Trong những năm qua, trí tuệ nhân tạo đã trải qua nhiều chu kỳ phát triển. Mới đây, công cụ Chat GPT của OpenAI ra đời đánh dấu một bước ngoặt lớn, ngay cả với những người còn hoài nghi về công nghệ này.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thực tiễn
Ở các thành phố thông minh hiện nay, AI được sử dụng để nâng cao hiệu quả quản lý, vận hành và trải nghiệm người dùng trong nhiều lĩnh vực: Giao thông, chuyển đổi số cơ quan nhà nước, giáo dục, y tế, sản xuất kinh doanh, nghệ thuật, sáng tạo nội dung,...
Cơ hội việc làm ngành Trí tuệ nhân tạo sau khi tốt nghiệp
Ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một thế giới cơ hội nghề nghiệp mới và hấp dẫn, sự tăng trưởng không ngừng trong nhiều lĩnh vực. Các chuyên gia trong ngành AI có thể tận hưởng một sự nghiệp đa dạng, từ việc phát triển phần mềm đến nghiên cứu và phân tích dữ liệu:
Ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? Cơ hội việc làm toàn cầu của ngành AI
Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 đã chứng kiến sự phát triển bùng nổ của những công nghệ mới, tác động mạnh mẽ tới mọi mặt của đời sống. Một trong những đặc trưng lớn nhất có thể kế đến của cách mạng 4.0 chính là Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence). Đây cũng đang là một trong những cụm từ được tìm kiếm nhiều nhất trong lĩnh vực công nghệ trên khắp thế giới.
Trí tuệ nhân tạo là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, nghiên cứu và tạo ra các hệ thống máy móc mô phỏng trí thông minh của con người, được lập trình để có thể bắt chước suy nghĩ và hành động của con người.
Trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng rất phổ biến trong mọi mặt của đời sống hàng ngày. Một số ví dụ có thể kể đến như nhận diện gương mặt, phần mềm dịch ngôn ngữ, xe ô tô tự lái, trợ lý ảo, phần mềm trò chuyện với khách hàng (chat bot),…
Nhìn chung, nội dung ngành học Trí tuệ nhân tạo rất rộng vì đây là một ngành đòi hỏi kiến thức từ nhiều lĩnh vực, tuy nhiên cốt lõi nhất chính là kiến thức về toán học và khoa học máy tính. Chương trình đào tạo tại mỗi trường đại học sẽ có sự khác biệt, nhưng đa số các trường sẽ xây dựng và giảng dạy từ các môn học nền tảng tới các môn chuyên ngành, nâng cao.
Xử lý hiệu quả tác vụ nặng về dữ liệu
Các công cụ phân tích ngày nay sử dụng AI và máy học (Machine learning) để xử lý lượng dữ liệu lớn theo cách thống nhất, đồng thời vẫn duy trì khả năng thích ứng với thông tin mới thông qua quá trình học liên tục. Ví dụ, ứng dụng AI đã mang lại kết quả nhất quán và đáng tin cậy trong việc xem xét tài liệu pháp lý và dịch ngôn ngữ.
Hệ thống AI và công cụ tự động hóa giúp giảm đáng kể thời gian cần thiết để xử lý dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích trong những lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, chăm sóc sức khỏe hoặc những ngành nghề yêu cầu hoạt động nhập và phân tích dữ liệu thường xuyên, cũng như ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Trong ngân hàng và tài chính, mô hình AI có khả năng hỗ trợ nhiều tác vụ - Ảnh: Internet
Hệ thống AI nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách cá nhân hóa tương tác và phân phối nội dung trên nền tảng kỹ thuật số.
Ví dụ, đối với nền tảng thương mại điện tử, mô hình AI phân tích hành vi của người dùng để đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích của từng cá nhân, tăng sự hài lòng và tương tác của khách hàng.
Đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu và phát triển
AI góp phần đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu và phát triển (R&D - Research & Development) trong nhiều lĩnh vực.
Ví dụ, thông qua mô phỏng và phân tích nhanh chóng những kịch bản có thể xảy ra, mô hình AI giúp nhà nghiên cứu tìm ra các loại thuốc, vật liệu hoặc hợp chất mới để phòng và chữa bệnh nhanh hơn.
AI và ML ngày càng được sử dụng nhiều hơn để theo dõi những thay đổi về môi trường, dự đoán sự kiện thời tiết trong tương lai và quản lý kế hoạch bảo tồn. Mô hình máy học hỗ trợ xử lý hình ảnh vệ tinh và dữ liệu cảm biến để theo dõi rủi ro cháy rừng, mức độ ô nhiễm và quần thể động, thực vật có nguy cơ tuyệt chủng.
AI được sử dụng để hợp lý hóa và tự động hóa những quy trình phức tạp trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Ví dụ, mô hình AI xác định tình trạng kém hiệu quả và dự đoán điểm nghẽn trong quy trình sản xuất. Ở lĩnh vực năng lượng, chúng dự báo nhu cầu điện và phân bổ nguồn cung theo thời gian thực hiệu quả.
Các công nghệ AI nổi bật hiện nay
Cơ sở hạ tầng AI đã đặt nền tảng cho một loạt các công nghệ AI được áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI tại Việt Nam:
Việt Nam gần đây đã nổi lên như một điểm đến mới về gia công công nghệ thông tin tại khu vực Đông Nam Á, và đất nước này đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong chuyển đổi số. Mặc dù so với các quốc gia dẫn đầu về AI trên thế giới như Hoa Kỳ và Trung Quốc thì ngành công nghiệp AI ở Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn đầu, tuy nhiên, Việt Nam đã và đang nỗ lực đáng kể để bắt kịp sự phát triển không ngừng của công nghệ AI.
Năm 2022, Việt Nam xếp thứ 6 trong số 10 thành viên ASEAN và thứ 55 toàn cầu trong Chỉ số Sẵn sàng AI của Chính phủ, vượt qua mức trung bình trên thế giới sau khi tăng bảy bậc so với năm trước (5).
Hiện tại, Việt Nam đang theo đuổi tầm nhìn trở thành một nhân tố quan trọng về AI tại châu Á thông qua Chương trình Chuyển đổi số Quốc gia đến năm 2025. Tuy nhiên, để đạt được mục tiêu phát triển AI đầy tham vọng, Việt Nam phải giải quyết một số thách thức, trong đó lớn nhất là tình trạng thiếu hụt nhân lực trong lĩnh vực AI mặc dù có lực lượng lao động IT vững mạnh.
Làm việc trong môi trường nguy hiểm
AI được áp dụng để chế tạo robot tự động khám phá đại dương, vũ trụ; Robot cứu nạn, rà soát bom mìn,... Chúng sẽ thay thế con người làm việc ở nơi tiềm ẩn rủi ro.
Trong sản xuất, robot AI sử dụng cho mục đích thực hiện nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chiếm nhiều thời gian như vận chuyển trong nhà máy, kiểm kho, đóng gói,... hoặc những công việc nguy hiểm nhằm giảm rủi ro cho người lao động và tăng năng suất chung.
Trí tuệ nhân tạo AI đang được ứng dụng như thế nào trong các lĩnh vực cụ thể?
Cho đến nay, lý do phổ biến nhất để triển khai các công nghệ AI trong các lĩnh vực là hỗ trợ chiến lược và phát triển sản phẩm.
Nhà nghiên cứu AI (AI Researcher)
Nhà nghiên cứu AI (AI Researcher) là một chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, có trách nhiệm thực hiện nghiên cứu chất lượng cao trong các lĩnh vực khác nhau của AI, bao gồm học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot. Họ phát triển các thuật toán mới, tạo nguyên mẫu cho phần mềm mới và công bố phát hiện trong các tạo chí khoa học. Ngoài ra, họ cũng cần cập nhật với những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực và đóng góp vào kế hoạch chiến lược và phát triển các dự án AI của tổ chức.
Mức lương cho nhà nghiên cứu AI đáng tăng lên do nhu cầu cao và nguồn cung hạn chế trong lĩnh vực này. Theo Forbes, vào năm 2022, mức lương cho chuyên gia AI đã tăng hơn 10%, với các quản lý nhận mức tăng cai nhất. Trung bình, kỹ sư robotics kiếm được khoảng $95,000, trong khi kỹ sư học máy kiếm được khoảng $133,000.
Nhà phân tích AI (AI Analyst) là chuyên gia phân tích dữ liệu và xu hướng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Họ có trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu liên quan đến các hệ thống và ứng dụng AI, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu suất, hiệu quả và các cơ hội cải tiến. Nhà phân tích AI cũng thường xuyên tương tác với các nhóm kỹ thuật và kinh doanh để hiểu yêu cầu, giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Họ phải am hiểu về công cụ phân tích dữ liệu, kỹ thuật học máy và có kỹ năng giao tiếp mạnh mẽ để trình bày phân tích và khuyến nghị.
Để phát triển sự nghiệp như một nhà phân tích AI, bạn cần xây dựng một nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu, kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo. Kỹ năng cần thiết bao gồm sự hiểu biết về các công cụ và phương pháo phân tích dữ liệu, khả năng lập trình, và kỹ năng giao tiếp để trình bày dữ liệu một cách rõ ràng. Ngoài ra, việc liên tục học hỏi về các công nghệ và xu hướng mới trong lĩnh vực AI sẽ giúp bạn duy trì và phát triển sự nghiệp.
Với sự phát triển mạnh mẽ của AI, nhu cầu về nhân lực chuyên môn trong lĩnh vực này cũng tăng lên đáng kể, mở ra cơ hội nghề nghiệp lớn cho những người có đam mê và kỹ năng trong lĩnh vực này. Ngành AI không chỉ cung cấp một mức lương hấp dẫn mà còn mang lại cơ hội để tham gia vào những dự án cắt lớp và tạo ra những đổi mới có ý nghĩa.
