Mục tiêu 10.000 nhân lực AI trình độ cao đặt ra yêu cầu gì cho các chương trình đào tạo bậc cao học?

Bài toán năng lực trong bối cảnh Agentic AI

Ngày 11/8/2026, Phó Thủ tướng Chính phủ Lê Tiến Châu ký Quyết định số 1528/QĐ-TTg, phê duyệt Chương trình quốc gia phát triển nhân lực trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, định hướng đến năm 2035.

Theo Chương trình, đến năm 2030, Việt Nam đặt mục tiêu đào tạo, bồi dưỡng ít nhất 10.000 nhân lực trình độ cao về AI. Trong đó, ít nhất 1.500 chuyên gia có khả năng làm chủ công nghệ lõi và dẫn dắt các nhiệm vụ AI trọng điểm.

Mục tiêu trên đặt ra yêu cầu về cả số lượng và cơ cấu năng lực trong toàn bộ vòng đời của hệ thống. Yêu cầu này càng rõ khi Agentic AI mở rộng vai trò của AI từ phản hồi yêu cầu sang lập kế hoạch, sử dụng công cụ và chủ động thực hiện chuỗi nhiệm vụ.

Tại sự kiện Accelerating Vietnam Toward Agentic AI Leadership do upGrad Vietnam tổ chức ngày 22/8 tại khách sạn Sheraton Saigon Grand Opera, TP Hồ Chí Minh, ba phiên tham luận tiếp cận bài toán nhân lực qua ba tầng năng lực: hiểu bối cảnh triển khai, quản trị rủi ro và vận hành, phát triển đội ngũ đưa AI vào thực tế.

Từ ứng dụng riêng lẻ đến tác động toàn doanh nghiệp

Ở tầng năng lực đầu tiên, ông Frank Lương, Nhà sáng lập FAOSX.AI, phân tích vị thế của Việt Nam và lộ trình đưa Agentic AI từ các trường hợp ứng dụng riêng lẻ đến quy mô toàn doanh nghiệp.

Ông dẫn kết quả khảo sát trong cộng đồng CIO Vietnam, thực hiện tháng 5/2026 với 116 lãnh đạo công nghệ. Trong số người tham gia, 41% cho biết doanh nghiệp của họ mới thử nghiệm công cụ AI hoặc Copilot; 23% đã triển khai các trường hợp ứng dụng thực tế; 13% đang xây dựng khung quản trị và mô hình vận hành; 9% mở rộng triển khai trên phạm vi toàn doanh nghiệp. Một khảo sát thứ hai trong cùng cộng đồng với 208 người tham gia cho kết quả tương tự.

Bức tranh này gần với mặt bằng chung. Theo Khảo sát CIO và lãnh đạo công nghệ năm 2026 của Gartner, công ty nghiên cứu và tư vấn công nghệ toàn cầu, 17% tổ chức trên thế giới đã triển khai AI agent, trong khi hơn 60% dự định triển khai trong hai năm tới. Trong một dự báo công bố tháng 6/2025, Gartner cũng cho rằng hơn 40% dự án Agentic AI sẽ bị hủy trước cuối năm 2027 vì chi phí gia tăng và thiếu cơ chế kiểm soát rủi ro.

Theo ông Frank Lương, công nghệ Agentic AI có thể được mua hoặc thuê và đối thủ cũng có thể tiếp cận. Khác biệt nằm ở khả năng lựa chọn đúng bài toán, kết nối AI với dữ liệu và quy trình, đồng thời thiết kế lại cách con người và hệ thống phối hợp trong vận hành.

Quản trị phải theo kịp năng lực của hệ thống

Khi Agentic AI được trao quyền truy cập dữ liệu, sử dụng công cụ và thực hiện hành động, năng lực triển khai phải đi cùng năng lực quản trị.

Yêu cầu này đã có khung pháp lý. Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15, được Quốc hội khóa XV thông qua ngày 10/12/2025, có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, phân loại hệ thống AI theo ba mức rủi ro cao, trung bình và thấp. Với những hệ thống đã vận hành trước ngày Luật có hiệu lực, thời hạn tuân thủ là 18 tháng đối với lĩnh vực y tế, giáo dục và tài chính, 12 tháng đối với các lĩnh vực còn lại.

Trong phiên tham luận thứ hai, ông Đào Trung Thành trình bày về quản trị và tuân thủ, tối ưu chi phí vận hành và lựa chọn mô hình hoạt động khi doanh nghiệp mở rộng AI.

Ở góc độ quản trị, doanh nghiệp cần xác định dữ liệu nào hệ thống được phép truy cập, nhiệm vụ nào AI có thể tự thực hiện và bước nào bắt buộc có sự phê duyệt của con người. Các yêu cầu về an ninh mạng, quyền riêng tư dữ liệu và pháp lý vì vậy phải được đưa vào từ khâu thiết kế.

Việc phân định này có thể được lượng hóa. Trong một sơ đồ minh họa về quy trình xử lý khiếu nại ngân hàng gồm 12 bước được nêu tại sự kiện, AI agent thực hiện tự động phần lớn các bước, còn hai bước giữ chốt kiểm soát của con người là quyết định giải ngân và quyết định từ chối khiếu nại. Bước nào thuộc về ai là quyết định của ban lãnh đạo doanh nghiệp.

Bài toán chi phí trải rộng hơn giá sử dụng mô hình. Doanh nghiệp cần tính đến chi phí tích hợp, giám sát và xử lý lại những nhiệm vụ AI thực hiện không thành công. Điều này đòi hỏi lãnh đạo công nghệ có khả năng lựa chọn mô hình triển khai phù hợp và chịu trách nhiệm đối với hiệu quả cũng như rủi ro của hệ thống.

Phát triển đội ngũ có năng lực thực thi

Tầng năng lực thứ ba tập trung vào con người. Ông Lê Quang trình bày về những năng lực cốt lõi mà chuyên gia công nghệ cần có khi doanh nghiệp xây dựng, triển khai và mở rộng AI trong môi trường thực tế.

Bên cạnh chuyên môn kỹ thuật, nhân lực AI cần biết xác định bài toán, thiết kế hệ thống và kết nối công nghệ với mục tiêu kinh doanh. Với nhóm lãnh đạo, yêu cầu còn mở rộng sang nghiên cứu ứng dụng, quản trị triển khai và dẫn dắt công nghệ ở cấp độ tổ chức.

Đây đều là những nhóm năng lực có thể đào tạo được. Giá trị của một chương trình vì vậy nằm ở kiến thức học thuật và ở khả năng giúp người học chuyển kiến thức thành năng lực thực thi.

Trong sự kiện, upGrad Vietnam giới thiệu hai chương trình sau đại học về AI của Golden Gate University gồm Thạc sĩ Khoa học về AI Ứng dụng và Agentic AI (MS AAI) và Tiến sĩ Công nghệ về AI Ứng dụng và Agentic AI (DTech AAI).

Chương trình Thạc sĩ AI (MS AAI) hướng đến các nhân sự công nghệ đang đi làm, tập trung vào năng lực xây dựng, triển khai và vận hành các hệ thống AI agent. Chương trình Tiến sĩ AI (DTech AAI) hướng đến chuyên gia và lãnh đạo công nghệ sử dụng nghiên cứu AI ứng dụng để giải quyết các bài toán AI phức tạp, đồng thời xây dựng khung quản trị phù hợp với tổ chức.

Hai chương trình đào tạo sau đại học về AI tiếp cận hai cấp độ năng lực khác nhau, cùng hướng đến khả năng đưa AI vào thực tế.

Cùng ngày, upGrad Vietnam và Cộng đồng CIO Vietnam ký kết thỏa thuận hợp tác nhằm phát triển đội ngũ nhân sự công nghệ trong nước. Lễ ký diễn ra giữa ông Trần Hoàng Quân, đại diện upGrad Vietnam, và bà Đặng Thị Thủy, đại diện Cộng đồng CIO Vietnam.

Với doanh nghiệp Việt Nam, năng lực xây dựng, triển khai và quản trị AI sẽ tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường khu vực và quốc tế. Mục tiêu 10.000 nhân lực AI trình độ cao vì vậy đòi hỏi các chương trình bậc cao học gắn nền tảng học thuật với bài toán doanh nghiệp, qua đó phát triển đội ngũ đủ năng lực làm chủ và dẫn dắt công nghệ.