2,2 triệu lao động công nghệ số và bài toán nâng năng suất bằng công nghệ số

Khu vực công nghệ số lớn nhanh

Năm 2025, giá trị tăng thêm của kinh tế số ước đạt 14,02% GDP, mức cao nhất trong giai đoạn 2020–2025; quy mô tính theo giá hiện hành tăng khoảng 14,56%, nhanh gần gấp đôi tốc độ tăng của cả nền kinh tế. Mục tiêu năm 2026 là 14,5% GDP.

Công nghiệp công nghệ số là một bộ phận quan trọng của kinh tế số. Sáu tháng đầu năm 2026, số doanh nghiệp công nghệ số đạt 81.632, tăng khoảng 4,16% so với năm 2025. Số lao động đạt hơn 2,2 triệu người, tăng khoảng 11,3%. Doanh thu đạt 3.588.787 tỷ đồng; lợi nhuận sau thuế tương đương khoảng 63,8%, nộp ngân sách khoảng 60,3% và xuất khẩu phần cứng khoảng 61,1% mức thực hiện của cả năm 2025.

Điểm đáng chú ý là tốc độ tăng lao động, khoảng 11,3%, cao hơn nhiều tốc độ tăng số doanh nghiệp, khoảng 4,16%. Diễn biến này gợi ý nhu cầu nhân lực của khu vực tăng lên, nhưng chưa đủ để kết luận doanh nghiệp thuộc nhóm nào đang tuyển thêm nhiều nhất. Quy mô hơn 2,2 triệu lao động cho thấy vai trò của khu vực công nghệ số đối với thị trường việc làm; cơ cấu kỹ năng và mức thu nhập cần được đánh giá bằng số liệu riêng.

Lao động và doanh nghiệp công nghệ số trong sáu tháng đầu năm 2026

Năng suất: bài toán lớn của nền kinh tế

Trong khi khu vực công nghệ số tạo thêm việc làm, phần còn lại của nền kinh tế đối mặt với một bài toán khác: năng suất. Nhiều doanh nghiệp sản xuất đang gặp khó khăn về tuyển dụng lao động phổ thông, chi phí nhân công tăng, trong khi đơn hàng đòi hỏi chất lượng và tốc độ ngày càng cao. Mô hình tăng trưởng dựa vào lao động giá rẻ dần đi đến giới hạn.

Chuyển đổi số mở ra con đường thứ hai: dùng dữ liệu, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo để mỗi người lao động tạo ra nhiều giá trị hơn. Những câu chuyện dưới đây, phần lớn do doanh nghiệp công bố, cho thấy con đường ấy đang được đi như thế nào.

Dệt 8/3: một công đoạn từ 5 người xuống 2 người

Công ty Dệt 8/3 là doanh nghiệp dệt may lâu đời. Trước đây, việc xử lý chứng từ xuất nhập khẩu bằng giấy mất 4–5 ngày; nhiều công đoạn sản xuất như bông, chải thô, đóng gói, vận chuyển bán thành phẩm làm thủ công, cần nhiều lao động; hao hụt nguyên liệu khó kiểm soát.

Sau khi chuyển đổi số, doanh nghiệp cho biết thời gian xử lý chứng từ giảm xuống còn 1–2 ngày; những công việc trước đây cần 4–5 lao động nay chỉ cần 1–2 người; chi phí nguyên liệu giảm bình quân khoảng 1% mỗi tháng, tương đương tiết kiệm khoảng 360 triệu đồng mỗi tháng trong giai đoạn cuối năm 2025 đến đầu năm 2026.

Với một ngành có biên lợi nhuận mỏng như dệt may, mỗi phần trăm chi phí nguyên liệu tiết kiệm được có ý nghĩa rất lớn. Và khi công việc đơn giản được máy móc đảm nhận, doanh nghiệp có điều kiện bố trí lại nhân sự và đào tạo nâng kỹ năng, nếu có kế hoạch chuyển đổi việc làm phù hợp.

Xưởng gỗ: một công đoạn duy trì sản lượng với ít nhân lực hơn

Ngành chế biến gỗ, một ngành xuất khẩu chủ lực, cũng đang thay đổi. Công ty Thường Nguyên, với nhà máy ở Bình Dương trước đây, từng phụ thuộc nhiều vào lao động thủ công ở các khâu sơ chế, xử lý bề mặt và đóng gói, và khó giữ sản lượng khi thiếu lao động. Sau khi đầu tư nhà máy thông minh, doanh nghiệp cho biết số lao động cho cùng một khối lượng công việc giảm từ 36 người xuống 14 người trong khi vẫn duy trì sản lượng tương đương, theo số liệu doanh nghiệp công bố.

Ở một doanh nghiệp gỗ khác tại Bình Dương trước đây, việc phân loại phôi và nhận diện lỗi trước kia làm bằng mắt người; chà nhám, phun sơn phụ thuộc tay nghề. Quy trình được số hóa giúp giảm khoảng 20–30% hao hụt nguyên liệu, theo doanh nghiệp công bố.

Nhà máy điện tử, thực phẩm: dừng máy ít hơn, lỗi ít hơn

Ở Bình Dương trước đây, nhà máy thực phẩm Orion Vina sau 8 tháng triển khai giai đoạn một hệ thống quản lý vận hành thông minh cho biết công suất sản xuất tăng 30%, thời gian dừng máy giảm 68%, chi phí kiểm tra giảm 50%.

Ở Rạng Đông, doanh nghiệp sản xuất bóng đèn, thiết bị chiếu sáng lâu năm, trí tuệ nhân tạo được đưa vào nghiên cứu, phát triển sản phẩm. Theo doanh nghiệp, thời gian xử lý một tiêu chuẩn kỹ thuật quốc tế giảm từ khoảng một tháng xuống 2–3 ngày; thời gian giải quyết một vấn đề kỹ thuật giảm từ 3–6 tháng xuống khoảng một tháng. Trong 4 tháng đầu năm 2026, doanh thu tăng 25%, xuất khẩu tăng gần gấp đôi, doanh nghiệp đã xuất khẩu lô hàng điện tử tiêu chuẩn cao đầu tiên sang thị trường Mỹ. Mức tăng doanh thu có nhiều nguyên nhân, không thể quy hết cho trí tuệ nhân tạo, nhưng tốc độ xử lý tiêu chuẩn nhanh hơn gần mười lần rõ ràng mở ra cánh cửa vào những thị trường khó tính.

Một số doanh nghiệp công nghiệp hỗ trợ tham gia chương trình nhà máy thông minh cũng ghi nhận kết quả đo được: ở Thái Nguyên, một doanh nghiệp cho biết lỗi do dị vật giảm 68,7%, thời gian công nhân tìm vật liệu giảm từ 60 giây xuống 10 giây; ở Bắc Ninh, một doanh nghiệp khác cho biết hiệu suất sử dụng thiết bị tăng từ 90% lên 95%, lỗi liên quan chất lượng giảm 75%. Đây là số liệu từ đơn vị tư vấn chương trình, cần thêm nguồn độc lập, nhưng cho thấy mức độ chi tiết mà nhà máy đã đo được.

Ở quy mô lớn hơn, một tập đoàn sản xuất điện tử có vốn nước ngoài tại Bắc Ninh cho biết năm 2025 doanh thu tại Việt Nam tăng 83% trong khi tổng số nhân viên chỉ tăng 20%; năng suất lao động cải thiện trên 50% trong những năm gần đây; số ngày lưu kho giảm 35%. Chênh lệch này là một tín hiệu về hiệu quả kinh doanh, song chưa đủ để kết luận năng suất lao động vì doanh thu còn phụ thuộc vào giá bán và cơ cấu sản phẩm.

Ngân hàng số: 7,6 triệu khách hàng, 80% công việc vận hành tự động

Trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng số Cake by VPBank là ví dụ điển hình. Mô hình ngân hàng thuần số từng bị hoài nghi vì chi phí phục vụ và thẩm định tín dụng cho mỗi khách hàng quá cao so với doanh thu, càng tăng khách hàng càng lỗ.

Theo số liệu doanh nghiệp công bố, đến tháng 9/2026, ngân hàng có trên 7,6 triệu khách hàng; hơn 100 mô hình trí tuệ nhân tạo đang vận hành, tự động hóa khoảng 80% công việc vận hành và chăm sóc khách hàng; thời gian duyệt thẻ tín dụng, vay tiêu dùng khoảng 2 phút; xử lý khoảng 1 triệu hồ sơ tín dụng mỗi tháng, so với khoảng 300.000 hồ sơ năm 2024. Trong 9 tháng năm 2025, tổng doanh thu hoạt động tăng 225% trong khi chi phí hoạt động chỉ tăng 83%.

Doanh thu bình quân trên mỗi khách hàng, theo doanh nghiệp, tăng từ khoảng 5 USD năm 2023 lên khoảng 25 USD năm 2025, tức gấp năm lần; số khách hàng tăng từ 4,2 triệu năm 2024 lên hơn 7,6 triệu. Ngân hàng cho biết đã đạt EBITDA dương từ quý 3/2024, sau khoảng ba năm rưỡi hoạt động. Bài học mà mô hình này để lại khá rõ: với một doanh nghiệp số, chỉ số sống còn không phải là số người tải ứng dụng, mà là doanh thu trên mỗi khách hàng và độ chênh giữa tốc độ tăng doanh thu với tốc độ tăng chi phí. Trí tuệ nhân tạo chỉ tạo ra độ chênh ấy khi được đưa vào luồng ra quyết định, như phê duyệt tín dụng, thu hồi nợ; nếu chỉ dừng ở lớp trả lời tự động thì không đủ.

Mô hình kinh doanh số có thể mở rộng số khách hàng mà không cần tăng nhân sự tương ứng, với điều kiện công nghệ và quản trị rủi ro đáp ứng yêu cầu. Tuy nhiên, các chỉ số quan trọng như lợi nhuận tuyệt đối, tỷ lệ nợ xấu chưa được công bố đầy đủ, nên cần thận trọng khi đánh giá chất lượng của việc phê duyệt tín dụng tự động.

Đường sắt: trí tuệ nhân tạo định giá vé chặng ngắn

Ngay cả một doanh nghiệp nhà nước truyền thống như Tổng công ty Đường sắt Việt Nam cũng đã thử nghiệm trí tuệ nhân tạo. Bài toán rất cụ thể: khi một chỗ trên tàu đã bán cho hành trình dài, các chặng ngắn còn lại của chỗ đó khó bán tiếp, dẫn đến chỗ trống; giá vé cố định không xử lý được tình huống này.

Trong 8 ngày thí điểm từ 22 đến 29/4/2026, hệ thống định giá linh hoạt bằng trí tuệ nhân tạo đã bán 9.376 vé, doanh thu khoảng 2 tỷ đồng, giảm giá trực tiếp cho hành khách 523 triệu đồng, với mức giảm từ 15% đến tối đa 35%. Hệ số sử dụng chỗ đạt 79%, cao hơn 12% so với tháng trước. Thời gian thí điểm còn ngắn, cần thêm số liệu sau nhiều tháng vận hành, nhưng đây là ví dụ cho thấy dữ liệu có thể giúp vừa tăng doanh thu cho doanh nghiệp, vừa giảm giá cho người dân.

Tăng năng suất phải gắn với chuyển đổi việc làm

Câu chuyện "làm nhiều hơn với ít người hơn" dễ gợi lên nỗi lo về mất việc làm. Cần nhìn nhận vấn đề một cách đầy đủ.

Thứ nhất, ở cấp toàn nền kinh tế, khu vực công nghệ số đang tạo thêm việc làm với tốc độ nhanh: số lao động tăng khoảng 11,3% chỉ trong nửa năm. Mỗi nhà máy thông minh, mỗi ngân hàng số đều cần thêm kỹ sư, chuyên viên dữ liệu, kỹ thuật viên vận hành, bảo trì hệ thống.

Thứ hai, ở cấp doanh nghiệp, tự động hóa thường bắt đầu từ những công việc nặng nhọc, lặp lại, độc hại, hoặc những vị trí mà doanh nghiệp vốn đã khó tuyển người. Khi nhà máy không còn phụ thuộc hoàn toàn vào lao động phổ thông, nó có thể giữ được đơn hàng, mở rộng sản xuất, và từ đó tạo ra những việc làm mới có thu nhập cao hơn.

Thứ ba, thách thức thật sự nằm ở kỹ năng. Người lao động cần được đào tạo lại để chuyển từ công việc thủ công sang vận hành máy móc, giám sát dữ liệu, kiểm tra chất lượng. Ở nhiều nhà máy, những chương trình đào tạo nội bộ hàng chục buổi cho hàng trăm công nhân đã trở thành một phần của quá trình chuyển đổi.

Chính sách đồng hành

Nhà nước đã có những bước đi để hỗ trợ quá trình này. Chương trình phát triển kinh tế số và xã hội số giai đoạn 2026–2030 được phê duyệt ngày 9/6/2026, xác định mục tiêu, chỉ tiêu và trách nhiệm của các bộ, ngành, địa phương. Đề án chuyển đổi số doanh nghiệp nhỏ và vừa giai đoạn 2026–2030 tập trung vào đánh giá mức độ chuyển đổi số, hướng dẫn chiến lược và lộ trình, kết nối với giải pháp công nghệ số, nền tảng số, trí tuệ nhân tạo, phổ cập năng lực số. Từ ngày 1/7/2026, Luật Chuyển đổi số và nghị định hướng dẫn quy định cụ thể đối tượng, nội dung, hình thức hỗ trợ chuyển đổi số cho doanh nghiệp nhỏ và vừa, hợp tác xã, hộ kinh doanh.

Theo tổng hợp bước đầu, 22 địa phương đã ban hành kế hoạch hoặc chương trình triển khai đề án chuyển đổi số doanh nghiệp nhỏ và vừa trên địa bàn. Tuy nhiên, thực tế thời gian qua cho thấy hoạt động hỗ trợ vẫn chủ yếu dừng ở đào tạo, truyền thông, nâng cao nhận thức và giới thiệu giải pháp; những hỗ trợ trực tiếp giúp doanh nghiệp nhỏ đầu tư vào máy móc, phần mềm, dữ liệu còn ít. Việc sửa đổi pháp luật về hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa được kỳ vọng sẽ tạo cơ sở pháp lý thông thoáng hơn cho những hỗ trợ thực chất.

Điều quan trọng là những chính sách này cần đến được với doanh nghiệp nhỏ, nơi nguồn lực và hiểu biết về công nghệ còn hạn chế. Phần lớn những câu chuyện thành công hiện nay vẫn đến từ doanh nghiệp lớn hoặc doanh nghiệp được các tập đoàn hỗ trợ tư vấn. Khoảng cách giữa doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp nhỏ trong chuyển đổi số là điều cần được thu hẹp.

Bài học: đo năng suất bằng số liệu cụ thể

Câu chuyện của những doanh nghiệp kể trên để lại bốn bài học. Thứ nhất, bắt đầu từ điểm đau cụ thể và đo được. Thời gian xử lý chứng từ, thời gian dừng máy, thời gian tìm vật liệu, hao hụt nguyên liệu: những chỉ số cụ thể giúp doanh nghiệp biết đầu tư vào đâu và đánh giá kết quả.

Thứ hai, cần đo năng suất bằng sản lượng hoặc giá trị tăng thêm trên một lao động, một giờ công, kết hợp chỉ tiêu chất lượng. Doanh thu tăng nhanh hơn số nhân sự mới chỉ là dấu hiệu tham khảo.

Thứ ba, sửa quy trình trước khi tự động hóa. Các nhà máy thông minh thành công đều bắt đầu bằng việc chuẩn hóa quy trình, sắp xếp lại mặt bằng, rồi mới đưa công nghệ vào.

Thứ tư, đi cùng người lao động. Đào tạo lại, chuyển đổi vị trí, nâng kỹ năng là điều kiện để năng suất cao đi cùng việc làm tốt.

Hồng Anh