Người lao động đi trước, tổ chức chưa theo kịp
AI trong doanh nghiệp là việc đưa các công cụ trí tuệ nhân tạo vào nhiệm vụ và quy trình làm việc, đồng thời xác định cách con người kiểm tra kết quả, ra quyết định và chịu trách nhiệm. Đây không chỉ là chuyện mỗi nhân viên biết dùng một ứng dụng.
Khoảng cách giữa cá nhân và tổ chức đang hiện rõ: 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 về sự chủ động của người lao động, nhưng không chứng minh rằng doanh nghiệp đã chuyển đổi cách vận hành. Chiến lược Chuyển đổi số quốc gia giai đoạn 2026-2030 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. Mục tiêu ấy sẽ khó thành kết quả nếu tổ chức chỉ khuyến khích dùng công cụ mà không sửa cách giao việc, kiểm tra và phối hợp.
Thiếu đào tạo khiến ứng dụng AI khó đi xa
Sự chủ động của nhân viên không thể thay cho trách nhiệm đào tạo của doanh nghiệp. Khảo sát của Navigos Group cho thấy 48,8% doanh nghiệp được khảo sát chưa đào tạo kỹ năng AI cho nhân viên. Khi thiếu hướng dẫn, mỗi người có thể tự chọn công cụ và cách làm, nhưng cũng khó biết dữ liệu nào được phép nhập, cách nhận diện đầu ra sai lệch hay thời điểm cần xin ý kiến con người.
Đây không phải khoảng trống nhỏ về kỹ thuật. Khi AI được đưa vào quy trình vận hành, doanh nghiệp còn phải tổ chức dữ liệu, tích hợp phần mềm, kiểm thử kết quả và bảo vệ thông tin nội bộ. Vì thế, đào tạo kỹ năng AI nên gắn với công việc cụ thể: cách đặt yêu cầu, kiểm chứng nội dung, xử lý dữ liệu và chuyển cấp quyết định khi hệ thống không đủ căn cứ. Nếu chỉ phát tài khoản công cụ mà không thống nhất những nguyên tắc này, nhân viên phải tự gánh rủi ro và lợi ích khó được nhân rộng.
Không thiết kế lại quy trình, tiết kiệm thời gian có thể mất hút
Điểm nghẽn tiếp theo nằm ở thiết kế công việc. Nếu AI rút ngắn một công đoạn nhưng các bước rà soát, phê duyệt và bàn giao phía sau vẫn giữ nguyên, thời gian tiết kiệm được chưa chắc cải thiện hiệu quả chung. Doanh nghiệp cần xác định AI làm phần nào, con người kiểm tra và ra quyết định ở đâu, ai chịu trách nhiệm cuối cùng. Đó là cách biến ứng dụng AI từ mẹo tăng tốc cá nhân thành thay đổi có thể đo lường trong quy trình vận hành.
Đánh giá thành công cũng không nên dừng ở số người sử dụng hay số phút được tiết kiệm. Cần xem đầu ra có chính xác hơn, sai sót có giảm và kết quả kinh doanh có cải thiện hay không. Khi AI tham gia sâu hơn, nhiệm vụ và năng lực của từng vị trí có thể đổi dù chức danh không thay đổi. Doanh nghiệp nên lập bản đồ kỹ năng, rồi chọn đào tạo lại, điều chuyển hoặc tuyển mới theo nhu cầu thực tế.
Muốn AI tạo giá trị, phải đổi cách tổ chức công việc
Việt Nam đang mở rộng nguồn nhân lực công nghệ: 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. Trước đó, ngày 24/5/2025, Thủ tướng Chính phủ 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. Nhưng đào tạo thêm nhân lực không tự động giải quyết khoảng cách trong doanh nghiệp: tổ chức vẫn phải xác định bài toán thực tế, bố trí người kiểm chứng và xây dựng quy trình an toàn.
Con đường nâng cao năng lực có thể kết hợp học tập có hệ thống với kinh nghiệm giải quyết bài toán liên ngành. Nguyễn Văn Cường, một lập trình viên toàn diện tại doanh nghiệp công nghệ và tân thạc sĩ chương trình Kỹ thuật phần mềm MSE, thực hiện đồ án xây dựng mô hình AI dự đoán thị trường chứng khoán dù trước đó chưa có nhiều kiến thức về lĩnh vực này. Trường hợp ấy nhấn mạnh rằng hiểu nghiệp vụ phải đi cùng kỹ năng công nghệ. Kết luận cho doanh nghiệp cũng vậy: nhân viên đã sẵn sàng thử AI, nhưng giá trị bền vững chỉ đến khi lãnh đạo đầu tư đào tạo và thiết kế lại công việc thay vì dừng ở việc cung cấp công cụ.
