Để cỗ máy kinh tế dữ liệu thực sự vận hành

Kinh tế dữ liệu đang đặt ra những nhu cầu mới về đào tạo nhân lực.

Cần nhân lực có tư duy kinh tế và năng lực công nghệ

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang được ứng dụng sâu rộng trong nhiều ngành nghề khác nhau. Bên cạnh các yêu cầu về công nghệ thuần túy, dữ liệu chính là yếu tố mang tính tiên quyết để các mô hình trí tuệ nhân tạo giải quyết các bài toán thực tiễn trong sản xuất kinh doanh cũng như trong mọi lĩnh vực đời sống nói chung. Trong bối cảnh đó, các yêu cầu về phát triển nhân lực về kinh tế số, trí tuệ nhân tạo và nhất là dữ liệu cũng đang đặt ra.

Tại buổi Tọa đàm khoa học “Nhu cầu nguồn nhân lực và định hướng đào tạo trong lĩnh vực kinh tế dữ liệu” do Học viện Chính sách và Phát triển tổ chức vừa qua, PGS.TS. Nguyễn Thế Vinh, Phó Giám đốc Học viện Chính sách và Phát triển đã nhấn mạnh yêu cầu chủ động đổi mới hoạt động đào tạo trước những thay đổi nhanh chóng của khoa học – công nghệ, đặc biệt là sự phát triển của dữ liệu, AI và các mô hình kinh doanh số.

Theo đó, việc phát triển chương trình đào tạo cần xuất phát từ nhu cầu thực tiễn của thị trường lao động, đồng thời bảo đảm nền tảng học thuật, năng lực chuyên môn và khả năng thích ứng lâu dài của người học.

Đáng chú ý, tại buổi tọa đàm, các phân tích đánh giá về kinh tế dữ liệu đã đem đến bức tranh toàn cảnh về hình thái kinh tế mới cũng như những yêu cầu đặt ra trong bối cảnh của Việt Nam.

Trong tham luận “Xu hướng phát triển kinh tế dữ liệu và nhu cầu nguồn nhân lực tại Việt Nam”, bà Trịnh Thu Ngọc, đại diện Tập đoàn Công nghệ Tài chính MoMo, tiếp cận dữ liệu như một nguồn lực kinh tế có khả năng tạo ra giá trị thông qua các hoạt động thu thập, chuẩn hóa, quản trị, định giá, lưu thông và ứng dụng.

Theo bà Ngọc, giá trị của dữ liệu không đơn thuần nằm ở việc sở hữu hay lưu trữ, mà phụ thuộc vào khả năng kết nối, khai thác và tổ chức các hoạt động kinh tế dựa trên dữ liệu. Kinh tế dữ liệu không đồng nhất với khoa học dữ liệu. Nếu khoa học dữ liệu tập trung vào phương pháp và công nghệ xử lý, phân tích dữ liệu thì kinh tế dữ liệu còn bao gồm các vấn đề về giá trị kinh tế, thị trường, thể chế, quản trị và ứng dụng dữ liệu trong các ngành, lĩnh vực.

Từ cách tiếp cận này, nhu cầu nhân lực trong lĩnh vực kinh tế dữ liệu không chỉ giới hạn ở kỹ sư dữ liệu, chuyên gia phân tích dữ liệu hay kỹ sư AI, mà còn mở rộng sang quản trị và pháp lý dữ liệu, định giá tài sản dữ liệu, thiết kế mô hình kinh doanh và tổ chức ứng dụng dữ liệu trong hoạt động kinh tế.

Dẫn lại cách so sánh được nhắc nhiều trên truyền thông: dữ liệu là dầu mỏ mới, bà Ngọc cũng nhấn mạnh thêm rằng: Dầu mỏ càng dùng càng cạn; dữ liệu thì ngược lại – càng dùng, càng chia sẻ, càng kết hợp, lại càng sinh thêm giá trị.

“Giá trị không nằm ở việc có dữ liệu mà ở năng lực định giá và giao dịch dữ liệu”, bà Ngọc nhấn mạnh trong tham luận được chia sẻ tại tọa đàm.

Biến dữ liệu thành tài sản

Cũng theo các phân tích tại buổi tọa đàm, hiện nay, Việt Nam đã đi khá nhanh trong việc xây dựng thể chế cho kinh tế dữ liệu. Từ định hướng tại Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị, đến Luật Dữ liệu, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, Luật An ninh mạng, Luật Trí tuệ nhân tạo… Về cơ bản, các quy định hiện hành đã chú trọng đến việc bảo vệ dữ liệu nhưng chưa khơi thông được nguồn lực cho kinh tế dữ liệu, chưa hình thành một “sân chơi” về dữ liệu – với tư cách là một loại hàng hóa. Cụ thể hơn, chưa có chuẩn kế toán và cơ chế định giá tài sản dữ liệu; lúng túng giữa thương mại hóa và bảo vệ dữ liệu cá nhân, và đây là yếu tố dẫn đến việc chưa hình thành thị trường.

Tọa đàm khoa học “Nhu cầu nguồn nhân lực và định hướng đào tạo trong lĩnh vực kinh tế dữ liệu” do Học viện Chính sách và Phát triển tổ chức ngày 15/10/2026.

Nêu ra các mô hình quản trị dữ liệu tại các quốc gia như Hoa Kỳ, Trung Quốc hay tại các quốc gia châu Âu, bà Trịnh Thu Ngọc, đại diện Tập đoàn Công nghệ Tài chính MoMo cũng phân tích 5 mô hình biến dữ liệu thành giá trị kinh tế. Điểm chung là giá trị đều sẽ nằm ở năng lực quản trị, định giá và lưu thông dữ liệu một cách hợp pháp.

Từ những phân tích trên, bà Ngọc cho rằng, Việt Nam hiện đang thiếu rất nhiều nhân lực cho kinh tế dữ liệu; cùng với đó là xu hướng lệch pha giữa cung và cầu, giữa đào tạo và nhu cầu thực tế. Đáng chú ý là những nhân lực được đào tạo trình độ cử nhân phân tích dữ liệu đại trà có nguy cơ bị AI thay thế.

3 nhóm nhân lực được thị trường “khát” nhất và gần như chưa có đào tạo tại Việt Nam đó là ở các lĩnh vực: quản trị – pháp lý dữ liệu; sáng tạo sản phẩm dữ liệu; thiết kế, vận hành thị trường dữ liệu. Cần phải chuyển từ quản trị dữ liệu để thu thập, lưu trữ sang đóng gói dữ liệu để giao dịch, để cỗ máy kinh tế dữ liệu thật sự vận hành.

“Việt Nam hiện không thiếu những người viết thuật toán hay phân tích dữ liệu thuần túy mà đang thiếu những người biến dữ liệu thành tài sản và biến tài sản thành thị trường”, bà Ngọc nhấn mạnh quan điểm.