Trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng đến lực lượng lao động thế nào trong tương lai?

Theo báo cáo của Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF), tới năm 2030, hơn 40% lao động sẽ bị ảnh hưởng bởi trí tuệ nhân tạo (AI). 66% lãnh đạo sẽ không tuyển những người không có năng lực về AI.

Thứ Tư, ngày 29/05/2024 - 11:03

Biến AI thành công cụ phục vụ cho công việc

Mới đây, Viện Quản trị và Công nghệ FSB đã tổ chức tọa đàm “Xu hướng lao động tương lai – Cơ hội cho ai?”, nhằm mục đích kết nối các nhà lãnh đạo, chuyên gia và những người trẻ cùng trao đổi kiến thức, chia sẻ kinh nghiệm, và thảo luận những giải pháp sáng tạo để đón đầu cơ hội trong bối cảnh mới.

Tại tọa đàm, ông Hoàng Nam Tiến, Phó Chủ tịch Hội đồng trường, trường Đại học FPT cho biết, thay vì định luật Moore, hiện tại mọi người hay nhắc tới định luật Huang (của Huang Jensen, Chủ tịch Nvidia): Dữ liệu của các hệ thống AI cứ 6 tháng tăng gấp 4 lần, 1 năm tăng 16 lần, 1,5 năm tăng 64 lần, 2 năm tăng 128 lần.

Ông Hoàng Nam Tiến Phó Chủ tịch Hội đồng trường, trường Đại học FPT.

Hiện Chat GPT 4.0 có lượng dữ liệu khoảng nghìn tỷ parameter (đơn vị đo thông tin). Về kiến thức, các hệ thống ChatGPT hoặc Google IO bây giờ đã vượt xa con người.

Quỹ Tiền tệ quốc tế (IMF) dự báo tại Diễn đàn Kinh tế thế giới hồi tháng 1/2024, tới năm 2030, hơn 40% lao động sẽ bị ảnh hưởng bởi AI. Theo báo cáo mới nhất ở Mỹ (Work Trend Index Report, tháng 5/2024): 75% người đi làm đã dùng AI trong công việc; 46% mới dùng AI trong 6 tháng vừa qua; 66% lãnh đạo sẽ không tuyển những người không có năng lực về AI.

Các chuyên gia khuyến nghị, những năng lực nhân sự cần có giai đoạn 2024-2030 sẽ là: Tư duy sáng tạo; Tư duy dữ liệu; Linh hoạt thích ứng; Học tập suốt đời; Lắng nghe hiệu quả; Tư duy hệ thống; AI – Big Data; Tư duy lãnh đạo…

“Các bạn hãy biến AI thành công cụ phục vụ cho công việc của mình, đừng sợ nó”, các diễn giả cho biết.

3 cấp độ của AI:

ANI (Artificial Narrow Intelligence – Trí tuệ nhân tạo diện hẹp): Thuật toán chặt chẽ; Mô phỏng các task rập khuôn của con người; Dựa vào Machine Learning và Deep Learning.

AGI (Artificial General Intelligence – Trí tuệ nhân tạo tổng hợp): Làm nhiều việc một lúc; Nền tảng dữ liệu lớn, thuật toán linh hoạt; Chưa có cảm xúc và nhận biết cảm xúc con người.

ASI (Artificial Super Intelligence – Siêu trí tuệ nhân tạo): Có thể tự học; Tự sinh dữ liệu; Có khả năng làm việc và sáng tạo sản phẩm; Có khả năng hiểu cảm xúc con người; Nhận biết và có khả năng bày tỏ cảm xúc bằng cách mô tả cảm xúc; Tự sinh thuật toán, tự lập trình để giải quyết vấn đề gặp phải; Tự kiểm soát số liệu và tự sinh số liệu

Xu hướng chuyển dịch lao động khi AI phát triển

Cũng tại tọa đàm, TS Trần Quang Huy, Trưởng Ban Đào tạo tại Viện Quản trị và Công nghệ FSB nhận định, câu chuyện phát triển nghề nghiệp trong xu hướng công nghệ ngày nay có nhiều khác biệt so với trước. Các doanh nghiệp đòi hỏi cao về năng lực số.

UNESCO định nghĩa, năng lực số là khả năng truy cập, quản trị, thấu hiểu, kết hợp, giao tiếp, đánh giá và sáng tạo thông tin một cách an toàn và phù hợp thông qua công nghệ số để phục vụ cho thị trường lao động phổ thông, các công việc cao cấp và khởi nghiệp kinh doanh.

“Rất nhiều doanh nghiệp hiện nay đã xây Khung năng lực số. Bộ Giáo dục và Đào tạo đang xây dựng và chuẩn bị ban hành Thông tư về Khung năng lực số để dành cho đào tạo học sinh, sinh viên. Bộ Thông tin và Truyền thông cũng chuẩn bị ban hành Khung năng lực số. Các doanh nghiệp và từng cá nhân không nên chờ những văn bản đó, tự chúng ta phải xác định những việc cần làm để chuẩn bị trước. Nếu không có mục tiêu nghề nghiệp rõ ràng thì sẽ thất bại”, TS. Huy chia sẻ.

TS Trần Quang Huy, Trưởng Ban Đào tạo tại Viện Quản trị và Công nghệ FSB.

Theo Mô hình lý thuyết cây nghề nghiệp của Phoenix Ho năm 2011, ai đi làm cũng mong muốn nhiều điều: Công ty nổi tiếng, lương cao, công việc ổn định, được nhiều người tôn trọng, môi trường làm việc tốt…

Nhưng để có “trái ngọt” như thế, thì cần phải có nhiều yếu tố “gốc rễ” như: Có năng lực trong công việc, có những giá trị nghề nghiệp, phù hợp văn hóa tổ chức, đặc điểm tính cách phù hợp công việc, có năng lực, khả năng tự học, và phải yêu công việc mình làm…

“Không phải tự nhiên mà các ứng viên có được toàn bộ “gốc rễ” này. Bên cạnh sự nỗ lực của ứng viên, thì chủ doanh nghiệp/người quản lý doanh nghiệp cũng phải có trách nhiệm giúp ứng viên “vun gốc” thì mới có “trái ngọt”, chứ không chỉ đòi hỏi một chiều”, TS Huy phân tích.

Một thông tin đáng chú ý được Tiến sĩ Huy đề cập, đó là xu hướng chuyển dịch lao động. Theo Báo cáo chuyển dịch lao động đến năm 2030 ở Việt Nam, về nhu cầu lao động theo các thành phần kinh tế, đang có chuyển dịch từ khối nhà nước sang khối tư nhân và FDI. Khối tư nhân và FDI đang có nhu cầu lao động trình độ cao rất lớn. Nhu cầu về lao động theo trình độ sẽ chuyển dịch sang hướng tăng trình độ đại học và sau đại học.

Có 5 yếu tố mà các doanh nghiệp lớn mong muốn khi nhắc tới năng lực của nhân sự trình độ cao, đó là: Hiểu biết có hệ thống và bài bản về hoạt động quản trị kinh doanh (gồm cả những nội dung về tài chính, nhân sự…); Khả năng tư duy logic, phân tích, tổng hợp; Khả năng ngoại ngữ; Khả năng sử dụng công nghệ số; Khả năng thích ứng môi trường làm việc đa văn hóa.

“Các bạn trẻ đều khát khao, quan tâm lộ trình phát triển cá nhân. Đây là điều đáng quý. Trong bối cảnh công nghệ 4.0, các doanh nghiệp hiện nay đều xây dựng văn hóa doanh nghiệp theo văn hóa số, với một số đặc tính như: Lấy khách hàng làm trung tâm; Đổi mới; Quyết định dựa trên dữ liệu; Hợp tác; Văn hóa mở; Tư duy số trước tiên; Linh hoạt và nhạy bén. Các bạn cần thích ứng với văn hóa này”, Tiến sĩ Huy lưu ý thêm.

Theo báo cáo năm 2023 của Diễn đàn Kinh tế thế giới, những nghề bị ảnh hưởng lớn nhất trong tương lai bởi công nghệ gồm: Giáo dục (giáo viên); Dịch vụ (chăm sóc khách hàng), Y dược (bác sĩ, dược sĩ); Tài chính (kiểm toán, kế toán); An ninh (bảo vệ, cảnh sát); Chuyên gia…

10 ngành phát triển nhanh nhất thế giới gồm: Chuyên gia AI và học máy; Chuyên gia phát triển bền vững; Nhà phân tích kinh doanh thông minh; Nhà phân tích an toàn thông tin; Kỹ sư Fintech (công nghệ tài chính); Các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu; Kỹ sư robot; Kỹ sư công nghệ điện tử; Người vận hành thiết bị nông nghiệp; Chuyên gia chuyển đổi số.

10 ngành có tỷ lệ suy giảm nhanh nhất thế giới gồm: Giao dịch viên ngân hàng và nhân viên liên qua; Dịch vụ bưu chính; Nhân viên thu ngân và nhân viên bán vé; Nhân viên nhập liệu; Thư ký hành chính và điều hành; Nhân viên ghi chép tài liệu và kiểm kê hàng tồn kho; Nhân viên kế toán và tính lương; Các nhà lập pháp và quan chức; Nhân viên thống kê tài chính và bảo hiểm; Nhân viên bán hàng tận nhà, người bán hàng rong và những người lao động liên quan.

LÊ LÂM