Kỹ năng AI là gì? Hướng dẫn đơn giản.

Tò mò, lo lắng, hay chỉ đơn giản là bị quá tải bởi những thuật ngữ thời thượng? Cũng vậy. Cụm từ " kỹ năng AI" được tung ra như pháo giấy, nhưng nó lại ẩn chứa một ý tưởng đơn giản: những gì bạn có thể làm - một cách thiết thực - để thiết kế, sử dụng, quản lý và đặt câu hỏi về AI để nó thực sự giúp ích cho con người. Hướng dẫn này sẽ phân tích điều đó một cách thực tế, với các ví dụ, bảng so sánh và một vài lời chia sẻ chân thành, bởi vì, bạn biết rồi đấy.

Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:

🔗 AI sẽ phá vỡ những ngành công nghiệp nào?
AI định hình lại ngành chăm sóc sức khỏe, tài chính, bán lẻ, sản xuất và hậu cần như thế nào.

🔗 Làm thế nào để thành lập một công ty AI
Lộ trình từng bước để xây dựng, ra mắt và phát triển một công ty khởi nghiệp AI.

🔗 AI như một dịch vụ là gì
Mô hình AIaaS cung cấp các công cụ AI có khả năng mở rộng mà không cần cơ sở hạ tầng cồng kềnh.

🔗 Kỹ sư AI làm gì
Trách nhiệm, kỹ năng và quy trình làm việc hàng ngày trên các vai trò AI hiện đại.

Kỹ năng AI là gì? Định nghĩa nhanh, dễ hiểu 🧠

Kỹ năng AI là những khả năng cho phép bạn xây dựng, tích hợp, đánh giá và quản lý các hệ thống AI - cùng với khả năng phán đoán để sử dụng chúng một cách có trách nhiệm trong công việc thực tế. Chúng bao gồm kiến ​​thức chuyên môn, hiểu biết dữ liệu, cảm nhận sản phẩm và nhận thức rủi ro. Nếu bạn có thể xử lý một vấn đề phức tạp, đối chiếu nó với dữ liệu và mô hình phù hợp, triển khai hoặc dàn dựng một giải pháp, và xác minh rằng nó đủ công bằng và đáng tin cậy để mọi người tin tưởng - đó chính là cốt lõi. Để biết bối cảnh chính sách và khuôn khổ định hình kỹ năng nào là quan trọng, hãy xem công trình dài hạn của OECD về AI và kỹ năng. [1]

Kỹ năng AI tốt là gì ✅

Những người giỏi sẽ làm ba việc cùng một lúc:

1. Giá trị vận chuyển
   Bạn biến nhu cầu kinh doanh mơ hồ thành tính năng AI hoặc quy trình làm việc hiệu quả, giúp tiết kiệm thời gian hoặc kiếm tiền. Không phải sau này mà là ngay bây giờ.

2. Quy mô an toàn
   . Công việc của bạn có thể chịu được sự giám sát chặt chẽ: đủ dễ giải thích, có nhận thức về quyền riêng tư, được giám sát và giảm thiểu rủi ro một cách nhẹ nhàng. Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST nhấn mạnh các đặc tính như tính hợp lệ, bảo mật, khả năng giải thích, tăng cường quyền riêng tư, công bằng và trách nhiệm giải trình là những trụ cột của sự đáng tin cậy. [2]

3. Hãy cư xử tử tế với mọi người
   . Bạn thiết kế với sự tham gia của con người: giao diện rõ ràng, chu kỳ phản hồi, tùy chọn không tham gia và mặc định thông minh. Đó không phải là phép thuật - đó là sản phẩm tốt với một chút toán học và một chút khiêm tốn.

Năm trụ cột của kỹ năng AI 🏗️

Hãy nghĩ về chúng như những lớp xếp chồng lên nhau. Đúng vậy, ẩn dụ này có vẻ hơi lắc lư - giống như một chiếc bánh sandwich cứ liên tục thêm lớp phủ - nhưng nó hiệu quả.

1. Lõi kỹ thuật

   • Xử lý dữ liệu, Python hoặc ngôn ngữ tương tự, kiến ​​thức cơ bản về vector hóa, SQL

   • Lựa chọn và tinh chỉnh mô hình, thiết kế và đánh giá nhanh chóng

   • Các mẫu thu hồi và phối hợp, giám sát, khả năng quan sát

2. Dữ liệu & Đo lường

   • Chất lượng dữ liệu, gắn nhãn, quản lý phiên bản

   • Các số liệu phản ánh kết quả, không chỉ độ chính xác

   • Kiểm tra A/B, đánh giá ngoại tuyến so với trực tuyến, phát hiện trôi dạt

3. Sản phẩm & Giao hàng

   • Xác định quy mô cơ hội, trường hợp ROI, nghiên cứu người dùng

   • Các mẫu AI UX: sự không chắc chắn, trích dẫn, từ chối, dự phòng

   • Vận chuyển có trách nhiệm trong điều kiện hạn chế

4. Rủi ro, Quản trị và Tuân thủ

   • Diễn giải các chính sách và tiêu chuẩn; ánh xạ các biện pháp kiểm soát vào vòng đời ML

   • Tài liệu, khả năng truy xuất nguồn gốc, ứng phó sự cố

   • Hiểu các loại rủi ro và cách sử dụng rủi ro cao trong các quy định như phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro của Đạo luật AI của EU. [3]

5. Kỹ năng của con người khuếch đại AI

   • Tư duy phân tích, khả năng lãnh đạo, ảnh hưởng xã hội và phát triển tài năng tiếp tục được xếp hạng ngang hàng với trình độ hiểu biết về AI trong các cuộc khảo sát của nhà tuyển dụng (WEF, 2025). [4]

Bảng so sánh: các công cụ luyện tập kỹ năng AI nhanh chóng 🧰

Bài viết này không đầy đủ và đúng là cách diễn đạt có phần không đồng đều một cách cố ý; ghi chú thực tế từ hiện trường thường trông như thế này...

Lưu ý nhỏ: giá cả thay đổi liên tục và các gói miễn phí khác nhau tùy theo khu vực. Hãy coi đây như một lời nhắc nhở, không phải là biên lai.

Khám phá sâu 1: Các kỹ năng AI kỹ thuật mà bạn có thể xếp chồng lên nhau như những viên gạch LEGO 🧱

• Hiểu biết về dữ liệu trước tiên : lập hồ sơ, chiến lược giá trị bị thiếu, các lỗi rò rỉ và kỹ thuật tính năng cơ bản. Thành thật mà nói, một nửa AI là công việc dọn dẹp thông minh.

• Kiến thức cơ bản về lập trình : Python, sổ ghi chép, quản lý gói, khả năng tái tạo. Thêm SQL cho các lệnh nối mà bạn sẽ không phải đau đầu sau này.

• Mô hình hóa : biết khi nào thì quy trình tạo dữ liệu tăng cường truy xuất (RAG) vượt trội hơn so với tinh chỉnh; nhúng ở đâu phù hợp; và đánh giá khác nhau như thế nào đối với nhiệm vụ tạo dữ liệu so với nhiệm vụ dự đoán.

• Prompting 2.0 : lời nhắc có cấu trúc, sử dụng công cụ/gọi hàm và lập kế hoạch nhiều bước. Nếu lời nhắc của bạn không thể kiểm thử được, chúng chưa sẵn sàng để đưa vào sản xuất.

• Đánh giá : vượt ra ngoài BLEU hoặc các thử nghiệm tình huống về độ chính xác, các trường hợp đối kháng, tính có căn cứ và đánh giá của con người.

• LLMOps & MLOps : sổ đăng ký mô hình, dòng dõi, bản phát hành canary, kế hoạch khôi phục. Khả năng quan sát không phải là tùy chọn.

• Bảo mật và quyền riêng tư : quản lý bí mật, xóa PII và nhóm đỏ để tiêm ngay lập tức.

• Tài liệu : tài liệu ngắn gọn, sống động mô tả nguồn dữ liệu, mục đích sử dụng, các chế độ lỗi đã biết. Tương lai bạn sẽ cảm ơn bạn.

Những điểm mấu chốt khi xây dựng : NIST AI RMF liệt kê các đặc điểm của hệ thống đáng tin cậy - hợp lệ và đáng tin cậy; an toàn; bảo mật và linh hoạt; có trách nhiệm và minh bạch; có thể giải thích và diễn giải được; tăng cường quyền riêng tư; và công bằng với sự thiên vị có hại được kiểm soát. Sử dụng những đặc điểm này để định hình các đánh giá và rào cản. [2]

Khám phá sâu 2: Kỹ năng AI dành cho người không phải kỹ sư - vâng, bạn xứng đáng ở đây 🧩

Bạn không cần phải xây dựng mô hình từ đầu để có giá trị. Ba làn đường:

1. Các nhà điều hành doanh nghiệp nhận thức được AI

   • Lập bản đồ các quy trình và xác định các điểm tự động hóa giúp con người kiểm soát được.

   • Xác định các số liệu kết quả lấy con người làm trung tâm, không chỉ lấy mô hình làm trung tâm.

   • Chuyển đổi sự tuân thủ thành các yêu cầu mà kỹ sư có thể triển khai. Đạo luật AI của EU áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro với các nghĩa vụ đối với các ứng dụng có rủi ro cao, do đó, các nhóm PM và vận hành cần có kỹ năng lập tài liệu, thử nghiệm và giám sát sau khi đưa ra thị trường - không chỉ là mã. [3]

2. Những người giao tiếp am hiểu AI

   • Đào tạo người dùng, sao chép nhỏ để giải quyết sự không chắc chắn và các lộ trình leo thang.

   • Xây dựng lòng tin bằng cách giải thích những hạn chế, không che giấu chúng đằng sau giao diện người dùng hào nhoáng.

3. Lãnh đạo nhân dân

   • Tuyển dụng những kỹ năng bổ sung, đặt ra chính sách về việc sử dụng hợp lý các công cụ AI và tiến hành kiểm tra kỹ năng.

   • Phân tích năm 2025 của WEF cho thấy nhu cầu về tư duy phân tích và khả năng lãnh đạo đang tăng lên cùng với kiến ​​thức về AI; mọi người hiện có khả năng bổ sung các kỹ năng AI cao gấp đôi so với năm 2018. [4][5]

Phân tích sâu 3: Quản trị và đạo đức - động lực thúc đẩy sự nghiệp bị đánh giá thấp 🛡️

Công việc quản lý rủi ro không phải là giấy tờ. Đó là chất lượng sản phẩm.

• Hiểu rõ các loại rủi ro và nghĩa vụ áp dụng cho lĩnh vực của bạn. Đạo luật AI của EU chính thức hóa phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro theo từng cấp độ (ví dụ: không thể chấp nhận được so với rủi ro cao) và các nghĩa vụ như minh bạch, quản lý chất lượng và giám sát của con người. Xây dựng kỹ năng kết nối các yêu cầu với các biện pháp kiểm soát kỹ thuật. [3]

• Áp dụng một khuôn khổ để quy trình của bạn có thể lặp lại. NIST AI RMF cung cấp một ngôn ngữ chung để xác định và quản lý rủi ro trong suốt vòng đời, điều này được thể hiện rõ ràng trong các danh sách kiểm tra và bảng thông tin hàng ngày. [2]

• Hãy bám sát bằng chứng : OECD theo dõi cách AI thay đổi nhu cầu kỹ năng và những vai trò nào chứng kiến ​​những thay đổi lớn nhất (thông qua các phân tích quy mô lớn về các vị trí tuyển dụng trực tuyến trên khắp các quốc gia). Hãy sử dụng những hiểu biết này để lập kế hoạch đào tạo và tuyển dụng - và tránh khái quát hóa quá mức từ một giai thoại của một công ty. [6][1]

Phân tích sâu 4: Tín hiệu thị trường cho kỹ năng AI 📈

Sự thật khó xử: nhà tuyển dụng thường trả tiền cho những gì khan hiếm và hữu ích. Một phân tích của PwC năm 2024 về hơn 500 triệu quảng cáo việc làm tại 15 quốc gia cho thấy các lĩnh vực tiếp xúc nhiều hơn với AI đang chứng kiến ​​mức tăng trưởng năng suất nhanh hơn khoảng 4,8 lần , với dấu hiệu mức lương sẽ tăng lên khi việc áp dụng AI lan rộng. Hãy coi đó là định hướng, chứ không phải định mệnh - nhưng đó là một động lực để nâng cao kỹ năng ngay bây giờ. [7]

Ghi chú về phương pháp: các cuộc khảo sát (như WEF) ghi nhận kỳ vọng của nhà tuyển dụng trên khắp các nền kinh tế; dữ liệu về việc làm và tiền lương (OECD, PwC) phản ánh hành vi thị trường được quan sát. Các phương pháp khác nhau, vì vậy hãy đọc chúng cùng nhau và tìm kiếm sự xác nhận thay vì chỉ dựa vào một nguồn chắc chắn. [4][6][7]

Phân tích chuyên sâu 5: Kỹ năng AI trong thực tế là gì - một ngày trong cuộc sống 🗓️

Hãy tưởng tượng bạn là một chuyên gia đa năng thiên về sản phẩm. Một ngày của bạn có thể như sau:

• Buổi sáng : lướt qua phản hồi từ các đánh giá của con người hôm qua, nhận thấy sự gia tăng ảo giác trên các truy vấn ngách. Bạn điều chỉnh việc truy xuất và thêm một ràng buộc vào mẫu nhắc nhở.

• Cuối buổi sáng : Làm việc với bộ phận pháp lý để tóm tắt mục đích sử dụng dự kiến ​​và một tuyên bố rủi ro đơn giản cho ghi chú phát hành của bạn. Không kịch tính, chỉ rõ ràng.

• Buổi chiều : Triển khai một thử nghiệm nhỏ hiển thị trích dẫn theo mặc định, với tùy chọn từ chối rõ ràng cho người dùng thành thạo. Chỉ số của bạn không chỉ là lượt nhấp chuột - mà còn là tỷ lệ khiếu nại và mức độ thành công của nhiệm vụ.

• Kết thúc một ngày : chạy một bài phân tích ngắn về một trường hợp lỗi mà mô hình từ chối quá quyết liệt. Bạn ăn mừng sự từ chối đó vì an toàn là một tính năng, không phải lỗi. Kỳ lạ thay, điều này lại mang đến sự thỏa mãn.

Ví dụ tổng hợp nhanh: Một nhà bán lẻ quy mô vừa đã giảm 38% số email hỏi "Đơn hàng của tôi đâu?" sau khi giới thiệu trợ lý được tăng cường truy xuất với sự hỗ trợ của con người , cùng với các buổi diễn tập nhóm đỏ hàng tuần cho các tình huống nhạy cảm. Thành công không chỉ nằm ở mô hình; mà còn ở thiết kế quy trình làm việc, kỷ luật đánh giá và quyền sở hữu rõ ràng đối với các sự cố. (Ví dụ tổng hợp để minh họa.)

Đây là những kỹ năng AI vì chúng kết hợp khả năng điều chỉnh kỹ thuật với khả năng đánh giá sản phẩm và các chuẩn mực quản trị.

Bản đồ kỹ năng: từ người mới bắt đầu đến nâng cao 🗺️

• Sự thành lập

  • Đọc và phê bình lời nhắc

  • Nguyên mẫu RAG đơn giản

  • Đánh giá cơ bản với bộ kiểm tra cụ thể cho từng nhiệm vụ

  • Tài liệu rõ ràng

• Trung cấp

  • Phối hợp sử dụng công cụ, lập kế hoạch nhiều lượt

  • Đường ống dữ liệu với phiên bản

  • Thiết kế đánh giá ngoại tuyến và trực tuyến

  • Phản ứng sự cố cho hồi quy mô hình

• Trình độ cao

  • Thích ứng miền, điều chỉnh khôn ngoan

  • Các mẫu bảo vệ quyền riêng tư

  • Kiểm toán thiên vị với đánh giá của các bên liên quan

  • Quản trị cấp chương trình: bảng thông tin, sổ đăng ký rủi ro, phê duyệt

Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực chính sách hoặc lãnh đạo, hãy theo dõi các yêu cầu đang thay đổi tại các khu vực pháp lý quan trọng. Các trang giải thích chính thức của Đạo luật AI của EU là tài liệu tham khảo hữu ích cho những người không phải luật sư. [3]

Ý tưởng danh mục đầu tư nhỏ để chứng minh kỹ năng AI của bạn 🎒

• Quy trình làm việc trước và sau : hiển thị quy trình thủ công, sau đó là phiên bản hỗ trợ AI với thời gian tiết kiệm được, tỷ lệ lỗi và kiểm tra của con người.

• Sổ tay đánh giá : một bộ kiểm tra nhỏ với các trường hợp ngoại lệ, cùng với tệp readme giải thích lý do tại sao mỗi trường hợp lại quan trọng.

• Bộ công cụ nhắc nhở : mẫu nhắc nhở có thể tái sử dụng với các chế độ lỗi đã biết và biện pháp giảm thiểu.

• Bản ghi nhớ quyết định : một trang giấy ghi lại giải pháp của bạn phù hợp với các thuộc tính AI đáng tin cậy của NIST - tính hợp lệ, quyền riêng tư, tính công bằng, v.v. - ngay cả khi chưa hoàn hảo. Tiến bộ hơn là sự hoàn hảo. [2]

Những quan niệm sai lầm phổ biến, được giải mã một chút 💥

• Lầm tưởng: Bạn phải là một nhà toán học trình độ tiến sĩ.
  Thực tế: nền tảng vững chắc là cần thiết, nhưng tư duy sản phẩm, quản lý dữ liệu và tính kỷ luật trong đánh giá cũng quan trọng không kém.

• Huyền thoại: AI thay thế kỹ năng của con người.
  Thực tế: khảo sát của nhà tuyển dụng cho thấy các kỹ năng của con người như tư duy phân tích và lãnh đạo đang phát triển cùng với việc áp dụng AI. Hãy kết hợp chúng, đừng đánh đổi chúng. [4][5]

• Huyền thoại: Tuân thủ sẽ giết chết sự đổi mới.
  Thực tế: một phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro và được ghi chép lại có xu hướng đẩy nhanh việc phát hành vì mọi người đều biết luật chơi. Đạo luật AI của EU chính xác là loại cấu trúc như vậy. [3]

Một kế hoạch nâng cao kỹ năng đơn giản, linh hoạt mà bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay 🗒️

• Tuần 1 : Chọn một vấn đề nhỏ trong công việc. Theo dõi quy trình hiện tại. Soạn thảo các chỉ số thành công phản ánh kết quả của người dùng.

• Tuần 2 : nguyên mẫu với mô hình được lưu trữ. Thêm chức năng truy xuất nếu cần. Viết ba lời nhắc thay thế. Ghi nhật ký lỗi.

• Tuần 3 : Thiết kế một dây đai đánh giá nhẹ. Bao gồm 10 hộp cứng và 10 hộp thường. Thực hiện một bài kiểm tra vòng lặp với sự tham gia của người dùng.

• Tuần 4 : thêm các rào cản liên quan đến các thuộc tính AI đáng tin cậy: quyền riêng tư, khả năng giải thích và kiểm tra tính công bằng. Ghi lại các giới hạn đã biết. Trình bày kết quả và kế hoạch lặp lại tiếp theo.

Nó không hào nhoáng, nhưng nó hình thành những thói quen tích tụ dần. Danh sách các đặc điểm đáng tin cậy của NIST là một danh sách kiểm tra hữu ích khi bạn quyết định nên kiểm tra điều gì tiếp theo. [2]

Câu hỏi thường gặp: những câu trả lời ngắn gọn bạn có thể sử dụng trong các cuộc họp 🗣️

• Vậy, kỹ năng AI là gì?
  Đó là khả năng thiết kế, tích hợp, đánh giá và quản lý các hệ thống AI để mang lại giá trị một cách an toàn. Bạn có thể sử dụng chính xác cụm từ này nếu muốn.

• Kỹ năng AI so với kỹ năng dữ liệu là gì?
  Kỹ năng dữ liệu hỗ trợ AI: thu thập, làm sạch, kết nối và đo lường. Kỹ năng AI còn bao gồm hành vi mô hình, điều phối và kiểm soát rủi ro.

• Các nhà tuyển dụng thực sự tìm kiếm những kỹ năng AI nào?
  Một sự kết hợp: khả năng sử dụng công cụ thực hành, khả năng phản hồi và truy xuất thông tin nhanh nhạy, khả năng đánh giá và những kỹ năng mềm khác - tư duy phân tích và khả năng lãnh đạo luôn được thể hiện rõ nét trong các cuộc khảo sát nhà tuyển dụng. [4]

• Tôi có cần tinh chỉnh mô hình không?
  Thỉnh thoảng. Thông thường, việc truy xuất, thiết kế nhanh và tinh chỉnh UX sẽ giúp bạn hoàn thành phần lớn công việc với ít rủi ro hơn.

• Làm thế nào để tôi duy trì sự tuân thủ mà không bị chậm trễ?
  Áp dụng một quy trình gọn nhẹ gắn liền với NIST AI RMF và kiểm tra trường hợp sử dụng của bạn so với các danh mục của Đạo luật AI EU. Xây dựng mẫu một lần, tái sử dụng mãi mãi. [2][3]

Tóm lại

Nếu bạn hỏi Kỹ năng AI là gì , thì đây là câu trả lời ngắn gọn: chúng là những khả năng tổng hợp giữa công nghệ, dữ liệu, sản phẩm và quản trị, biến AI từ một bản demo hào nhoáng thành một đồng đội đáng tin cậy. Bằng chứng tốt nhất không phải là một chứng chỉ - mà là một quy trình làm việc nhỏ gọn, được triển khai với những kết quả có thể đo lường được, những giới hạn rõ ràng và một lộ trình để cải thiện. Hãy học vừa đủ toán học để trở nên nguy hiểm, quan tâm đến con người hơn là mô hình, và duy trì một danh sách kiểm tra phản ánh các nguyên tắc AI đáng tin cậy. Sau đó, hãy lặp lại, mỗi lần một chút tốt hơn. Và vâng, hãy thêm một vài biểu tượng cảm xúc vào tài liệu của bạn. Thật kỳ lạ, nó giúp nâng cao tinh thần làm việc 😅.

Tài liệu tham khảo

1. OECD - Trí tuệ nhân tạo và tương lai của kỹ năng (CERI) : đọc thêm

2. NIST - Khung quản lý rủi ro trí tuệ nhân tạo (AI RMF 1.0) (PDF): đọc thêm

3. Ủy ban Châu Âu - Đạo luật AI của EU (tổng quan chính thức) : đọc thêm

4. Diễn đàn Kinh tế Thế giới - Báo cáo Tương lai Việc làm 2025 (PDF): đọc thêm

5. Diễn đàn Kinh tế Thế giới - “AI đang thay đổi bộ kỹ năng nơi làm việc. Nhưng kỹ năng của con người vẫn quan trọng” : đọc thêm

6. OECD - Trí tuệ nhân tạo và nhu cầu thay đổi về kỹ năng trên thị trường lao động (2024) (PDF): đọc thêm

7. PwC - Chỉ số việc làm AI toàn cầu năm 2024 (thông cáo báo chí) : đọc thêm

Tìm AI mới nhất tại Cửa hàng trợ lý AI chính thức

Giới thiệu về chúng tôi