Giới thiệu Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI 2025

Khám phá những điểm rút ra chính từ ấn bản 2025 của báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI, dựa trên khảo sát hơn 500 lãnh đạo toàn cầu và các góc nhìn chuyên gia từ những tổ chức như Colgate, BP, Rolls Royce, JPMorgan Chase và nhiều đơn vị khác.

Trong hai năm qua, Báo cáo Năng lực Dữ liệu đã trở thành tài liệu nền tảng để hiểu cách năng lực dữ liệu và AI tác động đến mức độ sẵn sàng của lực lượng lao động. Năm nay cũng vậy—ngoại trừ việc cuộc thảo luận đã trở nên cấp bách hơn. Khi AI chuyển từ phòng thí nghiệm nghiên cứu vào quy trình làm việc hằng ngày, các lãnh đạo đang trăn trở với một câu hỏi mới: Đội ngũ của tôi đã sẵn sàng cho kỷ nguyên AI chưa?

Trong Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI năm nay, chúng tôi khảo sát hơn 500 lãnh đạo tại Mỹ và Anh, đồng thời rút ra insight từ những nhà tư tưởng hàng đầu trong ngành và khách hàng DataCamp for Business để khám phá bức tranh kỹ năng dữ liệu và AI đang phát triển.

Bên dưới, bạn sẽ tìm thấy tóm tắt các insight chính từ báo cáo. Nhưng để có bức tranh đầy đủ—bao gồm phân tích chuyên sâu, thực tiễn tốt nhất và bình luận từ chuyên gia—chúng tôi khuyến nghị mạnh mẽ tải toàn bộ báo cáo.

Năng lực AI có đang vượt năng lực dữ liệu?

Một trong những xu hướng lớn nhất được phát hiện năm nay là tầm quan trọng của năng lực AI đang tăng tốc. Dù 86% lãnh đạo vẫn xếp năng lực dữ liệu là thiết yếu cho công việc hằng ngày, thì ngày càng có 69% nói điều tương tự với năng lực AI—một mức tăng đáng kể 7 điểm so với năm ngoái.

Thực tế, khi được hỏi xác định những kỹ năng tăng trưởng nhanh nhất cần có trong đội ngũ, năng lực AI hiện ngang hàng với business intelligence ở vị trí dẫn đầu, vượt qua khoa học dữ liệu và năng lực dữ liệu theo từng năm. Với cấp điều hành, sự nhấn mạnh vào AI còn rõ nét hơn.

Tuy nhiên, dù AI đang lấy đà, sẽ là thiển cận nếu tách nó ra khỏi bối cảnh. Năng lực dữ liệu và AI gắn bó chặt chẽ với nhau. Nếu thiếu nền tảng vững chắc về dữ liệu—bao gồm quản trị, diễn giải và tư duy phân tích—việc áp dụng AI có nguy cơ chỉ dừng ở mức phong trào bề nổi. Báo cáo cho thấy các tổ chức đầu tư vào cả hai lĩnh vực có vị thế tốt hơn để khai thác giá trị thực, tránh thiên lệch và thúc đẩy đổi mới.

Thực trạng áp dụng AI

Việc áp dụng AI trong doanh nghiệp đang nhanh chóng chuyển từ giai đoạn thử nghiệm ban đầu sang triển khai thực tế. Chỉ 9% lãnh đạo cho biết không ai trong tổ chức của họ sử dụng AI—điều đó có nghĩa, với phần lớn còn lại, AI đã được tích hợp vào quy trình làm việc.

Các công cụ như ChatGPT và Google Gemini chiếm ưu thế sử dụng, trong khi copilots và thậm chí các giải pháp AI tự xây dựng cũng đang dần được đón nhận. AI được sử dụng thường xuyên: 82% đội ngũ dùng AI ít nhất mỗi tuần một lần, và 39% dùng hằng ngày.

Các đội ngũ kỹ thuật như IT, phân tích và R&D đang dẫn dắt việc áp dụng, nhưng vẫn tồn tại khoảng cách đáng kể ở các chức năng kinh doanh—bao gồm marketing, vận hành, bán hàng và tài chính. Đây là những lĩnh vực mà AI có tiềm năng to lớn để tăng năng suất, nâng cao ra quyết định và cá nhân hóa tương tác khách hàng.

Dù các lãnh đạo ghi nhận mức tăng năng suất có thể đo lường, vẫn còn lo ngại về “ảo giác”, thiên lệch và đầu ra kém chất lượng. Thông điệp rất rõ: Việc áp dụng AI đã hiện hữu, nhưng sử dụng có trách nhiệm và hiệu quả phụ thuộc vào kỹ năng.

Chương trình kỹ năng về Dữ liệu và AI

Trong hai năm qua, chương trình phát triển kỹ năng trong doanh nghiệp đã trưởng thành hơn. Các tổ chức đã chuyển từ những sáng kiến ad-hoc sang các chương trình có cấu trúc, phản ánh sự cấp thiết ngày càng tăng trong việc thu hẹp khoảng cách kỹ năng về dữ liệu và AI.

Các con số kể một câu chuyện rõ ràng. 46% lãnh đạo hiện cho biết có một chương trình năng lực dữ liệu trưởng thành trên toàn tổ chức, tăng từ 35% năm ngoái. Đào tạo AI còn tăng trưởng mạnh hơn—43% tổ chức hiện cung cấp chương trình nâng cấp kỹ năng AI trưởng thành, gần như gấp đôi so với 25% vào năm 2024. Trong khi đó, số tổ chức không cung cấp bất kỳ đào tạo nào tiếp tục giảm. 

Tuy nhiên, vẫn còn thách thức. Hạn chế ngân sách, sự kháng cự của nhân viên, thiếu hỗ trợ từ lãnh đạo cấp cao và khó khăn trong đo lường ROI tiếp tục cản trở tiến độ. Nhiều lãnh đạo cũng nêu việc thiếu tính tương tác và cá nhân hóa trong các tài nguyên đào tạo hiện có, khiến khó thúc đẩy gắn kết thực sự và duy trì kỹ năng. Báo cáo nhấn mạnh rằng dù hạ tầng cho nâng cấp kỹ năng đang cải thiện, nhu cầu về các cách tiếp cận được cá nhân hóa và định hướng kết quả lớn hơn bao giờ hết.

Năm bài học để xây dựng Năng lực Dữ liệu & AI hiệu quả

Ở phần trước, chúng ta đã chỉ ra những thách thức lớn nhất khi mở rộng kỹ năng trên toàn doanh nghiệp—từ hạn chế ngân sách đến thiếu quyền sở hữu và sự kháng cự của nhân viên. Để hiểu rõ hơn cách các tổ chức có thể vượt qua những thách thức này, chúng tôi dựa vào kinh nghiệm của khách hàng DataCamp for Business—những đơn vị đang dẫn đầu trong nâng cấp kỹ năng cho lực lượng lao động.

Dưới đây là năm bài học then chốt rút ra từ thành công của họ:

1. Gắn kết học tập với mục tiêu kinh doanh: Thay vì chỉ tập trung vào công cụ hay công nghệ, các tổ chức cần liên kết kết quả học tập với mục tiêu kinh doanh hữu hình—như tự động hóa báo cáo hoặc tăng tốc phát triển sản phẩm. Cách tiếp cận dựa trên kết quả này giúp biện minh cho đầu tư và đảm bảo đào tạo tạo ra tác động.
2. Xem nâng cấp kỹ năng như một sáng kiến quản trị thay đổi: Sự kháng cự với đào tạo về AI và dữ liệu thường bắt nguồn từ sự bất định. Những chương trình thành công nhất coi truyền thông như một đợt ra mắt sản phẩm—sử dụng những người tiên phong, sự kiện nội bộ và kể chuyện để xây dựng niềm tin và sự gắn kết ngay từ ngày đầu.
3. Khiến việc học trở nên tương tác và thực tiễn: Học thụ động qua video là không đủ. Báo cáo cho thấy trải nghiệm chủ động, thực hành—đặc biệt mô phỏng các nhiệm vụ kinh doanh thực—giúp duy trì và áp dụng kỹ năng tốt hơn trên cả đội ngũ kỹ thuật và phi kỹ thuật.
4. Kết nối năng lực Dữ liệu & AI như một liên tục thống nhất: Thay vì xem kỹ năng dữ liệu và AI là hai chương trình tách biệt, các tổ chức nên đón nhận tính phụ thuộc lẫn nhau của chúng. Những đội ngũ trưởng thành nhất tích hợp cả hai vào một lộ trình thống nhất, thừa nhận rằng sự thành thạo AI được xây trên nền tảng dữ liệu vững chắc.

Cá nhân hóa việc học ở quy mô lớn: Vai trò và trách nhiệm rất đa dạng. Cách tiếp cận “một cỡ cho tất cả” không hiệu quả. Báo cáo khuyến nghị tạo các chân dung học tập theo từng bộ phận để điều chỉnh nội dung và đảm bảo tính phù hợp—từ marketing đến tài chính đến kỹ thuật. Chúng tôi cũng khuyến nghị xem khung năng lực dữ liệu và AI của chúng tôi, được cập nhật cho năm 2025.

Một phiên bản miễn phí, có thể chỉnh sửa của khung năng lực dữ liệu của chúng tôi được bao gồm trong báo cáo 

Tiếp theo là gì?

Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI 2025 là một lời kêu gọi rõ ràng: trong một thế giới ngày càng được định hình bởi trí tuệ nhân tạo, kỹ năng là yếu tố khác biệt lớn nhất. Các tổ chức đầu tư vào năng lực dữ liệu và AI ngay hôm nay sẽ được trang bị tốt hơn để đổi mới, cạnh tranh và phát triển một cách có trách nhiệm.

Chúng tôi mới chỉ chạm bề nổi tại đây. Tải toàn bộ báo cáo để khám phá dữ liệu, khung năng lực và chiến lược định hình tương lai của lực lượng lao động vận hành bằng AI.