Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi các ngành công nghiệp trên toàn cầu, vì vậy người lao động ở nhiều lĩnh vực cần phát triển các kỹ năng liên quan đến AI. Như OECD đã chỉ ra, sự lan rộng của AI “đang thúc đẩy nhu cầu cao hơn đối với cả các chuyên gia AI chuyên sâu và những người lao động có hiểu biết tổng quát về AI”.

Nói cách khác, ngay cả những vai trò không chuyên về kỹ thuật cũng ngày càng hưởng lợi từ kiến thức cơ bản về AI – hiểu cách các công cụ AI hoạt động, dữ liệu chúng sử dụng và cách chúng có thể hỗ trợ các nhiệm vụ của con người.

Khung năng lực AI của UNESCO cũng nhấn mạnh rằng người học cần “kiến thức và kỹ năng nền tảng về AI” để tương tác hiệu quả với AI. Tóm lại, thành công trong thời đại AI đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức kỹ thuật và kỹ năng lấy con người làm trung tâm, dựa trên hiểu biết về đạo đức.

Bây giờ hãy cùng tìm hiểu thêm về những kỹ năng cần thiết để làm việc với AI dưới đây!

Kỹ Năng Kỹ Thuật Cốt Lõi

• Ngôn Ngữ Lập Trình: Thành thạo các ngôn ngữ chính như Python, R hoặc Java là nền tảng quan trọng cho phát triển AI. Những ngôn ngữ này có thư viện AI phong phú (ví dụ TensorFlow, PyTorch) và được sử dụng rộng rãi để xây dựng và huấn luyện mô hình.

• Học Máy & Các Khung AI: Hiểu biết về các khái niệm học máy – bao gồm học có giám sát/không giám sát, mạng nơ-ron và học sâu – là điều thiết yếu. Chuyên gia cần biết cách xây dựng và huấn luyện mô hình (kể cả các mô hình tiên tiến như mô hình ngôn ngữ lớn hay AI tạo sinh) và sử dụng các khung và công cụ AI để triển khai chúng.

• Quản Lý Dữ Liệu & Công Cụ Dữ Liệu Lớn: Hệ thống AI dựa vào các bộ dữ liệu lớn. Kỹ năng thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu là rất quan trọng. Kinh nghiệm với các nền tảng dữ liệu lớn (ví dụ Hadoop, Apache Spark) và công cụ cơ sở dữ liệu/truy vấn (SQL, NoSQL) giúp đảm bảo mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu chính xác và chất lượng cao.

• Điện Toán Đám Mây & Hạ Tầng: Hiểu biết về các dịch vụ đám mây (AWS, Azure, Google Cloud) và các khung xử lý GPU/xử lý song song ngày càng được yêu cầu. Việc triển khai AI thường sử dụng các nền tảng ML trên đám mây hoặc công nghệ container (Docker/Kubernetes) để mở rộng mô hình trong môi trường sản xuất.

Những kỹ năng kỹ thuật này đảm bảo người dùng có thể lập trình, huấn luyện và triển khai mô hình AI một cách hiệu quả.

Ví dụ, một phân tích của Đại học Johns Hopkins nhấn mạnh rằng “thành thạo ngôn ngữ lập trình là kỹ năng nền tảng cho phát triển AI,” và việc xử lý các bộ dữ liệu lớn (thông qua các công cụ như Hadoop hoặc Spark) là chìa khóa để xây dựng mô hình AI chính xác.

Kỹ Năng Toán Học và Phân Tích

• Thống Kê và Xác Suất: Hiểu biết về thống kê rất quan trọng để thiết kế và đánh giá mô hình (ví dụ biết cách đo lỗi hoặc độ tin cậy). Nó giúp giải thích kết quả AI và định lượng sự không chắc chắn.
  
  Chẳng hạn, các nhà phát triển AI sử dụng các chỉ số thống kê (như lỗi bình phương trung bình) để đánh giá hiệu suất mô hình và lý luận xác suất (phương pháp Bayes, mô hình Markov ẩn) để xử lý sự không chắc chắn trong dự đoán.

• Đại Số Tuyến Tính: Nhiều thuật toán AI (đặc biệt là học sâu) dựa trên đại số tuyến tính (vector, ma trận, tensor). Ví dụ, các khái niệm như nhân ma trận và vector riêng là nền tảng cho giảm chiều dữ liệu (SVD) và hoạt động của mạng nơ-ron.
  
  Hiểu vững đại số tuyến tính giúp người thực hành nắm bắt và tối ưu cách dữ liệu chảy qua mô hình AI.

• Giải Tích và Tối Ưu: Giải tích (đạo hàm, gradient) là nền tảng để huấn luyện mô hình qua các phương pháp như gradient descent. Tối ưu hóa tham số mô hình (giảm thiểu hàm mất mát) đòi hỏi hiểu cách những thay đổi nhỏ ảnh hưởng đến kết quả – một khái niệm trong giải tích.
  
  Do đó, giải tích đa biến và lý thuyết tối ưu là phần của bộ kỹ năng AI nâng cao.

• Lý Luận Phân Tích: Ngoài toán học chính thức, tư duy phân tích mạnh mẽ giúp trong việc xây dựng vấn đề và khắc phục sự cố mô hình. Khả năng phân tích vấn đề, áp dụng lý luận định lượng và cải tiến mô hình theo từng bước là rất quan trọng trong công việc AI.

Tổng hợp lại, những kỹ năng phân tích này là nền tảng cho phát triển AI.

Như Johns Hopkins lưu ý, các lĩnh vực như thống kê, xác suất, đại số tuyến tính và giải tích “là nền tảng” của các mô hình AI phức tạp.

Kỹ Năng Mềm và Phẩm Chất Con Người

Chuyên môn kỹ thuật thôi chưa đủ. Làm việc với AI còn đòi hỏi các kỹ năng lấy con người làm trung tâm mà AI không thể thay thế.
Những kỹ năng mềm quan trọng bao gồm:

• Sáng Tạo và Tư Duy Phản Biện: Đổi mới với AI thường có nghĩa là phát triển thuật toán mới hoặc áp dụng AI vào các vấn đề độc đáo. Khung AI của UNESCO đặc biệt nhấn mạnh “giải quyết vấn đề, sáng tạo và tư duy thiết kế”.
  
  Tương tự, nghiên cứu của EU nhấn mạnh rằng các kỹ năng con người như sáng tạo và giải quyết vấn đề phức tạp sẽ ngày càng được săn đón bên cạnh AI.

• Giao Tiếp và Làm Việc Nhóm: Các dự án AI thường liên quan đến các nhóm đa chức năng (nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia lĩnh vực, quản lý). Khả năng giải thích các khái niệm AI một cách đơn giản, viết tài liệu rõ ràng và hợp tác hiệu quả là rất quan trọng.
  
  Kết quả nghiên cứu của EU nhấn mạnh giao tiếp và hợp tác là những kỹ năng “mềm” thiết yếu bổ trợ cho năng lực kỹ thuật.

• Khả Năng Thích Ứng và Học Tập Suốt Đời: AI là lĩnh vực phát triển nhanh. Nhà tuyển dụng và chuyên gia nhấn mạnh khả năng thích ứng, linh hoạt và sự tò mò là những kỹ năng hàng đầu trong thời đại AI. Diễn đàn Kinh tế Thế giới nhận thấy sự tò mò và tư duy phát triển ngày càng quan trọng.
  
  OECD cũng lưu ý việc nâng cao kỹ năng liên tục là then chốt, vì môi trường làm việc thay đổi nhanh chóng. Người lao động có thể nhanh chóng học công cụ mới và chuyển đổi sang công nghệ mới sẽ thành công.

• Đồng Cảm và Trí Tuệ Cảm Xúc: Hiểu nhu cầu người dùng, các tác động đạo đức và động lực nhóm đòi hỏi sự đồng cảm. Các nhà phân tích EU liệt kê đồng cảm và trí tuệ cảm xúc trong số các kỹ năng mềm “sẽ tiếp tục cần thiết” trong môi trường làm việc được AI hỗ trợ.
  
  Những kỹ năng này giúp thiết kế AI thực sự phục vụ con người và dẫn dắt nhóm vượt qua thay đổi.

Tóm lại, các kỹ năng lấy con người làm trung tâm như sáng tạo, tư duy phản biện, giao tiếp và khả năng thích ứng là những yếu tố bổ sung thiết yếu cho kiến thức kỹ thuật khi làm việc với AI.

Đạo Đức và Sử Dụng AI Có Trách Nhiệm

Sức mạnh của AI đặt ra các vấn đề đạo đức và pháp lý, vì vậy hiểu biết về chúng là một “kỹ năng” quan trọng trong công việc AI:

• Ý Thức Đạo Đức: Người lao động cần biết các thiên kiến tiềm ẩn và tác động xã hội của AI. UNESCO đặc biệt coi Đạo đức AI là năng lực cốt lõi (sử dụng có trách nhiệm, công bằng và an toàn).
  
  Điều này có nghĩa là có khả năng đánh giá phê phán kết quả AI để phát hiện thiên kiến hoặc tác hại không mong muốn và tuân theo các thực hành tốt nhất (như thiết kế tính minh bạch trong thuật toán).

• Kiến Thức Về Quy Định: Hiểu biết về bảo vệ dữ liệu (ví dụ GDPR), quy định về quyền riêng tư và tiêu chuẩn ngành giúp đảm bảo sử dụng AI tuân thủ pháp luật. Các công ty ngày càng mong đợi nhân viên hiểu các khung quản trị liên quan đến AI.

• Hiểu Biết Về AI Tạo Sinh & Công Cụ: Sử dụng hiệu quả và an toàn các công cụ AI mới (như trợ lý AI tạo sinh hoặc công cụ nội dung) là kỹ năng thực tiễn. UNESCO nhấn mạnh rằng kiến thức AI bao gồm biết “cách sử dụng AI tạo sinh có trách nhiệm” (cho viết lách hoặc công việc kinh doanh).
  
  Điều này bao gồm khả năng đưa ra yêu cầu đúng cho mô hình, kiểm tra đề xuất AI và tránh các rủi ro như thông tin sai lệch.

• Bảo Mật và Xử Lý Dữ Liệu: Báo cáo của EU cũng lưu ý rằng các kỹ năng kỹ thuật như bảo mật dữ liệu cần thiết bên cạnh kỹ năng AI. Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, bảo đảm hệ thống AI và tuân thủ các thực hành an ninh mạng ngày càng là một phần của bộ kỹ năng AI.

Bằng cách phát triển khả năng đánh giá đạo đức và thói quen sử dụng có trách nhiệm – không chỉ thành thạo kỹ thuật – người lao động có thể giúp đảm bảo các công cụ AI được sử dụng vì lợi ích tích cực và giảm thiểu rủi ro.

Học Tập Suốt Đời và Khả Năng Thích Ứng

Một “kỹ năng” quan trọng cuối cùng là khả năng học tập liên tục. Công nghệ AI phát triển nhanh đến mức những gì tiên tiến hôm nay có thể trở nên lỗi thời vào ngày mai.

Cả các nhà nghiên cứu và tổ chức đều nhấn mạnh học tập suốt đời:

OECD và EU nhấn mạnh giáo dục cần chuyển hướng sang học tập liên tục, linh hoạt, vì các khóa đào tạo trước đây nhanh chóng trở nên lỗi thời.

Tương tự, WEF nhận định “tính tò mò và học tập suốt đời” là những kỹ năng quan trọng nhất cho các công việc tương lai.

Thực tế, điều này có nghĩa là chủ động nâng cao kỹ năng – tham gia các khóa học, hội thảo hoặc tự học các phương pháp AI mới.

Nó cũng đòi hỏi tư duy cởi mở với sự thay đổi. Người lao động luôn tích cực (ví dụ thử nghiệm các công cụ AI mới trong công việc) sẽ thích ứng tốt nhất.

Tóm lại, con đường sự nghiệp sẵn sàng cho AI đòi hỏi khả năng học hỏi liên tục và sẵn sàng cập nhật kỹ năng khi lĩnh vực phát triển.

Xây Dựng Hồ Sơ Chuẩn Bị Cho AI

Tóm lại, để thành công trong môi trường làm việc đầy AI, cần kết hợp nhiều kỹ năng khác nhau. Chuyên gia vẫn cần năng lực AI cốt lõi (lập trình, học máy, phân tích dữ liệu), trong khi tất cả người lao động đều hưởng lợi từ hiểu biết AI tổng quát (kiến thức cơ bản về công cụ và khái niệm AI).

Cũng quan trọng không kém là kỹ năng con người – sáng tạo, giao tiếp, đồng cảm – và quan điểm đạo đức.
Các nghiên cứu toàn cầu cho thấy rõ: sự kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật, phân tích và giao tiếp là điều thiết yếu.

Bằng cách phát triển kỹ năng lập trình và toán học cùng với khả năng giải quyết vấn đề, thích ứng và ý thức trách nhiệm, các chuyên gia ở nhiều lĩnh vực có thể định vị bản thân để phát triển mạnh mẽ cùng AI.

>>> Tìm hiểu thêm:

Lợi ích của AI đối với Cá nhân và Doanh nghiệp

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI)