Cần gì để từ 'thợ' thành 'chủ' khi dùng AI?

Trao đổi bên lề Vietnam AI Championship 2026, GS. David Trần, chuyên gia Khoa học Máy tính tại Đại học Massachusetts Boston (Mỹ), cho rằng AI đang làm thay đổi cách doanh nghiệp tuyển dụng và bố trí nhân sự.

Từ trải nghiệm giảng dạy và quan sát thị trường Mỹ, ông nhận thấy quá trình tái cấu trúc nhân sự đang diễn ra trong bối cảnh AI được ứng dụng ngày càng rộng.

Các vị trí cấp thấp vì thế chịu nhiều áp lực hơn, khi một phần công việc vốn dành cho nhân sự mới đã có thể được công nghệ hỗ trợ.Thay vì duy trì nhiều vị trí cho từng phần việc riêng lẻ, doanh nghiệp có xu hướng ưu tiên những nhân sự giàu kinh nghiệm, có khả năng dùng AI để đảm nhiệm nhiều công đoạn hơn.

Đây cũng là những công việc quen thuộc với người mới đi làm, như tổng hợp tài liệu, chuẩn bị bản nháp, xử lý dữ liệu hay thực hiện đầu việc theo quy trình có sẵn.

Khi AI có thể hỗ trợ ngày càng nhiều trong nhóm tác vụ này, người mới ra trường vẫn có cơ hội, nhưng chỉ hoàn thành tốt phần việc được giao sẽ khó tạo khác biệt như trước.

Theo GS. David Trần, với sự hỗ trợ của AI, một nhân sự có kinh nghiệm có thể xử lý khối lượng công việc trước đây cần nhiều người cùng thực hiện.

Áp lực vì thế không chỉ nằm ở việc một số tác vụ được tự động hóa, mà còn ở việc tiêu chuẩn dành cho từng vị trí đang được nâng lên. Xu hướng này cũng bắt đầu xuất hiện ở những lĩnh vực như công nghệ, marketing, truyền thông hay thiết kế tại Việt Nam, nơi AI đã có thể tham gia vào nhiều khâu từng cần con người thực hiện thủ công.

Khi một nhân sự biết khai thác AI có thể xử lý nhiều đầu việc hơn, lợi thế của những người chỉ sở hữu kỹ năng thực thi đơn thuần cũng dần thu hẹp.

Khi kỹ năng thực thi trở thành điểm yếu

AI đặc biệt hiệu quả với những công việc có quy trình rõ và dễ chuẩn hóa, từ tổng hợp tài liệu, xử lý dữ liệu đến hỗ trợ viết nội dung, thiết kế hay lập trình.

Người làm nội dung có thể tạo nhiều bản nháp trong vài phút. Lập trình viên có thể dùng AI để hỗ trợ viết code, trong khi người làm thiết kế có thể nhanh chóng tạo bản mẫu từ một đoạn mô tả.

Tuy nhiên, tốc độ không đồng nghĩa với chất lượng. Một bài viết có thể trôi chảy nhưng không phù hợp với khách hàng, một đoạn code có thể chạy nhưng vẫn tồn tại lỗi, một bản phân tích có vẻ hợp lý nhưng lại dựa trên dữ liệu không phù hợp.

Trong những trường hợp này, chuyên môn của con người vẫn quyết định chất lượng đầu ra. Người sử dụng phải đủ khả năng xác thực thông tin, phát hiện sai sót và đánh giá mức độ phù hợp với bối cảnh thực tế.

Theo GS. David Trần, doanh nghiệp ngày càng cần những người không chỉ biết thực hiện công việc, mà còn có khả năng giao việc cho AI, kiểm tra kết quả và đưa ra quyết định cuối cùng.

GS. David Trần, chuyên gia Khoa học Máy tính tại Đại học Massachusetts Boston. Ảnh: Quang Nam.

Năng lực này thể hiện ở 3 khâu, gồm đặt đúng bài toán, thẩm định kết quả và chịu trách nhiệm cho đầu ra. AI có thể tạo ra câu trả lời hoặc đề xuất phương án, nhưng con người vẫn phải xác thực thông tin, nhận ra những điểm còn thiếu và quyết định mức độ có thể sử dụng.

Khi chatbot và các công cụ AI ngày càng phổ biến, khả năng nhập prompt hay sử dụng một công cụ tạo sinh cũng khó tạo ra lợi thế lâu dài. Khác biệt lớn hơn nằm ở kiến thức chuyên môn phía sau cách sử dụng công cụ đó.

Nếu trước đây giá trị của một nhân sự có thể nằm ở việc thực hiện tốt một đầu việc, trong môi trường có AI, yêu cầu đang dịch chuyển sang khả năng nhìn rộng hơn cả quy trình và kiểm soát kết quả cuối cùng.

Từ “thợ” sang “chủ” trong thời AI

GS. David Trần cho rằng sự thay đổi của thị trường lao động khiến việc chuẩn bị năng lực cho người trẻ cần bắt đầu sớm hơn. Thay vì chỉ tập trung vào khả năng thực hiện một đầu việc, người lao động cần có nền tảng chuyên môn đủ sâu và biết sử dụng AI như công cụ hỗ trợ giải quyết vấn đề.

Với các lĩnh vực công nghệ, toán học, tư duy logic và khả năng phân tích vẫn giữ vai trò quan trọng. Đây là nền tảng để người sử dụng hiểu bài toán, đánh giá đầu ra và phát hiện sai sót khi làm việc với AI.

Sự thay đổi này cũng kéo theo một vai trò khác cho người lao động. Thay vì chỉ thực hiện phần việc được giao, họ cần biết xác định vấn đề, phân chia công việc phù hợp cho AI, kiểm tra kết quả và chịu trách nhiệm với đầu ra cuối cùng.

Cách làm này gần với mô hình kỹ năng chữ T (T-shaped skills), trong đó người lao động vừa có chuyên môn cốt lõi đủ sâu, vừa biết kết hợp công nghệ với tư duy phản biện, giao tiếp và quản trị công việc.

Việc chuẩn bị những năng lực này có thể bắt đầu ngay từ bậc phổ thông. Tại Vietnam AI Championship 2026, gần 100 thí sinh từ 31 trường thuộc 10 tỉnh, thành phố tham gia cuộc thi, trong đó 64 học sinh của 25 trường giành quyền vào vòng chung kết quốc gia.

Tại vòng chung kết, thí sinh làm cả phần lý thuyết và thực hành, với nội dung từ Machine Learning, Deep Learning đến Reinforcement Learning. Trọng tâm không chỉ nằm ở khả năng sử dụng công cụ AI mà là tư duy toán học, khả năng hiểu mô hình và lựa chọn phương pháp phù hợp.

Ở phần thực hành, học sinh giải các bài toán về thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên dữ liệu Việt Nam được thu thập trong thực tế. Kết quả được đánh giá trên những dữ liệu mà mô hình chưa từng tiếp cận, đưa thí sinh đến gần hơn với quá trình phát triển một hệ thống AI thực tế. Trần Minh Hiếu, học sinh Trường Phổ thông Năng khiếu - Đại học Quốc gia TP.HCM, nhận giải đặc biệt trị giá 20 triệu đồng.

Vietnam AI Championship 2026 thu hút gầ 100 thí sinh từ 31 trường thuộc 10 tỉnh, thành phố khắp cả nước tham gia. Ảnh: BTC

Theo ban tổ chức, câu hỏi nhằm nhấn mạnh người trẻ theo đuổi khoa học và công nghệ không chỉ cần giỏi chuyên môn, mà còn phải hiểu văn hóa, xã hội và con người.

Đây cũng là những yêu cầu ngày càng rõ nét của thị trường lao động thời AI. AI không làm chuyên môn mất giá trị, nhưng đang thu hẹp lợi thế của những người chỉ giỏi thực thi.

Khi công cụ ngày càng phổ biến, khác biệt sẽ nằm ở khả năng hiểu đúng vấn đề, kiểm soát chất lượng đầu ra và tận dụng công nghệ để nâng cao giá trị chuyên môn.