Top 3 kỹ năng thấu hiểu AI không thể thiếu trong năm 2026

Người biết giám sát AI, không chỉ về mặt kỹ thuật mà cả về đạo đức, tuân thủ và trách nhiệm sẽ chính là người bảo vệ uy tín và giá trị của tổ chức.

Theo báo cáo Future of Jobs 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), có tới 39% kỹ năng trong các công việc hiện nay sẽ trở nên lạc hậu trước năm 2030 nếu không được cập nhật. Nhu cầu tuyển dụng lao động có năng lực làm việc cùng AI, biết sử dụng và giám sát các công cụ số, đang tăng mạnh ở hầu hết ngành nghề.

Trong bức tranh đó, các chuyên gia cho rằng, 3 nhóm kỹ năng dưới đây chính là “tấm hộ chiếu nghề nghiệp” để mỗi người giữ vững vị thế trong kỷ nguyên AI.

Theo khảo sát của McKinsey, có tới 77% doanh nghiệp toàn cầu cho biết họ đang gặp khó khăn trong việc tìm kiếm nhân sự có thể “đọc hiểu và làm việc với dữ liệu”.

Tương tự, báo cáo của Gartner chỉ ra rằng, việc thiếu hiểu biết dữ liệu là một trong năm rào cản lớn nhất khiến chiến lược dữ liệu và AI của doanh nghiệp không mang lại giá trị như kỳ vọng.

Một nghiên cứu khác của Tableau cũng cho thấy, 87% nhân viên đánh giá kỹ năng dữ liệu là rất quan trọng trong công việc hằng ngày, nhưng chỉ khoảng 40% cảm thấy được đào tạo bài bản về năng lực này.

Trong bối cảnh đó, biết “ngôn ngữ” của AI - tức hiểu được dữ liệu, mô hình và giới hạn của công nghệ - không chỉ giúp con người sử dụng AI hiệu quả hơn, mà còn tránh bị công nghệ dẫn dắt. Nói cách khác, hiểu biết về AI và dữ liệu chính là chìa khóa để tồn tại và phát triển trong kỷ nguyên số.

Kỹ năng tư duy phản biện

AI có thể cho bạn đáp án cho bất cứ câu hỏi nào - nhưng điều đó không đồng nghĩa mọi đáp án đều đúng. Trong thời đại bùng nổ nội dung số và mô hình tạo sinh (generative AI), tư duy phản biện (critical thinking) trở thành tấm rèm lọc không thể thiếu để con người phân định, kiểm chứng và điều chỉnh thông tin từ máy.

Người có tư duy phản biện không dập khuôn “AI nói thế là đúng” mà sẽ đặt câu hỏi “tại sao?”, “căn cứ nào?”, “có nhìn được bối cảnh khác không?”

Họ không tiếp thu đầu ra của ChatGPT, Gemini, Claude… như chân lý tuyệt đối, mà nhận thức đó là dữ liệu để kiểm tra, đối chiếu với các nguồn khác. Trong môi trường doanh nghiệp, khả năng này giúp đội ngũ AI tránh rủi ro sai lệch dữ liệu, ngăn chặn thiên lệch (bias) trong thuật toán và ra các quyết định mang tính chiến lược hơn.

Các chuyên gia trong cộng đồng AI cũng nhận định, càng nhiều hệ thống AI được áp dụng trong công việc hàng ngày, con người càng cần năng lực quản trị, giám sát và phản biện để đảm bảo công nghệ không “lệch hướng”.

Nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng, việc phụ thuộc quá mức vào AI có thể làm xói mòn khả năng tư duy phản biện - hiện tượng “cognitive offloading”, nếu chúng ta không giữ thói quen đối chiếu thông tin.

Vì thế, nếu không có khả năng đặt câu hỏi phản biện thì chúng ta dễ trở thành “nạn nhân” của công cụ mình dùng. Tư duy phản biện giúp con người không bị điều khiển bởi AI, mà trở thành người lãnh đạo, định hướng và kiểm soát AI.

Với việc AI ngày càng được tích hợp sâu vào quy trình làm việc - từ chatbot tự động trả lời khách hàng đến hệ thống phân tích dữ liệu theo thời gian thực - nhu cầu về nhân lực có khả năng giám sát, vận hành và đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm của các mô hình AI đang trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.

Việc triển khai AI nếu thiếu kiểm soát dễ dẫn tới lỗi đầu ra (flawed output), thiên lệch dữ liệu (bias) hoặc vi phạm đạo đức, tất cả các lỗi này đều có thể gây thiệt hại tài chính, uy tín và pháp lý.

Hiểu biết về AI và dữ liệu chính là chìa khóa để tồn tại và phát triển trong kỷ nguyên số.

Kỹ năng quản lý và giám sát hệ thống AI

AI System Oversight hay còn gọi là quản trị và giám sát hệ thống AI, không chỉ là một bộ phận hỗ trợ kỹ thuật mà đang trở thành một lĩnh vực chiến lược trong quản lý doanh nghiệp. Những người đảm nhận vai trò này cần:

Hiểu rõ nguyên tắc hoạt động của mô hình AI, từ khâu thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, huấn luyện mô hình, đến kiểm thử và triển khai;

Phát hiện khi nào mô hình mắc lỗi hoặc có dấu hiệu hoạt động sai - ví dụ dự đoán sai, thiên lệch, hoặc thiếu minh bạch trong đầu ra;

Thiết lập quy trình đánh giá độc lập đầu ra (human-in-the-loop) để giám sát, kiểm soát sai sót và điều chỉnh kịp thời;

Nắm vững kiến thức về ML Ops (quản lý vòng đời mô hình máy học), DevOps cho AI/ML, các biện pháp bảo mật (security) và hiểu rõ các nguyên tắc đạo đức AI (AI ethics): quyền riêng tư, quyền của người dùng, tính công bằng (fairness), minh bạch (explainability)…

Các số liệu thực tế cho thấy, thị trường quản trị AI đang tăng trưởng rất nhanh. Theo một nghiên cứu, thị trường giải pháp AI Governance được dự kiến sẽ đạt tốc độ tăng trưởng kép (CAGR) khoảng 36% giai đoạn 2024-2030. Nhu cầu về việc tích hợp các công cụ kiểm soát như đánh giá tác động (impact assessments), giám sát liên tục hành vi của mô hình (real-time model monitoring) và phát hiện thiên lệch đang gia tăng.

Một vấn đề khác là lỗ hổng nhân lực: rất nhiều doanh nghiệp hiện vẫn chưa có khung quản trị AI đầy đủ. Báo cáo từ tổ chức AI Workforce Consortium ghi nhận, có hơn 78% các vị trí công nghệ thông tin hiện yêu cầu kỹ năng AI, nhưng chuyên môn về đạo đức AI và bảo mật AI đang thiếu nghiêm trọng.

Bên cạnh đó, một cuộc khảo sát tại Mỹ của EisnerAmper cho thấy, chỉ khoảng 36% nhân viên biết rõ tổ chức của mình có chính sách AI chính thức và chỉ 22% nói rằng công ty giám sát việc sử dụng AI của nhân viên một cách chủ động.

Việc thiếu chính sách, thiếu giám sát dẫn tới nguy cơ “shadow AI” (hiện tượng nhân viên dùng AI ngoài khuôn khổ kiểm soát) có thể dẫn tới rò rỉ dữ liệu mềm, sai lệch hoặc vi phạm bảo mật.

Trong thời đại mà “sai sót của hệ thống có thể trở thành khủng hoảng của doanh nghiệp”, người biết giám sát AI, không chỉ về mặt kỹ thuật mà cả về đạo đức, tuân thủ và trách nhiệm sẽ chính là người bảo vệ uy tín và giá trị của tổ chức.

Đây là nhóm kỹ năng sẽ được săn đón mạnh trong 2026 và tạo nên sự khác biệt lớn giữa tổ chức chủ động và tổ chức bị động trong thời đại AI.

Kỹ năng kiểm soát trí tuệ cảm xúc

Khi AI có thể sản xuất hình ảnh chân thực, văn bản mượt mà và giọng nói rất giống người, nhưng vẫn chưa thể vượt qua ranh giới tinh tế nhất của con người: cảm xúc thật, sự đồng cảm chân thành và các mối quan hệ sâu sắc. Trong bối cảnh này, trí tuệ cảm xúc (EQ) càng trở thành kỹ năng không thể thay thế - đó là tường lửa bảo vệ chúng ta giữa thế giới máy móc.

EQ không chỉ đơn thuần là khả năng nhận ra tâm trạng bản thân hay của người khác. Nó bao gồm khả năng quản lý cảm xúc cá nhân, điều hòa phản ứng trong giao tiếp, truyền đạt sự thấu hiểu và xây dựng sự tin cậy.

Những người có EQ cao có thể dẫn dắt đội nhóm qua thay đổi, xử lý xung đột, kiến tạo môi trường làm việc nơi mọi người cảm thấy được lắng nghe và an toàn về mặt tâm lý.

Nhiều nghiên cứu cho thấy rằng, AI hiện tại dù đã rất tiến bộ nhưng vẫn gặp hạn chế lớn trong việc cảm nhận như con người. AI có thể nhận diện sắc thái cảm xúc từ lời nói hay văn bản, thậm chí mô phỏng đáp trả một cách phù hợp trong nhiều tình huống, nhưng thiếu sự trải nghiệm cá nhân, thiếu ngữ cảnh xã hội tinh vi và thiếu khả năng hiểu sâu về bối cảnh con người.

Các chuyên gia nhận định, tương lai việc làm sẽ không còn là câu hỏi “con người hay máy móc” mà là “ai biết làm việc cùng AI tốt hơn”. Việc chuẩn bị sớm không chỉ giúp mỗi cá nhân giữ vững vị thế trong tổ chức, mà còn mở ra cơ hội dẫn dắt sự thay đổi trong một thế giới nơi AI là cộng sự, còn con người vẫn là người kiến tạo.

Học cách sử dụng AI, hiểu cách AI hoạt động và giữ được bản chất con người - đó chính là ba bước để không chỉ tồn tại, mà còn tỏa sáng trong năm 2026 và xa hơn nữa./.