Nhu cầu AI đòi hỏi nhiều hơn người biết dùng công cụ
Đào tạo nhân lực AI là quá trình trang bị kiến thức nền tảng và năng lực thực hành để người học có thể ứng dụng, phát triển, đánh giá và đưa giải pháp trí tuệ nhân tạo vào hoạt động thực tế. Đây phải là mục tiêu năng lực, không phải cuộc đua chỉ đếm số người tốt nghiệp.
AI đang mở rộng từ sản xuất, kinh doanh đến quản lý nhà nước và dịch vụ xã hội, làm thay đổi nhu cầu nhân lực ở hầu hết ngành kinh tế. Doanh nghiệp cần người biết khai thác dữ liệu, xây dựng thuật toán, phát triển mô hình và tích hợp AI vào hệ thống chuyên ngành, chứ không chỉ thao tác trên phần mềm có sẵn. Vì vậy, nhân lực trí tuệ nhân tạo không thể được định nghĩa hẹp là kỹ sư công nghệ: nhiều ngành cũng cần người hiểu nghiệp vụ và biết vận dụng AI để giải quyết vấn đề.
Điều này cũng tác động trực tiếp đến người lao động ngoài lĩnh vực kỹ thuật. Nhà tuyển dụng coi trọng khả năng thích ứng, tư duy phân tích, giải quyết vấn đề và phối hợp trong môi trường công nghệ bên cạnh chuyên môn. Nếu chương trình chỉ dạy cách sử dụng công cụ hiện hành, người học có thể nhanh chóng tụt lại khi công nghệ và yêu cầu công việc thay đổi.
Đích đến phải là năng lực làm chủ công nghệ
Thách thức lớn nhất không chỉ là đào tạo đủ người biết dùng AI, mà là xây dựng được đội ngũ có thể nghiên cứu, phát triển và làm chủ công nghệ. Muốn vậy, người học cần đi trọn quy trình giải quyết bài toán: chuẩn bị dữ liệu, chọn phương pháp, xây dựng mô hình, đánh giá kết quả rồi đưa hệ thống vào vận hành. Chỉ học lý thuyết hoặc phụ thuộc vào công cụ có sẵn sẽ không tạo được năng lực đó.
Chương trình quốc gia phát triển nhân lực AI đến năm 2030, định hướng đến năm 2035, đặt mục tiêu đào tạo mới, đào tạo chuyển đổi và bồi dưỡng ít nhất 50.000 người trình độ đại học trở lên có năng lực ứng dụng AI trong các lĩnh vực trọng điểm. Chương trình cũng hướng tới đào tạo ít nhất 10.000 nhân lực AI trình độ cao, chuyên sâu, trong đó tối thiểu 1.500 chuyên gia có khả năng nghiên cứu, phát triển, làm chủ công nghệ lõi và dẫn dắt nhiệm vụ trọng điểm.
Những mục tiêu này cần đi cùng đầu tư vào giảng viên, môi trường nghiên cứu, dữ liệu và năng lực tính toán. Thiếu chuyên gia hướng dẫn hoặc điều kiện thực hành, chỉ tiêu tuyển sinh cao sẽ không tự chuyển thành chất lượng. Các cơ sở đào tạo cũng cần cơ chế giữ chân người giỏi, bởi doanh nghiệp công nghệ đang cạnh tranh nhân lực chuyên môn cao.
Đổi chương trình bằng dự án thật, không chỉ thêm môn học
Đào tạo công nghệ mới nên chuyển trọng tâm từ truyền thụ kiến thức sang phát triển năng lực qua dự án thực tế. Ở Đại học Phenikaa, định hướng đào tạo AI kết hợp khoa học cơ bản, nghiên cứu và ứng dụng; khoảng 40% thời lượng được dành cho thực hành tại phòng thí nghiệm. Đây là hướng đáng chú ý vì người học cần hiểu nguyên lý, thử nghiệm giải pháp và biết đánh giá kết quả, thay vì chỉ làm quen với giao diện công cụ.
Doanh nghiệp nên tham gia xây dựng chương trình, hướng dẫn chuyên môn, tiếp nhận sinh viên thực tập và đặt hàng nghiên cứu. Những dự án xuất phát từ nhu cầu sản xuất, kinh doanh giúp sinh viên hiểu điều kiện triển khai một giải pháp AI, đồng thời giúp nhà trường nhận ra khoảng cách giữa kiến thức trên lớp và công việc thực tế. Người học qua đó rèn khả năng vận dụng chuyên môn và phối hợp trong môi trường làm việc.
Chương trình cũng cần kết nối AI với lĩnh vực ứng dụng: kinh tế, tài chính, logistics, sản xuất hay quản trị. Cách tiếp cận liên ngành giúp người học hiểu bài toán trước khi chọn công nghệ để xử lý. Kết luận nên rõ ràng: đào tạo nhân lực AI chỉ đáp ứng nhu cầu khi đo bằng năng lực giải quyết việc thật và khả năng làm chủ công nghệ AI, không phải số môn học hay số người ghi danh.
