Nhà máy của Schneider Electric ở Vũ Hán đào tạo nhân sự cho AI thế nào?

Giảm thời gian đào tạo nhân viên mới từ 75 ngày xuống 50 ngày

Tại phiên chuyên đề "Từ triển khai AI đến chuẩn bị nguồn nhân lực cho tương lai ngành sản xuất" trong khuôn khổ Diễn đàn Kinh tế mùa thu 2026 chiều 27.10, nhiều ý kiến cho rằng, áp dụng AI vào ngành sản xuất là cần thiết. Nhưng quan trọng hơn, phải đào tạo lại nhân sự phục vụ cho nền kinh tế AI. 

Bà Jin Piao - Phó chủ tịch cấp cao, phụ trách chuỗi cung ứng toàn cầu Cụm công nghiệp Đông Á của Schneider Electric - kể về việc ứng dụng AI ở nhà máy của tập đoàn tại Vũ Hán (Trung Quốc) gây ấn tượng cho người nghe. 

Bà chia sẻ, khi tỷ lệ tự động hóa trong sản xuất tăng lên 55%, Schneider Electric nhận thấy chỉ khoảng 20% nhân sự được trang bị kỹ năng tự động hóa, AI và kỹ thuật số. Trong khi thời gian đào tạo nhân viên mới kéo dài, khiến tỷ lệ nghỉ việc lên tới gần 50%.

Để giải quyết vấn đề, doanh nghiệp đã thiết kế phương thức làm việc, đồng thời ứng dụng AI tác nhân (agentic AI) và công cụ AI tạo sinh để hướng dẫn kỹ thuật viên bảo trì, thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm cá nhân và đào tạo trực tiếp. Nhờ đó, thời gian đào tạo nhân viên mới đã giảm từ 75 ngày xuống còn 50 ngày, tỷ lệ nghỉ việc giảm từ 48% xuống một con số. 

"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", bà Jin Piao nói.

ẢNH: NG.NGA

Từ kinh nghiệm triển khai, đại diện Schneider Electric nhấn mạnh có 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; đồng thời xây dựng tiêu chuẩn chung nhưng có khả năng thích ứng với điều kiện địa phương.

Kinh nghiệm của Coats cũng cho thấy hiệu quả khi kết hợp chuyên môn nghiệp vụ với năng lực ứng dụng AI. 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 cho cả lãnh đạo và những người am hiểu nghiệp vụ, thay vì chỉ tập trung vào đội ngũ kỹ thuật. "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", ông Ông Bharath R lưu ý.

Tuy nhiên, hiệu quả từ ứng dụng AI không chỉ được đo bằng thời gian tiết kiệm hay năng suất của từng cá nhân. Theo ông Felix Weidenkaff , chuyên gia về chính sách việc làm và thị trường lao động tại Văn phòng Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO) tại Việt Nam, 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. Trong khi đó, tỷ lệ việc làm có nguy cơ tự động hóa cao chỉ khoảng 2%.

"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", ông Felix Weidenkaff nhấn mạnh.

Đại diện ILO nhấn mạnh, cần có sự tham gia của người lao động ngay từ khâu thiết kế và triển khai công nghệ. Doanh nghiệp hiểu định hướng chiến lược, còn người lao động nắm rõ quy trình sản xuất, rủi ro an toàn và điều kiện thực tế tại nơi làm việc. Sự kết hợp này giúp AI được ứng dụng hiệu quả và có trách nhiệm hơn.

Việt Nam cần kết nối nhà trường, doanh nghiệp để đào tạo nhân lực AI

Kinh nghiệm của Schneider Electric cho thấy doanh nghiệp cần hợp tác với các cơ sở giáo dục để chuẩn bị nguồn nhân lực tương lai, đồng thời đào tạo lại lực lượng lao động hiện hữu. Tại Indonesia, một nhà máy của doanh nghiệp đã hợp tác với 12 trường học địa phương, đào tạo hơn 1.000 học sinh thông qua các chương trình giáo dục và thực hành.

Theo đại diện Schneider Electric , nhà trường và doanh nghiệp cần cùng thiết kế chương trình đào tạo, kết hợp kiến thức nền tảng với yêu cầu thực tế, đồng thời cập nhật nội dung theo sự phát triển của AI và công nghệ số. Sinh viên cần được trực tiếp tham gia các dự án, phòng thí nghiệm và chương trình thực hành để vận dụng kiến thức khi bước vào môi trường sản xuất.

Đại diện ILO khuyến nghị, Việt Nam cần 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. Đây là cơ sở để dự báo nhu cầu nhân lực và điều chỉnh chương trình đào tạo phù hợp.

Thực tế, thách thức của Việt Nam không chỉ là đào tạo nhân lực công nghệ cao mà còn phải nâng cao và bổ sung kỹ năng cho người lao động tại doanh nghiệp nhỏ và vừa, khu vực kinh tế tư nhân trong nước. Tại phiên trao đổi, các diễn giả đồng quan điểm, sự phối hợp giữa cơ quan quản lý, doanh nghiệp, nhà trường và người lao động sẽ góp phần chuyển những cải thiện năng suất từ AI thành giá trị kinh tế thực chất.

PGS-TS Quản Thành Thơ - Trưởng khoa Khoa khoa học máy tính và kỹ thuật máy tính, Trường đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP.HCM - cũng nhận định phải tăng cường hợp tác với doanh nghiệp theo ba hướng: xây dựng chương trình đào tạo sát thực tế, tạo điều kiện cho sinh viên tham gia các dự án nghiên cứu và hình thành hệ sinh thái đổi mới sáng tạo. Sinh viên cần được tham gia các dự án nghiên cứu và phát triển tại cả trường và doanh nghiệp. Hiện Trưởng Đại học Bách khoa TP.HCM đã hợp tác với các doanh nghiệp như VTCOM, VinFast để sinh viên tiếp cận hạ tầng công nghệ và kinh nghiệm thực tiễn. Bên cạnh đó, hợp tác với VNG thành lập AI Hub tạo điều kiện cho các tài năng trẻ nghiên cứu qua hỗ trợ không gian làm việc...