Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một trong những trụ cột quan trọng để phát triển kinh tế - xã hội. Việc làm chủ và phát triển công nghệ AI không chỉ nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia mà còn góp phần định hình mô hình tăng trưởng mới dựa trên tri thức, dữ liệu và đổi mới sáng tạo. Theo Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Văn Vũ - Phó Trưởng khoa, Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Khoa học tự nhiên (Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh), hiện cả nước có khoảng 40 trường đại học đang đào tạo các ngành, chuyên ngành về trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu.
Năm 2021, Trường Đại học Khoa học tự nhiên (Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh) là đơn vị đầu tiên trong cả nước tuyển sinh ngành Trí tuệ nhân tạo (AI), với 41 sinh viên nhập học. Sau 4 năm đào tạo, tháng 12/2025, khóa sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo đầu tiên của trường và là khóa đầu tiên của cả nước đã nhận bằng tốt nghiệp.
Trước đó, tháng 6/2025, 20 sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo của Trường Đại học Công nghệ (Đại học Quốc gia Hà Nội) cũng đã tốt nghiệp. Đây là khóa tuyển sinh năm 2022, khóa đầu tiên của trường và ra trường sớm hơn một năm do hoàn thành chương trình học trước tiến độ.
Khóa sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo đầu tiên của cả nước đã tốt nghiệp
Trao đổi với phóng viên Tạp chí điện tử Giáo dục Việt Nam, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Văn Vũ - Phó Trưởng khoa, Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Khoa học tự nhiên (Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh) cho biết, hiện trường có khoảng 255 sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo đang theo học. Tháng 12/2025 có 30/41 sinh viên ngành học này đã tốt nghiệp.
Với lứa sinh viên đầu tiên, nhà trường kỳ vọng các em có thể trực tiếp tham gia giải quyết bài toán thực tế bằng ứng dụng giải pháp trí tuệ nhân tạo, từ đó tạo ra sự khác biệt so với các ngành Công nghệ thông tin truyền thống.
Theo thầy Vũ, đa số sinh viên trước khi tốt nghiệp đều đã có việc làm chính thức. Từ năm thứ ba, các em bắt đầu đi thực tập hoặc làm thêm, trong đó, nhiều em nhận được "offer" tuyển dụng chính thức với mức lương hấp dẫn. Sau khi ra trường, các em chủ yếu tham gia vào việc phát triển sản phẩm, giải pháp phần mềm có ứng dụng AI tại doanh nghiệp phần mềm, công ty cung cấp giải pháp công nghệ, công ty "startup" công nghệ.
Về mức lương, hiện nhà trường chưa thực hiện khảo sát chính thức, tuy nhiên từ thực tế một số sinh viên đã đi làm cho thấy thu nhập trong ngành này tương đối ổn định và cao. Với sinh viên mới ra trường, mức lương sẽ dao động trên dưới 1.000 USD/tháng (khoảng gần 26 triệu đồng). Những em có hồ sơ học tập nổi bật, sở hữu kỹ năng chuyên môn vững, tham gia dự án thực tế lớn hoặc làm việc cho doanh nghiệp, tập đoàn công nghệ nước ngoài có thể đạt 2.000-3.000 USD/tháng (khoảng 52-78 triệu đồng), thậm chí có trường hợp làm việc ở môi trường quốc tế, đảm nhiệm vị trí kỹ sư chủ chốt, có thể đạt 3.500 USD/tháng (khoảng gần 91 triệu đồng).
Thực tế này cho thấy nhu cầu thị trường lao động đối với nhân lực ngành Trí tuệ nhân tạo đang ở mức rất cao. Trước đây, chương trình đào tạo ở nhiều cơ sở giáo dục chủ yếu tập trung vào khoa học máy tính, công nghệ thông tin, kỹ thuật phần mềm khiến sinh viên thiếu một số nhóm kỹ năng chuyên sâu về ứng dụng AI vào thực tiễn. Vì vậy, ngành Trí tuệ nhân tạo là hướng đào tạo chuyên biệt, trang bị cho người học kỹ năng ứng dụng AI vào cuộc sống, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của doanh nghiệp.
Em Vũ Minh Tiến (sinh năm 2004), cựu sinh viên Trường Đại học Công nghệ (Đại học Quốc gia Hà Nội) đã tốt nghiệp loại Xuất sắc ngành Trí tuệ nhân tạo vào tháng 6/2025. Hiện, Tiến đang đảm nhận vị trí kỹ sư phần mềm kiêm kỹ sư AI tại Công ty Cổ phần công nghệ tài chính SmartOSC (phường Từ Liêm, Hà Nội). Công việc của Tiến là tham gia thiết kế, phát triển các phần mềm tích hợp trí tuệ nhân tạo nhằm tự động hóa và tăng năng suất công việc.
Theo Tiến, từ năm thứ ba, khi đi thực tập theo chương trình của trường, ban lãnh đạo công ty nhận thấy em làm việc hiệu quả, phù hợp và có tinh thần trách nhiệm cao nên đã mời em gắn bó lâu dài với công ty sau khi tốt nghiệp.
Khi chính thức đi làm, Tiến thừa nhận bản thân không tránh khỏi những bỡ ngỡ ban đầu. Đây là khó khăn chung của nhiều sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo sau khi tốt nghiệp khi phải tiếp cận với các bài toán kỹ thuật, quy trình cũng như yêu cầu thực tế của doanh nghiệp. Tiến phải mất khoảng 3-4 tháng để thích nghi với môi trường làm việc mới có thể tự tin đảm nhận nhiệm vụ được giao.
Tiến cho rằng, để nhanh chóng tìm được việc làm sau khi tốt nghiệp, ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường, sinh viên cần nắm vững kiến thức chuyên môn, coi đây là nền tảng cốt lõi để khẳng định năng lực bản thân và đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của nhà tuyển dụng. Bên cạnh đó, cần chú trọng xây dựng mối quan hệ tốt với giảng viên và bạn bè; cần chủ động tham gia chương trình, hội thảo, workshop chuyên môn hoặc cuộc thi học thuật nhằm tích lũy kinh nghiệm thực tế, mở rộng mạng lưới quan hệ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Trong bối cảnh khoa học công nghệ phát triển như vũ bão, người học phải đối mặt với không ít khó khăn và áp lực trước những thay đổi liên tục. Vì vậy, tinh thần học hỏi, thái độ cầu tiến và sự bền bỉ là yếu tố quan trọng giúp sinh viên sau tốt nghiệp thích nghi, phát triển bền vững trong nghề.
Từ kinh nghiệm làm việc thực tế, Tiến cho rằng, trong bối cảnh hiện nay, nhu cầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của doanh nghiệp ngày càng tăng, mở ra nhiều cơ hội việc làm và phát triển cho người đang theo đuổi lĩnh vực này. Chỉ trong khoảng 2-3 tháng trở lại đây, công ty nơi Tiến làm việc, nhu cầu tích hợp AI vào công việc như lập trình, báo cáo, tra cứu dữ liệu... tăng lên khá nhanh.
Chia sẻ thêm về chương trình học ở giảng đường, Tiến cho biết, kiến thức em học ở trường có thể vận dụng tương đối tốt vào công việc thực tế, nhất là nội dung về trí tuệ nhân tạo như học máy, học sâu.
Tuy nhiên, theo Tiến, chương trình đào tạo hiện nay có thể cải thiện thêm ở một vài yếu tố. Theo đó, nhà trường nên tăng cường các hoạt động rèn luyện kỹ năng thực tế, thông qua việc triển khai dự án thực hành gắn với nhu cầu của doanh nghiệp; tăng cường kết nối với doanh nghiệp để mở rộng cơ hội thực tập, làm việc cho sinh viên.
Việc thường xuyên cập nhật, bổ sung nội dung đào tạo theo xu thế công nghệ cũng là điều cần thiết, bởi lĩnh vực AI thay đổi rất nhanh. Sự điều chỉnh kịp thời của chương trình sẽ giúp người học theo kịp chuyển động mới nhất của ngành.
Đặc biệt, trước sự bùng nổ của AI, việc chỉ trang bị kiến thức chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo là chưa đủ. Người học cần bổ sung thêm kiến thức về các lĩnh vực chuyên môn liên quan cũng như rèn luyện kỹ năng mềm như giao tiếp, làm việc nhóm. Đây là những yếu tố quan trọng giúp tối ưu hóa năng lực bản thân và mở rộng cơ hội phát triển nghề nghiệp lâu dài.
AI bùng nổ, đặt ra yêu cầu đổi mới mạnh mẽ trong đào tạo đại học
Cùng chia sẻ về ngành Trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh hiện nay, Tiến sĩ Lê Đình Phong - Trưởng khoa, Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Hoa Sen đánh giá, nhu cầu tuyển dụng nhân lực AI hiện nay đang bùng nổ cả ở Việt Nam và toàn cầu.
Về số lượng, theo báo cáo của Công ty cổ phần TopCV Việt Nam và một số nguồn khác, khoảng 40,7% doanh nghiệp tại Việt Nam lựa chọn AI làm chiến lược phát triển. Điều này khiến nhu cầu tuyển dụng kỹ sư AI, lập trình viên và chuyên gia dữ liệu tăng mạnh trong giai đoạn 2025-2026, tập trung chủ yếu ở các vị trí như kỹ sư phần mềm (45%), back-end (37,4%) và AI, song nguồn nhân lực chất lượng cao vẫn còn thiếu.
Theo dự báo năm 2025 của Tập đoàn công nghệ NVIDIA, Việt Nam cần hàng trăm nghìn kỹ sư AI trong khoảng 3 năm tới. Trên phạm vi toàn cầu, AI dự kiến tạo ra khoảng 19 triệu việc làm mới vào năm 2030. Riêng tại Mỹ, nhu cầu việc làm liên quan đến AI đã tăng khoảng 70% so với năm trước, tập trung chủ yếu ở các vị trí như kỹ sư AI và chuyên viên phân tích dữ liệu.
Tuy vậy, thực tế cho thấy, cơ sở giáo dục đại học vẫn chủ yếu đào tạo về lý thuyết, chưa bám sát yêu cầu ứng dụng thực tiễn. Điều này khiến sinh viên ra trường chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu của doanh nghiệp, dẫn tới việc hình thành đội ngũ nhân lực AI chất lượng cao gặp nhiều khó khăn, trong khi số lượng chuyên gia am hiểu sâu về AI còn rất hạn chế.
Về yêu cầu kỹ năng, các vị trí liên quan đến trí tuệ nhân tạo đòi hỏi người lao động phải có nền tảng vững về lập trình, đặc biệt là ngôn ngữ Python; kiến thức về học máy, phân tích dữ liệu, thống kê, cùng một số kỹ năng bổ trợ như xây dựng câu lệnh (prompt engineering) hay an ninh mạng. Tại Việt Nam, doanh nghiệp thường ưu tiên tuyển dụng nhân sự có khả năng ứng dụng AI vào thực tiễn hoặc đã từng tham gia triển khai dự án cụ thể.
Vì vậy, để theo đuổi ngành Trí tuệ nhân tạo, người học cần có khả năng tư duy logic, kiến thức Toán học vững chắc cùng khả năng phân tích dữ liệu và làm việc nhóm. Trên cơ sở đó, niềm đam mê sáng tạo, tinh thần học hỏi liên tục, trách nhiệm với công nghệ là những yếu tố giúp các em theo kịp tốc độ phát triển rất nhanh của lĩnh vực này.
Bên cạnh kiến thức chuyên môn, việc trang bị thêm kiến thức ở lĩnh vực khác sẽ tạo lợi thế, giúp sinh viên tiếp cận và giải quyết các bài toán thực tiễn mang tính liên ngành mà AI đang tác động ngày càng sâu rộng.
Theo thầy Phong, trong quá trình triển khai đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo, khó khăn lớn nhất của Trường Đại học Hoa Sen nói riêng và các trường đại học Việt Nam nói chung đang gặp phải là sự thiếu hụt nhân lực chất lượng cao và cơ sở hạ tầng, dẫn đến khoảng cách giữa lý thuyết và thực tiễn còn chênh lệch.
Đầu tiên, mặc dù AI đã tồn tại từ lâu nhưng chỉ mới trở nên phổ biến vài năm gần đây, khiến khái niệm về AI và cơ hội việc làm trong lĩnh vực này còn khá mơ hồ, khó định hướng nghề nghiệp cho sinh viên. Không chỉ vậy, nhu cầu nhân sự AI tại Việt Nam tăng 20-25% mỗi năm, nhưng nguồn cung còn hạn chế, chất lượng đào tạo chưa bắt kịp chuẩn quốc tế.
Bên cạnh đó, hạn chế về hạ tầng đang là thách thức lớn khi chi phí đầu tư cho phần mềm, phần cứng và tài nguyên tính toán còn khá cao, khiến nhiều cơ sở đào tạo gặp khó trong việc xây dựng môi trường thực hành. Không ít nhóm nghiên cứu thiếu công cụ cần thiết để thử nghiệm, phát triển mô hình. Đặc biệt, sinh viên ở vùng khó khăn thường chưa có điều kiện tiếp cận thiết bị đủ mạnh để học và ứng dụng AI.
Ngoài ra, tình trạng thiếu chuyên gia có kinh nghiệm thực chiến và giảng viên chủ yếu tập trung vào giảng dạy lý thuyết dẫn đến đào tạo chưa bám sát nhu cầu ứng dụng thực tế.
Cuối cùng, doanh nghiệp còn dè dặt trong việc đẩy mạnh ứng dụng AI, làm giảm cơ hội hợp tác, thực tập cho sinh viên, từ đó làm chậm quá trình phát triển nhân lực AI.
Cùng quan điểm, thầy Vũ cho rằng, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những chuyển dịch lớn trong lĩnh vực công nghệ phần mềm và công nghệ thông tin. Hiện nay, lập trình viên có thể sử dụng các công cụ AI như ChatGPT, GitHub Copilot… để hỗ trợ viết mã nguồn, từ đó thay đổi cách phát triển phần mềm theo hướng dựa nhiều hơn vào các giải pháp và mô hình AI mới. Xu hướng này cho thấy nhu cầu nhân lực trong lĩnh vực AI sẽ tiếp tục gia tăng.
Mặc dù đang trên đà phát triển và nhu cầu tuyển dụng lớn, nhưng quá trình đào tạo tại các cơ sở giáo dục vẫn gặp không ít khó khăn. Trong đó, hạn chế lớn nhất là kiến thức về "domain" - kiến thức chuyên ngành ở lĩnh vực ngoài công nghệ thông tin còn mỏng.
Về cơ sở vật chất, đặc biệt là hệ thống máy tính hiệu năng cao phục vụ AI, trường vẫn còn hạn chế và mới chỉ đáp ứng được một phần nhu cầu. Chẳng hạn, mỗi năm Khoa Công nghệ thông tin tuyển khoảng 1.200 sinh viên ở nhiều ngành khác nhau; các ngành này đều cần sử dụng thiết bị phục vụ xử lý dữ liệu và AI, khiến áp lực lên hạ tầng kỹ thuật ngày càng lớn.
Trước tình hình đó, thầy Vũ cho rằng, để nâng cao chất lượng đào tạo ngành Trí tuệ nhân tạo, cần tập trung vào một số nhóm giải pháp trọng tâm.
Thứ nhất, tiếp tục đầu tư mạnh hơn cho cơ sở vật chất, nhất là hạ tầng tính toán và hệ thống máy chủ phục vụ AI, nhằm đáp ứng nhu cầu học tập và nghiên cứu ngày càng tăng của sinh viên.
Thứ hai, tăng cường hội nhập quốc tế thông qua việc mở rộng hợp tác, tạo cơ hội để sinh viên tiếp xúc với giảng viên, sinh viên, doanh nghiệp nước ngoài, tham gia hội thảo khoa học quốc tế.
Thứ ba, đẩy mạnh sự gắn kết giữa nhà trường và doanh nghiệp để xây dựng các bài toán cụ thể từ thực tiễn nhằm tạo điều kiện cho người học tiếp cận môi trường làm việc thực tế.
Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Văn Vũ bày tỏ kỳ vọng về sự phát triển ngành Trí tuệ nhân tạo trong tương lai: "Học sinh Việt Nam có lợi thế khi được đào tạo khá tốt các môn khoa học cơ bản như Toán, Vật lý, Hóa học từ bậc phổ thông. Đây là nền tảng quan trọng giúp hình thành nguồn nhân lực AI cả về số lượng và chất lượng.
Để tận dụng lợi thế này, cần đầu tư mạnh mẽ hơn vào ba trụ cột gồm cơ sở vật chất, đội ngũ giảng viên cũng như sự kết nối giữa nhà trường và doanh nghiệp. Trong đó, hạ tầng tính toán phục vụ AI, năng lực giảng dạy và nghiên cứu của đội ngũ giảng viên, cùng các chương trình hợp tác với doanh nghiệp cần được Nhà nước quan tâm, đầu tư nhiều hơn nữa.
Ngoài ra, đào tạo sau đại học, đặc biệt ở bậc tiến sĩ, cần được chú trọng nhằm bổ sung đội ngũ giảng viên kế cận và thúc đẩy phát triển các công nghệ, giải pháp tiên tiến.
Về lâu dài, để Việt Nam trở thành điểm đến của các tập đoàn công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cần xây dựng đội ngũ nghiên cứu chuyên sâu, bền vững trong lĩnh vực AI. Đặc biệt, cần hướng tới phát triển giải pháp và công nghệ lõi của riêng nước ta".