Nghịch Lý Lớn Của Cuộc Cắt Giảm Nhân Sự AI: Tại Sao Các Công Ty Vẫn Tiếp Tục Tuyển Dụng Lại Dù Có Lời Hứa Về AI

Thế giới doanh nghiệp đã bước vào một giai đoạn kỳ lạ, nơi trí tuệ nhân tạo vừa là lý do để sa thải hàng loạt, vừa là sự thừa nhận ngầm về thất bại của chính họ. Khi Block công bố ý định sa thải hơn 4.000 nhân viên vào tháng 2 năm 2025—giảm lực lượng từ 10.000 xuống dưới 6.000—nhà sáng lập Jack Dorsey tuyên bố đó là điều cần thiết vì “các công cụ AI đã thay đổi mọi thứ.” Tuy nhiên, chỉ sau vài tuần, những nhân viên này bắt đầu nhận được cuộc gọi yêu cầu trở lại làm việc. Đây không phải là sai sót trong tiêu đề; đó là một vết nứt trong logic.

Chuyển hướng nhanh chóng: Làm thế nào sa thải do AI trở thành việc tuyển dụng lại nhân viên

Việc tuyển dụng lại không hề tinh vi. Theo Business Insider, nhân viên từ các bộ phận kỹ thuật, tuyển dụng và thiết kế đã được gọi trở lại qua nhiều kênh khác nhau. Một số nhận được tin nhắn giải thích việc sa thải của họ là do “lỗi hành chính.” Những người khác có quản lý cá nhân đứng ra bảo vệ việc họ trở lại. Một số nhận cuộc gọi sau khi bị sa thải một tuần, không có lời giải thích nào—chỉ mời họ quay lại. Mô hình rõ ràng: công ty đã tính toán sai.

Điều mà trải nghiệm của Block cho thấy là quyết định sa thải dựa trên khả năng của AI không dựa trên thực tế. Một số vị trí và quy trình công việc đơn giản không thể bị tự động hóa chỉ bằng một lệnh. Chuyển giao kiến thức, trí nhớ tổ chức, và chuyên môn đặc thù không biến mất vì có công nghệ mới. Việc nhân viên trở lại cho thấy điều không thoải mái: Block cần họ trở lại vì AI không lấp đầy khoảng trống như đã hứa.

Kinh tế biến mất: Tại sao AI không phải là thay thế lao động rẻ tiền

Vấn đề cốt lõi của các công ty không phải là AI không thể làm công việc—mà là AI vẫn cực kỳ đắt đỏ để vận hành quy mô lớn. Một tháng sử dụng AI cường độ cao có thể tiêu tốn nhiều hơn một năm lao động của con người trung bình. Claude Opus 4.6 tính phí 5 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 25 đô la cho mỗi triệu token đầu ra. Các lựa chọn nội địa rẻ hơn nhưng vẫn đáng kể: Qwen 3.5 Plus có giá 0,8 nhân dân tệ cho mỗi triệu token đầu vào và 4,8 nhân dân tệ cho mỗi triệu token đầu ra. Ví dụ, một người dùng thử nghiệm kéo dài một tháng với OpenClaw đã tiêu tốn khoảng 6.000 đô la cho token. Số tiền đó có thể thuê một chuyên gia có năng lực trong vài tháng ở hầu hết các khu vực ngoài các thành phố lớn của phương Tây.

Khi xem xét các hệ thống AI doanh nghiệp tích hợp, con số còn tồi tệ hơn. Thay thế một bộ phận dịch vụ khách hàng không đơn thuần là triển khai ChatGPT rồi xong. Cần xây dựng hệ thống xử lý các yêu cầu phức tạp, truy cập nhiều cơ sở tri thức, duy trì ngữ cảnh xuyên suốt các cuộc trò chuyện và hoạt động không gián đoạn. Hạ tầng này tốn kém hơn rất nhiều so với mức lương 3.000 đô la mỗi tháng của một nhân viên dịch vụ khách hàng có trình độ.

Klarna đã nhận ra thực tế này vào năm 2024 khi tuyên bố AI sẽ đảm nhận công việc của 700 nhân viên dịch vụ khách hàng sau khi cắt giảm hơn 1.000 người. Đến tháng 5 năm 2025, Klarna bắt đầu tuyển dụng lại nhân viên dịch vụ khách hàng, với lãnh đạo thừa nhận họ đã “đi quá nhanh.” Công ty đã học được bài học mà Block cũng đang học: khoảng cách giữa khả năng của AI trong tài liệu marketing và khả năng của AI trong hệ thống sản xuất vẫn còn rất xa.

Gánh nặng ngụy trang thành tự do: Hiện tượng Jevons Paradox trong nơi làm việc

Có một nguyên lý kinh tế gọi là Jevons Paradox giải thích tại sao các cải tiến về hiệu quả không phải lúc nào cũng giảm tiêu thụ tài nguyên. Thay vào đó, chi phí thấp hơn và khả năng tăng lên thường thúc đẩy tổng mức sử dụng cao hơn. Áp dụng vào nơi làm việc, bức tranh trở nên tối hơn.

Khi các công ty tích hợp AI và năng suất nhân viên tăng lên về lý thuyết, họ không ban cho nhân viên nhiều thời gian rảnh hơn. Họ yêu cầu nhiều sản lượng hơn. Những nhân viên còn lại sau sa thải không trải nghiệm sự tự do—họ trải qua sự gia tăng cường độ làm việc. Họ làm việc cùng AI như một công cụ không phải để làm ít hơn, mà để làm nhiều hơn trong cùng một khoảng thời gian. Đây là sự hiệu quả được đổi tên thành khai thác.

Phiên bản Jevons Paradox trong môi trường làm việc cho thấy AI không giảm gánh nặng công việc; nó biến chúng thành lớn hơn. Các nhiệm vụ mở rộng để lấp đầy năng lực do các công cụ mới tạo ra. Nhân viên không được giải phóng; họ chỉ đơn giản được kỳ vọng sản xuất nhiều hơn, nhanh hơn, với cùng mức lương. Lời hứa AI giải phóng lao động con người đã tự lột xác thành một câu chuyện tiếp thị giả dối.

Tại sao cấu trúc tổ chức không thể tự động hóa hoàn toàn

Các công ty không chỉ là tập hợp các nhiệm vụ. Về bản chất, chúng là hệ thống con người với các cấu trúc chính thức và mạng lưới vô hình. Những mạng lưới vô hình này—những mối quan hệ phi chính thức, các hệ thống tin cậy, các quy tắc ngầm—không thể bị AI sao chép hay thay thế.

Khi một công ty sa thải nhân viên vì “AI thay đổi mọi thứ,” không chỉ là cắt giảm nhân sự. Nó làm tổn thương mô tổ chức. Những nhân viên còn lại mất đi cộng tác, mất đi những người làm lớp đệm, mất đi đồng nghiệp đã xử lý các phức tạp về mặt quan hệ cá nhân. Quan trọng hơn, họ mất đi những người đổ lỗi—những người có thể chia sẻ trách nhiệm, gánh chịu trách nhiệm, phân tán xung đột tổ chức.

Những nhân viên còn lại không chỉ làm việc chăm chỉ hơn; họ phải gánh chịu lo lắng, rủi ro và trách nhiệm vốn thuộc về nhiều người trước đó. Không có AI nào có thể hiểu hoặc tái tạo các cấu trúc quyền lực và phụ thuộc phi chính thức này. Đó là lý do tại sao việc tuyển dụng lại là cần thiết: tổ chức đã bị tổn thương theo những cách mà AI không thể chữa lành.

Mô hình chung trong ngành: Từ Musk đến hiện tại

Điều này không chỉ riêng Block hay Klarna. Khi Elon Musk mua lại Twitter vào tháng 10 năm 2022, ông đã loại bỏ khoảng một nửa lực lượng lao động (hơn 3.000 nhân viên) vào đầu tháng 11. Chỉ trong vài tuần, ông bắt đầu tuyển dụng lại hàng chục người trong số đó—những nhân viên bị sa thải vội vàng, có chuyên môn không thể thay thế, hoặc những vai trò không thể để trống.

Mỗi đợt tuyển dụng lại đều được coi là ngoại lệ, là sai lầm, là chỉnh sửa. Thực tế, đó là một mô hình. Các công ty tuyên bố tái cấu trúc lớn dựa trên lý do chuyển đổi AI, rồi phát hiện ra rằng chuyển đổi đó còn chưa hoàn tất hoặc không thể hoàn tất, và âm thầm đưa người trở lại.

Những gì Jensen Huang thực sự nói về sa thải

Trong hội nghị GTC 2026 của NVIDIA, CEO Jensen Huang đã công khai phản bác xu hướng này. Ông chỉ trích các lãnh đạo dựa vào lợi ích hiệu quả của AI để lý giải sa thải, nói rằng những quyết định đó thể hiện sự nghèo nàn về trí tưởng tượng. “Những lãnh đạo dựa vào sa thải để đối phó với AI,” Huang nói, “đơn giản là không thể nghĩ ra giải pháp tốt hơn. Họ không còn ý tưởng mới nào nữa. Ngay cả với những công cụ mạnh nhất, họ cũng không dùng để mở rộng.” Lập luận của ông là AI nên thúc đẩy tăng trưởng và phát triển kinh doanh mới, chứ không phải cắt giảm chi phí bằng cách loại bỏ nhân sự.

Lập luận của Huang rất rõ ràng: nếu các công ty thực sự hiểu khả năng của AI, họ sẽ tuyển dụng nhiều hơn, không phải cắt giảm. Sa thải không phải là chuyển đổi dựa trên AI, mà là thất bại quản lý che đậy bằng lý do công nghệ.

Sự thật không thoải mái: Sa thải là cắt giảm chi phí, không phải tiến bộ của AI

Bỏ qua các lời lẽ hoa mỹ, mô hình rõ ràng hơn bao giờ hết. AI đã trở thành cái cớ phổ biến cho việc giảm chi phí về cơ bản. Các công ty đối mặt với tăng trưởng trì trệ, lợi nhuận thu hẹp và kiệt quệ mô hình kinh doanh giờ đây có thể đổ lỗi cho các lực lượng công nghệ bên ngoài thay vì thất bại chiến lược nội bộ.

Câu chuyện theo một vòng tròn quen thuộc: tuyên bố rằng AI đã làm cho một số vai trò trở nên lỗi thời, công bố sa thải là điều tất yếu, cắt giảm ngân sách và nhân sự, giao thêm công việc cho những người còn lại, và nếu xảy ra thảm họa—khi kiến thức tổ chức quan trọng rời khỏi công ty—thì âm thầm tuyển dụng lại một phần nhỏ những người đã bị sa thải. Những lần tuyển dụng lại này được giải thích là chỉnh sửa hoặc ngoại lệ, chứ không phải thừa nhận rằng quyết định ban đầu hoàn toàn sai lầm.

Cách tiếp cận này đặc biệt phổ biến ở Silicon Valley, nơi sa thải đã trở thành công cụ quản lý cũng như chiến lược. Khi các công ty không thể duy trì câu chuyện tăng trưởng qua đổi mới sản phẩm, họ duy trì nó bằng cách cắt giảm chi phí. AI là lý do chính đáng; sa thải là kết quả ngay lập tức.

Tương lai không có phép màu

AI cuối cùng sẽ thay đổi nhiều khía cạnh của công việc và kinh doanh. Nhưng không có công nghệ nào đủ mạnh để bù đắp cho sự trì trệ chiến lược, mô hình kinh doanh lỗi thời và quản lý thụ động. AI không thể giải quyết các vấn đề do kế hoạch kém, đánh giá sai thị trường hoặc thiếu năng lực tổ chức gây ra.

Vòng luẩn quẩn sa thải dựa trên AI rồi âm thầm tuyển dụng lại cho thấy điều gì đó ít vẻ vang hơn là một cuộc cách mạng công nghệ. Nó cho thấy rằng, ngay cả trước khi kỷ nguyên AI thực sự đến, một số người đã bị tổn thương bởi chính sự mong đợi đó. Họ đã bị loại bỏ dựa trên những lời hứa mà các công ty đã hứa với cổ đông và hội đồng quản trị, những lời hứa mà thực tế doanh nghiệp không thể thực hiện.

Với những người bị sa thải rồi được gọi trở lại, trải nghiệm đó không phải là sự minh oan—mà là một vết sẹo. Họ đã bị xem như vật tiêu hao dựa trên những dự đoán của doanh nghiệp. Và với những người còn lại đang gồng mình dưới áp lực công việc gia tăng của thời kỳ AI, thông điệp rõ ràng: công việc của bạn chỉ an toàn cho đến khi báo cáo lợi nhuận quý tới, rồi nó lại trở thành thứ có thể bị loại bỏ.