Phía sau những tuyên bố mạnh mẽ về việc “làm chủ trí tuệ nhân tạo”, nhiều doanh nghiệp và viện nghiên cứu trong nước vẫn đang phải xoay xở giữa tham vọng và thực tế – khi nguồn nhân lực chưa đủ sức bắt kịp tốc độ phát triển của công nghệ. Việt Nam phát lên hồi chuông về “cơn khát” nhân lực AI tại Việt Nam.
Giữa văn phòng một công ty công nghệ tại Cầu Giấy (Hà Nội), bảng kế hoạch treo kín những tờ giấy nhiều màu, mỗi tờ là một ý tưởng ứng dụng AI: từ chatbot chăm sóc khách hàng đến nền tảng phân tích dữ liệu tự động. Tuy nhiên, xen giữa những dòng ghi chú đầy hào hứng ấy, không ít tờ bị gạch chéo, kèm dòng chữ ngắn gọn: “Tạm hoãn – thiếu nhân sự”.
Kể từ khi làn sóng AI bùng nổ cuối năm 2022, công ty này nhanh chóng đặt mục tiêu “AI hóa” toàn bộ sản phẩm, hướng đến xây dựng công cụ cho người dùng cuối. Nhưng khi ý tưởng mới xuất hiện mỗi ngày, thì vấn đề con người lại trở thành điểm nghẽn. “Nhiều dự án buộc phải dừng vì không có đủ nhân sự AI triển khai”, giám đốc kỹ thuật của doanh nghiệp chia sẻ.
Nhân lực – điểm nghẽn trong bức tranh AI Việt Nam
Dù thị trường nhân lực AI tại Việt Nam đang khởi sắc, nhưng vẫn tồn tại khoảng trống lớn cả về số lượng lẫn chất lượng. Theo Báo cáo thường niên về Trí tuệ nhân tạo 2025 do Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội thực hiện (từ tháng 7 đến tháng 10/2025), ba nhóm khảo sát gồm doanh nghiệp cung cấp AI, cơ sở đào tạo và đơn vị ứng dụng đều thống nhất rằng “yếu tố con người” là thách thức lớn nhất đối với sự phát triển AI trong nước.
Trong số 500 tổ chức được khảo sát, 45% doanh nghiệp AI cho biết thiếu nhân lực chất lượng cao là rào cản hàng đầu, gần gấp đôi so với 23% doanh nghiệp gặp khó về hạ tầng tính toán và dữ liệu.
“Công nghệ đang đi trước, trong khi nhân lực vẫn chạy theo phía sau”, được nhận định bởi lãnh đạo một viện nghiên cứu AI.
Doanh nghiệp khát nhân tài AI
Thống kê từ nền tảng tuyển dụng CareerViet cho thấy, nhu cầu tuyển dụng kỹ sư AI, đặc biệt ở các vị trí Học máy (Machine Learning), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Thị giác máy tính (Computer Vision) trong năm 2025 tăng gấp đôi so với 2024 và gấp 2,5 lần so với 2023. Đáng chú ý, các vị trí cấp quản lý tăng 5 – 6 lần, cho thấy doanh nghiệp không chỉ cần người thực thi mà còn thiếu nhân sự có năng lực hoạch định và dẫn dắt chiến lược AI quy mô lớn.
Khoảng trống nhân sự AI xuất hiện ở hầu hết khâu, từ nghiên cứu, phát triển đến vận hành sản phẩm và ở mọi loại hình doanh nghiệp, từ tập đoàn lớn đến startup.
Ông Nguyễn Thọ Chương, CTO của AI Hay, cho biết startup của ông cần những nhân sự “full-stack AI” – tức có khả năng đảm nhận toàn bộ chuỗi phát triển sản phẩm. Tuy nhiên, tìm được người có nền tảng vừa kỹ thuật, vừa hiểu tư duy sản phẩm lại không hề dễ.
“Chúng tôi không chỉ cần người biết lập trình mô hình AI, mà còn phải hiểu cách công nghệ phục vụ người dùng trong giới hạn tài nguyên. Người đó cần tư duy mở rộng và tối ưu khi phục vụ lượng người dùng lớn.” ông Chương nói.
Theo ông, nhiều kỹ sư hiện nay có thể làm tốt ở mức thử nghiệm nhưng việc vận hành một sản phẩm AI ổn định cho hàng triệu người dùng lại là bài toán hoàn toàn khác. Vì vậy, doanh nghiệp của ông lựa chọn mô hình “đào tạo trong công việc”, nơi kỹ sư trẻ được kèm cặp bởi các chuyên gia giàu kinh nghiệm.
Số liệu của CareerViet cho thấy, nhu cầu nhân sự AI không chỉ tập trung ở ngành công nghệ mà còn lan sang tài chính, ngân hàng, thương mại điện tử, sản xuất, giáo dục, khiến mức cạnh tranh ngày càng gay gắt. Mức lương cho kỹ sư AI dao động từ 11–20 triệu đồng cho sinh viên mới ra trường, 16–37 triệu cho nhân viên, 25–38 triệu cho trưởng nhóm, và 40–60 triệu đồng cho vị trí quản lý.
Mỗi tin tuyển dụng kỹ sư AI hiện thu hút trung bình 600–1.000 lượt xem, phản ánh sức hút và tính cạnh tranh cao của lĩnh vực này.
Theo ông Bùi Thanh Minh, nhân lực AI tại Việt Nam “thiếu cả về số lượng và năng lực chuyên sâu” so với tốc độ phát triển của thị trường, đặc biệt sau khi AI tạo sinh (Generative AI) bùng nổ.
Việt Nam có hàng trăm nghìn kỹ sư công nghệ thông tin (CNTT), song tỷ lệ nhân sự chuyên về AI chỉ chiếm một phần rất nhỏ. Dù kỹ sư IT và AI đều cần nền tảng kỹ thuật và tư duy logic, nhưng mảng AI đòi hỏi thêm hiểu biết sâu về toán học, dữ liệu và học máy. “Nói cách khác, kỹ sư AI là phiên bản nâng cao của kỹ sư CNTT – nơi kỹ năng kỹ thuật kết hợp với tư duy nghiên cứu và phân tích dữ liệu”, một chuyên gia AI nhận định.
- Lê Quang Minh, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ Thông tin – Đại học Quốc gia Hà Nội, cho biết các cơ sở đào tạo trong nước đang gặp nhiều rào cản: thiếu nền tảng toán và lập trình, thiếu bộ dữ liệu chất lượng cao để thực hành, và khó tiếp cận tài liệu nghiên cứu cập nhật. Đặc biệt, sự kết nối giữa đào tạo và doanh nghiệp còn lỏng lẻo, sinh viên chủ yếu thực hành trên mô hình giả lập thay vì dự án thực tế, khiến khả năng ứng dụng hạn chế khi ra trường.
Điều này dẫn đến độ trễ 3-5 năm giữa kiến thức đào tạo trong nước và xu hướng phát triển quốc tế.
Nỗ lực từ trường học và doanh nghiệp
Một số trường đại học đã điều chỉnh chương trình theo hướng tăng cường nền tảng toán, lập trình và học máy, nhằm đảm bảo sinh viên đủ năng lực phát triển mô hình AI thực tế.
Về phía doanh nghiệp, để giải quyết thiếu hụt nhân sự, nhiều đơn vị chuyển sang tuyển kỹ sư có nền tảng CNTT tốt rồi đào tạo lại theo hướng AI.
Một số tập đoàn khác cũng kết hợp giữa đào tạo nội bộ và hợp tác với trường đại học, cho phép kỹ sư trẻ tham gia vào dự án thật ngay từ giai đoạn nghiên cứu ứng dụng, góp phần rút ngắn khoảng cách giữa lý thuyết và thực tế.
Theo ông Bùi Ngọc Quốc Hưng, Tổng Giám đốc CareerViet, xu hướng tuyển dụng nhân sự AI tại Việt Nam thời gian tới sẽ tăng trưởng theo chiều sâu, tập trung vào chất lượng hơn là số lượng.
Hai xu hướng nổi bật gồm:
- Doanh nghiệp ưu tiên nhân sự có kinh nghiệm triển khai mô hình AI vào bài toán kinh doanh cụ thể;
- Ứng dụng AI trở thành tiêu chí đánh giá năng lực trong hầu hết các ngành nghề – kể cả ngân hàng, bán lẻ, y tế và sản xuất.
“Đây là cơ hội lớn cho các ứng viên muốn gia nhập thị trường năng động và đầy tiềm năng này,” ông Hưng nhận định.
Về đào tạo, TS. Lê Quang Minh đề xuất Nhà nước cần có chính sách tổng thể để thúc đẩy nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI, bao gồm quỹ hỗ trợ nghiên cứu, các chương trình hợp tác công – tư và cơ chế chia sẻ dữ liệu mở phục vụ phát triển sản phẩm AI đặc thù Việt Nam.
“Điều quan trọng là tập trung vào chất lượng nguồn nhân lực AI, cả người phát triển lẫn người ứng dụng,” ông Minh nhấn mạnh.
Tín hiệu lạc quan từ hệ sinh thái giáo dục
Theo Báo cáo Nền kinh tế AI Việt Nam do NIC và JICA công bố (tháng 4/2025), đội ngũ nhân lực AI trong nước đang tăng nhanh nhờ đầu tư mạnh vào giáo dục CNTT.
Tính đến năm 2023, 165 trường đại học đã đào tạo các ngành công nghệ thông tin, với số lượng sinh viên tốt nghiệp tăng trung bình 4% mỗi năm. Từ 2022–2026, nguồn nhân lực CNTT Việt Nam dự kiến tăng 9%, đạt 530.000 người.
Tuy vậy, báo cáo cũng chỉ ra rằng nhân lực vẫn thiếu kỹ năng thực hành và kinh nghiệm triển khai thực tế các framework AI, do sự hợp tác hạn chế giữa trường và doanh nghiệp. Dù vậy, Việt Nam vẫn có lợi thế lớn về nền tảng toán học vững chắc – yếu tố giúp kỹ sư trẻ dễ dàng thích nghi với công nghệ mới. “Với nền tảng toán học tốt và tinh thần học hỏi cao, nhân lực AI Việt Nam hoàn toàn có thể trở thành lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số,” báo cáo nhận định.
◾ Xem thêm: Đào tạo nội bộ SHINEC – Ứng dụng AI để nâng cao hiệu quả trong doanh nghiệp
◾ Xem thêm: Quản trị quan hệ khách hàng là gì? Cách ứng dụng chiến lược quản trị quan hệ khách hàng hiệu quả
