Nắm Bắt Xu Hướng AI Trong Công Việc Năm 2025

Hãy tưởng tượng: bạn vừa đến công ty, nhấp một ngụm cà phê, và mở máy tính. Tuy nhiên, thay vì xuất hiện các bảng dữ liệu chưa xử lý, trên màn hình lúc này là một bản phân tích chi tiết. Nó không chỉ tổng hợp dữ liệu tuần trước mà còn so sánh xu hướng, đánh giá rủi ro, và đề xuất ba bước chiến lược để nhóm của bạn hành động. Tất cả những gì bạn cần làm trong ngày là tập trung vào những nhiệm vụ chiến lược, mang tính sáng tạo. Nghe hấp dẫn quá đúng không?

Ai đã giúp bạn thực hiện những việc trên? Chính là các công cụ AI. Nhưng không phải là các công cụ mà Linh và bạn đã tìm hiểu và sử dụng trong năm qua, mà là phiên bản AI của năm 2025, thông minh hơn, chủ động hơn, và hiểu bạn như một người đồng nghiệp thật.

Hôm nay, Linh sẽ giúp bạn nhìn thẳng vào 2 xu hướng AI lớn nhất của năm 2025 – không phải chỉ để hiểu chúng là gì, mà còn chỉ ra những kỹ năng mà bạn cần phát triển để dẫn đầu hai xu hướng trên.

Vì sao bạn cần quan tâm đến các xu hướng AI mới nhất? Bởi vì cùng với sự phát triển từng ngày của AI, vai trò của bạn trong công việc cũng đang thay đổi mạnh mẽ. Trước đây, chúng ta sử dụng AI như một công cụ đơn giản – gõ một câu lệnh, chờ một câu trả lời. Nhưng với những xu hướng AI mới mà Linh sắp chia sẻ, bạn cần tiến thêm một bước để làm người định hướng, dẫn dắt, và phối hợp với AI như một phần không thể thiếu trong công việc.

1. Tác Nhân AI (Agentic AI) Lên Ngôi

1.1. Tác Nhân AI (Agentic AI) Là Gì?

Chúng ta sẽ đến với xu hướng đầu tiên, đó là Tác nhân AI, hay còn gọi là Agentic AI. Nói một cách dễ hiểu, Tác nhân AI là hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự động thực hiện các nhiệm vụ từ đầu đến cuối với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khác với AI truyền thống chỉ phản hồi đơn giản theo yêu cầu, Tác nhân AI có thể suy nghĩ, lập kế hoạch và hành động, giống như một trợ lý thật.

Sự đột phá quan trọng của Tác nhân AI nằm ở khả năng đảm nhận những vai trò phức tạp mà trước đây chỉ con người mới có thể làm được. Chẳng hạn, trong quản lý dự án, AI có thể tự động phân công công việc cho nhân sự phù hợp, giám sát tiến độ, và gửi báo cáo cho bạn. Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, ngoài khả năng trả lời câu hỏi tự động đơn giản, Tác nhân AI cũng có thể xử lý được những yêu cầu phức tạp hơn như đổi trả sản phẩm hay giải quyết khiếu nại. Như vậy, Tác nhân AI không dừng lại ở việc thực hiện một nhiệm vụ cơ bản, mà có thể hoàn thành những nhiệm vụ phức tạp với một quy trình cụ thể.

1.2. Quy Trình Hoạt Động Của Tác Nhân AI (Agentic AI)

Vậy Tác nhân AI hoạt động như thế nào? Theo mô tả của NVIDIA, sau khi nhận được yêu cầu của người dùng, Tác nhân AI sẽ giải quyết vấn đề theo quy trình bốn bước là Nhận thức, Suy luận, Hành động, Học hỏi. Các bạn hãy nhìn vào hình bên dưới.

Hình ảnh minh họa quy trình hoạt động của Tác nhân AI

(1) Bước đầu tiên là Nhận thức (hay Perception). Ở bước này, AI sẽ quan sát và thu thập thông tin từ nhiều nguồn để hiểu rõ bối cảnh và yêu cầu. Ví dụ, khi khách hàng gửi yêu cầu đổi trả qua chatbot, AI sẽ ngay lập tức xử lý các thông tin như số hóa đơn, lý do đổi trả và ngày mua.
(2) Bước tiếp theo là Suy luận (hay Reasoning). Đây là giai đoạn AI sử dụng khả năng tư duy từ mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models) để lý giải thông tin vừa thu thập được để đưa ra giải pháp phù hợp. AI sẽ kiểm tra cơ sở dữ liệu để đối chiếu thông tin đơn hàng với chính sách đổi trả hiện hành rồi quyết định hướng giải quyết phù hợp. Nếu sản phẩm đủ điều kiện, AI sẽ gợi ý khách hàng đổi sản phẩm mới hoặc nhận hoàn tiền. Ngược lại, Chatbot AI sẽ giải thích lý do vì sao khách hàng này không đủ điều kiện và cung cấp các tùy chọn khác như sửa chữa sản phẩm.

Khi mọi thông tin đã rõ ràng, Tác nhân AI sẽ bắt đầu bước 3 là Hành động (hay Action). Đây là lúc AI sẽ áp dụng các bước đã suy luận ở trên vào thực tế. Ví dụ như AI sẽ kiểm tra hệ thống kho để xem sản phẩm thay thế còn hay không, và đồng thời gửi email xác nhận với khách hàng về quy trình đổi trả. Nếu khách chọn hoàn tiền, AI sẽ kết nối trực tiếp với hệ thống thanh toán để xử lý yêu cầu.

Cuối cùng là bước mà Linh thấy rất thú vị và nhiều phần “người” nhất của AI đó là Học hỏi hay Learning. Đây là quá trình AI ghi nhận phản hồi từ kết quả vừa thực hiện để cải thiện và nâng cao hiệu suất trong tương lai. Trong ví dụ trên, sau khi xử lý xong yêu cầu của khách hàng, hệ thống AI sẽ ghi nhận các dữ liệu về thời gian phản hồi, mức độ hài lòng của khách hàng, và cách giải quyết. Thông tin này được sử dụng để tối ưu hóa quy trình, giúp AI phản hồi nhanh hơn và chính xác hơn trong những lần tới.

1.3. Nâng Cấp Kỹ Năng Của Bạn

Nếu Tác nhân AI có thể thực hiện chuỗi nhiệm vụ thay bạn, thì bạn sẽ làm gì? Linh sẽ nói là bạn được thăng chức, trở thành người điều phối và dẫn dắt AI. Vai trò của bạn là đặt mục tiêu, định hướng, và kiểm tra kết quả. Nói cách khác, bạn sẽ làm việc như một nhà quản lý, định hình cách AI hoạt động để đạt được những mục tiêu cụ thể của mình.

Tuy nhiên lần “thăng chức” này sẽ đòi hỏi bạn trang bị thêm 2 kỹ năng mới. Đó là giao việc hiệu quả và đánh giá kết quả đầu ra của AI.

Khi giao việc cho người khác, bạn cần biết mình muốn gì, cần cung cấp những tài nguyên nào để người khác hiểu rõ và có đủ công cụ để thực hiện tốt nhiệm vụ. Đây cũng là 1 trong 3 kỹ năng mà Skills Bridge đã chia sẻ trong Chuỗi 3 Khóa Học Miễn Phí Cho Nhà Quản Lý.

Sau khi giao việc rồi, bạn cũng cần kiểm tra kết quả có đúng với yêu cầu chưa. Bởi vì AI có thể xử lý nhiệm vụ rất nhanh chóng, nhưng cũng dễ mắc lỗi. Thuật ngữ cho tình huống này là AI Hallucination, hay Ảo giác AI. Vì vậy, nếu không có kỹ năng kiểm tra chất lượng đầu ra của AI, bạn có thể gặp rủi ro. Hãy tưởng tượng, bạn đưa một bản báo cáo cho sếp với số liệu từ ChatGPT mà chưa kiểm tra. Bạn sẽ làm gì khi sếp phát hiện ra số liệu sai? Bạn sẽ nói là cái này do AI làm nên em không biết? Không thể, đúng không? Như vậy sếp sẽ đánh giá là bạn không có trách nhiệm với công việc của mình và không có khả năng quản lý hay giao việc cho nhân viên hoặc AI hiệu quả. Điều này chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến uy tín và khả năng thăng tiến của bạn.

Cách duy nhất để cải thiện kỹ năng này là luyện tập. Để kiểm tra chất lượng đầu ra của AI, hãy bắt đầu bằng cách đặt câu hỏi rõ ràng, cụ thể và có bối cảnh đầy đủ. Bạn cũng cần xác định một vài tiêu chí để kiểm tra và đánh giá kết quả nhận được. Nếu chưa đạt yêu cầu, hãy thử điều chỉnh câu hỏi và tối ưu câu lệnh prompt của mình. Và quan trọng nhất, hãy tập thói quen kiểm tra mọi kết quả mà AI trả về trước khi chấp nhận kết quả đó.

2. Mô Hình AI Đa Phương Thức (Multimodal Models)

2.1. Mô Hình AI Đa Phương Thức Là Gì?

Đó là xu hướng phát triển thứ nhất đầy triển vọng của AI trong năm 2025. Xu hướng thứ hai Linh muốn chia sẻ với các bạn là sự phát triển của các mô hình AI đa phương thức, hay còn gọi là Multimodal Models.
Bạn có thể hình dung về mô hình này như thế nào? Hãy nghĩ về cách mà chúng ta dùng ChatGPT khi ứng dụng này mới ra mắt. Có phải là bạn chỉ nhập câu lệnh prompt bằng văn bản, sau đó ChatGPT sẽ trả về câu trả lời cũng bằng văn bản cho bạn thông qua mô hình ngôn ngữ lớn LLMs không?
Ở đây, “văn bản” là 1 dạng phương thức. Và quy trình hỏi đáp qua lại giữa bạn với ChatGPT được gọi là đơn phương thức, vì chỉ dựa trên 1 phương thức duy nhất là văn bản.
Từ phiên bản ChatGPT-4 trở lên, bên cạnh các câu prompt, bạn có thể đính kèm hình ảnh vào khung chat. Ví dụ, bạn đính kèm hình ảnh này và yêu cầu ChatGPT mô tả nội dung của hình. Lúc này, ChatGPT vừa xử lý thông tin văn bản từ câu prompt của bạn, vừa xử lý thông tin hình ảnh qua hình đính kèm. Như vậy, ChatGPT đang sử dụng mô hình đa phương thức một cách cơ bản để xử lý yêu cầu của bạn. 

Hình ảnh Chat GPT đang sử dụng mô hình đa phương thức

Ngoài 2 phương thức trên, AI còn làm việc được với các dạng phương thức khác như video, âm thanh, hay các loại mã lập trình. Như vậy, mô hình AI đa phương thức là mô hình sẽ có khả năng phân tích đồng thời các loại dữ liệu đa dạng, giúp bạn hiểu nội dung sâu hơn và toàn diện hơn từ nhiều nguồn đầu vào. Các bạn hãy nhớ, từ khoá ở đây là đồng thời.

2.2. Quy Trình Hoạt Động Của AI Đa Phương Thức

Nghe đến đây Linh tin là bạn nào cũng sẽ tò mò là làm thế nào để các mô hình AI đa phương thức có thể cùng một lúc xử lý nhiều dạng dữ liệu đầu vào khác nhau đúng không? Quy trình này hơi phức tạp, nếu các bạn muốn hiểu sâu thì hãy xem bài viết Multimodal AI Models: Understanding Their Complexity. Trong bài viết này, Linh sẽ giải thích một cách đơn giản để ai cũng có thể hiểu được. Hãy xem quy trình sau:

Hình ảnh minh họa bước đầu tiên trong quy trình hoạt động của AI đa phương thức

Bước đầu tiên là xử lý dữ liệu trên từng phương thức riêng biệt. Các mô hình AI đa phương thức sẽ bắt đầu làm việc bằng cách xử lý dữ liệu từ từng phương thức riêng lẻ như văn bản, hình ảnh, âm thanh, hoặc video. Các mạng nơ-ron chuyên biệt được sử dụng để phân tích và trích xuất các đặc điểm quan trọng từ từng loại dữ liệu. Ví dụ, văn bản được phân tích để hiểu ngữ nghĩa, hình ảnh được xử lý để nhận diện đối tượng, và âm thanh được phân tích để nhận biết giọng nói hoặc tín hiệu.

Hình ảnh minh họa kết quả của bước đầu tiên

Kết quả của bước phân tích này là các công cụ AI sẽ biểu diễn dữ liệu ở dạng vector số học mà hệ thống có thể sử dụng ở các bước tiếp theo. Vì mỗi phương thức như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh sẽ có cách biểu diễn và cấu trúc khác nhau, nên các vector sẽ chuyển đổi tất cả dữ liệu này về cùng một dạng số học thống nhất để AI dễ nhận diện.
Ví dụ, vector của từ "mèo" (từ phương thức văn bản) có thể được so sánh với vector của hình ảnh con mèo (từ phương thức hình ảnh) để nhận ra mối liên hệ giữa chúng. Quan trọng hơn là dưới dạng biểu diễn này, nếu một phương thức có dữ liệu bị nhiễu hoặc không đầy đủ (ví dụ, hình ảnh bị mờ), các vector từ các phương thức khác như văn bản hoặc âm thanh có thể bổ sung và làm rõ thông tin hơn.
Sau khi hoàn tất việc xử lý từng phương thức riêng lẻ, AI sẽ thực hiện bước tiếp theo là hợp nhất thông tin. Đây là giai đoạn quan trọng, nơi các vector biểu diễn từ nhiều loại dữ liệu đầu vào được tích hợp trong một không gian biểu diễn chung. Mạng lưới hợp nhất này sẽ đóng vai trò kết nối thông tin từ các phương thức mà bạn đã cung cấp ở đầu vào bằng các kỹ thuật tiên tiến như cơ chế chú ý (Attention Mechanism), giúp AI tập trung vào những phần dữ liệu quan trọng nhất từ mỗi phương thức. 
Cuối cùng, khi đã có biểu diễn chung của dữ liệu, mô hình AI sẽ thực hiện nhiệm vụ được yêu cầu. Nhiệm vụ đó có thể là trả lời các câu hỏi về hình ảnh, tạo mô tả văn bản từ hình ảnh, phân tích cảm xúc từ giọng nói và khuôn mặt, hoặc tạo hình ảnh từ văn bản. 
Ví dụ, nếu bạn tải lên hình ảnh của một chiếc xe bị hỏng và hỏi ChatGPT về nguyên nhân xe bị hỏng là gì, ChatGPT sẽ kết hợp dữ liệu hình ảnh và văn bản để xác định bộ phận hỏng hóc và đưa ra câu trả lời phù hợp. Nhờ khả năng tích hợp thông tin từ nhiều nguồn như vậy, AI đa phương thức có khả năng đáp ứng được các yêu cầu phức tạp hơn so với mô hình AI đơn phương thức.

2.3. Nâng Cấp Kỹ Năng Của Bạn

Đó là 3 bước chính để bạn có thể hình dung về cách mà các mô hình AI đa phương thức hoạt động. Vì sao bạn cần hiểu biết về những quy trình trên? Bởi vì việc này sẽ giúp bạn hiểu hơn về cách làm việc với AI trong thời gian tới. Ở đây, có 3 kỹ năng mà bạn cần học hỏi:
(1) Đầu tiên là kỹ năng cung cấp dữ liệu đầu vào chính xác và có giá trị sử dụng. Hãy nghĩ về AI như một người đầu bếp giỏi. Nếu muốn nhận được món ăn ngon, bạn cần cung cấp cho đầu bếp những nguyên liệu chất lượng. Tương tự, nếu bạn muốn nhận được phản hồi tốt, bạn cần cung cấp những tài nguyên tốt. Hãy học cách chọn lọc những nguồn dữ liệu quan trọng và định dạng dữ liệu sao cho AI dễ xử lý.
Ví dụ, khi bạn yêu cầu AI phân tích một hình ảnh, bạn cần tải lên hình rõ nét, tốt hơn nữa là hãy kèm theo một vài mô tả hoặc ngữ cảnh để cung cấp nhiều thông tin hơn. Nếu bạn cung cấp thông tin lộn xộn, thiếu sót hoặc không rõ ràng, AI có thể hiểu nhầm ý bạn và dễ sai sót.
(2) Kế tiếp là bạn cần có kỹ năng giao tiếp hiệu quả với AI. Đây là chủ đề mà Linh đã chia sẻ rất sâu trong chuỗi bài viết Làm Bạn Với AI này.
(3) Thứ ba, là một kỹ năng mà những ai muốn thăng tiến trong sự nghiệp đều cần, đó là phân tích đầu ra để ra quyết định phù hợp. Ví dụ, nếu AI cho bạn biết là "Dựa trên dữ liệu hiện tại, lợi nhuận quý sau có thể giảm 10%" thì bạn cần xem xét: Có nên tăng cường chiến dịch quảng cáo không? Hoặc liệu có cần giảm chi phí nào không? Bạn hoàn toàn có thể hỏi ngược lại ChatGPT những câu hỏi trên. Tuy nhiên, bạn cần đặt kết quả nhận được từ AI vào bối cảnh thực tế, hiểu giới hạn của nó, và kết hợp với kinh nghiệm cá nhân để đưa ra quyết định cuối cùng. 

Rất may, đây là 1 kỹ năng có thể học được, và bạn có thể phát triển kỹ năng ra quyết định với AI qua khoá học AI for Decision Making - tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu, phát hiện sớm cơ hội và rủi ro.

Trong khóa học này, bạn sẽ được trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết để:

(1) Một, ứng dụng AI trong phân tích và ra quyết định chiến lược: Sử dụng công cụ AI như ChatGPT để phân tích dữ liệu, lập kế hoạch, đánh giá xu hướng, và đưa ra giải pháp tối ưu quy trình.

(2) Hai, nâng cao kỹ năng quản lý và trình bày dữ liệu: Giao việc hiệu quả cho AI, kiểm tra kết quả đầu ra, trực quan hóa dữ liệu và trình bày để thuyết phục đội nhóm hoặc cấp trên.

(3) Và ba, chuẩn bị cho tương lai công nghệ: Thành thạo các xu hướng AI hiện đại như AI Tác nhân, và phát triển tư duy làm việc cùng AI để dẫn đầu trong thời đại số.

Với khóa học này, bạn sẽ không còn căng thẳng khi trình bày báo cáo tuần trước Sếp và đồng nghiệp. Thay vào đó là sự tự tin khi đề xuất giải pháp hiệu quả cho công ty.

Hãy tìm hiểu và đăng ký khoá học này TẠI ĐÂY nhé!

Lời Kết

Công nghệ AI đang phát triển từng ngày. Bạn không thể đảo ngược quá trình này, nhưng bạn hoàn toàn có thể tận dụng nó để giải phóng thời gian, tối ưu năng suất và nâng tầm vai trò của mình trong tổ chức.
Thay vì lo lắng về việc AI thay thế con người, hãy tập trung vào việc nâng cấp bản thân: phát triển tư duy sáng tạo, kỹ năng giao tiếp với AI, và khả năng phân tích để đưa ra quyết định chiến lược. Hãy để AI làm việc thông minh hơn để bạn có thể làm việc sáng tạo hơn.
Năm mới là cơ hội hoàn hảo để bắt đầu hành trình này. Hãy biến 2025 thành một năm rực rỡ trong sự nghiệp của bạn. Chúc các bạn thành công!
Skills Bridge là công ty đào tạo cung cấp các chương trình phát triển kỹ năng cho các bạn trẻ, doanh nghiệp vừa và nhỏ cùng các công ty đa quốc gia. Linh thành lập công ty với mục tiêu sử dụng 25 năm kinh nghiệm của mình cùng các chuyên gia khác trong nhiều lĩnh vực để hỗ trợ các bạn trẻ thành công trong sự nghiệp.
Để biết thêm chi tiết về các chương trình đào tạo và phát triển đa dạng hiện có của Skills Bridge, hãy truy cập link này.

Viết bởi

Có hơn 24 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính, tiếp thị và vận hành. Những nội dung của Thái Vân Linh cung cấp các công cụ và cảm hứng nhằm giúp các bạn trẻ Việt Nam thăng tiến trong công việc và khám phá trọn vẹn tiềm năng của mình.

Một báo cáo của McKinsey cho biết khoảng 50% nhiệm vụ có thể được tự động hóa. Báo cáo cũng chỉ ra rằng đến năm 2030, có tới 800 triệu việc làm trên toàn cầu có thể bị thay thế do tự động hóa. Nhưng cùng lúc, 890 triệu việc làm mới sẽ được tạo ra.

Vậy AI có thay thế công việc của bạn không? Thay vì nói AI thay thế hoàn toàn, Linh sẽ nói là AI sẽ chuyển đổi công việc của bạn, và đòi hỏi bạn cần phát triển các kỹ năng bổ sung để làm việc tốt với AI.

1. Vì Sao Bạn Cần Hiểu Rõ Về Ai Và Ứng Dụng Của Nó Ngay Bây Giờ?

Nếu bạn thấy làm việc với AI còn là một viễn cảnh xa vời, thì Linh sẽ nói cho bạn biết vì sao bạn nên tìm hiểu về AI và ứng dụng của nó ngay bây giờ. Không phải tháng sau, năm sau, mà phải ngay lúc này. Khi bạn đã hiểu rõ về AI thì chúng cũng không có gì đáng sợ.

Bạn có sợ xe ô tô không? Bạn có sợ máy vi tính không? Bạn không sợ, vì bạn biết rõ cách thức các bộ máy này vận hành. Các công nghệ AI cũng vậy. Chúng ta hãy xem nó như một công cụ, một người bạn, và tập làm quen với chúng, học hỏi về chúng, sử dụng chúng.

Nguồn hình: @Valuetainment Youtube

Một nghiên cứu của Pew Research cho thấy công việc của những người có trình độ đại học trở lên có thể bị ảnh hưởng bởi AI nhiều nhất. Nghiên cứu này cũng có một điểm tích cực là nếu công việc của bạn tiếp xúc với AI nhiều hơn, bạn có khả năng có thu nhập cao hơn.

Nếu không học hỏi về AI từ bây giờ, khả năng lớn là bạn buộc phải học những kỹ năng này trong tương lai. Và lúc đó thì đã muộn rồi. Điều này giống như nếu bây giờ bạn mới bắt đầu học cách sử dụng máy tính và Internet thì bạn có làm tốt công việc của mình không?

Video này được tài trợ bởi Skills Bridge. Trước khi tiếp tục, Linh muốn giới thiệu đến bạn chuỗi 02 workshop là: Tối Ưu Hóa Việc Quản Lý Thời Gian, Tạo Slides, phân tích Dữ Liệu và Chatbot Với AI.

Trong chuỗi workshop này, bạn sẽ được hướng dẫn cách ứng dụng các công cụ AI trong việc tối ưu các công việc thủ công hàng ngày với các tình huống thực hành cụ thể. Bên cạnh đó, chuyên gia cũng sẽ giúp bạn giải quyết các khó khăn bạn gặp phải trong quá trình sử dụng ngay tại lớp, mà bạn không phải mất thời gian tự tìm hiểu.

Đến cuối buổi, bạn không chỉ có được kỹ năng sử dụng công cụ AI để tối ưu hiệu suất công việc. Mà còn mở ra cho mình năng lực chủ động trong việc áp dụng các giải pháp AI hiệu quả.

Tìm hiểu và đăng ký tham gia workshop TẠI ĐÂY nhé!

Bạn không nên sợ hãi AI sẽ thay thế tất cả công việc của chúng ta. AI giỏi về các nhiệm vụ cụ thể, về phân tích dữ liệu, và xác định các hình mẫu. Nhược điểm của AI là bị giới hạn trong những khuôn mẫu nhất định, phụ thuộc dữ liệu bạn nhập vào. Nếu dữ liệu bạn đưa vào sai, AI sẽ trả về cho bạn kết quả sai.

Nói tóm lại, AI có những điểm mạnh, và cũng có những hạn chế. Nhưng điều quan trọng nhất không phải là lo sợ công việc của mình có bị AI thay thế hay không. Quan trọng là bạn biết mình cần phát triển những kỹ năng nào để có thể phát triển sự nghiệp trong thời đại AI.

2. Top 10 Kỹ Năng Đang Trên Đà Tăng Trưởng Trong Thời Đại Ai

Bây giờ chúng ta sẽ xem Top 10 kỹ năng có nhu cầu tăng cao trong tương lai theo Báo cáo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới. Các kỹ năng này bao gồm:
1. Tư duy sáng tạo (Creative thinking)
2. Tư duy phân tích (Analytical thinking)
3. Khả năng cập nhật kiến thức công nghệ (Technological literacy)
4. Khả năng tò mò và học tập suốt đời (Curiosity and lifelong learning)
5. Kỹ năng tự phục hồi, linh hoạt và nhanh nhẹn (Resilience, flexibility and agility)
6. Tư duy hệ thống (System thinking)
7. AI và dữ liệu lớn (AI and Big Data)
8. Khả năng tự tạo động lực và nhận thức về bản thân (Motivation and self-awareness)
9. Quản lý nhân sự (Talent management)
10. Kỹ năng dịch vụ khách hàng (Service orientation and customer service)

Nguồn hình: World Economic Forum

Để các bạn dễ theo dõi thì Linh sẽ chia các kỹ năng này thành 3 nhóm:
  • Kỹ năng tư duy và sáng tạo: Tập trung vào khả năng suy nghĩ logic, giải quyết vấn đề, và đưa ra giải pháp sáng tạo.
  • Kỹ năng công nghệ và thích ứng linh hoạt: Tập trung vào khả năng tiếp cận, sử dụng, và làm chủ công nghệ, cũng như thích ứng với môi trường làm việc thay đổi.
  • Kỹ năng giao tiếp và quản lý: Tập trung vào khả năng giao tiếp hiệu quả, làm việc nhóm, quản lý bản thân và người khác.

3. Vậy Bạn Cần Làm Gì Lúc Này? 

Khi nhìn vào 10 kỹ năng trên, Linh nhận thấy để sống trong thời đại AI, có 3 điều mà tất cả chúng ta cần làm:
(1) Đầu tiên là giữ lòng tò mò và tinh thần học hỏi liên tục. 
Công nghệ thay đổi rất nhanh, nếu không cập nhật kiến thức và kỹ năng của mình, bạn sẽ bị bỏ lại phía sau. Dù vậy bạn đừng nghĩ học nghĩa là mình phải học cái gì đó lớn lao như lập trình, dữ liệu lớn. Việc học ở đây đôi khi chỉ cần bạn dành thời gian đọc thông tin hay xem youtube, nghe podcast về AI, về công nghệ, hiểu được những khái niệm cơ bản của ngành này.
Lúc đầu, bạn có thể phần lớn sẽ không hiểu người ta đang nói gì. Tuy nhiên bạn cứ nghe để nắm các khái niệm trước, rồi từ từ bạn sẽ nghe quen vì có những vấn đề lặp đi lặp lại. Sau đó bạn sẽ thấy những thông tin này quen thuộc giống như mình đọc tin tức về giá vàng, về tình hình kinh tế mỗi sáng. Những điều này bạn nghe khá đơn giản đúng không? Thật sự thì bước đầu tiên chỉ đơn giản như vậy thôi.
(2) Thứ hai là bạn cần phát triển những kỹ năng về con người, kết nối con người
Bởi vì những nhiệm vụ lặp đi lặp lại đã có máy móc làm hết rồi. Công nghệ sẽ trả lại cho bạn sự tự do sáng tạo, tư duy phản biện và trí tuệ cảm xúc. AI cũng cho bạn thời gian để nuôi dưỡng mối quan hệ với bản thân mình và với những người xung quanh.
(3) Cuối cùng, hãy mở lòng với sự thay đổi.
Chúng ta chấp nhận AI như một phần trong cách làm việc mới, của thời đại mới. Như chúng ta từng chấp nhận sự ra đời của xe hơi, của mạng internet, của điện thoại thông minh. Nhìn lại thì những tiến bộ kỹ thuật này đều giúp con người mở rộng tầm nhìn của mình phải không?
Bạn có nhớ lần đầu mình tập lái xe không? Bạn ngồi lên và khởi động xe. Ngay lúc đó, bạn không biết là mình sẽ lái xe vào cao tốc nào, ở đất nước nào. Bạn không biết, bạn chỉ đơn giản là ngồi lên và đi những bước đầu tiên. Tương tự, bạn cũng không biết AI sẽ đưa mình tới đâu. Bạn chỉ cần tải các công cụ AI về, dùng thử các tính năng của nó, xem thử nó giúp được gì cho công việc của mình.

Lời Kết

Một điều thú vị là trong thời đại AI này, cả bạn, và Linh, và tất cả mọi người trên toàn cầu, đều có xuất phát điểm giống nhau. Chúng ta đều thấy mới lạ với công nghệ này. Chúng ta đều bắt đầu học sử dụng AI, để áp dụng vào cuộc sống của mình. Rất hiếm để có cơ hội bắt đầu cùng với mọi người, và đồng thời, đây cũng là cơ hội để bạn vượt qua được phần lớn mọi người. Bạn chỉ cần tập trung và tiếp cận sớm với AI, ngay từ lúc này!
Skills Bridge là công ty đào tạo cung cấp các chương trình phát triển kỹ năng cho các bạn trẻ, doanh nghiệp vừa và nhỏ cùng các công ty đa quốc gia. Linh thành lập công ty với mục tiêu sử dụng 25 năm kinh nghiệm của mình cùng các chuyên gia khác trong nhiều lĩnh vực để hỗ trợ các bạn trẻ thành công trong sự nghiệp.
Để biết thêm chi tiết về các chương trình đào tạo và phát triển đa dạng hiện có của Skills Bridge, hãy truy cập link này.

Viết bởi

Có hơn 24 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính, tiếp thị và vận hành. Những nội dung của Thái Vân Linh cung cấp các công cụ và cảm hứng nhằm giúp các bạn trẻ Việt Nam thăng tiến trong công việc và khám phá trọn vẹn tiềm năng của mình.