Từ nội dung chia sẻ của các chuyên gia Hàn Quốc và quốc tế tại chương trình của Tổ chức Năng suất châu Á (APO) và Trung tâm Năng suất Hàn Quốc (KPC), đối chiếu với số liệu khảo sát độc lập, bài viết rút ra năm bài học giúp doanh nghiệp Việt chuyển từ thử nghiệm công cụ sang chuyển đổi AI (AI Transformation – AX): thay đổi cách tổ chức tạo giá trị, ra quyết định và tổ chức công việc nhờ AI.
1. Nghịch lý: dùng nhiều, giá trị ít
Khảo sát toàn cầu của McKinsey (11/2025) cho thấy chỉ khoảng 6% tổ chức là “nhóm hiệu quả cao” – nơi AI đóng góp từ 5% lợi nhuận trở lên – và nhóm này có khả năng thiết kế lại căn bản quy trình công việc cao gần gấp ba lần nhóm còn lại[2]. Ngay tại Hàn Quốc, nơi 58% doanh nghiệp đã dùng AI, chỉ 27% có chiến lược AI chính thức và toàn diện[5]. Khoảng cách không nằm ở công nghệ, mà ở năng lực quản trị chuyển đổi.
2. Hàn Quốc chuyển đổi AI như thế nào
Ở cấp quốc gia, Hàn Quốc đặt tầm nhìn “cường quốc AI nhóm G3” kèm chỉ tiêu đo được đến 2027 (tỷ lệ doanh nghiệp ứng dụng AI tăng từ 14,7% lên 50%), đồng thời tạo cầu cho thị trường bằng phiếu hỗ trợ AI (AI voucher), mua sắm công và phòng thử nghiệm thực tế (Living Lab)[6]. Luật cơ bản về AI có hiệu lực từ 22/01/2026, yêu cầu quản lý rủi ro, giám sát của con người và thông báo cho người dùng với AI tác động cao – bao gồm cả AI dùng trong tuyển dụng, đánh giá nhân sự[7]. Ở cấp doanh nghiệp, hai tình huống được GS. Sang-Joon Kim phân tích cho thấy cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm[8]: Rinnai Korea dùng AI trả lời các kịch bản ý kiến khách hàng lặp lại để giảm áp lực lao động cảm xúc, đồng thời tạo vị trí mới “quản lý kịch bản” – kinh nghiệm của nhân viên quay lại cải tiến hệ thống; SK mySUNI dùng mô hình ngôn ngữ lớn để định danh kỹ năng, chuyển từ quản lý học tập sang quản lý sự nghiệp theo kỹ năng. Ở góc độ an toàn, chuyên gia Maksym Tsivyna nhấn mạnh: tác nhân AI (AI agent – hệ thống tự lên kế hoạch và hành động nhiều bước) chỉ hiệu quả khi mục tiêu rõ, thành công kiểm chứng được và được cấp quyền tối thiểu[9].
3. Năm bài học cho doanh nghiệp Việt Nam.
4. Bắt đầu từ đâu: lộ trình đề xuất của tác giảh với số đo nền và kỹ năng mới
Lời kết. Bài học lớn nhất từ Seoul không phải là Hàn Quốc có bao nhiêu GPU, mà là cách họ đặt AI vào một hệ thống quản lý: mục tiêu đo được, quy trình được thiết kế lại, con người được đầu tư và rủi ro được kiểm soát từ đầu. Đó cũng chính là những năng lực mà doanh nghiệp Việt đã tích lũy qua nhiều năm áp dụng Lean, Kaizen và ISO. Chuyển đổi AI, vì vậy, không phải cuộc đua công nghệ mà là bước tiếp theo của hành trình nâng cao năng suất – và doanh nghiệp nào bắt đầu từ bài toán đúng sẽ đi nhanh hơn.
Vũ Hồng Dân - Viện Năng suất Việt Nam
Tài liệu tham khảo
[1] PwC Việt Nam (2025). Hy vọng và Lo ngại: Khảo sát Người lao động Việt Nam 2025 (1.040 người). pwc.com/vn
[2] McKinsey & Company (05/11/2025). The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation (Hiện trạng AI năm 2025). mckinsey.com
[3] Phòng Thương mại và Công nghiệp Hàn Quốc – KCCI (18/11/2025), khảo sát 504 DN sản xuất; dẫn theo Korea JoongAng Daily.
[4] Gartner (25/06/2025). Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027. gartner.com/newsroom
[5] AWS – Strand Partners (14/09/2026). Khảo sát mức độ ứng dụng AI của doanh nghiệp Hàn Quốc; dẫn theo VentureSquare.
[6] Kang, Seong Ju (2026). Korea National AI Strategy – Jump-up to G3 AI Player. Bài trình bày tại Chương trình APO/KPC 26-SPP-KR-F1-01, Seoul, 6/10/2026.
[7] Đạo luật cơ bản về phát triển AI và xây dựng nền tảng tin cậy của Hàn Quốc (hiệu lực 22/01/2026); phân tích của Littler Mendelson. littler.com
[8] Kim, Sang-Joon (2026). Corporate Strategies for AI Transformation. Bài trình bày tại Chương trình APO/KPC, Seoul, 10/2026.
[9] Tsivyna, Maksym (2026). Responsible and Secure AI Transformation; Preparing for Agentic AI Adoption. Bài trình bày tại Chương trình APO/KPC, Seoul, 10/2026.
[10] Quốc hội Việt Nam (10/12/2025). Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15, hiệu lực từ 01/03/2026. daibieunhandan.vn