根據CEL諮詢公司最近一個季度對越南136家運營中的製造企業進行的調查，數字化轉型正在深入發展。

“數字化轉型對我們來說不是做一個大項目就結束，而是每天在運營方式上調整一點，從生產計劃到庫存跟蹤和供應鏈流程”，一位參與調查的工廠經理分享道。

根據調查結果，64%的企業表示已採用某種形式的自動化，57%使用人工智能或預測分析工具。

值得注意的是，目前部署最廣泛的技術不是機器人或複雜的機械設備。相反，企業更專注於軟件系統和數據。

這表明技術目前主要用於連接信息和輔助決策，而不是將整個運營交給機器。人類仍然在關鍵環節負責讀取數據、評估情況和做出決策。

“系統可以報告錯誤、建議方案，但最終決定仍必須由人類做出。機器幫助更快地觀察，但選擇方向仍然是操作人員的責任”，一家制造企業的代表表示。

這一判斷也與世界經濟論壇最近關於全球生產趨勢的分析相符，強調了技術對勞動者的補充作用。

在將技術引入工廠的過程中，企業通常面臨三個主要困難：投資資金有限、舊數據系統缺乏互聯互通、缺乏合適的數字技能。

值得注意的是，技能問題不在於缺乏高技術人才，而在於在日常工作中使用系統的能力。工人在閱讀和理解來自數字平臺的數據時遇到困難，而管理層在必須基於多個系統同時做出決策時缺乏信心。結果，不少企業儘管投資了技術，仍未達到預期的效果。

調查還顯示，儘管技術部署日益深入，人類仍在生產運營中保持核心作用。71%的企業表示人類直接在系統上輸入和跟蹤數據，50%基於警報處理故障，46%表示人類和系統共同參與決策過程。

只有11%的企業分享說系統可以在不需要頻繁干預的情況下自動運行大部分工作。

這一現實在越南的工廠中清晰反映，機器幫助加速和標準化流程，但最終的責任和判斷仍屬於人類。

值得注意的是，超過一半參與調查的企業表示已出現新的角色，或現有職位發生顯著變化。

這些角色通常不稱為“AI工程師”，而是與數據管理、系統運營支持、處理突發情況以及通過數字平臺協調各部門相關。這是一組在數據、機器和日常運營決策之間發揮連接作用的人才，隨著生產深入數字化，這一職位日益重要。

“我們不招聘更多的‘AI工程師’。最需要的是理解流程、能讀取數據並知道協調各部門處理突發問題的人”，一家參與調查的企業表示。

這也是全球製造業的普遍趨勢，當數字技術和自動化正在創造更高生產力的運營角色，要求系統理解和協調能力，而不僅僅是純技術能力。

當全球供應鏈不再將成本放在首位，越南生產的優勢在於人類使用技術的方式，從而塑造未來就業。