Việt Nam giải bài toán nhân lực AI: Chạy đua tạo nền móng hay tập trung ứng dụng thực tế?
Với mục tiêu đóng góp 12% GDP vào năm 2030, Việt Nam đang đứng trước thách thức đào tạo đội ngũ nhân sự AI có khả năng giải quyết các bài toán thực tế thay vì chỉ dừng lại ở lý thuyết.
Việt Nam đang đặt tham vọng lớn trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI), từ mục tiêu đào tạo nhân lực quy mô lớn đến kỳ vọng AI có thể mang lại hàng tỷ USD cho nền kinh tế. Tuy nhiên, vấn đề cốt lõi hiện nay không chỉ là số lượng người học, mà là khả năng ứng dụng công nghệ để giải quyết các bài toán cụ thể trong y tế, nông nghiệp, logistics và dịch vụ công.
Tầm nhìn chiến lược và mục tiêu kinh tế
Chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030 xác định đây là công nghệ nền tảng của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, lấy con người và doanh nghiệp làm trung tâm. Theo nghiên cứu từ Google, việc ứng dụng rộng rãi AI có thể mang lại cho doanh nghiệp Việt Nam khoảng 79,3 tỷ USD vào năm 2030, tương đương gần 12% GDP dự kiến.
Sự tác động của AI không còn giới hạn trong các phòng nghiên cứu mà đã lan tỏa trực tiếp đến năng suất sản xuất và quản lý. Tuy nhiên, tham vọng này đang vấp phải rào cản về nền móng nhân lực khi khoảng cách giữa đào tạo và thực tế vẫn còn khá xa.
Nghịch lý: Thừa người học, thiếu chuyên gia thực chiến
Thị trường lao động đang bộc lộ một nghịch lý: doanh nghiệp không thiếu ứng viên biết sử dụng các công cụ AI tạo sinh hoặc làm demo mô hình, nhưng lại cực kỳ thiếu nhân sự có khả năng triển khai hệ thống thật trên dữ liệu thực tế. Theo báo cáo từ ITviec, khoảng 46,4% doanh nghiệp cho biết đội ngũ hiện tại chưa được trang bị đủ kỹ năng AI, trong khi 42,9% thiếu nhân sự chuyên môn cao.
Ông Phạm Thái Sơn, Tổng giám đốc NTQ, nhận định ngành công nghệ thông tin Việt Nam đang ở tình trạng "thừa thợ, thiếu chuyên gia". Các ứng viên thường được đào tạo nặng về lý thuyết học thuật nhưng thiếu kỹ năng xử lý dữ liệu thực tế, tối ưu chi phí vận hành và bảo mật thông tin.
Để giải quyết vấn đề này, Việt Nam cần cân bằng giữa "móng" và "ngọn":
- Nền móng: Tập trung vào toán học, thống kê, thuật toán, hạ tầng tính toán và đạo đức AI.
- Phần ngọn: Phát triển các ứng dụng như chatbot, thị giác máy tính, mô hình ngôn ngữ lớn và tự động hóa quy trình.
Nỗ lực từ các cơ sở đào tạo trọng điểm
Các trường đại học lớn đã bắt đầu điều chỉnh chương trình đào tạo theo hướng thực tiễn hơn. Đại học Bách khoa Hà Nội triển khai chương trình Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (DS&AI) thuộc hệ ELITECH, giảng dạy bằng tiếng Anh với thời lượng thực hành tại phòng lab tương đương lý thuyết.
Tại TP.HCM, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên và Trường Đại học Công nghệ Thông tin (Đại học Quốc gia TP.HCM) cũng đã mở các ngành AI chuyên sâu từ năm 2021. Các chương trình này nhấn mạnh vào việc phát triển ứng dụng trong y tế, giao thông và tài chính, khuyến khích sinh viên làm việc với dữ liệu thực tế.
Xây dựng lớp nhân lực lai: Chìa khóa cho tương lai
Yêu cầu cấp thiết hiện nay là tạo ra một lớp nhân lực lai – những người vừa hiểu công nghệ, vừa am hiểu nghiệp vụ ngành. Trong y tế, đó là chuyên gia biết dùng AI hỗ trợ chẩn đoán nhưng vẫn làm chủ quyết định cuối cùng. Trong nông nghiệp, đó là người kết hợp dữ liệu cảm biến với kinh nghiệm canh tác để tối ưu mùa vụ.
Đào tạo AI thực chiến không thể chỉ dừng lại ở việc viết mã. Sinh viên cần học cách đặt vấn đề, làm sạch dữ liệu, kiểm tra thiên lệch và bảo vệ quyền riêng tư. Khi AI giải quyết được những vấn đề cụ thể của người Việt bằng dữ liệu Việt Nam, công nghệ này mới thực sự trở thành lợi thế cạnh tranh quốc gia.
Cuộc đua AI của Việt Nam không nên là cuộc đua đặt tên ngành học theo phong trào. Thay vào đó, cần tập trung xây dựng nền tảng chuyên sâu kết hợp với khả năng ứng dụng sát đời sống, đưa con người trở thành trung tâm của mọi giải pháp công nghệ.