Tác nhân AI có khả năng hành động độc lập trong thế giới thực, khiến định nghĩa về một kỹ sư giỏi đang thay đổi sâu sắc, theo bà Laura Nguyễn của quỹ GenAI Fund.
Bà Laura Nguyễn là nhà sáng lập kiêm Giám đốc GenAI Fund, quỹ đầu tiên tại ASEAN tập trung đầu tư vào startup ứng dụng AI giai đoạn sớm, đồng thời hợp tác với chính phủ, doanh nghiệp và các tập đoàn công nghệ như Amazon Web Service (AWS), Google Cloud và Nvidia nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo. Bên cạnh vai trò đầu tư và tư vấn, bà còn là chuyên gia trong ứng dụng và đào tạo AI cho khu vực công tại Việt Nam.
Bên lề sự kiện Agentic AI Build Week 2026 giữa tháng 7 tại TP HCM, bà chia sẻ với VnExpress về xu hướng áp dụng tác nhân AI (AI Agent) tại khu vực Đông Nam Á và Việt Nam trong bối cảnh lĩnh vực trí tuệ nhân tạo bùng nổ.
Bà Laura Nguyễn, nhà sáng lập và Giám đốc GenAI Fund. Ảnh: NVCC
– Tác nhân AI tạo ra sự thay đổi thế nào đối với thị trường lao động công nghệ, đặc biệt về nhu cầu tuyển dụng nhân sự công nghệ?
– AI tạo sinh cho bạn câu trả lời. Tác nhân AI thay bạn làm việc. Đó là sự khác biệt căn bản. Và nó thay đổi mọi thứ.
Khi ChatGPT ra đời, mọi người hỏi và nhận phản hồi nhưng vẫn phải tự quyết định, tự hành động. Tác nhân AI khác hoàn toàn khi tự lên kế hoạch, tự thực thi chuỗi hành động, tự điều chỉnh khi gặp sai sót, chỉ báo cáo lại kết quả khi hoàn thành.
Không chỉ thông minh, tác nhân còn có khả năng hành động độc lập trong thế giới thực, tạo bước ngoặt thực sự với thị trường lao động công nghệ, khiến định nghĩa về một kỹ sư giỏi đang thay đổi sâu sắc. Người viết code giỏi nhất không còn là người gõ phím nhanh nhất hay thuộc nhiều cú pháp nhất. Họ phải là người biết thiết kế hệ thống, biết đặt câu hỏi đúng cho doanh nghiệp, và biết đánh giá xem AI đang làm đúng hay sai.
Những người hưởng lợi lớn nhất từ tác nhân AI là nhóm am hiểu đồng thời công nghệ và nghiệp vụ. Họ biết thiết kế quy trình vận hành của các tác nhân, xác định đúng bài toán doanh nghiệp và đánh giá chất lượng đầu ra của hệ thống. Trong 3-5 năm tới, đây là lực lượng có giá trị cao trên thị trường lao động, bởi họ không chỉ sử dụng AI mà còn đóng vai trò xây dựng và vận hành các hệ thống AI.
Ở chiều ngược lại, nhóm đối mặt với nguy cơ bị thu hẹp không phải kỹ sư cấp cao hay nhà nghiên cứu, mà là những công việc có tính lặp lại lớn, kể cả trong lĩnh vực công nghệ. Đó có thể là kiểm thử thủ công, lập trình theo khuôn mẫu hay xử lý dữ liệu theo quy trình cố định – những vị trí từng được xem là ổn định nhờ yếu tố kỹ thuật, nhưng đang dần được thay thế bởi AI Agent có khả năng tự động hóa.
Trong báo cáo State of AI Builders in Southeast Asia 2026 của GenAI Fund công bố ngày 12/7, được xây dựng từ dữ liệu thực tế của 2.719 builder (lập trình viên tự tạo sản phẩm hoàn chỉnh của riêng họ) tại 55 quốc gia, chúng tôi thấy rõ điều này: tỷ lệ ứng dụng tác nhân AI tăng gần gấp đôi theo kinh nghiệm, từ 15% ở nhóm kỹ sư năm đầu lên gần 30% ở nhóm lâu năm.
Tác nhân AI không phải thứ người mới học ngay được, mà những người đã đi đủ xa trong nghề mới thực sự nhìn thấy và bắt đầu khai thác. Kỹ năng quan trọng giai đoạn hiện nay không còn dừng ở việc sử dụng AI, mà là khả năng thiết kế và vận hành các hệ thống AI.
Một lĩnh vực đang nổi lên nhanh chóng là Harness Engineering – kỹ thuật xây dựng khung vận hành cho AI Agent, gồm phân tách nhiệm vụ, quản lý trạng thái và kiểm soát chất lượng đầu ra. Dù chưa được giảng dạy phổ biến tại trường đại học, đây là năng lực được nhiều doanh nghiệp tìm kiếm và được xem là nền tảng của thế hệ kỹ sư AI tiếp theo.
– Từ thực tế đó, bà đánh giá gì về khoảng cách giữa nhu cầu tuyển dụng nhân lực AI và nguồn cung nhân tài tại Đông Nam Á? Kỹ năng nào thiếu hụt nhất?
– Khoảng cách rất lớn, nhưng không như nhiều người nghĩ. Người biết dùng AI không thiếu, nhưng khá ít biết triển khai AI vào hệ thống thực tế của doanh nghiệp và tạo ra kết quả đo lường được.
Báo cáo của chúng tôi chỉ ra một phát hiện đáng chú ý: 17% nhà phát triển biết sử dụng đồng thời 6 nền tảng AI trở lên. Nhóm “đa nền tảng” này là những người thực sự hiểu điểm mạnh, điểm yếu của từng công cụ và biết phối hợp chúng để giải bài toán phức tạp. Chính nhóm này đang dẫn dắt xu hướng ứng dụng AI thực sự trong khu vực, nhưng còn quá nhỏ so với nhu cầu doanh nghiệp.
Tác nhân AI đang thay đổi tiêu chí tuyển dụng rất rõ với lập trình viên. Thay vì hỏi “bạn biết ngôn ngữ lập trình nào” hay “điểm tốt nghiệp trung bình là bao nhiêu”, các công ty tiên phong đang hỏi “bạn đã xây dựng và triển khai tác nhân nào chưa, nó giải quyết bài toán gì, kết quả ra sao”.
– Việt Nam đứng ở đâu về chất lượng nguồn nhân lực, năng lực nghiên cứu và khả năng thu hút đầu tư?
– Có thể tự tin nói Việt Nam đang ở vị trí tốt hơn nhiều so với nhận thức phổ biến. Tiềm năng phía trước còn lớn hơn những gì chúng ta đang khai thác.
Về chất lượng nguồn nhân lực, dữ liệu của chúng tôi cho thấy Việt Nam đóng góp số lượng builder nhiều nhất trong 55 quốc gia tham gia Agentic AI Build Week, vượt qua cả Singapore và Indonesia. Đây không phải con số nhỏ, phản ánh nền tảng kỹ thuật thực sự của cộng đồng nhà phát triển Việt Nam. Các kỹ sư Việt Nam có tinh thần tự học mạnh, thích nghi nhanh, và có khả năng giải quyết bài toán thực tế tốt.
Năng lực nghiên cứu là lĩnh vực đang trên đà phát triển tích cực. Ngày càng có nhiều nhóm nghiên cứu AI tại trường đại học lớn và trong doanh nghiệp. Đang có sự trưởng thành dần của cộng đồng AI học thuật Việt Nam.
Thực tế, Việt Nam đang trở thành điểm đến hấp dẫn của dòng vốn AI toàn cầu nhờ sự kết hợp giữa nhân tài chất lượng, chi phí cạnh tranh và thị trường nội địa đang tăng trưởng nhanh. Các tập đoàn lớn như AWS, Nvidia, OpenAI chọn Việt Nam cho các sự kiện và đầu tư chiến lược không phải ngẫu nhiên, mà phản ánh niềm tin vào tiềm năng thực sự của hệ sinh thái.
Các kỹ sư tại Trung tâm nghiên cứu và phát triển (R&D) Qualcomm Hà Nội, tháng 5/2026. Ảnh: Trọng Đạt
– Những thuận lợi và hạn chế lớn nhất của Việt Nam trong thu hút AI là gì?
– Lợi thế của Việt Nam không phải chi phí thấp, dù vẫn là một yếu tố. Thay vào đó, chúng ta có bài toán thật, quy mô thật, và cộng đồng lập trình viên đủ mạnh để giải những bài toán đó.
Hệ sinh thái doanh nghiệp Việt Nam đang trong giai đoạn chuyển đổi số mạnh mẽ nhất. Mỗi doanh nghiệp lớn, từ ngân hàng, bất động sản, hàng không, đến hậu cần và bán lẻ đều đang đối mặt với những bài toán mà AI có thể giải quyết. Đây chính là nguyên liệu cho sự phát triển của hệ sinh thái tác nhân AI: bài toán thật, nhu cầu thật, ngân sách thật.
Về cộng đồng, lập trình viên Việt Nam có tinh thần tự học rất cao, chi phí vẫn cạnh tranh so với Singapore hay Nhật Bản. Chính phủ đang có định hướng rõ ràng về phát triển kinh tế số. Những yếu tố này tạo ra nền tảng tốt.
Dù vậy, hạn chế còn nằm ở hạ tầng dữ liệu. AI dù giỏi đến đâu cũng cần dữ liệu sạch, có cấu trúc, và có thể sử dụng được. Nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn trong giai đoạn xây dựng hạ tầng dữ liệu cơ bản – điểm nghẽn cần được ưu tiên giải quyết nếu muốn khai thác tối đa tiềm năng của tác nhân AI.
– Bà khuyến nghị gì đối với chương trình đào tạo tại Việt Nam cũng như sinh viên theo ngành công nghệ?
– Thay đổi lớn nhất không phải trong giáo trình, mà là triết lý đào tạo. Hầu hết chương trình hiện dạy sinh viên làm theo hướng dẫn: học lý thuyết, làm bài tập mẫu, thi theo đề cương. Tác nhân AI đòi hỏi loại tư duy hoàn toàn khác, đó là biết tự đặt câu hỏi, tự thiết kế giải pháp, tự đánh giá kết quả và điều chỉnh – những kỹ năng về tư duy hệ thống, không phải kỹ năng kỹ thuật đơn thuần.
Khoảng cách lớn nhất hiện nay là giữa biết và làm. Sinh viên ra trường biết lý thuyết máy học, biết thuật toán, nhưng phần lớn chưa bao giờ triển khai một hệ thống AI hoàn chỉnh vào môi trường thực tế, ít đối mặt với dữ liệu “bẩn”, hệ thống không ổn định, hay yêu cầu của khách hàng thay đổi giữa chừng.
Vì vậy, đừng chỉ học AI, hãy xây dựng cùng AI. Mỗi dự án cá nhân là một mục trong danh mục tổng thể cần làm. Mỗi bài toán thực tế giải được là một lợi thế tuyển dụng cụ thể.
Hãy học cách làm việc cùng AI như một đồng nghiệp, không chỉ như một công cụ, bởi đó là cách thị trường lao động sẽ vận hành trong 5 năm tới.
Trong 5 năm tới, thị trường nhân lực công nghệ Việt Nam sẽ phân hóa rõ ràng hơn thành hai nhóm: người đã thích nghi và đang tạo ra giá trị bằng AI, và người đang bị AI thay thế dần trong những công việc lặp lại. Ranh giới giữa hai nhóm không phải bằng cấp hay kinh nghiệm, mà là thái độ và hành động ngay từ hôm nay.
Nếu Việt Nam đầu tư đúng vào hạ tầng dữ liệu doanh nghiệp, xây dựng được hệ sinh thái startup AI trong nước đủ mạnh, kết nối được cộng đồng lập trình viên với nhu cầu thực tế của doanh nghiệp, hoàn toàn có thể trở thành trung tâm cung ứng nhân lực AI cho khu vực.
Không phải vì chúng ta rẻ, mà vì chúng ta giỏi và có bài toán thật để giải. Điều cần làm từ bây giờ không phải là chờ chính sách hay chờ đầu tư từ nước ngoài. Mà là mỗi người mang trong mình tinh thần tự xây dựng. Mỗi lập trình viên cần bắt đầu xây dựng dự án từ hôm nay, mỗi doanh nghiệp dám đặt bài toán thật cho cộng đồng công nghệ. Đó là những cơ hội tự tạo ra để hệ sinh thái trưởng thành.
Câu hỏi không phải liệu Việt Nam có bắt kịp không, mà là chúng ta có đủ dũng cảm để dẫn đầu không.
Bảo Lâm
- Đề xuất hình thành cơ sở dữ liệu nhân tài quốc gia
- ‘Tự chủ chip Việt cần xóa khoảng trống về nhân lực và hạ tầng’
- Cơn khát nhân lực AI Việt
- ‘Nhân lực bán dẫn Việt còn thiếu độ dày trong đào tạo, nghiên cứu’