Nhân lực AI: Bài toán chung của đào tạo và tuyển dụng

P.V

02/03/2020 11:33:53

Nhu cầu lớn nhưng nguồn cung hạn chế. Việc xây dựng nguồn nhân lực chuyên về trí tuệ nhân tạo (AI) tại Việt Nam đang là bài toán chung cho cả các trường đại học, cơ sở đào tạo lẫn doanh nghiệp.

Theo Báo cáo “Toàn cảnh trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam năm 2018” do Nexus FrontierTech công bố tháng 1/2019, 3 thách thức lớn nhất với sự phát triển công nghệ AI tại Việt Nam là vấn đề thiếu hụt nhân tài (59%), khả năng truy cập dữ liệu (47%) và gọi vốn (35%).

Cùng đó, theo báo cáo Toàn cảnh các doanh nghiệp CNTT tại Việt Nam “Vietnam IT Landscape 2019” do TopDev (nền tảng tuyển dụng nhân sự IT thuộc Công ty cổ phần Applancer tại Việt Nam) công bố, với sự phát triển của các platform như OpenAI, OpenCV, TensorFlow, Caffe..., vấn đề về thuật toán không còn quá khó khăn, phần còn lại là có đủ dữ liệu để AI phát huy tác dụng. Nhiều doanh nghiệp công nghệ tiêu biểu đã và đang phát triển các sản phẩm trên nền tảng công nghệ AI như: Cinnamon, Knorex, CyRadar, Asilla, Abivin, QRM, FPT.AI, ELSA, Hana.AI, GotIT! và AINovation. Cùng đó, có đến hơn 73% công ty công nghệ đang có ý định ứng dụng AI vào các sản phẩm của mình, và đây là nguyên nhân khiến nhu cầu về các kỹ sư AI đang ở mức “báo động”.

Tuy nhiên, hiện nay, công tác đào tạo nhân lực cho AI tại Việt Nam vẫn còn hết sức hạn chế, số trường đại học có đào tạo ngành này rất ít hoặc theo kiểu vừa tuyển sinh vừa “nghe ngóng”.  Trong bối cảnh đó, mô hình đào tạo nhân lực và chuyển giao kiến thức AI theo nhu cầu doanh nghiệp được đánh giá là khá phù hợp.  Đơn cử, Viện Trí tuệ Nhân tạo Việt Nam (AI Academy Vietnam) – một đơn vị mới thành lập năm 2018 đã nhanh chóng thể hiện “sức nóng” và chứng tỏ là mô hình hoạt động hiệu quả.

Theo PGS. TS Nguyễn Xuân Hoài – người sáng lập AI Academy Vietnam, mô hình đào tạo này được kỳ vọng sẽ tạo ra một cách làm và một cơ chế khác với những đơn vị nghiên cứu hiện tại (tại công ty và tại các trường, viện). Cụ thể, AI Academy Vietnam đóng vai trò làm cầu nối giữa môi trường hàn lâm và doanh nghiệp để có thể đồng hành cùng các bên giúp thúc đẩy quá trình số hóa, ứng dụng AI tại Việt Nam, giúp các doanh nghiệp Việt tăng khả năng cạnh tranh bằng công nghệ của AI và từ đó tiến ra thế giới.

Xung quanh vấn đề này, Nhịp Sống Số đã có buổi phỏng vấn PGS. TS Nguyễn Xuân Hoài.

Có ý kiến cho rằng: Nguồn nhân lực phục vụ cho phát triển Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay ước tính chỉ đáp ứng 1/10 nhu cầu thị trường công nghệ cao, đặt ra nhiều cơ hội để Việt Nam phát triển nhân lực AI chuyên nghiệp. Ông đánh giá như thế nào về nhận định này?

Hiện, chúng tôi chưa có đủ thông tin và số liệu để trả lời chính xác việc này, nhưng qua ghi nhận tình trạng chung của các công ty công nghệ mà tôi đã có dịp hợp tác, cũng như các doanh nghiệp đã được Viện Trí tuệ Nhân tạo Việt Nam (AI Academy Vietnam) tham gia đào tạo về AI thì tôi thấy hiện nay nguồn nhân lực làm AI chuyên nghiệp ở VN chưa đáp ứng được nhu cầu của thị trường lao động. Thực tế cho thấy, rất ít các công ty có thể tuyển đủ một phần nhỏ số lượng chuyên gia hay kỹ sư AI mà họ cần,

Việc đào tạo và xây dựng nguồn nhân lực có chất lượng cho lĩnh vực AI hiện nay đang gặp những khó khăn gì, thưa ông? Việt Nam cần làm gì để tháo gỡ những rào cản đó cũng như tạo nên một môi trường đào tạo – sử dụng – trao đổi học thuật AI cởi mở và cấp tiến cho lĩnh vực này?

Khó khăn thứ nhất đến từ chính lĩnh vực AI, đây là một lĩnh vực đang phát triển rất nhanh, do đó việc xây dựng chương trình hay đào tạo bài bản, dài hạn như đào tạo trong các đại học (vốn là nguồn cung cấp chính nhân lực công nghệ cao cho thị trường lao động) sẽ gặp khó khăn.

Khó khăn thứ hai đến từ chính cơ chế và cách thức đào tạo tại các đại học của ta hiện nay. Việc xây dựng và triển khai các chương trình đào tạo thích ứng với sự phát triển “nóng” của AI hiện nay vẫn còn gặp những rào cản từ sự chậm chạp của cơ chế và bộ máy quản lý tại các đại học, dù gần đây cũng đã có một số trường đại học bắt đầu xây dựng và triển khai chương trình đào tạo đại học với chuyên ngành về AI và khoa học dữ liệu. Để giải quyết vấn đề này chúng ta sẽ cần phải đa dạng hóa các loại hình đào tạo, đổi mới mạnh mẽ cách thức đào tạo tại đại học, và xây dựng đội ngũ những người thầy về AI (hiện nay có lực lượng còn rất mỏng). Từ góc độ này, AI Academy Vietnam chính là một thử nghiệm cho hình thức và cách thức đào tạo mới, ví dụ như việc xây dựng chương trình đào tạo nghiệp vụ về AI một cách mềm dẻo, theo sát nhu cầu của thị trường, đào tạo dựa trên dự án, dựa trên bài toán, chỉ đào tạo các kiến thức và kỹ năng cần thiết và trực tiếp cho kỹ sư, chuyên gia làm về AI, phân tích dữ liệu…


PGS. TS Nguyễn Xuân Hoài – người sáng lập AI Academy Vietnam

Với trường hợp cụ thể của AI Academy Vietnam, những khó khăn mà Viện phải đối mặt là gì, thưa ông? Điểm khác biệt của nó so với môi trường đào tạo nhân lực AI hiện nay tại Việt Nam là gì?

Cái khó nhất và mang tính “tiên quyết” là nghĩ ra mô hình hoạt động hiệu quả cho nó, vì những thứ chúng tôi làm và muốn làm gần như chưa có tiền lệ tại Việt Nam. Cùng đó, những vấn đề như nhân lực, kinh phí, địa điểm, thị trường… tất nhiên đều là khó khăn với một đơn vị mới thành lập.

Kế đến là câu hỏi chung của các đơn vị đào tạo AI: “Ai dạy? Dạy ai”? Do đặc thù riêng, cộng sự của chúng tôi là những doanh nhân có kinh nghiệm kinh doanh, quản lý các tập đoàn công nghệ lớn trong và ngoài nước, họ hiểu thị trường và doanh nghiệp cần gì. Nhờ đó, việc đào tạo của AI Academy Vietnam sẽ có nhiều điểm khác biệt so với các trường đại học.

Thứ nhất, đối tượng đào tạo chúng tôi nhắm đến là những người đang đi  tại các doanh nghiệp. Họ thường không đủ thời gian để theo học chương trình trong các trường đại học, trong khi các khóa học trực tuyến tại Việt Nam chưa đủ sâu và cụ thể cho những bài toán họ đang phải giải quyết trong công việc.

Thứ hai, chương trình hướng tới đào tạo dựa trên dự án (project-based) và giải quyết vấn đề (problem-based). Qua đó, nâng cao nhận thức và tư duy hệ thống về ứng dụng AI cho doanh nghiệp - dành cho đối tượng quản lý), và đào tạo kỹ sư để làm AI - dành cho đối tượng kỹ sư, kỹ thuật viên.

Thứ ba là tính “thực chiến” - việc triển khai đào tạo thường gắn liền với doanh nghiệp, khuyến khích người học mang theo [một phần] bài toán, dự án thực tế của họ tới để có thể vừa học vừa tìm cách ứng dụng trực tiếp vào các vấn đề đó dưới sự hướng dẫn của các chuyên gia về AI.

Thứ tư, đội ngũ giảng viên của AI Academy Vietnam không bị “biên chế” theo khoa hay một bộ môn như ở đại học mà là những nhà khoa học, các chuyên gia có nhiều kinh nghiệm thực tế về nghiên cứu và ứng dụng AI, đến từ nhiều trường, viện, doanh nghiệp khác nhau. Do khóa học tổ chức theo hướng giải quyết dự án và vấn đề nên mỗi một (hay một số dự án) sẽ do một giảng viên có kinh nghiệm nhất về dự án đó đảm nhận.

Thứ năm, chúng tôi thực hiện triệt để việc học viên đánh giá giảng viên, và thay đổi chương trình đào tạo một cách linh hoạt theo thực tế, điều rất khó thực hiện hoặc rất mất thời gian để thực hiện trong môi trường đại học ở Việt Nam hiện nay.

Hiện nay ngoài các chương trình đào tạo chung, chúng tôi có cả các hoạt động đào tạo theo nhu cầu của doanh nghiệp, khi đó chúng tôi sẽ khảo sát lấy nhu cầu của doanh nghiệp để từ đó tư vấn và cùng họ xây dựng các khóa đào tạo phù hợp.

Trong một hội thảo khoa học về nhân lực cho AI, ông từng nói rằng: “Câu chuyện AI hiện nay đang nằm ở cộng đồng chứ không phải ở trường đại học”. Xin ông chia sẻ cụ thể hơn xung quanh vấn đề này?

Như đã phân tích ở trên, hiện nay việc đào tạo AI tại đại học của chúng ta dù đã có những bước khởi động gần đây, nhưng còn ở giai đoạn bắt đầu, với số lượng còn hạn chế so với nhu cầu của thị trường (ví dụ Đại học Bách khoa Hà Nội năm học này mới chính thức tuyển sinh và đào tạo mã ngành AI, Data Science), nhưng số lượng hạn chế và phải 4-5 năm nữa các sinh viên này mới ra trường, và còn mất thêm chút thời gian sau đó nữa để có thể làm việc tại doanh nghiệp. Xin nói thêm, như tôi được biết, các đại học khác cũng không sớm hơn đại học Bách Khoa Hà Nội về việc đào tạo này. Cách thức đào tạo như tại AI Academy Vietnam cũng là một thử nghiệm tương đối thành công cho đến thời điểm này, đó là đào tạo những người đang đi làm các kiến thức và kỹ năng cần thiết để làm AI, nhưng số lượng chưa lớn và những đơn vị đào tạo tương tự cũng chưa có nhiều ở Việt Nam. Do đó, tôi thấy việc đào tạo và xây dựng đội ngũ làm AI tại Việt Nam trong vài năm tới vẫn phải trông đợi vào các giải pháp đào tạo từ cộng đồng (Community Based Learning).