Khoảng cách năng lực AI đang khiến nhiều khoản đầu tư AI chưa mang lại kết quả

“Nghịch lý năng suất” của AI trong doanh nghiệp

Randstad Digital gọi hiện tượng này là “productivity paradox” – nghịch lý năng suất.

Nhiều nhân viên có thể hoàn thành các nhiệm vụ riêng lẻ nhanh hơn nhờ AI. Nhưng điều đó không tự động chuyển thành cải thiện hiệu suất ở cấp độ toàn tổ chức.

Theo báo cáo, rào cản chính không nằm ở công nghệ mà nằm ở hạ tầng con người xung quanh công nghệ: kỹ năng, đào tạo và cách tích hợp AI vào quy trình làm việc.

Trong khi doanh nghiệp triển khai AI trên toàn bộ hệ thống công nghệ với tốc độ chưa từng có, nhiều tổ chức vẫn chưa đạt được kết quả kinh doanh như kỳ vọng ban đầu khi quyết định đầu tư.

Những con số cho thấy khoảng cách kỹ năng AI

Dữ liệu từ báo cáo và các nghiên cứu liên quan cho thấy tốc độ áp dụng AI đang vượt xa khả năng chuẩn bị của lực lượng lao động:

• Gần hai phần ba doanh nghiệp đã đầu tư vào AI trong năm qua, nhưng nhiều tổ chức chi nhiều tiền cho công nghệ hơn là cho đào tạo nhân viên sử dụng công nghệ đó.
• Khoảng một nửa chuyên gia công nghệ đang tự tìm khóa học AI vì họ cho rằng công ty chưa chuẩn bị đầy đủ cho việc áp dụng AI.
• Chỉ khoảng 32% người lao động được đào tạo AI, dù nhu cầu kỹ năng liên quan đến AI đang tăng mạnh.
• Các tin tuyển dụng yêu cầu kỹ năng liên quan đến AI agent tăng khoảng 1.587% trong năm 2025, phản ánh xu hướng chuyển sang các hệ thống AI tự động và phức tạp hơn.
• Ở một số thị trường như Ấn Độ, khoảng 50% tổ chức đã cung cấp đào tạo AI, nhưng khoảng cách kỹ năng vẫn tiếp tục mở rộng.

Ngoài ra, khảo sát Workmonitor 2026 của Randstad cũng cho thấy mức độ tự tin của người lao động vào kỹ năng công nghệ đã giảm 14 điểm phần trăm, một dấu hiệu cho thấy công nghệ nơi làm việc đang thay đổi nhanh hơn khả năng thích ứng của nhân viên.

Vì sao các khóa đào tạo AI “một lần” không hiệu quả

Phản ứng phổ biến của nhiều tổ chức trước công nghệ mới là tổ chức một khóa đào tạo ngắn hoặc một chương trình nội bộ duy nhất. Nhưng theo Randstad Digital, cách tiếp cận này không theo kịp tốc độ phát triển của AI.

AI hiện đang được tích hợp vào gần như mọi chức năng công việc – từ phát triển phần mềm, vận hành, marketing đến chăm sóc khách hàng. Vì vậy, người lao động cần học liên tục và theo đúng vai trò công việc, thay vì các khóa đào tạo chung chung.

Khi đào tạo chỉ diễn ra thỉnh thoảng hoặc mang tính tổng quát, nhân viên thường không phát triển được năng lực sử dụng AI trong công việc hàng ngày. Việc nhiều chuyên gia công nghệ phải tự tìm khóa học riêng cũng cho thấy chương trình đào tạo của doanh nghiệp chưa đáp ứng nhu cầu thực tế.

Vấn đề cốt lõi: hạ tầng nhân tài

Báo cáo nhấn mạnh rằng chuyển đổi AI không chỉ là bài toán công nghệ. Thực chất, đây là một bài toán về nhân lực và năng lực tổ chức.

Doanh nghiệp có thể triển khai các nền tảng AI rất tiên tiến, nhưng nếu lực lượng lao động không có khả năng tích hợp chúng vào quy trình và quyết định kinh doanh, lợi tức đầu tư (ROI) từ AI sẽ rất hạn chế.

Sự mất cân đối giữa chi tiêu công nghệ và năng lực con người chính là nguyên nhân tạo ra khoảng cách năng lực AI.

“Training as a Service”: cách tiếp cận mà Randstad đề xuất

Để thu hẹp khoảng cách này, Randstad Digital cho rằng doanh nghiệp cần chuyển từ các chương trình đào tạo rời rạc sang hệ thống học tập liên tục gắn với vai trò công việc.

Họ gọi mô hình này là “Training as a Service” (đào tạo như một dịch vụ) – tức là đào tạo không phải hoạt động một lần mà trở thành một năng lực lâu dài của tổ chức.

Các hệ thống đào tạo kiểu này thường tập trung vào:

• kỹ năng AI gắn trực tiếp với từng vị trí công việc
• học tập liên tục khi công cụ AI thay đổi
• tích hợp đào tạo vào quy trình làm việc hằng ngày

Theo Randstad Digital, chỉ khi xây dựng được “hạ tầng nhân tài” như vậy, doanh nghiệp mới có thể chuyển các khoản đầu tư AI thành năng suất đo lường được và kết quả kinh doanh thực sự.

Ý nghĩa đối với doanh nghiệp

Thông điệp chính của báo cáo khá rõ ràng: chuyển đổi AI phụ thuộc vào con người nhiều không kém công nghệ.

Nếu không đầu tư lâu dài vào kỹ năng của lực lượng lao động, doanh nghiệp có thể rơi vào tình huống nghịch lý: công cụ AI ngày càng mạnh nhưng nhân viên lại thiếu năng lực để tận dụng chúng. Khi đó, AI có thể giúp hoàn thành một số nhiệm vụ nhanh hơn, nhưng hiệu suất tổng thể của tổ chức vẫn không cải thiện đáng kể.

Việc thu hẹp khoảng cách năng lực AI – thông qua đào tạo liên tục và phát triển kỹ năng theo vai trò – có thể sẽ là yếu tố quyết định doanh nghiệp nào thực sự tận dụng được giá trị của kỷ nguyên AI.