Trong kỷ nguyên AI, hàng triệu việc làm đang dần bị thay thế. Thế nhưng, hai nghề này không chỉ “miễn nhiễm” trước công nghệ mà còn mang lại thu nhập tiền tỷ, trở thành lựa chọn hàng đầu cho tương lai bền vững.
AI trỗi dậy: Cơ hội và thách thức đan xen
Thời đại AI đang mở ra vô vàn cơ hội phát triển cho các ngành nghề mới, nhưng cũng khiến nhiều công việc truyền thống rơi vào tình cảnh "ngàn cân treo sợi tóc". Những nghề như thu ngân, lễ tân, chăm sóc khách hàng… đã và đang dần được thay thế bằng robot và hệ thống tự động.
Thế nhưng, trong "cơn lốc" đó, lại có những nghề không những không bị ảnh hưởng mà còn trở thành "gương mặt vàng" trong làng tuyển dụng. Điều đặc biệt là, cả hai nghề này đều gắn chặt với chính sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Kỹ sư học máy – Người "dạy" cho máy biết tư duy
Họ là những "bộ óc" đứng sau các hệ thống AI, là người viết nên logic và thuật toán để máy có thể học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định. Công việc này không đơn giản, nhưng cũng không phải là "trên trời" nếu bạn có niềm đam mê và khả năng học hỏi.
Kỹ sư học máy thường làm việc với các mô hình dữ liệu khổng lồ, sử dụng các ngôn ngữ như Python, R hay Java để huấn luyện máy móc hiểu hành vi con người hoặc tự đưa ra dự đoán.
Theo một khảo sát mới đây từ Glassdoor, mức lương trung bình của kỹ sư học máy tại Mỹ dao động từ 120.000 – 170.000 USD/năm. Tại châu Á, đặc biệt là Singapore hay Việt Nam, những người có từ 3 năm kinh nghiệm trở lên có thể nhận lương từ 2.000 – 4.000 USD/tháng – chưa kể các khoản thưởng thêm từ dự án.
"AI chỉ thay thế được những người không chịu học hỏi. Nếu bạn đi trước, làm chủ công nghệ, thì tương lai là của bạn", anh Lê Tuấn Minh – kỹ sư AI tại một công ty công nghệ lớn tại TP.HCM chia sẻ.
Nhà khoa học dữ liệu – "Phù thủy" đọc vị dữ liệu
Không phải ai cũng hiểu rõ tầm quan trọng của dữ liệu, nhưng các doanh nghiệp thì chắc chắn không thể thiếu nó. Từ ngân hàng, bán lẻ, đến y tế hay giáo dục – tất cả đều cần chuyên gia hiểu và phân tích dữ liệu để đưa ra chiến lược chính xác.
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) giống như người phiên dịch giữa thế giới số và thực tiễn kinh doanh. Họ giúp doanh nghiệp hiểu được hành vi khách hàng, tối ưu hóa chi phí, và dự báo xu hướng – từ đó tạo ra lợi nhuận khổng lồ.
Để làm nghề này, bạn cần giỏi toán thống kê, tư duy phân tích và có khả năng "đọc" ra điều gì đó từ hàng triệu dòng số liệu khô khan. Nhưng đổi lại, mức đãi ngộ cho Data Scientist hiện nay thuộc hàng "đỉnh của chóp", với thu nhập có thể vượt 200.000 USD/năm tại các tập đoàn công nghệ lớn như Meta, Google hay Amazon.
Vì sao 2 nghề này miễn nhiễm với AI?
Đơn giản vì AI không thể tự mình phát triển. Nó cần con người để xây dựng, kiểm soát và vận hành – đó chính là vai trò của kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu. Càng về sau, khi AI thâm nhập sâu hơn vào đời sống, thì nhu cầu cho hai nghề này càng tăng lên.
Một báo cáo từ World Economic Forum dự đoán, đến năm 2027, sẽ có hơn 97 triệu công việc mới liên quan đến AI và phân tích dữ liệu được tạo ra trên toàn cầu. Và Việt Nam cũng không nằm ngoài làn sóng đó.
Lời khuyên cho bạn
Nếu bạn đang loay hoay tìm hướng đi mới trong sự nghiệp, hoặc muốn chuyển ngành để có công việc ổn định, thì hãy cân nhắc nghiêm túc hai nghề trên. Bạn không nhất thiết phải là thiên tài toán học hay lập trình viên siêu đẳng – chỉ cần kiên trì, chịu khó học và biết tận dụng các khóa học online, bạn sẽ đi được rất xa.
"Điều quan trọng không phải bạn xuất phát từ đâu, mà là bạn có chịu bắt đầu hay không", chị Mai Hương – cựu nhân viên văn phòng chuyển hướng thành nhà phân tích dữ liệu tại Hà Nội chia sẻ.
Kết
Trong một thế giới đang thay đổi từng ngày vì công nghệ, việc lựa chọn nghề nghiệp không còn là chuyện cảm tính. Hãy đầu tư vào bản thân, vào tri thức – vì đó là tài sản duy nhất AI không thể thay thế. Và nếu bạn muốn có một tương lai "sáng rực", hai công việc trên chắc chắn là lựa chọn không thể bỏ qua.
