NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
Taåp chñ Nghiïn cûáu khoa hoåc cöng àoaân
Söë 38 thaáng 4/2025
38
1. Đặt vấn đề
Trong thời đại kỷ nguyên số ngày nay, khoa học
dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đã trở thành một mũi nhọn
quan trọng của những đổi mới tiên tiến mang tính
thời đại, tạo ra sự thay đổi trong xu hướng ngành
nghề. Chuyển đổi số trong kinh doanh đã và đang
được thúc đẩy mạnh mẽ bởi sự bùng nổ của trí tuệ
nhân tạo (AI) và Internet vạn vật. Nhờ vậy, các doanh
nghiệp nắm bắt sâu sắc hơn về hành vi người tiêu
dùng thông qua những ứng dụng của Khoa học dữ
liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho những cải tiến mới
trong hoạt động kinh doanh và gia tăng cho khách
hàng. Cùng với đó, những công nghệ như ô tô tự lái,
trợ lý ảo (Alexa), chatbot (ChatGPT), hay dịch vụ y tế
AI đã chứng minh rằng: Công nghệ sẽ cách mạng hóa
cách con người sống và làm việc trong nhiều năm tới.
Và những ai có thể làm chủ và tận dụng các công cụ
đầy sức mạnh này sẽ sở hữu lợi thế trong một thế giới
việc làm cạnh tranh và biến đổi không ngừng. Giống
như Tim Cook, CEO của Appple, đã chia sẻ trong một
cuộc phỏng vấn gần đây: “AI và Data Science sẽ là
một trong những công nghệ quan trọng nhất của thế
kỷ này, có khả năng cải thiện cuộc sống theo những
cách mà chúng ta chưa từng tưởng tượng được.”
2. nội dung nghiên cứu
2.1. Tổng quan về khoa học dữ liệu và trí tuệ
nhân tạo
trí tuệ nhân tạo (AI) và khoa học dữ liệu (Data
Science) đang tạo nên một cuộc cách mạng mạnh
mẽ trong thế giới công nghệ hiện đại, cung cấp
những giải pháp đột phá cho vô số thách thức và tạo
ra cơ hội mới trong đa dạng các lĩnh vực. trí tuệ nhân
tạo, với khả năng mô phỏng trí thông minh và hành
vi con người, kết hợp với Khoa học dữ liệu, ngành học
chuyên về việc phân tích và khai thác thông tin từ
nguồn dữ liệu khổng lồ, tạo ra một sức mạnh vô song
trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp.
Trước hết, trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực nghiên cứu
và phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có
khả năng học hỏi từ dữ liệu, từ đó đưa ra các dự đoán
KHOA HọC dỮ LIỆU VÀ TrÍ TUỆ NHÂN TạO: CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC
PHÁT TrIểN TạI VIỆT NAM TrONG KỶ NGUyÊN SỐ
ThS. Lê Thị Duyên*
———————
* Trường Đại học Công đoàn
Ngày nhận: 04/3/2025
Ngày phản biện: 04/4/2025
Ngày duyệt đăng: 15/4/2025
Tóm tắt: Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo giúp chúng ta hiểu rõ hơn về thế giới xung quanh, đồng thời hỗ trợ ra quyết định
thông minh và hiệu quả hơn cũng như mở ra những cơ hội mới cho sự phát triển và đổi mới trong mọi lĩnh vực. Trong sự bùng nổ
của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin và sự xuất hiện của công nghệ mới, dữ
liệu tăng lên theo cấp số nhân, nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng tăng và vai trò của khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục
trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Ngành Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo ngày một “hot” hơn, hứa hẹn trở thành “ngành top”
của các trường đại học và có tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong tương lai tại Việt Nam, không chỉ sẽ mang lại nhiều cơ hội nghề
nghiệp mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của nền kinh tế nước ta trong thời đại kỷ nguyên số.
Từ khóa: Khoa học dữ liệu; trí tuệ nhân tạo; kỷ nguyên số.
DATA SCIENCE AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE: DEVELOPMET OPPORTUNITIES AND CHALLENGES FOR VIETNAM
IN THE DIGITAL ERA
Abstract: In the era of the Fourth Industrial Revolution, the rapid development of information technology and the emergence of
new technologies have led to an exponential growth of data. This has significantly increased the demand for efficient data
processing and intelligent decision-making. Data Science and Artificial Intelligence (AI) have emerged as key disciplines in
addressing these challenges by providing powerful tools for data analysis and innovation. In Vietnam, these fields are becoming
increasingly attractive, with strong potential for academic and industrial growth. They not only offer diverse career opportunities
but also contribute to the sustainable development of the national economy in the digital era.
Keywords: Data Science; artificial Intelligence; digital era.
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
tapchinckhcd@dhcd.edu.vn
39
và quyết định tương tự như con người. trí tuệ nhân
tạo bao gồm các nhánh nhỏ như:
• Machine Learing(Học máy): Là các mô hình và
thuật toán có khả năng học hỏi từ dữ liệu quá khứ để
dự đoán hoặc phân loại.
• Deep Learing(Học sâu): Sử dụng mạng nơ- ron
nhân tạo nhiều lớp để học từ dữ liệu phức tạp như
hình ảnh, âm thanh.
• Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự
nhiên): Phân tích, hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên
của con người.
Có thể hiểu rằng trí tuệ nhân tạo là một công
nghệ có khả năng giải quyết vấn đề như con người.
Cách hoạt động của AI dường như mô phỏng trí tuệ
của con người, nó có thể nhận dạng hình ảnh, làm
thơ và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Các tổ chức
hiện đại thu thập khối lượng dữ liệu khổng lồ từ
nhiều nguồn khác nhau như cảm biến thông minh,
nội dung do con người tạo ra, công cụ giám sát và
bản ghi hệ thống. Công nghệ trí tuệ nhân tạo phân
tích và sử dụng dữ liệu để hỗ trợ hoạt động kinh
doanh một cách hiệu quả. Ví dụ: Công nghệ AI có thể
phản hồi các cuộc trò chuyện của con người trong
lĩnh vực hỗ trợ khách hàng, tạo hình ảnh và văn bản
gốc để tiếp thị và đưa ra các đề xuất thông minh để
phân tích. Cuối cùng, mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là
làm cho phần mềm thông minh hơn để đáp ứng
tương tác người dùng tùy chỉnh và giải quyết vấn đề
phức tạp.
Trong khi đó, Khoa học dữ liệu là lĩnh vực tập
trung vào việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu để
rút ra những thông tin có ý nghĩa và hữu ích. Các
công việc trong lĩnh vực này bao gồm:
• Data Cleaning: Xử lý và làm sạch dữ liệu.
• Data Analysis and Visualization: Phân tích và trực
quan hóa dữ liệu.
• Áp dụng các mô hình thống kê để tìm kiếm mối
liên hệ giữa các yếu tố trong dữ liệu.
Có thể nói khoa học dữ liệu là lĩnh vực liên ngành
kết hợp các công cụ, thuật toán, quy trình và hệ
thống nhằm trích xuất thông tin từ dữ liệu thô. Với sự
bùng nổ của dữ liệu lớn (Big Data) trong thời đại công
nghệ số hiện nay, thì khoa học dữ liệu đã trở thành
một trong những lĩnh vực cốt lõi, giúp các doanh
nghiệp, tổ chức tối ưu hóa hoạt động, đưa ra quyết
định chiến lược và dự đoán xu hướng tương lai. Nói
một cách đơn giản, khoa học dữ liệu giống như việc
“biến dữ liệu thành vàng”. Thay vì chỉ lưu trữ hoặc xử
lý dữ liệu thô, lĩnh vực này tập trung vào việc tìm kiếm
các mẫu, xu hướng và thông tin giá trị tiềm ẩn từ dữ
liệu. Ví dụ, thông qua khoa học dữ liệu, một công ty
thương mại điện tử có thể dự đoán sở thích mua sắm
của khách hàng, hay khi một bệnh viện có thể cải
thiện việc chẩn đoán và điều trị dựa trên dữ liệu bệnh
nhân. Điều này khiến cho khoa học dữ liệu trở thành
“chìa khóa vàng” cho sự phát triển và đổi mới trong
mọi lĩnh vực.
Như vậy, ta có thể nhận ra mối quan hệ giữa hai
ngành thể hiện rõ ở chỗ: trí tuệ nhân tạo (AI) cần dữ
liệu để học, trong khi đó khoa học dữ liệu cung cấp
phương pháp để xử lí và chuẩn bị dữ liệu đầu vào
cho các thuật toán AI. Ngược lại, các mô hình AI (đặc
biệt là Học máy và Học sâu) lại là công cụ mạnh mẽ
được sử dụng trong khoa học dữ liệu để phát hiện
mẫu, dự đoán xu hướng và tự động hóa phân tích.
Trong thực tế, các dự án về phân tích dữ liệu ngày
càng tích hợp các kỹ thuật của AI để tăng độ chính
xác và khả năng mở rộng. Ví dụ, một nhà phân tích
dữ liệu có thể sử dụng mô hình học máy(một nhánh
của AI) để dự đoán hành vi khách hàng, trong khi các
kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên(NLP)- một thành
phần của AI lại giúp phân tích các đánh giá sản phẩm
từ khách hàng.
Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo là hai lĩnh vực
có mối liên hệ chặt chẽ, đồng thời có những điểm
khác biệt về mục tiêu, phương pháp và ứng dụng.
Tuy nhiên, trong thời đại kỷ nguyên số hiện nay, hai
ngành này ngày càng giao thoa và bổ trợ lẫn nhau,
góp phần tạo nên các giải pháp công nghệ thông
minh và hiệu quả vượt trội trong mọi lĩnh vực của
cuộc sống.
2.2. Ảnh hưởng mạnh mẽ của khoa học dữ liệu
và trí tuệ nhân tạo đến nhiều khía cạnh trong cuộc
sống hiện đại
Trong thời đại số, với sự phát triển không ngừng
của công nghệ, lượng dữ liệu ngày càng tăng, khiến
vai trò của ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
trong xã hội ngày càng trở nên quan trọng hơn bao
giờ hết. Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo ảnh
hưởng lớn đến nhiều lĩnh vực, nhiều khía cạnh trong
cuộc sống hiện đại của nhiều quốc gia trên thế giới,
trong đó có Việt Nam.
• Trong lĩnh vực thương mại và bán lẻ: Các doanh
nghiệp ứng dụng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
để giúp việc phân tích hành vi mua sắm của khách
hàng, từ đó nâng cao và cá nhân hóa trải nghiệm
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
Taåp chñ Nghiïn cûáu khoa hoåc cöng àoaân
Söë 38 thaáng 4/2025
40
người dùng. Các thuật toán gợi ý sản phẩm dựa trên
dữ liệu lịch sử mua hàng, sở thích và thói quen, giúp
tăng doanh số bán hàng. Ngoài ra, dữ liệu và AI còn
được sử dụng để tối ưu hóa quản lý kho hàng, dự báo
nhu cầu và xây dựng chiến lược giá phù hợp. Hiện
nay, nhiều doanh nghiệp, từ startup đến các tập đoàn
lớn đã bắt đầu đầu tư vào khoa học dữ liệu và trí tuệ
nhân tạo để nâng cao hiệu quả hoạt động và đáp ứng
nhu cầu thị trường. Như các công ty VinGroup, VNG,
FPT,... đang áp dụng các giải pháp dữ liệu và AI để cải
thiện dịch vụ khách hàng và quản lý chuỗi cung ứng.
• Trong lĩnh vực y tế và chăm sóc sức khỏe: Ứng
dụng của khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo là giúp
hỗ trợ chuẩn đoán bệnh sớm và cá nhân hóa liệu
trình điều trị. Các hệ thống phân tích dữ liệu lớn từ
bệnh nhân có thể phát hiện xu hướng và dấu hiệu
cảnh báo sớm, giúp các bác sĩ đưa ra các quyết định
điều trị hiệu quả hơn. Ngoài ra, khoa học dữ liệu và trí
tuệ nhân tạo còn được sử dụng để dự báo xu hướng
dịch bệnh, quản lý tài nguyên y tế và phát triển
nguồn thuốc mới.
• Trong lĩnh vực giao thông và logistics: khoa học
dữ liệu và trí tuệ nhân tạo giúp tối ưu hóa lộ trình vận
chuyển, giảm thời gian và chi phí hoạt động. Các
công ty logistics sử dụng khoa học dữ liệu để quản lý
đội xe hiệu quả, dự báo nhu cầu vận chuyển và cải
thiện trải nghiệm giao hàng. Ngoài ra, dữ liệu và AI từ
cảm biến và hệ thống GPS còn hỗ trợ việc quản lý
giao thông đô thị, giảm ùn tắc và nâng cao an toàn
giao thông.
• Trong lĩnh vực giáo dục: khoa học dữ liệu và trí
tuệ nhân tạo đã và đang cách mạng hóa ngành giáo
dục bằng cách phân tích kết quả học tập và cá nhân
hóa chương trình giảng dạy. Các hệ thống dựa trên
dữ liệu và AI giúp nhận diện điểm mạnh, điểm yếu
của từng học sinh, từ đó xây dựng lộ trình học tập tối
ưu. Bên cạnh đó, dữ liệu và AI còn được sử dụng để
dự báo nhu cầu đào tạo và nâng cao hiệu quả quản lý
giáo dục.
• Trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng: khoa học
dữ liệu và trí tuệ nhân tạo mang đến những bước đột
phá, đặc biệt là trong việc phát hiện gian lận và đánh
giá rủi ro tín dụng. Các thuật toán học máy có thể
nhận diện các giao dịch bất thường, ngăn chặn rủi ro
mất mát tài chính. Đồng thời, phân tích dữ liệu còn
giúp tối ưu hóa danh mục đầu tư và dự đoán biến
động thị trường hỗ trợ các tổ chức tài chính ra quyết
định chính xác hơn.
• Trong lĩnh vực giải trí: khoa học dữ liệu và trí tuệ
nhân tạo đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao
trải nghiệm người dùng. Hiện nay, các nền tảng như
Netflix, Spotify và You Tube sử dụng thuật toán học
máy để phân tích thói quen xem hoặc nghe của
người dùng, từ đó đề xuất nội dung phù hợp để cải
thiện trải nghiệm người dùng. Điều này không chỉ
nâng cao sự hài lòng của người dùng mà còn tăng
thời gian họ dành cho nền tảng. Bên cạnh đó, dữ liệu
và AI giúp các nhà sản xuất nội dung theo dõi thị
hiếu, dự đoán xu hướng của khán giả để đưa ra quyết
định chiến lược phát triển.
Chính phủ Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi
số, trong đó ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân
tạo đóng vai trò quan trọng trong quá trình này. Việc
áp dụng các giải pháp dữ liệu vào quản lý nhà nước,
xây dựng Chính phủ điện tử và phát triển các thành
phố thông minh, giúp cải thiện hiệu quả quản lý và
cung cấp dịch vụ công. Bên cạnh đó, Việt Nam đang
định hướng xây dựng, phát triển cơ sở dữ liệu tổng
hợp quốc gia với vai trò là trụ cột dữ liệu chính, để tạo
nền tảng cho phát triển Chính phủ số, thúc đẩy kinh
tế số và hình thành xã hội số ở nước ta. Trong nền
kinh tế số, xã hội số mà Việt Nam đang xây dựng và
phát triển, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đồng
thời sẽ giúp Chính phủ có những đánh giá, phân tích,
đưa ra những quyết sách phù hợp thông qua khai
thác tối ưu cơ sở dữ liệu dùng chung. Sự tích hợp này
không chỉ thúc đẩy sự phát triển kinh tế mà còn đảm
bảo tính bền vững cho các chương trình phát triển
kinh tế - xã hội của Việt Nam.
2.3. Cơ hội và thách thức phát triển của khoa học
dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
Song song với sự bùng nổ của khoa học dữ liệu và
trí tuệ nhân tạo, nhu cầu về nhân lực làm việc trong
lĩnh vực này không ngừng tăng và trở nên cấp thiết
hơn bao giờ hết. Tốc độ tăng trưởng trong nhu cầu
tuyển dụng nhân lực số hiện đang ở mức cao, không
chỉ ở Việt Nam mà còn tại nhiều quốc gia trên thế
giới. Theo Viện nghiên cứu toàn cầu McKinsey, “’Nhu
cầu thế giới về những người có đủ kỹ năng để tạo ra
tri thức từ dữ liệu lớn sẽ vượt 50% so với nguồn
cung...”.
Hơn một thập kỷ đã trôi qua kể từ khi tạp chí danh
giá Havard Business Review đưa ra nhận định “khoa
học dữ liệu là ngành học hấp dẫn nhất của thế kỷ 21”.
Theo trang tin tài chính Finbold, giá trị ước tính của
thị trường trí tuệ nhân tạo sẽ vượt ngưỡng 1.000 tỷ
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
tapchinckhcd@dhcd.edu.vn
41
USD vào năm 2028, và tăng lên mức 1.870 tỷ USD vào
năm 2030, chính thức trở thành thị trường nghìn tỷ
USD. Theo Cục thống kê lao động Mỹ, việc làm cho
các nhà khoa học dữ liệu được dự đoán sẽ tăng 35%
từ năm 2022 đến 2032, nhanh gấp nhiều lần so với
các nghề nghiệp khác.
Về mức lương, theo dữ liệu từ Glassdoor, một
trong những trang web việc làm lớn nhất thế giới,
cập nhật đến tháng 6 năm 2024, mức lương trung
bình hàng năm cho vị trí Data Scientist tại Hoa Kỳ là
khoảng 116.182 USD, với tổng thu nhập trung bình
(bao gồm lương cơ bản và các khoản bổ sung) là
161.485 USD. Mức lương này có thể thay đổi tùy
thuộc vào kinh nghiệm, vị trí địa lý và ngành công
nghiệp.
Tại Việt Nam thì mức lương cho vị trí Data
Scientist dao động tùy theo kinh nghiệm và vị trí địa
lý. Mức lương trung bình toàn quốc theo Glassdoor là
26.708.333 VNĐ/ tháng, với khoảng dao động từ
19.666.667 VNĐ đến 44.416.667 VNĐ. Tại Hà nội, theo
báo cáo thì mức lương trung bình là 28.166.667 VNĐ,
với dao động từ 17.100.000 VNĐ đến 55.800.000
VNĐ/tháng. Còn tại TP. Hồ Chí Minh thì mức lương
trung bình là 46.265.505 VNĐ/ tháng (theo báo cáo
lương được cập nhật đến tháng 1 năm 2025 của
Indeed Việt Nam).
Trong báo cáo “Thực trạng Nhân sự và tuyển
dụng ngành Công nghệ thông tin trong làn sóng
trí tuệ nhân tạo giai đoạn 2024- 2025” của
VietnamWorks inTECH, mức lương cho nhân sự trong
lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tại Việt Nam cao hơn từ
10% đến 50% so với các vị trí khác. Cụ thể 43,7%
doanh nghiệp cho biết mức lương cho nhân sự AI cao
hơn từ 10% đến 20% và 18,4% doanh nghiệp cho biết
mức lương cao hơn từ 20% đến 50%. Tuy nhiên, báo
cáo cũng cho thấy gần 60% nhân sự IT bị thôi việc
trong năm 2023 vẫn chưa tìm được công việc mới
trong năm 2024, cho thấy thị trường lao động vẫn
còn nhiều thách thức. Ngoài ra, theo dữ liệu từ
Vietnam Works, nhu cầu tuyển dụng trong lĩnh vực AI
đã tăng 46% so với năm 2017, cho thấy sự tăng
trưởng mạnh mẽ trong nhu cầu nhân lực AI.
Những số liệu này cho thấy cơ hội việc làm và mức
lương trong ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân
tạo tại Việt Nam tăng lên đáng kể, tiếp tục mở rộng và
phát triển nhanh chóng , nhưng cũng đặt ra thách
thức về việc đáp ứng nhu cầu nhân lực chất lượng
cao trong lĩnh vực này, và đặc biệt cấp thiết đối với
một nền giáo dục còn nhiều bất cập, đòi hỏi sự nỗ lực
của toàn xã hội, sự phối hợp đồng bộ từ phía chính
phủ thông qua các chính sách hỗ trợ và đầu tư cho
đào tạo nhân lực trong hệ thống giáo dục cũng như
tại nơi làm việc.
Trong thời gian vừa qua, Chính phủ Việt Nam đã
có những bước đi cụ thể nhằm giải quyết vấn đề này.
Quyết định 749/QĐ-TTg của Thủ tướng chính phủ về
Phê duyệt “Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến
năm 2025, định hướng đến năm 2030”, nêu rõ công
nghệ số, chuyển đổi số tạo ra lực lượng sản xuất mới
và yêu cầu phải hoàn thiện quan hệ sản xuất (tức là
hạ tầng số), đẩy mạnh công nghệ chiến lược, chuyển
đổi số, chuyển đổi xanh lấy khoa học công nghệ và
đổi mới sáng tạo làm động lực chính cho sự phát
triển. Và nhấn mạnh chuyển đổi số là một cuộc cách
mạng nên đòi hỏi một nền kinh tế số và nhân lực số,
đặc biệt là đội ngũ nhân lực ngành có trình độ và kỹ
năng để làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và
trí tuệ nhân tạo.
Nhằm cụ thể hoá chủ trương của Chính phủ, Bộ
Giáo dục và Đào tạo (GD&ĐT) đã đồng ý chính thức
mở mã đăng ký ngành cho khoa học dữ liệu, có hiệu
lực từ ngày 22/7/2022 (Thông tư 09/2022/TT-BGDĐT).
Tuy nhiên, trước đó, Bộ GD&ĐT cũng đã cho phép
nhiều trường đại học trong cả nước mở chương trình
đào tạo ngành khoa học Máy tính, chuyên ngành
khoa học dữ liệu, cả ở bậc Đại học và Sau Đại học. Tuy
nhiên, một thách thức không hề nhỏ là đội ngũ giảng
viên có trình độ, có chuyên môn đúng về khoa học dữ
liệu và trí tuệ nhân tạo trong các trường Đại học hiện
nay là rất ít. Nguồn cung chuyên gia khoa học dữ liệu
và trí tuệ nhân tạo của Việt Nam hiện nay chủ yếu là
tu nghiệp tại nước ngoài, trong khi đó, chưa có nhiều
chương trình đào tạo tiến sĩ trong nước theo định
hướng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Theo
thống kê, hiện chỉ có khoảng 15 trường đại học đào
tạo trình độ Đại học ngành (hoặc Chương trình đào
tạo) về khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Ngày
5/12/2024 tập đoàn NVIDIA đã thành lập Trung tâm
Nghiên cứu và Phát triển về trí tuệ nhân tạo (AI) và
Trung tâm Dữ liệu AI tại Việt Nam. Điều này tạo nền
tảng phát triển cho ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ
nhân tạo tại Việt Nam, từ đó nhu cầu nhân sự ngành
khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam sẽ
tăng cao trong thời gian tới.
Có thể kết luận rằng, nhu cầu đào tạo, nhu cầu sử
dụng nhân lực, đặc biệt là đội ngũ chuyên gia về
NGHIÊN CỨU - TRAO ĐỔI
Taåp chñ Nghiïn cûáu khoa hoåc cöng àoaân
Söë 38 thaáng 4/2025
42
khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo hiện tại và trong
thời gian tới đây là vô cùng to lớn. Một trong những
giải pháp quan trọng là đẩy mạnh chương trình đào
tạo trình độ Đại học đối với ngành khoa học dữ liệu
và trí tuệ nhân tạo. Cụ thể
Thứ nhất đối với các cơ quan quản lý nhà nước
Ở các cơ quan quản lý nhà nước, từ cấp trung
ương đến địa phương, việc xây dựng hệ thống Chính
phủ điện tử và chuyển đổi số là ưu tiên hàng đầu.
Chính phủ đã chỉ đạo thực hiện hàng loạt đề án, bao
gồm Đề án phát triển Chính phủ số và Đề án 06, với
mục tiêu nâng cao hiệu quả quản lý, bảo đảm an toàn
thông tin và tối ưu hoá các dịch vụ công trực tuyến.
Để đáp ứng các yêu cầu này, các cơ quan Nhà nước
đang cần đến đội ngũ chuyên viên có kiến thức
chuyên sâu về hệ thống thông tin, phân tích dữ liệu,
và kỹ năng lập trình.
Thứ hai đối với các doanh nghiệp Nhà nước và
doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài
Các doanh nghiệp trong và ngoài nước tại Việt
Nam đều chú trọng vào công nghệ và dữ liệu để tối
ưu hoá hoạt động. Tính đến cuối năm 2022, có hơn
900.000 doanh nghiệp trên cả nước, với phần lớn đã
và đang triển khai hệ thống số hóa. Đặc biệt, các
doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài đang tìm
kiếm nguồn nhân lực về khoa học dữ liệu, có khả
năng phân tích một lượng lớn thông tin và đưa ra xu
hướng, cũng như chiến lược kinh doanh phù hợp;
đồng thời thiết kế và phát triển các chiến lược để hỗ
trợ các phòng ban trong doanh nghiệp nhanh chóng
tìm thấy thông tin họ cần để đưa ra quyết định kinh
doanh tốt hơn, nhằm đáp ứng yêu cầu hội nhập và
cạnh tranh quốc tế.
Thứ ba đối với các cơ sở đào tạo và viện nghiên cứu
Các cơ sở đào tạo đang triển khai nhiều chương
trình đào tạo chuyên sâu về Công nghệ thông tin và
khoa học dữ liệu để đáp ứng nhu cầu nhân lực số
trong kỷ nguyên mới: kỷ nguyên số. Đề án 749/QĐ-
TTg của Chính phủ đã tạo điều kiện thúc đẩy ngành
giáo dục đào tạo và cung ứng nhân lực số với các
chương trình tiên tiến và hợp tác quốc tế. Trên căn cứ
khảo sát và dự báo nhu cầu nhân lực trong lĩnh vực
khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đã nêu rõ mục
tiêu tăng cường đào tạo nhân lực số phục vụ chuyển
đổi số quốc gia, đặc biệt là đội ngũ nhân lực ngành có
trình độ và kỹ năng để làm việc trong lĩnh vực khoa
học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Trong các viện nghiên cứu, nhu cầu về nhân lực
có trình độ chuyên môn cao trong các lĩnh vực như
khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, an ninh mạng và
các công nghệ ứng dụng mới không ngừng gia tăng.
Nhờ các đề án và chính sách của Chính phủ, cơ hội
việc làm cho cử nhân ngành khoa học dữ liệu và trí
tuệ nhân tạo không chỉ mở rộng mà còn đảm bảo
môi trường làm việc tốt, thu nhập ổn định và triển
vọng phát triển cao trong nền kinh tế số. Điều này
cũng giúp cho ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân
tạo tiếp tục phát triển mạnh mẽ, đóng góp vào sự
phát triển bền vững của quốc gia.
3. Kết luận
Hiện nay, Chính phủ Việt Nam cũng đã có chủ
trương, chính sách hỗ trợ phát triển lĩnh vực khoa
học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Cụ thể, ngày
02/2/2024, Chính phủ phê duyệt Chiến lược Dữ liệu
quốc gia đến năm 2030 với tầm nhìn là dữ liệu của
Việt Nam sẽ mở ra không gian hoạt động và phát
triển mới cho Chính phủ số, kinh tế số và xã hội số;
là nhân tố thúc đẩy tăng năng lực cạnh tranh quốc
gia, đảm bảo cho tiến trình chuyển đổi số thành
công, đưa Việt Nam trở thành quốc gia số an toàn.
Trong đó, một trong những giải pháp chiến lược
đưa ra là phát triển các chương trình đào tạo
chuyên nghiệp tại các trường đại học; tập trung vào
các lĩnh vực như khoa học dữ liệu, phân tích và xử lý
dữ liệu lớn, bảo mật và quản lý dữ liệu. Đẩy mạnh
hợp tác với các doanh nghiệp và tổ chức quốc tế để
cung cấp các cơ hội thực tế và trao đổi kỹ thuật,
cũng như tiếp cận với những công nghệ và phương
pháp mới, tiên tiến nhất của thế giới về dữ liệu và
trí tuệ nhân tạo. Tăng cường đầu tư cho việc nghiên
cứu, phát triển trong lĩnh vực dữ liệu và trí tuệ nhân
tạo, bao gồm cả việc hỗ trợ các dự án nghiên cứu
tiên tiến và sáng tạo về dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Đẩy nhanh tiến trình triển khai các mô hình Đại học
số để nhanh chóng đáp ứng được nhu cầu nguồn
nhân lực về dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong thời
gian tới.
Có thể thấy rằng ngành khoa học dữ liệu và trí
tuệ nhân tạo đang ngày càng trở nên thiết yếu khi
công nghệ số phát triển mạnh mẽ trên mọi lĩnh vực.
Nó được xem là một trong những công nghệ cốt lõi
của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Ngày nay,
khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo xuất hiện trong
hầu hết mọi lĩnh vực của đời sống của con người, từ