Khoảng cách AI giữa người lao động và doanh nghiệp đang rộng ra
Khoảng cách AI nhân lực là tình trạng trong đó người lao động Việt Nam chủ động tự học AI và ứng dụng mạnh vào công việc, trong khi doanh nghiệp lại chưa xây được hệ thống hạ tầng, quy trình và hướng dẫn chính thức để quản trị, kết nối và nhân rộng những nỗ lực đó, khiến năng lực AI cá nhân phát triển nhanh hơn nhiều so với khả năng hỗ trợ và kiểm soát của tổ chức. Theo Khảo sát Người đi làm và Công việc 2026 do Anphabe thực hiện, có tới 58% người lao động Việt Nam AI đã tự học và thường xuyên sử dụng AI trong công việc, nhưng chỉ 13% doanh nghiệp triển khai AI thông qua các chương trình ứng dụng chính thức trong tổ chức. Con số này không chỉ là dữ liệu khô khan, mà là lời cảnh báo: con người đã sẵn sàng cho AI, nhưng hệ thống quản trị thì chưa.
Shadow AI: khi nhân viên tự học AI tạo ra "ốc đảo năng suất"
Việc 58% người lao động tự học AI kỹ năng và dùng AI hằng ngày cho thấy nhu cầu thích nghi công nghệ đang bùng nổ từ dưới lên, chứ không phải nhờ chiến lược từ trên xuống. Theo bà Thanh Nguyễn, khi AI đi vào doanh nghiệp qua “cửa phụ” – những tài khoản cá nhân, công cụ công cộng – nó trở thành Shadow AI với các luồng dữ liệu, cách sử dụng nằm ngoài tầm nhìn của tổ chức. Hệ quả là người lao động Việt Nam AI trở thành những “ốc đảo năng suất”: họ tạo ra giá trị, xử lý việc nhanh hơn, nhưng doanh nghiệp không nhìn thấy, không học hỏi, không chuẩn hóa được quy trình. Quyết định kinh doanh dễ dựa trên đầu ra AI chưa kiểm chứng, và khi AI sai, khoảng trống trách nhiệm lập tức xuất hiện.
Hai điểm nghẽn khiến doanh nghiệp khó biến AI thành giá trị thật
Khoảng cách AI nhân lực không chỉ vì người đi làm chủ động hơn, mà còn vì doanh nghiệp triển khai AI quá chậm và rời rạc. Theo phân tích được chia sẻ tại sự kiện “Từ Ứng dụng AI tới Lợi thế Năng suất”, có hai điểm nghẽn chính. Thứ nhất là hạ tầng AI doanh nghiệp: dùng tài khoản cá nhân khiến công cụ ở trạng thái “mù thông tin”, không tiếp cận được dữ liệu nội bộ, buộc nhân viên phải nhập liệu thủ công, tốn thời gian và vẫn thiếu bối cảnh. Thứ hai là cách tổ chức ứng dụng AI: nhiều nơi chỉ dừng ở việc giới thiệu công cụ, mà chưa thiết kế lại cách làm việc giữa người và AI, chưa định nghĩa rõ quy trình, tiêu chuẩn chất lượng, kiểm soát dữ liệu và tiêu chí đo lường năng suất mới. Nói thẳng: không có thiết kế tổ chức, AI chỉ là đồ chơi đắt mà khó tạo ra giá trị thật.
Cơ hội và rủi ro cho người lao động khi tự học AI không có bản đồ
Tự học AI kỹ năng là lợi thế cá nhân rõ ràng: người lao động xử lý việc nhanh hơn, làm được nhiều hơn với ít thời gian hơn, và từ đó tăng giá trị trên thị trường lao động. Nhưng khi doanh nghiệp không đồng hành, cơ hội này đi kèm rủi ro. Nhân viên có thể vô tình đưa dữ liệu nhạy cảm lên công cụ AI công cộng, nơi thông tin được lưu lại và dùng tiếp để huấn luyện mô hình. Họ cũng dễ ra quyết định dựa trên kết quả AI mà không có cơ chế kiểm chứng, dẫn tới sai lầm khó quy trách nhiệm. Ngay cả những người dùng AI rất giỏi cũng chỉ là “ốc đảo năng suất” bị mắc kẹt ở cấp cá nhân, không được ghi nhận, chia sẻ và nhân rộng cho cả tổ chức. Tự học là điểm khởi đầu tốt, nhưng nếu không có đào tạo AI chính thức và khung quản trị đi kèm, lợi thế ngắn hạn có thể biến thành rủi ro dài hạn.
Doanh nghiệp cần gì để chạy kịp nhân lực trong cuộc đua AI?
Điểm đáng mừng là ít nhất một số tổ chức đã bắt đầu nhận ra khoảng cách này và hành động. Anphabe đã ký kết trở thành đối tác đầu tiên của OpenAI về chuyển đổi Năng suất & Năng lực AI tại Việt Nam, với mục tiêu đưa AI vào môi trường được quản trị và giúp doanh nghiệp thiết kế lại công việc, cách đo lường để biến AI thành lợi thế năng suất tổ chức. Đây là hướng đi mà nhiều doanh nghiệp khác nên tham khảo: không chỉ đầu tư công cụ, mà phải xây hệ thống nhận diện AI đang được dùng ở đâu, bảo vệ tài sản dữ liệu ra sao, và làm thế nào để nhân rộng các cách làm hiệu quả. Người lao động Việt Nam AI đã chứng minh họ sẵn sàng tự học, tự thử. Câu hỏi bây giờ không còn là “nhân lực có hợp tác với AI không?”, mà là “doanh nghiệp có dám thay đổi cấu trúc và tư duy để chạy kịp họ hay không?”.
