Đây là nhận định của ông Roland Busch, Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc điều hành Siemens, tại Diễn đàn Đối thoại Quản trị Toàn cầu 2026 (Global Management Dialogue 2026) tổ chức ở Tokyo, Nhật Bản.
Theo ông Roland Busch, tác động của AI đối với thị trường lao động cần được nhìn nhận rộng hơn câu chuyện máy móc thay thế con người. Thay đổi quan trọng nhất nằm ở yêu cầu kỹ năng: người lao động phải biết sử dụng các công cụ AI để nâng cao năng suất, giải quyết công việc nhanh hơn và tạo ra giá trị lớn hơn. Những người không thích nghi với sự thay đổi này sẽ đứng trước nguy cơ mất lợi thế cạnh tranh trên thị trường lao động.
Thông điệp của lãnh đạo Siemens phản ánh một chuyển dịch đang diễn ra trong nền kinh tế toàn cầu. Khi AI ngày càng được tích hợp vào quy trình sản xuất, quản trị và dịch vụ, năng lực làm việc với công nghệ có thể trở thành một tiêu chí quan trọng tương tự kỹ năng tin học trong các giai đoạn chuyển đổi số trước đây.
AI có thể thúc đẩy thay đổi xã hội nhanh hơn nhiều công nghệ trước đây
Tại phiên thảo luận trong khuôn khổ Global Management Dialogue 2026, diễn ra ngày 10/11, ông Busch đưa ra phép so sánh đáng chú ý giữa tác động của công nghệ hơi nước và AI. Theo ông, công nghệ hơi nước cần khoảng 60 năm để tạo ra những thay đổi sâu rộng đối với xã hội, trong khi AI có thể tạo ra sự chuyển biến tương đương chỉ trong khoảng 7–8 năm.
Sự khác biệt nằm ở tốc độ phổ cập và khả năng ứng dụng rộng rãi. Công nghệ hơi nước từng làm thay đổi phương thức sản xuất, vận tải và tổ chức nền kinh tế trong cuộc Cách mạng công nghiệp. Trong khi đó, AI có thể đồng thời tác động đến nhiều ngành nghề, từ sản xuất công nghiệp, thiết kế kỹ thuật, logistics đến tài chính, chăm sóc khách hàng và nghiên cứu phát triển.
Nếu công nghệ tự động hóa trước đây chủ yếu thay thế những thao tác cơ học hoặc công việc lặp lại, AI hiện nay còn có khả năng hỗ trợ xử lý thông tin, phân tích dữ liệu, viết mã lập trình và tham gia vào các hoạt động đòi hỏi năng lực nhận thức. Điều này khiến phạm vi tác động của AI rộng hơn nhiều so với các làn sóng tự động hóa trước đó.
Tuy nhiên, tốc độ chuyển đổi nhanh cũng đặt ra áp lực lớn đối với doanh nghiệp và người lao động. Các tổ chức không chỉ cần đầu tư vào công nghệ mà còn phải thay đổi phương thức quản trị, thiết kế lại quy trình làm việc và đào tạo nhân sự để tận dụng được năng lực của các hệ thống AI.
Tự động hóa không đồng nghĩa với loại bỏ vai trò con người
Từ góc nhìn của Siemens, AI và robot công nghiệp có thể thay thế một số công việc nặng nhọc, nguy hiểm hoặc có tính lặp lại cao, nhưng đồng thời tạo ra những vị trí mới đòi hỏi kỹ năng chuyên môn và khả năng phối hợp giữa con người với máy móc.
Trong một cuộc phỏng vấn khác vào tháng 8/2026, ông Busch từng nhấn mạnh rằng AI có thể tạo ra việc làm mới thông qua việc mở rộng năng lực sản xuất và nâng cao giá trị gia tăng. Ông dẫn ví dụ về các khoản đầu tư của Siemens vào năng lực sản xuất tại Mỹ, trong đó có kế hoạch xây dựng dây chuyền sản xuất thiết bị điện trung thế và hạ thế tại Fort Worth, bang Texas.
Tại Đức, một số nhà máy có mức độ tự động hóa cao đang chuyển đổi vai trò của công nhân từ thực hiện lao động thủ công trên dây chuyền sang lập trình và vận hành robot. Đây là ví dụ cho thấy tự động hóa không nhất thiết loại bỏ toàn bộ lực lượng lao động, mà có thể làm thay đổi bản chất công việc và yêu cầu kỹ năng.
Dù vậy, quá trình chuyển đổi không diễn ra đồng đều. Những vị trí có nhiệm vụ lặp lại, ít đòi hỏi khả năng phán đoán và tương tác phức tạp có nguy cơ bị tự động hóa cao hơn. Ngược lại, các công việc kết hợp kiến thức chuyên môn, khả năng giải quyết vấn đề, tư duy hệ thống và giám sát công nghệ có thể gia tăng giá trị.
Vì vậy, thách thức đối với doanh nghiệp không chỉ là lựa chọn công nghệ nào để đầu tư, mà còn là xác định cách tổ chức lại công việc để con người và AI bổ trợ cho nhau.
Kỹ năng AI trở thành lợi thế cạnh tranh của người lao động
Nhận định của CEO Siemens đặt vấn đề đào tạo lại và nâng cao kỹ năng lao động vào vị trí trung tâm của chiến lược chuyển đổi AI. Trong môi trường làm việc mới, người lao động không nhất thiết phải trở thành chuyên gia phát triển thuật toán, nhưng cần hiểu cách sử dụng công cụ AI, đánh giá kết quả do AI tạo ra và biết kết hợp kết quả đó với kiến thức chuyên môn của mình.
Đối với ngành công nghiệp, điều này đặc biệt quan trọng. Một kỹ sư sản xuất có khả năng khai thác AI để phân tích dữ liệu dây chuyền, phát hiện bất thường và tối ưu hóa quy trình sẽ có lợi thế hơn người chỉ thực hiện các thao tác theo hướng dẫn cố định. Tương tự, nhân viên bảo trì có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu cảm biến, dự báo nguy cơ hỏng hóc và lên kế hoạch bảo dưỡng thiết bị.
Tuy nhiên, kỹ năng sử dụng AI không thể chỉ dừng ở thao tác với các công cụ tạo sinh. Người lao động cần hiểu giới hạn của mô hình, khả năng phát sinh thông tin sai lệch, vấn đề bảo mật dữ liệu và trách nhiệm khi sử dụng kết quả do AI đề xuất. Trong môi trường công nghiệp, nơi sai sót có thể ảnh hưởng đến an toàn vận hành và chất lượng sản phẩm, việc kiểm chứng kết quả AI càng có ý nghĩa quan trọng.
Đối với các doanh nghiệp, đào tạo nhân lực cần được triển khai song song với đầu tư hạ tầng số. Nếu chỉ đưa phần mềm AI vào nhà máy mà không chuẩn bị đội ngũ có khả năng vận hành, giám sát và tích hợp công nghệ, hiệu quả đầu tư sẽ bị hạn chế.
Doanh nghiệp công nghiệp cần chuyển từ tự động hóa sang nhà máy thông minh
Quan điểm của Roland Busch cũng gắn với chiến lược dài hạn của Siemens trong lĩnh vực tự động hóa và công nghiệp số. Tập đoàn Đức đang thúc đẩy việc kết hợp AI, dữ liệu công nghiệp, robot và hệ thống điều khiển để xây dựng các nhà máy có khả năng tự tối ưu hóa hoạt động.
Một hướng phát triển quan trọng là AI công nghiệp. Khác với các mô hình AI đa dụng chủ yếu xử lý ngôn ngữ và nội dung, AI công nghiệp được phát triển để giải quyết những bài toán chuyên biệt trong sản xuất, kỹ thuật và vận hành. Công nghệ này có thể khai thác dữ liệu từ máy móc, cảm biến, hệ thống điều khiển và mô hình mô phỏng để hỗ trợ ra quyết định trong môi trường thực tế.
Việc đưa AI vào sản xuất cũng đòi hỏi hệ thống hạ tầng đồng bộ, bao gồm dữ liệu chất lượng cao, kết nối công nghiệp, năng lực tính toán và các cơ chế bảo đảm an toàn. Những yếu tố này quyết định khả năng chuyển một ứng dụng AI thử nghiệm thành giải pháp có thể triển khai trên quy mô nhà máy.
Đối với các nền kinh tế có tỷ trọng sản xuất lớn như Việt Nam, xu hướng này đặt ra yêu cầu nâng cấp kỹ năng cho lực lượng lao động công nghiệp. Các doanh nghiệp cần chuẩn bị nhân sự có khả năng vận hành thiết bị tự động, phân tích dữ liệu sản xuất và phối hợp với các hệ thống AI. Đặc biệt, doanh nghiệp vừa và nhỏ cần được hỗ trợ tiếp cận công nghệ và chương trình đào tạo, tránh để khoảng cách năng lực số ngày càng lớn giữa các nhóm doanh nghiệp.
Nhìn rộng hơn, thông điệp của CEO Siemens cho thấy cuộc cạnh tranh trong kỷ nguyên AI không chỉ diễn ra giữa các doanh nghiệp hay quốc gia về năng lực tính toán và mô hình công nghệ. Cuộc cạnh tranh còn diễn ra giữa những người lao động có khả năng thích nghi với công nghệ và những người chưa kịp chuyển đổi kỹ năng.
AI có thể không trực tiếp thay thế mọi vị trí việc làm, nhưng chắc chắn sẽ làm thay đổi tiêu chuẩn để một người có thể duy trì lợi thế nghề nghiệp. Trong bối cảnh đó, học tập liên tục và khả năng làm chủ công nghệ sẽ trở thành điều kiện quan trọng để người lao động tham gia vào nền kinh tế mới.