Toàn cảnh sự kiện "AI in HR & Finance: From Strategy to Execution" thuộc chuỗi AI-Ready Workforce 2026 do Microsoft Việt Nam và Datapot phối hợp tổ chức tại Hà Nội ngày 6/8. Ảnh: Thúy Hà
Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một giai đoạn mới trong quản trị doanh nghiệp, khi trọng tâm không còn dừng ở việc ứng dụng các công cụ tạo sinh để hỗ trợ công việc, mà chuyển sang xây dựng các mô hình vận hành dựa trên dữ liệu và AI. Đây cũng là thông điệp xuyên suốt được chia sẻ tại sự kiện "AI in HR & Finance: From Strategy to Execution" thuộc chuỗi AI-Ready Workforce 2026 do Microsoft Việt Nam và Datapot phối hợp tổ chức tại Hà Nội ngày 6/8.
Không phải ngẫu nhiên mà hai lĩnh vực nhân sự (HR) và tài chính (Finance) được lựa chọn làm trọng tâm của chương trình. Đây là hai bộ phận sở hữu lượng dữ liệu lớn nhất trong doanh nghiệp, đồng thời cũng là nơi các quyết định quản trị có ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu quả vận hành, năng suất lao động và khả năng cạnh tranh.
Điều đáng chú ý là nếu như vài năm trước, doanh nghiệp chủ yếu quan tâm đến việc AI có thể hỗ trợ soạn thảo văn bản, phân tích dữ liệu hay trả lời câu hỏi, thì hiện nay bài toán đã thay đổi. Câu hỏi không còn là "AI có làm được gì?" mà là "AI có thể trở thành một phần của quy trình vận hành như thế nào?".
Theo thông cáo của ban tổ chức, sự kiện năm nay thu hút gần 1.200 lượt đăng ký, với hơn 520 lãnh đạo doanh nghiệp, chuyên gia nhân sự, tài chính, công nghệ và chuyển đổi số tham dự. Con số này phản ánh sự dịch chuyển trong nhận thức của cộng đồng doanh nghiệp Việt Nam: AI không còn được nhìn nhận như một xu hướng công nghệ mang tính thử nghiệm, mà đã trở thành một chủ đề quản trị cần được triển khai ở cấp chiến lược.
Khi AI không còn là "trợ lý", mà trở thành một mắt xích trong quy trình vận hành
Một trong những điểm nhấn của chương trình là việc giới thiệu các mô hình AI Agent – thế hệ AI có khả năng thực hiện chuỗi tác vụ liên hoàn thay vì chỉ phản hồi theo từng yêu cầu riêng lẻ.
Thông qua các phiên trình diễn, người tham dự được chứng kiến cách một AI Agent có thể tham gia gần như toàn bộ quy trình tuyển dụng: từ tiếp nhận hồ sơ ứng viên, tổng hợp thông tin, phân tích dữ liệu đến đề xuất các bước xử lý tiếp theo. Điều này cho thấy AI đang dịch chuyển từ vai trò hỗ trợ cá nhân sang tham gia trực tiếp vào các quy trình nghiệp vụ của doanh nghiệp.
Sự thay đổi này mang ý nghĩa lớn đối với công tác quản trị. Nếu trước đây, doanh nghiệp số hóa từng công đoạn riêng lẻ thì với AI Agent, mục tiêu là kết nối toàn bộ quy trình thành một dòng chảy dữ liệu xuyên suốt. Khi đó, AI không chỉ giúp giảm thời gian xử lý mà còn góp phần chuẩn hóa quy trình, hạn chế sai sót và hỗ trợ nhà quản trị ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Từ góc độ quản trị doanh nghiệp, đây là bước tiến quan trọng bởi giá trị của AI không còn nằm ở khả năng tạo nội dung hay trả lời câu hỏi, mà nằm ở việc tự động hóa các quy trình có giá trị cao, giải phóng nguồn lực để con người tập trung vào các quyết định chiến lược.
Dữ liệu – nền móng của mọi chiến lược AI
Một chủ đề xuyên suốt khác được các diễn giả nhấn mạnh là quản trị dữ liệu (Data Governance). Thực tế cho thấy, nhiều doanh nghiệp đã đầu tư các công cụ AI hiện đại nhưng vẫn gặp khó khăn trong quá trình triển khai do dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa hoặc chưa được quản trị thống nhất.
Thông qua mô hình AI Analytics Framework, chương trình giới thiệu cách tiếp cận toàn diện đối với vòng đời dữ liệu – từ thu thập, xử lý, phân tích đến khai thác phục vụ hoạt động kinh doanh. Mục tiêu không chỉ là tạo ra các báo cáo nhanh hơn, mà xây dựng một nền tảng dữ liệu có thể tái sử dụng, mở rộng và hỗ trợ ra quyết định trên phạm vi toàn doanh nghiệp.
Ở góc độ quản trị, đây là sự thay đổi đáng kể. Nhiều doanh nghiệp hiện vẫn lưu trữ dữ liệu theo từng phòng ban, khiến thông tin bị chia cắt và khó khai thác đồng bộ. Khi AI được triển khai trên nền dữ liệu thiếu liên kết, kết quả phân tích dễ thiếu chính xác, thậm chí làm gia tăng rủi ro trong quá trình ra quyết định.
Chính vì vậy, quản trị dữ liệu không còn là nhiệm vụ của riêng bộ phận công nghệ thông tin mà đã trở thành một yêu cầu trong quản trị doanh nghiệp. Chỉ khi dữ liệu được chuẩn hóa, bảo mật và quản lý thống nhất, AI mới có thể phát huy đầy đủ vai trò trong việc tạo ra giá trị kinh doanh.
AI trong nhân sự và tài chính: Hai lĩnh vực chuyển đổi mạnh mẽ nhất
Nhân sự và tài chính là hai chức năng được đánh giá sẽ chịu tác động mạnh nhất từ AI trong giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi số.
Ở lĩnh vực nhân sự, AI không chỉ hỗ trợ tuyển dụng mà còn có thể phân tích năng lực, xác định nhu cầu đào tạo, xây dựng lộ trình phát triển nhân tài và cung cấp các chỉ số phục vụ hoạch định nguồn nhân lực.
Trong khi đó, ở lĩnh vực tài chính, các ứng dụng AI được giới thiệu tại chương trình tập trung vào phân tích chênh lệch chi phí, dự báo ngân sách, hỗ trợ lập kế hoạch tài chính và rút ngắn quy trình chốt sổ cuối kỳ. Song hành với các ứng dụng này là yêu cầu ngày càng cao về quản trị AI và bảo mật dữ liệu, bao gồm phân quyền truy cập, kiểm soát vòng đời dữ liệu, lưu vết thay đổi và phân loại dữ liệu theo mức độ bảo mật.
Điều đó cho thấy doanh nghiệp đang hướng tới một mô hình phát triển cân bằng giữa đổi mới công nghệ và quản trị rủi ro. AI càng được triển khai ở quy mô lớn thì yêu cầu về minh bạch dữ liệu, kiểm soát nội bộ và tuân thủ càng trở nên quan trọng.
Khoảng cách giữa "sở hữu AI" và "triển khai AI": Bài toán lớn nhất nằm ở năng lực tổ chức
Nếu như làn sóng AI tạo sinh (Generative AI) trong hai năm qua giúp doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận các công cụ thông minh, thì giai đoạn tiếp theo lại đặt ra một thách thức hoàn toàn khác: làm thế nào để AI thực sự tạo ra giá trị trong hoạt động kinh doanh.
Đây cũng là vấn đề được ông Tô Mạnh Hoàng, CEO & Founder Datapot, nhấn mạnh tại chương trình khi cho rằng khoảng cách lớn nhất hiện nay không còn nằm ở công nghệ mà nằm ở năng lực triển khai của doanh nghiệp.
Theo ông Tô Mạnh Hoàng, nhiều doanh nghiệp đã sở hữu những nền tảng AI tiên tiến, nhưng việc ứng dụng vẫn chủ yếu diễn ra ở quy mô nhỏ lẻ, phụ thuộc vào từng cá nhân hoặc từng phòng ban. Điều doanh nghiệp cần không phải là thêm một công cụ AI, mà là một quy trình và framework đủ chặt chẽ để AI có thể tạo ra những kết quả nhất quán, đáng tin cậy và có khả năng mở rộng trên toàn tổ chức.
Ông Tô Mạnh Hoàng - CEO & Founder Datapot, Top 100 Microsoft Certified Trainers in Data & AI chia sẻ tại sự kiện. Ảnh: Xuân Hạnh
Nhận định này phản ánh đúng thực trạng của nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay. Không ít đơn vị đã đầu tư đáng kể cho hạ tầng công nghệ, song hiệu quả mang lại chưa tương xứng do thiếu chiến lược dữ liệu thống nhất, quy trình vận hành chưa được chuẩn hóa và đội ngũ nhân sự chưa được trang bị đầy đủ kỹ năng làm việc cùng AI.
Ở góc độ quản trị, AI không đơn thuần là một dự án công nghệ thông tin mà là một chương trình chuyển đổi tổ chức. Điều đó đòi hỏi sự tham gia của ban lãnh đạo, các đơn vị nghiệp vụ và bộ phận công nghệ trong việc thiết kế lại quy trình, chuẩn hóa dữ liệu, xác lập cơ chế giám sát cũng như xây dựng các chỉ số đo lường hiệu quả ứng dụng AI.
AI-Ready Workforce: Khi lợi thế cạnh tranh nằm ở con người
Một thông điệp xuyên suốt khác của chương trình là khái niệm AI-Ready Workforce – lực lượng lao động sẵn sàng cho AI.
Thách thức của doanh nghiệp hiện nay không phải là thiếu công cụ AI mà là làm thế nào để đội ngũ sử dụng AI hiệu quả trong công việc hằng ngày, chuyển những trải nghiệm thử nghiệm ban đầu thành giá trị thực tế có thể đo lường. Chính vì vậy, đào tạo kỹ năng AI đang trở thành ưu tiên của nhiều tổ chức.
Điều này cho thấy một sự thay đổi quan trọng trong tư duy chuyển đổi số. Trước đây, doanh nghiệp thường đầu tư vào phần mềm với kỳ vọng công nghệ sẽ tự tạo ra năng suất. Tuy nhiên, kinh nghiệm triển khai trong thực tế cho thấy giá trị của AI chỉ được phát huy khi người lao động hiểu cách đặt câu hỏi, kiểm chứng kết quả, phối hợp với AI trong quy trình làm việc và đưa các khuyến nghị của AI vào quá trình ra quyết định.
Nói cách khác, AI không thay thế con người trong quản trị doanh nghiệp, mà đang thay đổi cách con người làm việc. Những kỹ năng như tư duy phân tích, khả năng khai thác dữ liệu, đánh giá rủi ro và quản trị quy trình sẽ trở thành năng lực cốt lõi của lực lượng lao động trong kỷ nguyên AI.
Theo ông Tô Mạnh Hoàng, doanh nghiệp cần đồng thời xây dựng năng lực dữ liệu, năng lực AI và năng lực vận hành cho đội ngũ; việc đào tạo cần gắn với bài toán thực tế của từng vị trí công việc, từng phòng ban và từng mục tiêu kinh doanh, thay vì chỉ dừng ở việc hướng dẫn sử dụng công cụ.
Từ dữ liệu đến quyết định: AI đang thay đổi cách quản trị nguồn nhân lực
Bên cạnh yếu tố công nghệ, chương trình cũng dành nhiều thời lượng để thảo luận về vai trò của AI trong quản trị nguồn nhân lực.
Theo bà Phạm Diệu Linh, Director of Talent Acquisition & Development tại Synnex FPT, giá trị lớn nhất của AI không chỉ nằm ở khả năng xử lý dữ liệu mà còn ở việc chuyển hóa dữ liệu thành những hành động cụ thể phục vụ công tác quản trị và phát triển con người.
.jpg)
Bà Phạm Diệu Linh, Director of Talent Acquisition & Development tại Synnex FPT chia sẻ tại sự kiện. Ảnh: Xuân Hạnh
Đây là góc nhìn đáng chú ý bởi trong nhiều năm qua, các quyết định về nhân sự vẫn phụ thuộc khá lớn vào kinh nghiệm của nhà quản lý. Với sự hỗ trợ của AI, doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu tuyển dụng, đánh giá hiệu quả đào tạo, dự báo nhu cầu nhân lực và nhận diện các nguy cơ biến động lao động để đưa ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn.
Ở tầm rộng hơn, AI đang góp phần chuyển đổi vai trò của bộ phận nhân sự từ chức năng hành chính sang đối tác chiến lược của doanh nghiệp. Khi các công việc mang tính lặp lại được tự động hóa, đội ngũ nhân sự sẽ có thêm nguồn lực để tập trung vào phát triển nhân tài, xây dựng văn hóa doanh nghiệp và hoạch định chiến lược nguồn nhân lực dài hạn.
AI Governance – Điều kiện để AI phát triển bền vững
Một nội dung đáng chú ý khác tại chương trình là yêu cầu xây dựng cơ chế quản trị AI song hành với quá trình triển khai công nghệ.
Các phiên thảo luận đã đề cập đến những nội dung như phân quyền truy cập, kiểm soát vòng đời dữ liệu, ghi nhận lịch sử thay đổi và phân loại dữ liệu theo mức độ bảo mật nhằm bảo đảm việc ứng dụng AI diễn ra an toàn và có kiểm soát.
Đây là vấn đề ngày càng được cộng đồng doanh nghiệp quan tâm trong bối cảnh AI tham gia trực tiếp vào các quy trình tài chính, nhân sự và quản trị. Nếu thiếu cơ chế kiểm soát phù hợp, doanh nghiệp có thể đối mặt với các rủi ro về rò rỉ dữ liệu, sai lệch thông tin, thiên lệch trong mô hình AI hoặc những quyết định thiếu minh bạch.
Vì vậy, cùng với chiến lược đầu tư công nghệ, nhiều doanh nghiệp đang từng bước xây dựng các nguyên tắc quản trị AI, từ phân định trách nhiệm, kiểm soát dữ liệu đầu vào đến giám sát kết quả đầu ra của các hệ thống AI. Đây sẽ là nền tảng quan trọng để AI được triển khai ở quy mô lớn mà vẫn bảo đảm yêu cầu về quản trị rủi ro và tuân thủ.
Khép lại chuỗi AI-Ready Workforce 2026, thông điệp được Microsoft Việt Nam và Datapot đưa ra khá rõ ràng: AI đang từng bước trở thành một phần của hoạt động kinh doanh hằng ngày và khả năng chuyển hóa công nghệ thành năng lực tổ chức sẽ quyết định sức cạnh tranh của doanh nghiệp trong giai đoạn tới.
Từ góc độ quản trị doanh nghiệp, AI không chỉ mang đến cơ hội nâng cao năng suất hay tiết kiệm chi phí. Quan trọng hơn, AI đang thúc đẩy sự thay đổi trong cách doanh nghiệp tổ chức dữ liệu, thiết kế quy trình, phát triển nguồn nhân lực và đưa ra quyết định quản trị.
Trong bối cảnh nền kinh tế số phát triển mạnh mẽ, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn thuộc về những doanh nghiệp đơn thuần sở hữu nhiều công nghệ nhất, mà thuộc về những tổ chức biết kết hợp hiệu quả giữa dữ liệu, AI và con người để tạo ra giá trị bền vững. Đó cũng là lý do AI đang được nhìn nhận không chỉ như một công cụ hỗ trợ, mà là một năng lực quản trị mới – yếu tố có thể quyết định vị thế của doanh nghiệp trên thị trường trong những năm tới./.
Phạm Hương – Phòng Truyền thông và công nghệ, SRTC
