Nhân lực công nghệ Việt Nam nói chung và Thành phố Hồ Chí Minh nói riêng có lợi thế rõ ở khả năng học nhanh và tiếp cận công nghệ mới tốt, đặc biệt trong các mảng phần mềm và AI ứng dụng. Tuy nhiên, hạn chế lớn nằm ở chiều sâu, nhất là kinh nghiệm xây dựng sản phẩm ở quy mô lớn, tư duy sản phẩm dài hạn và khả năng làm việc trong các hệ thống phức tạp. Bên cạnh đó, ngoại ngữ và kinh nghiệm làm việc trong môi trường đa quốc gia vẫn là điểm yếu phổ biến.
Lợi thế về chi phí nhân công giúp chúng ta cạnh tranh tốt ở một số phân khúc, nhưng với những công việc đòi hỏi độ chính xác cao, quy trình chặt chẽ và trách nhiệm dài hạn, lợi thế này không còn nhiều ý nghĩa. Nhiều nhân sự giỏi, vì thế, thường lựa chọn làm việc cho thị trường nước ngoài hoặc các công ty toàn cầu để được tham gia dự án lớn và môi trường vận hành bài bản. Áp lực này buộc các doanh nghiệp công nghệ trong nước phải xây dựng môi trường làm việc chuyên nghiệp hơn, giúp nhân sự tham gia giải quyết các bài toán thực tế và tạo ra giá trị dài hạn.
Theo nhận định của CEO Filum.ai Trần Văn Viển, thách thức lớn nhất về nhân lực công nghệ hiện nay là khả năng tạo ra giá trị thực trong môi trường thay đổi liên tục. AI đang tái định nghĩa nhiều công việc, buộc con người phải học nhanh và thích ứng thường xuyên. Dẫu vậy, khoảng cách giữa đào tạo và thực tế doanh nghiệp ngày càng rõ rệt. Nhà trường tập trung nhiều vào việc truyền đạt kiến thức có sẵn, trong khi nhiều dạng công việc này đang dần được AI đảm nhiệm.
Mới đây, Ủy ban nhân dân Thành phố Hồ Chí Minh đã ban hành quyết định số 368/QĐ-UBND, phê duyệt Đề án Ứng dụng công nghệ AI và dữ liệu lớn trong đào tạo. Cùng với Chương trình phổ cập AI cho người dân giai đoạn 2025 - 2030, đây là những nỗ lực nhằm giúp người lao động học tập, nâng cao kỹ năng trước nhu cầu nhân lực thay đổi chóng mặt.
Dẫu vậy, để hoàn thành mục tiêu phát triển tập trung vào AI, Thành phố Hồ Chí Minh cần sớm chuyển đổi trọng tâm giáo dục từ việc dạy kiến thức sang rèn năng lực làm việc với bài toán thật: tư duy hệ thống, tư duy dữ liệu, khả năng tự học và kỷ luật triển khai. Các trường nên tăng tỷ trọng dự án thực tế cùng doanh nghiệp, đo được đầu ra bằng sản phẩm, dữ liệu và tiêu chuẩn chất lượng rõ ràng.
Quá trình hợp tác quốc tế nên ưu tiên chuyển giao năng lực thay vì chỉ chuyển giao công nghệ: chương trình đồng đào tạo, phòng thí nghiệm chung, dự án đồng phát triển sản phẩm và chuẩn hoá các nội dung như quản trị dữ liệu, an toàn - tuân thủ, kiểm định mô hình. Cuối cùng, thành phố cần xây dựng cơ chế để AI đi vào thực tế nhanh hơn, như mô hình sandbox, khuyến khích chia sẻ dữ liệu theo chuẩn và các chương trình hỗ trợ triển khai AI ứng dụng trong doanh nghiệp.
Nhân tài AI thường bị thu hút bởi ba yếu tố: bài toán đủ lớn, môi trường làm việc đủ chuẩn và mức độ rủi ro đủ thấp. Nếu trao cho người trẻ một vấn đề tầm cỡ, cùng một đường băng rộng mở, chúng ta hoàn toàn có thể xây dựng những sản phẩm Make in Vietnam đủ sức cạnh tranh trên thị trường quốc tế.
