Thúc đẩy khởi nghiệp: “Phao cứu sinh” khi AI tác động mạnh đến thị trường lao động
Bảo Bình
10/04/2026
Môi trường khởi nghiệp được tạo điều kiện thuận lợi, sinh viên sau khi ra trường sẽ có cơ hội tự tạo các doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ, từ đó tự học hỏi và nâng cao năng lực từ thấp lên cao trong kỷ nguyên AI…
Theo Tiến sĩ Nguyễn Tú Anh, Giám đốc Nghiên cứu Chính sách, Vin University, để xây dựng nguồn nhân lực đáp ứng nền kinh tế dựa trên khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo, Việt Nam cần tiếp cận vấn đề một cách tổng thể, từ tạo động lực nâng cao kỹ năng, cải thiện chất lượng đào tạo đến giảm rào cản tiếp cận giáo dục. Đặc biệt, trong bối cảnh AI đang tái định hình thị trường lao động.
TẠO DỰNG MÔI TRƯỜNG KHỞI NGHIỆP THUẬN LỢI CHO SINH VIÊN
Phân tích tác động của AI, Tiến sĩ Nguyễn Tú Anh cho rằng cần nhìn nhận đúng bản chất của sự thay thế lao động. Theo ông, thay vì thay thế toàn diện, AI chủ yếu tác động mạnh đến nhóm lao động bậc trung.
Thị trường lao động đang có xu hướng phân hóa thành hai cực: lao động bậc thấp – những công việc khó tự động hóa hoàn toàn, và lao động bậc cao – những người thiết kế, vận hành hệ thống công nghệ. Trong khi đó, nhóm lao động ở giữa lại đối mặt nguy cơ bị thay thế lớn nhất.
Xu hướng này đã xuất hiện trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, y tế, công nghiệp và nông nghiệp. Hệ quả là nguy cơ “mất đoạn giữa” của thị trường lao động.
Sinh viên mới ra trường nếu chỉ có thể làm các công việc bậc thấp sẽ thiếu cơ hội tích lũy kinh nghiệm để phát triển lên trình độ cao hơn.
“Nếu không còn tầng lớp lao động bậc trung, sẽ rất khó hình thành lực lượng lao động bậc cao trong tương lai”, ông cảnh báo. Sinh viên mới ra trường nếu chỉ có thể làm các công việc bậc thấp sẽ thiếu cơ hội tích lũy kinh nghiệm để phát triển lên trình độ cao hơn.
“Để giải quyết vấn đề này, theo tôi, cần tạo dựng một môi trường thuận lợi cho khởi nghiệp. Sinh viên sau khi ra trường cần có cơ hội tham gia thị trường, tự tạo ra các doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ, từ đó tự học hỏi và nâng cao năng lực từ thấp lên cao. Nếu khu vực này không phát triển, chúng ta sẽ nhanh chóng mất đi tầng lớp lao động trung gian – vốn là nền tảng để hình thành đội ngũ lao động chất lượng cao”, Tiến sĩ Nguyễn Tú Anh nhấn mạnh.
3 VẤN ĐỀ CỐT LÕI ĐỂ GIẢI BÀI TOÁN NHÂN LỰC
Chia sẻ về bài toán phát triển nguồn nhân lực, Tiến sĩ Nguyễn Tú Anh cho rằng cần thay đổi cách tiếp cận, không chỉ dừng lại ở khái niệm “chất lượng cao” mà phải hướng đến “phù hợp với nhu cầu thực tế” của nền kinh tế mới.
Sinh viên sau khi ra trường cần có cơ hội tham gia thị trường, tự tạo doanh nghiệp siêu nhỏ, doanh nghiệp nhỏ, từ đó học hỏi và nâng cao năng lực từ thấp lên cao.
“Theo tôi, để có được nguồn nhân lực không chỉ chất lượng cao mà còn đáp ứng được yêu cầu của mô hình kinh tế dựa trên khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo, chúng ta cần nhìn nhận vấn đề một cách tổng thể hơn”, Tiến sĩ Nguyễn Tú Anh nói. “Nguồn nhân lực ở đây không đơn thuần là “chất lượng cao”, mà phải là nguồn nhân lực có kỹ năng phù hợp với nhu cầu thực tế của nền kinh tế mới”.
Tiến sĩ Nguyễn Tú Anh cho rằng có ba vấn đề cốt lõi cần giải quyết. Thứ nhất là phải tạo động lực cho người lao động nâng cao kỹ năng và tái đào tạo kỹ năng.
“Điều này rất quan trọng bởi thực tế cho thấy, trong hơn 20 năm đổi mới vừa qua, tỷ lệ lao động đã qua đào tạo của Việt Nam gần như không cải thiện đáng kể, chỉ dao động quanh mức 25–28%. Điều đó phản ánh một thực tế là người lao động chưa có đủ động lực để nâng cao kỹ năng của mình”, chuyên gia cho biết. Ông nhấn mạnh muốn tạo động lực, điều kiện tiên quyết là phải xây dựng một nền kinh tế mà ở đó, kỹ năng được trả công xứng đáng.
“Nghĩa là khi người lao động có thêm kỹ năng, họ phải được hưởng mức thu nhập cao hơn rõ rệt so với khi không có kỹ năng. Khi đó, các chính sách đào tạo, khuyến khích học nghề và nâng cao kỹ năng mới thực sự phát huy hiệu quả”, Tiến sĩ Nguyễn Tú Anh nói.
Thứ hai là nâng cao chất lượng của các cơ sở cung cấp kỹ năng và tri thức. Điều này đòi hỏi sự đầu tư từ Nhà nước, đồng thời cần thúc đẩy hợp tác công – tư, cũng như mở rộng hợp tác quốc tế để nâng cao chất lượng đào tạo. Thực tế, nhiều chính sách theo hướng này đã được triển khai, nhưng cần được làm mạnh mẽ và hiệu quả hơn nữa.
Thứ ba là giảm các rào cản tiếp cận giáo dục và đào tạo kỹ năng. Theo Tiến sĩ Nguyễn Tú Anh, hiện nay, khoảng cách giàu nghèo ngày càng gia tăng, trong khi phần lớn người nghèo – ước tính khoảng 70% – vẫn gặp khó khăn trong việc tiếp cận giáo dục, đặc biệt là giáo dục có chất lượng. Nếu không giải quyết được vấn đề này, động lực tăng trưởng của nền kinh tế sẽ bị hạn chế.
Ông cho rằng: “Trong bối cảnh đó, một điểm tích cực là chúng ta đang có cơ hội tận dụng công nghệ số và trí tuệ nhân tạo để mở rộng khả năng tự đào tạo. Vì vậy, cần có các chính sách khuyến khích người dân chủ động học tập thông qua các nền tảng công nghệ này”.
Ngoài ra, theo chuyên gia, cần có cơ chế chia sẻ rủi ro trong đầu tư cho khoa học công nghệ và phát triển nhân lực. “Đầu tư vào khoa học công nghệ có xác suất thành công không chắc chắn, trong khi rủi ro lại rất cao”, Tiến sĩ Nguyễn Tú Anh nói. Do đó, cần có sự tham gia của cả khu vực công và tư trong việc chia sẻ rủi ro, từ đó mới có thể thúc đẩy đầu tư và phát triển hiệu quả trong lĩnh vực này.
Từ khóa:
Dòng sự kiện:
Trí tuệ nhân tạo -AICác công nghệ mới như token hóa và blockchain có thể thay đổi cách phát hành, ghi nhận và chuyển giao tài sản, nhưng chúng không thay đổi bản chất của tài sản đó…
Những công nghệ mới có thể tạo ra đột phá về kỹ thuật, nhưng đó chưa phải là lý do đủ để thuyết phục nhà đầu tư rót vốn…
Nếu trước đây ứng viên chủ yếu được đánh giá qua kiến thức về thuật toán, mô hình, thì nay câu hỏi trọng tâm là khả năng ứng dụng AI để giải quyết các bài toán kinh doanh…
Thị trường tài sản mã hóa toàn cầu đang phải đối mặt với làn sóng tấn công mạng ngày càng phức tạp, gây thiệt hại hàng tỷ USD mỗi năm…
Nhiều startup chỉ đặt mục tiêu giải quyết bài toán trong phạm vi một khu công nghiệp, một tỉnh hoặc thị trường Việt Nam. Rất ít nhóm ngay từ đầu nghĩ tới thị trường ASEAN hay quy mô toàn cầu...
Theo các chuyên gia tại hội nghị Mã hóa tài sản thực Việt Nam 2026 (Vietnam RWA Summit 2026), Việt Nam cần sớm xây dựng một khung pháp lý đồng bộ cho thị trường tài sản mã hóa, nhưng quan trọng hơn là phải tìm được điểm cân bằng giữa thúc đẩy đổi mới sáng tạo và kiểm soát rủi ro…
Ứng dụng công nghệ số và AI không chỉ nâng cao trải nghiệm khách hàng qua các kênh tương tác trực tuyến mà còn là chìa khóa giúp ngân hàng tối ưu hóa vận hành và kiểm soát rủi ro hiệu quả...
Khác với mô hình AI truyền thống phụ thuộc chủ yếu vào điện toán đám mây, AI tại biên (Edge AI) cho phép xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị hoặc gần nguồn dữ liệu...
AI đã trở thành công cụ phổ biến trong marketing, vì thế lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở công nghệ mà chuyển sang năng lực con người và khả năng quản trị AI của doanh nghiệp...
Nếu trước đây doanh nghiệp chủ yếu tìm kiếm lập trình viên AI hoặc chuyên gia dữ liệu, thì nay nhu cầu đang dịch chuyển sang các AI builders - lực lượng có thể kết hợp công nghệ, dữ liệu và nghiệp vụ để xây dựng các AI agent phục vụ từng quy trình cụ thể…