Vietnam hat ein großes Ziel: Bis zum Jahr 2030 sollen mindestens 10 Millionen Arbeiter Basis-Wissen über KI lernen. Das steht im nationalen Programm für KI-Ausbildung. Die Regierung hat das Programm im August 2026 genehmigt. Informationen über das Programm gibt es auch bei Luật Việt Nam und VietnamPlus.

Das Ziel ist nicht, 10 Millionen KI-Ingenieure zu machen. Das Ziel ist, dass viele normale Arbeiter KI verstehen und im Job benutzen können. KI soll nicht nur für Spezialisten sein. KI soll eine normale Fähigkeit für viele Berufe werden.

1. 10 Millionen Arbeiter bedeutet nicht 10 Millionen KI-Ingenieure

Das Programm will Basis-Fähigkeiten in KI vermitteln. Dazu gehören:

• KI-Tools benutzen
• Daten analysieren
• Prozesse automatisieren
• mit Maschinen arbeiten
• Daten schützen
• sich an Veränderungen im Job anpassen

Das Programm will auch mehr Experten ausbilden, zum Beispiel Spezialisten, Ingenieure und Forscher. Darüber berichtet zum Beispiel VietnamNet.

Es gibt drei Ebenen für Arbeiter:

1. KI-Wissen - Basis-Wissen für alle
2. Angewandte KI-Fähigkeiten - KI im Arbeitsalltag benutzen
3. KI-Experten - tiefes technisches Wissen

Für viele Firmen ist die erste Ebene am wichtigsten. Ein Beispiel: Ein Verkäufer muss kein KI-Ingenieur werden. Er kann KI für die Suche nach Kunden-Informationen benutzen. Ein Mitarbeiter in der Personalabteilung (HR) kann KI für Bewerbungen und Berichte benutzen. Ein Techniker in der Fabrik kann mit automatischen Systemen und Produktionsdaten arbeiten. Das Ziel ist nicht, jeden Arbeiter zu einem Technik-Spezialisten zu machen. Das Ziel ist, dass Arbeiter gut mit Technik zusammenarbeiten können.

2. Die größere Veränderung: Jobs werden neu gestaltet

Für Firmen ist die wichtige Frage nicht: "Wie viele KI-Spezialisten sollen wir einstellen?" Die wichtige Frage ist: "Welche Teile von unseren jetzigen Jobs kann KI besser machen?"

Es gibt drei Arten von Rollen:

• KI-unterstützt: KI hilft bei der normalen Arbeit. Zum Beispiel in Marketing, Verkauf, HR, Buchhaltung und Verwaltung.
• KI-integriert: KI ist ein Teil des Arbeitsprozesses. Zum Beispiel bei Vorhersagen, Lieferkette, Qualitätskontrolle, Produktionsplanung und Datenanalyse.
• KI-Spezialist: Die Firma braucht eigene Technik-Experten. Zum Beispiel KI-Ingenieure, Daten-Wissenschaftler und Machine-Learning-Spezialisten.

Die meisten Firmen brauchen viel mehr Menschen in den ersten zwei Gruppen als in der dritten Gruppe. Deshalb ist Basis-Wissen über KI für alle vielleicht wichtiger, als nur wenige KI-Experten einzustellen.

3. Warum das für die Produktion wichtig ist

Das kann besonders wichtig für die Produktion in Vietnam sein. KI kann bei praktischen Aufgaben helfen, zum Beispiel:

• Wartung vorhersagen
• Qualität kontrollieren
• Produktion planen
• Lager verwalten
• Fehler analysieren
• Berichte automatisch schreiben

Die Technik allein ist nicht genug. Arbeiter müssen verstehen, wie man die Tools benutzt, wie man die Ergebnisse prüft und wie man sie in den normalen Prozess integriert.

Für ausländische Hersteller (FDI-Hersteller) kann das bedeuten: Die Fähigkeiten der Arbeiter werden ein Grund für die Wahl des Fabrik-Standortes. Aber der Standort ist nur ein Teil. Firmen müssen auch gut planen, wie sie eine Fabrik in Vietnam aufbauen und betreiben.

4. KI-Wissen braucht auch Regeln

Es ist nicht genug, den Mitarbeitern zu zeigen, wie man KI benutzt. Firmen müssen auch Regeln machen. Zum Beispiel:

• Welche Informationen dürfen Mitarbeiter in die KI eingeben?
• Welche Tools sind erlaubt?
• Welche Ergebnisse muss ein Mensch noch einmal prüfen?
• Wer ist verantwortlich, wenn die KI einen Fehler macht?
• Wie schützen wir vertrauliche Daten und Kundendaten?

Das vietnamesische Programm sagt klar: Verantwortliche KI-Nutzung und Datenschutz gehören zu den wichtigen Fähigkeiten. Mit anderen Worten: KI-Wissen braucht auch KI-Regeln. Wenn Arbeiter KI schnell benutzen, aber Daten nicht schützen, gibt es neue Risiken und keine neue Produktivität.

5. Umschulung kann ein Vorteil im Wettbewerb werden

Das Programm betont auch die Umschulung von Arbeitern, die von Automatisierung betroffen sind. Für Firmen ist das eine Alternative dazu, Mitarbeiter einfach zu ersetzen.

Ein Beispiel: Ein erfahrener Fabrik-Mitarbeiter kennt den Produktionsprozess sehr gut, aber er hat vielleicht keine digitalen Fähigkeiten für neue Systeme. Wenn die Firma diesen Mitarbeiter in KI schult, bleibt sein Wissen über die Produktion erhalten und die Produktivität wird besser. Deshalb ist Umschulung mehr als nur eine HR-Idee. Sie kann eine Strategie für Mitarbeiterbindung und mehr Produktivität sein.

6. Was sollen Firmen jetzt tun?

Firmen müssen nicht bis 2030 warten. Sie können jetzt vier Schritte machen:

1. Fähigkeiten prüfen Finden Sie heraus:

• wo Mitarbeiter schon KI benutzen
• welche Rollen von KI profitieren können
• welche Jobs durch Automatisierung gefährdet sind
• welche Fähigkeiten noch fehlen

2. Eine interne KI-Regel erstellen Definieren Sie, welche Tools erlaubt sind, welche Daten man nicht eingeben darf und wann ein Mensch das Ergebnis prüfen muss.

3. Training nach Abteilung anbieten Machen Sie kein allgemeines KI-Training. Machen Sie spezielles Training:

• KI für HR
• KI für Verkauf
• KI für Finanzen
• KI für Produktion
• KI für Lieferkette Je näher das Training am echten Arbeitsalltag ist, desto leichter kann man den Nutzen messen.

4. Produktivität messen Messen Sie zum Beispiel:

• gesparte Zeit
• weniger Fehler
• Output pro Mitarbeiter
• wie viele Mitarbeiter KI wirklich benutzen
• Kosteneinsparungen Man soll KI als Investition für den Betrieb messen, nicht nur als neuen Technik-Trend.

7. Was bedeutet das für ausländische Investoren?

Früher haben ausländische Firmen bei der Standort-Wahl auf diese Punkte geachtet:

• Arbeitskosten
• Infrastruktur
• Logistik
• Industrieparks
• Lieferketten
• Anreize für Investoren

In Zukunft kann auch die KI-Fähigkeit der Arbeiter ein wichtiger Faktor werden. Das ist besonders wichtig für Hersteller, die nicht mehr nur billig produzieren wollen, sondern Produkte mit mehr Wert herstellen wollen. Die neue Formel für den Wettbewerb wird langsam: Menschen + Prozesse + Technik.