BÍ QUYẾT TUYỂN DỤNG - ĐÀO TẠO ĐỘI NGŨ BIG DATA & AI CHO DOANH NGHIỆP SME

Trong thời đại AI và dữ liệu lớn, việc sở hữu đội ngũ Big Data & AI không còn là lợi thế mà đã trở thành yếu tố sống còn của doanh nghiệp. Tuy nhiên, với thị trường nhân sự khan hiếm và cạnh tranh gay gắt, các SME đang đối mặt với bài toán kép: tuyển được nhân tài phù hợp và đào tạo họ để gắn bó lâu dài. Bài viết này Trường Doanh Nhân HBR sẽ chia sẻ những bí quyết, chiến lược và quy trình thực tiễn giúp lãnh đạo SME xây dựng đội ngũ Big Data & AI tinh nhuệ, từ khâu tuyển dụng đến đào tạo nội bộ, nhằm tối ưu vận hành và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.

1. Bối cảnh nhân sự trong kỷ nguyên AI & Big Data

Trong vài năm trở lại đây, sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data) đã tạo ra nhu cầu nhân lực khổng lồ trên toàn cầu. Các vị trí như Data Scientist, AI Engineer, Machine Learning Specialist, Data Analyst… đang trở thành “hàng hot” không chỉ ở các tập đoàn công nghệ, mà cả trong nhiều lĩnh vực như tài chính, y tế, bán lẻ, sản xuất và giáo dục. 

Tại Việt Nam, thị trường lao động AI & Big Data cũng đang tăng trưởng nóng. Tuy nhiên, nguồn nhân lực chất lượng cao lại khan hiếm nghiêm trọng:

• Nguồn cung đang quá ít: Chuyên gia đánh giá chỉ khoảng 17% nhu cầu về Data Scientists, Data Engineers… được đáp ứng đầy đủ tại Việt Nam.
• Thiếu hụt nghiêm trọng cả về số lượng và chất lượng: Báo cáo của TopDev cho thấy mỗi năm Việt Nam còn thiếu từ 150.000 – 200.000 lao động IT/digital, với chỉ 30% sinh viên ngành IT thực sự đáp ứng yêu cầu doanh nghiệp.
• Khó khăn trong tuyển nhân tài AI: Nhiều startup, đặc biệt là trong lĩnh vực AI, đang gặp trở ngại khi tiếp cận các chuyên gia cấp cao để phát triển sản phẩm và cạnh tranh.
• Khoảng cách kỹ năng rõ rệt: Nhiều ứng viên mới tốt nghiệp thiếu kỹ năng thực hành AI & Big Data; đồng thời, nguồn giảng viên chất lượng đào tạo chuyên sâu trong lĩnh vực này còn rất hạn chế
• Lương cạnh tranh cao rõ rệt tại các đơn vị như VinAI (50–100 triệu VNĐ/tháng) hay mức bình quân AI Engineer (từ ~3.100 USD/tháng trở lên), tạo ra thách thức lớn cho SME khi muốn thu hút nhân tài

“Doanh nghiệp SME đứng trước bài toán kép - vừa phải tuyển được nhân tài chất lượng, vừa phải đủ khả năng đào tạo và giữ chân họ lâu dài - nếu không, mọi chiến lược chuyển đổi số hay ứng dụng AI rất khó đạt hiệu quả bền vững”, Mr. Tony Dzung chia sẻ.

2. Vì sao các doanh nghiệp SME nên cần có đội ngũ nhân sự về Big Data & AI?

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành “dầu mỏ mới” và AI chính là công cụ khai thác tối ưu nguồn tài nguyên này. Việc sở hữu đội ngũ nhân sự chuyên về Big Data & AI không chỉ là xu hướng mà đã trở thành yêu cầu bắt buộc nếu SME muốn cạnh tranh bền vững.

1 - Tối ưu hóa vận hành và giảm chi phí

Nhân sự Big Data & AI có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu quy trình sản xuất, phân phối, marketing và chăm sóc khách hàng. SME có thể giảm lãng phí, tăng năng suất mà vẫn tiết kiệm chi phí vận hành.

2 - Nâng cao trải nghiệm khách hàng

AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm cho từng nhóm khách hàng dựa trên dữ liệu hành vi, lịch sử mua hàng và xu hướng tiêu dùng. Điều này giúp SME xây dựng mối quan hệ bền vững, gia tăng tỷ lệ khách hàng quay lại và giá trị đơn hàng trung bình.

3 - Dự báo thị trường và ra quyết định nhanh hơn

Với sự hỗ trợ của Big Data & AI, doanh nghiệp có thể dự đoán nhu cầu thị trường, nhận diện xu hướng mới và phát hiện rủi ro tiềm ẩn. Từ đó, ban lãnh đạo đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác và dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.

4 - Tạo lợi thế cạnh tranh trước đối thủ

Trong khi nhiều SME vẫn vận hành theo kiểu truyền thống, doanh nghiệp sở hữu đội ngũ AI & Big Data sẽ có khả năng:

• Nắm bắt cơ hội kinh doanh trước đối thủ
• Phát triển sản phẩm/dịch vụ phù hợp thị trường nhanh hơn
• Thích ứng linh hoạt với biến động kinh tế

5 - Xây dựng nền tảng cho chuyển đổi số

Đội ngũ nhân sự AI & Big Data là “hạt nhân” trong mọi dự án chuyển đổi số của SME - từ triển khai hệ thống CRM, ERP đến tự động hóa marketing và quản trị chuỗi cung ứng.

3. 5 cách để tuyển dụng được nhân sự về Big Data & AI tiềm năng

Nguồn nhân lực Big Data & AI tại Việt Nam đang khan hiếm và cạnh tranh gay gắt. Để thu hút được nhân sự giỏi, SME cần áp dụng chiến lược tuyển dụng thông minh và đa kênh. Dưới đây là 5 cách hiệu quả mà các lãnh đạo doanh nghiệp có thể áp dụng ngay:

3.1. Tận dụng mạng lưới chuyên nghiệp

Các nền tảng như LinkedIn là “mỏ vàng” để tiếp cận ứng viên AI chất lượng cao.

• Tìm kiếm bằng từ khóa chuyên ngành như AI Engineer, Data Scientist, Machine Learning Specialist.
• Tham gia các nhóm cộng đồng AI/Big Data để mở rộng mối quan hệ.
• Kết nối trực tiếp với chuyên gia, gửi lời mời hợp tác hoặc thông tin tuyển dụng.

Mẹo nhỏ: Doanh nghiệp SME có thể xây dựng thương hiệu tuyển dụng trên LinkedIn bằng các bài chia sẻ về dự án AI của doanh nghiệp, qua đó tạo ấn tượng mạnh với ứng viên.

3.2. Tham dự các hội nghị và buổi gặp mặt về AI

Các sự kiện như AI Summit, Vietnam AI Day, Big Data Conference… là nơi tập trung đông đảo chuyên gia và kỹ sư AI.

• Tận dụng cơ hội networking để trao đổi trực tiếp, tìm kiếm nhân sự phù hợp.
• Giới thiệu về tầm nhìn AI của doanh nghiệp để tạo động lực cho ứng viên tiềm năng.
• Ghi nhận thông tin liên lạc và theo dõi ứng viên sau sự kiện.

Minh chứng rõ ràng cho giá trị của những sự kiện này chính là NGÀY HỘI AI MARKETING & SALE SUMMIT 2025 – sự kiện độc quyền do Trường Doanh Nhân HBR tổ chức, quy tụ hàng trăm lãnh đạo doanh nghiệp và các chuyên gia AI hàng đầu. Đây là nơi doanh nghiệp không chỉ học hỏi chiến lược ứng dụng AI trong marketing & bán hàng mà còn có cơ hội tuyển dụng nhân sự Big Data & AI phù hợp ngay tại sự kiện.

NGÀY HỘI AI MARKETING & SALE SUMMIT 2025 | TĂNG TRƯỞNG VỮNG VÀNG TRONG THỜI KỲ SUY THOÁI

Tuy nhiên, để tận dụng tối đa cơ hội từ các kết nối này, lãnh đạo cần hiểu rõ chiến lược, lộ trình và cách quản trị sự thay đổi khi ứng dụng AI. Đây là lý do Trường Doanh Nhân HBR thiết kế khóa học “AI FOR BUSINESS LEADERS: Chiến lược & Lộ trình ứng dụng AI vào doanh nghiệp”.

Khóa học sẽ giúp bạn:

• Xây dựng văn hóa Data Driven Company trong tổ chức.
• Nắm bí quyết tuyển dụng & đào tạo nhân tài Big Data & AI.
• Hiểu rõ vai trò lãnh đạo trong AI Transformation.
• Thành thạo 8 bước quản trị sự thay đổi trong bối cảnh AI.
• Nhận diện và xử lý rủi ro pháp lý, đạo đức, bảo mật dữ liệu khi triển khai AI.
• Thực hành ứng dụng AI qua bài tập nhóm thực tế.

📢 Đừng để doanh nghiệp của bạn bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua AI!
👉 Đăng ký ngay hôm nay để trở thành lãnh đạo tiên phong ứng dụng AI và sở hữu đội ngũ Big Data & AI tinh nhuệ.

3.3. Hợp tác với các trường đại học

Liên kết với các trường đào tạo CNTT, AI và Khoa học Dữ liệu như ĐH Bách Khoa Hà Nội, ĐH Công nghệ – ĐHQGHN, FPT University…

• Tổ chức workshop, seminar chia sẻ về ứng dụng AI trong kinh doanh.
• Tài trợ học bổng hoặc dự án nghiên cứu cho sinh viên giỏi.
• Tuyển thực tập sinh để đào tạo nội bộ và giữ lại những nhân sự tiềm năng.

3.4. Sử dụng các trang web việc làm chuyên biệt

Ngoài các trang việc làm phổ biến, hãy đăng tin tuyển dụng trên các nền tảng tập trung vào lĩnh vực AI/Big Data như:

• AI Jobs
• Kaggle Jobs Board
• Data Science Central
  Những trang này thu hút cộng đồng chuyên môn cao, giúp tăng cơ hội tiếp cận ứng viên phù hợp kỹ năng.

3.5. Thuê các công ty tuyển dụng AI

Nếu doanh nghiệp thiếu kinh nghiệm tuyển dụng AI hoặc cần gấp nhân sự, hãy hợp tác với các agency tuyển dụng chuyên ngành AI.

• Họ có sẵn mạng lưới ứng viên chất lượng và quy trình sàng lọc khắt khe.
• Tiết kiệm thời gian, giảm rủi ro tuyển sai người.
• Có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong đàm phán và xây dựng chính sách đãi ngộ.

Việc tuyển dụng nhân sự Big Data & AI không chỉ dừng lại ở việc tìm đúng người, mà còn là quá trình xây dựng hình ảnh doanh nghiệp hấp dẫn, tạo môi trường làm việc giàu cơ hội phát triển. 

Doanh nghiệp SME cần áp dụng linh hoạt nhiều kênh tuyển dụng, từ mạng lưới chuyên nghiệp, sự kiện ngành, hợp tác học thuật, nền tảng chuyên biệt cho đến dịch vụ tuyển dụng chuyên môn, để tăng khả năng tiếp cận và thu hút nhân tài chất lượng cao. Đây sẽ là nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp tăng tốc trong kỷ nguyên AI & dữ liệu lớn.

4. Bí quyết đào tạo nội bộ đội ngũ Big Data & AI 

Muốn ứng dụng AI hiệu quả, SME không chỉ cần công nghệ mà còn phải có đội ngũ am hiểu và làm chủ Big Data & AI. Khi thị trường nhân sự khan hiếm, đào tạo nội bộ chính là chìa khóa giúp doanh nghiệp chủ động xây dựng nguồn lực chất lượng cao, phù hợp văn hóa và chiến lược kinh doanh.

Dưới đây là 6 bước bài bản giúp SME triển khai chương trình đào tạo nội bộ Big Data & AI một cách hiệu quả và bền vững.

4.1. Bước 1: Xác định mục tiêu và nhu cầu đào tạo

Một trong những sai lầm lớn nhất của các doanh nghiệp khi triển khai đào tạo AI & Big Data là… không rõ mình đào tạo để làm gì. Họ nghe nói AI là xu hướng, Big Data là tương lai nên bắt tay vào học ngay mà không gắn với chiến lược kinh doanh cụ thể. Hậu quả là sau khóa học, nhân sự có kiến thức nhưng không biết áp dụng vào đâu, còn doanh nghiệp thì không thấy hiệu quả rõ rệt.

Vì vậy, bước đầu tiên và quan trọng nhất là xác định rõ ràng mục tiêu đào tạo:

• Doanh nghiệp cần AI & Big Data để giải quyết vấn đề gì? (Marketing, vận hành, bán hàng, sản xuất?)
• Mục tiêu ngắn hạn – dài hạn là gì? (Tăng doanh thu, giảm chi phí, tối ưu trải nghiệm khách hàng, mở rộng thị trường?)
• Kết quả cuối cùng mong muốn đạt được là gì? (Số lượng dự án AI triển khai thành công, % tiết kiệm chi phí, mức tăng trưởng doanh thu?)

Hành động:

• Liệt kê các lĩnh vực trong doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ AI:
• Nâng cao hiệu quả marketing: Phân tích hành vi khách hàng, tối ưu quảng cáo, cá nhân hóa thông điệp.
• Quản lý chuỗi cung ứng thông minh: Dự đoán nhu cầu, tối ưu tồn kho, giảm hao hụt nguyên vật liệu.
• Dự báo doanh thu & xu hướng thị trường: Giúp lãnh đạo ra quyết định nhanh và chính xác hơn.
• Phát triển sản phẩm/dịch vụ mới: Phát hiện nhu cầu tiềm ẩn từ dữ liệu khách hàng.
• Xác định kỹ năng cốt lõi mà đội ngũ cần có:
• Kỹ thuật: Xử lý dữ liệu (Data Cleaning), lập trình Python/R, Machine Learning, Data Visualization.
• Phân tích & ra quyết định: Đọc hiểu dữ liệu, tìm insight, kết nối dữ liệu với chiến lược kinh doanh.

Ví dụ: Một doanh nghiệp F&B thường xuyên gặp tình trạng dư thừa nguyên liệu hoặc thiếu hàng đột xuất. Mục tiêu đặt ra là giảm 20% tồn kho và duy trì tỷ lệ phục vụ khách hàng > 98%. Vậy, nhân sự cần được đào tạo kỹ năng xử lý dữ liệu bán hàng, xây dựng mô hình dự báo nhu cầu, và kỹ năng trực quan hóa dữ liệu để báo cáo cho ban lãnh đạo.

4.2. Bước 2: Đánh giá năng lực hiện tại của nhân sự

Sau khi đã biết “đích đến” là gì, doanh nghiệp SME cần biết điểm xuất phát của đội ngũ đang ở đâu. Đây là khâu nhiều doanh nghiệp bỏ qua, dẫn đến chương trình đào tạo không phù hợp: người mới thì bị “ngợp” vì kiến thức quá khó, người có kinh nghiệm lại chán vì nội dung quá cơ bản.

Hành động:

• Khảo sát kỹ năng bằng các bài test:
• Lý thuyết: Câu hỏi về kiến thức dữ liệu, AI, công cụ phân tích.
• Thực hành: Ví dụ, yêu cầu tạo một dashboard phân tích dữ liệu bán hàng bằng Power BI hoặc Google Data Studio.
• Phỏng vấn cá nhân để hiểu kiến thức nền tảng, kinh nghiệm thực tế và khả năng giải quyết vấn đề.
• Phân loại nhân sự thành 3 nhóm:
• Beginner: Chưa có kiến thức AI/Big Data, cần đào tạo từ nền tảng.
• Intermediate: Có hiểu biết cơ bản, đã tham gia dự án nhỏ, cần đào tạo chuyên sâu hơn.
• Advanced: Có khả năng tự xây dựng mô hình AI/Big Data, nên tập trung đào tạo về chiến lược và quản trị dự án.
• Điều chỉnh nội dung đào tạo phù hợp với từng nhóm, tránh “một chương trình cho tất cả”.

Ví dụ: Một nhân viên marketing đã thành thạo Google Analytics và biết cách phân khúc khách hàng sẽ thuộc nhóm Intermediate. Với họ, đào tạo nên tập trung vào AI Marketing: sử dụng AI để cá nhân hóa nội dung quảng cáo, dự đoán hành vi mua hàng, và đo lường hiệu quả chiến dịch.

4.3. Bước 3: Thiết kế chương trình đào tạo phù hợp

Bước này giống như vẽ bản đồ để đi từ điểm xuất phát (năng lực hiện tại) đến đích (mục tiêu đào tạo). Một chương trình đào tạo AI & Big Data hiệu quả cho SME cần đảm bảo vừa đủ kiến thức – vừa nhiều ứng dụng – vừa bám sát chiến lược doanh nghiệp.

Hành động:

• Chia chương trình thành 3 phần chính:
• Kiến thức nền: Cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ lập trình (Python/R), SQL, thống kê ứng dụng.
• Kỹ năng chuyên sâu: Machine Learning, Deep Learning, Data Visualization, AI trong marketing/bán hàng/vận hành.
• Ứng dụng thực tế: Giải quyết bài toán kinh doanh của chính doanh nghiệp (dự báo doanh số, tối ưu chiến dịch marketing, phân khúc khách hàng…).
• Nguồn học liệu:
• Khóa học online (Coursera, DataCamp, edX).
• Workshop nội bộ do chuyên gia hướng dẫn.
• Tài liệu và dữ liệu từ các dự án cũ của công ty.
• Phương pháp đào tạo:
• Workshop kết hợp lý thuyết & thực hành.
• Mentoring 1-1 để giải quyết khó khăn cá nhân.
• Dự án nhóm để tăng khả năng hợp tác và áp dụng kiến thức ngay.
• Thời lượng đào tạo:
• Beginner: 8–12 tuần, 3 buổi/tuần.
• Intermediate: 6–8 tuần, 2 buổi/tuần.
• Advanced: 4–6 tuần, tập trung workshop và dự án thực tế.

4.4. Bước 4: Thực hành trên dữ liệu thực tế của doanh nghiệp

Theo Mr. Tony Dzung chia sẻ: “Một trong những sai lầm phổ biến khi đào tạo AI & Big Data là chỉ dừng lại ở lý thuyết hoặc dùng dữ liệu “giả lập” không liên quan đến hoạt động kinh doanh thực tế. Điều này khiến nhân sự khó hình dung cách áp dụng AI vào công việc hằng ngày.”

Để đào tạo thực sự hiệu quả, doanh nghiệp cần đưa dữ liệu thật của mình vào quá trình huấn luyện. Khi làm việc với dữ liệu thực, nhân sự không chỉ rèn kỹ năng phân tích mà còn hiểu rõ đặc thù hoạt động của doanh nghiệp, từ đó tạo ra giải pháp khả thi và sát thực tế hơn.

Hành động:

• Chọn loại dữ liệu phù hợp:
• Dữ liệu bán hàng (theo sản phẩm, thời gian, khu vực).
• Dữ liệu khách hàng (nhân khẩu học, hành vi mua, tần suất mua hàng).
• Dữ liệu vận hành (tồn kho, logistics, quy trình sản xuất).
• Chia dự án thành các Sprint (2–3 tuần/sprint):
• Sprint 1: Làm sạch và trực quan hóa dữ liệu (Data Cleaning & Visualization).
• Sprint 2: Xây dựng mô hình phân tích hoặc dự báo (Predictive Analytics, Machine Learning).
• Sprint 3: Trình bày kết quả và đề xuất chiến lược (Data Storytelling).
• Có mentor hoặc chuyên gia AI đồng hành:
• Hướng dẫn kỹ thuật và gợi ý phương pháp phân tích.
• Review kết quả định kỳ để đảm bảo dự án đi đúng hướng.

Ví dụ: Một SME bán lẻ triển khai dự án dự báo sản phẩm bán chạy nhất trong tháng tới. Kết quả giúp tối ưu nhập hàng, giảm tồn kho 15% và tăng doanh thu nhóm sản phẩm chủ lực lên 12%.

4.5. Bước 5: Đánh giá kết quả và cải thiện liên tục

Đào tạo chỉ thực sự thành công khi có thước đo cụ thể. Nếu không đánh giá, doanh nghiệp sẽ không biết đội ngũ đã tiến bộ đến đâu, kiến thức học được có được áp dụng hay không, và cần cải thiện gì trong chương trình.

Hành động:

• Xây dựng bộ KPI đo lường hiệu quả:
• Kỹ năng: % nhân sự đạt chứng chỉ nội bộ hoặc chứng chỉ AI quốc tế.
• Ứng dụng: Số lượng dự án AI được triển khai sau đào tạo.
• Tác động kinh doanh: Tăng trưởng doanh thu, giảm chi phí, cải thiện năng suất.
• Thu thập phản hồi:
• Từ học viên: Nội dung, phương pháp giảng dạy, tính ứng dụng.
• Từ mentor: Mức độ chủ động, khả năng tiếp thu, tiến bộ của học viên.
• Điều chỉnh liên tục:
• Nâng cấp nội dung theo công nghệ mới.
• Đổi phương pháp dạy nếu thấy tỷ lệ áp dụng thực tế thấp.

Ví dụ: Sau 3 tháng đào tạo, 70% đội ngũ triển khai thành công mô hình AI dự báo nhu cầu nguyên liệu, giúp giảm lãng phí 18% và tăng độ chính xác trong dự báo lên 90%. Đây là minh chứng rõ ràng về hiệu quả đào tạo.

4.6. Bước 6: Duy trì học tập và phát triển lâu dài

AI & Big Data là lĩnh vực thay đổi nhanh, nên kiến thức hôm nay có thể lỗi thời chỉ sau 6–12 tháng. Do đó, SME cần tạo ra môi trường học tập liên tục để đội ngũ luôn được cập nhật kỹ năng mới và duy trì động lực phát triển.

Hành động:

• Tổ chức các hoạt động chia sẻ kiến thức nội bộ:
• “AI Sharing Day” hàng tháng để trình bày dự án mới, chia sẻ case study thành công.
• Mời chuyên gia bên ngoài đến nói chuyện và cập nhật xu hướng công nghệ.
• Khuyến khích tham gia cộng đồng AI:
• Hội thảo, meetup, webinar về AI & Big Data trong và ngoài nước.
• Các khóa học nâng cao từ nền tảng quốc tế (Coursera, edX, DataCamp…).
• Xây dựng lộ trình nghề nghiệp rõ ràng:
• Junior → Senior → Lead AI Engineer/Chief Data Officer.
• Chính sách đãi ngộ và khen thưởng cho nhân sự có sáng kiến ứng dụng AI hiệu quả.

Đào tạo nội bộ đội ngũ Big Data & AI không chỉ là một hoạt động nâng cao kỹ năng, mà còn là khoản đầu tư chiến lược giúp SME chủ động nguồn nhân lực công nghệ cao, giảm phụ thuộc vào tuyển dụng bên ngoài. Khi được thực hiện đúng cách, quá trình này sẽ biến AI & dữ liệu lớn thành “trợ thủ” đắc lực cho mọi quyết định kinh doanh, đưa doanh nghiệp tiến nhanh hơn và vững chắc hơn trong cuộc đua chuyển đổi số.

5. Những kỹ năng người lãnh đạo cần có để tuyển dụng và đào tạo đội ngũ nhân sự Big Data & AI

Trong bối cảnh nguồn nhân lực AI & Big Data khan hiếm, các SME muốn xây dựng đội ngũ chất lượng cao cần một nhà lãnh đạo vừa am hiểu công nghệ, vừa giỏi quản trị con người. Không chỉ là người ra quyết định, lãnh đạo còn phải là “người dẫn đường” trong việc thu hút, đào tạo và giữ chân nhân tài.

• Tư duy chiến lược về AI & Big Data: Nhà lãnh đạo cần hiểu AI và dữ liệu lớn là nền tảng chiến lược chứ không chỉ là xu hướng công nghệ. Phải biết xác định mục tiêu rõ ràng (tăng doanh thu, tối ưu chi phí, nâng cao trải nghiệm khách hàng) và chọn dự án AI mang lại tác động nhanh, giúp đội ngũ thấy rõ giá trị công việc.
• Kỹ năng tuyển dụng nhân sự công nghệ cao: Biết cách xây dựng tiêu chí tuyển dụng rõ ràng, đánh giá đúng kỹ năng cứng như lập trình, machine learning, phân tích dữ liệu… và kỹ năng mềm như tư duy phản biện, hợp tác nhóm. Đồng thời, tận dụng các kênh hiệu quả như LinkedIn, cộng đồng AI, hợp tác với các trường đại học và tham dự sự kiện chuyên ngành để tiếp cận ứng viên tiềm năng.
• Khả năng xây dựng văn hóa “Data Driven”: Tạo môi trường làm việc nơi mọi quyết định dựa trên dữ liệu, không chỉ dựa vào cảm tính. Điều này đòi hỏi lãnh đạo phải đầu tư hệ thống hạ tầng, phần mềm phân tích và cơ chế chia sẻ dữ liệu minh bạch để nhân sự AI & Big Data phát huy tối đa khả năng.
• Kỹ năng đào tạo và phát triển nhân tài: Thiết kế chương trình đào tạo nội bộ gắn với nhu cầu thực tế của doanh nghiệp. Sử dụng phương pháp mentoring để nhân sự giàu kinh nghiệm dẫn dắt người mới, đảm bảo kiến thức được lan tỏa và đội ngũ phát triển đồng đều. Kết hợp đào tạo kỹ thuật với kỹ năng phân tích và ứng dụng vào kinh doanh.
• Quản trị sự thay đổi: Triển khai AI thường kéo theo thay đổi về quy trình, công cụ và cách làm việc. Nhà lãnh đạo cần truyền thông rõ ràng về lý do, lợi ích và kế hoạch thay đổi, đồng thời áp dụng triển khai theo từng giai đoạn để nhân sự dễ thích nghi, giảm phản kháng và tăng tính sẵn sàng cho chuyển đổi số.

Một lãnh đạo giỏi trong thời đại AI không chỉ dừng ở vai trò quản lý, mà còn là người định hướng, tuyển chọn, đào tạo và truyền cảm hứng cho đội ngũ Big Data & AI. Khi hội tụ đủ những kỹ năng này, SME sẽ sở hữu lợi thế nhân sự vượt trội, sẵn sàng bứt phá và phát triển bền vững.

6. Thách thức khi tuyển dụng và đào tạo nhân sự Big Data & AI cho doanh nghiệp SME

Trong kỷ nguyên AI, nhu cầu nhân sự Big Data & AI ngày càng tăng nhưng nguồn cung chất lượng lại hạn chế. Điều này khiến các doanh nghiệp SME gặp nhiều khó khăn không chỉ ở khâu tuyển dụng mà cả trong quá trình đào tạo và giữ chân nhân tài.

• Nguồn cung khan hiếm: Theo nhiều báo cáo, chỉ khoảng 17% nhu cầu về Data Scientists, Data Engineers… được đáp ứng đầy đủ tại Việt Nam. Phần lớn ứng viên phù hợp đã được các tập đoàn lớn săn đón với chế độ đãi ngộ cao.
• Thiếu hụt kỹ năng thực chiến: Nhiều ứng viên mới ra trường có kiến thức lý thuyết nhưng thiếu kinh nghiệm triển khai dự án thực tế. SME phải mất nhiều thời gian và chi phí để đào tạo lại từ đầu.
• Cạnh tranh nhân sự với tập đoàn lớn: Các công ty lớn như VinAI, FPT AI sẵn sàng trả lương từ 50–100 triệu VNĐ/tháng hoặc ~3.100 USD/tháng cho AI Engineer, tạo áp lực lớn cho SME trong việc thu hút và giữ chân nhân tài.
• Hạn chế về ngân sách và hạ tầng: SME thường khó đáp ứng mức lương cao, chi phí đào tạo lớn và đầu tư vào hạ tầng công nghệ (server, cloud, công cụ phân tích dữ liệu) so với các doanh nghiệp lớn.
• Khó khăn trong quản trị và định hướng đào tạo: Lãnh đạo SME nhiều khi chưa có kiến thức nền về AI & Big Data, dẫn đến việc lựa chọn nội dung đào tạo không sát nhu cầu, gây lãng phí thời gian và nguồn lực.

Việc tuyển dụng và đào tạo nhân sự Big Data & AI với SME là bài toán nhiều ẩn số: vừa phải tìm được nhân tài giữa thị trường cạnh tranh khốc liệt, vừa phải đủ khả năng đào tạo và giữ chân họ lâu dài. Nếu không giải quyết được bài toán này, chiến lược chuyển đổi số hay ứng dụng AI sẽ khó đạt hiệu quả bền vững.

Tuyển dụng và đào tạo đội ngũ Big Data & AI không chỉ là nhu cầu trước mắt, mà là khoản đầu tư chiến lược cho tương lai của SME. Khi lãnh đạo nắm vững tư duy chiến lược, biết cách thu hút nhân tài, xây dựng văn hóa dữ liệu và triển khai chương trình đào tạo nội bộ bài bản, doanh nghiệp sẽ tạo ra một đội ngũ vừa giỏi chuyên môn, vừa gắn bó và sẵn sàng dẫn dắt mọi dự án chuyển đổi số. Trong kỷ nguyên cạnh tranh siêu tốc, đây chính là chìa khóa để SME bứt phá và phát triển bền vững.