Mở đầu Hội thảo Tuyển dụng và nguồn nhân lực cho AI chiều 22/9 tại TP HCM trong khuôn khổ Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN), Tiến sĩ Đinh Văn Dũng, Viện Công nghệ Thông tin - Đại học Quốc gia Hà Nội, dẫn các báo cáo cho thấy 90% thị phần kinh tế số của thế giới nằm trong tay các tập đoàn lớn của nước ngoài.

"AI đang trở thành một trong những động lực lớn thúc đẩy kinh tế số và được nhắc nhiều đến ở Việt Nam. Tuy nhiên, chúng ta vẫn chưa có dấu ấn trên bản đồ AI toàn cầu. Hy vọng trong 5 năm tới, Việt Nam có thể xuất hiện những tên tuổi mang tầm vóc quốc tế trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo", ông Dũng nói.

Theo ông Dũng, trong tương lai, việc đào tạo nhân lực AI phải được tiếp cận theo hướng liên ngành. Để công nghệ có thể tạo ra đột phá và tham gia sâu vào kinh tế số, người làm công nghệ không chỉ hiểu về kỹ thuật mà còn phải hiểu về cách hoạt động của ngành nông nghiệp, y tế, giáo dục... Tương tự, chuyên gia trong các ngành khác cũng cần hiểu về công nghệ để có thể ứng dụng AI vào lĩnh vực của mình.

Tiến sĩ Dũng cho rằng để chuẩn bị cho tầng lớp nhân sự AI sắp tới, hệ thống giáo dục Việt Nam phải phối hợp từ cả phía nhà trường lẫn doanh nghiệp. Các viện đào tạo về AI trong tương lai phải được xây dựng dựa trên bốn trụ cột gồm: Các thiết bị thông minh; mạng lưới kết nối, liên lạc; các nền tảng số cốt lõi và nền tảng giáo dục cấp tiến.

Cách nhanh nhất để học AI

Đồng ý với nhận định của ông Đinh Văn Dũng, Nguyễn Hoàng Bảo Đại, nhà sản xuất âm nhạc và nghiên cứu AI, cho rằng khi nói về trí tuệ nhân tạo sẽ luôn phải gắn nó với một ngành khác. Ví dụ khi làm về AI phân tích ngôn ngữ, kỹ sư phải hiểu về ngôn ngữ. Tương tự với những lĩnh vực AI về âm nhạc, bảo mật, y tế, kỹ sư phải mất gấp đôi thời gian để học so với các lĩnh vực khác.

Điều này cũng dẫn đến một rủi ro khác là một số người sẽ không đủ kiên trì để theo đuổi đến cùng việc học. "Cá nhân tôi có một mẹo thú vị cho bất kỳ ai 'tay ngang' nhưng muốn theo học AI là nên học ngược từ trên xuống, thay vì học từ dưới lên như cách đào tạo truyền thống trong trường học", Bảo Đại nói.

Nhà sản xuất nhạc bằng AI giải thích, nếu học từ dưới lên, nhiều người dễ nản khi phải tiếp cận khối kiến thức nền tảng, phức tạp mà không thấy ngay được kết quả. Thay vì đó, tùy vào lĩnh vực mình yêu thích, mỗi người đều có thể lên kho chia sẻ mã nguồn mở như GitHub để tải về, thay các dữ liệu của mình vào chạy thử. Việc này không cần tốn quá nhiều công sức để mày mò, lập trình mà vẫn có thể thấy ngay được kết quả. Khi đã thấy thành quả, người học sẽ có thêm động lực tiếp tục theo đuổi đam mê, đào sâu nghiên cứu để đi được đường dài trong việc học và nghiên cứu về AI.

"Để có thể cắm cờ Việt Nam trên bản đồ AI thế giới, chúng ta phải xây dựng nó chứ đừng chỉ dùng. Để làm được sản phẩm, cần hiểu bản chất, hiểu những giá trị cốt lõi để làm hệ thống", Bảo Đại nói.

Thách thức của tham vọng AI tại Việt Nam

Tiếp nối câu chuyện đưa Việt Nam thành điểm sáng trên bản đồ AI thế giới, PGS. Huỳnh Thị Thanh Bình, Phó Hiệu trưởng Trường CNTT&TT - Đại học Bách khoa Hà Nội, cho biết để đạt được mục tiêu nằm trong nhóm 5 nước dẫn đầu ASEAN về AI vào năm 2025, Việt Nam cần đạt được một trong hai điều kiện: Xây dựng được 5 thương hiệu AI có giá trị trong khu vực và phát triển được một trung tâm lưu trữ quốc gia về dữ liệu lớn và tính toán hiệu năng cao.

Tuy nhiên, Việt Nam đang gặp thách thức lớn trong việc đào tạo được tầng lớn nhân sự chất lượng cao để hiện thực hóa kế hoạch này. "Cả Việt Nam chỉ có 28 trường, 40 chương trình đăng ký với MOET về đào tạo chuyên sâu về AI. Các trường khác có định hướng về AI nhưng nằm trong chương trình Khoa học máy tính. Việc này dẫn đến sự thiếu hụt nghiêm trọng về nguồn lực nhân sự chất lượng cao", bà Bình nói.

Bà cũng dẫn báo cáo của TopDev cho thấy, năm 2023, Việt Nam thiếu hụt khoảng 150.000 nhân lực IT, và đến 2025, con số này tăng lên 200.000 kỹ sư.

Để giải quyết bài toán về nhân sự, các trường đại học lớn như Đại học Bách Khoa Hà Nội đã ký kết nhiều chương trình đào tạo với các đại học, doanh nghiệp lớn tại Việt Nam và thế giới để ươm mầm tài năng, tăng cường thực hành, trao đổi nghiên cứu nước ngoài, thực tập tại doanh nghiệp.

Trong phiên thảo luận, nhiều học sinh trung học phổ thông và sinh viên đã đặt câu hỏi cho các diễn giả về việc cần chuẩn bị gì để có thể theo học các chương trình đào tạo về kỹ sư AI. Theo các chuyên gia, để theo đuổi giấc mơ AI, thế hệ trẻ không chỉ trau dồi về kiến thức nền tảng toán học mà còn phải giỏi về ngoại ngữ, các kỹ năng và chủ động tìm kiếm những kiến thức mới, ngay khi còn ngồi trên ghế nhà trường.

Khương Nha