Nhân viên sử dụng AI càng lâu, kỹ năng và hiệu quả công việc càng cao phải không? Phạm vi ứng dụng của Claude từ những người dùng sớm trong công nghệ đến người dùng chính thống đang mở rộng, tính chất công việc hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo đang thay đổi, ảnh hưởng đến thị trường lao động và bất bình đẳng kinh tế cũng theo đó thay đổi. Bài viết này được biên dịch từ Báo cáo Chỉ số Kinh tế Nhân loại của Anthropic mới nhất, cung cấp báo cáo nghiên cứu về việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào thị trường lao động hiện đại, dựa trên dữ liệu từ các cuộc đối thoại mẫu của người tiêu dùng và nhà phát triển API Claude.ai trong khoảng thời gian từ 5 đến 12 tháng 2 năm 2026, theo dõi sự thay đổi trong sử dụng và xu hướng phổ biến theo địa lý, lần đầu tiên công bố phân tích xu hướng người dùng sử dụng AI và dự đoán lợi ích kinh tế trong tương lai.
Chủ yếu dành cho lập trình, tăng cường sử dụng trong các cuộc trò chuyện hàng ngày của cá nhân
Dữ liệu rõ ràng nhất cho thấy nhóm người dùng Claude đang mở rộng từ nhóm cốt lõi chủ yếu dựa trên công nghệ trong giai đoạn đầu sang phạm vi rộng hơn. Lập trình vẫn chiếm ưu thế, các nghề liên quan đến máy tính và toán học chiếm 35% các cuộc đối thoại trên Claude.ai, nhưng mức độ tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể đang giảm rõ rệt.
Sự chuyển đổi này phần nào bắt nguồn từ việc chuyển các công việc mã hóa sang API, đặc biệt là qua Claude Code, chia nhỏ các nhiệm vụ lập trình thành nhiều cuộc gọi API nhỏ hơn. Tuy nhiên, sự đa dạng này cũng phản ánh sự mở rộng thực sự của nhóm người dùng: các cuộc trò chuyện liên quan đến cá nhân chiếm tỷ lệ từ 35% lên 42% trên lưu lượng truy cập Claude.ai, chủ yếu nhờ các tư vấn liên quan thể thao, so sánh sản phẩm và các vấn đề bảo trì nhà cửa; các cuộc trò chuyện liên quan đến bài tập lớp học giảm từ 19% xuống còn 12%, phần nào do các quốc gia đang trong kỳ nghỉ đông, nghỉ học.
Thời gian trung bình người dùng dành cho Claude giảm nhẹ, vẫn cao hơn mức lương trung bình
Ngày càng nhiều người dùng phổ thông bắt đầu sử dụng Claude, giá trị trung bình của nhiệm vụ (được đo bằng mức lương trung bình của người lao động thực hiện các nhiệm vụ này tại Mỹ) trên nền tảng Claude.ai giảm nhẹ, từ 49,30 USD/giờ xuống còn 47,90 USD/giờ; điều này phù hợp với đường cong tiếp nhận công nghệ cổ điển: người dùng sớm ưu tiên các nhiệm vụ có giá trị cao (ví dụ phát triển phần mềm), còn người dùng muộn hơn áp dụng cho các mục đích hàng ngày đơn giản hơn, rộng hơn. Mặc dù giảm nhẹ, nhưng người dùng Claude vẫn thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trình độ và mức lương cao hơn trung bình của lực lượng lao động Mỹ, nhấn mạnh việc áp dụng AI vẫn tập trung vào các nhà tri thức.
Các chỉ số khác cũng phản ánh mức độ phức tạp của Claude.ai giảm nhẹ: trung bình số năm giáo dục cần thiết để nhập dữ liệu của người dùng giảm từ 12,2 xuống còn 11,9 năm; người dùng trao cho AI quyền tự chủ lớn hơn, thời gian hoàn thành nhiệm vụ chỉ do con người thực hiện giảm khoảng 2 phút.
Tăng cường tự động hóa qua API
Dù xu hướng phát triển của Claude.ai hướng tới các ứng dụng nâng cao (tức là hỗ trợ AI chứ không thay thế công việc của con người), nhưng hướng phát triển của API lại hoàn toàn ngược lại, so với tháng 11 năm 2025, đến tháng 2 năm 2026, có hai loại quy trình công việc cụ thể tăng gấp đôi về lượng sử dụng API.
Tự động hóa bán hàng và mở rộng: tạo dữ liệu bán hàng, sàng lọc khách hàng tiềm năng B2B, làm phong phú dữ liệu khách hàng và viết email tiếp cận khách hàng mới.
Giám sát thị trường, đề xuất đầu tư, cảnh báo giao dịch tức thì, tự động hóa giao dịch và vận hành thị trường.
Các kết quả nghiên cứu cho thấy các trường hợp sử dụng hướng tới tự động hóa phát triển nhanh hơn trong hệ sinh thái nhà phát triển so với môi trường tiêu dùng, mô hình này ảnh hưởng lớn đến các ngành như bán hàng, tài chính và dịch vụ khách hàng. Báo cáo chỉ ra rằng, khi các nhiệm vụ mã hóa chuyển từ Claude.ai sang API, các công việc này có thể đối mặt với quá trình chuyển đổi công việc cấp bách hơn. Việc nâng cao mức độ tự động hóa API được xem là chỉ số sớm của sự biến đổi nghề nghiệp.
Giảm chênh lệch vùng miền tại Mỹ, mở rộng chênh lệch toàn cầu
Xu hướng sử dụng trong nội địa Mỹ thu hẹp khoảng cách vùng miền: tỷ lệ sử dụng Claude trung bình theo vùng tại Mỹ tiếp tục thu hẹp, tỷ lệ sử dụng trung bình trên 5 bang lớn nhất giảm từ 30% tháng 8 năm 2025 xuống còn 24% tháng 2 năm 2026. Cơ sở sử dụng của các bang cũng giảm, cho thấy các bang có tỷ lệ phổ biến thấp đang bắt kịp. Tuy nhiên, tốc độ này cũng chậm lại; theo tốc độ hiện tại, để các bang đạt mức sử dụng trung bình đồng đều có thể cần từ 5 đến 9 năm, thay vì 2 đến 5 năm như dự kiến trước đó.
Chênh lệch toàn cầu đang mở rộng: Trên bình diện quốc tế, xu hướng này không khả quan. Bất bình đẳng trong việc sử dụng AI toàn cầu gia tăng, tỷ lệ sử dụng trung bình của 20 quốc gia hàng đầu đã tăng từ 45% lên 48%. Khoảng cách giữa các quốc gia giàu có, có kết nối internet cao đang ngày càng lớn hơn, gây lo ngại về khoảng cách AI toàn cầu ngày càng mở rộng.
Sự khác biệt trong ứng dụng AI toàn cầu phản ánh mô hình “bất bình đẳng kinh tế AI” rộng hơn, nếu các quốc gia thu nhập cao sớm áp dụng AI và hưởng lợi không tỷ lệ, thì có thể làm trầm trọng thêm chênh lệch kinh tế hiện có.
Kinh nghiệm giúp bạn thành thạo AI hơn
Phát hiện nổi bật và liên quan chặt chẽ đến chính sách trong báo cáo này có thể là mối liên hệ mật thiết giữa trải nghiệm người dùng và hiệu quả của AI. Nhóm nghiên cứu phân tích các mô hình sử dụng của các nhóm người dùng khác nhau (theo thời gian sử dụng nền tảng), so sánh giữa “người dùng lâu năm” (ít nhất sáu tháng đăng ký) và người dùng mới.
Người dùng lâu năm có cách làm việc khác biệt
Người dùng lâu dài không chỉ sử dụng Claude thường xuyên hơn mà còn sử dụng hiệu quả hơn. Họ có xu hướng hợp tác và lặp lại với Claude, đề xuất các nhiệm vụ phức tạp hơn, và cần ít hơn các lần trao đổi để đạt được thông tin mong muốn.
Các nhiệm vụ chính gồm nghiên cứu AI, thao tác Git, chỉnh sửa bài viết và huy động vốn cho các công ty khởi nghiệp
Báo cáo phát hiện, mỗi năm người dùng sử dụng Claude, độ phức tạp trong nội dung nhập vào tăng gần một năm học vấn. Điều này cho thấy, người dùng thực sự nâng cao kỹ năng tạo prompts AI theo thời gian, chứ không chỉ đơn thuần đặt câu hỏi giống nhau với kinh nghiệm nhiều hơn.
Sau khi kiểm soát các yếu tố như loại nhiệm vụ, ngôn ngữ, lựa chọn mô hình và quốc gia/ khu vực của người dùng, tỷ lệ thành công trong đối thoại của người dùng lâu năm vẫn cao hơn người mới 4 điểm phần trăm. Điều này chứng minh rằng thực hành thực sự tạo ra kiến thức, và kinh nghiệm sử dụng AI có thể chuyển thành ứng dụng AI hiệu quả hơn.
Dữ liệu cũng cho thấy, người dùng lâu năm có xu hướng tự chọn các nhiệm vụ họ làm nhiều nhất trên nền tảng. Thời gian trung bình dành cho các nhiệm vụ như nghiên cứu AI, thao tác Git, chỉnh sửa bài viết và huy động vốn cho startup là dài nhất. Trong khi đó, các nhiệm vụ có thời gian trung bình ngắn nhất gồm sáng tác haiku, xem tỷ số thể thao và đề xuất ẩm thực, phản ánh đặc điểm của các hoạt động giải trí, khám phá.
Nhà phát triển API sử dụng Opus cho các dự án máy tính và toán học
Báo cáo cũng cho thấy, người dùng (đặc biệt là nhà phát triển API) ngày càng thận trọng hơn trong việc lựa chọn mô hình triển khai. Đối với người dùng Claude.ai, Opus (mô hình mạnh nhất) được chọn trong 55% các nhiệm vụ liên quan đến máy tính và toán học, nhưng chỉ chiếm 45% các nhiệm vụ liên quan đến giáo dục. Khi giá trị nhiệm vụ tăng thêm 10 USD/giờ, tỷ lệ người dùng Claude.ai sử dụng Opus tăng 1,5 điểm phần trăm, còn tỷ lệ người dùng API sử dụng Opus tăng 2,8 điểm phần trăm.
Trong các API dành cho nhà phát triển, mức độ hiệu chỉnh mô hình và nhiệm vụ gấp đôi so với sản phẩm tiêu dùng, cho thấy các chuyên gia đã tối ưu hóa về chi phí và chức năng.
Kinh nghiệm sử dụng AI có thể tạo lợi thế cạnh tranh trong công việc
Phát hiện về đường cong học tập trong báo cáo này có thể coi là ảnh hưởng lớn nhất: nếu người dùng AI có kinh nghiệm luôn thể hiện tốt hơn người ít kinh nghiệm khi thực hiện cùng nhiệm vụ, thì AI có thể đang làm trầm trọng thêm chênh lệch kỹ năng trong lực lượng lao động chứ không thu hẹp. Những nhân viên đã sớm áp dụng AI và đã sử dụng trong công việc nhiều tháng hoặc nhiều năm có thể đã xây dựng lợi thế năng suất lâu dài.
Điều này chính là con đường dẫn tới “công nghệ thiên về kỹ năng” mà các nhà kinh tế mô tả, công nghệ mới nâng cao mức lương của lao động có kỹ năng cao, đồng thời có thể làm mất đi các vị trí lao động thấp kỹ năng. Những người dễ bị AI gây ảnh hưởng nhất có thể chính là nhóm hưởng lợi lớn nhất từ đó.
Tự động hóa API đang âm thầm tăng tốc
Việc tự động hóa bán hàng và quy trình giao dịch trong API tăng gấp đôi là một tín hiệu quan trọng, không phải là giả thuyết mà là các trường hợp thực tế đã được triển khai quy mô lớn trong môi trường sản xuất. Các báo cáo trước đã chỉ ra rằng các vị trí bán hàng và dịch vụ khách hàng phụ thuộc nhiều vào AI, và hiện nay, các vị trí này đang dần tự động hóa các quy trình cụ thể. Các nhà chính sách và hoạch định lực lượng lao động cần chú ý sát sao xu hướng này.
Tỷ lệ phổ biến AI toàn cầu hướng tới nhóm giàu có, Mỹ dần cân bằng
Dù Mỹ đang tiến tới sự đồng đều hơn, nhưng xu hướng phổ biến AI toàn cầu lại đi theo chiều ngược lại. Tỷ lệ sử dụng trung bình của các quốc gia giàu có đang tăng liên tục. Nếu năng suất AI tập trung vào các nền kinh tế đã giàu có, thì tác động của bất bình đẳng quốc tế do đó có thể rất nghiêm trọng, đặc biệt đối với các nền kinh tế chưa sẵn sàng khai thác quy mô lớn các công cụ AI.
Doanh nghiệp cần bắt đầu đào tạo về năng lực AI
Đối với doanh nghiệp, lời khuyên thực tế nhất về triển khai AI có thể là chính là việc sử dụng công cụ AI, thời gian và thực hành là yếu tố then chốt. Nếu kinh nghiệm và thành công có mối liên hệ chặt chẽ như vậy, thì việc cung cấp các dự án sử dụng AI liên tục cho nhân viên, cùng với đào tạo về chiến lược prompts và các trường hợp sử dụng, có thể nâng cao năng suất rõ rệt. Dữ liệu cho thấy, khả năng thành thạo AI không bẩm sinh mà cần được nuôi dưỡng qua việc sử dụng liên tục.
Ý nghĩa của Báo cáo Chỉ số Kinh tế đối với việc làm và kinh tế
Việc AI bắt đầu phổ biến, lợi thế của các nhà phát triển sớm đã thu hẹp lại, và các nhà tiên phong thường tập trung vào các ứng dụng có giá trị cao, kỹ năng cao. Khi công nghệ ngày càng phổ biến hơn, AI cũng dần được tích hợp vào nhiều hoạt động hàng ngày hơn. Đây là dấu hiệu tích cực cho sự trưởng thành của công nghệ, nhưng cũng là cảnh báo: thời điểm các công cụ AI mang lại lợi thế tương đối lớn nhất cho các nhà phát triển sớm có thể đang khép lại.
Ai sẽ hưởng lợi nhiều nhất từ AI? Khi nào?
Lợi ích kinh tế từ AI không phân phối đều, những người có kinh nghiệm, kỹ năng cao và liên tục đầu tư sẽ hưởng lợi rõ rệt hơn. Khi AI trở thành công cụ phổ biến trong các công việc tri thức, nâng cao năng lực ứng dụng AI của tổ chức có thể trở thành chính sách kinh tế quan trọng nhất trong thập kỷ tới.
Những người dùng AI sớm không chỉ là những người đầu tiên, mà còn là những người sử dụng hiệu quả nhất. Trong thế giới AI có thể nâng cao năng suất của người biết vận dụng AI, “kinh nghiệm AI” trở thành lợi thế cạnh tranh mới. Báo cáo “Chỉ số Kinh tế Nhân loại” tháng 3 năm 2026 mô tả bức tranh phức tạp về chuyển đổi kinh tế dựa trên AI, trong đó các công cụ như Claude đang được ứng dụng rộng rãi hơn trong môi trường làm việc.
Nguồn dữ liệu: Báo cáo Chỉ số Kinh tế Nhân loại – Đường cong học tập (ngày 24 tháng 3 năm 2026)
Báo cáo gốc: anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report
Tác giả: Maxim Massenkoff, Eva Lyubich, Peter McCrory, Ruth Appel, Ryan Heller
