Làm chủ AI: Bài toán lớn nhất không nằm ở công nghệ, mà ở con người

Thông điệp của Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Vũ Hải Quân tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2026) đặt ra một yêu cầu quan trọng đối với chiến lược phát triển AI: Việt Nam không chỉ cần đội ngũ nhân lực biết sử dụng công nghệ, mà phải có những người đủ năng lực nghiên cứu, làm chủ và đưa AI vào giải quyết các bài toán thực tiễn.

AI đang phát triển với tốc độ nhanh chóng, mở ra cơ hội nâng cao năng suất và thay đổi phương thức hoạt động của nhiều ngành kinh tế. Tuy nhiên, để biến cơ hội công nghệ thành năng lực cạnh tranh thực chất, Việt Nam cần chú trọng hơn nữa chất lượng nguồn nhân lực, khả năng kết nối nghiên cứu với doanh nghiệp và năng lực phát triển các sản phẩm AI có giá trị ứng dụng.

Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Vũ Hải Quân chia sẻ tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2026) Ảnh: diendandoanhnghiep.vn

Làm chủ AI bắt đầu từ năng lực học hỏi và nghiên cứu

Tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2026) diễn ra chiều 5/11, Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Vũ Hải Quân đã gửi tới cộng đồng sinh viên, nhà nghiên cứu và chuyên gia công nghệ thông điệp về tinh thần học hỏi, chủ động tiếp cận tri thức mới và kiên trì theo đuổi những vấn đề khó. Đây không chỉ là lời khuyến khích thế hệ trẻ lựa chọn AI, mà còn gợi mở vấn đề có ý nghĩa chiến lược: năng lực làm chủ công nghệ trước hết phải được xây dựng từ con người.

Chia sẻ hành trình hơn 20 năm học tập và nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo, Bộ trưởng Vũ Hải Quân nhắc lại quá trình tiếp cận AI thông qua những nghiên cứu về mô hình 3D, dịch máy khi còn học tập ở nước ngoài. Sau khi trở về Việt Nam, ông thành lập phòng thí nghiệm đầu tiên trong nước về dịch máy.

Đáng chú ý, người đứng đầu ngành khoa học và công nghệ cũng thẳng thắn nhìn nhận, sau hơn 10 năm không trực tiếp làm chuyên môn, có những vấn đề kỹ thuật trong lĩnh vực AI hiện nay ông không còn theo kịp. Câu chuyện này cho thấy tốc độ biến đổi rất nhanh của công nghệ, đồng thời nhấn mạnh rằng kiến thức và kinh nghiệm, dù quan trọng, cũng không thể thay thế quá trình học hỏi liên tục.

Trong lĩnh vực AI, các mô hình, phương pháp huấn luyện và công cụ phát triển liên tục được cập nhật. Người làm khoa học, kỹ sư và cả nhà quản trị đều phải chủ động bổ sung tri thức nếu không muốn bị tụt lại phía sau. Theo Bộ trưởng Vũ Hải Quân, học tập không dừng lại ở giảng đường hay một tấm bằng. Người trẻ cần chủ động tiếp cận các nhóm nghiên cứu, diễn đàn khoa học, sự kiện công nghệ, mạnh dạn đặt câu hỏi và kiên trì theo đuổi những vấn đề khó.

Đặt trong bối cảnh Việt Nam xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là động lực quan trọng cho phát triển, yêu cầu này càng có ý nghĩa. AI không còn đơn thuần là công cụ hỗ trợ công việc mà đang từng bước trở thành hạ tầng công nghệ có khả năng tác động sâu rộng đến phương thức sản xuất, quản trị và cung ứng dịch vụ.

Một quốc gia muốn tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị AI toàn cầu không thể chỉ dừng ở việc khai thác các nền tảng có sẵn. Năng lực nghiên cứu, phát triển mô hình, xây dựng dữ liệu, thiết kế sản phẩm và thương mại hóa công nghệ mới là những yếu tố quyết định khả năng làm chủ.

Nhìn lại hành trình phát triển của AI4VN, PGS.TS Bùi Thế Duy, Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội, cho biết hơn tám năm trước, khi chương trình AI4Life lần đầu được tổ chức tại Đại học Quốc gia Hà Nội, AI vẫn chủ yếu hiện diện trong các phòng thí nghiệm và hội thảo khoa học.

PGS.TS Bùi Thế Duy, Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội phát biểu - Ảnh: diendandoanhnghiep.vn

Mục tiêu của những người khởi xướng là đưa AI vào cuộc sống, tạo không gian để nhà nghiên cứu gặp gỡ doanh nghiệp và cùng tìm lời giải cho những vấn đề thực tiễn. Sau hơn tám năm, tốc độ phát triển của công nghệ đã vượt xa kỳ vọng ban đầu.

Minh chứng được ông Bùi Thế Duy đề cập là cuộc thi AI Arena tại AI4VN năm nay. Trong khoảng 20 phút, sinh viên có thể sử dụng AI để xây dựng một phần mềm ngay trên sân khấu, trong khi trước đây một công việc tương tự có thể mất nhiều tuần.

Khả năng rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm cho thấy AI đang tạo ra thay đổi đáng kể đối với năng suất lao động trí tuệ, nhất là trong lập trình, xử lý dữ liệu và phát triển sản phẩm số. Tuy nhiên, tốc độ tạo ra sản phẩm không đồng nghĩa với việc người sử dụng đã thực sự làm chủ công nghệ. Vấn đề quan trọng là phải hiểu sản phẩm do AI tạo ra, đánh giá độ chính xác, kiểm soát rủi ro và có khả năng tiếp tục cải tiến hệ thống.

Đây cũng là yêu cầu đặt ra đối với các trường đại học trong đổi mới phương thức đào tạo. Thay vì chỉ truyền đạt kiến thức, hoạt động đào tạo cần chú trọng phát triển tư duy phản biện, năng lực giải quyết vấn đề và khả năng làm chủ công nghệ của người học.

Kết nối nghiên cứu với doanh nghiệp để đưa AI vào thực tiễn

Một trong những vấn đề xuyên suốt tại AI4VN 2026 là làm thế nào để kết quả nghiên cứu không chỉ dừng lại trong phòng thí nghiệm mà có thể trở thành sản phẩm, dịch vụ đáp ứng nhu cầu của thị trường.

Ở góc độ hệ sinh thái, bà Bùi Thanh Vân, Thư ký tòa soạn Báo VnExpress, Trưởng ban tổ chức AI4VN, nhấn mạnh vai trò kết nối giữa cơ quan quản lý, nhà trường và doanh nghiệp. Trong đó, Nhà nước định hướng chiến lược và xây dựng chính sách; trường đại học đảm nhiệm đào tạo nhân lực, nghiên cứu nền tảng; doanh nghiệp đưa công nghệ vào sản xuất, kinh doanh và thương mại hóa sản phẩm.

Mối liên kết này có ý nghĩa quyết định đối với khả năng hình thành thị trường AI trong nước. Nếu hoạt động nghiên cứu thiếu kết nối với nhu cầu doanh nghiệp, các kết quả khoa học sẽ khó đi đến ứng dụng. Ngược lại, nếu doanh nghiệp chỉ tập trung khai thác công cụ có sẵn mà thiếu đầu tư nghiên cứu và phát triển, khả năng tạo ra sản phẩm có lợi thế cạnh tranh riêng cũng bị hạn chế.

Thực tiễn triển khai AI tại doanh nghiệp cho thấy tiềm năng ứng dụng ngày càng rõ nét, đặc biệt trong tự động hóa quy trình và khai thác dữ liệu. Một xu hướng đáng chú ý tại AI4VN 2026 là sự chuyển dịch từ các hệ thống AI chủ yếu cung cấp thông tin sang tác nhân AI (AI Agent) có khả năng thực hiện nhiều công việc theo mục tiêu được giao.

Từ góc nhìn của Meta, bà Seher Syed, Quản lý chính sách về AI và Reality Labs khu vực châu Á - Thái Bình Dương, đưa ra ví dụ về việc sử dụng tác nhân AI để hỗ trợ người dùng chuẩn bị chuyến đi. Thay vì tự tìm kiếm từng dịch vụ, người dùng có thể giao cho AI tìm chuyến bay, khách sạn, dịch vụ thuê xe thông qua các ứng dụng được kết nối. Sau khi người dùng xem xét và phê duyệt, hệ thống tiếp tục hỗ trợ đặt dịch vụ và tổng hợp lịch trình.

Trong môi trường doanh nghiệp, khả năng này mở ra cơ hội tự động hóa nhiều quy trình vốn phụ thuộc vào thao tác thủ công và sự phối hợp giữa các bộ phận.

Ông Trịnh Xuân Tuân, Giám đốc Khoa học dữ liệu MoMo, chia sẻ về hệ thống tác nhân phân tích dữ liệu MOAT. Trước đây, khi bộ phận nghiệp vụ cần khai thác dữ liệu, họ phải gửi yêu cầu cho chuyên viên phân tích, trao đổi để làm rõ vấn đề, sau đó chờ xây dựng truy vấn và nhận kết quả.

Với MOAT, nhân viên nghiệp vụ có thể trực tiếp đặt câu hỏi, hệ thống tự tạo truy vấn và đưa ra câu trả lời. Thời gian xử lý từ nhiều ngày được rút xuống còn vài phút. Nhờ đó, người sử dụng có thể tiếp cận dữ liệu nhanh hơn, trong khi đội ngũ chuyên viên có điều kiện tập trung vào những nhiệm vụ phân tích chuyên sâu.

Tuy nhiên, hiệu quả của AI không chỉ được đo bằng tốc độ xử lý. Khi hệ thống ngày càng được trao quyền tự chủ, doanh nghiệp phải đối mặt với những yêu cầu quản trị mới, từ xác định giới hạn hoạt động, kiểm soát chất lượng đầu ra đến bảo đảm trách nhiệm đối với các quyết định quan trọng.

Ông Nguyễn Quang Minh, Giám đốc Trung tâm Tư vấn và Đổi mới sáng tạo AI, FPT Smart Cloud, cho rằng doanh nghiệp cần phân định rõ những công việc AI được phép tự xử lý và những tình huống phải chuyển lại cho con người quyết định. Cách tiếp cận phù hợp là bắt đầu từ những nhiệm vụ có mức độ rủi ro thấp, sau đó từng bước mở rộng quyền tự chủ trên cơ sở kết quả thử nghiệm và đánh giá rủi ro.

Điều này cho thấy triển khai AI không đơn thuần là đầu tư phần mềm hay trang bị công cụ mới. Doanh nghiệp còn phải xây dựng quy trình quản trị dữ liệu, cơ chế giám sát và đội ngũ nhân sự có khả năng phối hợp hiệu quả với hệ thống AI. Công nghệ có thể hỗ trợ xử lý nhanh hơn, nhưng con người vẫn phải giữ vai trò kiểm soát và chịu trách nhiệm.

Nhân lực liên ngành và năng lực giải quyết bài toán thực tiễn là lợi thế dài hạn

Một điểm đáng chú ý khác tại AI4VN 2026 là con đường đến với AI không nhất thiết bắt đầu từ ngành công nghệ thông tin. Đặc thù liên ngành của AI đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức công nghệ và hiểu biết chuyên sâu về từng lĩnh vực ứng dụng.

Vinh danh ba giải pháp AI xuất sắc - Ảnh: diendandoanhnghiep.vn