Schneider Electric ở Vũ Hán dùng AI đào tạo nhân sự, doanh nghiệp nói thời gian đào tạo giảm từ 75 xuống 50 ngày

Máy tự động hóa nhiều hơn, người biết dùng máy lại ít hơn

Đại diện Schneider Electric nêu một nghịch lý khá quen thuộc: khi tỷ lệ tự động hóa trong sản xuất lên tới 55%, chỉ khoảng 20% nhân sự được trang bị kỹ năng tự động hóa, AI và kỹ thuật số. Nói cách khác, dây chuyền đã chạy nhanh hơn tốc độ học của người đứng trước nó.

Bà Jin Piao, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách chuỗi cung ứng toàn cầu Cụm công nghiệp Đông Á của Schneider Electric, nói:

“Phần lớn nhân viên được trang bị kỹ năng tự động hóa, kỹ thuật số và AI là lao động trực tiếp tại nhà máy. Theo tôi, AI và tự động hóa không chỉ thay đổi cách thức làm việc mà còn làm thay đổi tính chất công việc, giá trị tạo ra và những kỹ năng người lao động cần có”

Vũ Hán học cách dạy người mới

Theo phía doanh nghiệp, thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm cá nhân và đào tạo trực tiếp, nhà máy ở Vũ Hán đưa AI tác nhân và AI tạo sinh vào việc hướng dẫn kỹ thuật viên bảo trì. Cách làm này được cho là giúp thời gian đào tạo nhân viên mới giảm từ 75 ngày xuống còn 50 ngày.

Đây là con số doanh nghiệp tự công bố, chưa có nguồn độc lập đối chiếu. Nói cách khác, đây là một lời khẳng định cần thêm bằng chứng. Với người mới vào nghề, khoảng chênh lệch giữa 75 và 50 ngày là khoảng thời gian đủ để bớt đứng cạnh máy và hỏi “cái này bấm nút nào trước”.

Nghỉ việc “xuống một con số”

Thời gian đào tạo kéo dài, theo lời đại diện Schneider Electric, khiến tỷ lệ nghỉ việc lên gần 50%. Doanh nghiệp cho biết nhờ cách làm mới, tỷ lệ này giảm từ 48% xuống “một con số”.

Bài báo không nêu mức cụ thể, nên “một con số” vẫn là một khoảng khá rộng để mỗi người tự tưởng tượng. Đây là chỗ cần đọc cẩn thận: thông tin này chưa đủ chi tiết để kết luận mức giảm cụ thể.

Lãnh đạo không cần thành chuyên gia, nhưng phải biết làm

Ông Bharath R, Giám đốc chuỗi cung ứng phụ trách Việt Nam, Campuchia và Thái Lan của Coats, cho rằng doanh nghiệp cần nâng cao năng lực AI không chỉ cho đội ngũ kỹ thuật mà còn cho lãnh đạo và những người am hiểu nghiệp vụ. Ông nói:

“Lãnh đạo không nhất thiết phải trở thành chuyên gia AI nhưng cần hiểu và trực tiếp thực hành để dẫn dắt quá trình chuyển đổi”

Nghe thì đơn giản. Tuy nhiên, không ít cuộc họp chiến lược vẫn có cảnh người ra quyết định ngồi nhìn bản trình chiếu về AI như xem phim nước ngoài không phụ đề.

Góc nhìn từ ILO: con số và câu hỏi về việc làm

Ông Felix Weidenkaff, chuyên gia chính sách việc làm và thị trường lao động tại Văn phòng ILO tại Việt Nam, cho biết khoảng 20,8% lực lượng lao động Việt Nam, tương đương 11,5 triệu người, có khả năng chịu tác động của AI tạo sinh. Ông cũng nêu tỷ lệ việc làm có nguy cơ tự động hóa cao khoảng 2%. Bài báo không dẫn báo cáo gốc cho các số liệu này, nên người đọc nên tra cứu thêm trước khi trích lại.

Ông Weidenkaff nói:

“Những con số trên cho thấy trọng tâm cần đặt vào quá trình chuyển đổi công việc, thay vì chỉ tập trung vào nguy cơ mất việc làm. Dù AI có thể cải thiện năng suất ở cấp độ từng nhiệm vụ, lợi ích này không tự động chuyển hóa thành hiệu quả cao hơn ở cấp doanh nghiệp và toàn nền kinh tế”

Có thể hiểu thế này: máy có thể làm từng việc nhanh hơn, nhưng năng suất cả doanh nghiệp không tự chạy theo, giống như mua máy chạy bộ rồi chờ nó giảm cân giúp mình. Ông cũng khuyến nghị Việt Nam xây dựng hệ thống thông tin năng động hơn, khai thác dữ liệu tuyển dụng trực tuyến và ứng dụng AI để phân tích nhu cầu kỹ năng theo địa phương, ngành nghề và vị trí việc làm.

Từ nhà máy Indonesia đến giảng đường TP.HCM

Tại Indonesia, một nhà máy của Schneider Electric hợp tác với 12 trường học địa phương, đào tạo hơn 1.000 học sinh qua các chương trình giáo dục và thực hành. Đây cũng là số liệu do doanh nghiệp nêu.

Ở TP.HCM, PGS-TS Quản Thành Thơ, Trưởng khoa Khoa học máy tính và Kỹ thuật máy tính, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP.HCM, cho rằng cần tăng cường hợp tác với doanh nghiệp theo ba hướng: chương trình đào tạo sát thực tế, sinh viên tham gia dự án nghiên cứu, và hình thành hệ sinh thái đổi mới sáng tạo.

Theo bài báo, Trường Đại học Bách khoa hợp tác với VTCOM và VinFast để sinh viên tiếp cận hạ tầng công nghệ và kinh nghiệm thực tiễn, đồng thời hợp tác với VNG thành lập AI Hub hỗ trợ tài năng trẻ nghiên cứu. Tuy nhiên, bài báo có đoạn nêu hợp tác do một lãnh đạo trường thực hiện trong khi ông Thơ được giới thiệu là Trưởng khoa, và đoạn cuối bị cắt nên chi tiết về AI Hub chưa đầy đủ. Thông tin đang được xác minh.

Ba điều kiện để nhân rộng, nghe hợp lý nhưng khó làm

Schneider Electric nêu ba yếu tố để nhân rộng chuyển đổi AI:

• Bắt đầu từ mục tiêu kinh doanh thay vì chạy theo công nghệ.
• Tích hợp công nghệ và tri thức vào quy trình.
• Xây dựng tiêu chuẩn chung nhưng thích ứng với điều kiện địa phương.

Ba điều này nghe rất đúng, và đó cũng là phần dễ nhất khi đọc: gật gù. Phần khó nằm ở chỗ làm đủ cả ba việc cùng lúc, trong khi quý nào cũng có KPI mới.

Lời kết

AI đang được đưa vào đào tạo, nhưng phần lớn con số hiện vẫn là lời phía doanh nghiệp, còn câu hỏi về việc làm vẫn còn mở. Như thường lệ, công nghệ tiến nhanh hơn kế hoạch đào tạo, và con người lại phải học nhanh hơn cả hai. Phần còn lại, theo ILO, là chuyện chuyển đổi công việc, không phải chuyện chỉ lo mất việc.