Những điểm chính:
Theo một phân tích của Goldman Sachs, sinh viên đại học đang từ bỏ các chuyên ngành khoa học máy tính và thống kê với tốc độ nhanh nhất từng được ghi nhận, khi mối đe dọa thay thế việc làm do AI thúc đẩy đang định hình lại các lựa chọn học thuật nhanh hơn bất kỳ cuộc chuyển đổi công nghệ nào trước đây.
Theo nghiên cứu của Goldman Sachs được công bố hôm thứ Hai, số lượng sinh viên đăng ký ngành khoa học máy tính và lập trình máy tính đã giảm hơn 10% trong năm học 2025-2026, trong khi các chương trình y tế và kỹ thuật tăng trung bình khoảng 3%. Sự thay đổi này đánh dấu bằng chứng có ý nghĩa thống kê đầu tiên cho thấy sinh viên đang điều chỉnh lại các quyết định học tập của mình để ứng phó với cuộc tấn công của AI vào các công việc văn phòng cấp thấp — và điều này có thể đang diễn ra nhanh hơn bất kỳ sự tái cấu trúc nào do công nghệ thúc đẩy trước đây.
"Về mặt lịch sử, những điều chỉnh như vậy thường mất vài năm, phản ánh cả thời gian cần thiết để sinh viên quan sát kết quả thị trường lao động của các bạn đồng trang lứa đã tốt nghiệp và khó khăn trong việc đảo ngược các lựa chọn chuyên ngành quan trọng được thực hiện trong những năm đầu đại học," Pierfrancesco Mei, một nhà kinh tế tại Goldman Sachs, cho biết trong báo cáo. "Nhưng sự điều chỉnh hiện tại có thể đang diễn ra nhanh hơn, do tầm ảnh hưởng ngày càng lớn của sự gián đoạn từ AI."
Phương pháp luận của Goldman chặt chẽ hơn các cuộc khảo sát và giai thoại vốn chiếm ưu thế trong các cuộc tranh luận gần đây. Thay vì hỏi sinh viên cảm thấy thế nào về AI, các nhà nghiên cứu đã lập bản đồ nơi làm việc thực tế của các sinh viên mới tốt nghiệp từ hơn 180 chuyên ngành, sử dụng dữ liệu Khảo sát Cộng đồng Mỹ (American Community Survey) từ năm 2022 đến 2024. Sau đó, họ tính điểm rủi ro tự động hóa AI của từng ngành nghề trên hơn 300 nhóm công việc để tạo ra chỉ số rủi ro thay thế việc làm ở cấp độ chuyên ngành dựa trên kết quả thị trường lao động thực tế.
Kết quả xếp hạng rất rõ ràng. Quản lý và phương pháp định lượng, khoa học máy tính, thống kê và khoa học quyết định mang rủi ro thay thế cao nhất. Ngành dược, điều dưỡng và các lĩnh vực liên quan đến giáo dục nằm trong nhóm an toàn nhất. Các chuyên ngành hướng tới dịch vụ kinh doanh và chuyên nghiệp — tư vấn, tài chính, luật — cũng nằm trong vùng rủi ro cao. Trước năm học 2024-2025, không có mối tương quan nào giữa rủi ro AI và các mô hình tuyển sinh trong dữ liệu.
Dữ liệu đằng sau làn sóng rời bỏ
Bức tranh thị trường lao động rộng lớn hơn ủng hộ sự lo lắng này. Tỷ lệ thất nghiệp của sinh viên mới tốt nghiệp đã phân hóa mạnh theo hướng gia tăng so với mức trung bình của lực lượng lao động nói chung kể từ năm 2024 — một mô hình mà trước đây chỉ xuất hiện trong các giai đoạn suy thoái. Lần này, thủ phạm là tự động hóa chứ không phải suy thoái kinh tế. Goldman ước tính AI hiện đang cắt giảm khoảng 11.000 việc làm tại Mỹ mỗi tháng, với thế hệ Gen Z chịu ảnh hưởng không tương xứng.
Một cuộc khảo sát của Gallup và Lumina Foundation được trích dẫn trong báo cáo của Goldman cho thấy khoảng 42% sinh viên đại học đã cân nhắc lại chuyên ngành của mình vì AI, với khoảng một nửa trong số đó thực sự tính đến tác động của AI đối với thị trường lao động khi đưa ra quyết định. Một cuộc khảo sát riêng vào tháng Tư cho thấy khoảng 70% sinh viên đại học hiện coi AI là mối đe dọa đối với triển vọng việc làm của họ.
Sự thay đổi này cũng đi kèm với "khoảng cách kinh nghiệm" ngày càng lớn, trong đó AI đồng thời loại bỏ các công việc mới vào nghề và các kỳ thực tập vốn từng là bước đệm dẫn đến các công việc đó, khiến sinh viên mới tốt nghiệp có ít cơ hội hơn để xây dựng các chứng chỉ mà nhà tuyển dụng yêu cầu. Dữ liệu tuyển sinh của Goldman là phản ứng hành vi trước áp lực đó: những sinh viên đang quan sát các đàn anh đàn chị gặp khó khăn và thay đổi hướng đi trước khi họ tốt nghiệp vào cùng một bức tường chắn đó.
Sinh viên đang chuyển hướng đến đâu — và điều đó có ý nghĩa gì với nhà đầu tư
Y tế và kỹ thuật — hai lĩnh vực có số lượng sinh viên đăng ký tăng nhiều nhất — mang lại mức độ tiếp xúc với AI thấp hơn và tăng trưởng việc làm mạnh mẽ hơn. Nhưng các chương trình điều dưỡng bị hạn chế về năng lực đào tạo, và các chương trình kỹ thuật mất từ 4 đến 5 năm để chuyển đổi thành nguồn cung lao động. Việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI cũng đang tạo ra nhu cầu cho các vai trò lao động chân tay truyền thống — từ xây dựng trung tâm dữ liệu đến lắp đặt hệ thống điện — tạo ra một cực tăng trưởng việc làm khác biệt so với công việc tri thức văn phòng đang bị thay thế.
Kết luận của Goldman mang tính lạc quan thận trọng. Phù hợp với nghiên cứu trước đây của công ty về các cuộc chuyển đổi công nghệ trong quá khứ — sự trỗi dậy của máy tính cá nhân, internet và làn sóng thuê ngoài — người lao động trẻ về mặt lịch sử đã thích ứng linh hoạt hơn người lao động lớn tuổi, tái định hướng theo nhu cầu lao động trước khi sự thay thế diễn ra hoàn toàn. Báo cáo này ngụ ý rằng mức độ dễ bị tổn thương lớn hơn nằm ở những người lao động đã bị khóa trong các ngành nghề rủi ro cao với khả năng đào tạo lại hạn chế.
Đối với các nhà đầu tư, dữ liệu này báo hiệu những thay đổi tiềm năng dài hạn trong nguồn cung lao động. Các nhà cung cấp dịch vụ giáo dục vì lợi nhuận và các nhà điều hành trại huấn luyện (bootcamp) tập trung vào kỹ năng lập trình và công nghệ có thể đối mặt với những thách thức khi nhu cầu đối với các chương trình đó suy yếu. Các nhà cung cấp dịch vụ giáo dục y tế và các công ty tuyển dụng lao động công nghiệp có thể được hưởng lợi khi sinh viên và người lao động chuyển hướng sang các lĩnh vực "miễn nhiễm" với AI. Trong khi đó, các công ty phụ thuộc vào nhân tài công nghệ mới vào nghề có thể phải đối mặt với nguồn cung hạn chế hơn trong những năm tới khi số lượng sinh viên tốt nghiệp từ các chương trình khoa học máy tính giảm đi.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
