Trong một đợt sàng lọc thực tập sinh, đồng nghiệp gửi tôi hai bản CV đặt cạnh nhau. Hai ứng viên học hai trường khác nhau, chưa từng quen biết. Vậy mà phần giới thiệu bản thân giống nhau đến từng cấu trúc câu: cùng mở đầu bằng "định hướng kết quả", cùng ba thành tích được lượng hóa bằng phần trăm, cùng một câu kết về "tinh thần học hỏi không ngừng". Không ai trong hai bạn gian lận. Các bạn chỉ dùng cùng một công cụ, với những câu lệnh tương tự nhau.
Trong buổi phỏng vấn, cả hai trả lời câu hỏi đầu tiên rất trôi chảy. Đến câu thứ hai, tôi hỏi: "Con số 30% trong CV được tính thế nào, và nếu làm lại, em sẽ làm khác điều gì?". Một bạn kể được chi tiết dự án, kể cả phần nhóm từng làm chưa tốt. Bạn còn lại im lặng khá lâu.
Hai chiếc CV gần như hoàn hảo. Nhưng chỉ một người có thể kể lại câu chuyện thật đằng sau những dòng chữ ấy. Gần 10 năm làm tuyển dụng ở một doanh nghiệp công nghệ, rồi vài năm làm cầu nối giữa các tập đoàn và trường đại học, tôi thấy những tình huống như vậy ngày càng đáng suy nghĩ. Người trẻ có nhiều công cụ chuẩn bị hơn bao giờ hết. Hiện nay, AI có thể viết hộ CV, sửa thư ứng tuyển, đóng vai nhà tuyển dụng để luyện phỏng vấn. Trình bày bản thân một cách thuyết phục chưa bao giờ dễ dàng và ít tốn kém như bây giờ.
Vấn đề là quy trình tuyển dụng lâu nay được xây dựng trên một giả định gần như ngược lại: trình bày tốt là việc khó, nên người trình bày tốt nhiều khả năng cũng có năng lực tốt. Bằng cấp, bảng điểm, chứng chỉ, CV và câu trả lời phỏng vấn đều là những tín hiệu mà doanh nghiệp sử dụng để đánh giá ứng viên. Nhà tuyển dụng không thể quan sát một người làm việc trong ba năm rồi mới quyết định tuyển, nên phải dựa vào những dấu hiệu gián tiếp để dự đoán khả năng của họ. Nhưng một tín hiệu chỉ thực sự có giá trị khi nó giúp phân biệt được năng lực giữa những người khác nhau. Khi ai cũng có thể tạo ra tín hiệu ấy gần như miễn phí, khả năng phân biệt của nó cũng giảm đi.
Thực ra, câu chuyện về những tín hiệu đánh giá năng lực mất giá không bắt đầu từ AI. Bằng cấp đã đặt ra vấn đề tương tự từ lâu. Mùa tốt nghiệp năm 2026, Đại học Kinh tế Quốc dân có 5.724 cử nhân, trong đó 51,2% tốt nghiệp loại xuất sắc và 26,3% loại giỏi. Cùng năm, tại một lễ tốt nghiệp của Đại học Bách khoa Hà Nội, tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp loại xuất sắc khoảng 3%. Đại học Y Hà Nội cũng ghi nhận hai năm liên tiếp không có sinh viên tốt nghiệp loại xuất sắc.
Những con số ấy không đủ để kết luận sinh viên trường này giỏi hơn hay kém hơn trường kia. Các trường có ngành đào tạo, đầu vào và phương pháp đánh giá khác nhau. Nhưng với nhà tuyển dụng, chúng đặt ra một vấn đề thực tế: cùng một danh hiệu tốt nghiệp xuất sắc, liệu có thể được hiểu theo cùng một chuẩn năng lực? Khi phần lớn hồ sơ ứng tuyển đều mang bằng giỏi trở lên, xếp loại tốt nghiệp không còn là dấu hiệu đủ rõ để phân biệt ứng viên. Một tấm bằng vẫn chứng minh người học đã hoàn thành một chương trình đào tạo, nhưng không thể tự mình trả lời họ có thể giải quyết công việc thực tế đến đâu.
>> Bài học khi tôi thất nghiệp ở Đức và viết 100 CV xin việc bằng AI
Tôi từng tham gia triển khai những chương trình tuyển Quản trị viên tập sự (Management Trainee) của nhiều tập đoàn toàn cầu, vốn được nhiều sinh viên săn đón nhờ chế độ đãi ngộ tốt và lộ trình phát triển nhanh để đào tạo đội ngũ quản lý kế cận. Có đợt chúng tôi nhận gần 3.000 hồ sơ, khoảng 70% đến từ các trường top đầu, nhưng số được chọn chưa tới 1%. Ở vòng hồ sơ, nhiều ứng viên có bảng điểm đẹp, hoạt động ngoại khóa dày và thành tích được trình bày rất thuyết phục.
Mọi thứ chỉ bắt đầu phân hóa ở vòng phỏng vấn nhóm. Các bạn được giao một bài toán cụ thể của doanh nghiệp, phải phối hợp với những người vừa gặp lần đầu, tranh luận và chốt phương án trong một khoảng thời gian ngắn. Có những bạn sở hữu CV thực sự xuất sắc, nhưng đến giữa buổi lại lúng túng, không biết bắt đầu từ đâu hoặc không thể tiếp tục tham gia khi phương án ban đầu bị phản biện. Trong khi đó, tôi cũng từng gặp những ứng viên có điểm số bình thường nhưng chủ động, biết hỏi đúng, phối hợp nhóm tốt và chịu trách nhiệm đến cùng với phần việc của mình.
Bài toán không nhất thiết quá khó. Thứ thay đổi là không còn tài liệu soạn sẵn, không còn nhiều thời gian chỉnh sửa và không còn ai làm hộ. Trong căn phòng ấy, nhà tuyển dụng bắt đầu nhìn thấy cách mỗi người thực sự suy nghĩ và hành động. AI không tạo ra hiện tượng này. Nó chỉ đẩy nhanh, và lan từ bảng điểm sang CV, thư ứng tuyển, câu trả lời phỏng vấn.
Dữ liệu gần đây cũng cho thấy khoảng cách giữa "trình bày được" và "làm được" không chỉ là cảm nhận của người tuyển dụng. Báo cáo Vietnam Employability Report 2026 của Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam (BUV) và Decision Lab, khảo sát 375 doanh nghiệp, cho thấy sinh viên mới tốt nghiệp chưa đáp ứng kỳ vọng của nhà tuyển dụng ở sáu trên bảy nhóm năng lực được đánh giá. Khoảng cách lớn nhất nằm ở quản lý thời gian, với 26 điểm phần trăm, và giải quyết vấn đề, với 23 điểm phần trăm. Nhóm duy nhất sinh viên vượt kỳ vọng của doanh nghiệp là năng lực số.
Tôi dừng lại khá lâu ở chi tiết này. Người trẻ đang dùng công cụ giỏi hơn mức doanh nghiệp đòi hỏi, nhưng hụt nhất ở đúng thứ mà một chiếc CV đẹp không thể chứng minh: xử lý một vấn đề chưa có hướng dẫn, với một hạn chót có thật. Theo báo cáo e-Conomy SEA 2026 của Google, Temasek và Bain & Company, Việt Nam có khoảng 45 triệu người dùng AI tạo sinh, tương đương 65% lực lượng lao động. Cứ năm người dùng thì có hai người sử dụng hằng ngày. Khi công cụ phổ biến đến mức ấy, một hồ sơ chỉn chu không còn là lợi thế khác biệt. Nó dần trở thành mức sàn mà ứng viên nào cũng có thể đạt được.
Bản thân doanh nghiệp cũng đang thay đổi yêu cầu. Khảo sát của BUV và Decision Lab cho thấy 83% doanh nghiệp nói AI đã hoặc đang làm thay đổi tiêu chí tuyển dụng, nhưng chỉ 3% yêu cầu kỹ năng chuyên sâu như lập trình AI hay phân tích dữ liệu. Điều họ quan tâm hơn là khả năng sử dụng AI để giải quyết những vấn đề cụ thể của vị trí công việc. Câu hỏi đã đổi, nhưng cách đo phần lớn vẫn giữ nguyên. Khi không còn tin CV, phản xạ tự nhiên của nhiều doanh nghiệp là siết chặt quy trình: thêm vòng kiểm tra trực tuyến, thêm bài tập về nhà kéo dài vài ngày, thêm yêu cầu chứng chỉ, thêm phần mềm dò văn bản do AI viết.
Tôi hiểu phản xạ này. Từng tham gia tuyển dụng hàng nghìn người mỗi năm, tôi biết áp lực chọn sai ứng viên có thể khiến doanh nghiệp mất thời gian, chi phí và cơ hội kinh doanh. Nhưng tôi không chắc việc kéo dài quy trình sẽ giải quyết được vấn đề. Bài kiểm tra làm tại nhà cũng có thể được thực hiện với AI, nên vòng đánh giá mới rất dễ trở thành một tín hiệu cũ. Chi phí thì bị đẩy sang ứng viên. Một sinh viên vừa học vừa làm thêm khó dành ba buổi tối cho một bài tập tuyển dụng không lương, trong khi người có nhiều thời gian và điều kiện hơn lại dễ dàng hoàn thành.
Quy trình dài hơn chưa chắc lọc ra người giỏi hơn. Nó có thể chỉ lọc ra người rảnh hơn. Còn cuộc đua dò AI biến tuyển dụng thành trò mèo vờn chuột, trong khi chính doanh nghiệp lại muốn nhân viên sử dụng AI thành thạo ngay khi vào làm. Có người sẽ nói lỗi nằm ở ứng viên, ai bảo dùng AI để "làm đẹp" bản thân. Nhưng nếu thị trường thưởng cho hồ sơ đẹp, người trẻ chỉ đang phản ứng hợp lý với luật chơi.
Trách một người vì đã tối ưu theo đúng tiêu chí mà chính chúng ta đặt ra thì không công bằng. Nếu tín hiệu cũ mất giá, lời giải không phải là đo nhiều hơn, mà là đo gần công việc hơn. Trong tuyển dụng, điều đó nghĩa là chuyển trọng tâm từ "ứng viên đã viết gì?" sang "ứng viên thực sự làm được gì?". Thay vì giao một bài tập dài về nhà, doanh nghiệp có thể đưa ra một tình huống ngắn ngay trong buổi phỏng vấn. Ứng viên được phép sử dụng AI, nhưng phải giải thích vì sao chọn phương án này, bỏ phương án kia và chỉ ra những điểm câu trả lời của công cụ có thể sai. Thay vì hỏi "điểm mạnh của bạn là gì", người phỏng vấn có thể chọn một thành tích cụ thể trong CV rồi hỏi sâu hai, ba tầng.
Tiêu chí đánh giá cần được xây dựng từ trước để người phỏng vấn tập trung vào cách ứng viên suy nghĩ, lập luận và xử lý vấn đề, thay vì bị cuốn theo phong thái tự tin hay một cái tên trường đẹp. Những bài đánh giá này cũng cần ngắn gọn, liên quan trực tiếp đến công việc, có tiêu chí chấm rõ ràng và được thực hiện trong điều kiện tương đương. Doanh nghiệp không nên yêu cầu ứng viên dành nhiều ngày làm những sản phẩm miễn phí mà chính doanh nghiệp có thể sử dụng.
Một quy trình tốt không chỉ giúp chọn đúng người mà còn phải tạo cơ hội công bằng để người có năng lực thể hiện bản thân. Cách làm này không nhất thiết cần thêm vòng. Nó thậm chí có thể ngắn hơn. Thứ nó đòi hỏi là người phỏng vấn được đào tạo để hỏi tốt, một khoản đầu tư mà nhiều doanh nghiệp có thể đang dành ít hơn so với phần mềm sàng lọc hồ sơ.
Nhà trường có thể áp dụng cùng logic ấy. Sinh viên vẫn được sử dụng AI trong học tập, nhưng cần dành một phần đáng kể kết quả đánh giá cho việc bảo vệ sản phẩm. Người học phải giải thích mình đã đặt câu hỏi gì, kiểm chứng thông tin ra sao, vì sao lựa chọn phương án đó và phần nào là đóng góp thực sự của bản thân. Khi đó, bảng điểm sẽ phản ánh tốt hơn năng lực mà nó vốn được kỳ vọng sẽ đo lường. Còn với người trẻ, trước khi gửi một chiếc CV có AI hỗ trợ, hãy tự hỏi câu hỏi thứ hai về từng dòng. Nếu chưa thể giải thích một thành tích, một con số hay một quyết định được ghi trong hồ sơ, dòng chữ ấy chưa thực sự thuộc về mình.
Cuối đợt tuyển dụng thực tập sinh kể trên, chúng tôi chọn bạn đã kể được cả phần dự án mình từng làm chưa tốt. Không phải vì CV của bạn tốt hơn, bởi hai bản gần như giống hệt nhau. Mà vì đó là lúc duy nhất trong cả quy trình, chúng tôi nhìn thấy một người thực sự hiểu việc mình đã làm, biết mình đã sai ở đâu và có thể giải thích vì sao? Khi ai cũng có một chiếc CV hoàn hảo, câu hỏi không còn là ứng viên trình bày giỏi đến đâu, mà là nhà tuyển dụng có nhìn thấy con người phía sau hồ sơ, và người trẻ có chứng minh được năng lực của mình khi bắt đầu công việc hay không?
Đào Việt Bách
- Xin việc công cốc vì 'vài giây liếc mắt loại một CV'
- Ứng viên viết CV bằng AI để qua mặt nhà tuyển dụng
- Công ty tôi 10 năm tuyển kỹ sư làm nhân viên kỹ thuật
- Cam chịu phỏng vấn như thẩm vấn vì sợ không xin được việc
- Bất ngờ khi tôi đi 'xin việc' ở tuổi U50
- Tôi mỏi mắt tìm ứng viên chấp nhận lương thấp 3 năm đầu
- Xin việc công cốc vì 'vài giây liếc mắt loại một CV'
- Ứng viên viết CV bằng AI để qua mặt nhà tuyển dụng
- Công ty tôi 10 năm tuyển kỹ sư làm nhân viên kỹ thuật
- Cam chịu phỏng vấn như thẩm vấn vì sợ không xin được việc
- Bất ngờ khi tôi đi 'xin việc' ở tuổi U50
- Tôi mỏi mắt tìm ứng viên chấp nhận lương thấp 3 năm đầu