giảm

Tác giả cột chuyên mục của Forbes John Werner gom vòng lặp này thành một công thức. Doanh nghiệp thông báo dùng AI để thay thế một vị trí, tinh giản nhân sự; sau 6 đến 12 tháng, AI đã “ngốn” thành công khoảng 60% khối lượng việc làm, phần còn lại 40% không làm được; rồi công ty quay lại mời đúng nhóm người đó trở lại.

Công ty tư vấn nhân sự Careerminds công bố vào ngày 13 tháng 7 một cuộc khảo sát cho thấy mức độ của vấn đề. Báo cáo này dựa trên khảo sát 600 trưởng bộ phận nhân sự từng giám sát các đợt cắt giảm trong năm vừa qua: 91,6% cảm thấy hối hận với lần tái cơ cấu bằng AI này, chỉ 8,4% cho rằng kết quả đúng như kỳ vọng. 35,6% tổ chức đã mời lại hơn một nửa các vị trí bị cắt; 52,1% chỉ trong vòng 6 tháng đã tìm lại nhân sự.

• 30,9% chi phí mời lại vượt số tiền tiết kiệm được nhờ cắt giảm
• 42,4% qua lại một lượt là hòa vốn, coi như làm việc uổng
• 32,9% thẳng thắn thừa nhận đã đánh mất các kỹ năng và chuyên môn then chốt

Bảy phần mười doanh nghiệp đi một vòng dài mà không tiết kiệm được. Dữ liệu của công ty môi giới nhân sự Robert Half còn thẳng hơn: 32% các nhà tuyển dụng ở Mỹ từng vì AI mà cắt một vị trí, rồi sau đó lại mở lại đúng hoặc vị trí tương tự.

Viện nghiên cứu Forrester trong cuốn《Predictions 2026: The Future of Work》dự đoán rằng việc cắt nhân sự gắn nhãn dưới danh nghĩa AI, nếu chiếm hơn một nửa, sẽ bị âm thầm đảo ngược. Đồng thời, họ cũng kéo tác động dài hạn về thực tế: đến năm 2030, số việc ở Mỹ thực sự bị thay thế bởi tự động hóa chỉ khoảng 6%, tức là 10,4 triệu việc; ngoài ra, 20% công việc được AI tăng cường chứ không bị thay thế. Khuyến nghị của Phó giám đốc kiêm nhà phân tích trưởng J. P. Gownder là coi AI như công cụ khuếch đại năng lực con người, chứ không phải thay thế.

Trong giới crypto, chuyện cắt giảm ai cũng quen. Trước đây, khi CEO Crypto.com Kris Marszalek cắt giảm 12% vào năm ngoái, ông từng nói rằng người không thích nghi được với AI thì chỉ có thể đi đường. Tháng này, Coinbase cho biết hơn 95% mã nguồn được AI viết, và dự đoán đến năm 2030, sản lượng của Agent sẽ tương đương 100.000 nhân viên. Nhưng về mặt logic, giới crypto là vì trước đây đã nhồi vào quá nhiều người không cần thiết.

Câu hỏi thường gặp

Vì sao doanh nghiệp sau khi cắt giảm nhân sự dùng AI lại mời người quay lại?

AI có thể xử lý ổn định các công việc tiêu chuẩn hóa, có tài liệu hướng dẫn theo quy trình, chiếm khoảng sáu phần mười. Phần còn lại cần phán đoán kinh nghiệm và xử lý ngoại lệ không được viết vào dữ liệu huấn luyện, mà chỉ tồn tại trong đầu nhân viên kỳ cựu; vì vậy doanh nghiệp buộc phải mời lại. Ford tìm lại 350 kỹ sư kỳ cựu trong vòng ba năm chính là vì lý do này.

Có bao nhiêu doanh nghiệp hối hận vì cắt giảm nhờ AI?

Orgvue phỏng vấn 1.163 nhà ra quyết định cấp cao: 39% từng cắt giảm nhân sự nhờ AI, trong đó 55% cho rằng quyết định là sai. Kết quả khảo sát của Careerminds với 600 trưởng bộ phận nhân sự còn cao hơn: 91,6% hối hận với tái cơ cấu bằng AI, chỉ 8,4% cho rằng kết quả đúng như kỳ vọng.