AI tác động đến năng suất và tăng trưởng kinh tế như thế nào?

Về bản chất, AI có thể làm tăng sản lượng thông qua ba kênh chính: tự động hóa một phần nhiệm vụ, nâng năng suất của người lao động trong những nhiệm vụ còn lại và đẩy nhanh nghiên cứu – phát triển. Khi các tác động này lan rộng giữa doanh nghiệp và ngành kinh tế, chúng có thể nâng năng suất lao động, năng suất nhân tố tổng hợp và tốc độ tăng GDP.

Tuy nhiên, hiệu quả ở một nhiệm vụ riêng lẻ không tự động chuyển thành mức tăng tương đương cho toàn nền kinh tế. Năng lượng, dữ liệu, kỹ năng, vốn, quy trình quản trị, mức độ cạnh tranh và các công việc không thể tự động hóa đều có thể trở thành nút thắt. Vì vậy, AI tạo ra một tiềm năng tăng trưởng lớn, nhưng quy mô lợi ích phụ thuộc chủ yếu vào khả năng hấp thụ công nghệ của từng doanh nghiệp và từng quốc gia.

Mối liên hệ giữa AI, năng suất và tăng trưởng kinh tế

Tăng trưởng kinh tế có thể đến từ việc huy động thêm lao động, tích lũy thêm vốn hoặc sử dụng các nguồn lực hiện có hiệu quả hơn. AI tác động mạnh nhất đến yếu tố thứ ba.

Khi một doanh nghiệp sử dụng cùng số lao động và máy móc nhưng tạo ra nhiều sản phẩm hơn, năng suất tăng. Nếu sự cải thiện này diễn ra trên diện rộng, nền kinh tế có thể tăng sản lượng mà không phải tăng đầu vào theo cùng tỷ lệ.

Có thể hình dung chuỗi tác động như sau:

AI cải thiện cách thực hiện nhiệm vụ → chi phí trên mỗi đơn vị sản phẩm giảm → năng lực sản xuất tăng → lợi nhuận hoặc thu nhập tăng → đầu tư và nhu cầu mở rộng → GDP tăng

Tác động này thường được phản ánh qua hai chỉ tiêu:

·         Năng suất lao động: Sản lượng tạo ra trên mỗi lao động hoặc mỗi giờ làm việc

·         Năng suất nhân tố tổng hợp: Phần tăng sản lượng không thể giải thích chỉ bằng việc tăng lao động và vốn, thường gắn với công nghệ, tổ chức và hiệu quả phân bổ nguồn lực

AI có thể nâng cả hai chỉ tiêu. Người lao động hoàn thành công việc nhanh hơn sẽ làm tăng năng suất lao động. Doanh nghiệp đồng thời thiết kế lại quy trình, cải thiện chất lượng quyết định và kết hợp vốn với lao động hiệu quả hơn sẽ góp phần nâng năng suất nhân tố tổng hợp.

Một nghiên cứu của OECD ước tính AI có thể đóng góp khoảng 0,25–0,6 điểm phần trăm vào tăng trưởng năng suất nhân tố tổng hợp hằng năm trong một kịch bản triển khai kéo dài mười năm; mức đóng góp tương ứng đối với năng suất lao động được ước tính khoảng 0,4–0,9 điểm phần trăm. Đây là kết quả mô hình hóa, không phải mức tăng được bảo đảm cho mọi nền kinh tế.

AI nâng cao năng suất ở cấp độ nhiệm vụ như thế nào?

Đơn vị đầu tiên chịu tác động của AI không phải là một ngành nghề hoàn chỉnh mà thường là từng nhiệm vụ trong một công việc.

Một nhân viên tài chính có thể dùng AI để phân loại chứng từ nhưng vẫn phải đánh giá rủi ro. Một kỹ sư có thể dùng AI để tạo phương án thiết kế nhưng vẫn phải kiểm chứng tính an toàn. Một nhân viên chăm sóc khách hàng có thể nhận câu trả lời đề xuất từ hệ thống nhưng vẫn xử lý những trường hợp phức tạp hoặc nhạy cảm.

AI nâng năng suất nhiệm vụ thông qua bốn cơ chế.

Tự động hóa công việc lặp lại

AI có thể đảm nhận những nhiệm vụ có cấu trúc tương đối rõ như:

·         Trích xuất và phân loại dữ liệu

·         Tóm tắt tài liệu

·         Lập báo cáo ban đầu

·         Kiểm tra lỗi thông thường

·         Dự báo nhu cầu theo mẫu dữ liệu

·         Soạn nội dung hoặc mã nguồn sơ bộ

Khi thời gian dành cho các nhiệm vụ này giảm, người lao động có thể xử lý khối lượng công việc lớn hơn hoặc chuyển sang những hoạt động có giá trị cao hơn.

Tuy nhiên, tiết kiệm thời gian chỉ trở thành tăng năng suất khi doanh nghiệp thực sự tái phân bổ khoảng thời gian đó. Nếu quy trình phê duyệt, phân công và đánh giá hiệu quả không thay đổi, phần thời gian tiết kiệm có thể không tạo ra thêm sản lượng.

Hỗ trợ người lao động hoàn thành nhiệm vụ tốt hơn

AI không chỉ thay thế thao tác mà còn có thể bổ sung năng lực cho con người. Hệ thống có thể tìm kiếm thông tin, đề xuất phương án, phát hiện bất thường hoặc cung cấp hướng dẫn ngay trong quá trình làm việc.

Cơ chế này đặc biệt đáng chú ý đối với người lao động ít kinh nghiệm. Khi AI cung cấp một nền tảng kiến thức và quy trình chuẩn, khoảng cách hiệu suất giữa người mới và người có kinh nghiệm có thể thu hẹp ở một số nhiệm vụ.

Dù vậy, hiệu quả phụ thuộc vào khả năng kiểm tra đầu ra. Một câu trả lời được tạo nhanh nhưng không chính xác có thể làm phát sinh thêm chi phí sửa lỗi, trách nhiệm pháp lý hoặc rủi ro vận hành. Vì vậy, tốc độ tạo đầu ra không đồng nghĩa với năng suất nếu chất lượng cuối cùng suy giảm.

Giảm chi phí tìm kiếm và phối hợp thông tin

Nhiều tổ chức không thiếu dữ liệu nhưng gặp khó khăn trong việc tìm đúng thông tin, kết nối các bộ phận và đưa dữ liệu vào quyết định. AI có thể giúp truy xuất tài liệu nội bộ, tổng hợp tín hiệu từ nhiều nguồn và chuyển thông tin thành khuyến nghị dễ sử dụng hơn.

Khi chi phí tìm kiếm thông tin giảm, quyết định có thể được đưa ra nhanh hơn. Hàng tồn kho được điều chỉnh sát nhu cầu hơn, lịch bảo trì hợp lý hơn, chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa tốt hơn và nguồn lực được chuyển đến nơi có hiệu quả cao hơn.

Đây là một kênh tăng năng suất quan trọng nhưng khó quan sát ngay lập tức, vì lợi ích không chỉ nằm ở số giờ lao động tiết kiệm mà còn ở những quyết định sai được tránh.

Mở rộng quy mô dịch vụ với chi phí biên thấp hơn

Sau khi được xây dựng và tích hợp, một hệ thống AI có thể phục vụ thêm nhiều yêu cầu mà chi phí không tăng tương ứng với số người dùng.

Ví dụ, trợ lý số có thể hỗ trợ lượng lớn khách hàng; hệ thống dịch thuật có thể xử lý thêm tài liệu; công cụ phân tích có thể được triển khai cho nhiều nhóm trong doanh nghiệp. Điều này giúp doanh nghiệp tăng sản lượng mà không phải mở rộng nhân sự hỗ trợ theo tỷ lệ tương đương.

Tuy nhiên, khả năng mở rộng còn phụ thuộc vào chi phí tính toán, giám sát, bảo mật, tích hợp hệ thống và xử lý những trường hợp ngoại lệ.

AI thúc đẩy tăng trưởng bằng cách tái tổ chức doanh nghiệp

Việc cung cấp công cụ AI cho nhân viên chưa chắc tạo ra thay đổi lớn về năng suất. Lợi ích đáng kể thường xuất hiện khi doanh nghiệp thiết kế lại toàn bộ quy trình xung quanh công nghệ.

Một quy trình cũ có thể gồm nhiều bước nhập dữ liệu, chuyển tiếp, kiểm tra và phê duyệt. Nếu AI chỉ được thêm vào một bước nhưng các tầng trung gian vẫn được giữ nguyên, thời gian xử lý chung có thể không giảm đáng kể.

Ngược lại, doanh nghiệp có thể:

1.    Xác định những nhiệm vụ AI thực hiện ổn định

2.    Tách các trường hợp tiêu chuẩn khỏi trường hợp ngoại lệ

3.    Để hệ thống xử lý phần tiêu chuẩn

4.    Chuyển con người sang xác minh, giải quyết ngoại lệ và chịu trách nhiệm cuối cùng

5.    Đo lại thời gian, chất lượng, chi phí và tỷ lệ lỗi

6.    Điều chỉnh cơ cấu nhân sự và quyền ra quyết định

Sự thay đổi này tạo ra phần năng suất bổ sung từ tổ chức, không chỉ từ bản thân mô hình AI.

Đây cũng là lý do tác động kinh tế của công nghệ thường xuất hiện chậm hơn tốc độ cải thiện kỹ thuật. Doanh nghiệp cần thời gian thử nghiệm, tích hợp dữ liệu, đào tạo lao động, sửa hệ thống kiểm soát và xây dựng niềm tin.

IMF nhận định quá trình chuyển khả năng công nghệ thành tác động kinh tế bị hạn chế đáng kể bởi ma sát tổ chức và thể chế, bao gồm sự không chắc chắn về quy định, gánh nặng tuân thủ, tâm lý ngại rủi ro quản trị và lo ngại về độ tin cậy của mô hình.

AI có thể đẩy nhanh đổi mới và hình thành sản phẩm mới

Ảnh hưởng dài hạn của AI không chỉ nằm ở việc làm công việc hiện tại nhanh hơn. AI còn có thể thay đổi tốc độ tạo ra ý tưởng, sản phẩm và phương pháp sản xuất mới.

Trong nghiên cứu và phát triển, AI có thể hỗ trợ:

·         Tìm kiếm và tổng hợp tài liệu khoa học

·         Phân tích tập dữ liệu lớn

·         Mô phỏng phương án

·         Sinh giả thuyết

·         Thiết kế vật liệu hoặc phân tử

·         Viết và kiểm thử phần mềm

·         Phát hiện mối quan hệ khó nhận biết bằng phương pháp thủ công

Nếu thời gian từ ý tưởng đến thử nghiệm giảm, doanh nghiệp có thể thực hiện nhiều vòng nghiên cứu hơn trong cùng một khoảng thời gian. Một số dự án trước đây quá tốn kém cũng có thể trở nên khả thi.

Tăng tốc đổi mới tạo ra hai tầng lợi ích. Tầng thứ nhất là năng suất của nhóm nghiên cứu tăng. Tầng thứ hai, có thể lớn hơn, là những sáng kiến mới tiếp tục nâng năng suất của các ngành sử dụng chúng.

IMF xác định ba kênh tác động trọng tâm của AI đối với tăng trưởng gồm tự động hóa nhiệm vụ, tăng năng suất trong từng nhiệm vụ và tăng tốc nghiên cứu – phát triển. Tuy nhiên, mức tăng chung phụ thuộc vào sự tương tác giữa các kênh này chứ không chỉ phụ thuộc vào năng lực của mô hình tiên tiến nhất.

Từ năng suất doanh nghiệp đến tăng trưởng của toàn nền kinh tế

Một doanh nghiệp tăng năng suất chưa đủ để tạo ra tăng trưởng kinh tế lớn. Lợi ích phải lan truyền qua nhiều doanh nghiệp, ngành nghề và chuỗi cung ứng.

Quá trình lan tỏa thường diễn ra qua một số con đường.

Giá thành giảm và nhu cầu tăng

Khi AI giúp giảm chi phí sản xuất, doanh nghiệp có thể giảm giá, cải thiện chất lượng hoặc cung cấp thêm tính năng. Giá thấp hơn và sản phẩm tốt hơn có thể kích thích nhu cầu, làm tăng sản lượng toàn ngành.

Đầu tư được mở rộng

Năng suất cao hơn có thể làm tăng lợi nhuận kỳ vọng. Doanh nghiệp vì thế đầu tư thêm vào phần mềm, máy móc, dữ liệu, hạ tầng và năng lực sản xuất.

Tác động này tạo ra hiệu ứng số nhân: AI làm tăng hiệu quả của vốn hiện có, đồng thời khuyến khích tích lũy thêm vốn bổ trợ cho AI.

Nguồn lực chuyển sang doanh nghiệp hiệu quả hơn

AI có thể cải thiện khả năng đánh giá nhu cầu, rủi ro tín dụng, hiệu quả dự án và chất lượng vận hành. Khi thông tin tốt hơn, vốn và lao động có khả năng được phân bổ đến những hoạt động tạo giá trị cao hơn.

Tuy nhiên, điều ngược lại cũng có thể xảy ra nếu chỉ một số doanh nghiệp lớn tiếp cận được dữ liệu, năng lực tính toán và nhân lực chuyên môn. Khi đó, lợi ích có thể tập trung thay vì lan rộng.

Hình thành thị trường và ngành nghề mới

AI có thể làm giảm chi phí cung cấp một dịch vụ đến mức thị trường mới xuất hiện. Những dịch vụ từng chỉ dành cho doanh nghiệp lớn có thể được đóng gói cho doanh nghiệp nhỏ; các sản phẩm được cá nhân hóa có thể được cung cấp ở quy mô lớn hơn.

Tăng trưởng khi đó không chỉ đến từ việc sản xuất nhiều hơn hàng hóa cũ mà còn từ việc tạo ra loại hàng hóa, dịch vụ và nhu cầu mới.

Vì sao mức tăng năng suất vi mô không chuyển nguyên vẹn thành tăng trưởng vĩ mô?

Một công cụ giúp nhân viên hoàn thành một nhiệm vụ nhanh hơn 30% không có nghĩa năng suất của doanh nghiệp hoặc GDP sẽ tăng 30%.

Trước hết, nhiệm vụ đó chỉ chiếm một phần thời gian làm việc. Nếu AI cải thiện một nhiệm vụ chiếm 20% tổng thời gian và các phần còn lại không thay đổi, mức tác động trực tiếp lên toàn bộ công việc sẽ nhỏ hơn nhiều.

Tiếp theo, sản xuất là một chuỗi hoạt động bổ sung cho nhau. Một khâu được tăng tốc có thể phải chờ khâu khác. AI có thể tạo bản thiết kế nhanh, nhưng việc thử nghiệm, cấp phép, xây dựng hoặc phân phối vẫn cần thời gian.

Ngoài ra, một phần lợi ích có thể bị triệt tiêu bởi:

·         Thời gian kiểm tra và sửa lỗi

·         Chi phí tích hợp hệ thống

·         Chi phí dữ liệu và tính toán

·         Rủi ro an ninh mạng

·         Tranh chấp về quyền sở hữu trí tuệ

·         Quy trình quản trị chưa thích ứng

·         Thiếu người có năng lực sử dụng và giám sát AI

IMF lưu ý rằng năng lượng, hạ tầng trung tâm dữ liệu, những nhiệm vụ cần hiện diện vật lý và ma sát tổ chức có thể hạn chế mức tăng năng suất toàn nền kinh tế. Ngay cả khi một số nhiệm vụ đạt năng suất rất cao, tổng tăng trưởng vẫn có thể khiêm tốn nếu các nút thắt bổ trợ chưa được giải quyết.

Sự khác biệt giữa các mô hình dự báo cũng cho thấy mức độ bất định này. Trong khi OECD đưa ra khoảng đóng góp tương đối đáng kể trong một kịch bản áp dụng rộng, một nghiên cứu được IMF tổng hợp cho rằng AI có thể chỉ nâng tăng trưởng năng suất nhân tố tổng hợp khoảng 0,07 điểm phần trăm mỗi năm trong mười năm theo các giả định thận trọng hơn.

Hai kết quả không nhất thiết mâu thuẫn. Chúng phản ánh các giả định khác nhau về tỷ lệ nhiệm vụ có thể tự động hóa, mức tăng hiệu suất, tốc độ phổ cập và khả năng tái tổ chức nền kinh tế.

AI thay thế lao động hay bổ trợ cho con người?

Tác động của AI đối với việc làm không thể được đánh giá chỉ bằng số nghề “tiếp xúc với AI”. Một nghề tiếp xúc cao có thể được hỗ trợ, biến đổi hoặc thu hẹp tùy theo nhiệm vụ nào được tự động hóa.

Nếu AI đảm nhận phần việc lặp lại và người lao động chuyển sang xử lý quan hệ khách hàng, phán đoán hoặc sáng tạo, công nghệ đóng vai trò bổ trợ. Năng suất và nhu cầu lao động có thể cùng tăng nếu chi phí giảm làm thị trường mở rộng đủ mạnh.

Nếu AI thực hiện gần như toàn bộ đầu ra mà người lao động trước đây cung cấp, công nghệ mang tính thay thế cao hơn. Nhu cầu đối với một số vị trí có thể giảm ngay cả khi tổng sản lượng của doanh nghiệp tăng.

ILO ước tính khoảng một phần tư việc làm trên thế giới có mức độ tiếp xúc tiềm năng với AI tạo sinh, nhưng nhấn mạnh rằng biến đổi nội dung công việc có khả năng phổ biến hơn việc thay thế hoàn toàn.

Ảnh hưởng cuối cùng đến tăng trưởng phụ thuộc vào những gì xảy ra với lao động được giải phóng. Khi người lao động được đào tạo lại và chuyển sang hoạt động có năng suất cao hơn, AI tạo ra tái phân bổ tích cực. Nếu họ thất nghiệp kéo dài hoặc phải chuyển sang công việc năng suất thấp, lợi ích sản lượng có thể đi kèm chi phí xã hội và bất bình đẳng lớn.

AI có thể làm gia tăng bất bình đẳng kinh tế

AI có thể nâng tổng sản lượng nhưng không bảo đảm lợi ích được phân phối đồng đều.

Người lao động sở hữu kỹ năng bổ trợ cho AI có thể tăng năng suất và thu nhập. Trong khi đó, những người thực hiện công việc dễ tiêu chuẩn hóa có thể chịu áp lực về tiền lương hoặc việc làm.

Ở cấp độ doanh nghiệp, các tổ chức có dữ liệu lớn, hạ tầng điện toán, vốn đầu tư và năng lực quản trị tốt thường áp dụng AI nhanh hơn. Điều này có thể giúp doanh nghiệp dẫn đầu tiếp tục mở rộng thị phần.

Ở cấp độ quốc gia, nền kinh tế có hạ tầng số và nguồn nhân lực mạnh có khả năng thu được lợi ích sớm hơn. Ngược lại, những nước thiếu kết nối, dữ liệu phù hợp, năng lực tính toán và kỹ năng số có nguy cơ chủ yếu trở thành người sử dụng công nghệ nhập khẩu.

World Bank xác định bốn nền tảng cần thiết để các quốc gia khai thác AI gồm kết nối và năng lượng, năng lực tính toán, dữ liệu phù hợp với bối cảnh địa phương và năng lực kỹ năng. Thiếu một trong những nền tảng này có thể làm chậm việc ứng dụng hoặc khiến lợi ích tập trung vào một nhóm nhỏ.

Bất bình đẳng không chỉ là vấn đề phân phối. Nó còn có thể làm giảm tăng trưởng dài hạn nếu người lao động không đủ khả năng học kỹ năng mới, doanh nghiệp nhỏ không tiếp cận được công nghệ hoặc thị trường trở nên thiếu cạnh tranh.

Những điều kiện quyết định AI có thực sự tạo ra tăng trưởng

AI tạo tác động kinh tế lớn khi khả năng kỹ thuật đi cùng các nguồn lực bổ trợ.

Hạ tầng số và năng lượng

AI cần kết nối ổn định, trung tâm dữ liệu, dịch vụ đám mây và nguồn điện. Chi phí hoặc sự thiếu ổn định của những yếu tố này có thể làm nhiều ứng dụng không đạt hiệu quả kinh tế.

Không phải tổ chức nào cũng cần mô hình lớn. Các giải pháp AI nhỏ, chuyên biệt và vận hành trên thiết bị phổ thông có thể phù hợp hơn với doanh nghiệp vừa và nhỏ hoặc các nền kinh tế có nguồn lực hạn chế. World Bank ghi nhận những giải pháp “Small AI” đang mở rộng ứng dụng trong nông nghiệp, y tế và giáo dục nhờ chi phí thấp và khả năng triển khai thuận tiện hơn.

Dữ liệu có chất lượng và phù hợp bối cảnh

AI hoạt động hiệu quả khi có dữ liệu chính xác, cập nhật và đại diện cho môi trường sử dụng. Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu không phù hợp có thể đưa ra kết quả kém chính xác đối với ngôn ngữ, khách hàng hoặc điều kiện địa phương.

Dữ liệu cũng phải được quản trị về quyền truy cập, bảo mật và mục đích sử dụng. Nếu tổ chức không biết dữ liệu nằm ở đâu hoặc ai chịu trách nhiệm, quá trình triển khai khó mở rộng.

Kỹ năng của người lao động và nhà quản lý

Người lao động cần biết đặt yêu cầu, đánh giá đầu ra, phát hiện sai sót và xác định trường hợp không nên dùng AI. Nhà quản lý cần hiểu cách đo hiệu quả và thiết kế lại quy trình, thay vì chỉ mua thêm công cụ.

Khoảng trống kỹ năng có thể khiến doanh nghiệp sử dụng AI cho những nhiệm vụ dễ nhìn thấy nhưng giá trị thấp, trong khi bỏ qua những thay đổi tổ chức có tác động lớn hơn.

Vốn và năng lực tái tổ chức

Chi phí sử dụng một công cụ AI có thể thấp, nhưng việc tích hợp vào hệ thống vận hành thường cần đầu tư đáng kể. Doanh nghiệp phải kết nối dữ liệu, điều chỉnh phần mềm, xây dựng cơ chế kiểm soát và đào tạo người dùng.

Những khoản đầu tư này là lý do lợi ích có thể xuất hiện sau một độ trễ. Chúng cũng tạo ra khác biệt giữa thử nghiệm thành công ở quy mô nhỏ và ứng dụng hiệu quả trên toàn tổ chức.

Cạnh tranh và khả năng phổ cập

Nếu AI chỉ làm tăng quyền lực của một số doanh nghiệp thống lĩnh, năng suất tại các doanh nghiệp đó có thể tăng nhưng lợi ích đối với toàn nền kinh tế bị hạn chế.

Cạnh tranh thúc đẩy doanh nghiệp chuyển phần tiết kiệm chi phí thành giá thấp hơn, sản phẩm tốt hơn và đầu tư mới. Khả năng tiếp cận công nghệ của doanh nghiệp nhỏ cũng quyết định liệu năng suất có lan rộng hay chỉ tập trung.

Quy định và niềm tin

Quy định rõ ràng giúp doanh nghiệp biết giới hạn sử dụng dữ liệu, trách nhiệm đối với quyết định tự động và yêu cầu kiểm soát rủi ro.

Quy định quá lỏng có thể làm gia tăng sai lệch, gian lận hoặc mất niềm tin. Quy định quá phức tạp có thể tạo chi phí mà chỉ doanh nghiệp lớn mới đủ khả năng đáp ứng. Cả hai trường hợp đều có thể làm giảm tốc độ phổ cập và lợi ích kinh tế.

Doanh nghiệp nên đo hiệu quả AI bằng chỉ số nào?

Số người đăng ký tài khoản hoặc số câu lệnh được gửi không phản ánh đầy đủ hiệu quả kinh tế. Doanh nghiệp cần đo tác động ở cấp độ quy trình và kết quả cuối cùng.

Các chỉ số phù hợp có thể bao gồm:

·         Thời gian hoàn thành một quy trình

·         Chi phí trên mỗi giao dịch hoặc sản phẩm

·         Sản lượng trên mỗi giờ lao động

·         Tỷ lệ lỗi và thời gian sửa lỗi

·         Tỷ lệ công việc phải chuyển cho con người

·         Mức độ hài lòng của khách hàng

·         Doanh thu hoặc lợi nhuận tăng thêm

·         Thời gian đưa sản phẩm ra thị trường

·         Giá trị tạo ra sau khi trừ chi phí tính toán, tích hợp và giám sát

Cách đánh giá đáng tin cậy là so sánh một nhóm sử dụng AI với một nhóm tương đồng chưa sử dụng, đồng thời theo dõi cả tốc độ lẫn chất lượng.

Một dự án giúp xử lý nhanh hơn nhưng làm tăng tỷ lệ sai hoặc chi phí kiểm tra có thể không tạo năng suất ròng. Ngược lại, một ứng dụng không tiết kiệm nhiều thời gian nhưng giúp giảm mạnh quyết định sai vẫn có thể mang lại giá trị kinh tế lớn.

Chính sách nào giúp chuyển tiềm năng AI thành tăng trưởng bền vững?

Chính sách không thể chỉ tập trung vào phát triển mô hình AI. Mục tiêu quan trọng hơn là giúp công nghệ được ứng dụng hiệu quả và lợi ích được phân bổ rộng.

Các ưu tiên gồm:

1.    Đầu tư vào điện, kết nối, điện toán đám mây và hạ tầng dữ liệu

2.    Nâng kỹ năng số, kỹ năng nghề và năng lực học tập suốt đời

3.    Hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ thử nghiệm và tích hợp AI

4.    Xây dựng cơ chế quản trị dữ liệu và trách nhiệm rõ ràng

5.    Duy trì cạnh tranh trong thị trường nền tảng, dữ liệu và điện toán

6.    Cải thiện hệ thống bảo hiểm xã hội và hỗ trợ chuyển đổi việc làm

7.    Đo tác động dựa trên năng suất, chất lượng và phân phối thu nhập

8.    Khuyến khích nghiên cứu, đổi mới và ứng dụng phù hợp với nhu cầu địa phương

Các chính sách này cần được phối hợp. Đào tạo kỹ năng sẽ ít hiệu quả nếu doanh nghiệp không có vốn để triển khai. Hạ tầng mạnh cũng không tạo năng suất nếu quy trình quản trị và chất lượng dữ liệu yếu.

Những cách hiểu sai phổ biến về AI và tăng trưởng kinh tế

AI càng thông minh thì GDP càng tăng nhanh

Khả năng kỹ thuật là điều kiện cần nhưng chưa đủ. Tác động kinh tế còn phụ thuộc vào tỷ lệ nhiệm vụ có thể ứng dụng, tốc độ phổ cập, chi phí triển khai và các nút thắt ngoài công nghệ.

Tăng năng suất luôn làm giảm việc làm

Tăng năng suất có thể giảm lao động cần thiết cho một đơn vị sản phẩm, nhưng giá thành thấp hơn có thể làm nhu cầu tăng và tạo thêm việc làm. Kết quả phụ thuộc vào độ mở rộng của thị trường và khả năng chuyển đổi của lao động.

Mọi ngành đều hưởng lợi như nhau

Những hoạt động sử dụng nhiều thông tin số thường tiếp nhận AI nhanh hơn các ngành phụ thuộc vào lao động vật lý, hạ tầng hoặc quy trình cấp phép. Ngay trong một ngành, mức tác động cũng khác nhau giữa từng nhiệm vụ.

Mua công cụ AI đồng nghĩa với chuyển đổi số

Một công cụ riêng lẻ không thay thế được dữ liệu sạch, quy trình tốt và trách nhiệm quản trị. Chuyển đổi chỉ diễn ra khi AI được tích hợp vào cách tổ chức tạo ra giá trị.

Tiết kiệm thời gian chính là tăng năng suất

Thời gian tiết kiệm phải được chuyển thành sản lượng, chất lượng hoặc quyết định tốt hơn. Nếu người lao động không được giao nhiệm vụ mới hoặc phải dành phần lớn thời gian để kiểm tra lỗi, năng suất ròng có thể rất thấp.

AI có khả năng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bằng cách tự động hóa nhiệm vụ, bổ trợ năng lực con người, giảm chi phí thông tin, cải thiện phân bổ nguồn lực và đẩy nhanh đổi mới. Tuy nhiên, ảnh hưởng vĩ mô không được quyết định bởi hiệu suất của một mô hình đơn lẻ mà bởi mức độ công nghệ được phổ cập và kết hợp với lao động, vốn, dữ liệu, năng lượng cùng năng lực tổ chức.

Vì vậy, câu hỏi quan trọng không chỉ là AI có thể làm gì, mà là doanh nghiệp và nền kinh tế có thể tái cấu trúc nhanh đến đâu để biến khả năng đó thành sản lượng thực tế. Trong kịch bản thuận lợi, AI có thể giúp phục hồi tăng trưởng năng suất và mở ra các ngành kinh tế mới. Trong kịch bản triển khai chậm hoặc thiếu bao trùm, lợi ích có thể nhỏ hơn dự báo, tập trung vào một số doanh nghiệp và đi kèm bất bình đẳng lớn hơn.