Đó là chia sẻ của Thạc sĩ Lê Hoài Việt, giảng viên Trường Đại học Mở TP Hồ Chí Minh, thành viên Hội đồng Tư vấn và Hỗ trợ khởi nghiệp Quốc gia phía Nam trong cuộc trao đổi với phóng viên Báo Nhà báo và Công luận về cách sinh viên, người trẻ nhận diện đúng điểm nghẽn năng lực, lựa chọn học sâu một kỹ năng cốt lõi hay phát triển năng lực liên ngành để thích ứng và bứt phá trong kỷ nguyên AI.

Thạc sĩ Lê Hoài Việt, giảng viên Trường Đại học Mở TP Hồ Chí Minh. Ảnh: NVCC

+ Đâu là những nhóm ngành hưởng lợi rõ nét nhất trong 5 năm tới thưa ông?

- Trong 5 năm tới, tôi cho rằng cơ hội việc làm sẽ tập trung rất rõ vào những nhóm ngành mà doanh nghiệp buộc phải chuyển đổi nhanh nếu muốn tồn tại và cạnh tranh.

Thứ nhất là công nghệ ứng dụng, dữ liệu và tự động hóa, bởi theo các báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, phần lớn doanh nghiệp toàn cầu đều xác định chuyển đổi số và AI là yếu tố sống còn, kéo theo nhu cầu lớn về những vị trí biết biến công nghệ thành hiệu quả vận hành thực tế.

Thứ hai là chăm sóc sức khỏe và các dịch vụ liên quan đến con người, xuất phát từ già hóa dân số, áp lực tinh thần và nhu cầu chăm sóc toàn diện ngày càng tăng, đây là nhóm ngành có tăng trưởng bền và ít bị chu kỳ kinh tế chi phối.

Thứ ba là phát triển bền vững và ESG, khi các tiêu chuẩn môi trường, xã hội và quản trị đã trở thành điều kiện bắt buộc trong xuất khẩu, gọi vốn và niêm yết, khiến doanh nghiệp phải đầu tư nghiêm túc cho nhân sự triển khai và đo lường.

Bên cạnh đó, logistics và chuỗi cung ứng thông minh tiếp tục hưởng lợi từ thương mại điện tử và sự tái cấu trúc chuỗi sản xuất toàn cầu, tạo nhiều đầu việc gắn trực tiếp với hiệu quả kinh doanh.

Cuối cùng là marketing số dựa trên dữ liệu và giáo dục kỹ năng, hai lĩnh vực gắn chặt với thay đổi hành vi tiêu dùng và nhu cầu học tập suốt đời.

Điểm chung của các nhóm ngành này là doanh nghiệp không thể trì hoãn, càng chậm chuyển đổi thì chi phí càng cao, vì vậy nhu cầu nhân sự sẽ tập trung mạnh vào những người có khả năng học nhanh, thích ứng nhanh và tạo ra giá trị đo lường được trong thời gian ngắn.

Nhu cầu nhân sự sẽ tập trung mạnh vào những người có khả năng học nhanh, thích ứng nhanh. Ảnh: DNU

+ Với các lĩnh vực như AI, dữ liệu, tự động hóa, phát triển sản phẩm số, an ninh thông tin…, đâu là “điểm nghẽn nhân lực” lớn nhất hiện nay?

- Có thể ví thị trường nhân lực AI, dữ liệu và tự động hóa hiện nay giống như một nhà bếp hiện đại đầy đủ máy móc tối tân, nhưng lại thiếu… người biết nấu món ăn ra hồn.

Điểm nghẽn lớn nhất là thiếu người hiểu vì sao phải dùng công cụ đó và dùng để tạo ra giá trị gì. Rất nhiều ứng viên nói trôi chảy về AI, dữ liệu, tự động hóa, nhưng khi hỏi “bài toán kinh doanh cụ thể là gì, giải pháp này giúp tiết kiệm bao nhiêu chi phí hay tăng bao nhiêu hiệu suất” thì câu trả lời trở nên mơ hồ.

Một nghẽn khác nằm ở tư duy sản phẩm và trách nhiệm kết quả: nhiều người làm công nghệ quen nhận việc và hoàn thành việc đó, trong khi doanh nghiệp lại cần những người dám đặt câu hỏi ngược lại, dám đề xuất, dám chịu trách nhiệm đến cùng cho hiệu quả cuối.

Cuối cùng là sức bền học tập và va chạm. Công nghệ thay đổi rất nhanh, kiến thức hôm nay có thể lỗi thời sau vài tháng, nên những ai chỉ học một lần rồi muốn “ăn mãi” sẽ sớm hụt hơi.

Tóm lại, thị trường không thiếu người biết thuật ngữ, cũng không thiếu chứng chỉ, nhưng đang khát những người đủ tỉnh táo để nối công nghệ với thực tế và đủ bản lĩnh để đứng giữa áp lực thay đổi liên tục.

+ Ông đánh giá thế nào về cơ hội việc làm cho người trẻ không học chuyên sâu công nghệ nhưng biết ứng dụng công nghệ vào công việc?

- Tôi đánh giá đây là nhóm có cơ hội rất lớn, thậm chí là nhóm hưởng lợi rõ nhất trong giai đoạn 2026-2030. Thị trường hiện nay không thiếu người học chuyên sâu công nghệ, cái thiếu là thiếu những người biết dùng công nghệ như một công cụ làm việc hằng ngày.

Rất nhiều doanh nghiệp tôi quan sát gặp tình trạng đội kỹ thuật thì nói ngôn ngữ của máy móc, còn các phòng ban kinh doanh, vận hành, nhân sự lại nói ngôn ngữ của con người, và khoảng trống nằm ở giữa hai bên đó.

Người trẻ không cần viết thuật toán hay huấn luyện mô hình phức tạp, nhưng nếu biết đặt câu hỏi đúng cho AI, biết dùng dữ liệu để ra quyết định, biết tự động hóa những việc lặp lại trong công việc của mình thì giá trị tạo ra rất rõ và rất nhanh.

Thực tế tuyển dụng cho thấy những vị trí như phân tích kinh doanh, quản lý sản phẩm, vận hành số, marketing dựa trên dữ liệu hay quản trị dự án công nghệ đều ưu tiên những người hiểu nghiệp vụ và ứng dụng công nghệ tốt hơn là những người chỉ mạnh kỹ thuật.

Ưu tiên những người hiểu nghiệp vụ và ứng dụng công nghệ tốt hơn là những người chỉ mạnh kỹ thuật. Ảnh: DNU

+ Trong bối cảnh 39% kỹ năng sẽ thay đổi, theo ông đâu là nhóm kỹ năng “bền vững” mà người trẻ cần đầu tư dài hạn? Khả năng “hiểu công nghệ” khác gì so với “làm công nghệ”, và vì sao đây sẽ là lợi thế cạnh tranh mới của người lao động?

- Tôi cho rằng điều người trẻ nên đầu tư dài hạn không phải là một bộ kỹ năng cụ thể. Cái họ cần là những năng lực có khả năng sống sót qua mọi chu kỳ công nghệ.

Đó trước hết là tư duy học tập liên tục, khả năng phân tích vấn đề, đặt câu hỏi đúng và chuyển hóa thông tin thành quyết định.

Tiếp theo là kỹ năng giao tiếp, phối hợp và chịu trách nhiệm cho kết quả cuối cùng, những thứ mà máy móc làm rất kém và có thể còn lâu mới làm tốt. Trong bối cảnh này, hiểu công nghệ và làm công nghệ là hai khái niệm rất khác nhau.

Làm công nghệ nghĩa là trực tiếp xây dựng hệ thống, viết code, huấn luyện mô hình; còn hiểu công nghệ là biết công nghệ làm được gì, giới hạn ở đâu, nên dùng vào khâu nào để tạo giá trị lớn nhất.

Người hiểu công nghệ không cần cầm tay viết từng dòng lệnh, nhưng đủ hiểu để không bị công nghệ dẫn dắt sai hướng và đủ tỉnh táo để đặt yêu cầu đúng cho đội kỹ thuật.

Chính nhóm này đang trở thành lợi thế cạnh tranh mới của thị trường lao động, vì họ đứng ở giao điểm giữa con người, công nghệ và bài toán kinh doanh. Khi công nghệ ngày càng phổ cập và rẻ hơn, thứ hiếm chính là năng lực sử dụng công cụ một cách thông minh và có trách nhiệm.

Người trẻ nào xây được nền tảng kỹ năng như vậy sẽ không bị lệ thuộc vào một công nghệ cụ thể, và đó mới là sự bền vững thật sự trong một thị trường liên tục đổi thay.

+ Người trẻ nên ưu tiên học sâu một kỹ năng hay phát triển năng lực liên ngành trong kỷ nguyên AI?

- Nếu bạn chỉ biết bơi, ra biển lớn vẫn chìm. Nếu bạn chỉ biết đọc hải đồ, cũng chẳng đi tới đâu. Kỷ nguyên AI cần người trẻ vừa có “cơ bắp” chuyên môn, vừa có “bộ não” liên ngành để định hướng. Vì thế, tôi nghiêng về việc bạn trẻ cần học sâu một thứ để có giá trị thật, đồng thời học rộng vài thứ để không bị AI dắt mũi.

Học sâu là để bạn có một nghề, một trụ cột khiến người khác tin rằng giao việc cho bạn là yên tâm. Đó có thể là phân tích dữ liệu kinh doanh, thiết kế sản phẩm, tài chính, vận hành chuỗi cung ứng, lập trình, viết nội dung chiến lược, hay quản trị nhân sự theo dữ liệu…

Chỉ cần đủ sâu để bạn tạo ra kết quả đo được. Còn năng lực liên ngành là chiếc “hộ chiếu” giúp bạn bước qua các biên giới mới. Ví dụ như biết công nghệ ở mức ứng dụng, hiểu dữ liệu ở mức ra quyết định, hiểu tâm lý con người ở mức dẫn dắt và phối hợp. Trong môi trường có AI, ai chỉ biết một mảng mà không hiểu ngữ cảnh thường rơi vào cảnh làm rất giỏi nhưng làm… sai thứ cần làm.

Các bạn trẻ đừng biến mình thành cái tua vít cao cấp trong thời đại. Ảnh: DNU

Và do vậy, theo tôi, các bạn trẻ đừng biến mình thành cái tua vít cao cấp trong thời đại mà người ta có cả hộp dụng cụ và một con robot cầm hộp đó. Thị trường sẽ trả lương cao cho người biết chọn đúng con ốc cần siết, biết siết tới mức nào, biết lúc nào nên dùng máy, lúc nào phải dùng tay, và quan trọng nhất là chịu trách nhiệm nếu cái kệ đổ.

Chiều sâu giữ bạn khỏi bị thay thế, chiều rộng giúp bạn thăng tiến. Và người thông minh là người biết đặt một chân thật vững trên nền chuyên môn, chân còn lại đủ linh hoạt để bước theo sự thay đổi.

+ Từ góc nhìn giảng viên đại học, ông cho rằng các trường cần thay đổi gì để không tụt hậu trước tốc độ biến đổi của thị trường lao động?

Tôi nghĩ các trường đại học cần đừng xem mình là nơi cấp bằng, hãy xem mình là bệ phóng năng lực và phải chịu trách nhiệm đến tận đầu ra. Tôi đi dạy trong trường và cũng làm việc thực chiến với doanh nghiệp nên tôi thấy một nghịch lý khá phổ biến.

Đó là sinh viên học rất chăm, điểm rất đẹp, nhưng bước vào môi trường làm việc lại lúng túng vì chưa quen tư duy làm việc trong môi trường chuyên nghiệp, làm việc theo mục tiêu, đo lường kết quả và chịu phản biện. Đó là khoảng cách giữa học để biết và học để làm, và khoảng cách này nếu không thu hẹp thì AI sẽ thu hẹp hộ chúng ta theo cách rất… đau.

Vậy thì các trường cần làm gì? Trước hết, chương trình phải chuyển từ “môn học” sang “bài toán”. Nghĩa là cấu trúc học phần dựa trên dự án, tình huống thật, dữ liệu thật, sản phẩm thật; sinh viên phải được trải qua cảm giác làm việc như ngoài doanh nghiệp.

Ví dụ như nhận brief (yêu cầu) mơ hồ, tự làm rõ yêu cầu, làm việc nhóm, bị phản biện, sửa đi sửa lại, rồi mới ra được sản phẩm. Thứ hai, trường cần một cơ chế cập nhật nhanh như doanh nghiệp. Nội dung có thể thay đổi theo quý, có học phần ngắn, chứng chỉ vi mô, modules linh hoạt; cái gì thị trường đã đổi, nhà trường phải đổi theo.

Thứ ba, đội ngũ giảng viên cần được tạo điều kiện đi thực tế đúng nghĩa, không phải đi tham quan, mà tham gia dự án, tư vấn, hợp tác nghiên cứu ứng dụng, để mang hơi thở thật vào lớp. Một giảng viên không chạm vào thực tế lâu ngày rất dễ dạy bằng kinh nghiệm cũ, trong khi thị trường lại đang chạy bằng phiên bản mới.

Đại học phải dạy cho sinh viên một thứ quan trọng hơn cả nghề. Ảnh: DNU

Cuối cùng, tôi cho rằng đại học phải dạy cho sinh viên một thứ quan trọng hơn cả nghề. Đó là năng lực tự học và tái kỹ năng liên tục.

Bằng cấp sẽ vẫn có giá trị, nhưng giá trị đó nằm ở việc người học ra trường có thể học tiếp nhanh đến mức nào. Tôi hay nói vui với sinh viên rằng ngoài thị trường, không ai trả lương cho việc em đã từng học, người ta trả lương cho việc em giải quyết được gì hôm nay.

Nếu nhà trường tổ chức được môi trường học tập bám sát logic đó, đại học sẽ trở thành nơi tạo ra nguồn lực mới cho thị trường chứ không phải là chỉ chạy theo thị trường.

+ Theo ông, đến năm 2030, người lao động “không bị AI thay thế” sẽ là những người có đặc điểm gì?

- Đến năm 2030, tôi cho rằng nhóm người lao động giữ được vị trí vững vàng trước làn sóng AI sẽ có một số đặc điểm rất rõ. Họ là những người có khả năng xác định và cấu trúc vấn đề trong bối cảnh phức tạp, nơi dữ liệu chưa đầy đủ và mục tiêu thường chồng chéo.

Họ cũng là những người biết kết nối công nghệ với con người và mục tiêu tổ chức, hiểu công nghệ đủ sâu để sử dụng đúng chỗ và đủ tỉnh táo để nhìn ra giới hạn của nó.

Một đặc điểm quan trọng khác là năng lực phán đoán và chịu trách nhiệm cho quyết định, nhất là các quyết định liên quan đến chiến lược, đạo đức và con người, nơi không tồn tại đáp án tuyệt đối.

Cuối cùng, đó là những người có khả năng học nhanh, học lại và tự dịch chuyển năng lực của mình khi bối cảnh thay đổi. Giá trị của họ nằm ở tầng tư duy và lựa chọn, nơi AI đóng vai trò hỗ trợ mạnh mẽ nhưng vẫn cần con người dẫn dắt.

+ Trân trọng cảm ơn ông!

Bài viết với tag: "cơ bắp chuyên môn"

Người trẻ cần có 'cơ bắp' chuyên môn và 'bộ não' liên ngành để không bị AI dắt mũi

Có thể bạn quan tâm

Bài viết với tag: "cơ bắp chuyên môn"

Người trẻ cần có 'cơ bắp' chuyên môn và 'bộ não' liên ngành để không bị AI dắt mũi

Có thể bạn quan tâm