Nhân lực CNTT người Việt đã có bước chuyển dịch từ chỗ là Coder làm thuê cho nước ngoài dần trở thành Developer có khả năng tạo ra sản phẩm. Trong ảnh, một đội thuyết trình về sản phẩm tại vòng chung kết cuộc thi Hackathon Vietnam AI Grand Challenge trong khuôn khổ ngày hội AI4VN diễn ra vào 16/8/2019. Ảnh: BTC.

Tinh hoa và đại trà

Tuy nhiên, nguồn cung nhân sự lại khan hiếm trầm trọng. Báo cáo “Toàn cảnh trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam năm 2018” của Nexus FrontierTech công bố tháng 1/2019 chỉ ra 1 trong 3 thách thức lớn nhất với sự phát triển công nghệ AI tại Việt Nam là vấn đề thiếu hụt nhân tài (59%) vì số lượng trường đại học trong nước đào tạo ngành này chỉ đếm trên đầu ngón tay.

Các trường đại học hàng đầu về Công nghệ thông tin- Truyền thông thường tiếp cận theo hướng tinh hoa – đào tạo số lượng ít nhưng chất lượng cao. Năm 2019, trường ĐH Bách khoa Hà Nội mở ngành cử nhân chất lượng cao về “Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo”, đào tạo 40 người trong khoảng 5 năm, với điểm đầu vào 27 điểm, nằm trong top 0.5% khối A cả nước. Đại học Công nghệ Thông tin ĐHQGHCM đã đào tạo 2 năm ngành này ở bậc cử nhân, hiện có 50 sinh viên. Ngoài ra, còn có đào tạo bậc thạc sĩ tại trường ĐH Khoa học Tự nhiên ĐHQGHN (30 người), ĐH Bách khoa Hà Nội (15 người) và Viện John von Newman ĐHQGHCM (35 người). Một số cơ sở đào tạo khác như Học viện Kỹ thuật quân sự, Đại học FPT, ĐH Thái Nguyên, ĐH Quy Nhơn… cũng đã xây dựng các chương trình học liên quan.

Tuy nhiên, do nhu cầu hiện nay rất lớn mà những sinh viên bậc cử nhân tinh hoa cần phải mất 3-5 năm nữa mới ra trường, số lượng không thể đủ cung cấp cho thị trường. Do vậy để khắc phục hiện trạng trên, cần phải có thêm cách tiếp cận khác.

TS. Nguyễn Xuân Hoài – Viện trưởng Viện Trí tuệ Nhân tạo Việt Nam (AI Academy Vietnam) cho rằng “Câu chuyện AI hiện nay đang nằm ở cộng đồng chứ không phải ở trường đại học. Vai trò của cộng đồng trong đào tạo là rất lớn, đào tạo của cộng đồng mang tính chất mọi lúc, mọi nơi, nên sẽ góp phần giải bài toán nhân lực khó khăn thời điểm hiện tại”. Việt Nam đang có không ít cộng đồng AI năng động, quy mô từ vài trăm đến vài chục nghìn người, thường xuyên chia sẻ các giáo trình, tài liệu nghiên cứu nước ngoài, giải đáp thắc mắc và tổ chức các cuộc thi cho người dùng. Cộng đồng học máy cơ bản (Machine Learning) hiện có 5 cuộc thi chạy trên platform, đều dùng dữ liệu của người Việt Nam trong đó có dữ liệu của các doanh nghiệp cung cấp để giúp các thành viên trong đó cải thiện khả năng về AI, đồng thời cũng giúp cho doanh nghiệp có thể có được giải pháp phù hợp. Cộng đồng Google Developer Group (GDG) có 4 phân nhánh tại Việt Nam, thường xuyên nhận được sự hỗ trợ của Google, đã xây dựng nhiều chương trình đào tạo về công nghệ mới dành cho chuyên gia, doanh nghiệp, phụ nữ và sinh viên, đồng thời tạo ra nhiều cơ hội kết nối trực tiếp thông qua các hội thảo với những kĩ sư hàng đầu thế giới. Không thể phủ nhận, các cộng đồng với sức sống nhiệt tình và cơ cấu tổ chức phi lợi nhuận góp phần không nhỏ giải quyết câu chuyện nhân lực cho ngành AI.

Bên cạnh đó, tự học và học khóa học đại trà trực tuyến mở (MOOC). Hiện có hơn chục trường đại học khác ở Việt Nam đang triển khai một vài chương trình đào tạo trực tuyến, chủ yếu thuộc 7 ngành: Quản trị kinh doanh, Kế toán, Tài chính ngân hàng, Luật, Luật kinh tế, Công nghệ thông tin, Tiếng Anh.

Cần kiến thức chuyên ngành khác

Tuy nhiên, để đào tạo được nguồn nhân lực AI có chất lượng, không chỉ đòi hỏi sự tham gia của ngành công nghệ thông tin, mà còn cần tới nhiều chuyên ngành khác nữa. Theo GS. Hồ Tú Bảo, người có nhiều kinh nghiệm về việc đưa các hội thảo quốc tế và phổ biến các khái niệm liên quan đến trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu tại Việt Nam, thì “đào tạo [khoa học dữ liệu] hiện nay phải thay đổi. Trước kia chúng ta lập trình nhiều nhưng ít học đến toán và thống kê, còn đào tạo về toán lại quá cơ bản ít liên quan đến máy tính. Giờ đây, việc đào tạo không chỉ cần hài hòa giữa hai ngành toán – tin mà còn phải cần kiến thức của chuyên ngành như tài chính, y tế, dịch vụ, thương mại…”

Chính sự thiên lệch trong đào tạo trước kia đã gây ra trở ngại không nhỏ trong quá trình làm việc của nhân viên. Ông Trần Hồng Thắng, giám đốc dữ liệu ngân hàng VietinBank, kể lại khi lập nhóm để xử lý dữ liệu trong công ty thì “Các bạn IT không hiểu được yêu cầu của nghiệp vụ ngân hàng nên chọn ra các biến không chính xác. Sau khi sửa lại và làm ra được mô hình rất tốt thì khi trình bày cho bộ phần nghiệp vụ, họ không chấp nhận vì các bạn IT trình bày theo ngôn ngữ công nghệ rất xa lạ với họ”. Ông cũng cho biết để tìm được nhân lực có cả 3 kĩ năng kia trên thị trường hiện nay “gần như là không có”, nên công ty chỉ có thể tạm thời giải quyết nhu cầu bằng cách tự đào tạo chéo với nhau.

Điều này đặt ra yêu cầu cho các đơn vị đào tạo phải xem xét, xây dựng lại khung chương trình của mình nhằm đảm bảo tính toàn diện. Không chỉ các chương trình chuyên nghiệp về AI/DS cần bổ sung thêm kiến thức nền về chuyên ngành khác, mà còn những nội dung cơ bản về AI/DS cũng cần phải được đưa vào chương trình đào tạo ở ngành nghề khác.

Doanh nghiệp chật vật tự xoay sở

Trong khi các cơ sở giáo dục và cộng đồng AI đang nỗ lực chạy nước rút để đào tạo nhân lực, thì doanh nghiệp đang phải chật vật xoay sở để đối mặt với các bài toán khó khăn về nhân lực AI.

Việc tuyển dụng luôn trong tình trạng cạnh tranh do thị trường tăng trong khi tốc độ tăng trưởng nhân lực gần như không đủ. Chị Ngô Thị Ngọc Lan, giám đốc khu vực phía Bắc của công ty tuyển dụng nhân sự cấp trung và cấp cao Navigos Search, cho biết đặc tính của nhân sự trong ngành IT thuộc thế hệ thiên niên kỉ hiện nay là “rất tự tin nhưng mức độ muốn cống hiến và gắn bó lâu dài với công ty rất thấp”. Tốc độ nhảy việc của nhân sự ngành cực nhanh, lý do chủ yếu vì mức lương cao hơn (56,8%), muốn thăng tiến (12,5%) và muốn làm mới môi trường làm việc (10,7%). Mức lương hiện nay của vị trí thuộc nhóm phát triển phần mềm liên quan đến AI là khoảng 1,800 USD/tháng và khoa học dữ liệu là 1,600 USD/tháng.

Ngoài ra, các doanh nghiệp Việt còn gặp phải sự cạnh tranh gay gắt với các doanh nghiệp nước ngoài như Nhật Bản, Singapore, Phần Lan, Mỹ… Khi ranh giới giữa các quốc gia trở nên nhạt dần, Việt Nam tham gia vào các hiệp ước như AEC và CPTPP, khả năng chuyển dịch nhân sự cũng cao hơn. Khảo sát của Navigos Search cũng cho thấy trên 50% số người ngành công nghệ thông tin nói rằng sẽ đi sang nước ngoài sinh sống làm việc nếu có cơ hội.

Vậy các công ty này làm thế nào để đối phó với vấn đề nhân lực? Hiện tại, chủ yếu vẫn thông qua việc đào tạo lại và đào tạo nâng cấp cho nhân viên đã có bằng cách kết hợp với trường đại học để tổ chức các khóa đào tạo ngắn, trường hè để củng cố kiến thức và cập nhật tình hình công nghệ, thậm chí xây dựng các chương trình đào tạo liên tục (lifelong) để vừa hỗ trợ nhân viên tiếp cận kĩ năng mới, vừa giữ chân được người lao động. Sâu hơn nữa, nếu doanh nghiệp và viện trường cùng hợp tác nghiên cứu AI sẽ giúp nâng cao trình độ nhân lực của cả hai bên và tạo được mối cam kết chặt chẽ hơn. Hiện nay, mới chỉ một số doanh nghiệp lớn chủ động tiếp cận trường, và cũng chỉ một số ít trường top đầu chủ động đưa ra các chương trình hợp tác. Tư duy này cần sớm thay đổi, nhất là trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.

Ngô Hà