Trong vài tháng gần đây, những đợt sụt giảm nhân sự đáng kể tại các công ty dịch vụ CNTT hàng đầu đã làm lộ rõ một thực tế nghiêm trọng: mô hình kinh doanh “bán sức lao động công nghệ” (body-shopping) không còn là một đường lui an toàn trước làn sóng tự động hóa do AI dẫn dắt. Việc một số tập đoàn ghi nhận giảm hàng chục nghìn nhân viên là dấu hiệu trực tiếp rằng nhiệm vụ lặp, trung gian và nhiều khâu kỹ thuật truyền thống đang bị thay thế hoặc tái cấu trúc bằng công cụ tự động.

Có ba động lực chính giải thích chuyển biến này. Thứ nhất, khả năng thay thế tác vụ: các agent và nền tảng AI có thể thực hiện nhanh hơn, rẻ hơn và liên tục nhiều công việc trước kia phải do con người làm, đặc biệt các công việc tiêu chuẩn hóa trong phát triển phần mềm, kiểm thử, bảo trì và xử lý dữ liệu. Thứ hai, khách hàng lớn ở Mỹ, châu Âu và vùng Vịnh đang đầu tư mạnh vào hạ tầng và nền tảng AI riêng, làm giảm nhu cầu thuê ngoài dịch vụ lao động thủ công; khi khách hàng tự “nền tảng hóa”, vai trò trung gian của nhà cung cấp dịch vụ bị thu hẹp. Thứ ba, điểm nghẽn nội lực ở phía cung: mức đầu tư cho nghiên cứu và phát triển (R&D) của nhiều công ty Ấn Độ tương đối khiêm tốn, khiến họ khó bắt kịp tốc độ đổi mới và tạo ra sản phẩm, nền tảng hay sở hữu trí tuệ (IP) có thể cạnh tranh toàn cầu.

Khoảng cách đầu tư và năng lực là vấn đề then chốt. Các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới đang chi hàng chục tỉ đô la cho R&D và hạ tầng AI, đây là một rào cản vốn lẫn công nghệ mà các công ty dịch vụ truyền thống khó vượt qua nếu tiếp tục duy trì tỷ lệ chi tiêu cũ. Kết quả là hai hậu quả song hành: biên lợi nhuận dịch vụ bị bóp lại do cạnh tranh về giá và hiệu suất tự động, trong khi cổ phiếu và triển vọng tăng trưởng dài hạn của doanh nghiệp bị suy giảm theo.

Về nguồn nhân lực, thách thức không chỉ nằm ở số lượng kỹ sư ra trường mà ở chất lượng đào tạo nghiên cứu-trọng tâm. Để chuyển từ nền cung cấp nhân lực sang sản xuất nền tảng và sản phẩm AI, Ấn Độ cần nhiều nhà nghiên cứu cấp cao, chương trình tiến sĩ chất lượng và hệ sinh thái hợp tác trường-doanh mạnh mẽ. Việc trông chờ vào việc “tăng tuyển” đại trà sẽ không giải quyết được thiếu hụt về năng lực nghiên cứu sâu và sáng tạo công nghệ nền tảng.

Dự báo về việc AI tạo và mất việc làm không nên được đọc một cách thụ động: ngay cả khi có khả năng xuất hiện nhiều việc làm mới về lâu dài, quá trình chuyển đổi sẽ lành mạnh đối với những nền kinh tế đầu tư vào giáo dục, nghiên cứu và tái đào tạo. Những nơi không chủ động sẽ đối mặt với mất mát việc làm có tổ chức, giảm thu nhập và mất vị thế trong chuỗi giá trị toàn cầu.

Vì vậy, chính sách và chiến lược doanh nghiệp cần rõ ràng và thực dụng. Ba ưu tiên cần được đặt lên bàn: Một là, nâng mạnh tỉ lệ chi cho R&D và hạ tầng nghiên cứu bằng nguồn vốn công-tư, quỹ mạo hiểm deep-tech và các cơ chế huy động vốn dài hạn; Hai là, cải tổ đào tạo kỹ thuật và nghiên cứu như nâng chuẩn chương trình tiến sĩ, tạo lộ trình nghề cho nhà nghiên cứu và thúc đẩy liên kết trường-doanh để chuyển giao công nghệ; Ba là, chuyển đổi mô hình kinh doanh từ dịch vụ theo giờ sang sản phẩm, nền tảng và IP như phát triển giải pháp AI đóng gói cho các ngành dọc có nhu cầu rõ ràng như y tế, nông nghiệp chính xác và năng lượng.

AI vừa là mối đe dọa tức thời đối với các vị trí công việc truyền thống, vừa là cơ hội để ngành CNTT Ấn Độ tái định vị mình trên bản đồ công nghệ toàn cầu. Điểm mấu chốt không phải là né tránh tự động hóa, mà là lựa chọn: tiếp tục làm “body-shop” trong một thế giới nền tảng hóa, hay đầu tư mạnh mẽ để trở thành nhà sáng tạo nền tảng, đây là cuộc chơi này đòi hỏi vốn, chính sách và kiên trì cho một chiến lược dài hạn.