Minh Quân (27 tuổi, Hà Nội) bước vào buổi phỏng vấn vị trí lập trình viên tại một startup công nghệ tài chính với tâm thế tự tin. Gần bốn năm kinh nghiệm giúp anh trả lời trơn tru loạt câu hỏi chuyên môn. Nhưng đến cuối buổi, một câu hỏi ngắn khiến anh khựng lại: “Bạn sử dụng AI như thế nào trong công việc?”.
Quân trả lời có dùng ChatGPT để tra cứu và hỗ trợ viết code, nhưng không thường xuyên vì muốn tự làm để hiểu kỹ hơn. Sau buổi phỏng vấn, anh nhận email từ chối với lý do “chưa phù hợp với cách làm việc của nhóm”, vì công ty ưu tiên ứng viên biết khai thác AI tối đa. “Không phải tôi thiếu kỹ năng, mà do không hợp với văn hóa mới thay đổi”, Quân nói.
Trong làn sóng AI đang lan rộng, nhiều doanh nghiệp công nghệ bắt đầu điều chỉnh cách đánh giá ứng viên, không chỉ dựa vào năng lực chuyên môn, mà còn ở cách họ tận dụng các công cụ để làm việc.
Bà Nguyễn Hồng Hạnh, Giám đốc nhân sự của G-Group, cho biết AI được “thúc đẩy và khuyến khích sử dụng rộng rãi” trong công ty. Ở một số vị trí, đặc biệt là công nghệ và nhân sự, AI gần như trở thành “công cụ mặc định”.
Với những mảng khác, trí tuệ nhân tạo được sử dụng linh hoạt theo đặc thù công việc. Ví dụ, đội pháp chế dùng AI tóm tắt văn bản, rà soát hợp đồng, văn phòng dùng để soạn thông báo, biên bản, tổng hợp đầu việc. Trong khi đó, bộ phận kinh doanh dùng để nghiên cứu khách hàng, soạn email, chăm sóc qua hệ thống tổng đài tự động.
Cách làm việc mới cũng kéo theo thay đổi trong tuyển dụng. Bà Hạnh cho biết họ chưa quy định cứng, nhưng với vị trí liên quan đến công nghệ, yếu tố “biết dùng AI” thường được đánh giá trong quá trình phỏng vấn. Ứng viên sẽ được chấm điểm cao nếu biết tận dụng AI để giải quyết bài toán thực tế, đặt ra yêu cầu rõ ràng, kiểm chứng kết quả và hiểu giới hạn của công cụ.
“Nếu hai ứng viên có nền tảng chuyên môn tương đương, người biết tận dụng AI hiệu quả sẽ có lợi thế rõ rệt”, bà nói. Ở chiều ngược lại, phụ thuộc quá vào AI cũng không tốt, có thể bị đánh giá thấp nếu không hiểu bản chất vấn đề, không kiểm chứng thông tin hoặc không thể tự xử lý khi không có công cụ hỗ trợ.
Trong khi đó, bà Trần Xuân Ngọc Thảo, Giám đốc nhân sự và truyền thông VNG, cho biết kỹ năng AI chưa phải yêu cầu bắt buộc, nhưng ứng viên sẽ được đặt câu hỏi liên quan đến cách tiếp cận và ứng dụng AI trong công việc thực tế.
“Điều chúng tôi tìm kiếm ở một ứng viên là tư duy – cách nhìn nhận vấn đề, mức độ sẵn sàng học hỏi và khả năng thích nghi chứ không phải việc thành thạo một công cụ cụ thể nào đó”, bà nói.
Bà cho biết, từ 2025, công ty bắt đầu cung cấp tài khoản AI cho một số cá nhân hoặc đội nhóm có nhu cầu. Chính sách đã phát huy hiệu quả, khi một dự án phần mềm vốn cần ba người thực hiện trong 1,5 tháng nay có thể hoàn thành trong chưa đầy 20 giờ.
Theo Giám đốc nhân sự này, AI khiến việc nảy sinh ý tưởng trở nên dễ dàng và phổ cập hơn. Khi ý tưởng không còn là thứ khan hiếm, khả năng thực thi – tốc độ đưa ý tưởng thành sản phẩm thực tế mới là lợi thế cạnh tranh thực sự. Một ứng viên biết tận dụng AI để làm được nhiều hơn, nhanh hơn và chính xác hơn không chỉ cho thấy việc sử dụng tốt một công cụ, mà còn chứng minh họ phù hợp với cách thức vận hành của thời đại mới.
Theo dữ liệu từ nền tảng tuyển dụng TopCV, các doanh nghiệp IT đều xác nhận AI đang tác động mạnh mẽ đến họ, thay đổi ngành công nghiệp này, từ cách tổ chức công việc đến tạo sản phẩm. Tỷ lệ doanh nghiệp cảm nhận rõ sự tác động là 42,86% ở nhóm gia công phần mềm (IT Outsourcing), 40,9% ở nhóm dịch vụ (IT Service) và 37,5% ở nhóm tư vấn công nghệ thông tin (IT Consulting).
Xu hướng này không chỉ diễn ra tại Việt Nam, khi nhiều doanh nghiệp trên thế giới đã đưa việc sử dụng AI vào tiêu chí tuyển dụng và mô tả công việc (JD).
Theo dữ liệu đầu năm 2026 từ LinkedIn, số tin tuyển dụng đề cập kỹ năng AI tăng 70% so với năm trước. Trong khi đó, nghiên cứu do đại học Cornell (Mỹ) thực hiện năm nay với hơn 1.700 nhà tuyển dụng tại Mỹ và Anh cho thấy, ứng viên sở hữu khả năng vận dụng AI tốt hơn có cơ hội được mời phỏng vấn cao hơn 8-15% so với người có nền tảng chuyên môn tương đương.
Nhu cầu tuyển dụng liên quan đến AI cũng tăng nhanh những năm qua. Báo cáo của công ty phân tích dữ liệu về thị trường lao động Lightcast ghi nhận số tin tuyển dụng đề cập AI tạo sinh tăng từ vài chục vị trí năm 2021 lên gần 10.000 vào năm 2025. Ngoài ra, khả năng sử dụng công cụ AI cũng xuất hiện trong mô tả công việc, kể cả với vị trí không thuần kỹ thuật.
Một số tổ chức như McKinsey đưa AI trực tiếp vào bài đánh giá tuyển dụng, yêu cầu ứng viên dùng công cụ để xử lý tình huống cụ thể. Trong bối cảnh đó, “biết dùng AI” không còn là tiêu chí bổ sung, mà trở thành yếu tố bộc lộ rõ sự khác biệt giữa các ứng viên ngay trong quá trình phỏng vấn.
Từ phía người lao động tại Việt Nam, mức độ nhận thức và sẵn sàng thích nghi với AI cũng có xu hướng tăng. Chỉ 14% tự nhận chưa từng sử dụng AI, thậm chí tỷ lệ này chỉ 6% ở nhóm IT – phần mềm. Giới công nghệ dùng AI chủ yếu để tra cứu kiến thức chuyên sâu, viết tài liệu kỹ thuật và hỗ trợ lập trình. 96,8% người làm IT có định hướng rõ ràng về vai trò của bản thân trong môi trường mới, theo khảo sát của TopCV. Trong khi đó, nhóm ngoài công nghệ tận dụng AI cho các tác vụ mang tính sáng tạo như viết nội dung, phân tích dữ liệu.
Trọng Đạt
Việt Nam quản lý AI thế nào theo luật mới?
Startup AI trước bài toán tuân thủ quy định về trí tuệ nhân tạo
Xu hướng người trẻ đẩy cuộc trò chuyện khó cho AI
Người già Trung Quốc xếp hàng để được ‘chỉ tận tay’ về AI Agent
Theo MacRumors, trên phiên bản iOS 26.4, Apple đã bổ sung khả năng hiển thị chi tiết dữ liệu sử dụng khi bật tính năng Điểm truy cập cá nhân (Personal Hotspot), giúp người dùng biết thiết bị nào đang sử dụng mạng và tiêu tốn bao nhiêu dung lượng.
Cụ thể, hệ thống có thể phân tách lượng dữ liệu đã chia sẻ theo từng thiết bị kết nối. Người dùng sẽ thấy danh sách các thiết bị cùng mức dung lượng đã sử dụng, từ đó dễ dàng nhận diện thiết bị nào đang tiêu tốn nhiều dữ liệu nhất.
Tính năng này đặc biệt hữu ích với những người sử dụng gói dữ liệu giới hạn, khi việc chia sẻ mạng có thể khiến dung lượng bị tiêu hao nhanh chóng mà không rõ nguyên nhân.
Cách kiểm tra mức sử dụng dữ liệu điểm phát sóng trên iPhone:
Bước 1: Mở "Cài đặt" trên iPhone của bạn.
Bước 2: Chọn "Điểm truy cập cá nhân".
Bước 3: Bên dưới nút chuyển đổi "Tối đa hóa khả năng tương thích", hãy nhấn vào "Sử dụng dữ liệu" .
Trước đây, iPhone chỉ hiển thị tổng dung lượng đã chia sẻ, trong khi thông tin chi tiết theo từng thiết bị lại nằm sâu trong phần cài đặt. Với bản cập nhật mới, dữ liệu này đã được đưa lên vị trí dễ tiếp cận hơn, giúp người dùng theo dõi và kiểm soát trực tiếp.
Tuy vậy, hệ thống vẫn có một số hạn chế. Các thiết bị không phải của Apple hoặc những thiết bị đời cũ có thể được gộp chung vào một mục “Thiết bị khác”, thay vì hiển thị cụ thể từng tên.
Ngoài ra, dữ liệu sử dụng không được cập nhật ngay lập tức mà có thể thay đổi sau khi tắt tính năng chia sẻ mạng hoặc khi hệ thống hoàn tất việc tổng hợp thông tin.
Dù còn một số điểm hạn chế, đây vẫn là cải tiến đáng chú ý, giúp người dùng chủ động hơn trong việc quản lý dữ liệu di động.
Khi phải dẫn dắt công ty vượt qua giai đoạn cắt giảm ngân sách khó khăn, David Sandstrom, Giám đốc marketing của công ty công nghệ tài chính Klarna (Thụy Điển), không tổ chức cuộc họp toàn thể để xoa dịu mâu thuẫn nội bộ. Thay vào đó, ông tạo ra phiên bản AI của bản thân.
Trong hội thảo trực tuyến do công ty trí tuệ nhân tạo ElevenLabs tổ chức tuần này, Sandstrom mô tả bản sao này như "cỗ máy xả giận" nội bộ, được lập trình để luôn thân thiện, xin lỗi và nhận mọi trách nhiệm về mình.
"Mọi người có lẽ bực bội và tôi muốn cho họ một cách bày tỏ điều đó mà không cần gửi cho tôi tin nhắn giận dữ", ông nói. "Tôi chỉ không muốn nghe lời than phiền trong cuộc họp nữa. Vì vậy, tôi bảo họ hãy gọi tới số này để trút hết ra. Sau đó, khi gặp nhau, chúng ta sẽ tập trung vào tương lai".
AI Sandstrom cũng truyền cảm hứng cho Klarna tạo phiên bản chatbot của CEO công ty, Sebastian Siemiatkowski, cho phép khách hàng gọi điện phản hồi. Chatbot được đào tạo dựa trên những lần xuất hiện của CEO trên các chương trình podcast. "Ở mức độ nào đó, đây là một cách PR, nhưng cũng là mỏ vàng chứa những phản hồi và ý tưởng quý giá từ khách hàng", Sandstrom nhận định.
Klarna không phải tổ chức công nghệ duy nhất thử nghiệm lãnh đạo AI. Reid Hoffman, nhà đồng sáng lập LinkedIn, tạo "bản sao deepfake" dựa trên thông tin của ông suốt nhiều thập kỷ và được thiết kế để hành động, nói chuyện giống ông. Alex Alonso, Giám đốc dữ liệu và phân tích tại Hiệp hội Quản lý nhân sự Mỹ (SHRM), tự "nhân bản kỹ thuật số" CEO của hiệp hội để nhận xét về ý tưởng công việc, giúp anh điều chỉnh lại trước khi trình bày với người thật.
Theo Raconteur, Sam Liang, CEO công ty phần mềm Otter.ai, cũng phát triển Sam-bot để thay ông đi họp trong tương lai. Eric Yuan, CEO Zoom, dùng bản sao kỹ thuật số để phát biểu mở đầu tại hội thảo trực tuyến về thu nhập quý I/2025 của công ty.
Bussiness Insider cho biết, Klarna là một trong những công ty tiên phong dùng AI để loại bỏ điểm thiếu hiệu quả trong mảng marketing và dịch vụ khách hàng, đồng thời đảm nhận một số công việc trước đây do con người thực hiện.
CEO Siemiatkowski thu hút sự chú ý vào năm 2024 khi tuyên bố AI cho phép đội ngũ marketing nội bộ làm được nhiều việc hơn với "một nửa số nhân viên". Tuy nhiên, mọi chuyện không suôn sẻ khi đến năm ngoái, công ty phải bổ sung nhân sự trở lại một số vị trí hỗ trợ khách hàng, thừa nhận việc cắt giảm chi phí trước đó ở bộ phận này hơi quá đà. Sandstrom nhận định, vẫn còn những lĩnh vực mà AI chưa thể hoạt động hiệu quả và cần con người can thiệp.
Báo South China Morning Post ngày 12-5 đưa tin Trung Quốc đã tăng gấp đôi hiệu suất sản xuất các linh kiện máy bay tiêm kích tàng hình thông qua mô hình "nhà máy tối" (dark factory). Các cơ sở này có máy móc tự hành, điều khiển bằng trí tuệ nhân tạo (AI) và vận hành gần 24 giờ mỗi ngày.
Theo tờ Science and Technology Daily của Bộ Khoa học và Công nghệ Trung Quốc, các nhà máy tối có thể sản xuất "khung xương" của máy bay trong điều kiện gần như không có ánh sáng, do đó có thể hoạt động với rất ít hoặc không cần sự can thiệp của con người, giúp cắt giảm mức tiêu thụ năng lượng và chi phí vận hành.
Ông Song Ge, người đứng đầu trung tâm sản xuất kỹ thuật số của nhà máy ở thành phố Thành Đô, cho biết đã giải quyết được rào cản ngôn ngữ lập trình giữa hàng chục loại máy móc khác nhau, giúp chúng có thể "giao tiếp" với nhau và điều khiển từ xa một cách thống nhất.
Theo ông, hệ thống của nhà máy giúp tăng hiệu suất sản xuất lên gần 150%. Máy móc có khả năng chạy ở công suất tối đa hơn 21 giờ mỗi ngày.
Các xe tự hành vận chuyển vật liệu trong khi máy móc độ chính xác cao gia công linh kiện. Hệ thống trang bị robot và máy quét thông minh để kiểm tra sản phẩm và lập báo cáo nhanh chóng.
Số giờ lao động cần thiết của con người để vận hành nhà máy đã giảm hơn 80%. Tuy nhiên, công nhân vẫn trực tiếp lắp ráp hoàn tất máy bay.
Nhà máy tối hiện sản xuất linh kiện cho J-20 - dòng máy bay tiêm kích tàng hình thế hệ thứ 5 của Trung Quốc - được xem là đối trọng của máy bay F-22 Raptor của Mỹ.
J-20 được thiết kế bởi Tập đoàn Máy bay Thành Đô, công ty con của Tập đoàn Công nghiệp Hàng không Trung Quốc (AVIC). Công ty này đang lên kế hoạch áp dụng thêm các công nghệ như 5G, AI và công nghệ dựng mô hình ảo thời gian thực vào sản xuất.
Theo Đài CCTV, J-20 sẽ được tích hợp AI và nâng cấp hệ thống điện tử hàng không cho radar và động cơ.
Viện Nghiên cứu Quân sự Hoàng gia Anh ước tính Trung Quốc có khoảng 300 chiếc J-20 tính đến giữa năm 2025. Viện này dự kiến con số có thể tăng lên 1.000 chiếc vào năm 2030.
Theo South China Morning Post, các nhà máy tối có thể giúp Trung Quốc "cân bằng lực lượng" với hàng trăm máy bay F-35 đang hoạt động của Mỹ.
