AI có thể giúp người lao động hoàn thành công việc nhanh hơn, tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại và tạo ra nhiều giá trị hơn cho doanh nghiệp. Nhưng kỹ năng AI có thực sự giúp họ được trả lương cao hơn? Theo Tiến sĩ Lại Tuấn Dũng, lợi thế không nằm ở số lượng công cụ một người có thể sử dụng, mà ở khả năng kết hợp AI với kiến thức chuyên môn để giải quyết những vấn đề thực tế.
Khi khoảng cách giữa chuyên môn và công nghệ thu hẹp
Theo Tiến sĩ Lại Tuấn Dũng, giảng viên ngành Công nghệ thông tin và Trí tuệ nhân tạo tại Đại học Swinburne ở Melbourne, AI đang thu hẹp khoảng cách giữa người giỏi công nghệ và người hiểu sâu hoạt động của doanh nghiệp.
Trước đây, người làm kỹ thuật có thể biết lập trình nhưng thiếu hiểu biết về một ngành cụ thể, trong khi người làm kinh doanh, giáo dục hay truyền thông hiểu rõ nhu cầu thực tế nhưng không biết xây dựng giải pháp công nghệ. AI đang giúp hai nhóm này kết nối với nhau.
Nhiều sinh viên công nghệ hiện nay cũng không còn chỉ làm bài tập lập trình theo yêu cầu, mà bắt đầu từ một vấn đề thực tế của doanh nghiệp rồi xây dựng AI Agent hoặc giải pháp số để xử lý.
“Bây giờ các bạn đi rất sát vào vấn đề của doanh nghiệp để tạo nên những giải pháp số giải quyết các vấn đề thực”, anh nói.
Nhờ chi phí và thời gian phát triển sản phẩm giảm, những người có ý tưởng và hiểu thị trường có thể thử nghiệm giải pháp hoặc khởi nghiệp với đội ngũ nhỏ hơn. Vì vậy, người học IT trong tương lai không chỉ cần kỹ năng kỹ thuật mà còn phải hiểu khách hàng, xã hội và các lĩnh vực khác.
Không học IT vẫn có thể tạo ra sản phẩm AI
Theo Tuấn Dũng, lợi thế không nhất thiết thuộc về người biết nhiều công cụ nhất, mà có thể thuộc về người hiểu rõ vấn đề trong lĩnh vực của mình.
Anh dẫn ví dụ một học viên làm truyền thông và giảng dạy tiếng Anh đã xây dựng hệ thống AI tự theo dõi thông tin từ các nguồn chính thức, tổng hợp qua email, tạo bài viết và video cho mạng xã hội. Hệ thống còn hỗ trợ kiểm tra thanh toán, đối chiếu thông tin và gửi đường dẫn lớp học.
Một người kinh doanh phụ tùng xe đạp cũng có thể dùng kiến thức chuyên ngành để xây dựng công cụ giúp khách hàng xác định đúng bộ phận cần thay thế giữa nhiều mẫu xe và tên gọi khác nhau.
Những trường hợp này cho thấy AI không chỉ dùng để viết nội dung hay lập trình, mà còn giúp người lao động chuyển kiến thức chuyên môn thành sản phẩm và quy trình phục vụ công việc thực tế.
AI có thể trở thành một “nhân viên số”
Với người biết cách tích hợp AI vào quy trình làm việc, sự thay đổi có thể rất rõ rệt.
Một công việc trước đây mất khoảng năm tiếng có thể được rút xuống còn một tiếng. Những nhiệm vụ lặp lại như đọc dữ liệu trên Excel, tìm thông tin trên website, điền biểu mẫu, đối chiếu hồ sơ, cập nhật bảng tính và gửi email đều có thể được tự động hóa.
Tuấn Dũng mô tả một hệ thống AI có thể mở trình duyệt, điền thông tin vào biểu mẫu, lấy dữ liệu từ một website, đối chiếu với tài liệu trong máy tính, chỉnh sửa bảng Excel và gửi email cho người liên quan.
“Khi họ làm được rồi, nó giống như vừa thuê thêm một nhân viên mới.”
Theo anh, giá trị lớn nhất không chỉ là hoàn thành được nhiều việc hơn, mà còn là lấy lại thời gian.
Người lao động có thể dành thêm thời gian cho gia đình, chăm sóc bản thân, học thêm kỹ năng hoặc phát triển công việc kinh doanh khác.
Tuy nhiên, để AI thực sự trở thành một “nhân viên số”, người sử dụng phải hiểu công việc của mình, biết quy trình nào có thể tự động hóa và lựa chọn công cụ phù hợp. Việc trả phí cho những công cụ AI chuyên nghiệp chỉ có ý nghĩa khi chúng giúp tiết kiệm nhiều thời gian hoặc tạo ra giá trị lớn hơn chi phí bỏ ra.
Không cần chạy theo hàng trăm công cụ
Số lượng công cụ AI xuất hiện ngày càng nhiều khiến không ít người cảm thấy choáng ngợp và không biết nên bắt đầu từ đâu.
Theo Tuấn Dũng, dù có hàng trăm sản phẩm khác nhau, phần lớn vẫn có thể được chia thành một số nhóm chính như công cụ xử lý văn bản, tạo hình ảnh, tạo video, chuyển giọng nói thành chữ, xây dựng website hoặc tự động hóa công việc.
Nhiều công cụ trong cùng một nhóm có chức năng tương đối giống nhau và chỉ khác ở một số đặc điểm.
Khi thực sự hiểu bản chất của AI, một trăm công cụ ngoài kia có thể quy lại thành năm, sáu nhóm khác nhau. Vấn đề ở đây không phải là công cụ, mà phải hiểu và tự trải nghiệm với những trường hợp thực tế.
Vì vậy, người sử dụng không cần thử tất cả các công cụ đang có trên thị trường. Điều quan trọng hơn là hiểu mình đang muốn giải quyết vấn đề gì.
Thay vì liên tục chạy theo công cụ mới, người lao động có thể bắt đầu bằng một công việc cụ thể đang chiếm nhiều thời gian, sau đó tìm cách sử dụng AI để đơn giản hóa hoặc tự động hóa công việc đó.
Không có nền tảng IT vẫn có thể học AI
Theo Tuấn Dũng, người không học công nghệ thông tin vẫn có thể sử dụng và nâng cao kỹ năng AI. Cùng một công cụ như ChatGPT, kỹ sư có thể dùng để viết mã, còn người làm truyền thông có thể chuyển phỏng vấn thành văn bản, tóm tắt nội dung và phát triển ý tưởng cho bài viết hoặc video.
Đặc điểm của AI là bất kỳ ai cũng có thể sử dụng được. Không cần phải học lập trình hay học tiến sĩ ngành AI mới có thể dùng AI.
Theo anh, AI cũng đang mở rộng từ công việc trên máy tính sang robot, sản xuất, nông nghiệp và xe tự lái, cho thấy công nghệ này sẽ ảnh hưởng đến ngày càng nhiều ngành nghề.
Năng suất tăng nhưng công việc chưa chắc giảm
AI giúp hoàn thành công việc nhanh hơn, nhưng không có nghĩa khối lượng công việc sẽ giảm. Khi một dự án trước đây cần mười người nay chỉ cần hai hoặc ba người, doanh nghiệp cũng có thể kỳ vọng mỗi nhân viên đảm nhận nhiều đầu việc hơn.
Theo Tuấn Dũng, năng suất tăng chưa chắc kéo theo mức lương tăng tương ứng, vì tiền lương vẫn phụ thuộc vào cung và cầu. Khi kỹ năng AI trở nên phổ biến, nhà tuyển dụng có thể ưu tiên những người làm việc nhanh, biết tận dụng công nghệ và tạo ra sản phẩm trong thời gian ngắn hơn.
“Đó là sự đào thải khốc liệt của thế giới. Ai làm được thì theo nghề, ai không làm được thì bị bỏ lại.”
Theo anh, người lao động có thể không bị AI trực tiếp thay thế, nhưng có nguy cơ bị thay thế bởi những người biết sử dụng AI hiệu quả hơn.
Sinh viên muốn học AI nên bắt đầu từ đâu?
Theo Tuấn Dũng, sinh viên có thể chọn con đường học thuật, nghiên cứu chuyên sâu, hoặc tự học để phát triển sản phẩm, làm việc trong doanh nghiệp và khởi nghiệp.
Với sinh viên công nghệ, kiến thức lập trình cơ bản vẫn cần thiết. Bên cạnh đó, các em cần học thêm về AI Agent, API, thuật toán, dữ liệu, bảo mật và cách triển khai mô hình AI.
Những lĩnh vực như ngân hàng, bệnh viện hay y tế có thể cần hệ thống AI vận hành trên hạ tầng riêng để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm. Điều này đòi hỏi nhân sự có kiến thức chuyên sâu hơn về mô hình, dữ liệu và bảo mật.
Theo Tuấn Dũng, kiến thức tại trường chỉ là một phần của quá trình chuẩn bị nghề nghiệp.
“Đi học có thể được ba phần, còn bảy phần còn lại là mình phải tự trau dồi.”
Vì vậy, sinh viên cần liên tục tự học, thực tập, tham gia dự án và biết sử dụng AI để giải quyết những vấn đề thực tế trong ngành mình theo đuổi.
Mời quý vị nhấn vào phần Audio để nghe toàn bộ câu chuyện của Lại Tuấn Dũng.
(*Quan điểm và trải nghiệm được chia sẻ trong câu chuyện này chỉ mang tính chất cá nhân. Chúng tôi không ủng hộ hay quảng bá bất kỳ tổ chức giáo dục, dịch vụ tài chính hoặc tư vấn cụ thể nào. Người đọc nên tự nghiên cứu và tìm kiếm lời khuyên chuyên nghiệp khi cần thiết.)
Đồng hành cùng chúng tôi tại SBS Vietnamese Facebook và cập nhật tin tức ở sbs.com.au/vietnamese
Chúng tôi cũng có mặt trên YouTube
Nghe SBS Tiếng Việt trên ứng dụng miễn phí SBS Audio, tải về từ App Store hay Google Play
