Theo hãng tin CNA, cô Arpita Dayama, 22 tuổi, sinh viên năm cuối ngành kỹ thuật tại Viện Công nghệ Ấn Độ (IIT) Bombay, đang chuẩn bị tham gia tuyển dụng tại trường với nhận thức rằng thành tích học tập tốt ở một cơ sở đào tạo danh tiếng chưa chắc đủ để giúp cô nổi bật giữa các ứng viên.
Mong muốn làm việc trong lĩnh vực quản lý sản phẩm hoặc phân tích dữ liệu, cô Dayama cho biết nhà tuyển dụng ngày càng coi trọng năng lực thực hành, từ triển khai dự án khoa học dữ liệu đến ứng dụng AI có khả năng tự lập kế hoạch và thực hiện nhiều bước để hoàn thành nhiệm vụ.
“Bạn phải cho thấy mình thực sự đã làm những gì, giải thích được công việc đó bằng ngôn ngữ đơn giản nhưng vẫn nắm vững các chi tiết kỹ thuật để trả lời khi nhà tuyển dụng đặt câu hỏi”, cô chia sẻ.
Theo các chuyên gia, AI đang làm thay đổi cách các kỹ sư trẻ gia nhập ngành công nghệ thông tin (IT) của Ấn Độ, một trong những lĩnh vực tạo nhiều việc làm nhất trong khu vực tư nhân. Ngành này ước tính sử dụng khoảng 5,95 triệu lao động trong năm 2026.
Ông Mansee Singhal, Giám đốc phụ trách thị trường Ấn Độ tại Marsh Workforce & Rewards, đơn vị tư vấn về tuyển dụng và quản trị nhân tài, nhận định trước đây các doanh nghiệp IT thường tuyển số lượng lớn sinh viên mới tốt nghiệp rồi đào tạo dần trong quá trình làm việc. Hiện nay, họ muốn nhân sự mới vào nghề có nền tảng kỹ thuật sâu hơn và hiểu các vấn đề kinh doanh thực tế ngay từ đầu.
Sự thay đổi thể hiện rõ qua quy mô tuyển dụng. Theo báo cáo thường niên, Tata Consultancy Services (TCS), một trong những tập đoàn IT lớn nhất Ấn Độ, từng tuyển hơn 110.000 kỹ sư mới tốt nghiệp cách đây 4 năm. Tuy nhiên, trong năm tài chính 2026, số nhân sự mới tốt nghiệp được tuyển vào chưa bằng một nửa mức này. Tương tự, Infosys tuyển ít hơn khoảng 80% sinh viên mới tốt nghiệp trong năm tài chính 2025 so với 3 năm trước đó.
Phát biểu tại Diễn đàn Kinh tế mới Bloomberg ở New Delhi ngày 13/10, nhà đồng sáng lập Infosys Nandan Nilekani cho biết AI ngày càng đảm nhiệm những công việc lập trình vốn trước đây do các kỹ sư trẻ thực hiện. Theo ông, người lao động cần phát triển những kỹ năng mới liên quan đến nắm bắt nhu cầu khách hàng, chuyển đổi hoạt động kinh doanh và quản lý công nghệ.
Trước xu hướng này, doanh nghiệp đang tăng cường đào tạo nội bộ và hợp tác với các trường đại học. Tuy nhiên, giới chuyên gia cho rằng việc bổ sung kiến thức về AI là chưa đủ. Người lao động còn cần năng lực giải quyết vấn đề, ra quyết định và tư duy kỹ thuật toàn diện để thích ứng với những công việc ngày càng phức tạp.
Yêu cầu tuyển dụng thay đổi, đào tạo phải đi trước
Sự chuyển dịch không chỉ xuất phát từ việc AI tự động hóa một số khâu lập trình. Theo ông Sumit Sarawgi, người đứng đầu hoạt động của công ty tư vấn quản lý toàn cầu Oliver Wyman tại Ấn Độ, các trung tâm của tập đoàn đa quốc gia ở nước này cũng đang chuyển từ công việc hỗ trợ thường lệ sang những nhiệm vụ đòi hỏi đổi mới và kiến thức chuyên sâu về từng ngành.
Khảo sát của Oliver Wyman cho thấy khoảng 45% nhà quản lý tại Ấn Độ cho biết AI đang đảm nhiệm những công việc vốn giúp nhân viên trẻ tích lũy kinh nghiệm ban đầu. Trong khi nhu cầu đối với các công việc thường lệ như lập trình và kiểm thử phần mềm giảm, các lĩnh vực AI, an ninh mạng và cải tiến quy trình lại cần thêm nhân lực.
Các doanh nghiệp đa quốc gia vẫn tuyển sinh viên mới tốt nghiệp, nhưng với số lượng ít hơn và yêu cầu họ đảm nhận những vị trí đòi hỏi kiến thức cả về công nghệ lẫn kinh doanh sớm hơn.
Theo bà Singhal, tiêu chí tuyển dụng cũng đang chuyển từ khả năng xây dựng một ứng dụng sang năng lực xác định vấn đề của khách hàng và tìm giải pháp công nghệ phù hợp. Khi AI có thể hỗ trợ viết mã, kỹ sư cần dành nhiều thời gian hơn để tìm hiểu đặc thù ngành, nhu cầu khách hàng và những trở ngại trong quá trình triển khai.
Dù vậy, đào tạo ngắn hạn không thể thay thế hoàn toàn kinh nghiệm thực tế. Kamal Karanth, đồng sáng lập công ty cung ứng nhân lực Xpheno, cho rằng các khóa học có thể giúp nhân viên trẻ làm quen với AI, nhưng để trở thành chuyên gia trong những lĩnh vực như kỹ thuật học máy hay kiến trúc AI, người lao động cần nhiều năm thực hành.
Nguy cơ thiếu hụt nhân lực kế cận
Việc doanh nghiệp ưu tiên người đã có kinh nghiệm có thể giúp đáp ứng nhu cầu trước mắt, nhưng cũng đặt ra câu hỏi về nguồn nhân lực kế cận.
“Đội ngũ quản lý cấp trung trong tương lai sẽ đến từ đâu?”, ông Sarawgi đặt vấn đề, đồng thời nhấn mạnh các doanh nghiệp cần đầu tư đào tạo sinh viên mới tốt nghiệp để hình thành lực lượng lao động có trình độ chuyên môn cao.
Khảo sát năm 2026 của Zinnov về các trung tâm của tập đoàn đa quốc gia tại Ấn Độ cho thấy khoảng 60% doanh nghiệp ưu tiên tuyển người có kinh nghiệm thay vì sinh viên mới tốt nghiệp cho các vị trí trong lĩnh vực AI, điện toán đám mây và an ninh mạng. Nguyên nhân là các công việc này đòi hỏi chuyên môn sâu và doanh nghiệp muốn nhanh chóng bố trí nhân sự vào vị trí cần thiết.
Theo bà Singhal, lựa chọn tuyển người có kinh nghiệm có thể phù hợp trong ngắn hạn, nhưng về lâu dài, doanh nghiệp vẫn phải chủ động phát triển nguồn nhân lực. Một số tập đoàn lớn đã xây dựng các chương trình đào tạo nội bộ chuyên về AI, phân tích dữ liệu và tuân thủ quy định. TCS đã ra mắt khu trải nghiệm AI, tạo điều kiện để nhân viên trực tiếp sử dụng các công cụ công nghệ này. Trước đó, tập đoàn đã đào tạo kiến thức cơ bản về AI tạo sinh cho hơn 150.000 nhân viên.
Bên cạnh đào tạo chuyên môn, ông Sarawgi cho rằng doanh nghiệp nên tận dụng thời gian tiết kiệm được nhờ AI để hướng dẫn và kèm cặp nhân viên trẻ, giúp họ tích lũy kinh nghiệm để đảm nhận công việc phức tạp hơn.
Đại học cần gắn đào tạo với thực tiễn
Doanh nghiệp không thể đơn độc giải quyết bài toán nhân lực. Các trường đại học cũng cần thay đổi cách đào tạo để sinh viên sẵn sàng hơn trước khi bước vào thị trường lao động.
Bà Singhal cho biết doanh nghiệp đang hợp tác chặt chẽ hơn với các trường nhằm giúp sinh viên tiếp cận bài toán kinh doanh thực tế và hiểu cách khách hàng sử dụng công nghệ.
Ông Jagat Sesh Challa, Phó Giáo sư tại Viện Công nghệ và Khoa học Birla ở Pilani, cho rằng đổi mới giáo dục không đơn thuần là bổ sung các công cụ AI vào chương trình học. Những năng lực như tư duy hệ thống, nhận định chuyên môn và ra quyết định có trách nhiệm, vốn thường được hình thành sau khi người lao động gia nhập doanh nghiệp, cần được bồi dưỡng ngay từ giảng đường.
Theo ông, sinh viên nên được tham gia nhiều dự án thực tế hơn. Việc đánh giá cần chú trọng khả năng kiểm chứng, cải thiện kết quả do AI tạo ra và giải thích lập luận, thay vì chỉ xem xét đáp án có chính xác hay không.
Một thách thức lớn là mở rộng cơ hội tiếp cận những phương pháp đào tạo này ra ngoài các trường hàng đầu. Ông Challa đề xuất tăng cường hoạt động hướng dẫn chuyên môn, thực tập trực tuyến và nâng cao năng lực giảng viên tại các trường cao đẳng thuộc nhóm 2 và nhóm 3.
Trong khi đó, ông Karthik Raman thuộc Trường Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo Wadhwani của IIT Madras cho rằng có thể đưa chuyên gia AI vào các khoa hiện có để cập nhật chương trình học, thay vì đào tạo lại toàn bộ giảng viên từ đầu. Các trường cũng nên hợp tác với chuyên gia doanh nghiệp để giảng dạy và hướng dẫn sinh viên thực hiện dự án gắn với những vấn đề thực tế.
Dù vậy, ông Sarawgi lưu ý quá trình đổi mới giáo dục cần thời gian. Trong giai đoạn chuyển tiếp, doanh nghiệp vẫn phải đảm nhận phần lớn trách nhiệm chuẩn bị cho lao động trẻ trước những yêu cầu nghề nghiệp mới. Theo ông, doanh nghiệp, nhà trường và bản thân người lao động cần phối hợp để định hình lực lượng lao động Ấn Độ trong 20 năm tới.
Gợi mở kinh nghiệm cho Việt Nam
Những thay đổi tại Ấn Độ cho thấy trong kỷ nguyên AI, lợi thế nhân lực công nghệ không còn chỉ được quyết định bởi số lượng kỹ sư tốt nghiệp hay bằng cấp, mà ngày càng phụ thuộc vào khả năng vận dụng kiến thức, giải quyết vấn đề thực tế và học hỏi liên tục. Đây cũng là vấn đề Việt Nam cần quan tâm trong quá trình phát triển nguồn nhân lực số.
Theo tinh thần Nghị quyết 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, phát triển nhân lực chất lượng cao cần gắn với đổi mới giáo dục, thúc đẩy nghiên cứu và tăng cường liên kết giữa nhà trường với doanh nghiệp. Từ kinh nghiệm của Ấn Độ, Việt Nam có thể chú trọng đưa AI, khoa học dữ liệu và an ninh mạng vào chương trình đào tạo theo hướng thực hành; mở rộng các dự án gắn với nhu cầu doanh nghiệp; đồng thời bồi dưỡng tư duy phản biện, năng lực kiểm chứng kết quả AI và trách nhiệm trong sử dụng công nghệ.
Bên cạnh đó, cần tạo cơ hội tiếp cận đào tạo chất lượng cho sinh viên ở nhiều cơ sở giáo dục, không chỉ tập trung tại các trường hàng đầu. Doanh nghiệp cũng cần tham gia sâu hơn vào quá trình đào tạo, cung cấp môi trường thực tập và xây dựng lộ trình phát triển nghề nghiệp cho kỹ sư trẻ.
Quan trọng hơn, AI nên được xem là công cụ nâng cao năng lực con người, thay vì chỉ là phương tiện cắt giảm công việc. Kết hợp đổi mới chương trình học, đào tạo tại doanh nghiệp và học tập suốt đời sẽ giúp Việt Nam chủ động chuẩn bị nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu phát triển khoa học, công nghệ và chuyển đổi số trong giai đoạn mới.
