4 CHIẾN LƯỢC GIÚP DOANH NGHIỆP THU HÚT AI TALENT THÀNH CÔNG

Nhu cầu về AI Talent đang tăng nhanh hơn bất kỳ nhóm nhân lực nào khác, điều này đã tạo ra áp lực lớn cho cả doanh nghiệp lớn lẫn SMEs trong cuộc đua chuyển đổi số. Đây là lực lượng sở hữu kiến thức về dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và khả năng triển khai giải pháp vào thực tế, giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, nâng cao hiệu suất và mở ra các mô hình tăng trưởng mới. Vậy làm sao để thu hút AI Talent? Hãy cùng AI First tìm hiểu về chiến lược thu hút và giữ chân nhân tài AI  trong bài viết dưới đây.

1. AI Talent là gì?

AI Talent được hiểu là nhóm nhân lực sở hữu kiến thức, kỹ năng và tư duy cần thiết để nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI vào hoạt động của doanh nghiệp. Họ không chỉ nắm vững công nghệ mà còn biết cách kết nối AI với vận hành, marketing, tài chính và ra quyết định.

Trong bối cảnh doanh nghiệp chuyển dịch sang mô hình dựa trên dữ liệu, AI Talent trở thành lực lượng then chốt giúp tối ưu chi phí, tự động hóa quy trình và tạo lợi thế cạnh tranh. Đây là nhóm nhân lực giữ vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất và thúc đẩy đổi mới bền vững.

2. Xu hướng toàn cầu về nhu cầu nhân tài AI 

Nhu cầu nhân tài AI đang tăng cực kỳ mạnh mẽ trên toàn cầu. Theo báo cáo mới nhất của Magnit, chỉ riêng quý 1 năm 2025, nhu cầu tuyển dụng các vị trí về AI đã gấp đôi so với cùng kỳ năm trước. Tuy nhiên sự chênh lệch giữa cung và cầu nhân tài AI đã trở thành vấn đề nghiêm trọng. Theo báo cáo của Second Talent, tỷ lệ này là khoảng 1:3,2 tức là cứ một ứng viên đủ tiêu chuẩn thì có khoảng 3,2 vị trí đang tuyển. Điều này đồng nghĩa với việc doanh nghiệp sẽ phải cạnh tranh gắt gao về nhân tài, chi phí tuyển cao hơn và thời gian tuyển dài hơn. 

Tại Việt Nam, tình trạng thiếu hụt còn rõ rệt hơn. Các dự báo cho thấy Việt Nam có thể thiếu 150.000 đến 200.000 nhân lực công nghệ vào năm 2025, với nhóm liên quan đến AI và dữ liệu chiếm tỷ lệ lớn. Điều này buộc doanh nghiệp phải chủ động đào tạo nội bộ và phát triển đội ngũ hiện có, nếu không muốn bị chậm lại trong cuộc đua ứng dụng AI vào tăng trưởng.

3. 7 nhóm nhân tài AI phổ biến 

Trong bối cảnh AI trở thành nền tảng của đổi mới và tăng trưởng, doanh nghiệp không chỉ cần một vài kỹ sư biết sử dụng công cụ mà cần một hệ sinh thái nhân sự đa dạng. Mỗi nhóm đảm nhận một vai trò khác nhau trong chuỗi giá trị dữ liệu, từ xây dựng mô hình đến triển khai thực tế. 7 nhóm nhân tài dưới đây là lực lượng cốt lõi giúp doanh nghiệp ứng dụng AI hiệu quả và tạo ra giá trị bền vững.

1 - AI Engineer và Machine Learning Engineer

Nhóm nhân sự này phụ trách xây dựng, huấn luyện và tối ưu các mô hình trí tuệ nhân tạo. Họ đảm bảo thuật toán hoạt động chính xác trong thực tế, phục vụ các bài toán như dự báo, tự động phân loại hay ra quyết định dựa trên dữ liệu. Đây là lực lượng kỹ thuật nòng cốt trong mọi dự án AI của doanh nghiệp.

2 - Data Scientist

Data Scientist tập trung phân tích dữ liệu chuyên sâu và phát triển các mô hình dự đoán mang giá trị kinh doanh. Họ kết hợp kiến thức thống kê, khoa học dữ liệu và hiểu biết về nghiệp vụ để tạo ra insight hỗ trợ ra quyết định nhanh và chính xác.

3 - Data Engineer

Data Engineer xây dựng và duy trì nền tảng dữ liệu cho doanh nghiệp. Họ thiết kế pipeline, kho dữ liệu và đảm bảo dữ liệu luôn sạch, an toàn và sẵn sàng phục vụ cho phân tích và huấn luyện mô hình AI. Đây là nhóm đặt nền móng cho mọi hoạt động liên quan đến dữ liệu.

4 - Prompt Engineer hoặc LLM Engineer

Nhóm chuyên gia này làm việc với các mô hình ngôn ngữ lớn, tối ưu hóa khả năng hiểu và phản hồi của AI theo yêu cầu doanh nghiệp. Họ giúp AI tạo đầu ra chính xác và tự nhiên hơn, đặc biệt trong các ứng dụng như chatbot, xử lý văn bản và tự động hóa nội dung.

5 - AI Product Manager

AI Product Manager kết nối giữa đội kỹ thuật và chiến lược kinh doanh. Họ xác định vấn đề cần giải quyết, thiết kế lộ trình sản phẩm và đảm bảo AI được ứng dụng đúng mục tiêu. Vai trò của họ quyết định khả năng đưa các mô hình AI vào sản phẩm hoặc quy trình vận hành của doanh nghiệp.

6 - AI Researcher

AI Researcher nghiên cứu các phương pháp mới và cải tiến thuật toán nhằm tạo ra những đột phá công nghệ. Đây là nhóm nhân sự quan trọng với các doanh nghiệp định hướng phát triển công nghệ lõi, mong muốn tạo ra năng lực cạnh tranh dài hạn.

 7 - Applied AI Specialist

Applied AI Specialist là những người đưa AI vào vận hành thực tế. Họ triển khai các giải pháp như tự động hóa quy trình, phân tích hành vi khách hàng, tối ưu bán hàng hoặc nâng cao hiệu suất vận hành. Với khả năng kết nối công nghệ và nhu cầu thực tiễn, họ đặc biệt phù hợp với doanh nghiệp SME cần kết quả nhanh và rõ ràng.

4. Những kỹ năng nhân tài AI cần có trong thời đại Generative AI

Kỷ nguyên Generative AI đang tạo ra một chuẩn năng lực hoàn toàn mới cho nhân sự làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Doanh nghiệp không chỉ cần những người giỏi kỹ thuật mà còn cần những nhân sự có khả năng kết nối công nghệ với bài toán thực tiễn. Dưới đây các kỹ năng nhân tài AI cần có:

4.1. Hiểu biết về AI, Machine Learning và Deep Learning

Đây là nền tảng kỹ thuật quan trọng mà bất kỳ AI Talent nào cũng cần sở hữu. Việc nắm rõ cách mô hình học máy hoạt động, cách thuật toán huấn luyện và cách đánh giá hiệu suất giúp họ làm chủ công nghệ và triển khai giải pháp chính xác hơn. Kiến thức cơ bản vững chắc là chìa khóa để mở rộng sang các công nghệ AI tiên tiến hơn.

4.2. Kỹ năng sử dụng LLM và Prompt Engineering

Generative AI khiến kỹ năng làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn trở nên thiết yếu. AI Talent cần biết cách thiết kế câu lệnh hiệu quả, điều chỉnh ngữ cảnh và tối ưu phản hồi để đáp ứng mục tiêu doanh nghiệp. Đây là nhóm kỹ năng giúp năng suất tăng mạnh và mở ra nhiều ứng dụng mới trong tự động hóa và sáng tạo nội dung.

4.3. Khả năng xây dựng workflow tự động hóa với AI

AI Talent cần hiểu cách kết nối nhiều công cụ AI với quy trình hiện có để tạo thành hệ thống tự động hóa hoàn chỉnh. Khả năng xây dựng workflow giúp doanh nghiệp tối ưu nguồn lực, giảm chi phí và loại bỏ các tác vụ lặp lại. Đây là yếu tố quyết định mức độ hiệu quả của việc ứng dụng AI vào vận hành.

4.4. Tư duy dữ liệu và khả năng phân tích dữ liệu

AI chỉ phát huy giá trị khi dữ liệu được hiểu đúng và sử dụng đúng. Vì vậy AI Talent cần khả năng đọc hiểu dữ liệu, phát hiện bất thường và phân tích xu hướng. Tư duy dữ liệu mạnh giúp họ đưa ra quyết định chính xác hơn và tối ưu mô hình theo nhu cầu thực tế.

4.5. Kỹ năng tích hợp AI vào quy trình doanh nghiệp

Mục tiêu của AI không phải tạo ra mô hình phức tạp mà là cải thiện kết quả kinh doanh. AI Talent phải biết cách đưa mô hình vào quy trình vận hành, từ chăm sóc khách hàng đến quản lý tồn kho hoặc tối ưu bán hàng. Kỹ năng tích hợp giúp AI trở thành một phần của hệ thống, không phải một công cụ rời rạc.

4.6. Kỹ năng bảo mật và đạo đức dữ liệu

Việc sử dụng AI kéo theo rủi ro về bảo mật, quyền riêng tư và tính minh bạch. AI Talent cần hiểu về các nguyên tắc bảo mật dữ liệu, quản lý truy cập, cũng như các chuẩn mực đạo đức khi phát triển và triển khai mô hình. Điều này giúp doanh nghiệp tránh rủi ro pháp lý và duy trì uy tín.

4.7. Kiến trúc RAG và xử lý dữ liệu phi cấu trúc

Sự phổ biến của kiến trúc RAG đòi hỏi nhân tài AI phải hiểu cách kết hợp mô hình ngôn ngữ với dữ liệu nội bộ. Điều này bao gồm xây dựng cơ sở dữ liệu vectơ, xử lý dữ liệu phi cấu trúc và thiết kế quy trình truy xuất nhằm giảm thiểu sai lệch thông tin và tăng độ tin cậy của mô hình.

4.8. Khả năng thích ứng và tự học liên tục

Công nghệ AI thay đổi nhanh chóng, đòi hỏi nhân tài phải có khả năng thích ứng cao và duy trì tinh thần học hỏi liên tục. Việc cập nhật công nghệ, thử nghiệm giải pháp mới và nâng cấp phương pháp làm việc giúp họ giữ vững năng lực trong thị trường cạnh tranh và biến động không ngừng.

5. 4 chiến lược tuyển dụng và giữ chân nhân tài AI

Việc tuyển dụng nhân tài AI đang trở thành một trong những thách thức lớn nhất đối với doanh nghiệp ở mọi quy mô. Doanh nghiệp muốn tạo lợi thế cạnh tranh bền vững cần một hệ thống tiếp cận nhân sự AI ở cấp độ chiến lược, không chỉ dừng ở việc tuyển dụng. 4  trụ cột dưới đây giúp tổ chức nâng cao năng lực triển khai AI, thu hút đúng chuyên gia.

5.1. Dự báo nhu cầu và cấu trúc đội ngũ AI

Một dự án AI vận hành hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp của nhiều nhóm chuyên môn khác nhau. Mỗi nhóm đảm nhiệm một phần quan trọng trong toàn bộ vòng đời của hệ thống AI.

1 - Các nhóm năng lực cốt lõi trong tổ chức AI:

• Xây dựng nền tảng dữ liệu: bao gồm kiến trúc sư dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư phần mềm, chịu trách nhiệm thiết kế và vận hành hạ tầng dữ liệu.
• Quản trị dữ liệu: gồm data steward và chuyên viên governance, đảm bảo dữ liệu đúng chuẩn, an toàn và tuân thủ.
• Vận hành theo nghiệp vụ: như product owner và chuyên gia miền, đóng vai trò kết nối AI với nhu cầu kinh doanh.

Thay vì xuất phát từ bản mô tả công việc có sẵn, doanh nghiệp cần xác định rõ bộ kỹ năng thật sự cần thiết. Cách tiếp cận dựa trên kỹ năng giúp tăng tính linh hoạt và giảm áp lực tuyển dụng vào các vị trí vốn khan hiếm trên thị trường.

2 - Tổ chức đội ngũ AI theo mức độ trưởng thành:

• Giai đoạn khởi đầu: Năng lực AI phân tán, IT nắm nhiều vai trò trọng yếu, chưa có tiêu chuẩn chức danh.
• Giai đoạn tăng trưởng: Hình thành trung tâm dữ liệu và phân tích thống nhất, tiêu chuẩn hóa vai trò và mô tả công việc.

3 - Tác động đến mô hình tổ chức
Khi nhân sự AI tham gia sâu vào vận hành, đội ngũ nghiệp vụ cần nâng cao khả năng hiểu dữ liệu. Quy trình làm việc và mô hình vận hành cũng cần điều chỉnh để phù hợp với sự tham gia ngày càng lớn của AI trong doanh nghiệp.

5.2. Thu hút nhân tài AI 

Để thu hút nhân sự AI, doanh nghiệp cần hiểu rõ cách họ đánh giá cơ hội nghề nghiệp và tối ưu hóa chiến lược tuyển dụng theo mức độ trưởng thành AI của tổ chức.

1 - Nắm bắt động lực và ưu tiên nghề nghiệp của ứng viên AI:

• Ưu tiên dự án mang tính đổi mới: Nhân sự AI tìm kiếm môi trường có thách thức kỹ thuật và cơ hội làm việc với công nghệ mới.
• Lộ trình nghề nghiệp rõ ràng: Họ cần thấy được định hướng phát triển dài hạn và chiến lược dữ liệu của doanh nghiệp.
• Đánh giá nhà tuyển dụng dựa trên chiến lược dữ liệu: Một tổ chức không có định hướng dữ liệu rõ ràng khó thu hút và giữ chân nhân sự AI.

2 - Mở rộng phạm vi tìm kiếm thay vì giới hạn tại Việt Nam:

• Khai thác các quốc gia phát triển mạnh: Giúp tăng cơ hội tiếp cận nhân sự phù hợp.
• Tuyển dụng quốc tế theo mô hình làm việc từ xa: Nhân sự AI toàn cầu sẵn sàng làm remote, giúp doanh nghiệp mở rộng nguồn cung ứng.
• Tối ưu chi phí: Theo BCG, doanh nghiệp có thể tiết kiệm từ 7 đến 10 phần trăm chi phí nhân lực khi tiếp cận các thị trường nhân tài mới.

3 - Tùy chỉnh chiến lược tuyển dụng theo mức độ trưởng thành AI:

• Giai đoạn mới bắt đầu: Tuyển một nhân sự chủ lực (anchor hire) để tạo nền tảng và dẫn dắt đội ngũ.
• Giai đoạn phát triển: Chuẩn hóa quy trình tuyển dụng và cá nhân hóa chính sách đãi ngộ.
• Giai đoạn trưởng thành: Xây dựng hệ thống nhận biết và dự báo nguồn nhân tài (talent sensing) nhằm chủ động tiếp cận ứng viên trước khi phát sinh nhu cầu.

4 - Tăng tốc quy trình tuyển dụng để tránh mất nhân tài
Quy trình truyền thống chậm chạp đặc biệt trong giai đoạn phê duyệt offer khiến doanh nghiệp đánh mất ứng viên. Khoảng 66% ứng viên AI đánh giá tốc độ phản hồi là yếu tố quan trọng hàng đầu. Doanh nghiệp cần áp dụng các biện pháp sau:

• Rút ngắn thời gian từ phỏng vấn đến gửi offer: Giảm thời gian chờ đợi giúp tăng tỷ lệ nhận việc.
• Để chuyên gia AI trực tiếp phỏng vấn: Tăng uy tín quy trình và cải thiện trải nghiệm ứng viên.
• Phối hợp chặt chẽ giữa tuyển dụng và quản lý chuyên môn: Giúp tăng tốc ra quyết định và giảm tình trạng tắc nghẽn quy trình.

5.3. Phát triển năng lực nội bộ 

Tỷ lệ rời bỏ của nhân sự AI thường xuất phát từ hai nguyên nhân chính: công việc không đủ thử thách hoặc lộ trình thăng tiến thiếu rõ ràng. Song song với đó, chỉ một tỷ lệ nhỏ vị trí mới được lấp đầy bởi nhân sự nội bộ, cho thấy doanh nghiệp đang bỏ lỡ cơ hội xây dựng nguồn lực tự thân. Việc phát triển nội bộ và tái đào tạo đóng vai trò quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí, tăng mức độ gắn kết và tạo nền tảng nhân lực bền vững.

• Tận dụng nguồn lực nội bộ để đào tạo và tái đào tạo: Nhân sự hiện hữu thường có kiến thức nghiệp vụ vững và sự gắn kết với tổ chức. Việc tái đào tạo họ cho các vai trò như product owner, data steward hoặc chuyên gia miền giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và đẩy nhanh tiến độ triển khai AI.
• Xây dựng lộ trình nghề nghiệp nhiều tầng bậc: Doanh nghiệp cần thiết kế lộ trình gồm nhiều nấc thang kỹ thuật và quản lý để giữ chân chuyên gia. Chu kỳ thăng tiến phổ biến của các vai trò như Data Scientist hoặc Data Analyst thường trong khoảng 12 đến 18 tháng. Nếu doanh nghiệp không có khung nghề nghiệp minh bạch và đủ tầng bậc, họ sẽ rời đi khi đạt đỉnh năng suất.
• Khung nghề nghiệp minh bạch: Lộ trình rõ ràng giúp nhân sự xác định hướng phát triển, chủ động nâng cấp năng lực và duy trì cam kết dài hạn với tổ chức.
• Tạo điều kiện để nhân sự AI đạt thành tựu trong giai đoạn cao điểm năng suất: Việc phân bổ dự án phù hợp giúp nhân sự phát huy năng lực, tránh cảm giác chững lại hoặc thiếu thử thách, đây là nguyên nhân phổ biến khiến họ rời đi.

5.4. Gắn kết và duy trì đội ngũ nhân tài AI

Đối với các doanh nghiệp không phải công nghệ hoặc có chu kỳ phát triển sản phẩm dài, việc duy trì động lực của nhân sự AI luôn gặp nhiều thách thức. Để giữ chân được họ, tổ chức cần xây dựng môi trường làm việc có tính định hướng, mục tiêu rõ ràng và cơ hội tạo giá trị thực tế trong thời gian ngắn.

1 - Tạo ra lý do để nhân tài gắn bó 

• Tạo ra thông điệp cốt lõi mang tính định hướng: Doanh nghiệp cần xác định rõ điều khác biệt của mình và lý do tồn tại ngoài sản phẩm. Đây là cách xây dựng sức hút bền vững thay vì so sánh với các công ty công nghệ hàng đầu.
• Tổ chức được dẫn dắt bởi mục tiêu mang lại mức độ gắn kết cao: Khi nhân sự AI hiểu rõ mục đích lớn hơn của công ty, họ có xu hướng duy trì động lực và đóng góp lâu dài.

2 - Thiết kế hành trình trải nghiệm thực tế ngay từ giai đoạn đầu

• Onboarding kéo dài từ 6 đến 12 tháng: Nhân sự AI cần thời gian để hiểu kiến trúc dữ liệu, mô hình vận hành và mục tiêu chiến lược. Một chu trình hội nhập dài hơi giúp tăng tốc hiệu quả làm việc.
• Giao nhiệm vụ mang lại kết quả nhanh (quick wins): Những nhiệm vụ có tác động rõ ràng giúp tạo cảm giác giá trị và thúc đẩy tinh thần cống hiến ngay từ những tháng đầu.
• Tách biệt hai tốc độ làm việc: Nhóm kỹ sư tập trung xây dựng hạ tầng dữ liệu, trong khi nhóm AI triển khai các use-case mang lại giá trị ngắn hạn cho doanh nghiệp. Cách tiếp cận này giúp cân bằng giữa nền tảng bền vững và kết quả thực tế.
• Đưa mục tiêu dữ liệu và AI vào ưu tiên chiến lược của lãnh đạo: Khi dự án AI được bảo trợ bởi lãnh đạo cấp cao, nhân sự AI có đủ nguồn lực, thời gian và không gian để tạo ra giá trị mà không phải cạnh tranh với các ưu tiên khác trong tổ chức.

6. SMEs cần làm gì để dễ dàng tuyển dụng AI Talent

Doanh nghiệp vừa và nhỏ thường không đủ sức cạnh tranh với tập đoàn lớn về mức lương, môi trường kỹ thuật và cơ hội phát triển. Tuy nhiên, SMEs vẫn có thể tuyển được nhân tài AI nếu có chiến lược phù hợp với đặc thù về nguồn lực, tốc độ và nhu cầu triển khai. Các giải pháp dưới đây giúp SMEs tiếp cận nhân sự AI một cách thực tế và hiệu quả.

6.1. Tuyển theo bộ kỹ năng thay vì theo chức danh

Hầu hết các doanh nghiệp SMEs đang thường yêu cầu tuyển dụng tập trung vào các chức danh quá cao cấp như Data Scientist hay Machine Learning Engineer. Thực tế, phần lớn SMEs chỉ cần nhóm kỹ năng phù hợp với bài toán kinh doanh trước mắt thay vì một chuyên gia toàn diện. Cách tiếp cận dựa trên kỹ năng giúp doanh nghiệp mở rộng phạm vi tuyển dụng, dễ dàng tìm ứng viên phù hợp và tối ưu chi phí nhân sự.

• Xác định nhóm kỹ năng thật sự cần thiết thay vì chức danh: Việc phân tích nhu cầu công việc dựa trên kỹ năng giúp doanh nghiệp tuyển đúng người cho đúng vai trò, như phân tích dữ liệu, chuẩn hóa dữ liệu hoặc vận hành mô hình có sẵn, thay vì đòi hỏi ứng viên phải thành thạo toàn bộ quy trình AI.
• Kết hợp nhân sự đa nhiệm để giảm áp lực tuyển dụng: Một đội hình tinh gọn có thể bao gồm chuyên viên phân tích dữ liệu, một nhân sự hiểu nghiệp vụ sâu và một kỹ sư phần mềm hỗ trợ hạ tầng. Đây là mô hình dễ tuyển hơn và phù hợp với quy mô SMEs.
• Tăng tính linh hoạt bằng cách chia nhỏ nhiệm vụ theo mức độ phức tạp: Các nhiệm vụ có thể được phân tầng theo mức độ kỹ thuật, cho phép doanh nghiệp dễ dàng tìm ứng viên phù hợp từng nhóm nhiệm vụ cụ thể.

6.2. Xây dựng đề xuất giá trị nhân viên (EVP) hấp dẫn

Các doanh nghiệp SMEs không thể cạnh tranh về lương hoặc môi trường kỹ thuật như các tập đoàn lớn, chính vì vậy việc tạo ra một đề xuất giá trị (EVP) hấp dẫn sẽ giúp doanh nghiệp nổi bật trong mắt ứng viên AI.
EVP giúp làm rõ lý do vì sao ứng viên nên chọn doanh nghiệp, họ nhận được gì trong quá trình phát triển nghề nghiệp và cơ hội tạo ra giá trị trong tổ chức. Một EVP tốt bao gồm lộ trình phát triển, cơ hội học hỏi, tham gia dự án thực tế, văn hóa học tập liên tục và làm việc dựa trên dữ liệu giúp SMEs trở nên hấp dẫn hơn trong mắt nhân sự AI.

• Làm rõ cơ hội phát triển nghề nghiệp theo từng giai đoạn: Ứng viên AI thường tìm kiếm môi trường có lộ trình thăng tiến minh bạch và cơ hội được đảm nhiệm các vai trò quan trọng. EVP cần mô tả rõ các mức độ thăng tiến, yêu cầu năng lực và thời gian dự kiến để ứng viên có thể đánh giá tiềm năng phát triển.
• Tập trung vào tác động nghề nghiệp thay vì chỉ mô tả công việc: Nhân sự AI quan tâm đến mức độ ảnh hưởng của họ đối với sản phẩm hoặc quy trình. Việc mô tả tác động cụ thể lên hiệu suất, doanh thu hoặc chất lượng vận hành của doanh nghiệp giúp tạo động lực mạnh mẽ cho ứng viên.
• Minh bạch về chiến lược dữ liệu và định hướng AI của doanh nghiệp: EVP cần trình bày minh bạch mức độ trưởng thành dữ liệu hiện tại, các dự án đang triển khai và định hướng nâng cấp trong tương lai để tạo sự tin cậy.
• Tạo môi trường học tập liên tục thông qua đào tạo và thử nghiệm: Doanh nghiệp cần thể hiện rõ mức độ đầu tư vào việc nâng cao năng lực của nhân sự AI thông qua chương trình đào tạo, mentoring và cơ hội thử nghiệm giải pháp mới. 

6.3. Tận dụng đối tác bên ngoài và nguồn lực đào tạo 

Trong trường hợp SMEs khó tuyển được nhân sự AI toàn thời gian, giải pháp hợp tác bên ngoài giúp doanh nghiệp duy trì khả năng triển khai mà không cần đội ngũ nội bộ quá lớn. Doanh nghiệp có thể

• Hợp tác với chuyên gia độc lập hoặc đơn vị tư vấn AI: Các chuyên gia bên ngoài hỗ trợ phân tích bài toán, đánh giá ứng viên và xây dựng lộ trình phát triển dữ liệu phù hợp.
• Khai thác nguồn lực từ trường đại học và chương trình thực tập: Các trường như Đại học Bách Khoa, Đại học Công nghệ, Đại học FPT và nhiều cơ sở đào tạo kỹ thuật khác có nguồn sinh viên giỏi về lập trình, phân tích dữ liệu và nền tảng toán học. Doanh nghiệp có thể thiết kế chương trình thực tập, dự án hợp tác hoặc nhóm nghiên cứu ứng dụng để thu hút sinh viên tiềm năng, tạo nguồn nhân lực vừa tiết kiệm chi phí vừa phù hợp với nhu cầu công việc.
• Kết hợp đào tạo nội bộ với thuê ngoài theo dự án: Mô hình này giúp doanh nghiệp tận dụng chuyên môn bên ngoài cho các nhiệm vụ phức tạp, trong khi vẫn xây dựng năng lực dài hạn cho đội nội bộ.

6.4. Tối ưu quy trình tuyển dụng và tăng tốc độ ra quyết định

Nhân sự AI thường tham gia nhiều quy trình tuyển dụng cùng lúc, vì vậy tốc độ phản hồi và tính mạch lạc trong quy trình đóng vai trò quan trọng. Một quy trình tuyển dụng càng chậm càng làm tăng nguy cơ đánh mất ứng viên vào tay đối thủ. Doanh nghiệp vừa và nhỏ cần thiết kế một hệ thống tuyển dụng tinh gọn, có khả năng đánh giá chính xác trong thời gian ngắn và loại bỏ các bước gây chậm trễ không cần thiết.

• Rút ngắn thời gian từ phỏng vấn đến đề nghị nhận việc: Một quy trình hiệu quả nên hoàn tất việc ra quyết định trong vòng 24 đến 72 giờ sau buổi phỏng vấn cuối. Việc phản hồi nhanh giúp tăng tỷ lệ nhận việc và tạo ấn tượng tích cực về sự chuyên nghiệp trong mắt ứng viên.
• Để người có chuyên môn kỹ thuật trực tiếp đánh giá: Sự tham gia của chuyên gia kỹ thuật giúp quá trình đánh giá năng lực trở nên chính xác hơn và tạo sự tin cậy cho ứng viên.
• Sử dụng bài kiểm tra thực tế thay vì câu hỏi lý thuyết: Một bài kiểm tra ngắn dựa trên dữ liệu thực tế của doanh nghiệp cung cấp đánh giá chính xác về năng lực ứng viên và rút ngắn thời gian sàng lọc. 

6.5. Xây dựng thương hiệu tuyển dụng

Trong bối cảnh nhân lực AI có nhiều lựa chọn việc làm, ứng viên đánh giá nhà tuyển dụng dựa trên mức độ minh bạch, định hướng công nghệ và khả năng tạo cơ hội phát triển nghề nghiệp. Việc xây dựng thương hiệu tuyển dụng sẽ giúp doanh nghiệp SMEs thu hút được ứng viên AI chất lượng và tạo niềm tin về môi trường làm việc.

• Công khai định hướng dữ liệu và chiến lược AI: Ứng viên có xu hướng ưu tiên tổ chức có lộ trình dữ liệu minh bạch. Việc công bố mức độ trưởng thành dữ liệu, các dự án đang triển khai và kế hoạch mở rộng năng lực giúp tạo sự tin cậy về định hướng dài hạn của doanh nghiệp.
• Tăng sự hiện diện của doanh nghiệp trên các nền tảng chuyên môn: Chia sẻ case study, bài phân tích, kết quả thử nghiệm mô hình và các dự án nội bộ trên LinkedIn, website hoặc diễn đàn công nghệ giúp doanh nghiệp được nhận diện như một tổ chức đầu tư về AI.
• Tạo nội dung tuyển dụng phản ánh chính xác môi trường làm việc: Các bài viết truyền thông ra bên ngoài mô tả cách doanh nghiệp vận hành dữ liệu, duy trì văn hóa AI First, triển khai các dự án AI và đánh giá năng lực giúp ứng viên hình dung chính xác về công việc. Khi thông tin được minh bạch và nhất quán, ứng viên cảm thấy yên tâm hơn và sẵn sàng nộp hồ sơ.
• Khai thác kênh truyền thông owned-media: Website tuyển dụng, blog kỹ thuật và trang LinkedIn doanh nghiệp là các kênh bền vững để cập nhật thông tin, thu hút ứng viên và xây dựng cộng đồng quan tâm đến công nghệ của doanh nghiệp.

6.6. Tham gia cộng đồng AI để mở rộng cơ hội tuyển dụng

Một trong những hạn chế lớn nhất của SMEs là mức độ nhận diện thương hiệu tuyển dụng còn thấp, khiến doanh nghiệp khó thu hút ứng viên AI có năng lực. Vì vậy, doanh nghiệp cần lựa chọn những kênh bổ trợ khác để tạo nguồn ứng viên. Các cộng đồng chuyên môn về AI và dữ liệu đang trở thành môi trường quan trọng giúp doanh nghiệp tiếp cận nhân lực phù hợp.

• Gia nhập các nhóm chuyên ngành AI, Data trên mạng xã hội và nền tảng chuyên môn: Cộng đồng AI Việt Nam trên LinkedIn, Facebook, Kaggle hoặc GitHub là nơi doanh nghiệp có thể tìm thấy ứng viên chủ động học hỏi và thực hành.
• Tham gia hội thảo, workshop hoặc hackathon về dữ liệu: Các sự kiện về AI thường quy tụ nhiều nhân sự giỏi. SMEs có thể tìm ứng viên phù hợp hoặc kết nối với chuyên gia hỗ trợ dự án.
• Tăng sự hiện diện của doanh nghiệp trong các diễn đàn công nghệ: Việc chia sẻ bài viết, case study hoặc kết quả dự án giúp nâng cao uy tín và kích thích ứng viên tìm hiểu thêm về doanh nghiệp.

Việc thu hút và giữ chân AI Talent không còn là lựa chọn mà đã trở thành yêu cầu chiến lược đối với mọi doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI. Bài viết trên đã chi ra 7 nhóm nhân sự AI cốt lõi, cũng như chỉ ra những kỹ năng quan trọng mà AI Talent cần có trong thời đại Generative AI. Đồng thời chia các giải pháp thiết thực để SMEs có thể tiếp cận nhân tài AI hiệu quả hơn Việc áp dụng đồng bộ những chiến lược này sẽ giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong quá trình xây dựng đội ngũ AI.