Biết dùng AI chưa đồng nghĩa tạo ra giá trị
AI trong doanh nghiệp là việc đưa trí tuệ nhân tạo vào các nhiệm vụ và quy trình vận hành để cải thiện kết quả, chứ không chỉ cung cấp công cụ cho nhân viên sử dụng riêng lẻ. Vì vậy, đào tạo kỹ năng số là cần thiết nhưng không thể thay thế việc đổi cách tổ chức công việc. Khi AI tham gia sâu hơn vào hoạt động kinh doanh, doanh nghiệp phải quyết định công nghệ đảm nhận phần nào, con người kiểm tra và ra quyết định ở đâu, ai chịu trách nhiệm cuối cùng. Nghị quyết 57-NQ/TW xác định doanh nghiệp là chủ thể, động lực trong phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số; điều đó đòi hỏi đổi mới cách vận hành, không dừng ở việc mua công cụ. Khoảng cách hiện nay rất rõ: 39% lao động tri thức Việt Nam thuộc nhóm tiên phong về AI, so với 16% trên toàn cầu, trong khi 48,8% doanh nghiệp được khảo sát chưa đào tạo kỹ năng AI cho nhân viên.
Những con số ấy cảnh báo rằng năng lực cá nhân có thể đi trước mức sẵn sàng của tổ chức. Nhân viên có thể dùng AI để soạn thảo, phân tích hay xử lý yêu cầu, nhưng nếu dữ liệu, quyền hạn và cách phối hợp vẫn như cũ, lợi ích dễ mắc kẹt ở từng cá nhân. Theo Chiến lược quốc gia về chuyển đổi số giai đoạn 2026–2030, Việt Nam đặt mục tiêu đào tạo kỹ năng số cơ bản cho ít nhất 10 triệu lượt người trong độ tuổi lao động, đồng thời giúp hơn 40% doanh nghiệp nhỏ và vừa tiếp cận nền tảng mô hình như một dịch vụ, tác nhân AI hoặc giải pháp AI dùng chung. Đây là mục tiêu quan trọng, nhưng đào tạo và tiếp cận công nghệ chỉ có ý nghĩa khi doanh nghiệp gắn chúng với những thay đổi thực tế trong công việc.
Thiết kế lại quy trình trước khi mở rộng công cụ
Sai lầm phổ biến là chọn một tác vụ dễ tự động hóa rồi xem đó như chuyển đổi thành công. Để AI tạo tác động lên năng suất lao động, doanh nghiệp cần xem xét cả quy trình làm việc: từ tiếp nhận thông tin, xử lý dữ liệu đến kiểm tra, phê duyệt và sử dụng kết quả. Nếu AI rút ngắn một khâu nhưng khiến các bộ phận khác phải nhập lại dữ liệu, kiểm tra thêm hoặc chờ phê duyệt thủ công, thời gian tiết kiệm ở một điểm sẽ không cải thiện hiệu quả chung. Khi giao một phần nhiệm vụ cho AI, các bước còn lại cũng cần được sắp xếp lại để tránh phát sinh thao tác thừa. Doanh nghiệp nên bắt đầu bằng câu hỏi công việc nào đang chậm, sai hoặc tiêu tốn nguồn lực, rồi mới chọn công nghệ phù hợp.
Cách đo hiệu quả cũng cần đổi. Số người dùng công cụ hay số giờ được tiết kiệm chỉ là tín hiệu ban đầu, không chứng minh AI đã cải thiện hoạt động. Doanh nghiệp nên theo dõi chất lượng đầu ra, mức giảm sai sót, thời gian xử lý và kết quả kinh doanh. Khảo sát của Meta cho thấy 95% doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa được hỏi đang sử dụng AI, còn 85% cho biết ứng dụng này giúp tăng doanh thu. Đây là dấu hiệu đáng chú ý về mức độ tiếp nhận và lợi ích được doanh nghiệp ghi nhận, nhưng không nên biến thành lời hứa rằng mọi cách triển khai đều đem lại kết quả tương tự. Chỉ những ứng dụng có tác động rõ ràng mới nên được chuẩn hóa và nhân rộng.
Đầu tư vào kỹ năng, trách nhiệm và sự giám sát
Khi AI tham gia công việc, kỹ năng AI cần vượt khỏi khả năng nhập câu lệnh hay dùng một ứng dụng. Người lao động phải biết đánh giá đầu ra, nhận diện sai lệch, xử lý tình huống và đưa ra quyết định trong phạm vi được giao. Điều này không có nghĩa mọi nhân viên phải trở thành chuyên gia công nghệ; họ cần hiểu rủi ro và giới hạn của công cụ trong nghiệp vụ của mình. Doanh nghiệp nên gắn đào tạo với vị trí việc làm, trách nhiệm và quy trình mới, đồng thời xác định rõ người kiểm tra kết quả quan trọng. Khi nhiệm vụ thay đổi hoặc được tự động hóa, người lao động cũng cần được chuẩn bị để đảm nhận phần việc có giá trị hơn, thay vì để công nghệ làm thay đổi công việc mà không có hướng dẫn.
Quản trị dữ liệu là phần không thể tách rời của đào tạo và vận hành. Nếu nhân viên đưa thông tin nhạy cảm vào công cụ AI ngoài quy trình kiểm soát, doanh nghiệp có thể đánh đổi lợi ích tốc độ lấy rủi ro bảo mật. Cần có quy định về dữ liệu được phép sử dụng, quyền truy cập, trách nhiệm người vận hành và bước rà soát của con người đối với kết quả hoặc quyết định quan trọng. Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, tạo khuôn khổ cho hoạt động nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI tại Việt Nam. Tuân thủ không nên bị xem là thủ tục thêm vào sau cùng: đó là điều kiện để AI được dùng thường xuyên mà tổ chức vẫn kiểm soát được dữ liệu và rủi ro.
Năng suất đến từ sự kết hợp, không phải một công cụ
Doanh nghiệp ngày càng quan tâm AI có rút ngắn thời gian xử lý, giảm chi phí vận hành, mở rộng tiếp cận khách hàng hay tăng doanh thu hay không. Nhưng không nên nhầm việc ứng dụng rộng với năng lực tạo giá trị: khảo sát quốc tế của Deloitte được dẫn trong nguồn cho thấy chỉ 16% tổ chức đã thiết kế đầy đủ vai trò, quy trình và mô hình vận hành để đưa AI vào công việc. Điều đó củng cố một kết luận thực tế: công nghệ không tự tái cấu trúc doanh nghiệp. Năng suất lao động tăng khi AI được tích hợp vào quy trình phù hợp, nhân viên đủ khả năng kiểm soát đầu ra và lãnh đạo chịu trách nhiệm về cách triển khai. Thiếu một trong ba yếu tố, công cụ mới có thể chỉ tạo thêm một lớp thao tác.
Bước tiếp theo nên là chọn một quy trình có vấn đề cụ thể, thử nghiệm AI với tiêu chí đo được, phân định trách nhiệm giữa người và máy, rồi điều chỉnh trước khi mở rộng. Cách làm này vừa giúp doanh nghiệp phát hiện giá trị thật, vừa hạn chế việc nhân rộng một ứng dụng chưa an toàn hoặc chưa hiệu quả. Mục tiêu quốc gia về đào tạo kỹ năng số và mở rộng tiếp cận AI sẽ chỉ chuyển thành năng lực cạnh tranh khi doanh nghiệp đồng thời đổi cách phối hợp và quản trị công việc. Trang bị kỹ năng cho người lao động là nền móng, không phải đích đến. Muốn AI tạo ra kết quả bền vững, doanh nghiệp phải đầu tư đồng bộ vào công nghệ, con người và cách vận hành.
