Năng lực mới quan trọng hơn số năm kinh nghiệm
AI đang thay đổi tuyển dụng khi doanh nghiệp đánh giá ứng viên không chỉ qua chuyên môn và thâm niên, mà còn qua khả năng sử dụng công nghệ, giải quyết vấn đề và tạo kết quả trong công việc. Với việc làm công nghệ, đây không phải một kỹ năng phụ có thể bổ sung sau: chuẩn năng lực đã dịch chuyển.
Báo cáo tuyển dụng 2025-2026 khảo sát hơn 3.000 đại diện tuyển dụng và người lao động cho thấy 55% doanh nghiệp IT thiếu ứng viên kỹ năng cao; 7,87% xem AI là tiêu chí quyết định tuyển dụng. Nhà tuyển dụng ngày càng chú trọng kinh nghiệm dự án thực tế, kỹ năng AI, tư duy sản phẩm và khả năng trao đổi với các nhóm khác. Khoảng cách kỹ năng mềm cũng đáng kể: 47,3% ứng viên IT còn thiếu giao tiếp, 39,7% thiếu tư duy phản biện và 33,6% thiếu tư duy sản phẩm.
Người lao động cần xây dựng năng lực kép: nền tảng chuyên môn vững và kỹ năng AI đủ để dùng, kiểm tra, đánh giá kết quả. Số năm kinh nghiệm vẫn có ích, nhưng không còn tự chứng minh giá trị nếu thiếu khả năng đưa giải pháp vào thực tế. WEF ước tính 39% kỹ năng cốt lõi sẽ thay đổi đến năm 2030; vì vậy, học liên tục phải trở thành một phần của nghề nghiệp, không phải hoạt động chỉ dành cho người mới.
Nhân viên đã đi trước nhiều doanh nghiệp
Khoảng cách lớn nhất hiện nay không nằm ở việc nhân viên có biết mở công cụ AI hay không, mà ở chỗ tổ chức có biến cách dùng cá nhân thành quy trình an toàn, hiệu quả hay không. Lao động tri thức Việt Nam có mức chủ động đáng chú ý: 39% thuộc nhóm tiên phong sử dụng AI, so với 16% trên toàn cầu. Nhưng sự sẵn sàng của nhân viên không đồng nghĩa doanh nghiệp đã sẵn sàng chuyển đổi.
Khảo sát của Navigos Group cho thấy 48,8% doanh nghiệp chưa đào tạo kỹ năng AI cho nhân viên; trên toàn cầu, chỉ 16% tổ chức đã thiết kế đầy đủ vai trò, quy trình và mô hình vận hành để tích hợp AI. Trong khi đó, 59,1% doanh nghiệp được ghi nhận đang ưu tiên đào tạo nội bộ kỹ năng AI. Những con số này phản ánh một thực tế không đồng đều: có nơi đã bắt đầu đào tạo, nhưng nhiều nhân viên vẫn tự mày mò, còn quy trình chính thức chưa theo kịp.
Mục tiêu đào tạo kỹ năng số cơ bản cho ít nhất 10 triệu lao động trong giai đoạn 2026-2030 và kỳ vọng hơn 40% doanh nghiệp nhỏ và vừa ứng dụng giải pháp AI sẽ khó đạt ý nghĩa thực chất nếu chỉ đo số người dùng công cụ. Doanh nghiệp nên bắt đầu từ công việc: xác định AI làm phần nào, người kiểm tra và ra quyết định ở đâu, ai chịu trách nhiệm cuối cùng. Sau đó mới chuẩn hóa, đo chất lượng đầu ra và nhân rộng những ứng dụng tạo kết quả rõ ràng.
Tuyển dụng bằng AI cần minh bạch và có người chịu trách nhiệm
Tuyển dụng bằng AI có thể giúp xử lý nhiều hồ sơ, nhưng tốc độ không thể là thước đo duy nhất. Khi thuật toán sàng lọc ở vòng đầu, ứng viên có thể mất cơ hội phỏng vấn vì cách hệ thống nhận diện mức độ phù hợp—kể cả khi dữ liệu đầu vào sai hoặc tiêu chí có thiên lệch. Vì vậy, minh bạch về việc sử dụng AI và khả năng yêu cầu xem xét lại kết quả phải được xem là điều kiện cơ bản, không phải bước bổ sung.
Khảo sát 1.000 doanh nghiệp tại Singapore, công bố ngày 30/10, ghi nhận AI được dùng ở ít nhất một chức năng nhân sự tại 81% doanh nghiệp lớn và 65% doanh nghiệp nhỏ và vừa. Trong gần 3.000 trường hợp ứng dụng được khảo sát, 85% vẫn cần con người xác nhận quyết định. Các vụ kiện liên quan đến công cụ sàng lọc của Eightfold AI và Workday tại Mỹ càng nhấn mạnh rủi ro: cáo buộc chưa phải kết luận về phân biệt đối xử, nhưng cho thấy ứng viên cần biết cách hồ sơ được đánh giá và có đường để phản đối sai sót.
Doanh nghiệp cần kiểm tra dữ liệu, tiêu chí sàng lọc và nguy cơ thiên lệch ngay từ khi triển khai; người phụ trách nhân sự phải được đào tạo để hiểu giới hạn công cụ, phát hiện lỗi và có quyền sửa quyết định. Mức giám sát nên tương ứng với tác động của quyết định, nhất là khi liên quan đến sinh kế. Công nghệ có thể hỗ trợ lựa chọn, nhưng trách nhiệm công bằng vẫn thuộc về tổ chức và con người.
Chuẩn bị từ người lao động đến nơi làm việc
Người lao động nên đưa kỹ năng AI vào hồ sơ năng lực bằng minh chứng cụ thể: dự án đã làm, vấn đề đã giải quyết, cách kiểm chứng đầu ra và tác động đến sản phẩm hoặc quy trình. Học công cụ mà không hiểu chuyên môn, dữ liệu và giới hạn của nó dễ tạo ra kết quả trông thuyết phục nhưng không đáng tin. Tư duy phản biện, giao tiếp và hiểu nhu cầu người dùng vì thế càng quan trọng khi AI nhận thêm nhiệm vụ.
Với doanh nghiệp, đào tạo nhân sự không nên dừng ở buổi hướng dẫn sử dụng. Cần thiết kế lại luồng công việc, quy định dữ liệu nào được phép đưa vào công cụ, cách kiểm tra đầu ra và ai phê duyệt từng loại quyết định. Đánh giá hiệu quả cũng phải nhìn cả tốc độ, chất lượng công việc, trải nghiệm nhân viên và tính công bằng với ứng viên, thay vì chỉ đếm lượt sử dụng hay thời gian tiết kiệm.
Trong 3-5 năm tới, tiêu chuẩn của ngành có thể tiếp tục thay đổi theo những cách khó dự đoán. Người lao động có lợi thế nếu chủ động kết hợp chuyên môn với kỹ năng AI và kinh nghiệm dự án; doanh nghiệp có lợi thế nếu biến thử nghiệm thành quy trình có kiểm soát. Kết luận rất rõ: công cụ không tự tạo ra năng lực. Chỉ khi tuyển dụng minh bạch, đào tạo liên tục và trách nhiệm con người được đặt đúng chỗ, AI mới cải thiện cả cơ hội nghề nghiệp lẫn hiệu quả tổ chức.
