Thời khắc của AI đã đến với các văn phòng trên toàn thế giới chưa? Vẫn chưa và có lẽ còn vài năm nữa. Đó ít nhất là một cách diễn giải từ một khảo sát mới đầy mâu thuẫn về các nhà tuyển dụng doanh nghiệp, những người thường xuyên lui tới các trường kinh doanh trên thế giới vào mỗi mùa thu và mùa xuân.
Theo khảo sát do hội đồng Tuyển sinh sau đại học ngành Quản lý (GMAC) thực hiện, các kỹ năng mà nhà tuyển dụng tìm kiếm nhiều nhất ở sinh viên tốt nghiệp các chương trình thạc sĩ của trường kinh doanh năm 2026, bao gồm cả MBA, thay đổi rất ít so với năm ngoái: Giao tiếp, giải quyết vấn đề và khả năng thích ứng là ba trong bốn kỹ năng hàng đầu mà họ đã xác định vào năm 2025. Và theo Andrew Walker, giám đốc truyền thông ngành của GMAC, việc đề cao những kỹ năng đó không phải là điều mới mẻ. Những người tham gia khảo sát, hơn 600 nhà quản lý tuyển dụng và chuyên viên tuyển dụng từ các công ty nhân sự ở hàng chục quốc gia, có thể chọn bao nhiêu "kỹ năng trường kinh doanh" - nhiều trong số đó nghe giống đặc điểm tính cách hơn - tùy thích từ danh sách 22 kỹ năng. Đào tạo về các công cụ trí tuệ nhân tạo xếp ở một phần ba cuối danh sách kỹ năng đó vào năm 2025 và chỉ tăng nhẹ trong năm nay. Đào tạo chuyên sâu về AI chỉ nhảy vọt lên đầu danh sách khi các nhà tuyển dụng được yêu cầu hình dung những kỹ năng họ sẽ tìm kiếm trong 5 năm tới.
Trong khi đó, khi các nhà tuyển dụng được yêu cầu đánh giá mức độ các trường kinh doanh trang bị cho sinh viên từng kỹ năng trong số 22 kỹ năng đó, đào tạo AI xếp gần cuối danh sách, trên "sự kiên trì" và dưới "tinh thần chủ động." Chỉ hơn một nửa số nhà tuyển dụng cho biết sinh viên tốt nghiệp hiện tại chỉ "phần nào sẵn sàng" hoặc kém hơn để làm việc với các công cụ AI.
Ông Walker cho biết sự gia tăng nhẹ trong nhu cầu về kỹ năng giao tiếp và giải quyết vấn đề, cũng như một bước nhảy lớn hơn trong phân tích và diễn giải dữ liệu, cho thấy "AI đã có tác động sâu sắc đến những gì nhà tuyển dụng đang tìm kiếm," ngay cả khi bản thân các kỹ năng chuyên về AI chưa được đánh giá cao. "Tôi nghĩ tất cả những điều đó đều liên quan đến nhau," ông nói. "Vấn đề chưa bao giờ là AI chỉ để cho có - mà là, 'Bạn có thể phân tích và diễn giải dữ liệu nâng cao hơn không? Bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên thông tin bạn nhận được từ việc phân tích dữ liệu tăng cường đó không, và sau đó bạn có thể truyền đạt những quyết định mới đó không?'"
