Chi phí thuê AI giá cao, doanh nghiệp quay về thuê mướn nhân viên

Đúng vậy, đây là xu hướng đang diễn ra rõ rệt trong năm 2025-2026. Nhiều doanh nghiệp ban đầu hào hứng thay thế nhân viên bằng AI để cắt giảm chi phí, nhưng giờ đang phải quay đầu tuyển dụng lại người vì tổng chi phí AI (compute, token, infrastructure, maintenance, lỗi cần sửa) thường cao hơn lương nhân viên ở nhiều nhiệm vụ.

Lý do chi phí AI "đắt đỏ" hơn dự kiến

• Chi phí compute và token tăng mạnh: Nhiều công ty công nghệ lớn (như Uber) đã tiêu hết ngân sách AI cả năm chỉ vì chi phí chạy model (đặc biệt Claude của Anthropic). Một lãnh đạo Nvidia thừa nhận: "Chi phí compute cho team tôi vượt xa chi phí nhân viên."
• Tổng chi phí triển khai thực tế: Không chỉ subscription, còn có hardware, integration, training, maintenance và đặc biệt là sửa lỗi AI. AI thường tạo output cơ bản, sai sót, đòi hỏi con người kiểm tra và chỉnh sửa — đôi khi tốn kém hơn cả việc thuê người làm từ đầu.
• Nghiên cứu hỗ trợ: Một nghiên cứu cho thấy AI chỉ rẻ hơn lao động con người ở 23% nhiệm vụ, còn 77% còn lại thì chi phí triển khai + duy trì vượt trội. Nhiều công ty chi hàng chục đến hàng trăm nghìn USD/tháng cho AI mà ROI (lợi nhuận đầu tư) chưa rõ ràng (95% tổ chức chưa thấy lợi ích đo lường được).

Các ví dụ thực tế

• Klarna: Từng sa thải ~700 nhân viên CSKH thay bằng AI, sau đó phải tuyển lại người vì chất lượng dịch vụ giảm.
• Nhiều công ty khác (IBM, McDonald's, các agency quảng cáo) đang rehiring nhân viên cũ hoặc mới với chi phí cao hơn để fix lỗi AI và duy trì chất lượng. Khoảng 29-50% công ty cắt giảm nhân sự vì AI đã hoặc sắp tuyển lại.
• Gartner dự báo đến 2027, một nửa số công ty cắt nhân sự vì AI sẽ phải thuê lại để đảm bảo dịch vụ khách hàng và tăng trưởng.

Tình hình ở Việt Nam và khuyến nghị cho doanh nghiệp

Ở Việt Nam, xu hướng toàn cầu này cũng ảnh hưởng, đặc biệt với doanh nghiệp dùng AI tool nước ngoài (chatbot, automation, coding assistant). Chi phí nhân sự Việt Nam vẫn cạnh tranh, trong khi chi phí cloud/token AI bằng USD dễ "phình" khi scale.

AI không phải "thay thế" mà nên là "bổ trợ":

• Dùng AI cho task lặp lại, phân tích dữ liệu, hỗ trợ code/content.
• Giữ con người cho sáng tạo, phán đoán, quan hệ khách hàng, xử lý exception.
• Tính Total Cost of Ownership (TCO) của AI trước khi triển khai lớn, bao gồm cả chi phí con người giám sát.

Tóm lại, hype AI cắt giảm chi phí đang hạ nhiệt. Nhiều CEO nhận ra rằng kết hợp người + AI mới mang lại hiệu quả bền vững, chứ không phải loại bỏ con người hoàn toàn. Doanh nghiệp Việt Nam nên theo dõi chặt chẽ và đánh giá thực tế trước khi scale mạnh.