Sinh viên AI tạo ra giá trị từ AI như thế nào?
TS. Đinh Ngọc Thạnh - Phó Chủ tịch Mạng lưới Trí thức trẻ Việt Nam toàn cầu, Giám đốc Công nghệ GFI Group cho rằng, AI đang trở thành “hạ tầng” của thời đại. Sinh viên ngành AI không còn là người đứng bên lề công nghệ, mà là những người nắm trong tay quyền định hình tương lai. Tuy nhiên, chính họ cũng là nhóm dễ bị AI thay thế nhất nếu không biết tạo ra sự khác biệt.
Chia sẻ tại Hội thảo khoa học sinh viên lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bản sao số và thực tế ảo, thực tế tăng cường do T.Ư Hội SVVN tổ chức, TS. Thạnh cho biết, AI không còn là “xu hướng” mà là nền tảng vận hành của mọi lĩnh vực, từ y tế, giáo dục đến sáng tạo nội dung.
Việc hiểu AI ở mức khái niệm hay sử dụng công cụ AI không còn đủ. Sinh viên AI phải trở thành người “tạo ra giá trị từ AI” nghĩa là biết triển khai, tinh chỉnh mô hình, và đặc biệt, biến kiến thức kỹ thuật thành sản phẩm thật.
Khác biệt của sinh viên AI không nằm ở điểm số hay chứng chỉ, mà ở khả năng biến lý thuyết thành hành động. Theo triết lý “70 - 20 - 10” trong đào tạo thực chiến, 70% năng lực đến từ dự án, 20% từ mentor, và chỉ 10% từ lý thuyết.
Một sinh viên có thể học về AI có thể thực hành với việc phát triển chatbot, ứng dụng trợ lý học tập, ứng dụng phân tích số hóa hình ảnh hay các ứng dụng khác. Những sản phẩm đó không chỉ thể hiện kỹ năng, mà còn chứng minh khả năng giải quyết vấn đề thực tế, thứ mà doanh nghiệp cần nhất.
"Thị trường AI toàn cầu đang mở rộng nhanh nhưng cũng dần bão hòa ở các mảng phổ biến như chatbot hay sinh hình ảnh, văn bản. Cơ hội thực sự nằm ở những thị trường ngách, nơi AI chạm tới các vấn đề cụ thể của người dùng, doanh nghiệp, bản địa và chưa được khai phá", TS. Thạnh nói.
Sinh viên Việt Nam có thể tìm cơ hội trong các mảng như AI giáo dục (cá nhân hóa học tập), AI nông nghiệp (phân tích mùa vụ, nhận diện bệnh cây), hay AI trong y tế cộng đồng (hỗ trợ chẩn đoán sớm). Đây là những lĩnh vực vừa cần hiểu công nghệ, vừa đòi hỏi hiểu văn hóa, ngôn ngữ, và hành vi người dùng địa phương, điều mà các mô hình AI quốc tế chưa làm tốt.
Ngoài ra, việc AI hóa các ngành truyền thống như tài chính, logistics, hành chính công cũng là “vùng đất" màu mỡ. Chính ở việc hiểu các ngách mà các đối tượng người dùng thực sự cần và tận dụng sự hỗ trợ của AI, sinh viên có thể cạnh tranh sòng phẳng, thậm chí vươn ra thị trường quốc tế nhờ kỹ năng thực hành và khả năng đổi mới nhanh.
Tăng nhân lực có trình độ chuyên sâu về AI
Theo ông Bùi Minh Tấn - Giám đốc vận hành Công ty 44+, Hội viên Hiệp hội dữ liệu quốc gia, hiện Việt Nam có khoảng 65.000 nhân lực AI, nhưng chỉ khoảng 12% trong số đó đạt trình độ chuyên sâu. Con số này cho thấy nền tảng nhân lực AI trong nước vẫn còn mỏng và cần được đầu tư mạnh mẽ hơn cả về số lượng lẫn chất lượng.
Theo mục tiêu đặt ra, đến năm 2030 Việt Nam phấn đấu đào tạo được khoảng 200.000 nhân sự AI, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng trong kỷ nguyên chuyển đổi số.
Đầu tư vào AI đang được thúc đẩy mạnh mẽ trên phạm vi toàn cầu, với quy mô gần 200 tỷ USD năm 2024, trong đó Việt Nam đóng góp khoảng 500 triệu USD mỗi năm, chủ yếu đến từ các startup và doanh nghiệp công nghệ.
Để đạt được mục tiêu trên, chiến lược phát triển AI của Việt Nam cần tập trung vào ba trụ cột chính. Nguồn nhân lực AI, trong đó các trường đại học và viện nghiên cứu giữ vai trò trung tâm trong đào tạo và nghiên cứu. Việc thúc đẩy hợp tác liên ngành giữa công nghệ, giáo dục, y tế, giao thông, đô thị… giúp AI được ứng dụng rộng rãi và thực tiễn hơn.
Mặt khác, các quỹ đầu tư và nguồn tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ nghiên cứu và khởi nghiệp AI, trong khi hạ tầng tính toán mạnh (GPU, Cloud, HPC) là nền tảng thiết yếu để triển khai các mô hình AI quy mô lớn. Cộng đồng chuyên gia và giới công nghệ cần chia sẻ tri thức và thúc đẩy đổi mới sáng tạo, giúp Việt Nam nhanh chóng bắt kịp xu thế toàn cầu.
Ông Tấn cũng cho rằng, cần cụ thể hóa các chính sách hướng tới phát triển bền vững, an toàn và đảm bảo đạo đức số, đồng thời chú trọng bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư của người dùng.
Mục tiêu lâu dài là xây dựng hệ sinh thái AI quốc gia, đưa AI vào mọi lĩnh vực của quản lý và đời sống, góp phần hình thành một xã hội thông minh và sáng tạo.
Xây dựng “tổ dữ liệu”
Bạn Lê Hoàng Nhu - Chủ nhiệm Câu lạc bộ Tin học, Học viện Ngân hàng cho rằng, cần thành lập Tổ dữ liệu - Hub NDA, một mô hình trung tâm quy tụ, đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trẻ trong lĩnh vực dữ liệu tại Việt Nam, tạo ra một đầu mối điều phối các hoạt động về dữ liệu ở cấp thanh niên và sinh viên.
Về cơ cấu tổ chức, Hub NDA hoạt động theo mô hình tập trung, có tính kết nối chặt chẽ giữa các đơn vị nghiên cứu, các trường đại học và cộng đồng công nghệ. Đội ngũ nòng cốt sẽ bao gồm những hạt nhân tài năng đến từ các trường đại học, có chuyên môn trong phân tích dữ liệu, lập trình, thống kê và trí tuệ nhân tạo.
Các hoạt động cốt lõi của Hub tập trung vào bốn mảng chính: Thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và truyền thông dữ liệu, hướng đến việc hình thành một cộng đồng dữ liệu năng động và sáng tạo.
Hub NDA đặt mục tiêu nâng cao năng lực dữ liệu cho sinh viên đa ngành, thông qua việc tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu và phổ cập kỹ năng số, giúp sinh viên trở thành công dân dữ liệu toàn diện.
Bên cạnh đó, Tổ dữ liệu còn đóng vai trò cung cấp nguồn nhân lực trẻ, chất lượng cao phục vụ cho các hoạt động nghiên cứu, đổi mới sáng tạo và phát triển cộng đồng dữ liệu quốc gia.
Ngoài yếu tố chuyên môn, Hub hướng tới thúc đẩy văn hóa sử dụng dữ liệu trong cộng đồng sinh viên, coi dữ liệu không chỉ là công cụ học thuật mà còn là phương tiện giải quyết các vấn đề xã hội.
