Các thông tin trong bài viết này dựa trên số liệu của thị trường Mỹ và toàn cầu đăng trên trang Dice , Analyticsinsight… và được trang ITguru tổng hợp lại. Tuy nhiên trong thời đại toàn cầu hóa thì những thông tin trên cũng đáng cho bạn tham khảo.
Nó có thể giúp bạn nắm bắt được xu hướng của thị trường việc làm trí tuệ nhân tạo trong năm 2021 và những năm tới. Từ đó bạn có thể có sự chuẩn bị tốt hơn cho sự nghiệp của mình nếu bạn là người làm việc trong các lĩnh vực này.
Xu hướng phát triển của AI và ML
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và học máy (Machine Learning – ML) là những công nghệ được ứng dụng rất nhiều trong nhiều lĩnh vực trong những năm gần đây. Việc ứng dụng các công nghệ này vào việc cá nhân hóa và giao tiếp khách hàng, phân tích và xử lý dữ liệu cũng như một loạt các ứng dụng khác được dự đoán sẽ tiếp tục phát triển trong những năm tới.
Một báo cáo của IDC cho thấy có tới 3/4 ứng dụng doanh nghiệp có thể dựa vào AI trong năm tới. Chẳng hạn như Salesforce, ngoài thương vụ thâu tóm Slack đình đám vừa qua thì cũng vừa ra thông báo việc cho ra đời Einstein Automate, một giải pháp tự động hóa quy trình làm đầu cuối (end-to-end) giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn dựa trên công nghệ AI. Amazon cũng vừa cho ra mắt 5 dịch vụ machine learning giúp các khách hàng cải thiện hiệu quả hoạt động, kiểm soát chất lượng, bảo mật và an toàn.
Dự đoán về thị trường việc làm trí tuệ nhân tạo
Do ứng dụng của AI và ML ngày càng rộng rãi, các chuyên gia (về AI và ML) có kỹ năng phù hợp có thể tìm kiếm cơ hội việc làm trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Các ứng viên đủ điều kiện có thể mong đợi mức lương và một vị trí tốt.
Báo cáo của Analytics Insight dự đoán sẽ có hơn 20 triệu việc làm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo vào năm 2023, tăng từ 4 triệu trong năm 2018 tính theo thị trường toàn cầu. Riêng trong năm 2021, sẽ có khoản 10 triệu việc làm về trí tuệ nhân tạo trên toàn cầu
Gus Walker, giám đốc sản phẩm của Veritone, một AI công ty công nghệ có trụ sở tại Costa Mesa, California, cho rằng vào năm 2021, sẽ có ngày càng nhiều cơ hội cho các chuyên gia AI và ML về an toàn công cộng (publish safety), ngân hàng, fintech, chăm sóc sức khỏe.
Các ngành này có tiền đầu tư vào AI và ML và có cơ hội lớn nhất để thấy khoản đầu tư nhanh chóng thành công. Đại dịch đã khiến các ngành công nghiệp bị ảnh hưởng nặng nề nhất phải lùi lại một bước và xem xét cách họ có thể tận dụng AI và ML để xây dựng lại hoặc điều chỉnh theo cách bình thường mới.
Kỹ năng cần có để làm việc trong lĩnh vực AI và ML
Các kiến thức chuyên môn về thu thập và chuẩn bị dữ liệu, cũng như về phân tích dữ liệu là những kỹ năng được yêu cầu cao nhất khi tuyển dụng trí tuệ nhân tạo. Walker nói thêm: “Các tổ chức cần thuê những cá nhân có thể xác định dữ liệu đào tạo (training data) và chú thích dữ liệu một cách chính xác. “Họ cần những người có thể duy trì tập dữ liệu đào tạo ngày càng lớn cũng như có thể phân tích dữ liệu để tạo ra các bộ dữ liệu mục tiêu (target datasets) cho các mô hình tùy chỉnh.”
Điều này có nghĩa là các công ty sẽ yêu cầu các chuyên gia phải quen thuộc với việc đào tạo và điều chỉnh thuật toán. Các ứng cử viên cũng cần phải có kinh nghiệm trong AI và DevOps để thiết lập thành công bộ dữ liệu và thực hiện việc tích hợp và triển khai liên tục (CI/CD pipelines) để các thuật toán luôn được cập nhật.
“Số hóa sẽ làm cho dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc (structured and unstructured data ) sẽ được tận dụng nhiều hơn.Điều này sẽ làm tăng nhu cầu về AI” Walker chỉ ra. “Các doanh nghiệp cần một người có thể duy trì việc triển khai sản phẩm xuyên suốt.”
Đa dạng kỹ năng và sự đáp ứng cần có
Đối với Terry Simpson, nhà truyền bá công nghệ tại Nintex, một công ty quản lý quy trình và tự động hóa quy trình làm việc có trụ sở tại Bellevue, WA, các bộ kỹ năng xoay quanh trí tuệ nhân tạo và máy học khác nhau giữa các thái cực.
Ông nói: “Một mặt, bạn có nhà phát triển kỹ thuật có thể đưa ra kết quả mong muốn và xây dựng thuật toán hoặc chuỗi các bước để thực hiện một nhiệm vụ ở định dạng có thể lặp lại. Mặt khác, bạn có nhà phân tích kinh doanh, người cần xác định và hiểu doanh nghiệp đang cần gì và nhìn thấy tầm nhìn về cách tự động hóa nó.”
Simpson giải thích giữa hai thái cực này, bạn sẽ tìm thấy một nhóm nhỏ các cá nhân có sự cân bằng phù hợp giữa kiến thức của nhà phát triển và kiến thức của nhà phân tích kinh doanh. “Đây là những bộ kỹ năng đang được yêu cầu,” ông nói và chỉ ra rằng hầu hết các tổ chức chỉ mới bắt đầu hiểu cách AI và ML có thể có tác động chiến lược tích cực.
Simpson lưu ý: “Ai đó có khả năng kỹ thuật cao nhưng thiếu hiểu biết về công việc kinh doanh sẽ không thể thành công. Mặt khác, một người hiểu khía cạnh kinh doanh, nhưng không đủ kỹ thuật để hiểu AI và ML, cũng sẽ không thành công. Tìm kiếm sự cân bằng giữa hai điều này là điểm tốt cho một ứng cử viên tuyệt vời trong AI và không gian ML ”
Simpson nói thêm rằng, khi các công ty trưởng thành, họ nhanh chóng nhận thấy rằng họ cần những nhân viên toàn thời gian hiểu rõ về AI và các công cụ ML trên thị trường: “Họ không chỉ cần các chuyên gia, họ thực sự cần một nhóm trong số trong các chuyên gia có các kỹ năng đa dạng trong lĩnh vực này để luôn cập nhật về các dịch vụ khác nhau và có khả năng triển khai”.
Khai thác quy trình (process mining) là một lĩnh vực mà các doanh nghiệp có kế hoạch đầu tư nhiều hơn vì nó liên quan đến việc sử dụng AI và ML để tìm các quy trình bên trong mạng có một mẫu (pattern). Sau khi được tìm ra, các chuyên gia có thể sắp xếp hợp lý và tự động hóa các mẫu này. Trong nhiều trường hợp, một nhà phân tích kinh doanh hoặc cá nhân sẽ không bao giờ có thể xác định được mô hình mà không có các công cụ AI.
Như Walker đã lưu ý, có thể thấy AI và ML được sử dụng ngày càng tăng trong các công cụ call center để giúp sắp xếp các nguồn lực cần thiết để phục vụ khách hàng. Các chuyên gia bán lẻ có thể dựa nhiều hơn vào các ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện công cụ đề xuất và dịch vụ được cá nhân hóa theo yêu cầu.
“Các công ty cần một người quen thuộc với trí tuệ nhân tạo và có thể xem xét các vấn đề hiện tại và xác định nơi AI có thể được áp dụng, ”ông nói. “Tiếp theo, họ cần những chuyên gia có thể phát triển và triển khai AI giải pháp cho dù nó được xây dựng trước hay tại một thời điểm. ”
Cuối cùng, Walker giải thích, các doanh nghiệp nên có một người có kinh nghiệm phân tích dữ liệu để đảm bảo rằng các sản phẩm và dịch vụ đang thực sự cải thiện nhờ AI và ML. Trong suốt năm 2021, chúng ta có thể sẽ thấy nhiều AI sử dụng bởi các doanh nghiệp nhỏ và các tổ chức giáo dục và chắc chắn khi có AI các ngành sẽ được tăng tốc. ”
Mức lương của ngành Trí tuệ nhân tạo
Bất chấp tác động của COVID-19 đối với việc tuyển dụng việc làm trong một số ngành, việc làm Trí tuệ nhân tạo vẫn có nhiều khả năng theo biểu đồ hướng lên. Giữa cuộc khủng hoảng do đại dịch gây ra này, một số công ty đang tăng cường thuê các chuyên gia AI. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân về nhu cầu đối với các chuyên gia AI thậm chí đã nâng mức lương cho những công việc như vậy.
Ở Ấn Độ, mức lương trung bình cho các chuyên gia AI là 13.215 đô la Mỹ mỗi năm trong khi ở Anh là 64.608 đô la Mỹ mỗi năm.
Mặc dù Canada và Mỹ có chung biên giới, nhưng về việc làm và mức lương của AI thì chúng có khoảng cách đáng kể. Ở Mỹ, mức lương trung bình của những chuyên gia làm việc trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo là 118.060 USD mỗi năm, trong khi ở Canada là 91.208 USD mỗi năm.
Tại Việt Nam, theo một số liệu khảo sát hồi đầu năm lương trung bình của kỹ sư AI/ML là vào khoảng 24,000 USD một năm.
Mức lương của kỹ sư AI tương đối cao ở các nước
Thách thức
Bất chấp các cơ hội nở rộ trong tầm mắt, nhiều vị trí tuyển dụng về trí tuệ nhân tạo vẫn chưa được lấp đầy. Lý do lớn nhất đằng sau điều này là khoảng cách kỹ năng. Theo Analytics Insight, khoảng cách kỹ năng toàn cầu trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo vào khoảng 66% vào năm 2020, tức nhân lực có kỹ năng chỉ đáp ứng được 66% nhu cầu.
Để thu hẹp khoảng cách này, học thuật đóng một vai trò vô cùng quan trọng. Các trường đại học và tổ chức giáo dục trên toàn thế giới đã tung ra nhiều chương trình và giáo trình lấy AI làm trung tâm để truyền đạt kiến thức liên quan đến ngành và kinh nghiệm thực tiễn cho các chuyên gia mới bắt đầu để nắm bắt cơ hội việc làm tuyệt vời. Tham gia các khóa học này, sinh viên có thể trau dồi kỹ năng của mình trong các phương pháp tiếp cận AI khác nhau như học máy, học sâu và các kỹ thuật khác.
Khi việc lockdown vì để phòng ngừa coronavirus ở nhiều nơi, các dịch vụ đào tạo trực tuyến cũng góp phần giải quyết vấn đề này. Những người tham gia vào lĩnh vực AI phải tận dụng tốt thời gian này để nâng cao kỹ năng nhằm nỗ lực không chỉ tồn tại mà còn vượt trội trong một thị trường công nghệ cạnh tranh cao sau đại dịch.
Còn bạn bạn sẽ làm gì để nắm bắt rất nhiều cơ hội đang ở phía trước?
Theo iguru.vn
Japan IT Works
