AI làm đổi việc, không chỉ thay thế việc
Đào tạo lại người lao động là quá trình giúp họ cập nhật kiến thức và kỹ năng để đảm nhận những nhiệm vụ mới khi công nghệ thay đổi cách làm việc. Đây không phải phần việc phụ sau khi doanh nghiệp triển khai AI, mà là điều kiện để người lao động cùng công nghệ tạo ra giá trị.
Tại Diễn đàn Kinh tế Mùa thu 2026 ở TP.HCM, các chuyên gia nhấn mạnh cần triển khai AI song song với chuẩn bị nhân lực. Felix Weidenkaff, chuyên gia chính sách việc làm và thị trường lao động của ILO tại Việt Nam, cho biết khoảng 20,8% lực lượng lao động, tương đương 11,5 triệu lao động Việt Nam, có thể chịu tác động của AI; tỷ lệ việc làm có nguy cơ tự động hóa cao chỉ khoảng 2%. Con số này cho thấy tác động AI chủ yếu nằm ở nhiệm vụ và cách thức làm việc, chứ không đồng nghĩa hàng triệu người lập tức mất việc.
Với người lao động, thay đổi có thể là chuyển từ xử lý thao tác lặp lại sang kiểm tra đầu ra, phát hiện dữ liệu bất thường hoặc phối hợp với hệ thống. Vì vậy, chính người hiểu quy trình cần được tham gia thiết kế và triển khai AI; nếu họ chỉ nhận công cụ từ trên xuống, doanh nghiệp sẽ bỏ qua kinh nghiệm tại nơi làm việc.
Đào tạo phải gắn với công việc thật
Đào tạo AI không thể dừng ở hướng dẫn bấm nút hay viết câu lệnh. Người lao động cần biết kiểm chứng câu trả lời, nhận diện dữ liệu sai lệch và bảo vệ thông tin; quản lý phải biết đưa công nghệ vào quy trình, còn lãnh đạo cần giám sát cách AI được dùng trong quyết định. Những kỹ năng AI ấy mới giúp nhân viên làm chủ công cụ thay vì phụ thuộc vào nó.
Đào tạo lại cần đến cả người đang làm ở nhà máy, văn phòng lẫn sinh viên sắp gia nhập thị trường lao động. Các chương trình hiệu quả nên kết hợp nền tảng kiến thức với dự án, phòng thực hành và tình huống thực tế do doanh nghiệp cùng cơ sở giáo dục xây dựng. Học tại nơi làm việc cũng cần được duy trì để kỹ năng theo kịp nhu cầu sản xuất thay đổi.
Đây không chỉ là lựa chọn mang tính nhân sự: khảo sát do AWS đặt hàng năm 2026 cho thấy 87% nhà tuyển dụng được hỏi xem đào tạo lại nhân viên hiện có là phần quan trọng trong chiến lược AI. Tuy nhiên, học xong một khóa không bảo đảm thích nghi lâu dài. Doanh nghiệp phải tạo điều kiện để nhân viên áp dụng kỹ năng mới, nhận phản hồi và tiếp tục học trong công việc.
Tổ chức lại công việc mới biến AI thành năng suất
Đào tạo riêng lẻ sẽ không đủ nếu quy trình vẫn giữ nguyên. Tan Hong Ming, Phó hiệu trưởng phụ trách vận hành số tại Trường Kinh doanh NUS, lưu ý rằng thách thức lớn hơn việc hiểu AI là liệu tổ chức có biết thiết kế lại công việc xoay quanh công nghệ hay không. Một hệ thống có thể rút ngắn thời gian của từng thao tác nhưng không cải thiện kết quả chung nếu khâu phê duyệt, bàn giao và trách nhiệm vẫn rườm rà.
Doanh nghiệp cần chọn đúng quy trình để AI hỗ trợ, điều chỉnh vai trò của con người và đo hiệu quả trên toàn chuỗi công việc, không chỉ đếm số nhiệm vụ tự động hóa. Ví dụ tại Coats được chia sẻ ở diễn đàn: nhóm ở Việt Nam xây dựng mô hình dự báo trong khoảng hai tuần, chính xác hơn ít nhất 10% so với mô hình của một đơn vị bên ngoài làm trong 15 tháng. Công việc dự báo được tự động hóa, nhưng đội ngũ liên quan có thể được chuyển sang nhiệm vụ khác trong chuỗi cung ứng thay vì bị cắt giảm.
Đó là khác biệt giữa ứng dụng công nghệ để có vẻ hiện đại và dùng công nghệ để giải quyết vấn đề kinh doanh. Năng suất chỉ trở thành giá trị bền vững khi người lao động có tiếng nói trong thay đổi quy trình, chất lượng công việc được bảo đảm và năng lực con người được chuyển sang những khâu tạo giá trị cao hơn.
Năng lực AI là khoản đầu tư cho tăng trưởng dài hạn
Tháng 8/2026, Chính phủ phê duyệt Chương trình quốc gia phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo, đặt mục tiêu trang bị kỹ năng AI cơ bản cho khoảng 10 triệu người lao động đến năm 2030, đồng thời phát triển chuyên gia chuyên sâu và tăng cường giáo dục AI ở các cấp. Bộ Khoa học và Công nghệ cũng đã trình Thủ tướng chiến lược quốc gia về phát triển AI đến năm 2030, tầm nhìn 2045. Đây là những bước đi cần thiết, nhưng kết quả sẽ phụ thuộc vào việc đào tạo có đến được nơi làm việc hay không.
Bức tranh áp dụng công nghệ cho thấy khoảng cách còn lớn: năm 2026, 26% doanh nghiệp Việt Nam được khảo sát đã ứng dụng AI, tăng từ 18% năm trước, nhưng 61% trong số các doanh nghiệp ứng dụng vẫn đang thử nghiệm. Muốn thu hẹp khoảng cách này, nhà nước, doanh nghiệp và cơ sở đào tạo cần phối hợp để chương trình học bám sát nhu cầu thực tế, còn doanh nghiệp phải dành thời gian và cơ chế cho nhân viên thực hành.
Mục tiêu cuối cùng không phải là có nhiều người biết sử dụng một công cụ nhất thời, mà là xây dựng lực lượng lao động có thể học liên tục, đánh giá công nghệ và tạo ra giải pháp mới. Đào tạo lại, kết hợp với tổ chức công việc hợp lý, mới giúp AI nâng năng suất và chất lượng sản xuất, đồng thời biến lợi thế dân số thành động lực tăng trưởng dài hạn.
