Học lại kỹ năng trong thực tiễn AI

TS Phạm Đình Bá

Theo VNTB

AI sẽ không thay thế con người, nhưng những người biết sử dụng AI sẽ thay thế những người không biết. Câu hỏi không phải là liệu bạn có cần thay đổi hay không—mà là bạn sẽ bắt đầu từ khi nào.

Năm 2019, Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) đưa ra một dự báo gây chấn động: trong vòng 15 đến 20 năm tới, công nghệ tự động hóa có thể xóa sổ 14% việc làm trên toàn cầu và thay đổi căn bản thêm 32% công việc khác—tức là ảnh hưởng đến hơn một tỷ người. Rồi ChatGPT xuất hiện vào cuối năm 2022, và mọi dự báo bỗng trở nên lỗi thời. Goldman Sachs ước tính khoảng 300 triệu việc làm trên thế giới sẽ bị tác động bởi AI tạo sinh (Generative AI). [1-3]

Đối với Việt Nam, những con số này không còn xa xôi. Gần 170.000 doanh nghiệp Việt—tức 18%—đã ứng dụng AI, tăng từ mức 13% năm ngoái, với tốc độ tăng trưởng 39% mỗi năm. Tuy nhiên, 55% doanh nghiệp cho biết thiếu nhân lực có kỹ năng là rào cản lớn nhất ngăn họ mở rộng ứng dụng AI. Chỉ 24% doanh nghiệp cảm thấy đội ngũ hiện tại đủ năng lực để đối mặt với tương lai, trong khi họ sẵn sàng trả lương cao hơn 40% cho ứng viên có kỹ năng AI vững chắc. [4]

Câu hỏi đặt ra là: làm sao để người lao động và doanh nghiệp Việt Nam chuẩn bị cho làn sóng này? Bài viết này tổng hợp năm bài học thực tiễn từ nghiên cứu của Giáo sư Raffaella Sadun (Đại học Harvard) và đồng nghiệp, được đăng trên tạp chí Harvard Business Review và đoạt giải HBR Prize 2023—giải thưởng dành cho bài báo xuất sắc nhất trong năm. Mỗi bài học sẽ kèm theo câu chuyện thực tế từ các công ty lớn trên thế giới, cùng gợi ý áp dụng cho bối cảnh Việt Nam và Đông Nam Á. [5]

Bài học 1: Học lại kỹ năng không phải “chữa cháy”—mà là chiến lược sống còn

Câu chuyện từ Infosys và Vodafone

Trước đây, nhiều công ty chỉ nghĩ đến việc đào tạo lại nhân viên khi buộc phải sa thải hàng loạt—như một cách “xoa dịu” dư luận hoặc tạo hình ảnh đẹp cho thương hiệu. Nhưng các tổ chức tiên phong đã thay đổi tư duy hoàn toàn: họ coi việc “học lại kỹ năng” là vũ khí cạnh tranh chiến lược, không phải hoạt động từ thiện.[6], [2]

Infosys—tập đoàn công nghệ thông tin khổng lồ của Ấn Độ—đã đào tạo lại hơn 2.000 chuyên gia an ninh mạng từ những nhân viên có xuất phát điểm kỹ năng khác nhau. Họ nhận ra rằng thay vì cố tuyển người bên ngoài trong một thị trường khan hiếm nhân lực, việc “tự trồng” nhân tài từ nội bộ vừa nhanh hơn, vừa rẻ hơn, vừa gắn kết hơn với văn hóa công ty. [3], [7], [8]

Vodafone—hãng viễn thông châu Âu—đặt mục tiêu lấp đầy 40% nhu cầu lập trình viên từ nguồn nhân lực nội bộ, thay vì tuyển mới. Khi không tìm được đủ lập trình viên trên thị trường, họ quyết định chuyển đổi kỹ sư viễn thông thành kỹ sư phần mềm. [7], [8]

Góc nhìn cho Việt Nam

Tại Việt Nam, 61% doanh nghiệp đã ứng dụng AI báo cáo doanh thu tăng trung bình 16%, trong khi 58% kỳ vọng tiết kiệm 20% chi phí. Nhưng nếu thiếu nhân lực có kỹ năng, tiềm năng này sẽ mãi chỉ là tiềm năng. Đại học Bách khoa Hà Nội đã hợp tác với NVIDIA và Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia (NIC) thành lập “Vietnam AI Academy,” với mục tiêu đào tạo 2.000 học viên năm đầu, tăng lên 8.000–10.000 vào năm thứ ba. Đây là ví dụ cho thấy cách tiếp cận chiến lược—đào tạo quy mô lớn, có kế hoạch dài hạn—thay vì phản ứng bị động. [9], [4]

Bài học 2: Mỗi quản lý đều phải chịu trách nhiệm, không riêng phòng nhân sự

Câu chuyện từ Ericsson

Nhiều tổ chức vẫn coi đào tạo là “việc của phòng nhân sự – HR.” Nhưng các công ty tiên phong đã thay đổi: họ đưa mục tiêu reskilling vào bảng điểm chiến lược (strategic scorecard), buộc mọi cấp quản lý phải chịu trách nhiệm. [6], [3]

Ericsson—tập đoàn viễn thông Thụy Điển—là ví dụ điển hình. Năm năm trước, họ bắt đầu nâng cao năng lực AI cho một nhóm nhỏ 300 nhà khoa học. Đến nay, hơn 30.000 trong số 100.000 nhân viên của họ được đánh giá là thành thạo AI. Điều này không xảy ra tình cờ: ban lãnh đạo cấp cao xem xét tiến độ đào tạo hàng quý, và mỗi trưởng bộ phận phải báo cáo kế hoạch học lại kỹ năng trong chiến lược 1 năm và 5 năm.[10][3]

Bài học cho người quản lý Việt Nam

Nghiên cứu của Sadun và đồng nghiệp cho thấy: trong cùng một công ty, một số quản lý có đội ngũ tham gia đào tạo nhiều hơn hẳn những quản lý khác. Khi có sự kiện bất ngờ (như đại dịch COVID-19 hay đơn hàng tăng đột biến), các đội do quản lý “ủng hộ đào tạo” dẫn dắt có tỷ lệ nghỉ việc và vắng mặt thấp hơn đáng kể so với các đội do quản lý “không quan tâm đào tạo.” [3]

Điều này có nghĩa: nếu bạn là quản lý tại một doanh nghiệp Việt Nam, hãy tự hỏi: mình có đang tạo điều kiện cho nhân viên học hỏi không? Có thể bắt đầu đơn giản bằng cách cho phép nhân viên dành 4 ngày mỗi năm để tham gia các khóa học—như cách một tập đoàn viễn thông đa quốc gia đã làm. [3]

Bài học 3: Học lại kỹ năng không chỉ là “tham gia khóa học”—mà là thay đổi cả văn hóa

Câu chuyện từ Amazon và Novartis

Nhiều người nghĩ học lại kỹ năng chỉ đơn giản là ghi danh nhân viên vào một khóa đào tạo. Nhưng thực tế phức tạp hơn nhiều: người học cần được hỗ trợ về tâm lý, cần có người cố vấn (mentor), cần thời gian thực hành, và cần biết chắc rằng sau khi học xong, họ sẽ có cơ hội áp dụng. [6], [3]

Amazon—gã khổng lồ thương mại điện tử Mỹ—đã đầu tư hơn 1,2 tỷ USD để nâng cao kỹ năng cho 300.000 nhân viên. Họ thành lập “Machine Learning University” (Đại học Học máy nội bộ), nơi nhân viên có nền tảng công nghệ có thể học về máy học mà không cần trả học phí, không cần xin nghỉ việc đi học, và không cần lo lắng về việc kiến thức có áp dụng được vào thực tế hay không—vì chương trình được thiết kế riêng cho Amazon. Chương trình chia thành các module 6 tuần, mỗi tuần chỉ yêu cầu nửa ngày đến một ngày tham gia. [11], [12], [13]

Novartis—tập đoàn dược phẩm Thụy Sĩ—đã xây dựng “Match,” một nền tảng nội bộ sử dụng AI để kết nối nhân viên với các cơ hội phát triển phù hợp với kỹ năng và nguyện vọng cá nhân. Thay vì để quản lý quyết định ai được học gì, Novartis trao quyền cho nhân viên tự lựa chọn con đường sự nghiệp của mình. [14], [15]

Gợi ý cho người lao động Việt Nam

Nếu bạn đang làm việc tại một công ty chưa có chương trình học lại kỹ năng bài bản, đừng chờ đợi. Hiện tại, AWS đã đào tạo hơn 100.000 người Việt Nam về điện toán đám mây và AI từ năm 2017, với 30 khóa học miễn phí bằng tiếng Việt thông qua chương trình “AI Ready.” Khan Academy cũng đã triển khai đào tạo AI cho giáo viên tại các tỉnh như Quảng Trị—nơi 4.000 giáo viên đã hoàn thành khóa “AI trong Giáo dục.” [16] [4]

Bài học 4: Người lao động muốn học—nếu họ thấy có lợi ích rõ ràng

Câu chuyện về “cam kết công việc trước, đào tạo sau”

Một trong những rào cản lớn nhất của học lại kỹ năng là: người lao động không biết sau khi học xong, họ sẽ được gì. Liệu họ có được thăng chức? Có được tăng lương? Hay công sức học tập sẽ “đổ sông đổ bể”?

Các công ty tiên phong đã giải quyết vấn đề này bằng mô hình “train in place”—cam kết công việc mới trước, rồi mới đào tạo. Nghĩa là: thay vì nói “anh/chị học đi, rồi xem có cơ hội gì không,” họ nói “vị trí này đã dành cho anh/chị, bây giờ hãy học để đảm nhận nó.” [3]

CVS Health—chuỗi nhà thuốc lớn nhất Mỹ—trong đại dịch COVID-19 đã tuyển và đào tạo nhanh hàng chục nghìn nhân viên từ ngành khách sạn và nhà hàng (những ngành bị ảnh hưởng nặng nề) để làm việc tại các trung tâm tiêm chủng và xét nghiệm. Họ không chỉ cung cấp việc làm mà còn mở ra con đường sự nghiệp mới cho những người mất việc. [17] [3]

Thực tế tại Việt Nam và Đông Nam Á

Nghiên cứu của LinkedIn cho thấy kỹ năng cần thiết cho các công việc tại Đông Nam Á đã thay đổi đến 40% kể từ năm 2016, và dự kiến sẽ thay đổi 72% vào năm 2030. Điều này có nghĩa: gần như mọi công việc—từ nhân viên chăm sóc khách hàng, tuyển dụng, đến kỹ sư phần mềm—sẽ đòi hỏi những kỹ năng khác với hiện tại. [18]

Tại Việt Nam, 80% lãnh đạo doanh nghiệp hiện ưu tiên tuyển ứng viên có kỹ năng AI hơn những người có kinh nghiệm truyền thống nhưng thiếu năng lực AI. Đây là tín hiệu rõ ràng: việc học về AI không chỉ là “có thì tốt” mà đã trở thành điều kiện tiên quyết. [19]

Nếu bạn đang cân nhắc học lại kỹ năng, hãy tìm những chương trình có cam kết đầu ra rõ ràng. Ví dụ, chương trình “Technology in Finance Immersion Programme” (TFIP) tại Singapore—do Viện Ngân hàng và Tài chính Singapore (IBF) quản lý—kết hợp đào tạo bài bản với thực tập tại các tổ chức tài chính hàng đầu, giúp học viên chuyển đổi từ các ngành khác sang công nghệ tài chính. [20], [21]

Bài học 5: Không ai làm được một mình—cần cả “làng” cùng vào cuộc

Câu chuyện từ Singapore và OneTen

Việc học lại kỹ năng quy mô lớn không thể chỉ do một công ty hay một cá nhân thực hiện. Nó cần sự phối hợp giữa doanh nghiệp, trường học, chính phủ, và các tổ chức phi lợi nhuận. [1], [3]

Tại Singapore, chương trình “Technology in Finance Immersion Programme” quy tụ hơn 30 công ty tài chính cùng đầu tư đào tạo nhân lực cho các vai trò mới như kỹ sư AI, chuyên gia phân tích dữ liệu, và an ninh mạng. Thay vì mỗi công ty tự xây dựng chương trình riêng, họ chia sẻ nguồn lực và chuẩn hóa chất lượng đào tạo. [22], [3]

Tại Mỹ, OneTen—một liên minh của các CEO hàng đầu—đã cam kết tuyển dụng, đào tạo và thăng tiến 1 triệu người Mỹ gốc Phi không có bằng đại học 4 năm vào các công việc có thu nhập ổn định trong vòng 10 năm. Chỉ trong vài năm, họ đã giúp 17.000 người có việc làm tại các tập đoàn lớn. [23], [24], [3]

Vương quốc Anh cũng đã đầu tư 300 triệu bảng để thành lập mạng lưới 21 “Institutes of Technology”—nơi kết hợp các trường cao đẳng, đại học và doanh nghiệp lớn trong từng vùng để đào tạo kỹ năng kỹ thuật thực tiễn cho những người không có nền tảng công nghệ. [25], [26]

Mô hình cho Việt Nam

Việt Nam đang đi đúng hướng với mô hình “tam giác”: chính phủ—học thuật—doanh nghiệp. “Vietnam AI Academy” là ví dụ điển hình, kết hợp Đại học Bách khoa Hà Nội, NVIDIA và Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia. Bộ Khoa học và Công nghệ cũng đặt mục tiêu thu hút 100 chuyên gia AI hàng đầu trong và ngoài nước để đẩy nhanh các dự án AI có tác động cao. [27], [9]

Tuy nhiên, nghiên cứu từ Đông Nam Á cho thấy: đầu tư vào AI chỉ mang lại lợi ích khi đi kèm với đào tạo nhân lực thực sự. Nếu không có thời gian huấn luyện và quy trình làm việc được thiết kế lại, các công cụ AI sẽ nằm không, và năng suất vẫn trì trệ. Như một nghiên cứu gần đây nhận định: “Nâng cao năng suất AI ở Đông Nam Á chủ yếu là thách thức về quản lý, không phải cuộc đua mua sắm phần cứng.” [28]

Kết luận: Bắt đầu từ đâu?

Nếu bạn là người lao động đang lo lắng về tương lai trong kỷ nguyên AI, hãy nhớ:

– Tuổi thọ trung bình của một kỹ năng hiện nay chỉ còn dưới 5 năm, và trong một số lĩnh vực công nghệ, con số này chỉ là 2,5 năm. Học liên tục không còn là lựa chọn—mà là bắt buộc. [29], [30]

– Các kỹ năng nên ưu tiên: hiểu biết số (digital literacy), kỹ năng giao tiếp với AI (prompt engineering), phân tích dữ liệu, và các kỹ năng “con người” như lãnh đạo, giải quyết vấn đề, đồng cảm. [31]

– Tận dụng các khóa học miễn phí: AWS “AI Ready” có 30 khóa tiếng Việt, Khan Academy có nội dung AI cho giáo viên và học sinh, và nhiều nền tảng khác như Coursera cung cấp học bổng.[16], [4]

Nếu bạn là doanh nghiệp hoặc quản lý, hãy tự hỏi:

– Học lại kỹ năng có nằm trong chiến lược kinh doanh hay chỉ là hoạt động “có cũng được, không có cũng không sao”?

– Mỗi trưởng bộ phận có được giao mục tiêu đào tạo rõ ràng không?

– Nhân viên có được cam kết cơ hội việc làm sau khi hoàn thành chương trình không?

– Công ty có đang hợp tác với trường học, hiệp hội ngành nghề, hay các tổ chức khác để chia sẻ nguồn lực không?

Cuối cùng, hãy nhớ rằng: AI sẽ không thay thế con người, nhưng những người biết sử dụng AI sẽ thay thế những người không biết. Câu hỏi không phải là liệu bạn có cần thay đổi hay không—mà là bạn sẽ bắt đầu từ khi nào. [31]

____________

Nguồn:

TinHoaThinhĐon

Học lại kỹ năng trong thực tiễn AI

Bình luận về bài viết này Hủy trả lời

Học lại kỹ năng trong thực tiễn AI

Chia sẻ:

Có liên quan

Bình luận về bài viết này Hủy trả lời