Cuộc đua đào tạo nhân lực khai thác "mỏ vàng" 79,3 tỷ USD của Việt Nam tại các trường ĐH kinh tế: 1 triệu lao động đang thiếu hụt, mức lương đạt 70 triệu đồng/tháng

Theo Báo cáo Cơ hội AI cho Việt Nam do Google thực hiện, tiềm năng từ AI tại Việt Nam là rất lớn. Nếu được áp dụng rộng rãi các công cụ trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam, lợi ích kinh tế ước tính lên đến 1.890 nghìn tỷ đồng (79,3 tỷ USD) cho các doanh nghiệp vào năm 2030. Con số này tương đương gần 12% GDP của Việt Nam vào năm 2030.

Nắm bắt tiềm năng đó, cùng nhu cầu về nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, nhiều trường đại học kinh tế cũng đồng loạt mở các ngành đào tạo về Trí tuệ nhân tạo, Khoa học máy tính, …

Mới đây nhất, Trường ĐH Ngoại thương công bố từ năm 2026 sẽ chính thức tuyển sinh ngành Khoa học dữ liệu (chương trình Khoa học dữ liệu cho đổi mới sáng tạo trong kinh tế và kinh doanh), Trí tuệ nhân tạo (Trí tuệ nhân tạo cho đổi mới sáng tạo trong kinh tế và kinh doanh).

Trong mùa tuyển sinh năm nay, lần đầu tiên, Trường ĐH Thương mại cũng tuyển sinh ngành Khoa học máy tính (Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh) thuộc hệ chuẩn.

Thực tế, làn sóng mở chương trình đào tạo công nghệ ở các trường có truyền thống đào tạo khối ngành kinh tế đã xuất hiện từ năm 2020. Trường ĐH Kinh tế - Luật TP.HCM là trường khối kinh tế mở chương trình đào tạo về Trí tuệ nhân tạo sớm nhất.

Không chỉ các cơ sở giáo dục đại học kể trên, Học viện Tài chính, ĐH Kinh tế Quốc dân, ĐH Kinh tế TP.HCM, Trường ĐH Ngân hàng TP.HCM cũng nắm bắt xu thế này và mở các chương trình đào tạo liên quan đến trí tuệ nhân tạo, công nghệ số nhằm đáp ứng nhu cầu của thị trường lao động.

Đặc thù của các chương trình công nghệ, trí tuệ nhân tạo được giảng dạy tại những trường đại học khối kinh tế là sinh viên được đào tạo theo hướng tích hợp, vừa tiếp cận các môn kỹ thuật như cấu trúc dữ liệu, lập trình, vừa trang bị kiến thức về marketing, tài chính, kinh doanh khởi nghiệp và quản trị doanh nghiệp…

Ông Vũ Đỗ Tuấn Huy, chuyên gia công nghệ và ứng dụng AI thuộc Viện Kinh tế sáng tạo và Bản quyền số, đánh giá nếu tận dụng tốt lợi thế này, các trường kinh tế sẽ đào tạo ra lớp nhân lực rất cần cho thị trường hiện nay như AI Product Manager, Data-driven Business Analyst, AI Consultant, AI for Business Leader…

Xu hướng các trường đại học khối kinh tế mở rộng đào tạo công nghệ gắn với chiến lược phát triển theo mô hình đại học đa ngành, đa lĩnh vực. Từ năm 2021, Đại học Kinh tế TP.HCM đã thành lập các đơn vị thành viên, trong đó có Trường Công nghệ và Thiết kế UEH. Tương tự, Đại học Kinh tế Quốc dân cũng thành lập Trường Công nghệ trực thuộc, từng bước mở rộng sang đào tạo sang lĩnh vực công nghệ và trí tuệ nhân tạo.

Theo ông Vũ Đỗ Tuấn Huy, làn sóng các trường có thế mạnh về kinh tế - kinh doanh tham gia đào tạo AI trong vài năm gần đây là xu hướng tất yếu và mang tín hiệu tích cực, phản ánh đúng sự dịch chuyển của nền kinh tế số.

Chuyên gia này nhận định, AI hiện không còn là câu chuyện thuần kỹ thuật, mà đã trở thành năng lực nền tảng cho nhiều lĩnh vực như tài chính, marketing, logistics hay quản trị doanh nghiệp. Việc các trường khối kinh tế tham gia đào tạo AI vì thế là bước đi phù hợp với nhu cầu thực tiễn của thị trường lao động, nhằm đào tạo những nhân sự “ biết ứng dụng AI để giải quyết các bài toán cho doanh nghiệp”.

Đồng quan điểm với ông Huy, bà Nguyễn Diệu Linh - Executive Search Director tại công ty nhân sự EV Search cho biết các doanh nghiệp không chỉ cần người biết phát triển công nghệ mà còn cần những nhân sự có thể ứng dụng AI để giải quyết bài toán kinh tế cụ thể, giúp doanh nghiệp tăng doanh thu, tối ưu chi phí vận hành hoặc tạo ra lợi thế cạnh tranh thực sự.

“Hiện nay các doanh nghiệp không thiếu người biết làm AI, mà thiếu người biết dùng AI để tạo ra tiền”, bà Diệu Linh nhận định.

Tiềm năng phát triển và cơn khát nhân lực AI được xem là động lực quan trọng thúc đẩy các trường đại học có thế mạnh đào tạo kinh tế “lấn sân” sang lĩnh vực công nghệ.

Theo báo cáo của Bộ Thông tin và Truyền thông, đến năm 2030, Việt Nam cần khoảng 700.000 - 1 triệu nhân lực công nghệ số, trong đó AI và dữ liệu lớn nằm trong nhóm thiếu hụt nghiêm trọng nhất. Khảo sát của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (Đại học Quốc gia TP.HCM), có gần 60% doanh nghiệp được khảo sát cho rằng chất lượng nhân sự AI hiện nay chỉ đáp ứng được một phần nhu cầu sử dụng.

Mức đãi ngộ dành cho nhân sự AI cũng đang được đẩy lên cao. Báo cáo do Navigos Group công bố cho thấy mức lương của nhân sự AI hiện cao hơn các vị trí CNTT khác từ 10-50%, phản ánh mức độ cạnh tranh ngày càng gay gắt trong cuộc đua thu hút nhân tài.

Theo Báo cáo lương và thị trường tuyển dụng IT 2024-2025 của ITviec, các vị trí liên quan đến AI như AI Engineer/Blockchain Engineer có thể nhận mức lương lên đến 70 triệu đồng/tháng.

Việc AI trở thành ngành học “hot” và được mở rộng nhanh chóng tại nhiều cơ sở giáo dục cũng đặt ra không ít thách thức trong bảo đảm chất lượng đào tạo.

Theo chuyên gia Tuấn Huy, thách thức lớn nhất là nguy cơ đào tạo theo phong trào, nặng về tên gọi nhưng thiếu nền tảng cốt lõi. Trong bối cảnh AI thay đổi rất nhanh, chương trình đào tạo đại học vốn có độ trễ trong cập nhật, nếu không được điều chỉnh linh hoạt, sinh viên có thể rơi vào tình trạng “học những gì đã lỗi thời” ngay khi vừa tốt nghiệp.

Bên cạnh đó, bài toán đảm bảo chất lượng đội ngũ giảng viên cũng được xem là yêu cầu quan trọng, cần sự phối hợp liên ngành giữa kinh tế và kỹ thuật.

Nhìn về dài hạn, ông Huy cho rằng sự tham gia của các trường kinh tế vào đào tạo AI sẽ làm thay đổi cấu trúc nhân lực ngành công nghệ theo hướng đa dạng và cân bằng hơn. Doanh nghiệp sẽ không chỉ tìm kiếm kỹ sư AI thuần túy, mà có xu hướng tuyển nhiều hơn các vị trí “lai” giữa công nghệ và kinh doanh, giúp AI đi vào vận hành thực tế nhanh hơn.

Trong bối cảnh các doanh nghiệp đang đẩy mạnh chuyển đổi số và ứng dụng AI, bà Diệu Linh nhận định những nhân sự có thể đóng vai trò cầu nối giữa đội kinh doanh và đội ngũ công nghệ sẽ có lợi thế cạnh tranh rất lớn.

“Người hiểu công nghệ nhưng không hiểu vận hành doanh nghiệp sẽ gặp khó trong triển khai. Ngược lại, người hiểu kinh doanh nhưng thiếu nền tảng công nghệ cũng khó tận dụng AI hiệu quả. Do đó, sự kết hợp hai nền tảng kiến thức giúp nhân sự tiếp cận bài toán tổng thể tốt hơn và tạo ra giá trị nhanh hơn cho doanh nghiệp”, bà Nguyễn Diệu Linh nói.