Trí tuệ nhân tạo làm thay việc, sinh viên cần học gì?

GD&TĐ - Khi trí tuệ nhân tạo (AI) làm các công việc lặp lại, sinh viên cần tự đặt câu hỏi cần học gì để không bị động trước thị trường lao động mới.



Khi AI trở thành công cụ làm việc hàng ngày

Sáng 9/5, Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng (TPHCM) tổ chức hội nghị khoa học “Ảnh hưởng của AI đến thị trường lao động Việt Nam”.

Dẫn báo cáo của Microsoft và LinkedIn năm 2024, PGS.TS Nguyễn Trần Sỹ cho biết, có 88% lao động tri thức ở Việt Nam sử dụng AI tạo sinh tại nơi làm việc, cao hơn mức trung bình toàn cầu 75%. Nhiều lao động còn chủ động sử dụng công cụ AI cá nhân trong công việc, tạo nên xu hướng BYOAI (Bring your own AI), đồng thời đặt ra bài toán mới về bảo mật dữ liệu, kiểm chứng kết quả và quy chuẩn sử dụng AI trong doanh nghiệp.

AI đã đi vào nhiều quy trình làm việc quen thuộc, từ soạn thảo văn bản, tổng hợp dữ liệu đến lập báo cáo, phân tích thông tin và hỗ trợ ra quyết định. Sự thay đổi này đang tác động trực tiếp đến doanh nghiệp, người lao động và cách các trường đại học chuẩn bị năng lực nghề nghiệp cho sinh viên.

Xu hướng này cho thấy người lao động đang chủ động dùng AI để tăng năng suất trước cả khi doanh nghiệp có quy chuẩn chính thức. Tuy nhiên, việc sử dụng công cụ AI cá nhân cũng đặt ra rủi ro về bảo mật dữ liệu, độ chính xác của kết quả và mức độ lệ thuộc vào công nghệ.

Với doanh nghiệp, câu hỏi “có cho nhân viên dùng AI hay không” không còn đủ. Vấn đề khó hơn là kiểm soát dữ liệu, xây dựng quy chuẩn sử dụng công cụ và đào tạo lại đội ngũ.



AI không nhất thiết xóa sổ ngay một chức danh nghề nghiệp. Tác động rõ hơn nằm ở từng nhiệm vụ cụ thể trong công việc. Những phần việc lặp lại, dựa trên quy tắc rõ ràng và ít đòi hỏi phán đoán phức tạp sẽ chịu ảnh hưởng trước.

Trong nhóm ngành kinh tế, kế toán, tài chính hay quản trị kinh doanh, tác động này thể hiện ở các đầu việc như nhập liệu, lập bảng biểu, đối chiếu chứng từ, tổng hợp báo cáo định kỳ, phân loại thông tin khách hàng hoặc chuẩn bị dữ liệu cho báo cáo quản trị.

Đây từng là những kỹ năng nền tảng của nhiều vị trí văn phòng. Nhưng khi AI và các hệ thống tự động hóa làm tốt hơn các thao tác lặp lại, lợi thế của người lao động không còn nằm ở việc “làm đúng quy trình”. Năng lực quan trọng hơn là đọc được dữ liệu, nhận ra điểm bất thường, hiểu bối cảnh kinh doanh và đề xuất phương án xử lý phù hợp.

Từ góc nhìn thị trường lao động, các chuyên gia gọi đây là hiện tượng phân cực việc làm. Nhiều vị trí kỹ năng trung bình có thể bị thu hẹp, trong khi nhu cầu tăng ở hai nhóm: lao động cần giao tiếp, thấu cảm, xử lý tình huống; và nhân sự có năng lực công nghệ, dữ liệu, quản trị chiến lược.

Sinh viên cần học cách kiểm chứng AI

Từ góc độ giáo dục đại học, hội nghị đặt ra vấn đề: sinh viên cần được chuẩn bị như thế nào để không bị động trước làn sóng AI?

PGS.TS Phước Minh Hiệp, Trưởng Khoa Kinh tế - Quản trị, Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng, cho rằng tác động của AI không phải là điều cố định, mà phụ thuộc vào cách con người và tổ chức ứng phó. “Tác động cuối cùng của AI không phải là định mệnh, mà phụ thuộc vào chiến lược ứng phó của chúng ta”, ông nhấn mạnh.

Theo ông, giáo dục đại học không thể chỉ truyền đạt kiến thức và quy trình nghề nghiệp có sẵn. Khi AI có thể viết báo cáo, phân tích dữ liệu, lập bảng biểu hoặc hỗ trợ ra quyết định trong thời gian ngắn, giá trị của người lao động nằm ở khả năng hiểu bối cảnh, đặt vấn đề đúng, kiểm chứng thông tin và đưa ra lựa chọn có trách nhiệm.

Với giáo dục đại học, yêu cầu đặt ra không chỉ là bổ sung công cụ AI vào chương trình học, mà là đào tạo lại năng lực thích ứng của sinh viên. Người học cần biết sử dụng AI, nhưng cũng phải hiểu giới hạn của công cụ, biết đánh giá kết quả AI tạo ra và phối hợp giữa năng lực con người với năng lực máy móc.

Với sinh viên kế toán - tài chính, yêu cầu này thể hiện khá rõ. Nếu trước đây người học cần thành thạo ghi chép, hạch toán, lập bảng và xử lý chứng từ, thì trong môi trường có AI, chương trình đào tạo cần dịch chuyển mạnh hơn sang kế toán số, hệ thống ERP, phân tích dữ liệu tài chính và tư vấn quản trị.



Khi các thao tác kỹ thuật ngày càng được tự động hóa, sinh viên cần được rèn khả năng đọc báo cáo, phát hiện rủi ro, giải thích dữ liệu và hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định. Đây là những năng lực AI có thể hỗ trợ, nhưng không thể thay thế hoàn toàn vai trò phán đoán và trách nhiệm nghề nghiệp của con người.

Học phần thực hành vì thế cần được thiết kế gần hơn với tình huống doanh nghiệp, thay vì chỉ dừng ở tham quan, kiến tập hoặc nghe giới thiệu. Thay vì chỉ tham quan hoặc nghe giới thiệu, sinh viên cần được giao nhiệm vụ cụ thể, quan sát tại thực địa và viết báo cáo phản tư sau quá trình trải nghiệm.

Biết dùng AI chỉ là bước đầu. Quan trọng hơn, sinh viên phải biết kiểm chứng kết quả, đặt câu hỏi đúng và chịu trách nhiệm với quyết định nghề nghiệp của mình.

Nếu chương trình đào tạo không kịp cập nhật, sinh viên có thể bước vào thị trường lao động với những kỹ năng nhanh chóng bị tự động hóa. Ngược lại, khi công nghệ được đưa vào đào tạo đúng cách, AI có thể trở thành công cụ giúp người học tăng năng suất, mở rộng năng lực phân tích và chuẩn bị tốt hơn cho môi trường làm việc đang thay đổi.



Khi AI trở thành công cụ làm việc hàng ngày

Sáng 9/5, Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng (TPHCM) tổ chức hội nghị khoa học “Ảnh hưởng của AI đến thị trường lao động Việt Nam”.

Dẫn báo cáo của Microsoft và LinkedIn năm 2024, PGS.TS Nguyễn Trần Sỹ cho biết, có 88% lao động tri thức ở Việt Nam sử dụng AI tạo sinh tại nơi làm việc, cao hơn mức trung bình toàn cầu 75%. Nhiều lao động còn chủ động sử dụng công cụ AI cá nhân trong công việc, tạo nên xu hướng BYOAI (Bring your own AI), đồng thời đặt ra bài toán mới về bảo mật dữ liệu, kiểm chứng kết quả và quy chuẩn sử dụng AI trong doanh nghiệp.

AI đã đi vào nhiều quy trình làm việc quen thuộc, từ soạn thảo văn bản, tổng hợp dữ liệu đến lập báo cáo, phân tích thông tin và hỗ trợ ra quyết định. Sự thay đổi này đang tác động trực tiếp đến doanh nghiệp, người lao động và cách các trường đại học chuẩn bị năng lực nghề nghiệp cho sinh viên.

Xu hướng này cho thấy người lao động đang chủ động dùng AI để tăng năng suất trước cả khi doanh nghiệp có quy chuẩn chính thức. Tuy nhiên, việc sử dụng công cụ AI cá nhân cũng đặt ra rủi ro về bảo mật dữ liệu, độ chính xác của kết quả và mức độ lệ thuộc vào công nghệ.

Với doanh nghiệp, câu hỏi “có cho nhân viên dùng AI hay không” không còn đủ. Vấn đề khó hơn là kiểm soát dữ liệu, xây dựng quy chuẩn sử dụng công cụ và đào tạo lại đội ngũ.



AI không nhất thiết xóa sổ ngay một chức danh nghề nghiệp. Tác động rõ hơn nằm ở từng nhiệm vụ cụ thể trong công việc. Những phần việc lặp lại, dựa trên quy tắc rõ ràng và ít đòi hỏi phán đoán phức tạp sẽ chịu ảnh hưởng trước.

Trong nhóm ngành kinh tế, kế toán, tài chính hay quản trị kinh doanh, tác động này thể hiện ở các đầu việc như nhập liệu, lập bảng biểu, đối chiếu chứng từ, tổng hợp báo cáo định kỳ, phân loại thông tin khách hàng hoặc chuẩn bị dữ liệu cho báo cáo quản trị.

Đây từng là những kỹ năng nền tảng của nhiều vị trí văn phòng. Nhưng khi AI và các hệ thống tự động hóa làm tốt hơn các thao tác lặp lại, lợi thế của người lao động không còn nằm ở việc “làm đúng quy trình”. Năng lực quan trọng hơn là đọc được dữ liệu, nhận ra điểm bất thường, hiểu bối cảnh kinh doanh và đề xuất phương án xử lý phù hợp.

Từ góc nhìn thị trường lao động, các chuyên gia gọi đây là hiện tượng phân cực việc làm. Nhiều vị trí kỹ năng trung bình có thể bị thu hẹp, trong khi nhu cầu tăng ở hai nhóm: lao động cần giao tiếp, thấu cảm, xử lý tình huống; và nhân sự có năng lực công nghệ, dữ liệu, quản trị chiến lược.

Sinh viên cần học cách kiểm chứng AI

Từ góc độ giáo dục đại học, hội nghị đặt ra vấn đề: sinh viên cần được chuẩn bị như thế nào để không bị động trước làn sóng AI?

PGS.TS Phước Minh Hiệp, Trưởng Khoa Kinh tế - Quản trị, Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng, cho rằng tác động của AI không phải là điều cố định, mà phụ thuộc vào cách con người và tổ chức ứng phó. “Tác động cuối cùng của AI không phải là định mệnh, mà phụ thuộc vào chiến lược ứng phó của chúng ta”, ông nhấn mạnh.

Theo ông, giáo dục đại học không thể chỉ truyền đạt kiến thức và quy trình nghề nghiệp có sẵn. Khi AI có thể viết báo cáo, phân tích dữ liệu, lập bảng biểu hoặc hỗ trợ ra quyết định trong thời gian ngắn, giá trị của người lao động nằm ở khả năng hiểu bối cảnh, đặt vấn đề đúng, kiểm chứng thông tin và đưa ra lựa chọn có trách nhiệm.

Với giáo dục đại học, yêu cầu đặt ra không chỉ là bổ sung công cụ AI vào chương trình học, mà là đào tạo lại năng lực thích ứng của sinh viên. Người học cần biết sử dụng AI, nhưng cũng phải hiểu giới hạn của công cụ, biết đánh giá kết quả AI tạo ra và phối hợp giữa năng lực con người với năng lực máy móc.

Với sinh viên kế toán - tài chính, yêu cầu này thể hiện khá rõ. Nếu trước đây người học cần thành thạo ghi chép, hạch toán, lập bảng và xử lý chứng từ, thì trong môi trường có AI, chương trình đào tạo cần dịch chuyển mạnh hơn sang kế toán số, hệ thống ERP, phân tích dữ liệu tài chính và tư vấn quản trị.



Khi các thao tác kỹ thuật ngày càng được tự động hóa, sinh viên cần được rèn khả năng đọc báo cáo, phát hiện rủi ro, giải thích dữ liệu và hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định. Đây là những năng lực AI có thể hỗ trợ, nhưng không thể thay thế hoàn toàn vai trò phán đoán và trách nhiệm nghề nghiệp của con người.

Học phần thực hành vì thế cần được thiết kế gần hơn với tình huống doanh nghiệp, thay vì chỉ dừng ở tham quan, kiến tập hoặc nghe giới thiệu. Thay vì chỉ tham quan hoặc nghe giới thiệu, sinh viên cần được giao nhiệm vụ cụ thể, quan sát tại thực địa và viết báo cáo phản tư sau quá trình trải nghiệm.

Biết dùng AI chỉ là bước đầu. Quan trọng hơn, sinh viên phải biết kiểm chứng kết quả, đặt câu hỏi đúng và chịu trách nhiệm với quyết định nghề nghiệp của mình.

Nếu chương trình đào tạo không kịp cập nhật, sinh viên có thể bước vào thị trường lao động với những kỹ năng nhanh chóng bị tự động hóa. Ngược lại, khi công nghệ được đưa vào đào tạo đúng cách, AI có thể trở thành công cụ giúp người học tăng năng suất, mở rộng năng lực phân tích và chuẩn bị tốt hơn cho môi trường làm việc đang thay đổi.