Học mẹo với AI: Con đường ngắn nhất để… thất nghiệp?

5 giờ trướcBài gốc

Ông Hồ Quốc Tuấn, hiện là Giảng viên cao cấp đồng thời là Giám Đốc chương trình Đào tạo Thạc sĩ Tài chính & Kế toán của Đại học Bristol, Vương quốc Anh. Lĩnh vực nghiên cứu chính của ông là các vấn đề về thị trường tài chính, kinh tế vĩ mô, và ứng dụng công nghệ trong dịch vụ tài chính và giáo dục.

Thưa ông, sinh viên Việt Nam thường có suy nghĩ “học nhanh, ra trường nhanh”. Nhưng trước làn sóng AI lấy mất các công việc entry-level, ông nghĩ họ cần chuẩn bị như thế nào ngay từ năm nhất?

Ông Hồ Quốc Tuấn: Trước đây khi AI chưa có khả năng thay thế nhiều kỹ năng ở cấp độ mới ra trường, thì học nhanh, ra trường để đi làm rồi học từ từ trong công việc là một lựa chọn. Nhưng thời gian gần đây, theo nghiên cứu được Đại học Stanford công bố ngày 26/8, tính từ cuối 2022 đến nay, số lượng tin tuyển dụng cho các vị trí cấp mới ra trường giảm 13% do tác động bởi AI. Các nhà nghiên cứu nhận định đây là sự thay đổi nhanh và rộng, có thể so sánh với làn sóng làm việc từ xa trong đại dịch.

Khảo sát chỉ ra những ngành nghề bị ảnh hưởng nặng nhất hiện tại, là công việc mang tính lặp lại hoặc dễ tự động hóa như thư ký, trợ lý hành chính. Còn vị trí có thể bị AI thay thế trong tương lai là lập trình viên cấp thấp và chăm sóc khách hàng.

Đây là những công việc được xem là cánh cửa cho người trẻ tích lũy kinh nghiệm, nhưng nay dần thu hẹp. Khi đó sự cạnh tranh giữa các hồ sơ sẽ đòi hỏi một bảng thành tích rõ ràng hơn, kỹ năng và thành tựu khác biệt, thay vì ưu tiên là có bằng cấp, biết một số kỹ năng là được rồi.

Ông Hồ Quốc Tuấn nhận định: "Chiến lược học nhanh, học mẹo, học cho có bằng trở nên không còn phù hợp nữa."

Có một nghịch lý là các bạn trẻ Gen Z thường được cho là “rành công nghệ” hơn người đi trước, nhưng lại chính là nhóm chịu áp lực nhiều nhất từ AI. Ông lý giải thế nào về sự mâu thuẫn này?

Ông Hồ Quốc Tuấn: Vấn đề là chúng ta cần hiểu “rành công nghệ” là như thế nào. Nếu “rành công nghệ” là có thể tham gia vào các khâu trong viết thiết kế các công cụ AI mới, đưa ra mô hình chạy, cách chạy hoặc thuật toán máy học mới thì nhu cầu vẫn đang rất lớn. Hoặc nếu thậm chí là dùng các công cụ đang có mà nghĩ ra cách ứng dụng mới cho các công cụ AI đang có vào trong công việc của hàng triệu người, thì nhu cầu vẫn rất lớn. Có những công ty của Anh và Pháp vẫn đang đăng tuyển các vị trí vào đó chỉ để thử nghiệm và đề xuất cách ứng dụng sáng tạo cho các công cụ AI hiện có.

Thế nhưng, đa số các bạn trẻ lại thật không sự rơi vào nhóm đó. Bởi vì để có thể đề nghị các ứng dụng mới, họ phải hiểu rõ về ngôn ngữ lập trình, mô hình dữ liệu lớn, cũng như những hiểu biết về thuật toán. Ngoài ra, họ phải có hiểu biết sâu về quy trình của các hoạt động kinh doanh bên ngoài để đề xuất ra một ứng dụng AI khả thi và có thể nhân rộng với chi phí thấp. Đây là những trở ngại, vì đa số thiếu nền tảng vững chắc trong cả công nghệ lẫn hiểu biết sâu về một ngành kinh doanh (gọi là “domain knowledge”).

Hiểu nôm na ai trong chúng ta cũng từng nhìn thấy một quán ăn bình thường đang vận hành như thế nào cả. Nhưng nhiều người mở quán ăn thì lại thất bại vì họ mới nhận ra thật ra có nhiều thứ về quản lý nguyên liệu, nhân sự, vệ sinh thực phẩm, định giá món ăn, tìm hiểu thị trường v.v. họ đều không thật sự “hiểu”, cùng lắm dừng ở mức “biết” mà thôi.

Thay vì trả lời câu hỏi “tại sao người ta làm như vậy”, “tại sao không làm khác đi”, nhiều bạn chỉ dừng ở mức biết là “quán đó bán món gì”, “làm sao đi đến quán đó”. Những cái biết đó cũng cần, nhưng ngày nay do thị trường việc làm cạnh tranh hơn, thì biết là chưa đủ, mà phải hiểu sâu về một cái gì đó.

Domain knowledge (kiến thức chuyên môn lĩnh vực) là kiến thức chuyên sâu và chi tiết về một ngành, một thị trường hoặc một lĩnh vực cụ thể. (Ảnh: Internet)

Ông hãy cho biết “domain knowledge” quan trọng hơn kỹ năng học mẹo như thế nào? Vậy sinh viên nên bắt đầu xây dựng nền tảng này ra sao để không rơi vào tình trạng “biết AI nhưng không biết làm gì”?

Ông Hồ Quốc Tuấn: Giống như ngày xưa tôi đi học Excel, người ta chỉ cách dùng Pivot Table để tạo bảng tổng hợp dữ liệu cho công ty rất nhanh, nhưng không hiểu vì sao nó lại ra nhanh như thế. Nếu bạn không hiểu cơ chế, chỉ cần thay đổi cấu trúc bảng dữ liệu cơ sở một chút, thì người học từ ngọn lại không thể biết cách sửa nó lại để chạy ra đúng ý mình.

Tương tự hiện nay, nhiều bạn học những công cụ AI theo kiểu học mẹo, học prompt của người khác rồi chỉnh sửa lại chút, nhưng lại không hiểu cơ chế vận hành đằng sau của các mô hình ngôn ngữ lớn. Và thậm chí các bạn lại hiểu AI chỉ giới hạn ở các công cụ mô hình ngôn ngữ lớn mà không biết được những ứng dụng rộng hơn trong nhiều lĩnh vực khác.

Nói như vậy để thấy kỹ năng mà các bạn có, dù với Excel, AI, hay bất kỳ công cụ nào cũng chỉ phục vụ cho một số các tác vụ nhất định trong công việc, nhưng nó sẽ dễ bị lỗi thời khi có một công cụ khác ra đời. Trong khi đó, nếu bạn hiểu sâu về nền tảng công việc và hiểu biết căn bản về ngành bạn làm, thì khi công cụ thay đổi, bạn chỉ cần đi học công cụ mới.

Theo ông Hồ Quốc Tuấn, "Người ta vẫn phải giữ bạn không phải vì bạn biết dùng Excel hay AI để làm công việc đó, mà bạn biết cần phải điều chỉnh cái gì, sử dụng công cụ nào khi nào và quan trọng là nếu có vấn đề xảy ra, bạn biết đề xuất cách xử lý."

Ví dụ nếu như máy tính của công ty hư, bạn cũng có thể nghĩ ra cách để tính được hóa đơn cho khách, và xử lý tình huống phát sinh.

Muốn có những khả năng giải quyết tình huống đó, bạn phải bắt đầu bằng việc học hiểu căn bản về ngành học, hiểu căn bản về nghề bạn làm, nền tảng cơ sở của tổ chức bạn làm, không phải học mẹo, biết mẹo.

Bất kỳ một kỹ năng nào mà bạn có thể học trong vài phút trên TikTok thì nó có 2 nhược điểm. Một, nó tốn rất ít chi phí để dạy cho một số đông và như vậy sẽ vô cùng nhiều người dạy miễn phí và ai cũng học được. Hai, nó thường sẽ liên quan đến những bước đơn giản, rõ ràng như cách mà video TikTok được thiết kế để thu hút người xem, thì vô cùng dễ để được đưa thành quy trình. Mà cái gì có thể trở thành quy trình thì có thể được tự động hóa trong thời đại ngày nay. Nghĩa là kỹ năng đó sẽ dễ bị thay thế bởi máy móc.

Điều đó không có nghĩa là biết những mẹo đó không hữu ích cho công việc. Tôi cũng thường lên xem các TikTok về mẹo như vậy cho công việc, đôi khi vẫn hữu ích. Nhưng nó không lâu dài được và nếu bạn xem đó là thế mạnh của mình thì bạn sẽ phải luôn chạy theo học mẹo mới và dễ tiêu tốn nguồn lực chủ yếu cho những kỹ năng ngắn hạn đó. Trong khi đó nếu đầu tư nguồn lực của bản thân, bao gồm thời gian và tiền bạc, cũng như chú ý hơn vào những yếu tố nền tảng, có được tư duy phản biện, xử lý và phân tích vấn đề, khả năng tự phát triển và hoàn thành một dự án, v.v. thì đó sẽ là những đầu tư nguồn lực có ích hơn.

Chuyên gia Kinh tế Hồ Quốc Hưng

Nếu đặt trong bối cảnh giáo dục Việt Nam, nơi nhiều sinh viên còn thiên về học thuộc và làm theo “công thức”, ông nghĩ làm thế nào để họ rèn được khả năng phản biện và đặt câu hỏi “tại sao” sau khi áp dụng AI?

Ông Hồ Quốc Tuấn: Theo tôi năng lực đặt câu hỏi “tại sao” sẽ tăng lên khi bạn tham gia vào các dự án, giải quyết các vấn đề thực tế phát sinh trong quá trình làm dự án. Vì vậy tôi nghĩ tham gia vào các nhiều các dự án, từ những thứ có trong hoạt động ngoại khóa ở trường, tổ chức sự kiện, làm nghiên cứu khoa học, cho đến tham gia các dự án thiện nguyện, làm dự án thực tế, v.v. thì bạn đều sẽ đối mặt với nhiều vấn đề, cho bạn cơ hội quan sát, nhìn cách xử lý vấn đề, chiêm nghiệm và giải quyết vấn đề.

Ông Hồ Quốc Tuấn chia sẻ lưu ý: "Khi tham gia vào các hoạt động đó lại quá chú trọng đến thành quả, rập khuôn hay bắt chước cách làm của người khác để làm nhanh, có giải thưởng, có kết quả nhưng ít chú ý đến quá trình làm bạn học được gì, nâng cao được khả năng học, hỏi và làm thử của mình. Chúng ta học và hành, nhưng khi thực hành, đừng cố đi đường tắt vì thành tích mà không hiểu vì sao."

Ông có thể chỉ ra những kỹ năng hoặc trải nghiệm mà sinh viên Việt Nam nên chủ động tìm kiếm trong thời gian đại học để phù hợp hơn với bối cảnh AI?

Ông Hồ Quốc Tuấn: Tôi nghĩ nó cũng không khác thế hệ trước: nắm vững kiến thức nền, hiểu rõ lĩnh vực mình học, đồng thời nắm được các công cụ mới như AI có thể làm gì trong lĩnh vực của mình.

Điều tôi đôi lúc ngạc nhiên là có những bạn sinh viên ngành tài chính - kế toán, không chỉ Việt Nam mà ở nhiều nước tôi đến tham gia giảng dạy, lại chưa có thành thạo việc lập mô hình tài chính qua Excel, điều mà hơn 10 năm nay đã dạy từ lâu. Đây là một kỹ năng cơ bản phải biết, cho dù có bị AI thay thế hay không, thì tư duy đằng sau nó là rất quan trọng. Nhưng ngay cả thứ mà các bạn đúng ra phải hiểu rõ và làm được thì vẫn chưa thành thạo. Như thế thì khoan hãy nói AI hay gì, mà chính các bạn đó vẫn chưa trang bị đầy đủ cho mình.

"Trước khi nghĩ tới AI hay cái gì khác, thì phải nắm chắc kiến thức nền của ngành mình theo đuổi đã," theo ông Hồ Quốc Tuấn.

Đó là một ví dụ ngành tài chính, kế toán, nhưng cũng có thể khái quát hóa lên những ngành khác. Có những kỹ năng cơ bản bạn phải biết, kiến thức nền phải nắm và những thứ đó không thay đổi dù bạn dùng công cụ gì.

Nếu ông gửi một lời nhắn tới phụ huynh Việt Nam - những người thường muốn con “chọn ngành dễ xin việc, ổn định” - ông sẽ nói gì để họ thay đổi cách đồng hành cùng con trong bối cảnh AI đang định hình lại thị trường lao động?

Ông Hồ Quốc Tuấn: Tôi nghĩ rằng với sự thay đổi nhanh chóng của công nghệ ngày hôm nay, một ngành dễ xin việc hôm nay thì 4-5 năm sau (thời điểm mà các bạn tân sinh viên ngày hôm nay sẽ gia nhập thị trường việc làm), nó có thể trở nên lỗi thời. Sự thay đổi nhanh chóng này buộc các cơ sở đào tạo lẫn nhà tuyển dụng đều phải thích ứng nhanh. Vậy thì các bạn sinh viên nên chọn ngành mà khả năng thích nghi, cũng như năng lực, kỹ năng của các bạn có nhiều thứ để đóng góp cho các công ty thì quan trọng hơn là nghe “chọn ngành dễ xin việc, ổn định” chung chung.

Mà để một bạn trẻ chọn đúng ngành phù hợp với năng lực là không dễ. Vì vậy, theo tôi là hãy bớt đi những kỳ vọng và áp lực, hãy đồng hành cùng các bạn để đưa ra lựa chọn phù hợp nhất cho gia đình về mặt tài chính, định hướng nghề nghiệp cũng như có cơ hội để các bạn nếu chọn sai thì được chọn lại hay “đổi đường”. Trong thế giới ngày nay, nên ưu tiên thích ứng, có dự phòng rủi ro, không đặt hết tất cả vào một canh bạc, thay vì hi vọng là chọn một lần là trúng.

Trân trọng cảm ơn ông!

Nguồn SVVN : https://svvn.tienphong.vn/hoc-meo-voi-ai-con-duong-ngan-nhat-de-that-nghiep-post1782191.tpo