Chuyên gia cảnh báo khoảng trống AI trong sản xuất, đề xuất mô hình 5 nhà
Trong một cuộc trao đổi với phóng viên, TS Nguyễn Đình Quý, chuyên gia người Việt về robot và trí tuệ nhân tạo đang làm việc tại Mỹ, đã đưa ra những nhận định sâu sắc về vị thế nhân lực công nghệ Việt Nam trên bản đồ toàn cầu. Ông nhấn mạnh rằng Việt Nam sở hữu nền tảng khá tốt với số lượng lao động dồi dào và nhiều công ty chuyên thiết kế phần cứng. Tuy nhiên, điểm nghẽn chính nằm ở khâu kết nối: để phát triển robot phục vụ tự động hóa nhà máy, cần đầu tư mạnh mẽ hơn vào phần mềm và công nghệ kết nối giữa các phần cứng.
Thiếu hụt trầm trọng nhân lực AI công nghiệp
Theo TS Quý, trong khi AI cho lĩnh vực y tế và giáo dục tại Việt Nam đang phát triển sôi động, thì mảng AI dành cho sản xuất, hay còn gọi là Industrial AI, lại đối mặt với tình trạng thiếu hụt nhân lực nghiêm trọng. Đây được xem là chìa khóa giúp giảm thiểu chi phí vận hành và tối ưu hóa công tác bảo trì trong các nhà máy. Ông khẳng định: Việt Nam nên tập trung vào robot cho nhà máy và xây dựng hệ thống tối ưu hóa quy trình. Ngay cả các công ty Mỹ cũng đang rất thận trọng trong việc phát triển nhân sự cho mảng này, do đó, việc thu hút chuyên gia quốc tế về Việt Nam là bước đi cần thiết.
TS Nguyễn Đình Quý hiện là Giám đốc phát triển và kỹ sư R&D cấp cao tại Mitsubishi Electric ở Cambridge, Mỹ. Khi được hỏi về cách để nhân lực công nghệ Việt Nam thoát khỏi cảnh làm thợ trong bối cảnh AI có thể viết code thay người, ông đưa ra góc nhìn thực tế. Ông cho rằng gia công ở giai đoạn đầu là cần thiết để tích lũy tài chính và kinh nghiệm tích hợp công nghệ, như cách các tập đoàn lớn như FPT đã thực hiện. Tuy nhiên, để tạo ra sản phẩm Make in Vietnam thực thụ, chúng ta buộc phải làm chủ công nghệ lõi.
Hướng đi vào DeepTech với 5 mũi nhọn
TS Quý chỉ ra hướng đi chiến lược vào DeepTech (công nghệ sâu) với năm mũi nhọn trọng điểm:
- Robot
- Tự động hóa
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- Bán dẫn
- Điện tử
Đây là những ngành có rào cản kỹ thuật cao, khó sao chép, nhưng đòi hỏi thời gian nghiên cứu dài hạn từ 3-5 năm, thậm chí lên đến 15 năm. Ông phân tích: Cơ hội đang mở ra khi địa chính trị thế giới thay đổi. Hàng hóa từ Trung Quốc dù tốt và rẻ nhưng gặp rào cản thuế quan, tạo ra dư địa cho Việt Nam chuyển dịch từ nông nghiệp sang công nghiệp sản xuất tự động hóa, nhằm lấp vào khoảng trống thị trường Mỹ.
Mô hình 5 nhà: Giải pháp cho giáo dục đại học
Để giải quyết bài toán đầu ra cho các nghiên cứu DeepTech trong trường đại học, TS Nguyễn Đình Quý đề xuất mô hình liên kết năm đơn vị, gọi là mô hình 5 nhà:
- Trường Đại học
- Nhà nước
- Doanh nghiệp
- Startup
- Các quỹ đầu tư/Tập đoàn
Trong mô hình này, các tập đoàn lớn đóng vai trò dẫn dắt, vừa là nhà tài trợ vốn, vừa là nơi hấp thụ sản phẩm cuối cùng. TS Quý chia sẻ kinh nghiệm từ thời gian làm việc tại Boston và Mitsubishi: Các startup có tốc độ mà các tập đoàn lớn thiếu (chỉ 3 tháng so với 3-4 năm để ra sản phẩm), nhưng họ cần hệ sinh thái để đảm bảo uy tín và niềm tin. Khi các nghiên cứu trong nhà trường được kết nối với đầu ra là tập đoàn, sản phẩm mới có thể thương mại hóa, từ đó dòng tiền quay ngược lại đầu tư cho nghiên cứu công nghệ lõi.
Kết thúc cuộc trao đổi, vị chuyên gia nhấn mạnh rằng công nghệ sắp tới mà Việt Nam cần dồn lực tập trung chính là mô hình tự động hóa và các sản phẩm trong ngành này. Mục tiêu là tận dụng tối đa cơ hội từ sự dịch chuyển chuỗi cung ứng toàn cầu, giúp nền kinh tế phát triển bền vững và cạnh tranh hơn trên trường quốc tế.
