Nhân viên đi trước, tổ chức còn theo sau
AI tại doanh nghiệp là việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào nhiệm vụ, quy trình và quyết định công việc, với con người chịu trách nhiệm đánh giá kết quả và bảo đảm công nghệ tạo ra giá trị thực tế. Khoảng cách giữa cách nhân viên sử dụng AI và cách tổ chức vận hành đang cho thấy nút thắt không nằm ở sự tò mò của người lao động, mà ở khả năng thay đổi của doanh nghiệp. Theo Báo cáo Chỉ số Xu hướng công việc 2026 của Microsoft, 39% lao động tri thức Việt Nam thuộc nhóm tiên phong về AI, so với 16% trên toàn cầu. Đây là tín hiệu đáng mừng, nhưng chưa đủ để kết luận doanh nghiệp đã sẵn sàng. Khảo sát Navigos Group cho thấy 48,8% doanh nghiệp được hỏi chưa đào tạo kỹ năng AI cho nhân viên; Deloitte ghi nhận chỉ 16% tổ chức trên thế giới đã thiết kế đầy đủ vai trò, quy trình và mô hình vận hành để tích hợp AI.
Nói cách khác, nhiều nhân viên đã tự tìm cách dùng công cụ, trong khi nơi làm việc vẫn chưa thống nhất AI được phép xử lý việc gì, ai kiểm tra kết quả và ai chịu trách nhiệm khi có sai sót. Nếu doanh nghiệp chỉ phát tài khoản công cụ mà không hướng dẫn phân loại dữ liệu hay quy định thông tin nào được phép đưa lên AI, sự chủ động cá nhân còn có thể kéo theo rủi ro cho tổ chức.
Đào tạo thôi chưa đủ nếu quy trình vẫn nguyên vẹn
Có một lý do khiến việc phổ cập công cụ thường không đem lại bước nhảy năng suất như kỳ vọng: công nghệ mới được đặt vào cách làm cũ. Nghiên cứu do AWS đặt hàng ghi nhận 26% doanh nghiệp Việt Nam đã ứng dụng AI trong năm 2026, tăng từ 18% năm trước, nhưng 61% trong số đó vẫn ở giai đoạn thử nghiệm. Con số này nhắc rằng thử công cụ chưa đồng nghĩa với thay đổi hoạt động kinh doanh. Tại một cuộc họp báo ở Hà Nội, tiến sĩ Tan Hong Ming, Phó hiệu trưởng phụ trách vận hành số của Trường Kinh doanh thuộc Đại học Quốc gia Singapore, nhấn mạnh phát triển nhân lực phải vượt ra ngoài việc dạy kỹ năng kỹ thuật. Học cách đặt câu lệnh có ích, nhưng doanh nghiệp còn phải chọn đúng khâu để áp dụng, điều chỉnh luồng công việc và xác định năng lực bổ sung mà nhân viên cần.
Ông Thiều Thiên Định, Giám đốc bộ phận Giải pháp Doanh nghiệp Tích hợp tại ABeam Consulting Việt Nam, cho rằng doanh nghiệp nên bắt đầu từ công việc thay vì từ công cụ AI. Đây là điểm mấu chốt: xác định phần việc AI đảm nhận, chỗ con người kiểm tra và ra quyết định, cùng người chịu trách nhiệm cuối cùng. Nếu một công đoạn được tự động hóa nhưng các bước phê duyệt phía sau không đổi, phần thời gian tiết kiệm được có thể chẳng cải thiện hiệu quả chung.
Vì vậy, đào tạo nhân lực cần song hành với việc rà soát quy trình, dữ liệu và cách quản lý. Khảo sát AWS cho thấy 87% nhà tuyển dụng được hỏi xem việc nâng cao năng lực cho nhân viên là phần thiết yếu trong chiến lược AI. Tỷ lệ này thể hiện nhận thức đang tăng, nhưng hiệu quả chỉ đến khi nội dung đào tạo gắn với những việc nhân viên thực sự làm mỗi ngày.
Việc làm công nghệ vượt khỏi ngành phần mềm
Khoảng trống về quy trình không chỉ là bài toán quản trị; nó cũng mở ra hướng đi mới cho việc làm công nghệ. Khi AI đi vào tài chính, xây dựng và các ngành khác, doanh nghiệp cần người hiểu cả công nghệ lẫn nghiệp vụ để kết nối dữ liệu, tích hợp phần mềm, kiểm thử đầu ra và bảo vệ thông tin. Kỹ sư phần mềm, chuyên gia dữ liệu và nhân sự bảo mật vì thế có thể tham gia giải quyết bài toán ở những lĩnh vực trước đây không được xem là địa bàn của họ. Nhưng biết lập trình không tự động giúp người làm công nghệ hiểu thị trường mới. Nguyễn Văn Cường, một lập trình viên toàn diện, gặp trở ngại khi chuyển từ phát triển phần mềm sang lĩnh vực tài chính vì chưa có nhiều kiến thức về thị trường chứng khoán. Trường hợp này cho thấy người lao động cần bổ sung hiểu biết nghiệp vụ, không chỉ cập nhật công cụ.
Quy mô đào tạo STEM đang tăng: năm 2026 có 467.590 thí sinh đăng ký xét tuyển vào các ngành STEM, chiếm 53,4% tổng số thí sinh đăng ký xét tuyển đại học. Tuy nhiên, số người học không tự tạo ra đúng loại việc làm. Cơ hội sẽ phụ thuộc vào khả năng đưa kiến thức kỹ thuật vào các vấn đề cụ thể của tài chính, xây dựng và những lĩnh vực khác; doanh nghiệp cũng phải tạo được vai trò phù hợp thay vì chỉ kỳ vọng người lao động tự xoay xở.
Khả năng thích ứng phải thành ưu tiên chung
Việt Nam đang đặt AI vào mục tiêu nâng năng suất và đổi mới khi hướng tới một nền công nghiệp có thu nhập cao vào năm 2045. Định hướng này sẽ khó thành hiện thực nếu lực lượng lao động chỉ được xem là người dùng công cụ, thay vì những người cần liên tục học hỏi, đánh giá kết quả và cùng thiết kế cách làm mới. Ngày 24/5/2025, Thủ tướng ban hành Quyết định 1002 phê duyệt đề án đào tạo nhân lực phục vụ phát triển công nghệ cao giai đoạn 2025-2035, định hướng đến năm 2045. Chương trình quốc gia về phát triển nhân lực AI được thông qua vào tháng 8/2026 đặt mục tiêu trang bị kiến thức AI cơ bản cho khoảng 10 triệu lao động đến năm 2030, đồng thời phát triển nhân lực chuyên sâu và cải thiện đào tạo AI. Chiến lược Chuyển đổi số quốc gia giai đoạn 2026-2030 cũng đặt mục tiêu đào tạo kỹ năng số cơ bản cho ít nhất 10 triệu lao động và kỳ vọng hơn 40% doanh nghiệp nhỏ và vừa ứng dụng tác nhân AI hoặc giải pháp AI dùng chung.
Đây là mục tiêu lớn, nhưng thước đo không nên dừng ở số người được học hay số doanh nghiệp cài đặt công cụ. Doanh nghiệp cần giúp nhân viên cập nhật kiến thức, chuyển họ sang nhiệm vụ phù hợp khi cần và tạo điều kiện để con người kiểm chứng kết quả AI. Năng lực thích ứng chỉ có ý nghĩa khi được hỗ trợ bằng thời gian học, quy trình rõ ràng và trách nhiệm cụ thể. Kết luận cần thẳng thắn: nhân viên Việt Nam đã cho thấy họ sẵn sàng thử AI, nhưng doanh nghiệp chưa thể trông chờ vào sự chủ động ấy để tự tạo chuyển đổi. Muốn AI tạo giá trị, lãnh đạo phải đầu tư vào kỹ năng AI, đào tạo nhân lực và tái thiết kế công việc. Nếu không đổi cách tổ chức, AI sẽ vẫn chủ yếu là công cụ cá nhân; nếu thay đổi đồng bộ, nó có thể mở rộng cả năng suất lẫn cơ hội nghề nghiệp.
