Không có chỗ cho người học việc

Những năm đầu đi làm, có lần tôi tự thực hiện một thay đổi trên hệ thống đang chạy mà không viết change request (phiếu thay đổi), không chuẩn bị runbook (phương án xử lý), cũng không báo ai. Tôi nghĩ mình đã nắm rõ.

Hệ thống đổ. Sự cố lớn hơn nhiều so với thứ tôi vừa chạm vào.

Cùng tôi xử lý suốt đêm hôm ấy là người hướng dẫn của tôi. Sáng hôm sau mọi thứ chạy trở lại. Những gì tôi học được trong mấy tiếng đó nhiều hơn cả năm trước cộng lại.

Hồi tôi mới ra trường, xin việc IT không khó. Công việc hầu hết đều đơn giản: trực ca, tiếp nhận và xử lý sự cố mức một, đi onsite hỗ trợ khách hàng. Nhưng chúng đưa tôi tới chỗ được phép làm hỏng một thứ đủ lớn để nhớ cả đời. Cạnh tôi lúc ấy tình cờ có một người đủ giỏi để cùng dọn dẹp, rồi chỉ cho tôi quy trình, công nghệ lõi, và cách nghĩ của một kỹ sư cao cấp.

Tôi nghĩ lại quãng ấy khi đọc Quyết định 1528 phê duyệt Chương trình quốc gia phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo đến năm 2030. Chương trình đặt mục tiêu đào tạo ít nhất 10.000 nhân lực AI trình độ cao và phổ cập kỹ năng AI cho ít nhất 10 triệu lao động.

Đó là một chương trình về đào tạo. Thứ nó chưa chạm tới là quãng ngay sau đào tạo, hai ba năm đầu đi làm, nơi một người có bằng biến thành một người có nghề. Trong khi đó, thị trường IT Việt Nam đang thiếu người giỏi nhưng thừa người code cơ bản. Nghĩa là doanh nghiệp vẫn tuyển, nhưng tuyển người đã có nghề. Việc làm không biến mất, nhưng chỗ tập làm việc đã không còn nhiều.

Cách đây một tuần, nhóm nghiên cứu của Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar và Ruyu Chen thuộc Stanford Digital Economy Lab công bố bản sửa của "Canaries in the Coal Mine?" (Những tín hiệu cảnh báo sớm), dựa trên dữ liệu bảng lương hàng triệu lao động Mỹ tới tháng 6/2026. Họ không tìm thấy bằng chứng về tình trạng mất việc diện rộng trên toàn nền kinh tế. Nhưng riêng nhóm 22-25 tuổi ở những nghề chịu tác động mạnh của AI, mức việc làm hiện thấp hơn 19% so với mức lẽ ra đạt được nếu đi cùng nhịp với nhóm ít chịu tác động, trong khi lao động nhiều kinh nghiệm không có khoảng cách tương tự. Chi tiết đáng chú ý nhất nằm ở cơ chế mà nhóm tác giả chỉ ra: khoảng cách này hình thành chủ yếu từ việc doanh nghiệp giảm tuyển người trẻ, chứ không phải tăng sa thải.

Em trai tôi đang học năm cuối một ngành khoa học dữ liệu. Thứ tôi có hồi mới ra trường, một chuỗi việc tầm thường đủ dài để va vào một sự cố thật, thì lứa của em không chắc còn.

Trong trường, dữ liệu đã được làm sạch, bài tập có đáp án ở cuối trang. Cuộc sống thật thì ngược lại: dữ liệu bẩn, tài liệu thiếu hoặc sai, người viết ra nó đã nghỉ việc từ lâu, và sự cố nổ ra lúc hai giờ sáng, khi không có ai để hỏi đáp án câu này là gì.

Và khác biệt lớn nhất không nằm ở độ khó của bài toán, mà ở cái giá của việc sai. Bài trong trường làm sai thì làm lại. Ở đây là dịch vụ gián đoạn, là tiền, và là một cái tên phải chịu trách nhiệm.

Kinh nghiệm sẽ tích lại qua việc làm sai đủ nhiều trên hệ thống thực, ở các mắt xích mà cái sai còn sửa kịp. Chỗ đó, suốt mấy chục năm qua, là công việc của người mới. Nhàm chán, lặp lại, giá trị thấp, nhưng giúp người mới được rèn giũa để "sáng mắt ra".

Khó có thể trói buộc doanh nghiệp vào một vai trò đã không còn lý do để tồn tại. Một người mới trong 6 đến 12 tháng đầu gần như luôn là chi phí ròng, chiếm thời gian của người có kinh nghiệm và tạo ra sự cố phải dọn, như tôi đã từng. Giữ chân người trẻ không dễ, ngân sách không cho phép ôm chi phí dài hạn. Mỗi công ty tính riêng đều có cùng một kết luận hợp lý là để chỗ khác lo, mình tuyển người đã cứng.

Một số người vẫn sẽ tự tìm được bài toán thật để giải từ rất sớm. Nhưng một hệ thống mà chỉ người tự xoay xở được mới sống sót thì không còn là hệ thống. Nó là một cuộc rút thăm, và tôi đã rút trúng.

Chuyện này cũng không giải được bằng lời khuyên dành cho sinh viên, rằng phải học thêm AI, phải chủ động, phải khác biệt. Đúng cả, nhưng đó là đẩy một bài toán cấu trúc lên vai người 22 tuổi, mắt xích ít quyền lực nhất trong cả chuỗi.

Singapore đã chọn cách dùng ngân sách để tạo ra đúng quãng đó từ giữa thập niên 2010, khi chưa ai nói tới chuyện AI lấy việc của người mới. Trong sáng kiến TechSkills Accelerator do Cơ quan Phát triển Truyền thông Infocomm điều phối, chương trình Company-Led Training hỗ trợ một phần lương hàng tháng cho người mới ra trường trong thời gian được kèm cặp tại doanh nghiệp, đổi lại doanh nghiệp cam kết nhận và kèm mỗi người tới 12 tháng. Điều đáng chú ý không nằm ở số tiền, mà ở chỗ tiền được rót vào: không phải giảng đường, mà là chỗ làm.

Chương trình quốc gia vừa duyệt - phổ cập kỹ năng AI cho 10 triệu lao động, đào tạo nhân lực trình độ cao - là việc quan trọng phải làm. Nhưng để những con số ấy thực sự trở thành năng lực của nền kinh tế, Nhà nước phải vào vai người đứng cạnh, hình thành cơ chế khuyến khích doanh nghiệp tạo ra những "bãi tập".

Chi phí học việc hôm nay là khoản đầu tư cho nguồn nhân lực của ngày mai.

Huỳnh Thiện Tống