Khoảng cách kỹ năng AI tại Việt Nam vẫn tồn tại dù các trường đại học đầu tư mạnh

Mức độ tự tin về AI vượt xa khả năng sẵn sàng tại nơi làm việc

Các trường đại học Việt Nam đang đầu tư mạnh vào trí tuệ nhân tạo, và sinh viên tự tin hơn các bạn đồng trang lứa tại những thị trường khác được khảo sát về khả năng làm việc với AI. Tuy nhiên, theo một nghiên cứu của Pearson và Amazon Web Services (AWS), các nhà tuyển dụng nhận thấy khoảng cách giữa sự tự tin đó với khả năng vận dụng AI hiệu quả trong công việc của sinh viên mới tốt nghiệp.

Khảo sát tại Việt Nam cho thấy 96% lãnh đạo các cơ sở giáo dục đại học cho biết trường của họ đang đầu tư vào AI. Hơn 52% sinh viên tự đánh giá mức độ sẵn sàng làm việc trong môi trường ứng dụng AI ở mức 8 đến 10 trên thang điểm 10, cao nhất trong sáu thị trường được nghiên cứu. Trái lại, chỉ 15% nhà tuyển dụng Việt Nam đánh giá sinh viên mới tốt nghiệp là xuất sắc ở cả tám năng lực cần thiết tại nơi làm việc tích hợp AI.

Nghiên cứu khảo sát 402 người tại Việt Nam: 301 sinh viên, 50 lãnh đạo và giảng viên đại học, cùng 51 nhà tuyển dụng và lãnh đạo doanh nghiệp. Nghiên cứu rộng hơn bao gồm Việt Nam, Brazil, Malaysia, Saudi Arabia, Vương quốc Anh và Hoa Kỳ. Kết quả cho thấy thách thức không chỉ nằm ở khả năng tiếp cận các công cụ AI: sinh viên mới tốt nghiệp cần chứng minh họ có thể sử dụng công cụ một cách cân nhắc, kiểm chứng kết quả và áp dụng vào các nhiệm vụ thực tế.

Khoảng cách này ngày càng đáng chú ý khi AI làm thay đổi công việc và các vị trí đầu vào. Sinh viên biết cách đặt câu lệnh cho chatbot vẫn có thể gặp khó khăn khi xác định câu trả lời có chính xác hay không, tìm ra bằng chứng còn thiếu hoặc giải thích đề xuất có AI hỗ trợ đáp ứng nhu cầu kinh doanh như thế nào. Những bước đó đòi hỏi sự hiểu biết về công nghệ cùng tư duy phản biện, kỹ năng giao tiếp và kiến thức chuyên môn.

Đầu tư tăng nhanh nhưng chưa đồng đều

Báo cáo xếp Việt Nam vào nhóm “Nhà chiến lược tăng tốc cao” (High-Velocity Strategist), gồm những thị trường coi AI là ưu tiên chiến lược và đầu tư đáng kể vào lĩnh vực này. Chín trong mười lãnh đạo đại học được khảo sát cho biết những thay đổi tại nơi làm việc do AI thúc đẩy đang diễn ra “cực kỳ nhanh” hoặc “rất nhanh”. Tỷ lệ này cao hơn mức trung bình toàn cầu 67% tới 23 điểm phần trăm. Tất cả lãnh đạo học thuật tham gia khảo sát đều dự đoán tốc độ thay đổi sẽ tăng trong hai năm tới.

Đầu tư không đảm bảo các cơ sở giáo dục theo kịp mọi diễn biến. Chỉ 28% cơ sở tại Việt Nam được khảo sát cho biết họ đang theo kịp tất cả các tiến bộ về AI. Báo cáo đề cập các khoản đầu tư vào những lĩnh vực như phát triển đội ngũ giảng viên, hạ tầng máy tính, năng lực kỹ thuật, chương trình đào tạo và hệ thống AI phục vụ hoạt động của trường; đồng thời lưu ý rằng mức độ sẵn sàng còn tùy thuộc vào cách chuyển các nguồn lực đó thành hoạt động học tập và thực hành.

Khảo sát cũng cho thấy 84% lãnh đạo giáo dục đại học thường xuyên trao đổi với nhà tuyển dụng để tìm hiểu nhu cầu thị trường. Đây là bước khởi đầu quan trọng, dù việc liên hệ thường xuyên không nhất thiết đồng nghĩa với việc nhà tuyển dụng tham gia thiết kế khóa học hoặc đánh giá bài làm của sinh viên. Bước tiếp theo là xây dựng quan hệ hợp tác thiết thực và bền vững hơn.

Kết quả tự đánh giá của sinh viên là bằng chứng hữu ích về mức độ tự tin, chứ không phải phép đo trực tiếp hiệu quả làm việc. Trong khi đó, nhà tuyển dụng đánh giá sinh viên mới tốt nghiệp dựa trên nhiệm vụ và kỳ vọng tại nơi làm việc. Khoảng cách giữa hai góc nhìn cho thấy chương trình học và cách đánh giá cần tạo thêm cơ hội để sinh viên thể hiện kỹ năng ứng dụng, chứ không chỉ sự quen thuộc với công cụ.

Những kỹ năng nhà tuyển dụng cho rằng sinh viên mới tốt nghiệp còn thiếu

Các nhà tuyển dụng Việt Nam chỉ ra một số vấn đề trong cách sinh viên mới tốt nghiệp sử dụng AI. 43% đề cập thói quen chưa tốt, như quá tin vào kết quả AI và kiểm chứng hoặc xác thực thông tin chưa đầy đủ. 37% cho rằng sinh viên thiếu kinh nghiệm thực tế, trong khi 35% nêu tình trạng phụ thuộc quá mức vào công cụ AI. Các ý kiến này có thể chồng lấn, nhưng nhìn chung cho thấy chỉ tiếp cận được công cụ thì chưa đủ để đánh giá mức độ sẵn sàng.

Chỉ 8% nhà tuyển dụng đánh giá sinh viên mới tốt nghiệp xuất sắc ở kỹ năng đánh giá phản biện kết quả AI. Kỹ năng này bao gồm đối chiếu thông tin với nguồn đáng tin cậy, nhận diện sự bất định và thiên kiến, đồng thời biết khi nào một nhiệm vụ cần đến chuyên môn của con người thay vì câu trả lời tự động. Điều đó đặc biệt quan trọng khi AI tạo ra văn bản trôi chảy nhưng vẫn có thể chứa lỗi.

Trên tám lĩnh vực, nhà tuyển dụng đánh giá kiến thức kỹ thuật, khả năng thích ứng, sử dụng hiệu quả công cụ AI, óc sáng tạo, vận dụng kiến thức học thuật vào công việc thực tế, học tập liên tục, giao tiếp và hợp tác, cùng khả năng đánh giá phản biện kết quả AI. Tỷ lệ chung 15% được đánh giá xuất sắc là mức trung bình của các năng lực này; không có nghĩa là mọi nhà tuyển dụng đều đưa ra cùng một đánh giá ở từng lĩnh vực.

Vấn đề này không chỉ có ở Việt Nam. Trên toàn cầu, 53% nhà tuyển dụng trong nghiên cứu của Pearson và AWS cho biết họ gặp khó khăn khi tìm sinh viên mới tốt nghiệp có kỹ năng AI đáp ứng yêu cầu công việc. Trong toàn bộ nghiên cứu, chỉ 14% người học cho biết đã đạt trình độ thành thạo cao trong việc ứng dụng công cụ AI vào quy trình làm việc chuyên môn. Nhìn chung, các kết quả cho thấy một thách thức trong quá trình chuyển tiếp: học cách sử dụng công cụ không tự động giúp một người sẵn sàng vận dụng công cụ đó một cách đáng tin cậy trong công việc.

Bốn năng lực tạo nên người tốt nghiệp sẵn sàng về AI

Báo cáo mô tả mức độ sẵn sàng về AI là sự kết hợp của bốn năng lực gắn kết với nhau. Thành thạo AI ở mức thực hành là biết sử dụng các công cụ phù hợp cho một nhiệm vụ. Các kỹ năng con người thiết yếu gồm khả năng phán đoán, thích ứng, giao tiếp, hợp tác và giải quyết vấn đề. Quản lý AI có trách nhiệm là sử dụng AI có trách nhiệm, cân nhắc quyền riêng tư, thiên kiến và nguy cơ gây hại. Tư duy chiến lược là hiểu AI có thể tạo ra giá trị ở đâu và khi nào không phù hợp.

Các năng lực này bổ trợ lẫn nhau. Chẳng hạn, khi dùng AI chuẩn bị đề xuất kinh doanh, sinh viên mới tốt nghiệp cần biết xác định nhiệm vụ, chọn công cụ phù hợp, kiểm tra thông tin và nguồn, nhận diện hạn chế, đồng thời giải thích cơ sở của các khuyến nghị cuối cùng. Dù hệ thống có hỗ trợ tạo ra sản phẩm, người sử dụng vẫn chịu trách nhiệm về công việc đó.

Cách tiếp cận này cũng làm thay đổi phương pháp giảng dạy AI. Một khóa học chủ yếu tập trung vào thao tác với các công cụ phổ biến có thể nhanh chóng lỗi thời khi công cụ thay đổi. Dạy sinh viên cách đánh giá kết quả, điều chỉnh phương pháp và kết nối AI với kiến thức chuyên môn sẽ bền vững hơn. Cách dạy này giúp người học vận dụng kỹ năng vào những hệ thống chưa từng dùng và nhiệm vụ mới tại nơi làm việc.

Khung “Ma sát trong mức độ sẵn sàng về AI” (AI Readiness Friction Framework) rộng hơn của báo cáo mô tả sáu rào cản có thể cộng hưởng trong quá trình chuyển tiếp từ giáo dục sang việc làm: tốc độ, kết nối, năng lực, quản trị, kinh nghiệm và kỹ năng. Tốc độ là tình trạng thay đổi tại nơi làm việc vượt xa tốc độ cập nhật chương trình học. Kết nối đề cập sự thiếu gắn kết trong phản hồi giữa nhà tuyển dụng và nhà giáo dục. Năng lực bao gồm sự chênh lệch trong công tác chuẩn bị cho giảng viên. Quản trị liên quan đến các quy định thiết thực về sử dụng có trách nhiệm. Kinh nghiệm là sự thiếu hụt cơ hội thực hành có định hướng. Kỹ năng nói đến sự không tương thích giữa những gì sinh viên mới tốt nghiệp thể hiện được và yêu cầu của công việc.

Biến kết nối với nhà tuyển dụng thành hoạt động thực hành chung

Các trường đại học và nhà tuyển dụng có thể thu hẹp khoảng cách kinh nghiệm bằng cách thiết kế bài đánh giá dựa trên tình huống công việc thực tế. Thay vì chỉ yêu cầu sinh viên mô tả một công cụ AI, bài tập có thể yêu cầu họ dùng AI soạn thảo đề xuất, kiểm chứng thông tin, tìm ra điểm yếu và bảo vệ khuyến nghị của mình. Cách làm này giúp thể hiện rõ quy trình và cho phép giảng viên đánh giá khả năng phán đoán bên cạnh sản phẩm cuối cùng.

Nhà tuyển dụng có thể đóng góp các vấn đề thực tế, cơ hội thực tập và ý kiến phản hồi về chương trình học. Họ cũng có thể giúp giảng viên hiểu cách sử dụng AI trong môi trường kinh doanh bằng cách tạo cơ hội cho giảng viên quan sát hoặc làm việc cùng các nhóm. Những quan hệ hợp tác này giúp sinh viên thực hành với các yếu tố ràng buộc mà bài tập trên lớp có thể chưa đề cập, như thông tin không đầy đủ, thời hạn gấp và nhu cầu trao đổi kết quả với đồng nghiệp.

Đối với các trường đại học, báo cáo khuyến nghị rút ngắn chu kỳ rà soát chương trình học, áp dụng mô hình học tập linh hoạt và chứng chỉ tích lũy theo từng giai đoạn, cho phép người học đạt được các bằng cấp được công nhận qua những chặng nhỏ hơn. Báo cáo cũng kêu gọi phát triển giảng viên theo hướng giảng dạy ứng dụng và tạo cơ hội thực hành AI trong môi trường thực tế có tính tín chỉ. Mục tiêu là đưa việc sử dụng AI vào chương trình học chính khóa, thay vì chỉ giới hạn ở các buổi trình diễn tự chọn hoặc phần giới thiệu riêng lẻ.

Sinh viên có thể giúp nhà tuyển dụng đánh giá kỹ năng dễ dàng hơn bằng cách xây dựng hồ sơ các dự án có AI hỗ trợ. Hồ sơ có thể cho thấy nhiệm vụ là gì, AI được sử dụng ra sao, sinh viên đã kiểm tra hoặc chỉnh sửa những gì và sản phẩm cuối cùng đạt được điều gì. Bằng chứng đó giúp nhà tuyển dụng hiểu năng lực thực tế của ứng viên, thay vì chỉ dựa vào bằng cấp hoặc lời khẳng định chung chung về khả năng sử dụng AI.

Báo cáo cũng đề cập một tình huống giả định buộc nhà tuyển dụng lựa chọn giữa một ứng viên có kỹ năng AI tốt nhưng không có bằng đại học và một ứng viên có bằng đại học nhưng ít kinh nghiệm về AI. Nhà tuyển dụng chỉ ưu tiên người có bằng đại học hơn 4 điểm phần trăm. Kết quả cho thấy bằng cấp vẫn quan trọng, nhưng nhà tuyển dụng có thể coi trọng đáng kể bằng chứng về năng lực ứng dụng.

Trách nhiệm không chỉ thuộc về trường đại học và nhà tuyển dụng

Quản trị rõ ràng cũng là một phần của mức độ sẵn sàng. Sinh viên và nhân viên cần được hướng dẫn thiết thực về những công cụ nào được phép sử dụng, thông tin nào không nên nhập vào các công cụ đó, cách công khai nội dung do AI tạo ra và ai chịu trách nhiệm kiểm tra. Nếu không có quy định rõ ràng, mọi người có thể sử dụng công cụ chưa được phê duyệt hoặc xử lý bất cẩn thông tin nhạy cảm, khiến những rủi ro từ giáo dục tiếp diễn tại nơi làm việc.

Cơ quan quản lý có thể hỗ trợ quá trình chuyển tiếp bằng cách làm rõ chính sách và tạo điều kiện tích hợp các chứng chỉ kỹ năng số phù hợp vào chương trình đại học. Các khuyến nghị của báo cáo cũng kêu gọi cơ sở giáo dục và nhà tuyển dụng thống nhất về kết quả học tập và tiêu chuẩn đánh giá rõ ràng hơn, để sinh viên mới tốt nghiệp có cách nhất quán hơn chứng minh năng lực của mình.

Lãnh đạo Pearson và AWS định hướng giải pháp vào việc chuyển quá trình tiếp cận AI thành năng lực tại nơi làm việc. Nghiên cứu được thực hiện cùng công ty nghiên cứu độc lập PSB Insights, gồm phản hồi khảo sát từ hơn 2.700 người học, lãnh đạo giáo dục và nhà tuyển dụng tại sáu thị trường, cùng các cuộc phỏng vấn lãnh đạo giáo dục đại học. Các khung phân tích trong nghiên cứu nhằm giúp các cơ sở xác định những khâu cần chú trọng trên lộ trình từ giáo dục đến việc làm của chính mình.

Phát hiện cốt lõi tại Việt Nam không phải là các trường đại học đã không đầu tư hay sinh viên thiếu quan tâm. Đầu tư đang diễn ra rộng khắp, sinh viên rất tự tin và phần lớn cơ sở được khảo sát đã trao đổi với nhà tuyển dụng. Thách thức lớn hơn là kết nối những thế mạnh đó với hoạt động thực hành thường xuyên, năng lực đánh giá vững vàng và công việc mô phỏng những quyết định mà sinh viên mới tốt nghiệp sẽ phải đối mặt sau khi rời trường.

Điểm chính

• 96% lãnh đạo các cơ sở giáo dục đại học tại Việt Nam được khảo sát cho biết trường của họ đang đầu tư vào AI.
• Hơn 52% sinh viên tự đánh giá mức độ sẵn sàng làm việc trong môi trường tích hợp AI ở mức 8 đến 10 trên thang điểm 10.
• Chỉ 15% nhà tuyển dụng đánh giá sinh viên mới tốt nghiệp là xuất sắc ở cả tám năng lực AI tại nơi làm việc.
• Nhà tuyển dụng nêu các vấn đề như thói quen kiểm chứng kém, thiếu kinh nghiệm thực tế và phụ thuộc quá mức vào công cụ AI.
• Báo cáo kêu gọi xây dựng bài đánh giá cùng nhà tuyển dụng, tăng cường thực hành ứng dụng, phát triển giảng viên và làm rõ quy định quản trị AI.