Top 10 kỹ năng AI quan trọng cho năm 2025
-Tác giả: Đào Trung Thành - Phó Viện Trưởng tại Viện công nghệ blockchain và trí tuệ nhân tạo ABAII
-Facebook: "https://www.facebook.com/dtthanh/"
1. Machine Learning (ML) — nhu cầu 20%+
Machine Learning sẽ tiếp tục là kỹ năng AI cốt lõi, thúc đẩy các mô hình dự đoán, tự động hóa dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định trong kinh doanh. Kỹ năng xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình ML sẽ chiếm ưu thế trong các lĩnh vực tài chính, bán lẻ và chăm sóc sức khỏe.
2. AI sinh tạo (Generative AI) — tăng trưởng 12–15%
AI sinh tạo (ví dụ: các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, Diffusion Models) sẽ đóng vai trò then chốt trong các giải pháp sáng tạo và tự động hóa. Doanh nghiệp sẽ tìm kiếm chuyên gia có khả năng phát triển công cụ tạo nội dung, trợ lý ảo AI và trải nghiệm cá nhân hóa cho người dùng.
3. Deep Learning — tăng trưởng 8–10%
Các mô hình Deep Learning, được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron và các framework như TensorFlow, PyTorch, sẽ trở nên quan trọng trong các tác vụ về thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói và giải quyết vấn đề phức tạp cho robot, hệ thống tự động.
4. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) — nhu cầu 6–8%
NLP sẽ thúc đẩy tương tác người – máy và khả năng hiểu ngôn ngữ. Ứng dụng trong chatbot, trợ lý giọng nói và phân tích cảm xúc sẽ là những trọng tâm phát triển.
5. Thị giác máy tính (Computer Vision) — nhu cầu 6–7%
Thị giác máy tính sẽ đóng vai trò lớn trong xe tự hành, chẩn đoán y tế và giám sát an ninh. Kỹ năng về OpenCV và các framework chuyên về thị giác máy tính sẽ được săn đón.
6. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) — tăng trưởng 5–7%
Triển khai và tinh chỉnh (fine-tune) các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT, LLaMA, Qwen sẽ trở thành kỹ năng được ưu tiên khi doanh nghiệp áp dụng LLMs để truy xuất kiến thức, sinh văn bản và giải quyết vấn đề.
7. AI/ML Inference — nhu cầu 5–6%
Tối ưu hóa quá trình suy luận (inference) cho mô hình AI thời gian thực là kỹ năng quan trọng. Các ngành đòi hỏi độ trễ thấp (ví dụ: thiết bị biên, IoT) sẽ đầu tư mạnh vào chuyên gia về tối ưu hóa AI/ML inference.
8. Apache Spark — nhu cầu 5–6%
Apache Spark vẫn giữ vai trò thiết yếu trong xử lý dữ liệu lớn (big data) và xây dựng pipeline AI quy mô lớn. Spark MLlib tiếp tục là cầu nối quan trọng giữa kỹ thuật dữ liệu và machine learning.
9. Chatbots và AI hội thoại — tăng trưởng 4–5%
Chatbots ngày càng được sử dụng rộng rãi trong chăm sóc khách hàng, trợ lý ảo và tự động hóa bán hàng. Kỹ năng về hệ thống hội thoại, nhận diện ý định (intent) cùng các công cụ như Rasa, OpenAI API sẽ vẫn rất cần thiết.
10. Robotics và hệ thống tự trị — nhu cầu 3–5%
Việc ứng dụng AI trong robot, drone và các hệ thống tự hành sẽ thúc đẩy đổi mới trong giao thông, kho vận và giao hàng. Chuyên gia trong thuật toán ra quyết định thời gian thực và học tăng cường (reinforcement learning) sẽ có nhiều cơ hội phát triển.