Tóm tắt: Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI - GenAI) và AI Agent đang tạo ra những thay đổi đáng kể đối với cấu trúc lao động và yêu cầu kỹ năng trong nền kinh tế số khi AI ngày càng có khả năng tham gia vào nhiều hoạt động lao động trí tuệ. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện nay chủ yếu tiếp cận AI dưới góc độ tự động hóa nhiệm vụ hoặc thay thế việc làm, trong khi nghiên cứu về AI Agent như một tác nhân thúc đẩy tái cấu trúc lao động trí tuệ vẫn còn hạn chế. Bài viết sử dụng phương pháp tổng quan tài liệu kết hợp phân tích xu hướng công nghệ và chính sách nhằm làm rõ tác động của AI Agent đối với nguồn nhân lực trong nền kinh tế số. Kết quả nghiên cứu cho thấy AI Agent không chỉ làm thay đổi cấu trúc việc làm mà còn thúc đẩy sự dịch chuyển giá trị kỹ năng trên thị trường lao động. Đồng thời, tư duy phản biện, sáng tạo, thích nghi công nghệ và khả năng cộng tác với AI ngày càng trở nên quan trọng. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất một số định hướng phát triển nguồn nhân lực tại Việt Nam nhằm thích ứng với quá trình chuyển đổi số và AI.
Từ khóa: Tác nhân AI, nguồn nhân lực, lao động trí tuệ, cộng tác người - AI, kinh tế số.
HUMAN RESOURCE DEVELOPMENT IN THE ERA OF AI AGENT:
RESPONDING TO THE TREND OF INTELLECTUAL LABOR RESTRUCTURING IN VIETNAM
Abstract: The rapid development of Generative AI and AI Agent is creating significant changes in labor structures and skill requirements within the digital economy, as AI increasingly becomes capable of participating in various forms of intellectual work. However, existing studies primarily approach AI from the perspective of task automation or job displacement, while research examining AI Agent as drivers of intellectual labor restructuring remains limited. This article employs a literature review method combined with analyses of technological and policy trends to clarify the impacts of AI Agent on human resources in the digital economy. The findings indicate that AI Agent not only reshape employment structures but also accelerate shifts in the value of skills in the labor market. Simultaneously, critical thinking, creativity, technological adaptability, and the ability to collaborate with AI are becoming increasingly important. Based on these findings, the article proposes several directions for human resource development in Vietnam to support adaptation to digital transformation and the advancement of AI technologies.
Keywords: AI Agent, human resources, intellectual labor, human-AI collaboration, digital economy.
1. Giới thiệu
Sự phát triển nhanh chóng của GenAI và AI Agent đang tạo ra những thay đổi đáng kể đối với cấu trúc lao động trong nền kinh tế số. Khác với các công nghệ tự động hóa truyền thống chủ yếu thay thế các thao tác lặp lại, AI Agent có khả năng tham gia vào nhiều hoạt động lao động trí tuệ như lập trình, phân tích dữ liệu, xử lý thông tin, tạo nội dung và hỗ trợ ra quyết định (Brynjolfsson và McAfee, 2014).
Nhiều nghiên cứu cho thấy AI có khả năng tác động mạnh tới thị trường lao động và cấu trúc kỹ năng nghề nghiệp. Frey và Osborne (2017) cho rằng, khoảng 47% việc làm tại Hoa Kỳ có nguy cơ cao bị tự động hóa trong dài hạn do sự phát triển của công nghệ số và AI. Autor (2015) nhận định công nghệ không hoàn toàn thay thế nghề nghiệp mà chủ yếu làm thay đổi cấu trúc nhiệm vụ trong từng công việc. Trong khi đó, Brynjolfsson và cộng sự (2023) cho rằng, GenAI có xu hướng tác động mạnh tới nhóm lao động tri thức, đặc biệt là các công việc liên quan đến xử lý thông tin và tạo nội dung. Theo Leopold và cộng sự (2025) và Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế - OECD (2023), AI đang trở thành yếu tố tác động mạnh tới cấu trúc việc làm và kỹ năng nghề nghiệp trong nền kinh tế số.
Đối với Việt Nam, sự phát triển của AI Agent đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với phát triển nguồn nhân lực thích ứng với môi trường lao động số. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu hiện nay chủ yếu tiếp cận AI dưới góc độ tự động hóa nhiệm vụ hoặc thay thế việc làm, trong khi các nghiên cứu phân tích AI Agent như một tác nhân thúc đẩy tái cấu trúc lao động trí tuệ vẫn còn tương đối hạn chế, đặc biệt trong bối cảnh các quốc gia đang phát triển.
Trên cơ sở đó, bài viết tập trung trả lời hai câu hỏi nghiên cứu sau:(i) AI Agent đang tác động như thế nào tới lao động trí tuệ và cấu trúc kỹ năng của nguồn nhân lực trong nền kinh tế số? (ii) Nguồn nhân lực Việt Nam cần thích ứng như thế nào trước xu hướng AI Agent ngày càng tham gia sâu vào các hoạt động lao động trí tuệ?
Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu trên, bài viết sử dụng phương pháp tổng quan tài liệu, kết hợp phân tích xu hướng công nghệ và chính sách nhằm làm rõ tác động của AI Agent đối với nguồn nhân lực trong nền kinh tế số. Từ đó, bài viết đề xuất một số định hướng phát triển nguồn nhân lực tại Việt Nam nói chung và ngành Ngân hàng nói riêng nhằm thích ứng với quá trình chuyển đổi số và AI.
2. AI Agent và sự chuyển dịch của lao động trí tuệ
2.1. Từ tự động hóa quy trình đến AI Agent
Tự động hóa đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển cùng với tiến trình chuyển đổi số và cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0). Trong giai đoạn đầu, các công nghệ tự động hóa chủ yếu tập trung thay thế lao động thủ công và các thao tác lặp lại trong môi trường sản xuất công nghiệp. Sự phát triển của tự động hóa bằng Robot (Robotic Process Automation - RPA) sau đó cho phép doanh nghiệp tự động hóa nhiều quy trình nghiệp vụ trên môi trường số như nhập liệu, xử lý hồ sơ và đối soát dữ liệu (Aguirre và Rodriguez, 2017). Tuy nhiên, các công nghệ RPA truyền thống chủ yếu hoạt động dựa trên quy tắc cố định và có khả năng thích nghi hạn chế trước sự thay đổi của dữ liệu và ngữ cảnh. (Hình 1)
 |
Sự xuất hiện của GenAI và AI Agent đã tạo ra bước chuyển đáng kể trong khả năng tự động hóa. Không chỉ thực hiện các thao tác theo kịch bản được lập trình sẵn, AI Agent có thể tiếp nhận mục tiêu, phân tích ngữ cảnh, lập kế hoạch và phối hợp nhiều tác vụ để hoàn thành công việc trong môi trường số (Park và cộng sự, 2023). Kaplan và Haenlein (2019) cho rằng, AI đang chuyển dần từ vai trò công cụ hỗ trợ sang hệ thống có khả năng thực hiện một phần hoạt động nhận thức của con người. Trong khi đó Mollick (2024) nhận định, AI thế hệ mới đang trở thành “đồng nghiệp số” (co-intelligence partner) có khả năng tham gia trực tiếp vào quy trình làm việc thay vì chỉ đóng vai trò công cụ kỹ thuật đơn thuần. Điều này cho thấy AI Agent đang mở rộng phạm vi tự động hóa từ các tác vụ lặp lại sang nhiều hoạt động lao động trí tuệ.
2.2. Tái cấu trúc lao động trí tuệ trong kỷ nguyên AI
Lao động trí tuệ là các hoạt động lao động dựa chủ yếu vào tri thức, xử lý thông tin, tư duy phân tích và ra quyết định thay vì lao động thủ công (Drucker, 2007). Nhóm lao động này ngày càng đóng vai trò quan trọng đối với tăng trưởng năng suất và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Trước đây, nhiều nghiên cứu cho rằng lao động trí tuệ có mức độ khó tự động hóa cao do liên quan đến xử lý ngữ cảnh và tư duy nhận thức (Autor và cộng sự, 2003). Tuy nhiên, sự phát triển của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) và GenAI đã làm thay đổi đáng kể nhận định này. Điều này cho thấy quá trình tự động hóa hiện nay không chỉ dừng ở thay thế lao động thủ công hoặc các quy trình mang tính lặp lại mà đang mở rộng sang tự động hóa nhận thức. (Bảng 1)
 |
Cùng với sự phát triển của AI Agent, giá trị kỹ năng trên thị trường lao động cũng đang dịch chuyển nhanh chóng. Theo Leopold và cộng sự (2025), các kỹ năng như tư duy phân tích, sáng tạo, khả năng học tập liên tục và năng lực hiểu biết về AI (AI literacy) sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong nền kinh tế số. Ngược lại, các kỹ năng mang tính thao tác hoặc xử lý thông tin đơn giản đang suy giảm giá trị do khả năng tự động hóa ngày càng cao. Bên cạnh đó, Autor (2015) cho rằng công nghệ không hoàn toàn thay thế nghề nghiệp mà chủ yếu thay đổi cấu trúc nhiệm vụ trong từng công việc. AI không chỉ làm thay đổi việc làm mà còn thúc đẩy dịch chuyển giá trị kỹ năng trên thị trường lao động.
Sự dịch chuyển giá trị kỹ năng dưới tác động của AI Agent không chỉ diễn ra ở cấp độ nền kinh tế mà còn thể hiện rõ trong các ngành nghề có cường độ xử lý thông tin cao. Trong bối cảnh AI ngày càng có khả năng tham gia vào các hoạt động phân tích dữ liệu, xử lý thông tin và hỗ trợ ra quyết định, nhiều lĩnh vực dịch vụ tri thức đang chứng kiến sự thay đổi về cơ cấu nhiệm vụ và yêu cầu năng lực của người lao động. Ngành Ngân hàng là một ví dụ điển hình do đặc thù hoạt động dựa trên dữ liệu, quy trình nghiệp vụ và quản lý thông tin. Điều này làm xuất hiện những yêu cầu năng lực mới đối với đội ngũ nhân sự trong các tổ chức tín dụng, như được khái quát tại Bảng 2.
 |
Bảng 2 cho thấy tác động của AI Agent trong ngành Ngân hàng không chỉ giới hạn ở một nghiệp vụ riêng lẻ mà có xu hướng lan tỏa tới nhiều hoạt động từ chăm sóc khách hàng, tín dụng đến quản trị rủi ro và vận hành. Điều này cho thấy quá trình ứng dụng AI trong ngân hàng không đơn thuần là tự động hóa một số tác vụ cụ thể mà đang góp phần làm thay đổi cách thức tổ chức công việc và phân công lao động trong các tổ chức tín dụng. Do đó, tác động của AI Agent cần được nhìn nhận dưới góc độ tái cấu trúc lao động trí tuệ thay vì chỉ là thay thế một số vị trí việc làm riêng biệt. Sự thay đổi này không chỉ ảnh hưởng đến cấu trúc công việc mà còn đặt ra những yêu cầu mới đối với nguồn nhân lực trong môi trường làm việc số.
3. Tác động của AI Agent tới nguồn nhân lực
3.1. Thay đổi cấu trúc việc làm trong nền kinh tế số
Sự phát triển của AI Agent đang làm thay đổi đáng kể cấu trúc việc làm trong nền kinh tế số. Nếu các giai đoạn tự động hóa trước đây chủ yếu thay thế lao động thủ công hoặc các thao tác mang tính lặp lại, thì AI Agent hiện nay đang từng bước tham gia vào nhiều hoạt động lao động trí tuệ như lập trình, phân tích dữ liệu, xử lý thông tin, tạo nội dung và hỗ trợ ra quyết định.
Theo Acemoglu và Restrepo (2018), công nghệ AI có thể đồng thời tạo ra hiệu ứng thay thế và hiệu ứng bổ trợ lao động. AI vừa tự động hóa một số nhiệm vụ, vừa tạo ra các công việc mới liên quan đến dữ liệu và AI. Leopold và cộng sự (2025) dự báo khoảng 92 triệu việc làm có thể bị thay thế trong giai đoạn 2025 - 2030, song đồng thời khoảng 170 triệu việc làm mới có thể được tạo ra nhờ sự phát triển của công nghệ số và AI. Điều này cho thấy AI không đơn thuần làm suy giảm nhu cầu lao động mà đang thúc đẩy quá trình tái cấu trúc thị trường việc làm theo hướng mới.
Bên cạnh đó, AI Agent cũng đang làm thay đổi vai trò của người lao động trong tổ chức. Thay vì trực tiếp thực hiện toàn bộ tác vụ, người lao động ngày càng chuyển sang vai trò xác định mục tiêu, giám sát quy trình, đánh giá kết quả và đưa ra quyết định cuối cùng. Mollick (2024) cho rằng, AI đang dần trở thành “đồng nghiệp số” tham gia trực tiếp vào quá trình xử lý công việc thay vì chỉ đóng vai trò công cụ hỗ trợ kỹ thuật.
Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, AI Agent đang được triển khai ngày càng rộng rãi nhằm tự động hóa và hỗ trợ ra quyết định trong các hoạt động như chăm sóc khách hàng, tư vấn sản phẩm tài chính, thẩm định tín dụng, xử lý hồ sơ vay vốn, phát hiện gian lận giao dịch và quản trị rủi ro, qua đó góp phần nâng cao hiệu quả vận hành và chất lượng dịch vụ của các tổ chức tài chính (Gong, 2026; Okpala và cộng sự, 2025). Với khả năng khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn, tự chủ thực hiện các chuỗi tác vụ phức hợp và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực, AI Agent đang thúc đẩy quá trình tự động hóa và tái thiết kế nhiều quy trình nghiệp vụ ngân hàng (Gong, 2026; Okpala và cộng sự, 2025). Xu hướng này làm giảm khối lượng các công việc mang tính lặp lại, chuẩn hóa và xử lý thông tin thường xuyên, đồng thời đặt ra yêu cầu mới đối với nguồn nhân lực trong các hoạt động giám sát, kiểm soát, đánh giá kết quả và tương tác với khách hàng. Trong bối cảnh đó, các vị trí như giao dịch viên, nhân viên chăm sóc khách hàng, chuyên viên phân tích tín dụng và nhân sự vận hành cần từng bước thích ứng với mô hình cộng tác giữa con người và AI nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động và chất lượng dịch vụ.
3.2. Thách thức đối với nguồn nhân lực Việt Nam và ngành Ngân hàng trong kỷ nguyên AI
Cùng với sự thay đổi cấu trúc việc làm, AI Agent cũng đang làm biến đổi nhanh chóng hệ thống kỹ năng trên thị trường lao động. Trong bối cảnh AI ngày càng tham gia sâu vào các hoạt động lao động trí tuệ, yêu cầu đối với nguồn nhân lực không còn dừng ở kỹ năng sử dụng công cụ mà mở rộng sang năng lực cộng tác, giám sát và tạo giá trị cùng AI. Theo Leopold và cộng sự (2025), các kỹ năng có nhu cầu gia tăng nhanh nhất trong giai đoạn tới bao gồm tư duy phân tích, sáng tạo, khả năng học tập liên tục, hiểu biết về AI và khả năng thích nghi với thay đổi công nghệ. Ngược lại, các kỹ năng mang tính thao tác hoặc xử lý thông tin đơn giản đang suy giảm giá trị do khả năng tự động hóa ngày càng cao.
Sự phát triển của AI Agent vừa mở ra cơ hội nâng cao năng suất lao động, vừa đặt ra nhiều thách thức đối với phát triển nguồn nhân lực trong dài hạn. Trong nhiều năm, lợi thế cạnh tranh của Việt Nam chủ yếu dựa trên lực lượng lao động dồi dào và chi phí lao động tương đối thấp. Tuy nhiên, khi AI ngày càng có khả năng thay thế các công việc mang tính lặp lại hoặc xử lý thông tin tiêu chuẩn hóa, lợi thế này có nguy cơ suy giảm nhanh chóng.
Việt Nam cũng đối mặt với nguy cơ lỗi thời kỹ năng và phân hóa nhân lực số khi nhiều công việc mang tính quy trình đang chịu tác động mạnh từ AI Agent. Những người có khả năng tiếp cận công nghệ, tư duy đổi mới và kỹ năng sử dụng AI có thể gia tăng năng suất và thu nhập nhanh chóng, trong khi nhóm lao động có trình độ thấp hoặc ít khả năng thích nghi dễ bị tụt lại phía sau. OECD (2023) cho rằng đây là một trong những hệ quả phổ biến của quá trình ứng dụng AI trên thị trường lao động, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển.
Đối với ngành Ngân hàng, thách thức không chỉ nằm ở việc thích ứng với các công nghệ AI mà còn ở yêu cầu bảo đảm an toàn dữ liệu, tính minh bạch và trách nhiệm trong quá trình ứng dụng AI (Floridi và cộng sự, 2018). Bên cạnh kiến thức nghiệp vụ tài chính - ngân hàng truyền thống, nguồn nhân lực ngân hàng cần được trang bị năng lực dữ liệu, hiểu biết về AI và khả năng đánh giá một cách phản biện các kết quả do AI tạo ra nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định trong môi trường làm việc số (Long và Magerko, 2020; OECD, 2023).
4. Định hướng ứng xử của nguồn nhân lực trước sự phát triển của AI Agent
4.1. Chuyển từ tư duy cạnh tranh sang tư duy cộng tác với AI
Sự phát triển nhanh của AI Agent đang làm gia tăng những lo ngại về nguy cơ thay thế lao động trí tuệ trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu cho rằng giá trị cốt lõi của nguồn nhân lực trong kỷ nguyên AI không nằm ở việc cạnh tranh trực tiếp với công nghệ, mà ở khả năng phối hợp hiệu quả với AI nhằm nâng cao năng suất và chất lượng công việc. Davenport và Kirby (2016) cho rằng thay vì cố gắng thực hiện tốt hơn máy móc trong các nhiệm vụ mà AI có ưu thế, con người cần tập trung phát triển các năng lực bổ trợ như tư duy chiến lược, sáng tạo, đánh giá bối cảnh và ra quyết định. Mollick (2024) cho rằng, AI cần được nhìn nhận như một “đồng nghiệp số” có khả năng tham gia trực tiếp vào quy trình làm việc thay vì chỉ là công cụ hỗ trợ kỹ thuật đơn thuần. Vì vậy, định hướng ứng xử phù hợp của nguồn nhân lực trước AI Agent không phải là né tránh công nghệ, mà là chủ động thích nghi và học cách làm việc hiệu quả cùng AI.
 |
Hình 2 cho thấy AI Agent đang thúc đẩy quá trình tái cấu trúc lao động trí tuệ, qua đó làm thay đổi yêu cầu đối với nguồn nhân lực trong nền kinh tế số. Trong bối cảnh đó, người lao động cần phát triển đồng thời năng lực hiểu biết về AI, khả năng cộng tác giữa con người và AI, tư duy sáng tạo nhằm nâng cao khả năng thích nghi trong môi trường làm việc số.
4.2. Năng lực cốt lõi của nguồn nhân lực trong môi trường AI
Trên thực tế, khả năng hiểu biết về AI và ứng dụng hiệu quả đang dần trở thành một năng lực nền tảng của nguồn nhân lực. Long và Magerko (2020) cho rằng, năng lực hiểu biết về AI giúp người học hiểu cách hệ thống AI vận hành, đánh giá kết quả do AI tạo ra, sử dụng AI một cách phù hợp và có trách nhiệm.
Bên cạnh đó, các năng lực như tư duy phản biện, sáng tạo, giải quyết vấn đề và khả năng thích nghi ngày càng trở nên quan trọng trong môi trường làm việc có sự tham gia ngày càng sâu của AI Agent. Leopold và cộng sự (2025) nhấn mạnh tư duy phân tích và sáng tạo là hai nhóm kỹ năng có tốc độ gia tăng nhu cầu mạnh nhất trong giai đoạn tới.
Các kỹ năng xã hội và đạo đức nghề nghiệp cũng ngày càng quan trọng trong môi trường AI. OECD (2023) cho rằng, mặc dù AI có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ nhận thức với tốc độ cao, thì các kỹ năng xã hội và cảm xúc vẫn giữ vai trò đặc biệt quan trọng trong nhiều ngành nghề. Floridi và cộng sự (2018) cũng nhấn mạnh rằng, đạo đức AI sẽ trở thành một nội dung quan trọng trong quá trình phát triển và ứng dụng AI trong xã hội hiện đại.
Vì vậy, phát triển nguồn nhân lực trong nền kinh tế số cần hướng tới sự cân bằng giữa năng lực công nghệ và các giá trị mang tính nhân văn nhằm giúp người lao động thích nghi hiệu quả với môi trường làm việc có sự tham gia ngày càng sâu của AI.
5. Hàm ý chính sách cho phát triển nguồn nhân lực tại Việt Nam
5.1. Hoàn thiện chiến lược phát triển nguồn nhân lực trong kỷ nguyên AI
Sự phát triển nhanh của AI Agent đang đặt ra yêu cầu cần điều chỉnh cách tiếp cận đối với phát triển nguồn nhân lực trong nền kinh tế số. Nếu trước đây trọng tâm chủ yếu là phổ cập công nghệ thông tin và kỹ năng số cơ bản, thì trong bối cảnh AI ngày càng tham gia sâu vào các hoạt động lao động trí tuệ, chính sách phát triển nguồn nhân lực cần chuyển sang hướng nâng cao năng lực thích nghi và cộng tác với AI.
OECD (2023) cho rằng, các quốc gia cần xây dựng chiến lược phát triển nguồn nhân lực gắn với quá trình chuyển đổi số và ứng dụng AI nhằm hạn chế nguy cơ phân hóa kỹ năng trên thị trường lao động. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các quốc gia đang phát triển như Việt Nam, nơi một bộ phận lớn lực lượng lao động vẫn đang làm việc trong các ngành nghề có mức độ tự động hóa cao hoặc phụ thuộc nhiều vào các tác vụ mang tính lặp lại. Vì vậy, Việt Nam cần từng bước xây dựng chiến lược phát triển nguồn nhân lực cho nền kinh tế số có AI, trong đó chú trọng xác định các nhóm kỹ năng ưu tiên, thúc đẩy đào tạo lại và nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động. Phát triển nguồn nhân lực cần được xem là một cấu phần của chiến lược cạnh tranh quốc gia trong nền kinh tế AI.
5.2. Đổi mới giáo dục và đào tạo theo hướng thích ứng với AI
Sự phát triển của AI Agent đang làm thay đổi yêu cầu đối với hệ thống giáo dục và đào tạo. Trong bối cảnh AI ngày càng có khả năng xử lý thông tin và hỗ trợ thực hiện nhiều tác vụ kỹ thuật, mô hình đào tạo truyền thống cần được điều chỉnh theo hướng phát triển tư duy, khả năng thích nghi và năng lực cộng tác với AI.
Miao và Holmes (2021) cho rằng, giáo dục trong kỷ nguyên AI cần chuyển từ tiếp cận truyền thụ kiến thức sang phát triển năng lực học tập suốt đời, tư duy phản biện và khả năng sử dụng công nghệ một cách có trách nhiệm.
Đối với Việt Nam, các cơ sở giáo dục cần từng bước tích hợp AI vào chương trình đào tạo, không chỉ đối với khối ngành công nghệ mà cả các lĩnh vực kinh tế, quản trị, tài chính và truyền thông. Người học cần được trang bị năng lực sử dụng và đánh giá kết quả do AI tạo ra.
5.3. Thúc đẩy chuyển đổi nguồn nhân lực trong doanh nghiệp
Hiện nay, doanh nghiệp là chủ thể trực tiếp chịu tác động từ sự phát triển của AI Agent. Vì vậy, phát triển nguồn nhân lực trong kỷ nguyên AI không thể tách rời quá trình chuyển đổi mô hình quản trị và tổ chức lao động trong doanh nghiệp. Theo Leopold và cộng sự (2025), nhiều doanh nghiệp đang chuyển từ mô hình sử dụng lao động truyền thống sang mô hình cộng tác giữa con người và AI, trong đó AI hỗ trợ xử lý dữ liệu, tự động hóa tác vụ và nâng cao hiệu suất làm việc, còn con người tập trung nhiều hơn vào các hoạt động mang tính chiến lược, sáng tạo và ra quyết định.
Đối với doanh nghiệp Việt Nam nói chung và các tổ chức tín dụng nói riêng, việc ứng dụng AI không nên chỉ hướng tới mục tiêu cắt giảm chi phí lao động mà cần tập trung vào nâng cao năng suất, cải thiện chất lượng vận hành và thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Doanh nghiệp cần chú trọng đào tạo lại nhân sự, phát triển năng lực dữ liệu, hiểu biết về AI và khả năng cộng tác hiệu quả giữa con người và AI nhằm thích ứng với môi trường làm việc số (Long và Magerko, 2020; OECD, 2023). Bên cạnh đó, doanh nghiệp cũng cần xây dựng cơ chế quản trị AI nhằm bảo đảm tính minh bạch, an toàn dữ liệu và trách nhiệm trong quá trình ứng dụng công nghệ (Floridi và cộng sự, 2018).
6. Kết luận
Sự phát triển của GenAI và AI Agent đang tạo ra những thay đổi sâu sắc đối với cấu trúc lao động và mô hình phát triển nguồn nhân lực trong nền kinh tế số. Điều này cho thấy AI đang mở rộng phạm vi tác động từ tự động hóa quy trình sang tái cấu trúc lao động trí tuệ trong môi trường làm việc số.
Kết quả nghiên cứu cho thấy AI Agent không chỉ làm thay đổi cấu trúc việc làm mà còn thúc đẩy sự dịch chuyển giá trị kỹ năng trên thị trường lao động. Trong bối cảnh đó, các kỹ năng mang tính thao tác hoặc xử lý thông tin đơn giản đang dần suy giảm giá trị, trong khi tư duy phản biện, sáng tạo, khả năng thích nghi công nghệ và cộng tác với AI ngày càng trở nên quan trọng.
Trong dài hạn, năng lực thích ứng với AI sẽ trở thành một trong những yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh của nguồn nhân lực và nền kinh tế quốc gia. Vì vậy, phát triển nguồn nhân lực trong kỷ nguyên AI không chỉ là yêu cầu của chuyển đổi số mà còn là điều kiện quan trọng để Việt Nam nâng cao năng suất lao động và duy trì lợi thế cạnh tranh trong nền kinh tế số toàn cầu.
Tài liệu tham khảo:
1. Acemoglu, D. & Restrepo, P. (2018), 'Artificial Intelligence, Automation and Work', National Bureau of Economic Research Working Paper Series, No. 24196. https://doi.org/10.3386/w24196
2. Aguirre, S. & Rodriguez, A. (2017), 'Automation of a Business Process Using Robotic Process Automation (RPA): A Case Study', Workshop on Engineering Applications, https://doi.org/10.1007/978-3-319-66963-2_7.
3. Autor, D. H. (2015), 'Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation', Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3-30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3
4. Autor, D. H., Levy, F. & Murnane, R. J. (2003), 'The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration', The Quarterly Journal of Economics, 118(4), 1279-1333. https://doi.org/10.1162/003355303322552801
5. Brynjolfsson, E., Li, D. & Raymond, L. (2023), Generative AI at Work, Retrieved April 01, 2023, from https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2023arXiv230411771B
6. Brynjolfsson, E. & McAfee, A. (2014), The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies.
7. Davenport, T. H. & Kirby, J. (2016), Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines (Vol. 1), Harper Business New York.
8. Drucker, P. F. (2007), Management Challenges for the 21st Century, Elsevier Science & Technology.
9. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U. & Rossi, F. (2018), 'AI4People - An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations', Minds and machines, 28(4), 689-707.
10. Frey, C. B. & Osborne, M. A. (2017), 'The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation?', Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
11. Gong, H. (2026), 'AI agents in financial markets: architecture, applications, and systemic implications', FinTech, 5(2), 34. https://doi.org/10.3390/fintech5020034
12. Kaplan, A. & Haenlein, M. (2019), 'Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence', Business Horizons, 62(1), 15-25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004
13. Leopold, T., Di Battista, A., Jativa, X., Sharma, S., Li, R. & Grayling, S. (2025), 'The Future of Jobs Report 2025', World Economic Forum,
14. Long, D. & Magerko, B. (2020), 'What is AI Literacy? Competencies and Design Considerations', Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Honolulu, HI, USA. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727.
15. Miao, F. & Holmes, W. (2021), AI and education: A guidance for policymakers, Unesco Publishing.
16. Mollick, E. (2024), Co-Intelligence: Living and Working with AI.
17. OECD (2023), OECD Employment Outlook 2023: Artificial Intelligence and the Labour Market, OECD Publishing.
18. Okpala, I., Golgoon, A. & Kannan, A. R. (2025), 'Agentic ai systems applied to tasks in financial services: Modeling and model risk management crews', arXiv preprint arXiv:2502.05439.
19. Park, J. S., O'Brien, J., Cai, C. J., Morris, M. R., Liang, P. & Bernstein, M. S. (2023), 'Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior', Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, San Francisco, CA, USA.
