AI đang giúp ngành sáng tạo làm nhanh hơn những phần việc từng tiêu tốn hàng giờ: tổng hợp research, phát triển phương án ban đầu, chỉnh sửa hình ảnh, dựng bản nháp hay xử lý những tác vụ lặp lại. Với agency chịu áp lực ngày càng lớn về tốc độ và chi phí, đây là một bài toán hiệu quả khó có thể bỏ qua. Nhưng chính ở điểm tưởng như hợp lý nhất ấy lại xuất hiện một nghịch lý khác: những công việc dễ được giao cho AI cũng thường là nơi người mới từng bắt đầu học nghề.
Nếu junior không còn phải làm những việc ấy, đó có thể là một sự giải phóng. Nhưng nếu doanh nghiệp đồng thời giảm tuyển dụng entry-level mà không thiết kế lại cách người trẻ tích lũy kinh nghiệm, khoản tiết kiệm hôm nay có thể tạo ra một vấn đề khó nhìn thấy hơn nhiều năm sau. Khi đó, câu hỏi không còn đơn giản là AI có thay thế junior hay không, mà là ngành sáng tạo sẽ đào tạo những người đủ khả năng trở thành senior, Creative Director hay lãnh đạo agency bằng cách nào khi bậc thang đầu tiên của sự nghiệp ngày càng bị thu hẹp?
Đây cũng là một trong những cảnh báo đáng chú ý từ D&AD AI & Creativity Report 2026. Dựa trên 197 cuộc trò chuyện với lãnh đạo sáng tạo tại 30 quốc gia cùng hơn 10.000 bài dự thi D&AD Awards, báo cáo đặt ra một câu hỏi lớn hơn: khi AI tiếp quản những phần việc từng giúp người mới học nghề, ngành sáng tạo sẽ xây lại con đường hình thành năng lực phán đoán như thế nào?
Vấn đề vì thế không nằm ở việc giữ lại những công việc cũ chỉ để bảo vệ junior, mà lại nằm ở việc ngành có kịp xây một cách học nghề mới trước khi hệ thống cũ biến mất hay không.
AI tự động hóa đúng những việc người mới từng dùng để học nghề
Trong nhiều agency, junior hiếm khi bước vào nghề bằng một brief lớn hay cả quyết định chiến lược quan trọng. Họ bắt đầu bằng những phần việc nhỏ hơn: tổng hợp tài liệu, tìm reference, soát bản nháp, chuẩn bị deck, phát triển nhiều phương án, chỉnh sửa theo feedback hoặc xử lý những yêu cầu tưởng như khá vụn vặt.
Nhìn riêng từng tác vụ, rất khó gọi đó là công việc có giá trị cao. Phần lớn đều tốn thời gian, dễ lặp lại và ngày càng nằm trong vùng AI có thể hỗ trợ tốt. Nhưng giá trị đào tạo của chúng chưa bao giờ chỉ nằm ở output cuối cùng.
Trong lúc tìm reference, một junior bắt đầu hiểu thế nào là một lựa chọn phù hợp và thế nào chỉ là một hình ảnh đẹp. Qua những vòng sửa, họ dần nhận ra khoảng cách giữa một sản phẩm đúng yêu cầu và một sản phẩm thực sự hiệu quả.
Đó là phần mà bản mô tả công việc hiếm khi ghi ra. Những tác vụ entry-level đồng thời là một dạng chương trình học nghề tiềm ẩn, nơi kỹ năng không chỉ được truyền qua hướng dẫn chính thức mà qua việc quan sát, thử, sai, nhận feedback rồi làm lại.
Tuy nhiên, AI đang thay đổi đúng cấu trúc này, nó có thể tạo nhanh bản nháp mà junior từng phải ngồi hàng giờ để hoàn thiện, tổng hợp hàng loạt tài liệu trong vài phút hoặc đưa ra nhiều phương án trước khi một người mới kịp trải qua quá trình tự tìm kiếm. Nếu chỉ nhìn bằng thước đo năng suất, việc chuyển những phần này sang AI hoàn toàn hợp lý. Nhưng vấn đề xuất hiện khi tổ chức xóa luôn cơ hội học tập đi cùng chúng.
Dữ liệu trong ngành đang cho thấy sức ép ấy không còn mang tính giả định. D&AD ghi nhận tỷ lệ bài dự thi khai báo sử dụng AI đã tăng hơn gấp đôi trong một năm, lên 27,6% vào năm 2026. Ở phạm vi rộng hơn, nhiều dữ liệu tuyển dụng cũng đang cho thấy áp lực tương tự. Nghiên cứu năm 2026 của hai nhà kinh tế học Seyed Hosseini và Guy Lichtinger, dựa trên dữ liệu của 66 triệu lao động tại hơn 280.000 doanh nghiệp Mỹ, ghi nhận tuyển dụng entry-level giảm mạnh tại các công ty áp dụng AI tạo sinh.
Một nghiên cứu khác phân tích 7,3 triệu tin tuyển dụng tại Thụy Sĩ cũng cho thấy tỷ trọng vị trí junior năm 2025 thấp hơn 32% so với giai đoạn 2019–2022. Riêng trong ngành quảng cáo Mỹ, báo cáo của 4As phối hợp với DBC cho thấy tỷ trọng nhân sự agency ở độ tuổi 20–24 đã giảm từ hơn 10% xuống còn hơn 6%, trong khi số vị trí staff-level giảm 10% kể từ năm 2022. Không phải toàn bộ sự sụt giảm này đều có thể quy cho AI. Áp lực kinh tế, tái cấu trúc agency, ngân sách client và quá trình hợp nhất ngành đều cùng tác động. Nhưng AI khiến bài toán trở nên khác trước ở một điểm quan trọng: doanh nghiệp giờ có một lý do rất thuyết phục để không tuyển người cho những phần việc mà công nghệ có thể xử lý nhanh hơn. Và chính ở đây, mục tiêu tối ưu hiệu suất bắt đầu mâu thuẫn với nhu cầu đào tạo người mới.
Những việc “nhàm chán” từng âm thầm rèn giũa khả năng phán đoán như thế nào?
Có một giả định khá phổ biến rằng khi AI tiếp quản những phần việc lặp lại và tốn thời gian, người trẻ sẽ được giải phóng để làm những công việc giá trị hơn và phát triển nhanh hơn. Nhưng điều đó chỉ đúng nếu tổ chức đồng thời xây một cách học nghề mới để thay thế những gì các công việc cũ từng âm thầm mài giũa họ. Bởi khả năng phán đoán không hình thành chỉ bằng việc đẩy người trẻ vào những phần việc “chiến lược” sớm hơn.
Khả năng phán đoán nghề nghiệp được tích lũy từ vô số tình huống nhỏ: nhìn ra những điểm lặp lại giữa các vấn đề, hiểu khi nào nên giữ nguyên nguyên tắc và khi nào cần linh hoạt phá vỡ nó. Một người làm nghề lâu năm nhận ra một hình ảnh vẫn “chưa tới” không chỉ vì từng học lý thuyết thiết kế; một Giám đốc Sáng tạo có thể đoán trước ý tưởng nào dễ gặp trở ngại khi trình bày với khách hàng cũng không đơn thuần nhờ trực giác. Những phản xạ ấy được bồi đắp qua hàng trăm lần làm, sửa, sai và quan sát cách người khác xử lý tình huống thực tế.
Đó cũng là lý do D&AD đặt khả năng phán đoán của con người vào trung tâm cuộc thảo luận về AI. Dữ liệu từ D&AD Awards cho thấy công nghệ này xuất hiện ngày càng nhiều trong quá trình sáng tạo, nhưng dùng AI nhiều hơn không đồng nghĩa với chất lượng tốt hơn. Trong nhóm bài khai báo có sử dụng AI, AI tạo sinh xuất hiện ở 56,2% tổng số bài dự thi, nhưng tỷ lệ này chỉ còn 44,7% trong nhóm đoạt giải Pencil. Ngược lại, các công cụ AI đóng vai trò hỗ trợ có xu hướng xuất hiện nhiều hơn ở những bài thắng giải. Điều này cho thấy AI có thể giúp quá trình sáng tạo nhanh hơn, nhưng chưa thay thế được khả năng phán đoán cần thiết để phân biệt một sản phẩm chỉ “đủ tốt” với một sản phẩm thực sự xuất sắc.
Theo D&AD CEO David Patton, AI đang khiến những sản phẩm sáng tạo ở mức trung bình trở nên khó nhận ra hơn. Trước đây, một ý tưởng yếu thường lộ rõ qua cách thực thi cẩu thả hoặc thiếu mới mẻ; còn với AI, sản phẩm vẫn có thể trông chỉn chu, đúng kỹ thuật và khá thuyết phục dù bản thân ý tưởng không có gì đặc biệt. Khi mức “đủ tốt” trở nên quá dễ tạo ra, khả năng phân biệt đâu là sản phẩm chỉ ổn và đâu là sản phẩm thực sự xuất sắc càng trở nên quan trọng.
Sự dịch chuyển này cũng làm thay đổi những năng lực mà ngành cần ở người làm sáng tạo. Khi công cụ ngày càng san bằng khoảng cách về tốc độ và kỹ thuật thực thi, giá trị không còn nằm nhiều ở việc ai có thể tạo ra một bản nháp nhanh hơn, mà ở khả năng đọc đúng bối cảnh, đặt đúng vấn đề, hiểu văn hóa và đưa ra những lựa chọn có chủ đích. Đây cũng là lý do việc đào tạo người trẻ không thể dừng ở chuyện sử dụng AI thành thạo; họ cần được rèn giũa khả năng đánh giá, phản biện và chịu trách nhiệm cho những quyết định sáng tạo mà công cụ không thể tự đưa ra.
Khi AI khiến mức “đủ tốt” trở nên dễ đạt tới, lợi thế bắt đầu nằm ở khả năng nhận ra điều gì thực sự đáng giữ, đáng phát triển và đáng chịu trách nhiệm. Đó là năng lực không thể được tải xuống cùng với một công cụ mới.
Bài toán đang kéo dài đến lớp senior của nhiều năm sau
Nếu chỉ nhìn vào hiện tại, việc thu hẹp một số vị trí entry-level chưa chắc tạo ra khủng hoảng tức thời. Agency vẫn còn đội ngũ senior, AI giúp xử lý công việc nhanh hơn, khách hàng vẫn nhận được sản phẩm cuối cùng, còn chi phí vận hành thậm chí có thể giảm. Cái giá chỉ bắt đầu lộ ra vài năm sau, khi lớp nhân sự đủ kinh nghiệm để bước lên những vị trí cao hơn không còn dồi dào như trước.
Một Creative Director mười năm kinh nghiệm không thể được tạo ra vào đúng thời điểm công ty bắt đầu cần họ. Năng lực ấy được hình thành qua nhiều năm, đi qua những dự án nhỏ, những lần sửa sai, những khách hàng khó và các quyết định ngày càng đòi hỏi nhiều trách nhiệm hơn. Vì vậy, khi dòng nhân sự trẻ bước vào ngành thu hẹp trong một thời gian đủ dài, khoảng trống ban đầu ở cấp junior sẽ dần dịch chuyển lên toàn bộ nấc thang nghề nghiệp.
Một tiền lệ thường được nhắc đến sau khủng hoảng tài chính 2008 cho thấy cơ chế này không hoàn toàn mang tính giả định. Khi nhiều công ty công nghệ đóng băng tuyển dụng junior trong giai đoạn suy thoái, đến khoảng năm 2012 họ bắt đầu gặp khó trong việc tìm kỹ sư có từ 3 - 5 năm kinh nghiệm, bởi chính lớp nhân sự lẽ ra phải tích lũy quãng kinh nghiệm ấy đã không được tuyển vào từ đầu.
Với AI, vấn đề có thể kéo dài hơn so với một đợt suy thoái thông thường. Khi kinh tế khó khăn, doanh nghiệp có thể tạm ngừng tuyển junior rồi tuyển trở lại lúc thị trường phục hồi. Nhưng nếu AI giúp họ duy trì cùng khối lượng công việc với ít người hơn, việc cắt giảm entry-level có thể trở thành lựa chọn lâu dài. Khi đó, số vị trí dành cho người mới sẽ không tự tăng trở lại chỉ vì kinh tế tốt lên, và khoảng trống nhân sự ở cấp đầu vào có thể tiếp tục tích tụ qua nhiều năm.
Đến lúc cần thêm senior, các agency cũng không thể đơn giản tuyển người từ nơi khác. Nếu nhiều công ty cùng cắt giảm junior trong nhiều năm, số người có cơ hội tích lũy đủ kinh nghiệm để trở thành senior cũng sẽ ít đi. Khi đó, các agency chỉ có thể tranh giành cùng một nhóm nhân sự giàu kinh nghiệm ngày càng hạn chế, thay vì có một lớp kế cận mới để bổ sung cho thị trường. Nói cách khác, doanh nghiệp có thể tuyển senior từ đối thủ, nhưng cả ngành không thể có thêm senior nếu trước đó không có đủ junior được đào tạo.
Việc thiếu junior còn ảnh hưởng đến chính quá trình phát triển của senior. Khi hướng dẫn một người ít kinh nghiệm hơn, senior phải giải thích vì sao một ý tưởng chưa đủ tốt, vì sao một phương án nên bị loại và điều gì cần thay đổi để công việc tốt hơn. Quá trình đó buộc họ biến những đánh giá vốn dựa nhiều vào kinh nghiệm và trực giác thành lập luận rõ ràng, đồng thời rèn khả năng phản hồi, hướng dẫn và ra quyết định. Vì vậy, khi lớp junior thu hẹp, agency không chỉ mất đi nguồn nhân sự kế cận mà còn mất một môi trường quan trọng để những người giàu kinh nghiệm phát triển năng lực dẫn dắt.
Nhìn theo cách đó, cắt giảm entry-level không chỉ là quyết định về số lượng nhân sự ở đáy thang nghề nghiệp. Nó có thể làm thay đổi cách kinh nghiệm được hình thành, truyền lại và tích lũy trong toàn bộ tổ chức.
Khi tốc độ trở thành mặt bằng chung, khách hàng thực sự trả tiền cho điều gì?
Câu chuyện về junior không chỉ liên quan đến cách agency xây đội ngũ, nó còn chạm đến một thay đổi lớn hơn trong cách agency tạo ra giá trị. AI đang rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu, phát triển phương án và thực thi. Nhưng khi mọi đối thủ đều có thể tiếp cận những công cụ tương tự, làm nhanh hơn sớm muộn cũng trở thành mặt bằng chung, thay vì một lợi thế đủ để khách hàng trả thêm tiền.
Đây cũng là câu hỏi D&AD đặt ra trong báo cáo năm 2026: nếu AI giúp hoàn thành cùng một khối lượng công việc trong ít thời gian hơn, agency sẽ định giá phần giá trị còn lại như thế nào? Khoảng 70% agency được khảo sát vẫn chưa thay đổi cách tính phí dù AI đã giúp tăng tốc quá trình thực thi. Điều đó tạo ra một áp lực khá rõ: nếu agency chỉ bán thời gian và khối lượng sản phẩm, phần lợi ích mà AI tạo ra rất dễ biến thành thời gian giao hàng ngắn hơn hoặc chi phí thấp hơn cho khách hàng, thay vì trở thành giá trị mới cho chính agency.
Vì thế, lợi thế có thể dần chuyển khỏi câu hỏi “ai làm nhanh hơn?” sang “ai đưa ra quyết định tốt hơn?”. Khi bản nháp, hình ảnh hay hàng chục phương án ban đầu có thể được tạo ra trong vài phút, khách hàng vẫn cần agency xác định đúng vấn đề, nhận ra hướng nào đáng phát triển, hiểu bối cảnh văn hóa, nhìn thấy rủi ro và biết khi nào nên nói không với một ý tưởng tưởng như hợp lý. Giá trị lúc này không nằm ở số lượng đầu ra được tạo ra, mà ở chất lượng của những lựa chọn dẫn đến đầu ra cuối cùng.
Chính tại đây, bài toán nhân sự quay trở lại. Những năng lực giúp agency khác biệt trong một thị trường đầy công cụ AI lại là những năng lực cần thời gian để hình thành: khả năng phán đoán, đọc bối cảnh, bảo vệ một lựa chọn và chịu trách nhiệm cho quyết định của mình. Nếu doanh nghiệp dùng AI để cắt bớt lớp nhân sự đang trong quá trình tích lũy những năng lực ấy, họ có thể giảm chi phí trước mắt nhưng đồng thời làm yếu chính nguồn giá trị mà mô hình kinh doanh tương lai sẽ phụ thuộc vào.
Khi tốc độ thực thi ngày càng dễ mua, đào tạo con người vì thế không thể tiếp tục bị xem là khoản chi phí dễ cắt nhất. Nó trở thành khoản đầu tư vào thứ còn lại sau khi công nghệ đã san bằng phần lớn lợi thế về tốc độ.
Không phải giữ lại junior role cũ, mà xây lại cách người trẻ học nghề
Điều này không có nghĩa ngành sáng tạo cần giữ nguyên mọi vị trí junior hoặc tiếp tục giao cho người mới những công việc lặp lại chỉ vì đó là cách thế hệ trước từng bắt đầu. Những phần việc mà AI có thể đảm nhận tốt vẫn nên được tự động hóa. Vấn đề không nằm ở việc bảo vệ từng tác vụ cũ, mà là bảo vệ năng lực mà những tác vụ ấy từng âm thầm tạo ra.
Trong mô hình cũ, junior học nghề chủ yếu qua quá trình thực thi. Họ tìm kiếm thông tin, phát triển phương án, chỉnh sửa theo feedback và dần hiểu vì sao một lựa chọn tốt hơn lựa chọn khác. Nhưng khi AI có thể rút ngắn hoặc thay thế nhiều phần việc trong số đó, con đường phát triển nghề nghiệp không thể tiếp tục dựa vào việc tạo ra nhiều output hơn.
Junior trong kỷ nguyên AI cần được đào tạo để trở thành người đánh giá tốt hơn.
Một bản nháp đầu tiên không nhất thiết phải được tạo hoàn toàn từ con số không nếu AI có thể giúp rút ngắn thời gian phát triển ý tưởng. Nhưng người trẻ vẫn cần học cách nhận ra điểm yếu trong một phương án, kiểm chứng giả định, hiểu bối cảnh thương hiệu, đánh giá rủi ro và giải thích vì sao một hướng đi đáng được lựa chọn hơn những hướng khác. Giá trị của họ không còn nằm ở việc tạo ra nhiều lựa chọn nhất, mà ở khả năng đưa ra lựa chọn có chất lượng.
Từ đó, vai trò của senior cũng thay đổi. Senior trong thời đại AI không chỉ là người có thể tạo ra một ý tưởng tốt hơn hoặc xử lý một vấn đề phức tạp hơn junior. Họ trở thành người định hướng cách đội ngũ tiếp cận vấn đề: xác định đâu là câu hỏi thực sự cần giải quyết, kết nối nhiều góc nhìn khác nhau và đưa ra những quyết định giúp cả đội đi đúng hướng.
Ở cấp quản lý, trách nhiệm tiếp tục dịch chuyển. Manager không chỉ quản lý tiến độ, nguồn lực hay chất lượng đầu ra, mà phải thiết kế môi trường để những quyết định tốt được hình thành. Điều đó bao gồm việc xây dựng vòng lặp feedback, tạo cơ hội mentoring, xác định phần việc nào nên giao cho AI và phần việc nào cần giữ lại cho con người tiếp tục rèn luyện năng lực phán đoán.
Đây cũng là hướng mà D&AD đề xuất khi cho rằng vai trò junior cần được thiết kế lại quanh những năng lực khó tự động hóa như khả năng phản biện, hiểu văn hóa, tư duy đánh giá và ra quyết định. Thay vì chỉ dùng AI để tạo thêm output, tổ chức có thể biến chính những output đó thành cơ hội học tập: vì sao chọn phương án này thay vì phương án khác, điều gì khiến một ý tưởng phù hợp hơn với thương hiệu và đâu là rủi ro mà công cụ không nhận ra.
Tuy nhiên, tăng tốc quá trình trưởng thành không đồng nghĩa với việc bỏ qua quá trình học nghề. Trách nhiệm chỉ tạo ra sự phát triển khi đi cùng với mentoring và feedback. Nếu giao cho junior nhiều quyết định hơn nhưng không có người hướng dẫn, doanh nghiệp không tạo ra thế hệ lãnh đạo mới; họ chỉ chuyển rủi ro xuống những người ít kinh nghiệm hơn.
Theo cách đó, AI không xóa bỏ lộ trình phát triển trong ngành sáng tạo. Nó thay đổi thứ mà mỗi bậc thang cần đào tạo: Junior không còn chỉ học cách làm nhiều hơn, họ phải học cách nhìn tốt hơn. Senior không chỉ giỏi thực thi hơn, mà còn phải giỏi định hướng hơn. Manager không chỉ quản lý công việc, mà nên xây dựng khả năng ra quyết định cho cả đội ngũ phía sau.
AI có thể tăng tốc sáng tạo, nhưng không thể tự tạo ra người làm chủ sáng tạo
AI chắc chắn sẽ tiếp tục thay đổi cách ngành sáng tạo vận hành. Những công việc từng cần nhiều giờ thực thi có thể được rút ngắn, những ý tưởng ban đầu có thể được phát triển nhanh hơn, còn những giới hạn về tốc độ sản xuất có thể dần biến mất.
Nhưng chính khi khả năng tạo ra một sản phẩm trở nên dễ dàng hơn, giá trị của con người lại dịch chuyển sang những năng lực khó tự động hóa: biết đặt đúng câu hỏi, hiểu bối cảnh, nhận ra điều gì đáng theo đuổi và chịu trách nhiệm cho một lựa chọn sáng tạo.
Những năng lực ấy không hình thành chỉ qua việc sử dụng thành thạo một công cụ. Chúng cần thời gian, trải nghiệm, những lần làm sai, những cuộc tranh luận, những dự án thất bại và cả quá trình quan sát cách người khác đưa ra quyết định.
Vì vậy, câu hỏi lớn nhất mà AI đặt ra cho ngành sáng tạo không phải là bao nhiêu công việc có thể được tự động hóa. Câu hỏi quan trọng hơn là: sau khi những công việc đó biến mất, ngành sẽ tạo ra những cơ hội nào để con người tiếp tục học cách phán đoán?
Bởi một ngành có thể dùng AI để làm việc nhanh hơn. Nhưng nếu không còn đầu tư vào quá trình hình thành judgment, ngành đó sẽ sớm phải đối mặt với một nghịch lý: có nhiều công cụ hơn bao giờ hết, nhưng ngày càng ít người đủ kinh nghiệm để biết nên dùng chúng cho điều gì.
Ý Nhi
Subscribe Newsletter của Advertising Vietnam để theo dõi nhiều tin tức hấp dẫn về ngành quảng cáo.
