Tác động của trí tuệ nhân tạo đến cấu trúc kỹ năng của nguồn nhân lực Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số

TS. Võ Thị Kim Loan; Email: [email protected]

Khoa Khoa học cơ bản, Trường Đại học Văn Lang

TS. Nguyễn Văn Thầy; Email: [email protected]

Trường Đại học Văn Hiến

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến cấu trúc kỹ năng của nguồn nhân lực Việt Nam thông qua phương pháp nghiên cứu định tính, kết hợp tổng quan tài liệu và khảo sát thực tế với quy mô mẫu 200 quan sát. Kết quả cho thấy, AI không chỉ thay thế một số nhiệm vụ lặp lại, mà còn tái cấu trúc nội dung công việc, làm gia tăng nhu cầu đối với kỹ năng số, năng lực hiểu biết và sử dụng AI, phân tích dữ liệu, tư duy phản biện, sáng tạo và học tập suốt đời. Bên cạnh cơ hội nâng cao năng suất lao động, AI cũng có thể làm gia tăng khoảng cách kỹ năng giữa các nhóm lao động nếu thiếu chính sách đào tạo phù hợp. Vì vậy, Việt Nam cần chiến lược đồng bộ về đào tạo lại và nâng cao kỹ năng, với sự tham gia của Nhà nước, doanh nghiệp, cơ sở giáo dục và bản thân người lao động.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, nguồn nhân lực, năng lực AI, chuyển đổi số

Abstract

This study examines the impact of artificial intelligence (AI) on Viet Nam's workforce skill structure using a qualitative research approach that combines a literature review with an empirical survey of 200 respondents. The findings indicate that AI not only replaces repetitive tasks but also reshapes job content, leading to increased demand for digital skills, AI literacy, and application capabilities, data analytics, critical thinking, creativity, and lifelong learning. While AI creates opportunities to enhance labor productivity, it may also widen skill disparities among workers in the absence of appropriate training policies. Therefore, Viet Nam should adopt a comprehensive strategy for reskilling and upskilling, with the active participation of the government, businesses, educational institutions, and workers themselves.

Keywords: Artificial intelligence, human resources, AI capabilities, digital transformation

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh chuyển đổi số (CĐS) diễn ra mạnh mẽ, AI, đặc biệt là AI tạo sinh, đang trở thành một lực lượng quan trọng tái định hình thị trường lao động, mô hình kinh doanh và phương thức tổ chức công việc. AI không chỉ tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại, mà còn làm thay đổi bản chất của nhiều công việc thông qua việc hỗ trợ phân tích dữ liệu, tạo nội dung, ra quyết định và tối ưu hóa quy trình. Theo Future of Jobs Report 2025, đến năm 2030, khoảng 39% kỹ năng cốt lõi của người lao động trên thế giới được dự báo sẽ thay đổi; đồng thời, AI và công nghệ xử lý thông tin được xem là một trong những động lực lớn nhất làm biến đổi mô hình kinh doanh của doanh nghiệp (WEF, 2025). Nhận định này cho thấy vấn đề trọng tâm không chỉ là AI có thể thay thế việc làm hay không, mà là AI đang làm thay đổi cấu trúc kỹ năng mà người lao động cần có để duy trì năng lực cạnh tranh.

Đối với Việt Nam, tác động của AI đặt ra cả cơ hội và thách thức. Một mặt, AI có thể hỗ trợ nâng cao năng suất lao động, cải thiện hiệu quả quản trị, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và giúp doanh nghiệp tham gia sâu hơn vào nền kinh tế số. Mặt khác, chất lượng nguồn nhân lực Việt Nam vẫn còn những hạn chế nhất định, đặc biệt là tỷ lệ lao động qua đào tạo có bằng cấp, chứng chỉ còn thấp, kỹ năng số chưa đồng đều, năng suất lao động còn khoảng cách so với nhiều quốc gia trong khu vực và sự chênh lệch về khả năng tiếp cận công nghệ giữa các nhóm lao động vẫn tồn tại (Tổng cục Thống kê, nay là Cục Thống kê, 2024). Trong điều kiện đó, AI có thể tạo thêm cơ hội cho nhóm lao động có kỹ năng cao, nhưng cũng làm gia tăng nguy cơ tụt hậu đối với lao động kỹ năng thấp, lao động lớn tuổi, lao động ở khu vực nông thôn và người lao động trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa.

Vì vậy, nghiên cứu này nhằm phân tích tác động của AI đến cấu trúc kỹ năng của nguồn nhân lực Việt Nam trong bối cảnh CĐS.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

AI là hệ thống có khả năng thực hiện những nhiệm vụ vốn đòi hỏi trí thông minh của con người, như: nhận thức, học hỏi, suy luận, dự báo và ra quyết định. Với sự phát triển của học máy, mạng nơ-ron sâu và AI tạo sinh, phạm vi ứng dụng của AI đã mở rộng từ các tác vụ kỹ thuật sang nhiều tác vụ nhận thức và sáng tạo. AI tạo sinh có thể tạo văn bản, hình ảnh, mã nguồn, âm thanh, đồng thời hỗ trợ phân tích thông tin, tổng hợp dữ liệu và đề xuất phương án giải quyết vấn đề (Chui và cộng sự, 2023).

CĐS là quá trình thay đổi tổng thể và toàn diện của cá nhân, tổ chức về cách sống, cách làm việc và phương thức sản xuất trên môi trường số, dựa trên các công nghệ số (Bộ Thông tin và Truyền thông, nay là Bộ Khoa học và Công nghệ, 2021). Khác với số hóa đơn thuần, CĐS đòi hỏi tổ chức phải tái thiết kế quy trình, thay đổi văn hóa làm việc và nâng cao năng lực nhân sự. Trong tiến trình này, AI được xem là một trong những công nghệ lõi vì có khả năng tác động đồng thời đến dữ liệu, quy trình và con người.

AI có thể thay thế một số nhiệm vụ lặp lại, có quy tắc rõ ràng như nhập liệu, xử lý văn bản đơn giản, phân loại thông tin hoặc chăm sóc khách hàng ở cấp độ cơ bản. Đây là nhóm công việc có nguy cơ tự động hóa cao vì phụ thuộc nhiều vào thao tác chuẩn hóa và ít yêu cầu phán đoán phức tạp. Tuy nhiên, AI có thể bổ trợ cho người lao động thông qua việc tăng tốc độ xử lý thông tin, hỗ trợ phân tích dữ liệu, tạo nội dung và nâng cao chất lượng ra quyết định. Brynjolfsson và cộng sự (2025) cho thấy, việc sử dụng trợ lý AI tạo sinh trong trung tâm chăm sóc khách hàng đã làm tăng năng suất trung bình của nhân viên, đặc biệt ở nhóm lao động ít kinh nghiệm. Kết quả này gợi ý rằng AI có thể giúp thu hẹp khoảng cách năng lực giữa lao động mới và lao động có kinh nghiệm nếu được triển khai phù hợp. Quan trọng hơn, người lao động không chỉ cần thực hiện đúng quy trình, mà còn phải biết phối hợp với hệ thống AI, kiểm chứng kết quả, diễn giải dữ liệu và đưa ra phán đoán cuối cùng. AI tạo sinh chủ yếu tác động đến việc làm theo hướng bổ trợ và tái cấu trúc nhiệm vụ hơn là thay thế hoàn toàn lao động (Gmyrek và cộng sự, 2023).

WEF (2025) nhấn mạnh các nhóm kỹ năng có nhu cầu tăng nhanh gồm tư duy phân tích, năng lực thích ứng, kỹ năng AI và dữ liệu lớn, sáng tạo, lãnh đạo và ảnh hưởng xã hội. Broecke (2023) cũng cho rằng các kỹ năng nhận thức bậc cao như giải quyết vấn đề phức tạp, tư duy phản biện, cùng với kỹ năng cảm xúc xã hội như giao tiếp, hợp tác và đồng cảm là những năng lực khó bị tự động hóa. Trong bối cảnh đó, năng lực hiểu biết và sử dụng AI ngày càng trở thành kỹ năng nền tảng. Năng lực này không chỉ là khả năng dùng công cụ AI, mà còn bao gồm khả năng hiểu giới hạn của AI, đặt câu hỏi phù hợp, đánh giá đầu ra, phát hiện sai lệch, bảo vệ dữ liệu và sử dụng AI có trách nhiệm.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính dựa trên tổng quan tài liệu kết hợp khảo sát mô tả nhằm làm rõ tác động của AI đến cấu trúc kỹ năng của nguồn nhân lực Việt Nam trong bối cảnh CĐS. Khảo sát được thực hiện với quy mô mẫu 200 quan sát, gồm: người lao động, sinh viên năm cuối và nhân viên văn phòng tại một số đô thị lớn. Bảng hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, tập trung vào các nội dung: mức độ sử dụng công cụ AI trong học tập hoặc công việc, nhận thức về tác động của AI đến việc làm, nhu cầu đào tạo kỹ năng AI và kỹ năng số, mức độ lo ngại AI thay thế một phần công việc, sự tự tin về kỹ năng số, nhận thức về vai trò của tư duy phản biện, khả năng kiểm chứng thông tin do AI tạo ra và mức độ sẵn sàng tham gia các khóa học ngắn hạn về AI.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Để làm rõ nhận thức của người lao động về AI và kỹ năng mới, nghiên cứu tiến hành khảo sát 200 quan sát, gồm sinh viên năm cuối, nhân viên văn phòng và người lao động tại một số đô thị lớn.

Bảng: Tỷ lệ đồng ý/hoàn toàn đồng ý với một số nhận định về AI

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ dữ liệu khảo sát

Kết quả khảo sát trong Bảng phản ánh 3 điểm đáng chú ý nhận định về AI:

Thứ nhất, tỷ lệ người đã từng sử dụng AI đạt 68% và tỷ lệ cho rằng AI sẽ làm thay đổi công việc trong 3 năm tới đạt 74%. Kết quả này phản ánh xu hướng AI đã trở thành công cụ tương đối quen thuộc đối với một bộ phận người học và người lao động, đặc biệt ở nhóm đô thị.

Thứ hai, tỷ lệ cần được đào tạo thêm về kỹ năng AI và kỹ năng số đạt 82%, trong khi chỉ 45% tự tin về kỹ năng số của bản thân. Khoảng cách 37 điểm phần trăm cho thấy có sự chênh lệch rõ rệt giữa nhận thức về nhu cầu học tập và năng lực hiện có. Đây là bằng chứng thực nghiệm ban đầu cho luận điểm rằng Việt Nam cần chú trọng đào tạo lại và nâng cao kỹ năng thay vì chỉ khuyến khích ứng dụng công nghệ một cách chung chung.

Thứ ba, chỉ 41% người được hỏi biết cách kiểm chứng thông tin do AI tạo ra, trong khi 79% cho rằng tư duy phản biện sẽ quan trọng hơn trong 5 năm tới. Sự chênh lệch này cho thấy tư duy phản biện và năng lực đánh giá kết quả AI vẫn là điểm yếu cần được bổ sung trong chương trình đào tạo.

Từ các kết quả trên, có thể thấy, AI tạo ra cả cơ hội và rủi ro cho nguồn nhân lực Việt Nam. Cơ hội nằm ở khả năng nâng cao năng suất thông qua tự động hóa nhiệm vụ lặp lại, rút ngắn thời gian xử lý thông tin và hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, rủi ro nằm ở khoảng cách kỹ năng giữa nhóm lao động có khả năng sử dụng AI và nhóm chưa được trang bị kỹ năng số. Nhóm lao động trẻ, có trình độ đại học, làm việc trong doanh nghiệp lớn hoặc tại đô thị thường có lợi thế tiếp cận công nghệ tốt hơn. Ngược lại, lao động phổ thông, lao động lớn tuổi, lao động nông thôn và lao động trong doanh nghiệp nhỏ và vừa có nguy cơ bị bỏ lại phía sau nếu không có chính sách hỗ trợ phù hợp.

Do đó, tác động của AI đến nguồn nhân lực Việt Nam không nên được nhìn nhận đơn thuần như một vấn đề công nghệ, mà là vấn đề phát triển kỹ năng và quản trị chuyển đổi. Hệ thống giáo dục cần tích hợp kỹ năng số, năng lực AI, tư duy dữ liệu và đạo đức công nghệ vào chương trình đào tạo. Doanh nghiệp cần xem đào tạo AI là khoản đầu tư chiến lược, gắn với thiết kế lại công việc và đánh giá lại năng lực nhân viên. Người lao động cần chủ động học tập suốt đời, rèn luyện tư duy phản biện và biết sử dụng AI như công cụ hỗ trợ thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào máy móc. Chỉ khi nguồn nhân lực được nâng cấp tương ứng, AI mới có thể trở thành động lực thực sự cho năng suất lao động và năng lực cạnh tranh của Việt Nam.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

Kết quả nghiên cứu cho thấy, AI đang làm thay đổi cấu trúc kỹ năng của nguồn nhân lực Việt Nam. Tác động chính của AI không chỉ là thay thế một số nhiệm vụ lặp lại, mà còn làm thay đổi cách thức thực hiện công việc. Người lao động cần chuyển từ kỹ năng thao tác sang kỹ năng tư duy, từ làm việc thủ công sang làm việc cùng công nghệ. Vì vậy, các kỹ năng như năng lực hiểu biết và sử dụng AI, kỹ năng số, phân tích dữ liệu, tư duy phản biện, sáng tạo và học tập suốt đời ngày càng trở nên quan trọng.

Bên cạnh cơ hội nâng cao năng suất, AI cũng có thể làm gia tăng khoảng cách kỹ năng giữa các nhóm lao động. Nhóm lao động có kỹ năng số tốt sẽ có nhiều cơ hội hơn, trong khi lao động phổ thông, lao động lớn tuổi, lao động nông thôn và lao động trong doanh nghiệp nhỏ và vừa có nguy cơ bị tụt hậu nếu không được đào tạo kịp thời. Do đó, trọng tâm chính sách không phải là hạn chế AI, mà là chuẩn bị năng lực cho người lao động để sử dụng AI hiệu quả.

Từ đó, Nhà nước cần xây dựng chương trình đào tạo kỹ năng số và năng lực AI cho người lao động, ưu tiên các nhóm dễ bị tổn thương. Các cơ sở giáo dục cần tích hợp AI, tư duy dữ liệu, tư duy phản biện và đạo đức công nghệ vào chương trình đào tạo. Doanh nghiệp cần xem đào tạo AI là đầu tư chiến lược, đồng thời thiết kế lại công việc theo hướng AI hỗ trợ con người. Đối với người lao động, cần chủ động đầu tư vào ba lớp năng lực: chuyên môn nghề nghiệp; năng lực hiểu biết và sử dụng AI cùng kỹ năng dữ liệu căn bản; các kỹ năng khác như tư duy phản biện, giao tiếp, hợp tác và đạo đức nghề nghiệp.

Tài liệu tham khảo:

1. Bộ Thông tin và Truyền thông (2021). Cẩm nang chuyển đổi số. Nxb. Thông tin và Truyền thông.

2. Broecke, S. (2023). Artificial intelligence and the labour market: Introduction. OECD Employment Outlook 2023.

3. Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2025). Generative AI at work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889-942.

4. Chui, M., Roberts, R., Yee, L., Hazan, E., Singla, A., Smaje, K., Sukarevsky, A., & Zemmel, R. (2023). The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier. McKinsey & Company.

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier#/

5. Gmyrek, P., Berg, J., & Bescond, D. (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality.

6. Tổng cục Thống kê (2024). Báo cáo điều tra lao động việc làm năm 2023. Nxb Thống kê.

7. World Economic Forum (2025). The Future of Jobs Report 2025. In World Economic Forum. Geneva, Switzerland: World Economic Forum.