Vũ Nguyễn
Writer
Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, không phải ai cũng cần trở thành kỹ sư AI. Điều quan trọng hơn là bạn đang đứng ở đâu trong hệ sinh thái này và cần những kỹ năng nào cho đúng vai trò của mình. Có thể chia kỹ năng AI thành ba nhóm lớn: người dùng AI, người ứng dụng AI và người xây dựng AI.
Với người dùng AI, đây là nhóm đông đảo nhất và cũng là nhóm hưởng lợi trực tiếp nhất từ làn sóng AI hiện nay. Họ không cần viết thuật toán hay huấn luyện mô hình, nhưng cần hiểu cách sử dụng AI một cách thông minh. Kỹ năng cốt lõi ở đây là:
- Biết đặt câu hỏi đúng
- Biết hướng dẫn AI làm việc theo mục tiêu cụ thể
- Biết đánh giá kết quả AI trả về có đáng tin hay không.
Một nhân viên marketing, kế toán, giáo viên hay nhà sáng tạo nội dung đều có thể tăng năng suất đáng kể nếu biết dùng AI để soạn thảo, phân tích, tổng hợp thông tin, lên ý tưởng hoặc hỗ trợ ra quyết định. Ngoài ra, người dùng AI cần có tư duy dữ liệu cơ bản, hiểu giới hạn của AI và ý thức về bảo mật thông tin, tránh đưa dữ liệu nhạy cảm vào hệ thống một cách vô tội vạ.
Tiến lên một nấc cao hơn là người ứng dụng AI. Đây là những người không chỉ dùng AI cho cá nhân mà còn đưa AI vào quy trình làm việc, sản phẩm hoặc dịch vụ của tổ chức. Nhóm này cần hiểu AI hoạt động như thế nào ở mức khái niệm; biết lựa chọn công cụ phù hợp và kết nối AI với dữ liệu, hệ thống sẵn có. Kỹ năng quan trọng bao gồm:
- Hiểu về dữ liệu
- Biết cách chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu
- Nắm được các khái niệm cơ bản của học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay phân tích dự đoán, dù không nhất thiết phải tự xây mô hình từ đầu.
Họ thường làm việc với các API AI, nền tảng no-code hoặc low-code, đồng thời cần tư duy sản phẩm và tư duy kinh doanh để đảm bảo AI giải quyết đúng vấn đề thực tế, chứ không phải chỉ chạy cho “có công nghệ”.
Cuối cùng là người xây dựng AI, tức những người trực tiếp phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Đây là nhóm đòi hỏi nền tảng kỹ thuật sâu và học tập bài bản. Họ cần:
- Thành thạo khoa học dữ liệu, học máy, thống kê và lập trình,
- Thường sử dụng các ngôn ngữ như Python, C++ hoặc R.
- Ngoài việc huấn luyện mô hình, họ còn phải hiểu về tối ưu hóa, triển khai hệ thống ở quy mô lớn, bảo mật, an ninh mạng và đạo đức AI.
Trong các lĩnh vực chuyên sâu như robot học hay thị giác máy tính, kiến thức về phần cứng, điều khiển và mô phỏng cũng trở nên cần thiết. Đây là nhóm chịu trách nhiệm tạo ra “bộ não” cho các ứng dụng AI mà hai nhóm còn lại đang sử dụng.
AI không đòi hỏi mọi người phải đi cùng một con đường. Người dùng AI cần biết sử dụng thông minh, người ứng dụng AI cần biết triển khai hiệu quả, còn người xây AI cần năng lực kỹ thuật sâu. Hiểu rõ mình thuộc nhóm nào sẽ giúp bạn đầu tư học tập đúng chỗ, tránh chạy theo những kỹ năng không cần thiết, đồng thời tận dụng được tối đa cơ hội mà kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo mang lại.
Với người dùng AI, đây là nhóm đông đảo nhất và cũng là nhóm hưởng lợi trực tiếp nhất từ làn sóng AI hiện nay. Họ không cần viết thuật toán hay huấn luyện mô hình, nhưng cần hiểu cách sử dụng AI một cách thông minh. Kỹ năng cốt lõi ở đây là:
- Biết đặt câu hỏi đúng
- Biết hướng dẫn AI làm việc theo mục tiêu cụ thể
- Biết đánh giá kết quả AI trả về có đáng tin hay không.
Một nhân viên marketing, kế toán, giáo viên hay nhà sáng tạo nội dung đều có thể tăng năng suất đáng kể nếu biết dùng AI để soạn thảo, phân tích, tổng hợp thông tin, lên ý tưởng hoặc hỗ trợ ra quyết định. Ngoài ra, người dùng AI cần có tư duy dữ liệu cơ bản, hiểu giới hạn của AI và ý thức về bảo mật thông tin, tránh đưa dữ liệu nhạy cảm vào hệ thống một cách vô tội vạ.
Tiến lên một nấc cao hơn là người ứng dụng AI. Đây là những người không chỉ dùng AI cho cá nhân mà còn đưa AI vào quy trình làm việc, sản phẩm hoặc dịch vụ của tổ chức. Nhóm này cần hiểu AI hoạt động như thế nào ở mức khái niệm; biết lựa chọn công cụ phù hợp và kết nối AI với dữ liệu, hệ thống sẵn có. Kỹ năng quan trọng bao gồm:
- Hiểu về dữ liệu
- Biết cách chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu
- Nắm được các khái niệm cơ bản của học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay phân tích dự đoán, dù không nhất thiết phải tự xây mô hình từ đầu.
Họ thường làm việc với các API AI, nền tảng no-code hoặc low-code, đồng thời cần tư duy sản phẩm và tư duy kinh doanh để đảm bảo AI giải quyết đúng vấn đề thực tế, chứ không phải chỉ chạy cho “có công nghệ”.
Cuối cùng là người xây dựng AI, tức những người trực tiếp phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Đây là nhóm đòi hỏi nền tảng kỹ thuật sâu và học tập bài bản. Họ cần:
- Thành thạo khoa học dữ liệu, học máy, thống kê và lập trình,
- Thường sử dụng các ngôn ngữ như Python, C++ hoặc R.
- Ngoài việc huấn luyện mô hình, họ còn phải hiểu về tối ưu hóa, triển khai hệ thống ở quy mô lớn, bảo mật, an ninh mạng và đạo đức AI.
Trong các lĩnh vực chuyên sâu như robot học hay thị giác máy tính, kiến thức về phần cứng, điều khiển và mô phỏng cũng trở nên cần thiết. Đây là nhóm chịu trách nhiệm tạo ra “bộ não” cho các ứng dụng AI mà hai nhóm còn lại đang sử dụng.
AI không đòi hỏi mọi người phải đi cùng một con đường. Người dùng AI cần biết sử dụng thông minh, người ứng dụng AI cần biết triển khai hiệu quả, còn người xây AI cần năng lực kỹ thuật sâu. Hiểu rõ mình thuộc nhóm nào sẽ giúp bạn đầu tư học tập đúng chỗ, tránh chạy theo những kỹ năng không cần thiết, đồng thời tận dụng được tối đa cơ hội mà kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo mang lại.
