Nhân viên làm việc tại một văn phòng ở Việt Nam. AI tạo sinh có khả năng tác động khác nhau tới các nhóm nghề tùy tính chất nhiệm vụ và cơ cấu lao động. Ảnh minh họa: coworkingspace Replus/Pexels.

AI tạo sinh không đi vào một thị trường lao động hoàn toàn bằng phẳng. Trước khi ChatGPT và những công cụ tương tự xuất hiện, phụ nữ và nam giới đã tập trung khác nhau ở nhiều nhóm nghề. Vì thế, cùng một bước tiến công nghệ có thể chạm tới công việc của hai giới với cường độ khác nhau.

Báo cáo Generative AI and jobs in Viet Nam do Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) công bố tháng 4/2026 ước tính khoảng 11,5 triệu người lao động tại Việt Nam, tương đương khoảng một phần năm lực lượng lao động, đang làm trong những nghề có các nhiệm vụ có khả năng chịu tác động từ AI tạo sinh. Phân tích sử dụng chỉ số phơi nhiễm nghề nghiệp toàn cầu của ILO áp vào dữ liệu Điều tra Lao động Việc làm Việt Nam năm 2024. Nhưng mức độ này không chia đều theo giới.

Tỷ lệ ở lao động nữ là 24,1%, trong khi ở nam giới là 17,8%, chênh 6,3 điểm phần trăm. ILO cho rằng một nguyên nhân quan trọng nằm ở việc phụ nữ tập trung nhiều hơn trong các công việc văn phòng, hành chính và dịch vụ có nhiều nhiệm vụ được chuẩn hóa, xử lý tài liệu hoặc thông tin – những phần việc mà AI tạo sinh hiện có khả năng hỗ trợ hoặc tự động hóa tương đối dễ.

Điều đáng bàn từ góc nhìn giới vì thế không phải là “AI có lấy việc của phụ nữ hay không”, mà là một câu hỏi rộng hơn: khi công nghệ thay đổi cách làm việc, ai đang đứng nhiều hơn ở những vị trí bị thay đổi trước, ai có cơ hội dùng AI để nâng năng suất và ai có nguy cơ chỉ nhìn thấy phần việc của mình bị thu hẹp?

24,1% không có nghĩa 24,1% sẽ mất việc

Con số 24,1% rất dễ bị đọc thành nguy cơ mất việc của gần một phần tư lao động nữ. Cách hiểu đó không đúng với phương pháp của nghiên cứu.

“Phơi nhiễm” với AI tạo sinh ở đây phản ánh mức độ một nghề chứa các nhiệm vụ mà công nghệ có khả năng tác động. Nó không phải dự báo rằng người đang làm nghề đó sẽ bị sa thải.

ILO ước tính chỉ khoảng một triệu lao động Việt Nam đang làm trong những nghề vừa có nhiệm vụ dễ bị AI tác động mạnh, vừa có tính chuẩn hóa cao. Nhóm có nguy cơ tự động hóa toàn bộ cao nhất chiếm dưới 2% lực lượng lao động. Kịch bản phổ biến hơn là công việc tiếp tục tồn tại nhưng một số nhiệm vụ bên trong thay đổi. Đây là khác biệt quan trọng.

Một nhân viên trước đây mất hàng giờ tổng hợp văn bản có thể dùng AI để rút ngắn khâu đầu tiên nhưng vẫn phải kiểm tra nội dung, chịu trách nhiệm về tính chính xác và xử lý những trường hợp phức tạp. Một người bán hàng có thể dùng AI để soạn nội dung giới thiệu sản phẩm, trả lời câu hỏi thường gặp hay phân tích phản hồi khách hàng, nhưng công việc thuyết phục, tạo niềm tin và giải quyết tình huống vẫn cần con người.

ILO lưu ý trong nhóm nghề bán hàng – nơi phụ nữ chiếm khoảng hai phần ba lực lượng lao động – AI tạo sinh có thể mở cơ hội tăng năng suất và cải thiện chất lượng công việc. Ngược lại, những vị trí hành chính có nhiều phần việc lặp lại đối mặt rõ hơn với nguy cơ một phần nhiệm vụ bị thay thế.

Một phụ nữ làm việc trên máy tính tại văn phòng ở Hà Nội. Mức độ một nghề chịu tác động của AI phụ thuộc nhiều vào các nhiệm vụ bên trong công việc, không đồng nghĩa người lao động sẽ mất việc. Ảnh minh họa: DTSoft Official/Pexels.

Vì thế, tỷ lệ lao động nữ chịu tác động cao hơn không đồng nghĩa phụ nữ chỉ đứng trước bất lợi. Chính tỷ lệ ấy cũng có thể có nghĩa nhiều phụ nữ đang ở những vị trí mà công nghệ mới có khả năng giúp họ làm nhanh hơn, giảm việc lặp lại và dành nhiều thời gian hơn cho những nhiệm vụ cần phán đoán, giao tiếp hay sáng tạo. Vấn đề là lợi ích đó có tự động đến với mọi người hay không.

Khoảng cách nằm trong cách thị trường phân chia nghề

Ở Việt Nam, 64,9% công việc thuộc nhóm hỗ trợ hành chính – văn thư được ILO xếp vào nhóm có mức phơi nhiễm cao nhất với AI tạo sinh. Tài chính và bảo hiểm có tỷ lệ nghề chịu tác động 82,6%; bán buôn và bán lẻ 76,3%; thông tin và truyền thông 74,3%.

Những con số này không phải tỷ lệ phụ nữ trong từng ngành. Chúng cho thấy AI có khả năng đi sâu nhất vào những nơi có nhiều tác vụ xử lý thông tin, tài liệu và giao tiếp bằng ngôn ngữ.

Khi phụ nữ tập trung nhiều hơn vào một số nhóm nghề như vậy, cấu trúc nghề nghiệp vốn tồn tại từ trước khiến họ có mức tiếp xúc với công nghệ cao hơn.

Đây không chỉ là hiện tượng ở Việt Nam. Một phân tích khác của ILO trên dữ liệu của 84 quốc gia cho thấy 29% các nghề có lực lượng lao động chủ yếu là nữ chịu tác động của AI tạo sinh, so với 16% ở các nghề chủ yếu là nam. ILO cũng ghi nhận phụ nữ vẫn hiện diện ít hơn trong những công việc trực tiếp liên quan đến phát triển AI. Điểm này làm rõ một nghịch lý.

Phụ nữ có thể xuất hiện nhiều hơn ở những công việc mà AI sẽ thay đổi, nhưng lại ít hiện diện hơn trong những công việc xây dựng, phát triển và quyết định cách công nghệ ấy được triển khai.

Từ góc nhìn giới, đây mới là khoảng trống cần quan tâm. Bình đẳng trong thời đại AI không thể chỉ được đo bằng việc phụ nữ có sử dụng chatbot hay không. Cần nhìn cả vị trí của họ trong chuỗi thay đổi công nghệ: người sử dụng, người bị thay đổi nhiệm vụ, người được đào tạo lại, người thiết kế hệ thống và người có quyền quyết định cách doanh nghiệp áp dụng AI.

Câu chuyện này có liên hệ với phân tầng nghề nghiệp và cơ hội học kỹ năng mới. Một ngành có đông lao động nữ chưa chắc đã đồng nghĩa phụ nữ có cơ hội tương đương để bước sang những vị trí kỹ thuật, giám sát hoặc quản lý khi công nghệ thay đổi.

Nam giới ít chịu tác động hơn chưa chắc đã có lợi hơn

Khoảng cách 24,1% và 17,8% cũng cần được đọc ở chiều ngược lại. Việc nam giới có tỷ lệ nghề chịu tác động trực tiếp từ AI tạo sinh thấp hơn không có nghĩa công việc của họ mặc nhiên an toàn hơn, thu nhập tốt hơn hay ít bị biến động hơn.

Chỉ số của ILO chủ yếu đo khả năng các nhiệm vụ nghề nghiệp hiện tại bị AI tạo sinh tác động. Những công việc phụ thuộc nhiều vào hoạt động thể chất, vận hành trực tiếp hoặc môi trường thực địa thường khó được một mô hình ngôn ngữ tự động hóa hơn. Điều đó không cho biết người lao động ở các nghề ấy có đối mặt với rủi ro từ robot, tự động hóa công nghiệp, biến động nhu cầu thị trường hay điều kiện lao động hay không.

Nói cách khác, “ít bị AI tạo sinh tác động” không phải một thước đo tổng quát về chất lượng việc làm. Đây là điểm cần tránh khi phân tích giới. Nếu chỉ nhìn thấy phụ nữ có mức tiếp xúc với AI cao hơn rồi kết luận họ là nhóm yếu thế, chúng ta sẽ bỏ qua một nửa bức tranh. Công nghệ có thể đồng thời tạo lợi thế cho người được dùng nó để tăng năng suất và tạo bất lợi cho người có phần việc dễ bị cắt giảm.

Ngay trong một doanh nghiệp, hai nhân viên cùng sử dụng AI cũng có thể đi theo hai hướng khác nhau. Một người được đào tạo để kiểm tra dữ liệu, xử lý ngoại lệ và ra quyết định có thể nâng giá trị công việc. Người khác chỉ bị lấy đi những phần việc đơn giản nhưng không được học thêm nhiệm vụ mới có thể thấy vị trí nghề nghiệp ngày càng hẹp.

Khác biệt quan trọng vì thế không chỉ nằm giữa phụ nữ và nam giới mà còn nằm giữa người được “AI hỗ trợ” và người chỉ bị “AI thay phần việc”.

Một nam nhân viên làm việc với laptop tại TP.HCM. Tỷ lệ nghề chịu tác động của AI tạo sinh thấp hơn không phải thước đo cho thấy việc làm của nam giới mặc nhiên an toàn hoặc có chất lượng cao hơn. Ảnh minh họa: Andy Lee/Pexels.

Báo cáo ILO về ASEAN công bố tháng 7/2026 củng cố sự thận trọng này. Khoảng 22,9% việc làm trong ASEAN có mức tiếp xúc với AI tạo sinh cao hơn mức tối thiểu, nhưng đến nay chưa có bằng chứng về sự mất việc hàng loạt do công nghệ này. Riêng Việt Nam, tỷ lệ tương ứng được ILO ước tính ở mức 20,8%. Điều đó cho thấy vẫn còn thời gian để chuẩn bị, trước khi những thay đổi trở nên sâu hơn.

Đào tạo AI phải đi tới đúng nhóm công việc

Nếu nguyên nhân của khoảng cách giới nằm một phần trong cơ cấu nghề nghiệp, giải pháp không thể chỉ là mở một lớp “kỹ năng AI cho phụ nữ” rồi coi đó là đáp ứng giới.

Một nhân viên hành chính cần bộ kỹ năng khác người bán hàng. Người làm tài chính cần cách kiểm tra độ chính xác, bảo mật dữ liệu và trách nhiệm nghề nghiệp khác người làm truyền thông. Một chủ hộ kinh doanh nhỏ cũng không cần học giống nhân viên của doanh nghiệp lớn.

Điểm xuất phát nên là nhiệm vụ cụ thể: phần nào AI có thể làm, phần nào con người phải giữ trách nhiệm, kỹ năng nào sẽ trở nên quan trọng hơn và người đang làm công việc đó có đủ thời gian, thiết bị và cơ hội học hay không.

Việc phổ cập kỹ năng số giúp phụ nữ chủ động hơn trong công việc đã mở một nền tảng cần thiết. Nhưng khi AI đi sâu hơn vào thị trường lao động, kỹ năng cơ bản cần được nối với kỹ năng nghề cụ thể, thay vì dừng ở khả năng sử dụng công cụ. Ở cấp doanh nghiệp, một cách tiếp cận thực tế là kiểm tra từng nhóm vị trí trước khi đưa AI vào quy trình.

Cần biết những nhiệm vụ nào sẽ giảm, nhiệm vụ nào tăng; ai đang làm những nhiệm vụ đó; phụ nữ và nam giới có được tiếp cận đào tạo như nhau hay không; sau khi áp dụng AI, khối lượng công việc, thu nhập, quyền tự chủ và cơ hội thăng tiến của từng nhóm thay đổi thế nào.

Nếu chỉ đo số tài khoản AI được cấp hoặc số nhân viên đã dự khóa học, doanh nghiệp có thể bỏ qua tác động giới thực sự.

Một chỉ số quan trọng hơn là sau sáu tháng hoặc một năm, ai được chuyển sang công việc có giá trị cao hơn, ai giữ nguyên vị trí nhưng phải làm nhanh hơn, ai mất một phần nhiệm vụ mà không được giao nhiệm vụ mới, và ai được tham gia quyết định cách công nghệ vận hành.

Đào tạo cũng không nên chỉ tập trung vào phụ nữ vì họ có tỷ lệ nghề chịu tác động cao hơn. Nam giới ở những nhóm nghề hiện ít tiếp xúc với AI vẫn cần cơ hội phát triển kỹ năng số để không bị đứng ngoài các lợi ích năng suất mà công nghệ có thể mang lại. Đây chính là điểm mà cách tiếp cận giới khác với việc xây một chương trình chỉ dành cho một giới.

Mục tiêu không phải làm cho phụ nữ và nam giới có cùng một tỷ lệ tiếp xúc với AI. Cơ cấu nghề nghiệp không thể và cũng không cần được ép về một con số giống nhau. Điều cần bảo đảm là giới tính không quyết định ai được chuẩn bị tốt hơn cho chuyển đổi, ai có tiếng nói khi công nghệ được đưa vào nơi làm việc và ai được hưởng phần lớn giá trị do năng suất mới tạo ra. AI tạo sinh chưa tạo ra sự phân chia nghề nghiệp giữa phụ nữ và nam giới. Nó đang đi vào một thị trường mà những khác biệt ấy đã tồn tại.

Vì vậy, công nghệ có trở thành lực đẩy cho bình đẳng hay chỉ làm những khoảng cách cũ rõ hơn sẽ phụ thuộc vào những quyết định rất cụ thể: doanh nghiệp tự động hóa phần việc nào, ai được đào tạo lại, người lao động có được tham gia vào quá trình thay đổi hay không và cơ hội nghề nghiệp mới được mở cho những ai.

24,1% so với 17,8% không nên được đọc như một lời cảnh báo rằng phụ nữ sắp mất việc nhiều hơn nam giới. Nó nên được đọc như một bản đồ chỉ ra nơi cần chuẩn bị sớm hơn.