Thang năng lực AI: Chuẩn hóa năng lực trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo

1. Vì sao cần một thang năng lực AI?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành công nghệ nền tảng của thế kỷ 21, tác động đến mọi lĩnh vực từ sản xuất, y tế, tài chính, giáo dục đến giải trí và an ninh quốc phòng. Tuy nhiên, khi AI phát triển nhanh chóng, một vấn đề lớn xuất hiện: làm sao đánh giá được mức độ hiểu biết và năng lực triển khai AI của cá nhân và doanh nghiệp? Giống như cách thế giới từng xây dựng các chuẩn kỹ năng CNTT (như chứng chỉ MOS, ICDL, hay chuẩn kỹ năng số DigComp của Liên minh châu Âu), thì nay nhu cầu cấp thiết là phải xây dựng một thang năng lực AI – khung chuẩn để định nghĩa, đo lường và phát triển kỹ năng, kiến thức và năng lực ứng dụng AI. Một thang năng lực AI giúp:

• Định vị rõ ràng cá nhân, tổ chức đang ở mức nào trong hành trình ứng dụng AI.

• Xây dựng lộ trình đào tạo, bồi dưỡng phù hợp cho từng đối tượng.

• Chuẩn hóa yêu cầu tuyển dụng, thăng tiến và đánh giá hiệu suất.

• Hỗ trợ doanh nghiệp hoạch định chiến lược chuyển đổi số và đầu tư AI hiệu quả.

• Tạo ra ngôn ngữ chung toàn cầu để so sánh, đánh giá và hợp tác.

2. Trên thế giới đã có chuẩn thang năng lực AI chưa?

Trong vài năm qua, nhiều quốc gia và tổ chức đã bắt đầu xây dựng các khung năng lực AI (AI Competency Frameworks), dù chưa có một chuẩn toàn cầu duy nhất. Dưới đây là những sáng kiến nổi bật:

2.1. Liên minh châu Âu (EU AI Competence Framework)

Năm 2022, Liên minh châu Âu công bố AI Competence Framework for Citizens (AI4C), mở rộng từ khung kỹ năng số DigComp. Khung này chia năng lực AI thành 3 nhóm chính:

• Hiểu biết cơ bản về AI và cách thức hoạt động.

• Ứng dụng AI trong công việc và đời sống.

• Hiểu các vấn đề đạo đức, pháp lý và xã hội liên quan đến AI.

Mục tiêu là giúp mọi công dân châu Âu có khả năng sống, làm việc và tham gia xã hội số một cách chủ động, không bị loại trừ bởi AI.

2.2. UNESCO

UNESCO tập trung vào khía cạnh AI và giáo dục. Họ đưa ra khung khuyến nghị để đào tạo kỹ năng AI cho giáo viên, học sinh và cán bộ quản lý giáo dục. Điểm nhấn là xây dựng năng lực AI toàn diện, không chỉ về kỹ thuật mà còn về hiểu biết xã hội, nhân văn và đạo đức.

2.3. Hoa Kỳ Mỹ chưa có một khung năng lực AI chính thức cho toàn dân, nhưng nhiều tổ chức đã phát triển chuẩn riêng:

• NIST (National Institute of Standards and Technology) ban hành AI Risk Management Framework, tập trung vào quản trị và quản lý rủi ro AI trong tổ chức.

• AI Competency Framework for Federal Workforce: hướng dẫn năng lực AI cho nhân viên chính phủ, từ mức độ nhận thức đến mức độ triển khai dự án.

• Các tập đoàn lớn như IBM, Microsoft, Google đều có AI Skills Framework nội bộ, phục vụ đào tạo nhân viên và khách hàng.

2.4. Singapore Singapore là quốc gia châu Á đi đầu. Họ xây dựng AI Competency Framework for Workforce dưới sự dẫn dắt của IMDA (Infocomm Media Development Authority). Khung này liên kết chặt với SkillsFuture Singapore – chương trình nâng cao năng lực quốc gia, định nghĩa rõ các mức độ AI từ cơ bản (AI Literacy) đến chuyên sâu (AI Specialist).

2.5. Trung Quốc Trung Quốc phát triển AI Curriculum Standards cho giáo dục phổ thông và đại học, đồng thời xây dựng chuẩn năng lực AI cho các ngành công nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất thông minh và quốc phòng. 2.6. Các tổ chức nghề nghiệp

• IEEE: ban hành chuẩn đạo đức và khung năng lực về AI & Autonomous Systems.

• World Economic Forum (WEF): khuyến nghị bộ kỹ năng AI cho lực lượng lao động toàn cầu.

• OECD: tập trung vào AI Policy và Skills Framework nhằm tạo sự đồng thuận quốc tế.

=> Như vậy, hiện nay chưa có một chuẩn toàn cầu duy nhất, nhưng đã có nhiều khung năng lực AI ở cấp quốc gia và tổ chức quốc tế. Đây là bước khởi đầu để hình thành một “chuẩn chung” trong tương lai.

3. Thang năng lực AI cho cá nhân

Đối với cá nhân, thang năng lực AI thường chia thành nhiều mức độ (Levels). Ví dụ có thể tham khảo khung của Singapore và EU, chia thành 5 cấp:

1. Nhận thức (Awareness): Biết AI là gì, có thể nêu ví dụ ứng dụng trong đời sống.

2. Hiểu và sử dụng (Understand & Use): Có khả năng sử dụng công cụ AI (ChatGPT, Copilot, AI trong Excel…) phục vụ công việc.

3. Vận dụng (Apply): Có thể tùy biến, tích hợp AI vào quy trình làm việc, biết cách chọn công cụ phù hợp.

4. Phát triển (Develop): Có kiến thức kỹ thuật, biết xây dựng mô hình AI cơ bản, hiểu về dữ liệu, thuật toán.

5. Dẫn dắt & đổi mới (Lead & Innovate): Có khả năng nghiên cứu, thiết kế hệ thống AI phức tạp, đồng thời xử lý vấn đề đạo đức, pháp lý, quản trị AI.

Ngoài kỹ thuật, cá nhân còn cần:

• Hiểu về đạo đức AI: công bằng, minh bạch, không phân biệt đối xử.

• Kỹ năng phối hợp con người – máy móc.

• Năng lực học suốt đời, vì AI thay đổi liên tục.

4. Thang năng lực AI cho doanh nghiệp

Với doanh nghiệp, thang năng lực AI không chỉ dừng ở kỹ thuật mà liên quan đến mức độ trưởng thành AI (AI Maturity Model). Một số khung tham khảo: Gartner, Deloitte, PwC đều có mô hình riêng. Có thể chia thành 5 cấp:

1. Thử nghiệm (Experimenting): Doanh nghiệp mới dùng AI ở mức cơ bản, thử nghiệm một vài ứng dụng rời rạc (chatbot, phân tích dữ liệu nhỏ).

2. Ứng dụng bộ phận (Functional Use): Một số phòng ban áp dụng AI hiệu quả, nhưng chưa đồng bộ toàn tổ chức.

3. Tích hợp (Integrated): AI được tích hợp vào quy trình chính (sản xuất, marketing, bán hàng, logistics).

4. Dẫn dắt (Leading): AI trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi, đóng góp trực tiếp vào doanh thu, lợi nhuận.

5. Đột phá & đổi mới (Transformative): Doanh nghiệp tạo ra mô hình kinh doanh mới nhờ AI, có thể mở rộng toàn cầu, định hình thị trường.

Doanh nghiệp cần năng lực ở nhiều chiều:

• Năng lực dữ liệu (thu thập, quản lý, bảo mật).

• Năng lực công nghệ (hạ tầng, mô hình, phần mềm).

• Năng lực con người (đào tạo, phối hợp người – máy).

• Năng lực quản trị (quản lý rủi ro, tuân thủ pháp lý, đạo đức).

• Năng lực đổi mới (ứng dụng AI để tạo sản phẩm, dịch vụ mới).

5. Khác biệt giữa thang năng lực AI cá nhân và doanh nghiệp

1. Đối tượng:

   • Cá nhân tập trung vào kiến thức, kỹ năng, thái độ.

   • Doanh nghiệp tập trung vào chiến lược, hệ thống, quy trình, tổ chức.

2. Mục tiêu:

   • Cá nhân: nâng cao khả năng làm việc, thích nghi với AI.

   • Doanh nghiệp: tạo lợi thế cạnh tranh, tăng trưởng và tối ưu hóa bằng AI.

3. Cách đánh giá:

   • Cá nhân: đánh giá qua chứng chỉ, bài kiểm tra, năng lực thực hành.

   • Doanh nghiệp: đánh giá qua mức độ ứng dụng AI vào chuỗi giá trị, kết quả kinh doanh và khả năng đổi mới.

4. Chu kỳ phát triển:

   • Cá nhân: tuyến tính, từ nhận thức đến chuyên gia.

   • Doanh nghiệp: phức tạp, phụ thuộc vào quy mô, ngành nghề, chiến lược.

=> Tóm lại, thang năng lực cá nhân thiên về kỹ năng số & tri thức, còn thang năng lực doanh nghiệp thiên về chiến lược & năng lực tổ chức.

6. Gợi ý xây dựng thang năng lực AI cho Việt Nam

Việt Nam đang trong giai đoạn chuyển đổi số mạnh mẽ, AI được xác định là công nghệ ưu tiên. Tuy nhiên, thách thức lớn là:

• Thiếu khung chuẩn năng lực AI chung.

• Đào tạo còn rời rạc, chưa hệ thống.

• Doanh nghiệp vừa và nhỏ chiếm đa số, chưa biết bắt đầu từ đâu.

Để giải quyết, có thể tham khảo các bước sau:

1. Xây dựng Khung năng lực AI quốc gia.

2. Phân tách hai cấp độ: cá nhân (theo nghề nghiệp, cấp học) và doanh nghiệp (theo quy mô, ngành).

3. Áp dụng mô hình 5 cấp độ như đã phân tích.

4. Tích hợp vào chương trình đào tạo đại học, cao đẳng, đào tạo nghề và doanh nghiệp.

5. Kết hợp chứng chỉ quốc tế (Microsoft AI, Google AI, IBM AI) với chứng chỉ quốc gia.

6. Xây dựng hệ sinh thái đánh giá – đào tạo – kiểm định năng lực AI.

7. Tác động lâu dài của thang năng lực AI

Khi có một thang năng lực AI chuẩn hóa, Việt Nam sẽ đạt được nhiều lợi ích:

• Công dân có năng lực số tốt hơn, không bị bỏ lại phía sau.

• Doanh nghiệp tăng khả năng cạnh tranh, nhất là trong xuất khẩu và hội nhập.

• Nhà nước dễ dàng hoạch định chính sách nhân lực, giáo dục, công nghiệp AI.

• Việt Nam có thể tham gia vào nỗ lực quốc tế, trở thành quốc gia “xuất khẩu nhân lực AI”.

Thang năng lực AI không chỉ là công cụ kỹ thuật, mà là chiếc la bàn dẫn dắt cả cá nhân lẫn doanh nghiệp trong hành trình chuyển đổi số. Trên thế giới, nhiều quốc gia và tổ chức đã đi trước với những khung năng lực riêng, nhưng vẫn còn thiếu một chuẩn toàn cầu. Với Việt Nam, việc sớm xây dựng thang năng lực AI sẽ giúp tạo nền móng cho phát triển nhân lực, tăng cường năng lực cạnh tranh quốc gia, và bảo đảm rằng trong kỷ nguyên AI, chúng ta không chỉ là người tiêu dùng công nghệ mà còn là người kiến tạo và dẫn dắt.