Anthropic phát hành báo cáo việc làm nội bộ: thời gian làm việc của trí tuệ nhân tạo đạt 6 lần con người, "thời đại công việc nguyên bản" đã đến

Tác giả: Công nghệ Tencent

Vào lúc 10 giờ sáng theo giờ địa phương Mỹ ngày 16 tháng 10, Anthropic đã công bố một báo cáo nghiên cứu nội bộ về cấu trúc lực lượng lao động của mình - "Sự thay đổi việc làm tại Anthropic" (How Employment is Changing at Anthropic).

Nghiên cứu này dựa trên hồ sơ việc làm nội bộ của Anthropic, dữ liệu đo lường việc sử dụng AI, chỉ số sản xuất của nhân viên, khảo sát nhân viên, hồ sơ giao tiếp nội bộ, dữ liệu lịch và thang điểm quyết định tuyển dụng, kết hợp với 17 cuộc phỏng vấn sâu với nhân viên, phân tích hệ thống sự thay đổi về nội dung công việc, cấu trúc tuyển dụng và nhu cầu lực lượng lao động của công ty sau khi áp dụng sâu rộng AI.

Báo cáo đưa ra bốn phát hiện chính:

Đầu tiên, tỷ lệ tuyển dụng các vị trí kỹ thuật cấp thấp của Anthropic đã giảm đáng kể, từ 27% vào đầu năm 2025 xuống còn 9% vào năm 2026. Tuy nhiên, quy mô việc làm tổng thể của công ty vẫn đang mở rộng, những vị trí bị ảnh hưởng là các vị trí cấp thấp, chứ không phải tổng số lượng vị trí.

Thứ hai, thời gian làm việc của các tác nhân AI đã tăng nhanh chóng. Tính đến tháng 8 năm 2026, thời gian làm việc của các tác nhân tương tác do nhân viên Anthropic trực tiếp hướng dẫn đã đạt gấp 6 lần thời gian làm việc của người điều khiển. Năng suất của nhiều vị trí đã được cải thiện, nhóm nghiên cứu đã đánh giá thêm về đóng góp độc lập của AI thông qua phân tích đối chiếu.

Thứ ba, nội dung công việc của nhân viên đang xảy ra sự thay đổi cấu trúc. Từ việc thực hiện nhiệm vụ trực tiếp, đến việc xây dựng công cụ, giám sát quy trình làm việc và quản lý các tác nhân, trọng tâm công việc của nhân viên đang dần chuyển dịch. Trong khi đó, sự chú ý của con người đã trở thành nút thắt mới, tiêu chuẩn tuyển dụng cũng bắt đầu chuyển từ chuyên môn lĩnh vực sang tính tự chủ và khả năng phán đoán.

Thứ tư, Anthropic đã bắt đầu thiết lập hệ thống cảnh báo sớm và cơ chế điều phối nhân sự nội bộ. Tuy nhiên, báo cáo chỉ ra rằng các biện pháp ứng phó ở cấp doanh nghiệp vẫn chưa đủ để giải quyết các vấn đề xã hội rộng lớn hơn như sự thu hẹp của các vị trí cấp thấp.

Là một trong những doanh nghiệp tiên phong trong ứng dụng AI, những thay đổi nội bộ của Anthropic cung cấp một mẫu hình để quan sát AI có thể ảnh hưởng như thế nào đến cách thức làm việc và nhu cầu tuyển dụng của các doanh nghiệp khác.

Sự thu hẹp trong tuyển dụng các vị trí cấp thấp

Dữ liệu gây chú ý nhất trong báo cáo là sự giảm mạnh tỷ lệ tuyển dụng các vị trí kỹ thuật cấp thấp.

Kể từ đầu năm 2025, tỷ lệ nhân viên cấp thấp trong bộ phận kỹ thuật của Anthropic đã giảm từ 21% xuống còn 14%, tỷ lệ tuyển dụng các vị trí kỹ thuật cấp thấp đã giảm từ 27% xuống còn 9%. Sau tháng 12 năm 2025, số lượng thông báo tuyển dụng cho các vị trí cấp thấp đã giảm rõ rệt.

Giảm tuyển dụng các vị trí kỹ thuật cấp thấp của Anthropic

Sự thay đổi này không phải do công ty thu hẹp. Ngược lại, Anthropic đã mở rộng quy mô gấp ba lần trong năm qua, số lượng tuyệt đối của các vị trí kỹ thuật vẫn đang tăng. Thực sự thay đổi là cấu trúc tuyển dụng: các vị trí mới chủ yếu tập trung vào cấp trung và cấp cao, trong khi cửa vào cho các vị trí cấp thấp đã thu hẹp rõ rệt.

Cuộc thảo luận về nhu cầu đối với các vị trí cấp thấp đã xuất hiện lần đầu tiên vào tháng 1 năm 2026 trong bộ phận công nghệ cốt lõi.

Một số nhóm sử dụng nặng Claude đã nhận thấy rằng các nhiệm vụ kỹ thuật thông thường như viết mã cơ bản, kiểm tra lỗi ngày càng có thể được giao cho mô hình thực hiện. Các vị trí kỹ sư hiệu suất bị ảnh hưởng rõ rệt. Một người tham gia phỏng vấn cho biết, điều này gần như đã thay đổi nhu cầu về nhân tài của nhóm chỉ trong một đêm.

Sự tăng trưởng chậm của nhân viên cấp thấp trong các vị trí có độ phức tạp cao hơn khi sử dụng Claude

Đến tháng 4 năm 2026, các nhóm kỹ thuật và nghiên cứu đã bắt đầu giảm trọng số tuyển dụng cho các vị trí cấp thấp một cách hệ thống. Khảo sát nội bộ trong tháng cho thấy khoảng một phần ba các quản lý học máy và một phần năm các quản lý kỹ sư phần mềm cho biết họ đã giảm số lượng tuyển dụng do sử dụng AI.

Các vị trí cấp thấp là những vị trí đầu tiên bị ảnh hưởng, điều này liên quan đến đặc điểm của loại công việc này.

Công việc cấp thấp thường có đặc điểm rõ ràng, tính thực thi cao, và đây chính là lĩnh vực mà các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại có thể xử lý tốt. Việc viết mã, xử lý dữ liệu, sắp xếp tài liệu và hỗ trợ khách hàng đều bị ảnh hưởng ở các mức độ khác nhau, và khả năng của mô hình trong việc hoàn thành những công việc này cũng đang liên tục được cải thiện.

Khi khả năng của mô hình tăng lên từng bước mỗi vài tháng, những gì có thể bị thay thế trước tiên có thể là "đáy" của bậc kỹ năng.

Các bộ phận không kỹ thuật cũng cho thấy xu hướng tương tự. Thông thường, khi quy mô doanh nghiệp mở rộng, các bộ phận hỗ trợ như hành chính, tài chính, nhân sự cũng sẽ tăng cường nhân sự tương ứng. Nhưng tại Anthropic, các phương thức như trợ lý tác nhân, kiểm tra tự động và dịch vụ thuê ngoài đã giúp công ty duy trì một đội ngũ nhân viên văn phòng tinh gọn trong khi vẫn mở rộng nhanh chóng.

Một trợ lý hành chính đã phát triển một tác nhân thông minh để quản lý lịch trình và phân loại email, và cho biết nhóm đã vượt qua giai đoạn sử dụng Claude để tăng cường các vị trí hành chính cấp thấp, trọng tâm công việc đã chuyển sang các nhiệm vụ phối hợp và lập kế hoạch ở cấp cao hơn.

Thời gian làm việc của tác nhân đạt gấp 6 lần nhân viên

Sự thay đổi trong cấu trúc tuyển dụng phản ánh sự phổ biến nhanh chóng của các tác nhân trong nội bộ công ty.

Vào tháng 3 năm 2026, hai loại tác nhân AI tự vận hành và do nhân viên trực tiếp hướng dẫn tại Anthropic đã lần đầu tiên tích lũy thời gian làm việc vượt quá thời gian làm việc của nhân viên con người. Sau đó, thời gian làm việc của các tác nhân tiếp tục tăng. Đến tháng 8 năm nay, chỉ riêng các tác nhân tương tác do nhân viên trực tiếp hướng dẫn, thời gian làm việc của chúng đã đạt gấp 6 lần thời gian làm việc của nhân viên con người.

Thời gian làm việc của tác nhân đã vượt qua thời gian làm việc của con người

Nhiều tác nhân đã được triển khai trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm, đảm nhận các nhiệm vụ như tạo trường hợp kiểm tra, kiểm tra mã, duy trì cơ sở hạ tầng và di chuyển kho mã. Dữ liệu này chưa bao gồm các cụm tác nhân hoàn toàn tự vận hành. Đối với từng kỹ sư, điều này có nghĩa là họ có thể sắp xếp nhiều tác nhân thực hiện nhiệm vụ liên tục và kiểm tra mã và kết quả phân tích mà chúng tạo ra. Công việc của kỹ sư cũng dần chuyển từ việc tự viết mã sang phân công nhiệm vụ và kiểm tra kết quả.

Sự thay đổi về năng suất cũng được phản ánh trong dữ liệu cụ thể. Báo cáo cho thấy, số lượng mã mà mỗi kỹ sư nộp đã tăng gấp 5 lần trong vòng 6 tháng, khối lượng xử lý truy vấn của các nhà khoa học dữ liệu đã tăng mạnh, và sản lượng của các vị trí không kỹ thuật như luật sư, kế toán phải trả và bán hàng cũng đã tăng.

Sản lượng của nhân viên tăng vọt sau khi nhiều bộ phận của Anthropic áp dụng công nghệ AI

Để loại trừ các yếu tố gây nhiễu như tăng trưởng kinh doanh, nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp phân tích đối chiếu. Họ đã theo dõi 192 kỹ sư sử dụng tác nhân mã hóa và so sánh với 74 kỹ sư chưa sử dụng công cụ này trong cùng thời kỳ, sử dụng hiệu ứng cố định hai chiều cho cá nhân và tháng để ước lượng.

Kết quả cho thấy, sau khi áp dụng tác nhân mã hóa, số lượng mã mà các kỹ sư nộp đã tăng trưởng nhanh chóng một cách có ý nghĩa thống kê.

Sản lượng của kỹ sư Anthropic tăng lên sau khi áp dụng tác nhân mã hóa, tỷ lệ mã bị quay lại do AI tạo ra không có sự khác biệt đáng kể so với mã viết tay

Về vấn đề liệu AI có tạo ra mã chất lượng thấp hay không, báo cáo cũng đã tiến hành phân tích.

Nhóm nghiên cứu đã so sánh mã do cùng một nhân viên tạo ra trong cùng một tháng, trong cùng một thư mục mã, được tạo ra trực tiếp bởi tác nhân và được viết tay bởi nhân viên, và sử dụng tỷ lệ mã bị xóa hoặc quay lại trong vòng 90 ngày làm chỉ số đánh giá chất lượng. Kết quả cho thấy, không có sự khác biệt đáng kể về chất lượng mã giữa hai phương pháp. Ít nhất từ góc độ tỷ lệ quay lại mã, mã do AI tạo ra có hiệu suất tương đương với mã viết tay của con người.

Năng suất của các vị trí không kỹ thuật cũng đã được cải thiện. Báo cáo cho thấy, số lượng giao dịch khách hàng mà các đại diện bán hàng hoàn thành đã tăng lên sau khi áp dụng tác nhân. Một người quản lý khách hàng ước tính, Claude đã tự động hóa khoảng 20% công việc thường ngày, bao gồm soạn thảo email và thao tác hệ thống quản lý khách hàng.

Một người tham gia khác cho biết, thời gian được giải phóng nhờ tự động hóa đã giúp họ tăng 30% số lượng cuộc gặp gỡ với khách hàng.

Từ người thực hiện đến người quản lý tác nhân

Sự gia tăng số lượng tác nhân và năng suất không làm cho nhân viên thoát khỏi công việc. Ngược lại, sự chú ý của con người đang dần trở thành nút thắt trong sản xuất của các tác nhân.

Báo cáo cho thấy, trong các cuộc hội thoại tương tác, khoảng 80% thời gian của tác nhân ở trong trạng thái chờ, cần có chỉ thị từ con người, xác nhận kết quả hoặc cung cấp hướng đi tiếp theo.

Nhóm nghiên cứu cũng đã chuyển đổi thời gian đọc của các token do tác nhân xuất ra thành thời gian đọc theo tốc độ đọc của người bình thường. Kết quả cho thấy, nội dung được tạo ra trong các cuộc hội thoại tương tác với Claude ở các bộ phận không kỹ thuật đã đủ để chiếm một phần lớn thời gian làm việc hàng tuần của nhân viên. Chỉ việc đọc và xử lý nội dung do AI tạo ra đã trở thành một gánh nặng công việc không thể bỏ qua.

Chỉ việc đọc đầu ra của Claude đã tương đương với khối lượng công việc toàn thời gian

Đối mặt với sự thay đổi này, nhân viên dần hình thành một cách làm việc mới. Báo cáo gọi đây là "công việc meta" (meta-work), tức là công việc quản lý xung quanh các tác nhân, bao gồm xây dựng công cụ quản lý, viết hướng dẫn thường xuyên, thiết kế bảng điều khiển giám sát và sắp xếp các tác nhân khác nhau để kiểm tra lẫn nhau. Cốt lõi của loại công việc này là không còn thực hiện nhiệm vụ cụ thể trực tiếp, mà là thiết kế và quản lý quy trình mà AI thực hiện nhiệm vụ.

Dữ liệu liên quan cũng ghi nhận sự chuyển biến này. Vào mùa thu năm 2025, "công việc meta" chiếm khoảng 10% trong các cuộc hội thoại tương tác với Claude của nhân viên. Đến mùa xuân năm 2026, tỷ lệ này đã tăng lên 22%. Sự gia tăng chủ yếu đến từ các hoạt động quản lý tác nhân, bao gồm viết tài liệu cho hệ thống đa tác nhân, sắp xếp kiểm tra chéo giữa các tác nhân và giám sát trạng thái hoạt động của quy trình làm việc.

Nhân viên Anthropic ngày càng nhiều hơn trong việc quản lý tác nhân, thay vì thực hiện công việc thực tế

Sự thay đổi trong cách làm việc cũng được thể hiện trong tiêu chuẩn tuyển dụng.

Nhóm nghiên cứu đã thực hiện phân tích mã hóa tự động đối với thang điểm phỏng vấn của hàng nghìn nhân viên Anthropic từ năm 2024 trở đi, phát hiện tỷ lệ đánh giá khả năng sử dụng công cụ AI trong các vị trí kỹ thuật đã tăng từ khoảng 5% lên khoảng 15%, trong khi ở các vị trí không kỹ thuật, tỷ lệ này đã tăng từ khoảng 7% lên khoảng 28%.

Trong khi đó, trọng tâm của đánh giá tuyển dụng cũng đã thay đổi. Trong các vị trí kỹ thuật, tính tự chủ và khả năng phán đoán trở thành các tiêu chí đánh giá phát triển nhanh hơn, trong khi trọng số của kiến thức chuyên môn trong lĩnh vực tương đối giảm; các vị trí không kỹ thuật thì càng chú trọng đến nhận thức khách hàng và định hướng sứ mệnh, việc thảo luận về kỹ năng thực thi đã giảm bớt. Một quản lý tuyển dụng cho biết, ông dự đoán khả năng mô hình sẽ vẫn có sự khác biệt giữa các lĩnh vực khác nhau, vì vậy ông hy vọng các thành viên trong nhóm có thể linh hoạt chuyển đổi giữa các lĩnh vực khác nhau.

Một trường hợp trong báo cáo cũng thể hiện sự thay đổi này.

Một nhóm thiết kế của Anthropic phụ trách viết lời chào cho sản phẩm Claude.ai, đã phát triển hệ thống bản đồ ngữ cảnh vào mùa xuân năm 2026, hướng dẫn các tác nhân tạo ra nội dung sản phẩm, từ đó mở rộng khả năng sản xuất của nhóm. Sau đó, nhóm này chuyển sang kỹ thuật nhắc nhở cho các tác nhân, bắt đầu phụ trách viết nội dung đánh giá mô hình và từ khóa nhắc nhở.

Báo cáo đã tóm tắt điều này: Những người viết từng ảnh hưởng đến hành vi con người qua ngôn ngữ, giờ đây bắt đầu ảnh hưởng đến hành vi của Claude qua ngôn ngữ. Nói cách khác, tên gọi và hình thức của các vị trí không thay đổi, nhưng bản chất công việc có thể đã khác.

Bậc thang khởi đầu đối mặt với thách thức

Trường hợp của Anthropic cho thấy ảnh hưởng của AI đối với cấu trúc việc làm. Là một trong những doanh nghiệp tiên phong trong ứng dụng AI, những thay đổi diễn ra trong công ty cung cấp tham khảo cho việc quan sát những thay đổi mà các ngành khác có thể phải đối mặt trong tương lai.

Từ tình hình hiện tại, ảnh hưởng của AI đối với việc làm trước tiên thể hiện ở cấp độ lao động trí óc. Các vị trí như lập trình viên cấp thấp, nhà phân tích mới vào nghề, nhân viên chăm sóc khách hàng tuyến đầu, nhân viên viết nội dung cơ bản và kế toán cấp thấp, trước đây thường là điểm khởi đầu cho sinh viên tốt nghiệp đại học bước vào thị trường lao động, giờ đây đang dần bị ảnh hưởng bởi AI.

Vấn đề mà sự thay đổi này mang lại không chỉ là sự thay đổi về số lượng vị trí. Các vị trí cấp thấp cũng là điểm khởi đầu quan trọng để nhân viên tích lũy kinh nghiệm, học hỏi quy trình công việc và dần phát triển. Khi cấp độ này thu hẹp, cơ hội cho giới trẻ có được công việc đầu tiên và tích lũy kinh nghiệm nghề nghiệp cũng có thể giảm theo. Nếu các doanh nghiệp dần chuyển yêu cầu đối với người mới sang khả năng sử dụng công cụ AI, khả năng phán đoán và tính tự chủ, thì những khả năng này nên được phát triển ở giai đoạn nào, bằng cách nào cũng trở thành vấn đề cần phải đối mặt.

Báo cáo đã thảo luận về một số biện pháp mà doanh nghiệp có thể thực hiện:

Thứ nhất, thông qua cơ chế chia sẻ cổ phần rộng rãi, cho phép nhân viên chia sẻ lợi ích từ việc AI thúc đẩy tăng năng suất. Khi nhân viên cần quản lý các tác nhân và đảm nhận nhiều trách nhiệm quyết định hơn, việc kết hợp lợi ích cá nhân với mục tiêu tổ chức trở nên quan trọng hơn.

Thứ hai, thiết lập hệ thống cảnh báo sớm, liên tục theo dõi ảnh hưởng của AI đối với các vị trí khác nhau và lập kế hoạch chuyển đổi nội bộ cho nhân viên bị ảnh hưởng trước.

Thứ ba, củng cố cơ chế lưu chuyển nội bộ. Khi các nhiệm vụ ban đầu dần được tự động hóa, giúp nhân viên chuyển sang các lĩnh vực công việc mới, thay vì trực tiếp đẩy họ ra thị trường lao động bên ngoài.

Nhưng các biện pháp nội bộ của doanh nghiệp vẫn không đủ để giải quyết các vấn đề xã hội rộng lớn hơn. Anthropic, với tư cách là một công ty AI tiên phong, có điều kiện để cung cấp cơ chế chuyển đổi nội bộ và chia sẻ lợi ích cho nhân viên. Đối với hầu hết các doanh nghiệp và nhân viên trong các ngành truyền thống, những nguồn lực và cơ chế này không nhất thiết phải có. Ai sẽ giúp những doanh nghiệp này nhận diện sự thay đổi vị trí? Ai sẽ chịu chi phí chuyển đổi kỹ năng cho nhân viên? Những câu hỏi này đã vượt ra ngoài phạm vi ứng phó của một doanh nghiệp đơn lẻ.

Cuối báo cáo có một câu đáng chú ý: "Một lực lượng lao động lo âu và lo lắng, không phải là một lực lượng lao động làm việc hết mình."

Câu này nhắc nhở chúng ta rằng, ảnh hưởng của AI đối với việc làm không chỉ mang tính kinh tế, mà còn mang tính tâm lý và xã hội.

Khi định nghĩa công việc đang thay đổi nhanh chóng, khi ngưỡng đầu vào liên tục được nâng cao, khi mọi người cần liên tục chứng minh rằng họ sẽ không bị AI thay thế, sự không chắc chắn liên tục này tự nó sẽ trở thành một gánh nặng tâm lý xã hội rộng rãi.

Thí nghiệm của Anthropic vẫn đang tiếp tục. Khả năng của các tác nhân ngày càng tăng, số lượng ứng dụng tiếp tục phát triển, và sự phân công công việc giữa con người và AI cũng đang thay đổi liên tục. Hình thức cuối cùng của cuộc cách mạng này vẫn chưa rõ ràng, nhưng có một điều có thể chắc chắn: công việc có thể không biến mất, nhưng ý nghĩa, ngưỡng và thứ tự giá trị của công việc đang được viết lại.