Thiếu nhân lực trí tuệ nhân tạo đang trở thành rào cản lớn khi AI dần đi vào vận hành thực tế trong doanh nghiệp. Nhu cầu ứng dụng AI ngày càng rõ ràng, nhưng số người đủ năng lực triển khai, kiểm soát và khai thác AI đúng cách lại rất hạn chế. Vấn đề không nằm ở việc thiếu công nghệ, mà ở cách đào tạo và phát triển năng lực AI chưa theo kịp thực tế sử dụng.
Giải pháp từ góc độ đào tạo và phát triển năng lực
Chuyển trọng tâm từ “học AI” sang “làm việc với AI”
Giải pháp cốt lõi cho bài toán thiếu nhân lực trí tuệ nhân tạo nằm ở việc thay đổi cách tiếp cận đào tạo. Thay vì tập trung vào việc “học AI” theo nghĩa tích lũy kiến thức hoặc làm quen với công cụ, trọng tâm cần được chuyển sang khả năng làm việc với AI trong bối cảnh công việc cụ thể.
Làm việc với AI đòi hỏi người học hiểu rõ AI đang hỗ trợ khâu nào trong quy trình, dữ liệu đầu vào lấy từ đâu, kết quả đầu ra dùng để làm gì và ai là người chịu trách nhiệm cuối cùng. Năng lực này giúp AI trở thành một phần của công việc hằng ngày, thay vì tồn tại như một công cụ thử nghiệm hoặc sử dụng theo cảm tính.
Cách tiếp cận này cũng giúp thu hẹp khoảng cách giữa người có nền tảng kỹ thuật và người không chuyên. Một nhân sự không viết code vẫn có thể làm việc hiệu quả với AI nếu họ biết cách đặt câu hỏi đúng, kiểm tra kết quả, đánh giá rủi ro và điều chỉnh AI cho phù hợp với mục tiêu công việc.
Khi đào tạo hướng đến “làm việc với AI”, mục tiêu không còn là tạo ra thật nhiều người biết AI, mà là hình thành đội ngũ có khả năng vận hành, kiểm soát và khai thác AI một cách bền vững. Đây chính là nền tảng thực tế để giải quyết tình trạng thiếu nhân lực trí tuệ nhân tạo trong dài hạn.
Xây dựng lộ trình học AI theo năng lực nền tảng
Một trong những nguyên nhân khiến tình trạng thiếu nhân lực trí tuệ nhân tạo kéo dài là lộ trình học AI không phù hợp với năng lực ban đầu của người học. Khi mọi đối tượng cùng tiếp cận AI theo một cách giống nhau, kết quả thường là quá tải, học dàn trải và khó áp dụng vào thực tế.
Lộ trình học AI hiệu quả cần được xây dựng dựa trên nền tảng kiến thức, vai trò công việc và mục tiêu sử dụng AI của từng nhóm. Với người không chuyên kỹ thuật, trọng tâm không nằm ở thuật toán hay mô hình, mà ở việc hiểu AI làm được gì, giới hạn ở đâu và cách phối hợp AI vào công việc hằng ngày. Đây là nhóm có thể nhanh chóng tạo ra giá trị nếu được định hướng đúng.
Đối với người đang đi làm, lộ trình học cần gắn trực tiếp với quy trình, dữ liệu và bài toán thực tế mà họ đang xử lý. AI lúc này đóng vai trò tối ưu hiệu suất, hỗ trợ phân tích và ra quyết định, thay vì trở thành một kỹ năng học thêm rời rạc ngoài công việc chính.
Với nhóm quản lý và lãnh đạo, lộ trình học AI cần tập trung vào tư duy chiến lược và quản trị AI. Việc hiểu cách đánh giá hiệu quả AI, phân bổ nguồn lực, kiểm soát rủi ro và chịu trách nhiệm với các quyết định có yếu tố AI quan trọng hơn nhiều so với việc nắm chi tiết kỹ thuật.
Khi lộ trình học AI được thiết kế theo năng lực nền tảng, người học không bị áp lực phải “trở thành chuyên gia AI”, mà có thể từng bước hình thành năng lực làm việc với AI đúng vai trò của mình. Đây là hướng tiếp cận thực tế giúp mở rộng nguồn nhân lực AI một cách bền vững, thay vì chỉ đào tạo một nhóm nhỏ chuyên sâu.
Đào tạo gắn với dữ liệu và bài toán thật
Đào tạo gắn với dữ liệu thực giúp người học hiểu rõ chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả AI như thế nào. Từ việc dữ liệu thiếu, sai lệch, không đồng nhất đến cách dữ liệu được thu thập và cập nhật, tất cả đều quyết định khả năng ứng dụng AI trong thực tế. Khi làm việc với dữ liệu thật, người học buộc phải đối diện với những giới hạn mà AI thường không được nói đến trong các khóa học lý thuyết.
Bên cạnh dữ liệu, bài toán thật đóng vai trò định hình tư duy triển khai AI. Thay vì học cách sử dụng AI một cách chung chung, người học tập trung vào câu hỏi: AI giải quyết được vấn đề gì, không giải quyết được vấn đề gì và liệu việc dùng AI có thực sự cần thiết trong trường hợp này hay không. Cách đặt vấn đề này giúp tránh tình trạng áp dụng AI theo phong trào.
Đào tạo theo hướng này cũng tạo ra năng lực quan trọng là khả năng điều chỉnh và đánh giá AI trong suốt quá trình sử dụng. Người học không chỉ dừng lại ở việc tạo ra kết quả, mà còn biết cách kiểm tra độ tin cậy, phát hiện sai lệch và cải thiện hiệu quả theo thời gian.
Khi đào tạo AI gắn chặt với dữ liệu và bài toán thật, AI trở thành một phần của quy trình làm việc, không phải một công cụ mang tính trình diễn. Đây chính là nền tảng để hình thành lực lượng nhân sự AI có khả năng vận hành thực tế và giải quyết được tình trạng thiếu hụt nhân lực AI hiện nay.
Giải pháp cho doanh nghiệp trước tình trạng thiếu nhân lực AI
Không chờ đủ người giỏi AI mới bắt đầu triển khai
Một sai lầm phổ biến của nhiều doanh nghiệp khi đối mặt với tình trạng thiếu nhân lực trí tuệ nhân tạo là chờ đến khi có đội ngũ AI hoàn chỉnh mới bắt đầu triển khai. Trên thực tế, cách tiếp cận này khiến doanh nghiệp bỏ lỡ thời điểm học hỏi, thử nghiệm và tích lũy năng lực nội bộ.
AI không cần được triển khai ngay ở quy mô lớn hay với các hệ thống phức tạp. Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ những bài toán nhỏ, rõ ràng và có dữ liệu sẵn có, chẳng hạn như hỗ trợ phân tích báo cáo, tự động hóa một phần quy trình hoặc cải thiện khâu ra quyết định. Những bước đi này giúp đội ngũ làm quen với cách AI vận hành trong môi trường thực tế.
Việc triển khai sớm, ngay cả khi chưa có nhân sự AI chuyên sâu, tạo điều kiện để nhân sự hiện tại từng bước hình thành năng lực làm việc với AI. Thông qua quá trình sử dụng, họ hiểu rõ yêu cầu dữ liệu, giới hạn công nghệ và những rủi ro cần kiểm soát, thay vì chỉ tiếp cận AI ở mức lý thuyết.
Cách tiếp cận “vừa làm vừa học” giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng AI một cách thực tế và bền vững. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào việc tuyển dụng nhân sự AI khan hiếm trên thị trường, doanh nghiệp chủ động phát triển năng lực nội bộ, từng bước giải quyết bài toán thiếu nhân lực AI từ chính bên trong tổ chức.
Phát triển “nhân lực AI nội bộ” thay vì phụ thuộc hoàn toàn bên ngoài
Nhân lực AI nội bộ không nhất thiết phải là các kỹ sư AI chuyên sâu. Đó có thể là những nhân sự nghiệp vụ, quản lý hoặc phân tích được trang bị đủ năng lực để làm việc với AI, hiểu cách AI hỗ trợ công việc và biết đánh giá kết quả một cách có trách nhiệm. Khi AI gắn với người hiểu bài toán, khả năng ứng dụng thực tế luôn cao hơn so với triển khai thuần kỹ thuật từ bên ngoài.
Việc xây dựng đội ngũ nội bộ giúp doanh nghiệp giữ quyền kiểm soát dữ liệu, mô hình và quyết định, thay vì phụ thuộc vào bên thứ ba. Điều này đặc biệt quan trọng với các lĩnh vực liên quan đến dữ liệu nhạy cảm, vận hành cốt lõi hoặc chiến lược dài hạn.
Bên cạnh đó, nhân lực AI nội bộ tạo ra khả năng cải tiến liên tục. Khi AI được vận hành bởi chính đội ngũ trong doanh nghiệp, việc điều chỉnh, tối ưu và mở rộng hệ thống diễn ra linh hoạt hơn, phù hợp với thay đổi thực tế. Đây là nền tảng giúp doanh nghiệp từng bước giải quyết tình trạng thiếu nhân lực AI, không bằng cách chạy theo tuyển dụng bên ngoài, mà bằng cách xây dựng năng lực từ bên trong.
Định vị lại vai trò AI trong chiến lược vận hành
Trong chiến lược vận hành, AI cần được xác định rõ là công cụ hỗ trợ nâng cao hiệu quả ra quyết định và tối ưu quy trình, không phải yếu tố tự vận hành tách rời. Mỗi ứng dụng AI đều phải trả lời được câu hỏi: AI hỗ trợ khâu nào, ai sử dụng kết quả và ai chịu trách nhiệm cuối cùng với quyết định được đưa ra.
Việc định vị đúng vai trò giúp doanh nghiệp phân bổ nguồn lực hợp lý. Thay vì đầu tư dàn trải vào nhiều công nghệ AI, doanh nghiệp tập trung vào những điểm nghẽn có tác động lớn đến hiệu suất, nơi AI thực sự tạo ra giá trị đo lường được trong vận hành.
Khi AI được đặt trong khung quản trị rõ ràng, con người giữ vai trò kiểm soát, đánh giá và điều chỉnh. Cách tiếp cận này giúp giảm rủi ro lệ thuộc công nghệ, đồng thời tạo điều kiện để nhân sự nội bộ từng bước hình thành năng lực làm việc với AI. Đây chính là nền tảng để doanh nghiệp ứng phó hiệu quả với tình trạng thiếu nhân lực trí tuệ nhân tạo trong dài hạn.
Thiếu nhân lực trí tuệ nhân tạo không thể giải quyết chỉ bằng tuyển dụng, mà cần bắt đầu từ cách đào tạo và triển khai AI trong thực tế. Khi doanh nghiệp định vị đúng vai trò của AI, gắn đào tạo với dữ liệu và bài toán thật, năng lực AI nội bộ sẽ dần được hình thành. Lợi thế dài hạn thuộc về những đơn vị biết làm việc với AI một cách có kiểm soát, thay vì chờ đợi đội ngũ AI hoàn hảo. Đây là hướng đi thực tế để thu hẹp khoảng cách nhân lực AI trong giai đoạn tới.
Khám phá AI Workforce Lab của AI-HUB để thiết lập đội ngũ AI đúng vai trò, sẵn sàng triển khai và tạo giá trị thực trong doanh nghiệp.
