Các chuyên gia đánh giá dữ liệu từ “nguồn
cung” - người lao động - giúp cung cấp góc
nhìn cân bằng hơn về bức tranh thị trường lao động. Từ đây, người lao động cũng như nhà tuyển dụng có thể
“hiểu nhau” hơn, trong khi cơ quan quản lý cũng dễ dàng điều chỉnh chính sách để cân bằng thị trường.
Tuy nhiên, PGS Nguyễn Đức Lộc cho rằng
“điểm yếu” của dữ liệu này là khó có khả năng dự
báo, do nhu cầu thị trường thay đổi nhanh chóng và bị tác động bởi nhiều yếu tố bên ngoài như chính sách,
kinh tế, quốc tế... Vì vậy, nếu chỉ nhìn vào xu hướng quá khứ để đưa ra định hướng đầu tư dài hạn, người
lao động có thể đối mặt với rủi ro lớn khi các ngành đang "hot" hiện nay không còn giữ vai trò đó trong
vài năm tới, đặc biệt trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng.
Đồng quan điểm, bà Trần Thị Hồng Nhung,
chuyên gia nhân sự, cho rằng ngoài các yếu tố
về cơ cấu kinh tế, kỳ vọng thu nhập hay xu hướng học chứng chỉ, sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) là
biến số rất lớn đang đẩy nhanh tất cả những dịch chuyển của thị trường lao động.
Theo đó, AI không chỉ làm tăng sức hút của các ngành gắn với công nghệ, dữ liệu và sáng tạo số, mà còn
thay đổi tiêu chuẩn tuyển dụng khi doanh nghiệp ngày càng chú trọng kỹ năng ứng dụng, khả năng làm việc
với công nghệ và tốc độ học hỏi. Quan trọng hơn, AI không đơn thuần có khả năng thay thế việc làm mà đang
tái thiết kế nhiều công việc, buộc người lao động phải liên tục cập nhật năng lực để duy trì khả năng cạnh
tranh.
"Thị trường lao động đang chuyển từ logic học một lần - làm cả đời sang logic liên tục cập nhật - liên tục
tái định vị năng lực", bà Nhung nói, cho rằng điều này đòi hỏi tinh thần học tập suốt đời và áp lực ngày
càng lớn để thu hẹp khoảng cách kỹ năng của người lao động.
Dù vậy, chuyên gia cảnh báo xu hướng chạy đua chứng chỉ có thể khiến người lao động đầu tư vào các kỹ năng
ngắn hạn mà bỏ qua các kỹ năng và chuyên môn nền tảng, gây ra rủi ro lao động thiếu khả năng thích ứng dài
hạn.
Bà Tiêu Yến Trinh cho rằng bảo chứng mạnh mẽ nhất của ứng viên trong kỷ nguyên số hiện nay vẫn nằm ở khả
năng thực thi, vốn đòi hỏi cả lượng và chất trong cọ xát thực tế. Theo đó, các doanh nghiệp có thang đo để
đánh giá khách quan nhất khả năng này từ các ứng viên trong suốt quy trình tuyển dụng. Điều này khiến việc
học tập không còn mang tính bổ trợ, mà trở thành một phần liên tục của hành trình nghề nghiệp.
“Ở góc độ này, có thể thấy học tập suốt đời không còn là một thông điệp mang tính khuyến khích, mà là điều
kiện để người lao động duy trì khả năng thích nghi trong một thị trường đang thay đổi nhanh hơn chính chu
kỳ đào tạo”, theo chuyên gia.
Để thúc đẩy tinh thần học tập suốt đời của người dân, tại nhiều quốc gia như Singapore, Australia hay Anh,
Chính phủ đã sử dụng dữ liệu từ các nền tảng việc làm trực tuyến để phát triển các hệ thống việc làm theo
kỹ năng, như SkillsFuture, Australian Skills Quality Authority hay Skills England. Các hệ thống này
cho
phép gợi ý việc làm dựa trên bộ kỹ năng người lao động tự khai báo, đồng thời đề xuất các chương trình học
tập phù hợp để nâng cao năng lực đáp ứng nhu cầu thị trường.
Tại Quyết định 142 về Phê duyệt chiến lược
dữ liệu Quốc gia, Việt Nam cũng đặt mục tiêu
đến năm 2030, 100% các bộ dữ liệu mở được cập nhật, giúp dự báo nhu cầu, sự biến động về lao động, việc
làm. Từ đây, người lao động có thể tiếp cận với dữ liệu về nhu cầu lao động, việc làm của xã hội và được
tự động cung cấp gợi ý về danh sách việc làm phù hợp khi bị thất nghiệp. Giữa tháng 4, Bộ Nội vụ chính
thức khai trương Sàn giao dịch việc làm quốc gia, với mục tiêu trở thành nền tảng kết nối lao động, doanh
nghiệp, tổ chức dịch vụ việc làm và cơ quan quản lý nhà nước.
Theo PGS Nguyễn Đức Lộc, cùng với kết nối
cung - cầu, Việt Nam cần xây dựng hệ thống dữ
liệu và dự báo thị trường lao động dựa trên bằng chứng, nhằm định hướng phát triển kinh tế và cung cấp một
bức tranh dài hạn về cơ cấu ngành nghề cũng như nhu cầu nhân lực. Trên cơ sở đó, người lao động có thể đặt
mình trong bối cảnh chiến lược phát triển chung để đưa ra lựa chọn nghề nghiệp phù hợp, thay vì chỉ dựa
vào các tín hiệu ngắn hạn của thị trường.
“Khi có một phổ thông tin rộng lớn về cơ cấu kinh tế trong 10-20 năm tới, người lao động mới có thể đặt
bản đồ nghề nghiệp của mình vào đúng ô phù hợp. Nếu không có tầm nhìn dài hạn, sự đào thải lao động không
chỉ là thiệt hại của cá nhân mà còn là gánh nặng khổng lồ cho hệ thống an sinh xã hội và nền kinh tế vĩ
mô”, chuyên gia cảnh báo.
Nội dung và Dữ liệu: Mỹ Hà
Đồ họa: Mỹ Hà - Thanh Hạ - Khánh Hoàng
Về dữ liệu và phương
pháp:
- Dữ liệu và kết quả trong bài dựa trên
nghiên cứu "Understanding the labour market in Vietnam: Evidence from LinkedIn Data", được hướng dẫn bởi
chuyên gia về Khoa học dữ liệu tại Trường Chính sách công và Quản lý Fulbright.
- Dữ liệu được cung cấp bởi BrightData -
nền tảng về web và proxy thu thập dữ liệu thành lập từ năm 2014, cung cấp dữ liệu cho nhiều tập đoàn
thuộc Fortune 500, tổ chức nghiên cứu... BrightData cung cấp dữ liệu của 1,9 triệu hồ sơ công khai trên
LinkedIn tại Việt Nam. Tuy nhiên, do hạn chế nguồn lực, nghiên cứu này chỉ phân tích hơn 600.000 hồ sơ
có thông tin về công việc đang làm ở thời điểm thu thập dữ liệu (tháng 9/2025), có thông tin về trình độ
giáo dục và kinh nghiệm. Do đó, dữ liệu không phản ánh người thất nghiệp hoặc thiếu việc làm. Quá trình
thu thập dữ liệu được cam kết tuân thủ các tiêu chuẩn toàn cầu về bảo vệ dữ liệu cá nhân, nhất là với
các chính sách nghiêm ngặt của GDPR, CCPA và các quy định khác về quyền riêng tư.
- Dữ liệu phản ánh nhóm lao động đặc thù (người dùng LinkedIn có trình độ học vấn cao, tập trung ở các đô thị), cần thận trọng khi khái quát hóa kết quả cho toàn bộ lực lượng lao động Việt Nam. Trong nghiên cứu này, mỗi hồ sơ trên LinkedIn được hiểu là một người lao động. Dữ liệu đã được phi định danh toàn bộ thông tin người dùng trước khi xử lý bằng cách mã hoá toàn bộ ID thành số thứ tự.
- Phương pháp cốt lõi là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với các kỹ thuật prompt, vector embedding, đo độ tương đồng cosine, để chuẩn hóa dữ liệu phi cấu trúc về dạng dữ liệu có cấu trúc. Tên ngành học, ngành nghề người dùng khai báo được chuẩn hóa theo Danh mục 87 ngành công nghiệp Việt Nam (mã 2 chữ số) và Danh mục ngành đào tạo của giáo dục Đại học Việt Nam (mã 5 chữ số). Phần kỹ năng theo ngành nghề và thâm niên sử dụng kỹ thuật HDBSCAN, cho phép phân cụm cho từng ngành dựa trên mức độ hội tụ kỹ năng, chứ không chỉ dựa trên thâm niên. Dữ liệu có độ nhiễu khoảng 10% do hạn chế của phương pháp đo độ tương đồng cosine.