AI đưa việc làm công nghệ ra khỏi ngành phần mềm
Nghề nghiệp AI là những vai trò dùng trí tuệ nhân tạo để giải quyết vấn đề trong một lĩnh vực cụ thể, kết hợp năng lực công nghệ với hiểu biết nghiệp vụ và khả năng đánh giá kết quả. Đó là lý do cơ hội mới không còn chỉ nằm trong các công ty phần mềm: AI đang đi vào tài chính, xây dựng và nhiều ngành kinh tế khác, tạo chỗ đứng cho kỹ sư phần mềm, chuyên gia dữ liệu và nhân sự bảo mật. Cơ hội có thể xuất hiện ở bất cứ ngành nào cần người biến bài toán nghiệp vụ thành giải pháp công nghệ, nhưng lập trình giỏi chưa đủ để đảm nhiệm vai trò ấy. Việt Nam đang mở rộng đào tạo STEM: năm 2026 có 467.590 thí sinh đăng ký vào các ngành này, tương đương 53,4% tổng số thí sinh xét tuyển đại học. Quy mô đào tạo tăng là tín hiệu đáng mừng, nhưng không thể tự nó bảo đảm người học tìm được việc phù hợp; điều quyết định là họ có giải quyết được vấn đề thật hay không.
Khoảng cách giữa tự tin và năng lực ứng dụng
Bức tranh đào tạo cho thấy quyết tâm đầu tư, nhưng cũng phơi bày khoảng cách đáng ngại. Báo cáo Mức độ sẵn sàng về AI, công bố ngày 6/10, xếp Việt Nam vào nhóm thị trường xem AI là ưu tiên chiến lược; 96% lãnh đạo cơ sở giáo dục đại học được khảo sát cho biết trường đang đầu tư vào AI, còn 84% xác nhận có hợp tác với doanh nghiệp. Hơn 52% sinh viên tự chấm mức sẵn sàng làm việc trong môi trường tích hợp AI từ 8 đến 10 trên 10, cao nhất trong sáu thị trường khảo sát. Thế nhưng, tính trung bình trên tám năng lực, chỉ 15% nhà tuyển dụng đánh giá sinh viên mới tốt nghiệp ở mức xuất sắc. Sự tự tin về khái niệm hay khả năng mở công cụ không đồng nghĩa với năng lực đưa AI vào quy trình. Khi 100% lãnh đạo học thuật được hỏi dự báo tốc độ thay đổi sẽ còn tăng trong hai năm tới, khoảng cách này càng khó có thể xem nhẹ.
Kỹ năng AI phải gắn với nghiệp vụ và kiểm chứng
Muốn bước vào những nghề nghiệp AI liên ngành, người học cần bắt đầu bằng việc hiểu lĩnh vực mình muốn phục vụ. Một kỹ sư xây mô hình dự đoán chứng khoán không thể chỉ tối ưu thuật toán mà bỏ qua cách thị trường vận hành; tương tự, giải pháp cho xây dựng phải phù hợp với quy trình và điều kiện triển khai của ngành. Theo TS Nguyễn Đình Vinh, kỹ sư cần hiểu nghiệp vụ và tính đến điều kiện thực tế bên cạnh kiến thức lập trình. Bộ kỹ năng AI vì thế phải gồm tổ chức dữ liệu, tích hợp phần mềm, kiểm thử đầu ra và bảo vệ thông tin nội bộ; đồng thời cần tư duy phản biện, suy luận dựa trên dữ liệu và khả năng phối hợp. Đây không phải phần bổ sung tùy chọn: nếu tin AI mà không đối chiếu dữ kiện, người dùng có thể biến lỗi của công cụ thành quyết định sai. 43% nhà tuyển dụng được khảo sát cho rằng thói quen sử dụng AI của sinh viên chưa tối ưu, trong đó nổi bật là tin quá mức vào kết quả và thiếu kỹ năng kiểm chứng.
Học bằng bài toán thật, không chỉ bằng công cụ
Thu hẹp khoảng cách đòi hỏi đổi cách học: giao nhiệm vụ gần với công việc thật, yêu cầu sinh viên dùng AI, kiểm tra thông tin, nhận diện giới hạn của kết quả rồi giải thích căn cứ cho đề xuất. Đây là cách biến ứng dụng AI thực tế thành năng lực có thể quan sát, thay vì chứng nhận rằng người học từng dùng một công cụ. Trường đại học cần cập nhật chương trình thường xuyên hơn, tăng thực hành gắn với doanh nghiệp và giúp giảng viên dạy AI qua tình huống ứng dụng; nhà tuyển dụng cũng nên phối hợp với cơ sở đào tạo để xác định năng lực cần có cho vị trí đầu vào. Quyết định 1002 được ban hành ngày 24/5/2025, phê duyệt đề án đào tạo nhân lực công nghệ cao giai đoạn 2025-2035, định hướng đến năm 2045. Lộ trình dài hạn ấy chỉ có ý nghĩa nếu người học rời lớp với khả năng áp dụng, kiểm chứng và chịu trách nhiệm về quyết định. AI mở thêm cửa vào việc làm công nghệ; kiến thức ngành cùng phán đoán của con người mới giúp họ bước qua.
