Khoảng trống nhân lực AI và bài toán đào tạo gắn với thực tiễn

Khoảng cách giữa đào tạo và nhu cầu sử dụng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một trong những trụ cột của chuyển đổi số và kinh tế số. Tuy nhiên, song hành với tốc độ phát triển công nghệ là một nghịch lý ngày càng rõ nét là số người học về AI không ít, nhưng nguồn nhân lực có khả năng tham gia ngay vào các dự án thực tế lại khan hiếm.

Thực tế này đang tạo ra sức ép lớn cho doanh nghiệp công nghệ. Khi nhu cầu triển khai các ứng dụng AI ngày càng cấp bách, việc “chờ” thị trường lao động tự cung cấp nhân sự phù hợp không còn là lựa chọn khả thi. Thay vào đó, nhiều doanh nghiệp buộc phải tham gia trực tiếp vào quá trình đào tạo, coi đây là một phần trong chiến lược phát triển dài hạn.

Trao đổi với phóng viên Báo Công Thương, TS Lê Mai Lan, Chủ tịch Hội đồng trường Trường Đại học VinUni cho biết, khoảng trống lớn nhất hiện nay không nằm ở số lượng người tiếp cận AI, mà ở chất lượng nguồn nhân lực. “AI phát triển rất nhanh, nhưng người làm được việc thì quá ít”, bà nhận định, đồng thời cho rằng đây là khó khăn chung của nhiều doanh nghiệp, không chỉ riêng một tập đoàn hay lĩnh vực cụ thể.

margin: 15px auto;" />

Một trong những nguyên nhân khiến thị trường thiếu hụt nhân lực AI thực chất nằm ở sự lệch pha giữa đào tạo và nhu cầu sử dụng. Nhiều chương trình đào tạo vẫn nặng về lý thuyết, mô phỏng, trong khi doanh nghiệp cần những người có thể tham gia ngay vào quy trình phát triển, vận hành và triển khai sản phẩm.

Ở góc độ này, việc doanh nghiệp tham gia sâu hơn vào đào tạo được xem như một phản ứng tất yếu của thị trường. Thay vì chỉ tuyển dụng đầu ra từ các cơ sở đào tạo, doanh nghiệp chủ động xây dựng chương trình huấn luyện theo nhu cầu thực tế, qua đó rút ngắn thời gian thích nghi của nhân sự với công việc.

TS Lê Mai Lan cho rằng, đào tạo AI không thể chỉ dừng ở việc truyền đạt kiến thức nền tảng, mà cần tạo điều kiện để người học “va chạm” với các bài toán thật. Chỉ khi trực tiếp tham gia dự án, làm việc cùng kỹ sư và quản lý dự án, người học mới hình thành được năng lực nghề nghiệp thực sự.

Từ thực tiễn thiếu hụt nhân lực, một số doanh nghiệp lớn đã triển khai các chương trình đào tạo gắn với dự án thực tế. Cách làm này đặt ra câu hỏi: Đây là xu hướng dài hạn của thị trường lao động công nghệ, hay chỉ là giải pháp tình thế trong giai đoạn chuyển tiếp?

Theo phân tích của nhiều chuyên gia, việc doanh nghiệp tham gia đào tạo phản ánh sự thay đổi trong cách tiếp cận nguồn nhân lực. Khi công nghệ thay đổi nhanh hơn khả năng cập nhật của các chương trình đào tạo truyền thống, mô hình kết hợp giữa cơ sở giáo dục và doanh nghiệp có thể giúp thu hẹp khoảng cách này.

Tuy nhiên, các chương trình đào tạo ngắn hạn cũng đối mặt với không ít băn khoăn, đặc biệt là vấn đề chất lượng đầu ra. Trước lo ngại về việc “đào tạo cấp tốc”, TS Lê Mai Lan nhấn mạnh rằng mục tiêu của các khóa học dạng này không phải là tạo ra chuyên gia AI toàn diện trong thời gian ngắn, mà là giúp người học bước đúng vào nghề, có khả năng đảm nhận những công việc cụ thể.

Quan điểm này cho thấy, đào tạo AI cần được nhìn nhận như một quá trình liên tục, với nhiều tầng nấc phát triển. Giai đoạn đào tạo ban đầu chỉ đóng vai trò đặt nền móng, trong khi việc nâng cao năng lực chuyên sâu phải gắn với quá trình làm việc và tích lũy kinh nghiệm lâu dài.

Bài toán nhân lực AI trong kỷ nguyên mới

Câu chuyện thiếu hụt nhân lực AI không chỉ là vấn đề của từng doanh nghiệp, mà còn gắn với năng lực cạnh tranh công nghệ của nền kinh tế. Khi nguồn nhân lực không theo kịp tốc độ phát triển công nghệ, quá trình làm chủ và phát triển các sản phẩm công nghệ cao sẽ gặp nhiều rào cản.

Từ góc nhìn này, việc hình thành một lực lượng nhân sự AI đủ về số lượng, vững về năng lực được xem là điều kiện cần để hệ sinh thái AI phát triển bền vững. Theo TS Lê Mai Lan, khi có đủ con người làm được việc, doanh nghiệp trong nước mới có thể từng bước phát triển các sản phẩm AI của riêng mình, thay vì chỉ dừng ở vai trò ứng dụng hoặc gia công công nghệ.

Đáng chú ý, các chương trình đào tạo nhân lực AI hiện nay cũng đang được đặt trong bối cảnh các chủ trương lớn về phát triển khoa học công nghệ và nguồn nhân lực chất lượng cao. Việc doanh nghiệp và cơ sở đào tạo phối hợp triển khai các sáng kiến đào tạo thực tiễn được xem là một cách cụ thể hóa các định hướng này, nhất là trong giai đoạn then chốt của chuyển đổi số.

Dù còn nhiều ý kiến khác nhau, thực tế cho thấy thị trường lao động AI đang bước vào giai đoạn mà đào tạo không thể tách rời nhu cầu sử dụng. Các mô hình đào tạo gắn với doanh nghiệp, nếu được triển khai bài bản và có cơ chế đánh giá minh bạch, có thể trở thành một mảnh ghép quan trọng trong hệ sinh thái nhân lực công nghệ.

Vấn đề đặt ra là làm thế nào để các chương trình này không chỉ giải quyết nhu cầu trước mắt của doanh nghiệp, mà còn đóng góp lâu dài cho thị trường lao động. Điều này đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa doanh nghiệp, cơ sở đào tạo và các cơ quan quản lý, nhằm bảo đảm chất lượng đào tạo, tính minh bạch và khả năng lan tỏa của mô hình.

Ở tầm nhìn xa hơn, Vingroup kỳ vọng chương trình đào tạo 20.000 nhân tài AI sẽ góp phần hình thành một lớp nhân lực AI đủ dày và đủ thực lực, để Việt Nam từng bước làm chủ và phát triển các sản phẩm AI của riêng mình. “Khi có đủ con người làm được việc, hệ sinh thái AI sẽ phát triển bền vững hơn, doanh nghiệp trong nước có thêm năng lực cạnh tranh, và nền kinh tế số sẽ có nền tảng chắc chắn để bứt phá. Với Vingroup, đây là một khoản đầu tư cho tương lai công nghệ của đất nước”, Chủ tịch Hội đồng trường Trường ĐH VinUni khẳng định.

Trong bối cảnh AI tiếp tục phát triển với tốc độ nhanh, bài toán nhân lực sẽ còn là thách thức dài hạn. Việc nhìn thẳng vào khoảng trống giữa đào tạo và thực tiễn, đồng thời thử nghiệm những mô hình đào tạo mới, có thể là bước đi cần thiết để thị trường lao động AI Việt Nam không bị bỏ lại phía sau.