Phát triển nhân lực AI: Đổi mới đào tạo để tạo năng lực làm chủ công nghệ

Khoảng trống nhân lực trong cuộc đua AI

AI đang mở rộng phạm vi ứng dụng từ các hoạt động sản xuất, kinh doanh đến quản lý nhà nước và cung cấp dịch vụ xã hội. Khả năng phân tích dữ liệu, dự báo, tự động hóa và hỗ trợ ra quyết định khiến công nghệ này ngày càng trở thành một thành tố quan trọng trong quá trình nâng cao năng suất lao động. Tuy nhiên, việc đưa AI vào thực tiễn ở quy mô lớn phụ thuộc đáng kể vào khả năng tiếp cận nhân lực có chuyên môn và năng lực công nghệ tương ứng.

Tại Việt Nam, bài toán nhân lực AI đang bộc lộ những hạn chế ở nhiều cấp độ. Nhu cầu tuyển dụng không chỉ tập trung vào kỹ sư có khả năng vận hành công cụ, mà ngày càng hướng tới những người có thể xử lý dữ liệu, xây dựng thuật toán, phát triển mô hình và tích hợp AI vào các hệ thống chuyên ngành. Đây là những năng lực đòi hỏi quá trình đào tạo bài bản, kinh nghiệm nghiên cứu và điều kiện thực hành phù hợp.

PGS. TS. Nguyễn Long Giang, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam), cho rằng chất lượng đội ngũ giảng viên và chuyên gia là một trong những vấn đề cần ưu tiên giải quyết. Để đào tạo được nhân lực AI có trình độ, người giảng dạy phải am hiểu sâu về toán học, thống kê, khoa học máy tính, đồng thời có kinh nghiệm triển khai các hệ thống thực tế.

Theo ông, quá trình đào tạo cần giúp người học nắm được toàn bộ quy trình giải quyết một bài toán AI, từ chuẩn bị dữ liệu, lựa chọn phương pháp, xây dựng mô hình đến đánh giá và đưa hệ thống vào vận hành. Nếu chỉ dừng ở việc tiếp nhận kiến thức hoặc sử dụng các phần mềm có sẵn, người học khó có thể đáp ứng yêu cầu phát triển công nghệ ở trình độ cao.

Từ hoạt động nghiên cứu tại Viện Công nghệ thông tin, PGS. TS. Nguyễn Long Giang cũng nhấn mạnh vai trò của môi trường nghiên cứu chuyên sâu. Người học cần được tham gia các nhóm nghiên cứu trong thời gian đủ dài, có chuyên gia đồng hành và được sử dụng hệ thống tính toán, nguồn dữ liệu chất lượng. Đặc biệt, việc tiếp xúc với các bài toán xuất phát từ nhu cầu thực tiễn giúp hình thành năng lực nghiên cứu và tư duy giải quyết vấn đề.

Tuy nhiên, để duy trì môi trường như vậy không đơn giản. Các viện nghiên cứu đang gặp khó khăn trong việc tuyển dụng và giữ chân cán bộ trẻ có chuyên môn AI khi thu nhập và điều kiện làm việc chưa thực sự cạnh tranh với khu vực doanh nghiệp. Mặt khác, chi phí đầu tư hạ tầng tính toán, lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn cũng là áp lực đáng kể đối với các cơ sở đào tạo và nghiên cứu.

Ở góc độ giáo dục đại học, PGS. TS. Trần Quang Anh, Phó Giám đốc Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, nhận định các cơ sở đào tạo đang phải cạnh tranh với doanh nghiệp công nghệ trong việc thu hút chuyên gia. Lợi thế về thu nhập, môi trường làm việc và nguồn lực nghiên cứu giúp doanh nghiệp có sức hấp dẫn lớn đối với đội ngũ nhân lực trình độ cao. Trong khi đó, nhiều trường đại học công lập còn bị giới hạn bởi cơ chế tuyển dụng và chính sách đãi ngộ.

Bên cạnh vấn đề nhân lực giảng dạy, sự thay đổi nhanh của công nghệ cũng tạo áp lực đối với chương trình đào tạo. Kiến thức được trang bị trong nhà trường có nguy cơ chậm hơn yêu cầu của doanh nghiệp nếu thiếu cơ chế cập nhật thường xuyên. Khoảng cách này khiến quá trình chuyển tiếp từ đào tạo sang làm việc thực tế chưa đạt hiệu quả như mong muốn.

Như vậy, điểm nghẽn của nhân lực AI không nằm ở một khâu riêng lẻ. Từ thiếu chuyên gia hướng dẫn, hạn chế về trang thiết bị đến cơ chế đãi ngộ và sự thiếu gắn kết với thị trường lao động, tất cả đều ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng nguồn nhân lực.

Chuyển từ đào tạo kiến thức sang phát triển năng lực

Một trong những yêu cầu quan trọng hiện nay là phân biệt rõ các nhóm nhân lực cần được đào tạo. Nền kinh tế cần lực lượng lao động ở nhiều lĩnh vực có khả năng khai thác AI phục vụ chuyên môn, đồng thời cần những chuyên gia đủ trình độ phát triển mô hình, thuật toán và các nền tảng công nghệ. Hai nhóm này có yêu cầu khác nhau về kiến thức, thời lượng thực hành và môi trường đào tạo.

Chương trình quốc gia phát triển nhân lực AI đến năm 2030, định hướng đến năm 2035 được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt đã đặt ra những chỉ tiêu cụ thể.

Theo đó, đến năm 2030, Việt Nam hướng tới đào tạo mới, đào tạo chuyển đổi và bồi dưỡng nâng cao ít nhất 50.000 nhân lực trình độ đại học trở lên có năng lực ứng dụng AI trong các ngành, lĩnh vực trọng điểm. Cùng với đó là mục tiêu đào tạo, bồi dưỡng ít nhất 10.000 nhân lực AI trình độ cao, chuyên sâu, trong đó có tối thiểu 1.500 chuyên gia có khả năng nghiên cứu, phát triển, làm chủ công nghệ lõi và dẫn dắt các nhiệm vụ AI trọng điểm.

Đây là mục tiêu có ý nghĩa quan trọng trong việc định hướng lại hệ thống đào tạo. Thay vì chỉ chú trọng số lượng sinh viên theo học các ngành liên quan đến AI, các cơ sở giáo dục cần quan tâm nhiều hơn đến năng lực thực tế mà người học có thể đạt được sau tốt nghiệp. Kiến thức nền tảng, khả năng nghiên cứu, kỹ năng triển khai dự án và năng lực thích ứng với công nghệ mới cần được kết hợp trong một chương trình thống nhất.

Tại Đại học Phenikaa, định hướng đào tạo AI được xây dựng trên sự kết hợp giữa kiến thức khoa học cơ bản, hoạt động nghiên cứu và khả năng ứng dụng vào thực tiễn. GS.TS Phạm Thành Huy, Phó Giám đốc Đại học Phenikaa, cho biết nhà trường chú trọng ba trụ cột: Nền tảng khoa học vững chắc, năng lực nghiên cứu và khả năng giải quyết các bài toán thực tế.

Theo đó, bên cạnh các chương trình chuyên sâu về AI và khoa học dữ liệu, kiến thức về AI được đưa vào một số ngành công nghệ thông tin có liên quan. Sinh viên được tiếp cận với phương pháp đào tạo theo dự án, tham gia các nhóm nghiên cứu và kết nối với doanh nghiệp ngay trong quá trình học tập.

Đây là cách tiếp cận giúp người học hiểu được mối liên hệ giữa kiến thức chuyên ngành với yêu cầu ứng dụng công nghệ. Một mô hình AI có thể hoạt động hiệu quả trong môi trường thử nghiệm nhưng khi triển khai thực tế còn phải đáp ứng nhiều yêu cầu về dữ liệu, độ chính xác, khả năng mở rộng và tính ổn định. Vì vậy, trải nghiệm thực tế có vai trò quan trọng trong việc hoàn thiện năng lực chuyên môn.

Đại học Phenikaa cũng cải tiến chương trình theo chuẩn quốc tế ABET nhằm tăng cường chất lượng đào tạo và chú trọng năng lực đầu ra. Theo định hướng của nhà trường, mục tiêu là giúp sinh viên không chỉ biết khai thác các ứng dụng AI, mà còn có khả năng hiểu nguyên lý, phát triển và tham gia làm chủ các giải pháp công nghệ.

Tại Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội (USTH), hoạt động thực hành và trải nghiệm nghiên cứu cũng được chú trọng trong chương trình đào tạo nhân lực AI. Nhà trường dành khoảng 40% thời lượng cho thực hành tại phòng thí nghiệm. Sinh viên có ít nhất ba tháng thực tập tốt nghiệp tại doanh nghiệp hoặc viện nghiên cứu, đồng thời gắn quá trình thực tập với việc thực hiện khóa luận.

Phương thức này tạo điều kiện để sinh viên làm quen với quy trình nghiên cứu và triển khai công nghệ trước khi bước vào thị trường lao động. Thông qua các dự án, người học có cơ hội vận dụng kiến thức, tiếp xúc với yêu cầu chuyên môn và rèn luyện khả năng phối hợp trong môi trường làm việc thực tế.

Chương trình đào tạo của USTH hướng tới đội ngũ kỹ sư AI ứng dụng và kỹ thuật hệ thống, đồng thời cập nhật những lĩnh vực công nghệ đang phát triển nhanh như AI tạo sinh, mô hình ngôn ngữ lớn, AI trong robot và hệ thống tự hành.

Theo PGS. TS. Trần Giang Sơn, Trưởng khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông (USTH), để thu hút và duy trì đội ngũ chuyên gia giỏi, các cơ sở đào tạo cần có môi trường nghiên cứu đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế, hệ thống trang thiết bị đồng bộ và chính sách chia sẻ lợi ích từ thương mại hóa sáng chế. Những yếu tố này góp phần tạo động lực để giảng viên, nhà khoa học gắn bó lâu dài với hoạt động nghiên cứu và đào tạo.

Liên kết viện, trường và doanh nghiệp để tạo hệ sinh thái nhân lực

Đổi mới chương trình đào tạo sẽ khó đạt kết quả như kỳ vọng nếu thiếu sự tham gia của doanh nghiệp và các tổ chức nghiên cứu. Trong lĩnh vực AI, nhu cầu nhân lực thay đổi nhanh theo công nghệ và đặc thù từng ngành. Do đó, cơ sở đào tạo cần có kênh trao đổi thường xuyên với thị trường lao động để xác định những năng lực cần thiết, từ đó điều chỉnh nội dung giảng dạy.

Doanh nghiệp có thể tham gia vào quá trình này thông qua việc phối hợp xây dựng chương trình, cung cấp chuyên gia hướng dẫn, tiếp nhận sinh viên thực tập và đặt hàng nghiên cứu. Những dự án xuất phát từ nhu cầu sản xuất, kinh doanh sẽ giúp sinh viên hiểu rõ hơn các yêu cầu khi đưa một giải pháp AI vào sử dụng, đồng thời giúp nhà trường đánh giá sát hơn chất lượng đào tạo.

Về phía Nhà nước, cần có chính sách khuyến khích doanh nghiệp đầu tư cho hoạt động đào tạo và nghiên cứu. Việc xem xét ưu đãi thuế đối với doanh nghiệp tài trợ phòng thí nghiệm, đặt hàng nghiên cứu hoặc hợp tác phát triển công nghệ tại các trường đại học là những giải pháp được các nhà khoa học đề xuất.

Cùng với đó, đầu tư công cho lĩnh vực AI cần tập trung vào những cơ sở có khả năng tạo ra kết quả nghiên cứu và đào tạo chuyên sâu. Việc hình thành một số trung tâm AI có tiềm lực về nhân lực, dữ liệu và hạ tầng tính toán sẽ tạo điều kiện tập trung nguồn lực, nâng cao chất lượng nghiên cứu và tăng khả năng hợp tác quốc tế. Các trung tâm này cũng có thể đảm nhiệm vai trò đào tạo chuyên gia, hỗ trợ doanh nghiệp và triển khai các nhiệm vụ công nghệ trọng điểm.

Một vấn đề có ý nghĩa lâu dài là xây dựng cơ chế đủ linh hoạt để thu hút chuyên gia AI. Ngoài đội ngũ nhà khoa học trong nước, Việt Nam còn có thể khai thác nguồn lực từ cộng đồng chuyên gia người Việt đang làm việc tại nước ngoài và các nhà khoa học quốc tế. Muốn thu hút lực lượng này, chính sách cần quan tâm đồng thời đến thu nhập, điều kiện nghiên cứu, quyền chủ động chuyên môn và cơ hội tham gia những dự án có quy mô, ý nghĩa thực tiễn.

Đây cũng là hướng tiếp cận cần thiết để giải quyết tình trạng thiếu hụt chuyên gia có trình độ cao, đồng thời tạo môi trường trao đổi tri thức giữa các nhóm nghiên cứu trong nước với cộng đồng khoa học quốc tế.

Kết nối chuyên gia toàn cầu, mở rộng nguồn lực phát triển AI

Trong triển khai các nhiệm vụ phát triển nhân lực AI, đại diện Bộ Khoa học và Công nghệ cho biết, sẽ tiếp tục phối hợp với Bộ Giáo dục và Đào tạo cùng các cơ quan liên quan thực hiện những chương trình đã được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt. Một trong những nội dung được chú trọng là tăng cường trao đổi thông tin về xu hướng công nghệ, nhu cầu tuyển dụng và các kỹ năng doanh nghiệp đang cần, qua đó hỗ trợ việc rà soát, cập nhật chương trình đào tạo theo thẩm quyền.

Đáng chú ý, Bộ Khoa học và Công nghệ đã thành lập Mạng lưới chuyên gia trí tuệ nhân tạo Việt Nam toàn cầu. Đây là sáng kiến nhằm kết nối các chuyên gia người Việt ở nhiều quốc gia, vùng lãnh thổ, tạo điều kiện huy động nguồn lực trí tuệ phục vụ nghiên cứu và phát triển AI trong nước.

Mạng lưới được định hướng hoạt động trên cơ sở năng lực chuyên môn và tinh thần tự nguyện đóng góp. Các thành viên có thể tham gia tư vấn, đào tạo, nghiên cứu chung, chuyển giao công nghệ và hỗ trợ giải quyết những vấn đề thực tiễn của Việt Nam. Việc kết nối này mở thêm cơ hội để các cơ sở đào tạo, viện nghiên cứu trong nước tiếp cận kinh nghiệm quốc tế, đồng thời tăng cường khả năng hợp tác với các nhóm chuyên gia có trình độ cao.

Tuy nhiên, hiệu quả của mạng lưới sẽ phụ thuộc vào khả năng chuyển hóa kết nối thành các hoạt động cụ thể. Những chương trình nghiên cứu chung, nhiệm vụ tư vấn chuyên sâu, hoạt động đào tạo chuyên gia và dự án chuyển giao công nghệ cần được triển khai có mục tiêu rõ ràng, gắn với nhu cầu phát triển trong nước.

Phát triển nhân lực AI là quá trình dài hạn, đòi hỏi sự phối hợp giữa chính sách giáo dục, khoa học và công nghệ, đầu tư hạ tầng cùng cơ chế sử dụng nhân tài. Mục tiêu cuối cùng không chỉ là tạo ra lực lượng lao động đủ khả năng thích ứng với làn sóng AI, mà còn xây dựng được đội ngũ có thể tham gia sáng tạo công nghệ và giải quyết các bài toán lớn của quốc gia.

Khi nhà trường gắn kết chặt chẽ hơn với viện nghiên cứu và doanh nghiệp, khi chuyên gia được làm việc trong môi trường có đủ điều kiện phát triển, nguồn nhân lực AI mới có thể trở thành lợi thế thực chất. Đây là nền tảng quan trọng để Việt Nam từng bước nâng cao năng lực tự chủ, giảm phụ thuộc vào công nghệ bên ngoài và tạo dựng vị thế trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo./.