Trong chiến lược phát triển kinh tế số, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã không còn là một khái niệm mang tính tương lai xa vời mà đã trở thành động lực tăng trưởng cốt lõi cho mọi doanh nghiệp. Từ tài chính, y tế, logistics cho đến sản xuất và thương mại điện tử, làn sóng AI, đặc biệt là AI tạo sinh (Generative AI), đang định hình lại toàn bộ cục diện thị trường. Việt Nam tự hào đặt mục tiêu nằm trong top 4 quốc gia dẫn đầu ASEAN về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI.

Tuy nhiên, để vận hành cỗ máy công nghệ khổng lồ này, yếu tố quyết định không nằm ở thuật toán hay phần cứng, mà nằm ở con người. Thực trạng nguồn nhân lực AI tại Việt Nam hiện nay đang đối mặt với một nghịch lý lớn: Nhu cầu thị trường bùng nổ vượt bậc nhưng nguồn cung lại rơi vào tình trạng khan hiếm nghiêm trọng cả về số lượng lẫn chất lượng.

I. Bức tranh toàn cảnh về thị trường AI tại Việt Nam

1.1. Nhu cầu tuyển dụng bùng nổ trên diện rộng

Sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các giải pháp tự động hóa thông minh đã kích hoạt một cuộc chạy đua vũ trang công nghệ giữa các doanh nghiệp Việt Nam. Không chỉ các tập đoàn công nghệ lớn như FPT, Viettel, VNPT hay Vingroup đổ hàng ngàn tỷ đồng vào R&D (Nghiên cứu và Phát triển) AI, mà ngay cả các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) trong các khối ngành Ngân hàng (Fintech), Bán lẻ, và Thương mại điện tử cũng ráo riết săn lùng nhân tài dữ liệu.

Các vị trí như Kỹ sư AI (AI Engineer), Chuyên gia Khoa học Dữ liệu (Data Scientist), Kỹ sư Học máy (Machine Learning Engineer), và gần đây nhất là Kỹ sư Gợi ý (Prompt Engineer) liên tục đứng đầu danh sách các vị trí khó tuyển dụng nhất. AI không còn gói gọn trong các phòng thí nghiệm, nó đã len lỏi vào quy trình tối ưu hóa vận hành, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và quản trị rủi ro hệ thống.

1.2. Mức lương và chế độ đãi ngộ "khủng"

Sự khan hiếm đã đẩy giá trị của nhân sự AI lên một mặt bằng hoàn toàn khác so với phần còn lại của ngành Công nghệ thông tin (IT).

• Mức lương khởi điểm cho các kỹ sư AI mới tốt nghiệp có năng lực tốt thường dao động từ 1.000 - 1.500 USD/tháng.

• Đối với nhân sự có từ 3 - 5 năm kinh nghiệm, mức lương có thể dễ dàng chạm mốc 3.000 - 5.000 USD/tháng (khoảng 75 - 125 triệu đồng).

• Những chuyên gia cấp cao hoặc Giám đốc dữ liệu (CDO) sở hữu khả năng định hình kiến trúc hệ thống lớn và dẫn dắt đội ngũ thường nhận mức đãi ngộ vượt ngưỡng 10.000 USD/tháng, đi kèm với các quyền lợi về cổ phiếu (ESOP) và thưởng hiệu suất cực kỳ hấp dẫn.

Mặc dù đưa ra những con số "vốn tự có" vô cùng hào phóng, nhiều doanh nghiệp vẫn phải ngậm ngùi thừa nhận: Có tiền cũng không tìm ra người.

Xem thêm: 283 triệu giờ sử dụng AI: Việt Nam dẫn đầu khu vực về ứng dụng công nghệ 
                    Góc nhìn toàn diện: Những điều có thể bạn chưa biết về AI

II. Thực trạng nguồn nhân lực AI Việt Nam

Để đánh giá một cách khách quan nhất về thực trạng nhân lực AI tại Việt Nam, chúng ta cần nhìn thẳng vào hai khía cạnh: Định lượng (Số lượng) và Định tính (Chất lượng).

2.1. Thiếu hụt trầm trọng về số lượng

Theo các báo cáo từ Bộ Thông tin và Truyền thông và các đơn vị nghiên cứu thị trường lao động công nghệ uy tín, Việt Nam hiện có khoảng hơn 500.000 kỹ sư IT, nhưng số lượng nhân sự chuyên sâu về AI có khả năng làm việc độc lập và xây dựng mô hình chỉ chiếm một tỷ lệ cực kỳ nhỏ (chưa tới 1-2%).

Ước tính, thị trường Việt Nam đang thiếu hụt khoảng 50.000 đến 70.000 nhân sự chất lượng cao trong lĩnh vực dữ liệu và AI mỗi năm. Khoảng cách giữa nguồn cung từ các cơ sở đào tạo và nhu cầu thực tế của doanh nghiệp đang ngày một giãn rộng.

2.2. Chất lượng nhân sự: Điểm sáng nội lực và vùng tối kỹ năng

Điểm sáng nội lực:

• Tư duy Toán học xuất sắc: Người Việt Nam vốn có thế mạnh bẩm sinh về các môn khoa học tự nhiên, đặc biệt là Toán học và Logic. Đây là nền tảng cốt lõi tuyệt vời để học sâu (Deep Learning) và xử lý thuật toán phức tạp.

• Khả năng thích ứng nhanh: Thừa hưởng tinh thần hiếu học và sự năng động của thế hệ trẻ (Gen Z và Gen Alpha), các lập trình viên Việt Nam tiếp cận các công cụ, thư viện mã nguồn mở và các mô hình AI mới của thế giới cực kỳ nhạy bén.

Vùng tối kỹ năng (Nút thắt cần tháo gỡ):

• Sự chênh lệch giữa Ứng dụng (Application) và Lõi (Core AI): Đại đa số kỹ sư AI tại Việt Nam hiện nay mạnh về phần "ngọn" – tức là sử dụng các API, các mô hình có sẵn của thế giới (như OpenAI, Google, Meta) để tích hợp vào ứng dụng của doanh nghiệp. Số lượng chuyên gia có khả năng làm phần "gốc" – tự nghiên cứu, tinh chỉnh sâu (Fine-tuning) hoặc tối ưu hóa kiến trúc thuật toán cốt lõi – chỉ đếm trên đầu ngón tay.

• Thiếu hụt kỹ năng mềm và tư duy kinh doanh (Business Mindset): Kỹ sư AI thường có xu hướng tập trung quá mức vào độ chính xác của mô hình mà quên mất mục tiêu cốt lõi của doanh nghiệp. Họ thiếu kỹ năng giao tiếp để hiểu bài toán kinh doanh và chuyển hóa dữ liệu thành giá trị thực tế cho tổ chức.

• Rào cản ngôn ngữ: AI là ngành thay đổi theo từng ngày, tài liệu khoa học và các bài báo nghiên cứu (Research Papers) mới nhất 100% bằng tiếng Anh. Khả năng đọc hiểu chuyên sâu và giao tiếp quốc tế hạn chế là rào cản khiến nhân sự Việt khó tiếp cận đỉnh cao công nghệ toàn cầu.

​​2.3. Nghịch lý "Chảy máu chất xám" và Xu hướng làm việc từ xa

Một thực tế đau lòng là nhiều nhân tài AI xuất sắc nhất của Việt Nam lại không cống hiến cho các doanh nghiệp trong nước. Sau khi tu nghiệp tại các quốc gia phát triển (Mỹ, Châu Âu, Nhật Bản, Singapore), họ lựa chọn ở lại làm việc tại các phòng Lab lớn như Google Brain, Meta AI hay Microsoft Research.

Bên cạnh đó, xu hướng làm việc từ xa (Remote Work) bùng nổ cho phép các kỹ sư AI ngồi tại Việt Nam nhưng nhận lương theo chuẩn Mỹ, Euro từ các tập đoàn nước ngoài. Điều này vô hình trung tạo ra một cuộc cạnh tranh khốc liệt về chi phí nhân sự mà các doanh nghiệp nội địa thường là bên yếu thế.

III. Những "Nút thắt" trong công tác đào tạo nhân sự AI tại Việt Nam

Để giải quyết tận gốc bài toán nhân lực, chúng ta buộc phải nhìn vào hệ thống giáo dục và đào tạo – nơi trực tiếp "đúc khuôn" các kỹ sư tương lai.

3.1. Giáo dục đại học: Chuyển mình nhưng chưa kịp tốc độ công nghệ

Trong vài năm trở lại đây, các trường đại học top đầu tại Việt Nam như Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Quốc gia TP.HCM, Đại học Công nghệ (UET), Đại học FPT,... đã nhanh chóng mở mã ngành đào tạo chính quy về Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu.
Tuy nhiên, giáo dục đại học có độ trễ nhất định. Quy trình phê duyệt giáo trình thường mất nhiều thời gian, trong khi ngành AI lại thay đổi theo từng tuần. Một sinh viên học kiến trúc mạng thần kinh của năm thứ nhất có thể thấy nó đã lỗi thời khi bước sang năm thứ ba.

3.2. Khoảng cách lớn giữa Học thuật và Thực tiễn doanh nghiệp

Sinh viên tốt nghiệp thường nắm rất chắc lý thuyết toán học, các phương trình vi phân hay đại số tuyến tính, nhưng lại bỡ ngỡ khi đối mặt với dữ liệu thực tế của doanh nghiệp (thường là dữ liệu "bẩn", thiếu cấu trúc, không hoàn hảo). Nhiều doanh nghiệp phản ánh rằng họ phải mất thêm từ 6 tháng đến 1 năm đào tạo lại thực tế thì nhân sự mới tốt nghiệp mới có thể tham gia vào các dự án thương mại.

3.3. Sự thiếu thốn về cơ sở hạ tầng nghiên cứu

Huấn luyện các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình học sâu, đòi hỏi một nguồn tài nguyên phần cứng cực kỳ đắt đỏ (hệ thống siêu máy tính, chip GPU/TPU chuyên dụng). Phần lớn các trường đại học tại Việt Nam hiện nay chưa đủ ngân sách để đầu tư các hệ thống máy tính tài nguyên lớn (Infrastructure) cho sinh viên thực hành thực tế. Sinh viên chủ yếu làm việc trên các môi trường đám mây miễn phí hoặc cấu hình thấp, giới hạn khả năng sáng tạo và thử nghiệm các mô hình quy mô lớn.

Xem thêm: Gemini, GPT Và Claude: Cuộc đua giữa các gã khổng lồ công nghệ
                   Khám phá các giải pháp trí tuệ nhân tạo đang thống trị thời đại công nghệ

IV. Giải pháp toàn diện nhằm bứt phá nguồn nhân lực AI Việt Nam

Để đưa Việt Nam trở thành một thế lực AI thực sự tại khu vực, chúng ta cần một chiến lược đồng bộ, dài hạn dựa trên sự liên kết chặt chẽ của "Kiềng ba chân": Chính phủ - Nhà trường - Doanh nghiệp.

4.1. Về phía Chính phủ: Tạo hành lang pháp lý và bệ phóng chính sách

• Xây dựng các đặc khu công nghệ, phòng Lab quốc gia: Đầu tư hạ tầng tính toán dùng chung hiệu năng cao để các trường đại học và startup có thể tiếp cận nguồn lực phần cứng mạnh mẽ.

• Chính sách thu hút "Đại bàng" và Kiều bào: Đưa ra các chính sách ưu đãi thuế, hỗ trợ định cư để thu hút các chuyên gia AI gốc Việt hàng đầu thế giới trở về cống hiến hoặc cố vấn từ xa.

• Hỗ trợ sandbox (cơ chế thử nghiệm): Tạo môi trường pháp lý thông thoáng nhưng an toàn để thử nghiệm các ứng dụng AI mới (xe tự hành, AI trong y tế), từ đó tạo ra "đất diễn" và bài toán thực tế cho nhân sự thực hành.

4.2. Về phía Nhà trường: Đổi mới tư duy đào tạo

• Mô hình đào tạo đồng hành (Co-op Education): Liên kết trực tiếp với doanh nghiệp ngay từ năm 2, năm 3. Đưa các bài toán thực tế của doanh nghiệp vào đồ án tốt nghiệp của sinh viên.

• Tập trung vào kỹ năng Hybrid (Lai hợp): Không chỉ dạy Code và Toán, cần tích hợp đào tạo tư duy sản phẩm (Product Mindset), đạo đức AI (AI Ethics) và kỹ năng quản trị dự án công nghệ.

• Cập nhật nhanh xu hướng AI tạo sinh: Đưa việc ứng dụng các công cụ Copilot, Prompt Engineering vào quy trình học tập một cách chính thống để tăng năng suất làm việc của sinh viên lên gấp nhiều lần.

4.3. Về phía Doanh nghiệp: Tự cứu mình trước khi trời cứu

• Xây dựng văn hóa "Doanh nghiệp học tập" (Learning Organization): Đầu tư ngân sách cho nhân sự hiện tại nâng cao trình độ (Upskilling/Reskilling). Chuyển đổi các kỹ sư phần mềm truyền thống (Software Engineers) thành kỹ sư AI thông qua các khóa đào tạo ngắn hạn và chuyên sâu.

• Chế độ đãi ngộ phi tài chính: Bên cạnh lương thưởng, doanh nghiệp cần kiến tạo một môi trường làm việc sáng tạo, tôn trọng sự khác biệt, trao quyền và quan trọng nhất là cung cấp những bài toán "đủ lớn", "đủ thách thức" để giữ chân những bộ óc xuất sắc nhất.

• Đầu tư ngược lại cho giáo dục: Tài trợ học bổng, phòng Lab, cung cấp chuyên gia làm giảng viên thỉnh giảng cho các trường đại học để "đặt hàng" nhân tài ngay từ trên ghế nhà trường.

V. Cơ hội nào cho nhân sự thế hệ mới?

Bỏ qua những thách thức mang tính hệ thống, thực trạng khan hiếm nhân lực AI chính là cơ hội vàng mười dành cho thế hệ trẻ (Học sinh, Sinh viên và các Lập trình viên muốn chuyển mình). Khi thị trường đang khát nhân lực, những ai sở hữu năng lực thực sự sẽ có quyền tự quyết rất lớn về lộ trình sự nghiệp và thu nhập của bản thân.

Sự trỗi dậy của AI không triệt tiêu việc làm của con người, nó chỉ triệt tiêu những người không biết dùng AI. Trong tương lai, ranh giới giữa một lập trình viên giỏi và một lập trình viên xuất sắc sẽ được định đoạt bằng việc họ làm chủ các công cụ Trí tuệ nhân tạo hiệu quả đến mức nào.
Bài toán nhân lực ngành AI tại Việt Nam hiện nay là một bức tranh đa sắc màu: Có sự hào nhoáng của những mức thu nhập nghìn đô, có sự sục sôi của các dự án công nghệ lớn, nhưng cũng đầy trăn trở về một nền móng đào tạo chưa theo kịp thời đại và nguy cơ tụt hậu nếu không có những hành động quyết liệt.

Nhân lực chính là chìa khóa vàng để Việt Nam mở cánh cửa bước vào nhóm các quốc gia phát triển dựa trên tri thức. Đã đến lúc các nhà hoạch định chính sách, các nhà giáo dục và lãnh đạo doanh nghiệp cần ngồi lại cùng nhau, không chỉ để bàn về các thuật toán phức tạp, mà để tìm giải pháp nuôi dưỡng, phát triển và giữ chân nguồn tài nguyên quý giá nhất: Trí tuệ của con người Việt Nam.