Từ mục tiêu 10 triệu người đến năng lực làm việc thực tế
Kỹ năng AI trong công việc là khả năng sử dụng, đánh giá và đưa trí tuệ nhân tạo vào quy trình phù hợp để giải quyết nhiệm vụ hiệu quả hơn, chứ không chỉ biết thao tác với một công cụ. Đây phải là đích đến của chương trình phổ cập kỹ năng AI cho khoảng 10 triệu người lao động vào năm 2030.
Tháng 8/2026, Việt Nam phê duyệt Chương trình quốc gia phát triển nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo, đặt mục tiêu trang bị kỹ năng AI cơ bản cho khoảng 10 triệu người lao động vào năm 2030, đồng thời phát triển nhân lực chuyên sâu và tăng cường giáo dục về AI. Quy mô tham vọng ấy có lý do: Việt Nam hướng tới trở thành quốc gia phát triển có thu nhập cao vào năm 2045, và AI được kỳ vọng thúc đẩy năng suất lao động lẫn đổi mới sáng tạo. Nhưng số người hoàn thành khóa học sẽ chỉ là một thước đo đầu vào. Giá trị thật phải được nhìn thấy trong cách công việc được cải thiện.
Điểm nghẽn không nằm ở việc thiếu công cụ
Mức độ ứng dụng AI tăng, nhưng nhiều doanh nghiệp chưa vượt qua giai đoạn thử nghiệm. Nghiên cứu năm 2026 do Amazon Web Services ủy quyền ghi nhận 26% doanh nghiệp Việt Nam đã ứng dụng AI, tăng từ 18% năm trước; trong nhóm đã ứng dụng, 61% vẫn đang thử nghiệm. Đồng thời, 87% nhà tuyển dụng tham gia khảo sát xem đào tạo lại nhân viên hiện tại là yếu tố quan trọng trong chiến lược AI.
Khoảng cách nằm giữa biết dùng công cụ và tạo ra kết quả kinh doanh. Tiến sĩ Tan Hong Ming thuộc Trường Kinh doanh Đại học Quốc gia Singapore cảnh báo: “Một doanh nghiệp có thể đào tạo tất cả nhân viên sử dụng các công cụ AI nhưng vẫn không đạt được nhiều cải thiện về năng suất nếu các quy trình và phương thức quản lý không thay đổi”. Vì vậy, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng việc chọn những công đoạn có vấn đề cụ thể, xác định AI có thể hỗ trợ ở đâu rồi điều chỉnh quy trình, thay vì triển khai công cụ đại trà và kỳ vọng năng suất tự tăng.
Đào tạo AI phải đi cùng thiết kế lại công việc
Trách nhiệm của doanh nghiệp không dừng ở việc cung cấp tài khoản hay tổ chức một buổi hướng dẫn. Người lao động cần được học cách đặt yêu cầu rõ ràng, kiểm tra thông tin AI tạo ra, nhận biết khi nào cần phán đoán của con người và áp dụng công cụ vào nhiệm vụ hằng ngày. Các nhà quản lý cũng cần xác định lĩnh vực phù hợp, điều chỉnh quy trình và lập kế hoạch nâng cao kỹ năng theo vai trò công việc. Đào tạo AI như vậy mới gắn việc học với thực tiễn thay vì biến thành một chứng nhận trên hồ sơ.
Ưu tiên tiếp theo là xây dựng năng lực lãnh đạo và cơ chế giám sát. Nhà quản lý phải biết tích hợp AI vào luồng công việc; lãnh đạo cấp cao cần theo dõi cách công nghệ tham gia vào quyết định kinh doanh. Song song, doanh nghiệp phải giữ không gian để nhân viên chất vấn giả định, so sánh quan điểm và tự giải quyết vấn đề. AI có thể rút ngắn tác vụ, nhưng nếu xóa bỏ mọi cơ hội thử, sai và học, tổ chức có nguy cơ làm suy yếu chuyên môn mà chính mình cần để kiểm chứng kết quả.
Đo kết quả bằng thay đổi trong công việc
Với lao động Việt Nam, đào tạo lại cần trở thành hoạt động liên tục khi AI tham gia nhiều hơn vào công việc thường ngày. Doanh nghiệp nên theo dõi liệu nhân viên có xử lý nhiệm vụ phù hợp nhanh hơn, chất lượng đầu ra có được cải thiện và thời gian tiết kiệm có được chuyển sang công việc giá trị cao hơn hay không. Đây là cách đánh giá năng suất lao động có ý nghĩa hơn số lượt đăng nhập hay số người đã dự khóa học. NUS Business School đang thí điểm mô hình mô phỏng kinh doanh ứng dụng AI để học viên MBA và MBA Điều hành rèn luyện năng lực ra quyết định trong bối cảnh kinh doanh.
Mục tiêu quốc gia chỉ thành công nếu kỹ năng cơ bản mở cánh cửa cho ứng dụng thực chất, còn đào tạo chuyên sâu, tư duy phản biện và năng lực quản lý giúp lực lượng lao động thích ứng lâu dài. Doanh nghiệp cần bắt đầu từ bài toán công việc, đầu tư vào con người và thay đổi cách tổ chức hoạt động; nếu không, phổ cập công cụ sẽ tạo ra mức độ quen thuộc chứ chưa chắc tạo ra giá trị. Chuyển lợi thế dân số vàng thành lực lượng lao động vàng đòi hỏi AI nâng khả năng làm việc của con người, không thay thế việc phát triển năng lực của họ.
