Chuyên gia Kaylene Wong - Giám đốc điều hành John Ethans International (Singapore) - chia sẻ về tốc độ thay đổi AI hiện nay - Ảnh: TRỌNG NHÂN
Thông tư 54/2026 của Bộ Giáo dục và Đào tạo yêu cầu chuẩn đầu ra bậc đại học có nội dung về AI, năng lực số, khả năng thích ứng và học tập suốt đời. Những yêu cầu này phải đo lường, đánh giá được, trong đó trường cần xác định sinh viên phải biết làm gì với AI và kiểm tra năng lực ấy.
Công cụ AI đổi nhanh, khách hàng cũng đổi cách tìm sản phẩm
Bà Kaylene Wong - Giám đốc điều hành John Ethans International (Singapore), công ty tư vấn nhân sự và hỗ trợ doanh nghiệp ứng dụng công nghệ - nói tốc độ phát triển của AI nhanh đến nỗi vừa ngủ dậy đã thấy các công cụ mới, còn ứng dụng đang dùng lại có thêm tính năng mới.
Vì vậy theo bà, người làm nghề và sinh viên rất dễ thấy áp lực. Vừa quen một cách làm là các bạn đã phải tìm hiểu cách khác.
Đó là cảm giác có thể hiểu được. Nhật ký phát hành của ChatGPT gần nhất ghi nhận các thay đổi vào ngày 1, 2, 6 và 7-10-2026. Trên Hugging Face, nền tảng chia sẻ mô hình AI, số kho mô hình công khai tăng từ 2,43 triệu lên 2,96 triệu trong giai đoạn tháng 1 đến tháng 8-2026.
Riêng trong lĩnh vực marketing, AI đang thay đổi cách khách hàng tìm sản phẩm mỗi ngày. Trao đổi với Tuổi Trẻ, ông Ashish Arvind Thukral - đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành NeuGenM.ai (Ấn Độ), công ty làm dịch vụ marketing và quảng cáo ứng dụng AI - nói hiện khách hàng hầu hết đều dựa vào AI để tìm kiếm sản phẩm.
Cụ thể, người dùng chưa biết mua gì sẽ hỏi AI, chưa biết tên thương hiệu cũng hỏi AI. AI như một "kênh trung gian" giữa bên bán và khách hàng.
Khảo sát của NeuGenM trên 100 thương hiệu tại Việt Nam ghi nhận tỉ lệ được AI đề xuất trung bình là 49,2% khi câu hỏi nêu đích danh thương hiệu, nhưng chỉ 1,7% khi hỏi chung về ngành hàng.
Ông nhấn mạnh đây là những điều chưa từng được dạy trong các chương trình marketing truyền thống. "Tôi nhận thấy nhiều giảng viên cũng gặp không ít thách thức để theo kịp các xu hướng AI hiện tại", ông nói.
Trường đại học dạy sinh viên về AI trong các ngành học - Ảnh: SCIENTIFIC AMERICAN
Hiểu việc mình làm trước khi dùng công cụ
Chia sẻ với các sinh viên trong sự kiện được tổ chức tại Trường đại học Hoa Sen chiều 7-10, bà Kaylene Wong nhấn mạnh sinh viên khó có thể học thuộc cách dùng mọi ứng dụng AI trước khi ra trường. Kỹ năng cần thiết là sinh viên cần tiếp tục học khi công cụ thay đổi.
Đặc biệt những lúc thực tập, bà Kaylene Wong khuyên các bạn nên quan sát doanh nghiệp làm việc ra sao, khâu nào đang mất thời gian và AI có thể giúp được việc gì.
"AI luôn là một công cụ phục vụ kinh doanh. Sinh viên trước hết phải hiểu vấn đề của các doanh nghiệp rồi mới ứng dụng AI giải quyết các vấn đề ấy", bà nói.
Phó Chủ tịch TP.HCM Trương Minh Huy Vũ: TP muốn trở thành nơi hút nhân tài, nguồn lực phát triển AIĐỌC NGAY
Bà cũng gợi ý các trường đại học có thể dạy thêm sinh viên cách phân tích dữ liệu. Trước khi triển khai AI, các bạn biết cách kiểm tra thông tin đang nằm ở đâu, có nhất quán và đủ tin cậy không?
Nếu dữ liệu đầu vào kém, kết quả AI tạo ra cũng sẽ kém. "Với sinh viên, biết kiểm tra dữ liệu quan trọng không kém biết viết câu lệnh cho công cụ", bà Kaylene Wong nói.
Ông Thukral cho rằng cần tăng cường các hình thức kiểm tra đánh giá trực tiếp hoặc ngay tại lớp học thay vì chỉ làm luận văn, bài tập. Chẳng hạn, giảng viên hỏi đáp trực tiếp từng sinh viên để các bạn giải thích bài làm và cách mình sử dụng AI.
Với ngành marketing, ông nêu góc nhìn người học cần biết truy vấn dữ liệu, phân biệt dữ liệu ban đầu với thông tin và nhận định dùng để ra quyết định. Theo ông, những kỹ năng ấy phải được học ở đại học, chứ không phải đợi đến khi đi làm.
Ở góc độ bảo vệ dữ liệu, TS Bangdao Chen - cố vấn cấp cao của Stamford Global Leadership Center và đồng sáng lập Trung tâm Nghiên cứu Blockchain tại University College Oxford (Anh) - cho rằng cẩn thận vẫn là chưa đủ khi AI có thể thay họ tìm thông tin và thực hiện công việc.
Hệ thống cần kiểm tra ai đang đưa ra yêu cầu, người đó được phép xem dữ liệu nào và có được quyền thực hiện hành động ấy hay không. Ông giới thiệu nguyên tắc "zero trust", không mặc nhiên cho phép truy cập, mà xác minh từng yêu cầu trước khi xử lý. Dữ liệu gốc cần được bảo vệ trong môi trường mã hóa, chỉ cung cấp phần thông tin cần thiết khi phải xác minh.
Với sinh viên, vấn đề bảo mật cần gắn với sử dụng AI hằng ngày. Cụ thể, trước khi tải tài liệu lên một công cụ, các bạn cần biết tài liệu đó có thông tin của người khác hoặc của nơi thực tập hay không và mình có được phép chia sẻ không. Sau khi nhận câu trả lời, các bạn vẫn phải kiểm tra thông tin trước khi đưa vào bài làm.
Dùng AI làm nghiên cứu, ai chịu trách nhiệm khi kết quả sai?Theo chuyên gia, AI giúp nhà nghiên cứu làm việc nhanh hơn, nhưng trách nhiệm kiểm chứng vẫn thuộc về người đứng tên công trình.