Cẩm nang toàn diện: Sinh tồn và phát triển sự nghiệp IT trong Kỷ nguyên AI

Read full English version here.

Thị trường tuyển dụng IT đang chứng kiến một cuộc cách mạng mang tính nền tảng do Trí tuệ nhân tạo (AI) dẫn dắt, vượt xa khỏi những lời “thổi phồng” và tạo ra những thay đổi thực sự trong thị trường việc làm và kỳ vọng nghề nghiệp. Để cùng tìm hiểu sâu hơn về chủ đề này, ITviec vinh dự được trò chuyện cùng Tiến sĩ Sơn Nguyễn, CEO và Co-founder Neurond AI, và là một trong những chuyên gia hàng đầu về AI tại Việt Nam. Cuộc trò chuyện với Tiến sĩ Sơn không chỉ xoay quanh những thực tế mang tính “đảo lộn” mà còn mở ra những cơ hội mới đang định hình lại bức tranh sự nghiệp IT hiện đại.

Theo Tiến sĩ Sơn Nguyễn, sự thay đổi hiện nay không chỉ là việc áp dụng công cụ mới, mà còn là tái định nghĩa giá trị cá nhân, nắm bắt kỹ năng mới, và phát triển tư duy “AI-first” – lấy AI làm trung tâm trong mọi hoạt động. Với mỗi cá nhân, chìa khóa để sinh tồn và phát triển là hiểu rõ bản chất của cuộc cách mạng này và tập trung phát huy chuyên môn ở những lĩnh vực mà AI vẫn chưa thể thay thế con người.

Hãy cùng ITviec đi sâu vào những chia sẻ của Tiến sĩ Sơn Nguyễn!

Với cấp độ Junior và Middle: Điều gì đang thực sự diễn ra trên thị trường tuyển dụng IT ở Việt Nam?

Thế tiến thoái lưỡng nan giữa Junior và Agent AI

Sự thay đổi mạnh mẽ này xuất phát từ nhu cầu kinh tế của doanh nghiệp. Trước khi xuất hiện kỷ nguyên AI, giữa nhà tuyển dụng và nhân viên tồn tại một “thỏa thuận ngầm”: nhà tuyển dụng sẽ nhận Junior vào làm để họ có cơ hội học hỏi, dù chưa mang lại nhiều giá trị ban đầu. Nhưng nay, cuộc cách mạng AI đã đưa ra một “đối thủ mới” có thể khiến “thỏa thuận ngầm” này biến mất – một AI Agent có khả năng hoạt động gần như giống hệt một nhân viên cấp Junior.

Tiến sĩ Sơn Nguyễn nhấn mạnh một sự thật đáng buồn:

Nếu chủ doanh nghiệp có lựa chọn giữa một agent hoạt động như Junior, họ không còn cách nào khác ngoài việc chọn giải pháp hiệu quả nhất, nếu không muốn bị đối thủ vượt lên.

Tình hình thực tế của thị trường tuyển dụng IT ở Việt Nam hiện nay đang có xu hướng giảm rõ rệt, và đây không chỉ là hiện tượng nội địa mà là xu hướng mang tính toàn cầu. Đặc biệt, nhu cầu tuyển kỹ sư cấp Junior đang giảm mạnh và bắt đầu lan sang nhóm Middle-level, với dự đoán xu hướng này sẽ tiếp tục mở rộng trong thời gian tới.

Theo khảo sát mới nhất của ITviec, nhu cầu tuyển dụng Junior và Middle nửa cuối năm 2025 giảm 7% so với nửa đầu năm. Đáng chú ý, 24,7% doanh nghiệp cho biết họ việc tạm dừng hoặc cắt giảm tuyển dụng là do khả năng ứng dụng AI đã có thể dẫn đến tăng năng suất.

Giải pháp cho các lập trình viên trẻ không phải là phủ nhận sự thay đổi, mà là chủ động chuẩn bị và khai thác cơ hội tăng trưởng mới.

Sức mạnh riêng của thế hệ trẻ

Dù thị trường đang chững lại, Junior và các tài năng trẻ vẫn sở hữu những lợi thế tự nhiên có thể giúp họ bứt phá:

• Sự tò mò của người mới: Người đi trước thường ít đặt câu hỏi “tại sao”, trong khi Junior lại luôn thắc mắc và muốn hiểu cặn kẽ. Chính sự tò mò đó giúp họ nhìn thấy những cách làm mới, có thể thay đổi cả quy trình hoặc mô hình kinh doanh.
• Khả năng thích ứng công nghệ nhanh: Thế hệ trẻ dễ dàng tiếp cận và làm quen với công cụ mới như AI, trở thành những “early adopter” tự nhiên.
• Vòng phản hồi nhanh: Việc tích cực tham gia các cộng đồng công nghệ giúp thế hệ trẻ nhận được phản hồi trực tiếp, nhanh chóng – đều là những yếu tố cực kỳ quan trọng trong thời đại mà mọi thứ đều cần được làm nhanh hơn.

Ba lời khuyên thiết yếu cho thế hệ kỹ sư trẻ

Để giúp thế hệ Junior Engineers vững vàng và tự tin phát triển sự nghiệp trong giai đoạn chuyển đổi này, Tiến sĩ Sơn gửi đến các bạn trẻ ba lời khuyên cốt lõi:

• Hòa mình cùng cuộc cách mạng:

Đừng chống lại AI – hãy học cách làm việc cùng GenAI, LLM và các công cụ tạo mã tự động. Hãy học cách “trò chuyện với máy mỗi ngày”.

• Làm nhỏ nhưng chia sẻ lớn:

Nhiều lập trình viên Việt Nam còn e ngại việc chia sẻ thành quả của bản thân. Hãy luyện tập vượt qua điều đó vì việc công khai chia sẻ sản phẩm không chỉ giúp bạn quảng bá bản thân, mà còn mang lại phản hồi nhanh, giúp cải thiện sản phẩm và kỹ năng. Chỉ cần hoàn thành một dự án nhỏ từ đầu đến cuối cũng đã là cách học hiệu quả nhất.

• “Neo mình” vào một lĩnh vực chuyên sâu:

Đừng học lan man. Hãy chọn một (hoặc hai, ba) lĩnh vực mà bạn thật sự mạnh hoặc yêu thích để đào sâu. Việc trở thành chuyên gia trong một mảng cụ thể sẽ giúp bạn tăng giá trị vượt trội.

Lĩnh vực đó không nhất thiết phải kỹ thuật mà có thể đi chuyên sâu vào các kiến thức kinh doanh của doanh nghiệp. Theo Tiến sĩ Sơn, kiến thức mảng kinh doanh này có thể là “mỏ vàng” mà giới trẻ nên tìm hiểu. Bắt đầu từ điều bạn giỏi nhất – nếu trùng với đam mê của bạn thì càng tốt; nếu không, đam mê sẽ hình thành sau khi bạn làm tốt công việc đó.

Với mọi cấp độ IT: Kỹ năng sống còn trong kỷ nguyên AI

Ba vị trí IT có nguy cơ biến mất

Không chỉ cảnh báo nhóm Junior, Tiến sĩ Sơn còn đưa ra dự đoán ba vị trí IT dưới đây sẽ biến mất trong 18 – 24 tháng tới, hoặc thậm chí là sớm hơn:

• Manual QA tester: AI agent có thể làm công việc này với chất lượng cao và chi phí thấp.
• IT Help Desk cấp thấp: Các câu hỏi phổ biến được AI trả lời chính xác, nhanh và 24/7.
• Boilerplate Front-end engineer: Các công cụ như Vero giúp giảm 90% khối lượng công việc front-end.

Hai con đường dẫn đến thành công

Trong kỷ nguyên mới này, Tiến sĩ Sơn nhận thấy có hai nhóm cá nhân sẽ được xem là những người sẽ trở thành người chiến thắng trong cuộc cách mạng AI.

Con đường thứ nhất: The Nerd – Những người chuyên sâu kỹ thuật

Đây là những người có năng lực kỹ thuật cao, đào sâu vào một lĩnh vực kỹ thuật cụ thể. Họ sở hữu kiến thức chuyên biệt, độc đáo và có giá trị vô cùng lớn.

Đối với phần lớn các lập trình viên cấp cao (Senior) – những người không phải là nhà nghiên cứu chuyên sâu, thì thành công có thể đến từ việc sở hữu kiến thức chuyên sâu trong một phạm vi hẹp:

• Đào sâu hơn nữa: Một kỹ sư Senior thành công cần đi thật sâu vào lĩnh vực mình chọn để trở nên xuất sắc và có giá trị cao trong một mảng rất cụ thể.
• Kiến thức độc quyền: Thành công đến từ việc nắm giữ những kiến thức không được công khai hoặc ít người biết đến. Bởi vì các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện dựa trên dữ liệu công khai, nên giá trị của một người kỹ sư sẽ nằm ở khả năng hiểu biết của họ về dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp hoặc những nguồn thông tin hiếm mà AI không thể tiếp cận.

Các công ty sẽ không dễ dàng chia sẻ dữ liệu riêng hay tài sản trí tuệ (IP) của mình cho các nhà phát triển LLM, vì vậy việc theo đuổi và làm chủ những tri thức “ngách” này đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Con đường thứ hai: The Domain Expert – Những nhân tài ứng dụng AI

Con đường thành công thứ hai là các chuyên gia lĩnh vực (domain expert) – những người ứng dụng khả năng của AI để giải quyết các vấn đề thực tế trong lĩnh vực chuyên môn của họ. Tiến sĩ Sơn nhấn mạnh rằng với sự tiện lợi của các công cụ AI hiện nay, các chuyên gia lĩnh vực hoàn toàn có thể tự mình tạo ra một prototype hoặc MVP (Minimum Viable Product – sản phẩm khả thi tối thiểu) để minh chứng cho ý tưởng của mình. Nhờ đó, họ có thể dễ dàng hơn trong việc gọi vốn và xây dựng đội ngũ kỹ thuật.

Vai trò của chuyên gia lĩnh vực này cũng sở hữu mối liên hệ trực tiếp đến khái niệm “Applied AI Talent” – những chuyên gia kết hợp kiến thức chuyên môn đặc thù (như tâm lý học, y học, tài chính…) với khả năng hiện tại của AI để giải quyết các vấn đề đặc thù trong lĩnh vực đó.

Trước đây, việc giải quyết những bài toán như vậy đòi hỏi kỹ năng chuyên sâu về kỹ thuật phần mềm, kỹ thuật dữ liệu và AI, nhưng nay quá trình đó đã đơn giản hơn nhiều, cho phép một cá nhân có thể kết hợp kiến thức sẵn có của mình và hoàn thiện ít nhất một phiên bản MVP.

Các kỹ năng mềm cốt lõi cho mọi kỹ sư IT

Mặc dù AI có thể tự viết code, một lập trình viên giỏi sẽ biết cách đặt câu hỏi đúng hơn và định hướng mô hình để tạo ra câu trả lời chính xác. Quan trọng hơn nữa, các Senior developer)cần có khả năng đánh giá và xác thực kết quả đầu ra một cách hiệu quả hơn.

Đối với những hệ thống phức tạp, có lượng người dùng lớn và yêu cầu cao về hiệu năng cũng như tính sẵn sàng, Tiến sĩ Sơn nhận định rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện vẫn chưa đạt đến mức có thể đáp ứng được những yêu cầu này; ông dự đoán rằng sự phụ thuộc vào chuyên môn con người sẽ còn tiếp diễn ít nhất trong hai năm tới.

Bên cạnh kỹ năng lập trình, một chuyên gia IT để thành công trong kỷ nguyên AI còn cần khả năng tận dụng các kỹ năng mềm nền tảng, bao gồm:

• Khả năng điều phối (Orchestration)
• Tự học liên tục (Self-learning)
• Chủ động, tư duy linh hoạt (Proactive & Agile mindset)
• Làm việc nhóm và phối hợp (Teamwork & Coordination)
• Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu – yếu tố sống còn với mọi doanh nghiệp.

Kỹ năng sống còn nhất trong kỷ nguyên AI

Tiến sĩ Sơn nhấn mạnh rằng, nếu có một thông điệp cốt lõi nhất mà mỗi cá nhân cần ghi nhớ trong cuộc cách mạng AI này, thì đó chính là:

Hãy rèn luyện kỹ năng đặt câu hỏi.

Ông so sánh một cách sâu sắc giữa cuộc cách mạng Internet và cuộc cách mạng AI:

• Internet mang đến cuộc cách mạng về thông tin. Những công ty như Google và Meta trở thành tập đoàn hàng đầu thế giới nhờ khả năng thu thập, sắp xếp và chia sẻ thông tin, giúp mọi người có thể tiếp cận tri thức chỉ bằng một cú nhấp chuột.
• Cuộc cách mạng AI, ngược lại, mang đến cuộc cách mạng về câu trả lời. Về cơ bản, mọi câu trả lời trên thế giới đều đã có sẵn trong tầm tay bạn, miễn là bạn biết cách đặt đúng câu hỏi, theo đúng cách.

Khi AI đảm nhận vai trò cung cấp câu trả lời, giá trị của con người chuyển hướng sang việc xác định vấn đề và dẫn dắt giải pháp. Đặt câu hỏi đúng, như “Liệu chúng ta có thể làm gì để giải quyết vấn đề này?” hoặc “Có cách nào giúp chúng ta cải thiện điều đó không?” – chính là động lực tạo ra ý tưởng mới và đổi mới sáng tạo.

Với doanh nghiệp: Làm gì và không nên làm gì?

Rèn luyện tư duy “AI-first” cho nhân viên

Không chỉ cá nhân, doanh nghiệp cũng cần thay đổi. Tại Neurond AI, toàn bộ quy trình tuyển dụng và vận hành đều được tái thiết kế để hướng tới tư duy AI-first.

Điều này nghĩa là mọi nhân viên phải suy nghĩ: “Tôi có thể ứng dụng AI cho việc này không?” trước khi tự làm thủ công. Nếu không, năng suất của doanh nghiệp sẽ tụt lại phía sau.

Do đó, đầu tư vào đào tạo tư duy là điều bắt buộc. Không cần nhân viên marketing hay hành chính trở thành chuyên gia AI, nhưng họ phải học cách đặt câu hỏi đúng để cải tiến quy trình.

Sự thay đổi này đôi khi gặp phản kháng nội bộ. Cách duy nhất để giải quyết là minh bạch và truyền thông rõ ràng: mục tiêu không phải thay thế con người, mà là tăng năng suất, hiệu quả và quyền lợi cho họ.

Bài học đắt giá: Đừng bao giờ đánh giá thấp tốc độ phát triển của AI

Tiến sĩ Sơn chia sẻ câu chuyện về một dự án AI trong lĩnh vực xử lý tài liệu (document intelligence) cho một khách hàng thuộc ngành fintech. Đội ngũ của ông đã sử dụng phương pháp học máy cổ điển và cam kết đạt độ chính xác 90%. Sau quá trình nỗ lực, họ thậm chí đạt được 92%, vượt ngoài kỳ vọng ban đầu. Tuy nhiên, khi chuẩn bị triển khai thực tế, ông quyết định thử nghiệm một giải pháp LLM tiên tiến và ngay lập tức đạt 95% độ chính xác. Kết quả là, toàn bộ công việc trước đó buộc phải bỏ đi để chuyển sang sử dụng mô hình LLM.

Điều đáng nói là dự án không thất bại về mặt kỹ thuật, mà thất bại ở khả năng dự đoán sự thay đổi của phương pháp mới.

Bài học rút ra là mỗi dự án công nghệ ngày nay đều cần tính đến tốc độ phát triển nhanh chóng của các công cụ và công nghệ mới, nếu không muốn bị bỏ lại phía sau.

Nghề nghiệp IT tương lai: Nên đầu tư vào đâu?

Các vai trò IT có nhu cầu tuyển dụng tăng mạnh

• Kiến trúc sư dữ liệu (Data Architect): Vai trò này ngày càng trở nên quan trọng bởi nguồn gốc của AI chính là dữ liệu. Nếu dữ liệu đầu vào kém chất lượng (garbage in, garbage out), AI sẽ không thể hoạt động hiệu quả. Nhiệm vụ của Data Architect là chuẩn bị, chuyển đổi và xử lý dữ liệu chất lượng cao, giúp khai thác tối đa sức mạnh của AI.
• Kiến trúc sư phần mềm (Software Architect): Khi AI ngày càng có khả năng tự sinh ra nhiều hàm và mô-đun hơn, Software Architect đóng vai trò kết nối và điều phối các thành phần này để đảm bảo hệ thống vận hành hiệu quả, ổn định và đồng bộ giữa các mô-đun.
• Kỹ sư AI ứng dụng (Applied AI Talent/Engineer): Đây là nhóm chuyên gia kết hợp kiến thức chuyên ngành (domain knowledge) với năng lực ứng dụng AI để giải quyết các vấn đề thực tiễn. Xu hướng này sẽ ngày càng phát triển mạnh trong tương lai gần.
• Tuân thủ và quản lý dữ liệu (Compliance): Đây là một lĩnh vực tăng trưởng trọng yếu trong tương lai. Khi dữ liệu trở thành tài sản cốt lõi và là “trí tuệ sở hữu” (IP) của doanh nghiệp, các vai trò liên quan đến chuẩn bị dữ liệu, quản lý quyền riêng tư, và tuân thủ quy định pháp lý quốc gia – quốc tế (như luật bảo mật dữ liệu mới tại Việt Nam) sẽ được săn đón mạnh mẽ, tương tự như làn sóng nhu cầu nhân sự an ninh mạng (security experts) trong những năm gần đây.

Nhóm chuyên gia AI chuyên sâu

Các vị trí này đòi hỏi mức độ thấu hiểu AI chuyên sâu và thường tập trung ở các trung tâm lớn như Mỹ, Trung Quốc:

• Large Language Model Fine-tuning Specialist: Chuyên tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn, đảm bảo mô hình cho ra kết quả chính xác, hữu ích.
• Synthetic Data Engineer: Khi dữ liệu thật đã được khai thác hết, chuyên gia dữ liệu tổng hợp sẽ tạo ra dữ liệu nhân tạo để huấn luyện mô hình tiếp tục phát triển.

Các vị trí IT mới được dự đoán sẽ xuất hiện

• Agent Architect: Thiết kế và điều phối nhiều AI agent làm việc song song để giải quyết vấn đề phức tạp.
• Domain Skill Transposer: Chuyển đổi vấn đề chuyên ngành thành khả năng AI có thể hiểu và xử lý được.

Kết luận

Cuộc cách mạng AI là một sự thật đang diễn ra, không còn bong bóng nhất thời. Con đường phía trước của mỗi cá nhân sẽ được định hình bởi sự chuyên sâu kỹ thuật (The Nerd), khả năng kết hợp hiểu biết chuyên ngành với AI (The Domain Expert), tư duy AI-first và trên hết là kỹ năng đặt câu hỏi đúng. Khi làm chủ được khả năng này, con người không còn chỉ là người “tạo ra câu trả lời”, mà trở thành kiến trúc sư của giải pháp, dẫn dắt sự phát triển trong kỷ nguyên hệ thống thông minh.

————————