 Cần nhiều giải pháp đồng bộ cho chiến lược đào tạo nhân lực Robot và AI tại Việt Nam Sáng 25/7, Trường Điện - Điện tử, Trường Cơ khí, Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội, phối hợp với Hội Tự động hóa Việt Nam, cùng một số doanh nghiệp chế tạo, sản xuất, thiết kế phần mềm Robot trong nước đã tổ chức thành công “Hội thảo về đào tạo nhân lực trong lĩnh vực Robot và Trí tuệ nhân tạo”. |
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI), robot và công nghệ bán dẫn đang trở thành những trụ cột của nền kinh tế số, câu chuyện phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao ngày càng được xem là yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh của mỗi quốc gia. Đây cũng là một trong những nội dung xuyên suốt được đặt ra tại Hội nghị Khoa học và Triển lãm quốc tế về Điều khiển và Tự động hóa lần thứ 8 (VCCA 2026), đặc biệt là Diễn đàn“Xây dựng hệ sinh thái để phát triển Robot & Drone ‘Make in Vietnam’”, nơi các nhà quản lý, chuyên gia và doanh nghiệp cùng nhìn nhận một thực tế: khoảng cách giữa đào tạo và nhu cầu của thị trường lao động đang ngày càng lớn.
Thực tế này không chỉ diễn ra ở Việt Nam. Theo Báo cáo Future of Jobs 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), từ nay đến năm 2030, AI, robot và tự động hóa sẽ tạo ra khoảng 170 triệu việc làm mới, nhưng đồng thời cũng làm thay đổi gần 40% kỹ năng cốt lõi của người lao động. Khoảng 59% lực lượng lao động toàn cầu sẽ cần được đào tạo lại hoặc nâng cao kỹ năng để thích ứng với môi trường làm việc mới.
Ở góc độ sản xuất, xu hướng này cũng được phản ánh qua tốc độ ứng dụng robot công nghiệp. Theo Liên đoàn Robot Quốc tế (IFR), thế giới hiện có gần 4 triệu robot công nghiệp đang hoạt động trong các nhà máy và con số này tiếp tục tăng khi AI ngày càng được tích hợp sâu vào các dây chuyền sản xuất thông minh.
Những con số trên cho thấy cuộc cạnh tranh giữa các quốc gia không còn đơn thuần là đầu tư nhiều thiết bị hay phát triển thêm các mô hình AI mới, mà đang chuyển sang cuộc cạnh tranh về chất lượng nguồn nhân lực. Quốc gia nào đào tạo được đội ngũ kỹ sư có khả năng làm chủ công nghệ sẽ có nhiều cơ hội tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị toàn cầu.
Việt Nam cũng không nằm ngoài xu thế đó, những năm gần đây, AI, robot và bán dẫn được xác định là các lĩnh vực ưu tiên trong chiến lược phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo. Hàng loạt doanh nghiệp trong và ngoài nước mở rộng đầu tư vào các trung tâm nghiên cứu, nhà máy sản xuất và phát triển phần mềm AI, kéo theo nhu cầu rất lớn về đội ngũ kỹ sư có trình độ cao. Tuy nhiên, khi nhu cầu tuyển dụng tăng nhanh, khoảng cách giữa đào tạo và thực tiễn cũng bộc lộ rõ hơn.
Khi doanh nghiệp không thiếu hồ sơ mà thiếu người phù hợp
Một trong những chia sẻ nhận được nhiều sự quan tâm tại Diễn đàn “Xây dựng hệ sinh thái để phát triển Robot & Drone ‘Make in Vietnam’” là câu chuyện tuyển dụng của ông Trần Anh Tuấn - Phó Chủ tịch Liên minh Kinh tế Tầm thấp LAEP, CEO SaolaTek. Theo ông, doanh nghiệp từng tiếp nhận khoảng 5.000 hồ sơ ứng tuyển, nhưng sau nhiều vòng đánh giá chỉ còn khoảng 100 ứng viên đáp ứng yêu cầu chuyên môn và cuối cùng 10 người được lựa chọn làm việc.
Thoạt nhìn, đây có thể được xem là tỷ lệ tuyển dụng rất thấp. Tuy nhiên, điều đáng suy ngẫm không nằm ở những con số, mà ở sự thay đổi trong tiêu chuẩn tuyển dụng của doanh nghiệp công nghệ.
Nếu trước đây, một kỹ sư có nền tảng chuyên môn tốt đã có thể đáp ứng phần lớn yêu cầu công việc thì hiện nay, doanh nghiệp cần nhiều hơn thế. Người kỹ sư phải có khả năng kết nối kiến thức của nhiều lĩnh vực, từ lập trình, dữ liệu, điều khiển, điện tử đến tư duy hệ thống và kỹ năng giải quyết vấn đề. Những năng lực này khó có thể hình thành chỉ thông qua các giờ học lý thuyết hay những bài thi trên giảng đường.
Với một doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển drone như SaolaTek, yêu cầu tuyển dụng không dừng ở năng lực chuyên môn. Do đặc thù công việc đòi hỏi quá trình nghiên cứu, thử nghiệm và hoàn thiện sản phẩm trong thời gian dài, doanh nghiệp cần những người có khả năng đồng hành, kiên trì theo đuổi mục tiêu và sẵn sàng gắn bó với định hướng phát triển lâu dài. Vì vậy, theo ông Trần Anh Tuấn, quá trình sàng lọc từ hàng nghìn hồ sơ không phản ánh sự thiếu hụt nhân lực chất lượng, mà là quá trình tìm kiếm những ứng viên thực sự phù hợp với đặc thù nghiên cứu và phát triển của doanh nghiệp.
 |
| Ông Trần Anh Tuấn - Phó Chủ tịch Liên minh Kinh tế Tầm thấp LAEP, CEO SaolaTek chia sẻ về bài toán nguồn nhân lực AI và robot. Ảnh: Thanh Hòa |
Nói cách khác, AI không chỉ tạo ra những công việc mới mà còn đang viết lại khái niệm về một kỹ sư giỏi. Điều này cũng lý giải vì sao nhiều doanh nghiệp công nghệ hiện nay không còn đặt nặng bằng cấp như trước, mà quan tâm nhiều hơn đến kinh nghiệm thực hiện dự án, năng lực nghiên cứu, tư duy sáng tạo và khả năng thích ứng với công nghệ mới.
Thực tế, đây không phải là câu chuyện riêng của Việt Nam. Nhiều tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới cũng đang chuyển mạnh sang tuyển dụng dựa trên năng lực thực hành thay vì chỉ đánh giá qua văn bằng. Khi vòng đời của công nghệ ngày càng rút ngắn, giá trị của một kỹ sư không còn nằm ở lượng kiến thức đã học, mà ở khả năng liên tục học hỏi để theo kịp những thay đổi của công nghệ.
Chính vì vậy, bài toán đào tạo nhân lực AI và robot ngày nay không còn đơn giản là mở thêm ngành học mới hay tăng chỉ tiêu tuyển sinh. Điều quan trọng hơn là phải thay đổi cách đào tạo.
AI đang viết lại cách đào tạo kỹ sư
Đây cũng là vấn đề được TS. Hồ Anh Văn - Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản - JAIST đặc biệt nhấn mạnh tại diễn đàn. Theo ông “robot hiện đại không còn là một sản phẩm cơ khí hay hệ thống tự động hóa theo nghĩa truyền thống, mà là sự hội tụ của nhiều lĩnh vực như cơ khí chính xác, điện - điện tử, điều khiển, trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính, cảm biến và khoa học dữ liệu. Chính vì vậy, chương trình đào tạo cũng không thể tiếp tục được xây dựng theo tư duy tách biệt giữa các chuyên ngành như trước.”
Nhận định này phản ánh xu hướng đang diễn ra tại nhiều quốc gia có nền công nghiệp công nghệ cao. Nếu trước đây, kỹ sư cơ khí chủ yếu thiết kế máy móc, kỹ sư điện phụ trách hệ thống điều khiển, còn kỹ sư công nghệ thông tin phát triển phần mềm, thì ngày nay ranh giới giữa các lĩnh vực đó đang dần bị xóa nhòa.
Một robot cộng tác trong nhà máy thông minh có thể vừa nhận diện hình ảnh bằng AI, xử lý dữ liệu từ hàng chục cảm biến, tính toán quỹ đạo chuyển động theo thời gian thực, đồng thời kết nối với hệ thống quản trị sản xuất thông qua nền tảng điện toán đám mây. Chỉ cần thiếu kiến thức ở một mắt xích, người kỹ sư sẽ rất khó tham gia vào quá trình phát triển một sản phẩm hoàn chỉnh.
 |
| TS. Hồ Anh Văn - Viện Khoa học và Công nghệ Tiên tiến Nhật Bản - JAIST chia sẻ nhận định về đào tạo nhân lực AI và robot. Ảnh: Thanh Hòa |
Đó là lý do nhiều trường đại học hàng đầu trên thế giới đã chuyển từ mô hình đào tạo theo từng học phần sang đào tạo dựa trên dự án (Project-based Learning), nơi sinh viên được giải quyết các bài toán thực tế ngay từ những năm đầu đại học. Trong môi trường đó, kiến thức không còn tồn tại dưới dạng những môn học riêng lẻ mà được kết nối thông qua các dự án nghiên cứu và phát triển sản phẩm, giúp người học hình thành tư duy tích hợp, năng lực hợp tác liên ngành và khả năng đổi mới sáng tạo.
Theo TS. Hồ Anh Văn, với kinh nghiệm từ Nhật Bản cho thấy sự tham gia của doanh nghiệp ngay trong quá trình đào tạo là yếu tố quyết định để rút ngắn khoảng cách giữa giảng đường và thị trường lao động. Sinh viên không chỉ học kiến thức nền tảng mà còn được tham gia các dự án nghiên cứu, tiếp cận bài toán thực tế và làm quen với quy trình phát triển sản phẩm ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường.
Từ yêu cầu của doanh nghiệp đến thay đổi trong chính sách giáo dục
Nếu những chia sẻ tại diễn đàn phản ánh khoảng cách giữa đào tạo và nhu cầu thực tiễn của doanh nghiệp, thì ở góc độ quản lý nhà nước, những thay đổi trong giáo dục đại học đã được đặt ra như một yêu cầu cấp thiết nhằm chuẩn bị nguồn nhân lực cho giai đoạn phát triển mới.
Phát biểu tại Lễ khai mạc Hội nghị VCCA 2026, GS.TS. Lê Quân - Thứ Trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo nhấn mạnh AI không chỉ tạo ra những bước tiến về công nghệ mà còn đang làm thay đổi căn bản cách thức đào tạo nguồn nhân lực. Trong bối cảnh AI dần trở thành công nghệ nền tảng của hầu hết các ngành kinh tế, giáo dục đại học cũng cần chuyển mình để đáp ứng yêu cầu mới.
Theo Thứ trưởng, AI không nên được nhìn nhận như một ngành đào tạo riêng biệt chỉ dành cho sinh viên công nghệ thông tin hay khoa học máy tính. Thay vào đó, AI cần được tích hợp vào nhiều lĩnh vực thông qua các mô hình AI+ và AIx, giúp sinh viên ở các ngành kỹ thuật, sản xuất, y tế, tài chính, logistics hay quản trị có thể khai thác và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong công việc chuyên môn.
Đây là cách tiếp cận đang được nhiều quốc gia lựa chọn khi AI ngày càng trở thành "ngôn ngữ chung" của nền kinh tế số. Nếu trước đây kỹ năng tin học được xem là yêu cầu cơ bản của người lao động thì trong tương lai gần, năng lực khai thác và ứng dụng AI sẽ trở thành một trong những năng lực cốt lõi của nguồn nhân lực chất lượng cao.
 |
| GS.TS. Lê Quân - Thứ Trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo nhấn mạnh AI tạo ra những bước tiến về công nghệ và đang làm thay đổi căn bản cách thức đào tạo nguồn nhân lực. Ảnh: Thanh Hòa |
Điều đó cũng đồng nghĩa với việc mở thêm các ngành đào tạo AI là chưa đủ. Điều quan trọng hơn là đưa AI vào chương trình đào tạo của nhiều lĩnh vực khác nhau, giúp sinh viên hình thành tư duy số, biết sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ nghiên cứu, thiết kế, tối ưu quy trình và đổi mới sáng tạo trong chính chuyên môn của mình.
Đào tạo theo năng lực: lời giải cho khoảng cách giữa nhà trường và doanh nghiệp
Một điểm đáng chú ý khác trong định hướng của Bộ Giáo dục và Đào tạo là chuyển mạnh từ mô hình đào tạo theo nội dung sang đào tạo theo năng lực.
Trong nhiều năm, chương trình đại học thường được xây dựng theo cấu trúc tương đối ổn định, tập trung truyền đạt hệ thống kiến thức của từng ngành học. Tuy nhiên, khi AI và robot phát triển với tốc độ rất nhanh, tri thức chuyên môn có thể nhanh chóng lạc hậu, trong khi những năng lực như tư duy phản biện, giải quyết vấn đề, sáng tạo và học tập suốt đời lại ngày càng trở nên quan trọng.
Nói cách khác, giáo dục không còn hướng đến việc đào tạo một kỹ sư biết thật nhiều kiến thức, mà phải đào tạo một kỹ sư có khả năng tiếp tục học hỏi trong suốt sự nghiệp. Đây cũng là lời giải cho nghịch lý được nhiều doanh nghiệp phản ánh tại diễn đàn. Khoảng cách giữa đào tạo và tuyển dụng không hoàn toàn xuất phát từ việc sinh viên thiếu kiến thức, mà chủ yếu do thiếu năng lực vận dụng kiến thức để giải quyết các bài toán thực tế.
Khi chương trình đào tạo được thiết kế theo hướng linh hoạt hơn, gắn với dự án, nghiên cứu và nhu cầu của doanh nghiệp, người học sẽ có nhiều cơ hội rèn luyện kỹ năng làm việc liên ngành, khả năng thích ứng và tư duy đổi mới – những yếu tố ngày càng được thị trường lao động đánh giá cao.
"Ba nhà" - nền tảng của hệ sinh thái đổi mới sáng tạo
Một nội dung xuyên suốt được nhiều diễn giả đề cập tại VCCA 2026 là vai trò của mô hình hợp tác giữa Nhà nước - Nhà trường - Doanh nghiệp.
Nếu trước đây doanh nghiệp chủ yếu tham gia ở giai đoạn tuyển dụng thì hiện nay, doanh nghiệp cần đồng hành với các cơ sở đào tạo ngay từ quá trình xây dựng chương trình, xác định chuẩn đầu ra, đầu tư phòng thí nghiệm, tiếp nhận sinh viên thực tập và phối hợp triển khai các đề tài nghiên cứu. Ở chiều ngược lại, các trường đại học cũng cần chủ động cập nhật những xu hướng công nghệ mới, tăng cường hợp tác với doanh nghiệp và mở rộng không gian học tập từ giảng đường ra phòng thí nghiệm, nhà máy và trung tâm nghiên cứu.
Sự kết nối này không chỉ giúp rút ngắn khoảng cách giữa đào tạo và nhu cầu nhân lực, mà còn góp phần hình thành hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, nơi giáo dục, nghiên cứu và sản xuất được gắn kết chặt chẽ. Thực tế cho thấy, những quốc gia có nền công nghiệp công nghệ cao như Nhật Bản, Hàn Quốc hay Đức đều xây dựng được hệ sinh thái hợp tác rất bền vững giữa ba chủ thể này. Đây cũng là kinh nghiệm có ý nghĩa tham khảo đối với Việt Nam trong quá trình phát triển nguồn nhân lực AI và robot.
AI sẽ tiếp tục phát triển. Robot sẽ ngày càng thông minh hơn. Những mô hình ngôn ngữ lớn, hệ thống sản xuất tự động hay nhà máy thông minh rồi sẽ trở thành hình ảnh quen thuộc của nền công nghiệp trong tương lai. Nhưng sau tất cả những bước tiến ấy, yếu tố quyết định vẫn là con người.
Một quốc gia có thể nhập khẩu robot, mua bản quyền phần mềm hay tiếp nhận công nghệ từ bên ngoài, nhưng không thể nhập khẩu đội ngũ kỹ sư sáng tạo. Nguồn nhân lực chất lượng cao chỉ có thể được hình thành thông qua một hệ thống giáo dục đủ linh hoạt để thay đổi trước khi thị trường lao động đặt ra yêu cầu.
Trong cuộc đua AI toàn cầu, quốc gia nào đào tạo được những con người có khả năng làm chủ công nghệ, đổi mới sáng tạo và liên tục thích ứng sẽ là quốc gia có nhiều cơ hội bứt phá. Với Việt Nam, đây không chỉ là yêu cầu trước mắt nhằm đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động, mà còn là nền tảng để xây dựng hệ sinh thái công nghệ cao, từng bước tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị toàn cầu của AI, robot và tự động hóa.
Đây cũng là mục tiêu mà Bộ Giáo dục và Đào tạo đang theo đuổi - triển khai đồng bộ các chính sách liên quan đến hợp tác giữa nhà trường, doanh nghiệp, có sự hỗ trợ từ phía nhà nước. Thứ trưởng Lê Quân khẳng định, việc hợp tác 3 nhà đặc biệt quan trọng trong triển khai đẩy mạnh đào tạo và nghiên cứu trong các lĩnh vực mới, các lĩnh vực kỹ thuật công nghệ.
