Nhóm nghề IT đang bước vào giai đoạn thay đổi mạnh mẽ khi AI, automation và các nền tảng công nghệ thông minh ngày càng tham gia sâu vào quy trình làm việc. Không chỉ những công việc mang tính nhập liệu hay lặp lại mới bị ảnh hưởng, nhiều vị trí trong ngành công nghệ cũng đang được tái định nghĩa về vai trò, kỹ năng và giá trị đóng góp. Trước năm 2035, một số nhóm nghề IT có thể không biến mất hoàn toàn, nhưng sẽ bị thu hẹp đáng kể nếu nhân sự chỉ làm theo quy trình cũ mà không biết ứng dụng AI để nâng cao hiệu suất, tư duy giải quyết vấn đề và tạo ra giá trị mới cho doanh nghiệp. 

1. Nhóm công việc nhập liệu và xử lý dữ liệu thủ công

Đây là một trong những nhóm công việc có nguy cơ bị tự động hóa cao nhất. Lý do rất đơn giản: phần lớn công việc nhập liệu thường có quy trình rõ ràng, lặp lại nhiều lần và ít yêu cầu phán đoán phức tạp.

• Dữ liệu có thể được trích xuất tự động: Trước đây, nhân sự phải nhập thông tin từ hóa đơn, email, biểu mẫu, file PDF hoặc hình ảnh vào hệ thống. Hiện nay, AI có thể đọc, nhận diện và trích xuất dữ liệu nhanh hơn rất nhiều. Điều này khiến các công việc chỉ xoay quanh nhập liệu thủ công dần mất lợi thế.
• Sai sót thủ công có thể được giảm bằng công nghệ: Khi con người nhập dữ liệu liên tục, lỗi đánh máy, thiếu trường thông tin hoặc nhập sai định dạng là điều khó tránh. Các hệ thống tự động có thể kiểm tra dữ liệu bất thường, cảnh báo lỗi và chuẩn hóa thông tin ngay từ đầu.
• Vai trò con người sẽ chuyển từ nhập liệu sang kiểm soát dữ liệu: Người làm dữ liệu trong tương lai không nên chỉ dừng ở việc nhập đúng thông tin. Giá trị mới nằm ở khả năng kiểm tra chất lượng dữ liệu, phân tích xu hướng và biến dữ liệu thành insight phục vụ quyết định kinh doanh.

Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu, hãy học thêm SQL, Excel nâng cao, Power BI, Python cơ bản hoặc các công cụ làm sạch dữ liệu. Quan trọng hơn, hãy rèn tư duy đặt câu hỏi từ dữ liệu. Doanh nghiệp không chỉ cần người nhập dữ liệu, mà cần người hiểu dữ liệu đang nói gì.

Xem thêm: Top 5 Vị Trí Tuyển dụng Lập trình viên Java Lương Up To $3000 Tại TP.HCM

2. Nhóm công việc kế toán, đối soát và xử lý số liệu cấp cơ bản

Không chỉ nhập liệu, các công việc kế toán hoặc đối soát mang tính lặp lại cũng chịu áp lực lớn từ AI và phần mềm tự động. Những nghiệp vụ có quy tắc rõ, ít thay đổi và dễ chuẩn hóa sẽ ngày càng được hệ thống xử lý nhanh hơn. Các tác vụ có quy tắc rõ rất dễ tự động hóa đối chiếu hóa đơn, phân loại khoản chi, kiểm tra số liệu hoặc tổng hợp báo cáo định kỳ đều có thể được phần mềm hỗ trợ. Khi dữ liệu đầu vào đã được chuẩn hóa, hệ thống có thể xử lý nhanh và ít sai sót hơn. Nhân sự cấp thấp sẽ chịu áp lực nhiều hơn khi các vị trí chỉ làm công việc ghi nhận, kiểm tra hoặc tổng hợp số liệu cơ bản sẽ dễ bị thu hẹp. Ngược lại, các vai trò liên quan đến phân tích tài chính, tư vấn chiến lược, kiểm soát rủi ro hoặc ra quyết định vẫn cần năng lực con người.

Công nghệ không thay thế tư duy tài chính mà còn có thể xử lý số liệu, nhưng việc hiểu bối cảnh kinh doanh, đánh giá rủi ro và đưa ra khuyến nghị vẫn cần chuyên môn sâu. Đây là điểm mà nhân sự cần tập trung nâng cấp.

3. Nhóm dịch thuật và xử lý ngôn ngữ phổ thông

Dịch thuật là một trong những lĩnh vực bị AI tác động rất rõ. Các công cụ dịch hiện nay đã có thể xử lý email, tài liệu kỹ thuật, mô tả sản phẩm hoặc nội dung giao tiếp cơ bản với tốc độ rất nhanh.

• Nội dung phổ thông sẽ dễ bị thay thế: Những tài liệu có cấu trúc đơn giản, ít sắc thái văn hóa và không yêu cầu sáng tạo cao có thể được AI dịch khá tốt. Doanh nghiệp có xu hướng dùng AI để tiết kiệm thời gian, sau đó chỉ cần con người rà soát lại.
• Dịch thuật chuyên sâu vẫn cần con người: Các nội dung pháp lý, y khoa, văn học, thương hiệu hoặc đàm phán kinh doanh vẫn cần người có chuyên môn và cảm nhận ngữ cảnh. AI có thể hỗ trợ, nhưng chưa thể đảm bảo tuyệt đối về sắc thái, hàm ý và trách nhiệm nội dung.
• Người làm ngôn ngữ cần chuyển sang vai trò biên tập và kiểm định: Thay vì chỉ dịch từng câu, nhân sự cần biết đánh giá chất lượng bản dịch, chỉnh giọng văn, kiểm tra thuật ngữ và đảm bảo nội dung phù hợp với văn hóa người đọc.

Tìm hiểu thêm: Báo Cáo Trí Tuệ Nhân Tạo 2025: Những Tín Hiệu Chiến Lược Từ Hồ Sơ 10-K Của Nhóm Dow 30

4. Nhóm chăm sóc khách hàng và hỗ trợ cấp một

Customer service và support cấp một là nhóm nghề đang thay đổi rất nhanh. Chatbot, voicebot và các hệ thống tự phục vụ đã có thể xử lý nhiều câu hỏi lặp lại mà trước đây cần con người trả lời.

• Các câu hỏi lặp lại sẽ được chatbot xử lý trước: Những yêu cầu như kiểm tra trạng thái đơn hàng, reset mật khẩu, hướng dẫn thao tác cơ bản hoặc cung cấp thông tin sản phẩm đều có thể được AI phản hồi nhanh. Điều này giúp doanh nghiệp giảm tải cho đội ngũ support.
• Con người sẽ xử lý các tình huống phức tạp hơn: Khi vấn đề liên quan đến cảm xúc khách hàng, khiếu nại nghiêm trọng, lỗi kỹ thuật phức tạp hoặc quyết định vượt quy trình, vai trò của con người vẫn rất quan trọng.
• Support cần hiểu sản phẩm sâu hơn: Người làm support không thể chỉ đọc kịch bản có sẵn. Họ cần hiểu hệ thống, hiểu hành vi người dùng và biết cách phối hợp với team kỹ thuật để xử lý lỗi tận gốc.

5. Nhóm sản xuất nội dung cơ bản và thiết kế theo mẫu

AI tạo sinh đang ảnh hưởng mạnh đến content, thiết kế và truyền thông. Những nội dung đơn giản, lặp lại theo template hoặc thiếu góc nhìn riêng sẽ dễ bị AI thay thế.

• Content phổ thông có thể được tạo rất nhanh: AI có thể viết mô tả sản phẩm, bài SEO cơ bản, caption ngắn, email mẫu hoặc nội dung quảng cáo trong thời gian ngắn. Nếu người viết chỉ tạo nội dung chung chung, không có insight hoặc kinh nghiệm thực tế, giá trị cạnh tranh sẽ giảm.
• Thiết kế thao tác đơn giản cũng bị tự động hóa: Các tác vụ như xóa nền, chỉnh màu, tạo layout mẫu, tạo hình minh họa hoặc thiết kế banner cơ bản đã có nhiều công cụ AI hỗ trợ. Người chỉ làm theo mẫu có thể gặp áp lực lớn hơn.
• Vai trò con người chuyển từ người làm sang người định hướng: Trong tương lai, content writer và designer cần mạnh hơn ở tư duy concept, chiến lược thông điệp, cảm nhận thương hiệu và khả năng đánh giá sản phẩm do AI tạo ra.

Với dân công nghệ, điều này đặc biệt quan trọng trong các vai trò technical writer, UX writer, product marketer hoặc UI designer. AI có thể hỗ trợ tạo bản nháp, nhưng con người vẫn cần hiểu sản phẩm, hiểu người dùng và biết đâu là thông điệp đúng.

6. Nhóm vận hành kho, logistics và điều phối theo quy trình cố định

Tự động hóa không chỉ xuất hiện trong văn phòng mà còn thay đổi mạnh mẽ logistics, kho vận và chuỗi cung ứng. Robot kho, xe tự hành, hệ thống quản lý tồn kho thông minh và thuật toán tối ưu tuyến đường đang giảm dần nhu cầu cho các công việc vận hành lặp lại.

• Kho vận đang được điều khiển bằng dữ liệu: Hệ thống có thể dự đoán nhu cầu, tối ưu vị trí hàng hóa, phân bổ nhân lực và theo dõi tiến độ giao nhận. Những công việc chỉ dựa trên ghi nhận thủ công sẽ ngày càng kém hiệu quả.
• Tự động hóa giúp giảm lỗi và tăng tốc độ: Trong kho hàng lớn, robot và hệ thống cảm biến có thể làm việc liên tục, hạn chế sai sót và tối ưu chi phí. Điều này khiến vai trò con người chuyển sang giám sát, xử lý ngoại lệ và cải tiến quy trình.
• Công nghệ logistics cần nhiều nhân sự IT hơn: Khi logistics số phát triển, doanh nghiệp cần developer, data analyst, system engineer, automation engineer và product owner để xây dựng, vận hành và tối ưu hệ thống.

Đây là nhóm nghề có nguy cơ giảm ở cấp vận hành thủ công, nhưng lại mở ra nhiều cơ hội cho người làm công nghệ. Các hệ thống quản lý kho, vận tải, dữ liệu chuỗi cung ứng và tự động hóa logistics đều cần đội ngũ IT có năng lực.

Đọc ngay: Agentic AI Sẽ Thay Đổi Doanh Nghiệp Của Bạn Như Thế Nào? 

7. Nhóm công việc IT chỉ làm task lặp lại và ít tư duy hệ thống

Đây là phần quan trọng nhất đối với độc giả HR1Tech. Dân IT không nằm ngoài làn sóng thay đổi. Một số công việc IT vẫn tăng trưởng mạnh, nhưng những vai trò chỉ làm task lặp lại sẽ chịu nhiều áp lực hơn.

• Developer chỉ code theo yêu cầu có sẵn sẽ gặp rủi ro: AI coding assistant có thể viết hàm, sửa lỗi, tạo unit test và giải thích code rất nhanh. Nếu lập trình viên chỉ nhận task rồi code mà không hiểu bài toán sản phẩm, không biết thiết kế giải pháp và không đánh giá được chất lượng code, giá trị sẽ giảm.
• Manual Tester chỉ chạy test case thủ công sẽ bị thu hẹp: Kiểm thử thủ công vẫn cần thiết, nhưng phần regression test, test giao diện lặp lại hoặc test case đơn giản có thể được tự động hóa. Tester cần nâng cấp sang automation testing, API testing, performance testing hoặc product quality.
• IT Support chỉ xử lý lỗi cơ bản sẽ dễ bị thay thế: Các lỗi như reset mật khẩu, hướng dẫn cài đặt hoặc trả lời câu hỏi lặp lại có thể được chatbot và self-service portal xử lý. IT Support cần học thêm cloud, security, scripting và endpoint management để tăng giá trị.
• Project Coordinator chỉ nhắc deadline sẽ kém cạnh tranh: Công cụ quản lý dự án hiện nay có thể tự động nhắc việc, tổng hợp báo cáo và phát hiện task trễ. Người điều phối dự án công nghệ cần hiểu sản phẩm, hiểu quy trình phát triển phần mềm và có khả năng nhận diện rủi ro.

Hãy chuyển từ tư duy làm task sang tư duy giải quyết vấn đề. Doanh nghiệp không chỉ cần người hoàn thành đầu việc, mà cần người hiểu vì sao task đó tồn tại, tác động của nó đến sản phẩm là gì và có cách nào làm tốt hơn không.

Vì sao AI không làm biến mất toàn bộ nghề IT?

Nỗi lo mất việc là có thật, nhưng không nên hiểu theo cách cực đoan. AI sẽ không xóa sổ toàn bộ ngành IT. Thay vào đó, AI sẽ làm biến mất một số cách làm việc cũ.

• Công việc lặp lại sẽ giảm: Những thao tác có quy trình rõ, dữ liệu đầu vào ổn định và kết quả dễ kiểm tra sẽ được tự động hóa nhiều hơn.
• Công việc cần tư duy hệ thống sẽ tăng giá trị: Các vai trò liên quan đến kiến trúc hệ thống, bảo mật, dữ liệu, cloud, AI, product và business analysis vẫn cần con người có năng lực phán đoán.
• Kỹ năng phối hợp với AI sẽ trở thành lợi thế: Người biết dùng AI để tăng tốc công việc sẽ có năng suất cao hơn người làm hoàn toàn thủ công. Nhưng người phụ thuộc hoàn toàn vào AI mà không hiểu bản chất cũng sẽ gặp rủi ro.
• Yếu tố con người vẫn rất quan trọng: Giao tiếp, thấu hiểu người dùng, xử lý mâu thuẫn, ra quyết định trong bối cảnh thiếu dữ liệu và sáng tạo chiến lược là những năng lực AI chưa thể thay thế hoàn toàn.

5 kỹ năng dân IT nên nâng cấp trước 2035

Để không bị bỏ lại phía sau, dân công nghệ cần chuẩn bị sớm. Không nhất thiết phải học tất cả cùng lúc, nhưng nên có lộ trình rõ ràng.

• AI Literacy: Đây là khả năng hiểu AI ở mức đủ dùng trong công việc. Bạn cần biết AI làm tốt việc gì, dễ sai ở đâu, cách viết prompt hiệu quả và cách kiểm tra đầu ra của AI trước khi áp dụng.
• Data Thinking: Đây là khả năng đọc, hiểu và đặt câu hỏi từ dữ liệu. Dù bạn là developer, tester, support hay product owner, tư duy dữ liệu sẽ giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn thay vì chỉ làm theo cảm tính.
• Automation Mindset: Đây là tư duy nhận ra việc nào đang lặp lại và có thể tự động hóa. Người có tư duy này sẽ luôn tìm cách giảm thao tác tay, tối ưu quy trình và dùng công cụ để tăng hiệu suất.
• Problem Solving: Đây là năng lực quan trọng nhất khi AI xử lý ngày càng tốt các task đơn giản. Bạn cần biết phân tích nguyên nhân gốc rễ, đánh giá nhiều phương án và hiểu trade-off giữa tốc độ, chi phí, bảo mật và chất lượng.
• Communication: Đây là kỹ năng giúp dân IT làm việc tốt hơn với team business, khách hàng, quản lý và các bộ phận không chuyên kỹ thuật. Người giải thích được vấn đề phức tạp bằng ngôn ngữ dễ hiểu sẽ luôn có lợi thế.

Khám phá ngay: Lập Trình Viên Việt Sinh Tồn Trước Làn Sóng AI Làm Giảm Thu Nhập

Đến năm 2035, nhiều nhóm nghề có nguy cơ biến mất hoặc bị thu hẹp do AI và tự động hóa. Những công việc lặp lại, dễ dự đoán, ít sáng tạo và ít yêu cầu phán đoán sẽ chịu áp lực lớn nhất.

Với dân IT, thông điệp quan trọng không phải là sợ AI, mà là học cách làm việc cùng AI. Người chỉ làm task theo mẫu sẽ ngày càng khó cạnh tranh. Người biết dùng AI để phân tích, tự động hóa, giải quyết vấn đề và tạo ra giá trị mới sẽ có nhiều cơ hội hơn.

Nếu bạn đang tìm kiếm cơ hội nghề nghiệp trong ngành công nghệ, hãy truy cập HR1Tech để khám phá các vị trí IT mới nhất từ developer, tester, data, cloud, cybersecurity đến các vai trò công nghệ đang tăng trưởng mạnh.