Đào tạo trí tuệ nhân tạo mới chỉ đáp ứng 10% nhu cầu tuyển dụng

Chia sẻ tại phiên thảo luận “Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo” trong chuỗi hoạt động Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2022 (AI4VN 2022) diễn ra chiều 22/9, PGS-TS Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam cho biết để đưa ra một bức tranh toàn cảnh về nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo Việt Nam, cần có các con số.

Phiên thảo luận “Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo” trong chuỗi hoạt động AI4VN 2022 (Ảnh: Ban tổ chức)

Việt Nam thiếu hụt lớn nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo

Trong quá trình làm việc với nhiều doanh nghiệp, đơn vị (cả tư nhân lẫn nhà nước), PGS-TS Nguyễn Xuân Hoài nhận thấy nhận thức, nhu cầu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu ngày càng lớn do cuộc cách mạng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ. Tuy nhiên, khi trao đổi với các chủ đơn vị về khó khăn gặp phải trong quá trình làm việc, chuyên gia luôn nhận được câu trả lời: “Thiếu hụt nguồn nhân lực nằm trong 3 khó khăn hàng đầu”.

Theo Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam, AI đang dần trở thành một ngành công nghiệp và là một nghề, vì vậy, khó khăn về nguồn lực là chuyện của cả thế giới. Trong đó, sự thiếu hụt về nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo của Việt Nam khá lớn. Do việc phát triển nhanh và sâu, nên rất khó tìm được một người giỏi AI toàn diện. Vì vậy, cần đào tạo các kỹ năng về từng lĩnh vực của AI. Việc xây dựng mô hình AI trên dữ liệu chỉ là công việc khá nhỏ trong cả một tiến trình. Để đưa AI trong thực tế gồm rất nhiều công đoạn, đòi hỏi kỹ năng, nghề nghiệp khác nhau.

Để đào tạo nguồn nhân lực, Việt Nam cần phải có bức tranh rõ ràng nghề trí tuệ nhân tạo là làm gì? Trong những năm qua, các đại học tại Việt Nam đào tạo nhiều chuyên ngành nhưng lượng học sinh, sinh viên đăng ký đào AI và khoa học dữ liệu lại thấp nhất trong ngành khoa học công nghệ thông tin.

“Phải chăng do chúng ta nói về nghề AI cao siêu, chung chung nên phụ huynh và học sinh khó có lựa chọn do đó đã thiếu lại càng thiếu?”, PGS-TS Nguyễn Xuân Hoài đặt câu hỏi.

Đồng quan điểm, PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình, Trưởng nhóm nghiên cứu Tối ưu, Phó Hiệu trưởng Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội cũng có nhiều trăn trở về thực trạng đào tạo ngành khoa học dữ liệu và AI tại Việt Nam hiện nay.

Bộ Giáo dục và Đào tạo (GD&ĐT) đã đồng ý chính thức mở mã đăng ký ngành cho khoa học dữ liệu và AI, có hiệu lực từ ngày 22/7/2022. Điều này phần nào khẳng định sự hợp tác cùng thúc đẩy ngành của xã hội, Bộ GD&ĐT và các bộ ban ngành. Thế nhưng thực tế, một số trường đại học ở Việt Nam đã mở ngành khoa học dữ liệu và AI, tuy nhiên chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế.

Đào tạo AI mới chỉ đáp ứng 10% nhu cầu tuyển dụng

Còn theo TS Đinh Minh, Chủ nhiệm cấp cao chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo, Đại học RMIT, ngành phát triển AI rất nhanh và sâu, nên khó tìm được một chuyên gia có đủ và sâu các kiến thức về trí tuệ nhân tạo (AI) như học máy (Machine Learning), ngôn ngữ... để theo kịp sự phát triển này. Hiện, lĩnh vực đào tạo AI chỉ đáp ứng khoảng 10% yêu cầu tuyển dụng, song vẫn còn nhiều bất cập về đầu vào, đầu ra.

Trí tuệ nhân tạo xuất hiện ngày càng nhiều trong mọi mặt của cuộc sống.

“Về phía RMIT, chương trình đào tạo về khoa học khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đã được triển khai vài năm tại Australia, với mục đích giúp sinh viên tìm được hướng đi, doanh nghiệp ở Australia tìm thấy nguồn nhân lực chất lượng cao. Số lượng sinh viên tham gia chương trình AI ở nước này nhiều hơn nhiều so với ngành khoa học máy tính. Ở Australia, xác định AI không chỉ là một bộ phận liên quan đến CNTT mà là nền tảng để sinh viên ở lĩnh vực khác có thể tìm hiểu”, ông Minh nói.

Ông Nguyễn Xuân Hoài cũng cho rằng, công tác đào tạo chuyên sâu, đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành AI tại Việt Nam còn nhiều hạn chế. Để làm tốt việc đào tạo cần đòi hỏi nhiều yếu tố, trong đó, chi phí và nền tảng phải được thực sự đầu tư.

“Không nhiều trường đại học ở Việt Nam đáp ứng được các yếu tố trên. Cách giải quyết tốt hơn là bắt tay đào tạo nhân lực với các doanh nghiệp. Họ là nhóm đối tượng cần nguồn nhân lực chất lượng cao và các trường đại học thì cần hệ thống máy móc, cơ sở hạ tầng tốt để đào tạo”, ông Hoài nêu giải pháp.

Theo ông Anissh Pandey, Giám đốc NVIDIA khu vực ASEAN, trong đào tạo AI, cơ sở hạ tầng, dữ liệu và nhân tài là quan trọng nhất. Chính phủ Việt Nam đã có nhiều chính sách khuyến khích phát triển đào tạo AI. Tuy nhiên, khoảng cách giữa phát triển AI ở Việt Nam và đào tạo AI vẫn còn khá lớn, việc đào tạo nhân tài trong lĩnh vực AI còn chưa bắt kịp.

“Việt Nam là quốc gia phát triển AI hàng đầu ở khu vực, tuy nhiên cơ sở hạ tầng còn nhiều hạn chế, dẫn đến việc khó thu hút nhân tài. Trong khi đó, các quốc gia khác như Singapore hay Thái Lan là những nước nằm trong 20 nước phát triển AI hàng đầu đều tập trung phát triển mạnh cơ sở hạ tầng, thu hút nhân tài AI”, ông Anissh Pandey nói.