Vì sao Meta sa thải 600 nhân viên AI nhưng vẫn đổ tiền cho AI?

[Nguyễn Hoàng]

Meta sa thải giữa lúc đổ tiền cho AI, tại sao và điều đó có ý nghĩa gì?​

Bạn có cảm giác lạ khi một công ty đổ hàng tỷ đô la cho AI nhưng vẫn cắt 600 việc làm trong cùng bộ phận? Câu chuyện này vừa là bài toán nhân sự, vừa là tấm gương cho thấy việc đầu tư lớn không đồng nghĩa với việc giữ nguyên cấu trúc tổ chức, kể cả ở những đội siêu công nghệ, và nó gợi nhiều suy nghĩ, kể cả với những người làm công nghệ tại Việt Nam.

Chuyện gì đã xảy ra​

Alexandr Wang, Giám đốc AI của Meta, gửi một bản ghi nhớ thông báo công ty sẽ sa thải khoảng 600 nhân viên trong bộ phận AI. Nhóm bị ảnh hưởng bao gồm nhân sự làm về cơ sở hạ tầng AI, nhóm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Cơ bản FAIR và một số nhóm sản phẩm liên quan. Những người bị ảnh hưởng được thông báo ngày làm việc cuối cùng là 21 tháng 11, hiện đang trong thời gian thông báo không làm việc. Meta sẽ trả trợ cấp thôi việc 16 tuần, cộng thêm hai tuần cho mỗi năm làm việc, và khuyến khích họ nộp hồ sơ cho các vị trí khác trong công ty.

Điều đáng chú ý là, cùng lúc sa thải, Meta vẫn nói rằng họ đang tuyển dụng cho một bộ phận AI mới mang tên TBD Lab. Công ty trước đó đã đầu tư rất mạnh vào AI, từ chatbot và trợ lý ảo đến các công cụ tạo nội dung như Vibes, và có những khoản đầu tư, thương vụ lớn như 27 tỷ đô la tài trợ cho mở rộng trung tâm dữ liệu, và các khoản đầu tư khác được đề cập trong nguồn tin gốc. Meta cũng từng có đợt thu hút nhân tài từ các nơi như OpenAI và đầu tư vào Scale AI.

Một câu trích nội bộ nêu rằng việc giảm quy mô nhóm nhằm giảm bớt các cuộc thảo luận dài dòng, đồng thời tăng trách nhiệm, phạm vi và tác động của mỗi người còn lại. Những chi tiết về mức trợ cấp và khuyến khích nộp đơn nội bộ được nêu rõ trong thông báo nội bộ mà các báo như Axios, CNBC và TechCrunch đã đề cập.

Khi cả thế giới nói về cuộc đua AI, câu chuyện này nhắc chúng ta rằng cuộc đua không chỉ là tiền và công nghệ, mà còn là tổ chức, con người và cách phân bổ nguồn lực. Ở Việt Nam, nơi nhiều startup và đội ngũ nhỏ đang mơ về AI, câu hỏi đặt ra là làm sao để đầu tư hiệu quả mà không đánh mất con người, và làm sao để cân bằng giữa tầm nhìn dài hạn và áp lực ngắn hạn của hoạt động. Bạn nghĩ Meta đã lựa chọn đúng cách để tái cấu trúc hay có thể khác đi, và bài học nào đáng mang về cho đội ngũ ta? (mashable.com)