Nên học dùng AI hay học kỹ năng không thể bị AI thay thế?

Khi trí tuệ nhân tạo len lỏi vào mọi lĩnh vực, từ viết báo cáo, thiết kế hình ảnh đến phân tích dữ liệu, một câu hỏi ngày càng xuất hiện nhiều trong các buổi tư vấn hướng nghiệp, đó là nên học sử dụn AI để bắt kịp xu thế, hay tập trung vào những kỹ năng mà máy móc khó có thể thay thế?

Không ít học sinh, sinh viên đứng giữa ngã rẽ này với tâm lý lo lắng. Người sợ tụt hậu, người lại băn khoăn liệu vài năm nữa AI có làm thay công việc mình đang theo đuổi. Nhưng có lẽ, câu trả lời không nằm ở việc chọn một trong hai, mà ở cách hiểu đúng bản chất của cả hai lựa chọn.

Học AI: Hiểu công cụ để không bị bỏ lại phía sau

Không thể phủ nhận, AI đang trở thành một hạ tầng mới của thị trường lao động. Từ marketing, tài chính, y tế đến giáo dục, các công cụ tự động hóa và phân tích thông minh ngày càng phổ biến. Việc hiểu cách AI vận hành, biết sử dụng các nền tảng hỗ trợ công việc, hay thậm chí có nền tảng về dữ liệu và lập trình, đang dần trở thành lợi thế cạnh tranh.

Tuy nhiên, "học AI" không nhất thiết đồng nghĩa với việc ai cũng phải trở thành kỹ sư trí tuệ nhân tạo. Điều quan trọng hơn là năng lực sử dụng AI một cách chủ động: biết đặt câu hỏi đúng, biết kiểm tra thông tin, biết kết hợp kết quả do AI tạo ra với tư duy cá nhân. Trong nhiều ngành nghề, người biết khai thác AI hiệu quả sẽ tăng năng suất và giá trị bản thân, thay vì bị thay thế.

Nói cách khác, hiểu AI là cách để làm chủ công cụ, thay vì trở thành người bị công cụ dẫn dắt.

Kỹ năng không thể bị thay thế: Lợi thế của con người

Song song với đó, ngày càng rõ ràng rằng AI dù mạnh đến đâu vẫn có những giới hạn. Máy có thể xử lý dữ liệu khổng lồ, nhưng không có trải nghiệm sống; có thể tạo ra văn bản mượt mà, nhưng không có cảm xúc thật; có thể phân tích xu hướng, nhưng không có trực giác đạo đức.

Những kỹ năng như tư duy phản biện, sáng tạo độc lập, giao tiếp, đồng cảm, lãnh đạo hay khả năng ra quyết định trong bối cảnh phức tạp vẫn là lợi thế của con người. Đây không chỉ là "kỹ năng mềm" theo cách gọi quen thuộc, mà là nền tảng giúp cá nhân thích nghi với mọi biến động công nghệ.

Trong môi trường làm việc tương lai, giá trị không nằm ở việc ai làm nhanh hơn máy, mà ở việc ai biết đặt ra vấn đề mới, kết nối các ý tưởng khác nhau và tạo ra giải pháp mang tính nhân văn. Một sinh viên giỏi kỹ thuật nhưng thiếu kỹ năng hợp tác và trình bày có thể gặp khó khăn không kém một người chỉ biết dùng AI mà thiếu nền tảng chuyên môn.

Bài toán không phải chọn bên nào mà là kết hợp

Đặt câu hỏi "nên học AI hay học kỹ năng không thể bị thay thế" đôi khi là cách nhìn nhị nguyên. Thực tế, hai hướng đi này không loại trừ nhau mà bổ trợ lẫn nhau. Một sinh viên kinh tế biết sử dụng AI để phân tích dữ liệu, nhưng đồng thời có khả năng thuyết phục và đàm phán tốt, sẽ có lợi thế rõ rệt. Một người làm sáng tạo biết tận dụng AI để tối ưu quy trình, nhưng vẫn giữ được dấu ấn cá nhân và tư duy độc lập, sẽ khó bị thay thế.

Điều đáng lo không phải là học AI, mà là lệ thuộc vào AI đến mức đánh mất khả năng tự suy nghĩ. Tương tự, chỉ trau dồi kỹ năng mềm mà thiếu hiểu biết về công nghệ cũng có thể khiến cá nhân chậm thích nghi trong môi trường số hóa.

Trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh chóng, có lẽ kỹ năng quan trọng nhất là khả năng học lại và học liên tục. Hôm nay AI còn là công cụ mới mẻ, vài năm tới có thể xuất hiện những công nghệ khác thay thế. Người có nền tảng tư duy tốt, biết cập nhật và linh hoạt điều chỉnh sẽ không bị mắc kẹt vào một xu hướng ngắn hạn.

Suy cho cùng, AI không phải đối thủ của con người, mà là phép thử cho khả năng thích nghi. Thay vì hỏi "nên học cái gì để không bị AI thay thế", có lẽ nên hỏi "mình có thể trở thành phiên bản nào mà AI không thể thay thế hoàn toàn?". Câu trả lời nằm ở sự kết hợp giữa hiểu biết công nghệ và chiều sâu con người.