XÂY DỰNG VÀ TUYỂN DỤNG NHÂN SỰ PHÒNG AI HIỆU QUẢ CHO DOANH NGHIỆP SMEs

Trong bối cảnh AI đang trở thành động lực tăng trưởng cốt lõi, các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) tại Việt Nam phải đối mặt với một thách thức lớn: làm thế nào để xây dựng một đội ngũ AI tinh nhuệ khi không thể cạnh tranh về lương với các tập đoàn lớn? Thay vì chạy theo mô hình quy mô, chìa khóa thành công nằm ở chiến lược "tinh gọn" và lấy con người làm trung tâm. Bài viết này sẽ Trường Doanh Nhân HBR sẽ phân tích chi tiết:

• Các mô hình nhân sự AI phù hợp cho SMEs dựa trên lý thuyết vận hành tinh gọn

• Các vị trí then chốt, những yêu cầu công việc cụ thể để SMEs xây dựng phòng nhân sự AI

• Cách SMEs vượt qua rào cản cạnh tranh về lương để thu hút nhân tài AI

1. Các lợi thế cạnh tranh khi doanh nghiệp có phòng nhân sự AI nội bộ

Trong bối cảnh nền kinh tế số đang phát triển mạnh mẽ, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã không còn là đặc quyền của các tập đoàn lớn mà trở thành một yêu cầu chiến lược đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs). Thay vì chỉ là một công cụ hỗ trợ đơn thuần, AI đang dần trở thành đòn bẩy cốt lõi giúp các SMEs tối ưu hóa vận hành, giảm chi phí và nâng cao năng suất

Khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu của AI cho phép các doanh nghiệp này đưa ra các quyết định chiến lược nhanh chóng và chính xác hơn, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo, tạo ra một lợi thế cạnh tranh đáng kể

Mặc dù các công cụ AI có sẵn trên thị trường như ChatGPT hay Gemini mang lại nhiều lợi ích ban đầu, việc phụ thuộc hoàn toàn vào chúng sẽ giới hạn khả năng tùy chỉnh, đặt ra rủi ro về bảo mật dữ liệu và cản trở việc xây dựng một lợi thế cạnh tranh bền vững. Theo Digitech Solution, một đội ngũ AI nội bộ, dù nhỏ gọn, sẽ giúp SME có các lợi thế cạnh tranh nổi bật như:

• Làm chủ công nghệ
• Hiểu sâu sắc dữ liệu của doanh nghiệp
• Phát triển các giải pháp độc đáo, phù hợp nhất với đặc thù nghiệp vụ kinh doanh

Bài viết này tập trung vào triết lý "Triển khai AI nên bắt đầu nhỏ – nhanh – thông minh và đi kèm với tư duy chiến lược và con người làm trung tâm". 

Khác với cách tiếp cận của các tập đoàn, chiến lược cho SMEs không nằm ở số lượng nhân sự hay quy mô đầu tư khổng lồ, mà ở cách xây dựng một đội ngũ "tinh gọn" nhưng "đáng giá", có khả năng tạo ra những kết quả có thể đo lường được trong thời gian ngắn.

2. Các mô hình và cấu trúc đội ngũ AI phù hợp với SMEs

Để AI thực sự đem lại giá trị cho doanh nghiệp việc lựa chọn mô hình triển khai và xây dựng đội ngũ phù hợp đóng vai trò then chốt. Nhiều SMEs lo ngại khi AI chỉ phù hợp với các tập đoàn lớn có nguồn lực dồi dào. Tuy nhiên, trên thực tế vẫn có những cấu trúc đội ngũ AI tinh gọn, linh hoạt cho SMEs dễ dàng ứng dụng mà không đòi hỏi quá nhiều chi phí hay nhân sự, trong đó điển hình là 2 mô hình sau:

2.1. Tiếp cận "Lean Startup" trong xây dựng đội ngũ AI

Phương pháp khởi nghiệp tinh gọn hay Lean Startup theo định nghĩa của ULP là phương pháp được sử dụng để phát triển sản phẩm và doanh nghiệp trong thời gian ngắn, cho phép người sáng tạo sản phẩm hoặc doanh nghiệp nhanh chóng xác định liệu mô hình kinh doanh của họ có khả thi hay không

Thay vì cố gắng xây dựng một phòng ban AI đồ sộ với hàng chục chuyên gia như các tập đoàn lớn, các SME cần áp dụng tư duy quản lý "lean" (tinh gọn). Mục tiêu chính là tạo ra những "thắng lợi nhanh chóng" (quick wins) để chứng minh giá trị của AI và tạo động lực cho các phòng ban khác trong tổ chức.

Một trong những thách thức lớn nhất mà các SME phải đối mặt khi ứng dụng AI không phải là công nghệ, mà là con người và tư duy. Nhiều dự án thất bại không phải vì thiếu công nghệ, mà vì thiếu nhân lực có tư duy đúng đắn về AI và không có sự tham gia, cam kết từ phía lãnh đạo.

Phương pháp "bắt đầu nhỏ, nhanh, thông minh" là một phản ứng chiến lược để đối phó với cả nguồn lực tài chính hạn chế và sự thiếu hụt các chuyên gia siêu hạng. Khi ngân sách và nhân lực còn hạn hẹp, việc tập trung vào tạo ra giá trị nhanh chóng, có thể đo lường được là điều kiện tiên quyết.

Điều này đòi hỏi một đội ngũ nhỏ, linh hoạt nhưng phải có khả năng giải quyết vấn đề từ A đến Z, biến mô hình "đội ngũ nòng cốt" trở thành lựa chọn tối ưu.

2.2. Mô hình đội ngũ tinh gọn 3-5 người

Mô hình thứ hai mà Trường Doanh Nhân HBR muốn giới thiệu được dựa trên quan điểm của chuyên gia FPT Digital, một đội ngũ AI lý tưởng cho SME chỉ cần 3-5 người, đảm nhiệm ba năng lực chính:

3. Các vị trí tuyển dụng và yêu cầu công việc cụ thể cho nhân sự phòng AI

Để vận hành hiệu quả một phòng AI, SMEs không chỉ cần có công nghệ mà còn cần có những nhân sự có năng lực chuyên môn và kỹ năng phù hợp. Để tuyển dụng nhân sự cho phòng AI của SMEs cần đưa ra các tiêu chí tuyển dụng.

3.1. Tiêu chí tuyển dụng nhân sự AI cho SMEs

Khó khăn của SMEs là hạn chế về nguồn lực con người, công cụ, tài chính nên cần cân nhắc tuyển đúng-tinh gọn-hiệu quả. Các tiêu chí quan trọng khi tuyển dụng nhân sự AI cho SME bao gồm: 

• Nhân sự đa năng và linh hoạt: Do nguồn lực hạn chế, ưu tiên tuyển ứng viên đa chức năng (kiến thức dữ liệu + hiểu marketing/kinh doanh). Ví dụ: một Data Scientist có kinh nghiệm marketing, hay một marketer am hiểu công nghệ AI.
• Yêu cầu năng lực phối hợp: hiểu nghiệp vụ, hiểu công nghệ và khả năng kết nối thực thi” để vừa xây dựng giải pháp AI vừa hỗ trợ quy trình bán hàng.
• Đưa ra chiến lược tuyển dụng rõ ràng: Xác định mục tiêu và bài toán cụ thể trước khi tuyển dụng. Chuyên gia khuyến nghị SME nên “xác định mục tiêu rõ ràng” và xây dựng chiến lược dài hạn, tránh lãng phí tài nguyên.
• Đầu tư vào chất lượng dữ liệu là then chốt: “đầu ra” của AI càng chính xác khi dữ liệu đầu vào càng “đúng – đủ – sạch”. Nhân sự tuyển vào phải có ý thức thu thập dữ liệu đầy đủ và tuân thủ quy chuẩn.
• Ưu tiên đào tạo và hợp tác linh hoạt: Nếu không đủ ngân sách thuê nhân sự AI toàn thời gian, SME có thể ứng dụng chiến lược kết hợp: thuê ngoài (freelancer), hợp tác với trường ĐH/nghiên cứu, và sử dụng các công cụ AI sẵn có. Theo khuyến nghị từ một bài viết chuyên ngành, “SMEs không nhất thiết phải có nhóm AI nội bộ lớn”, mà có thể dùng chuyên gia tự do, đào tạo nhân viên hiện có hoặc dùng nền tảng AI công cộng để giảm chi phí. Ví dụ, thuê freelancer để phát triển chatbot hay báo cáo tự động, và khuyến khích nhân sự marketing/bán hàng đi học các khóa cơ bản về AI.
• Tập trung vào kết quả thực tiễn: Tuyệt đối “không làm hết, mà làm đúng và làm đủ”. Nghĩa là ưu tiên các dự án AI dễ triển khai (chẳng hạn sử dụng Chat GPT để viết nội dung quảng cáo hay trả lời khách hàng) đem lại lợi ích ngay, rồi mới mở rộng dần. Khi có kết quả cụ thể (tăng doanh số, giảm chi phí), các phòng ban khác sẽ ủng hộ và học hỏi theo tự nhiên.
• Chú trọng đạo đức và bảo mật: Đặc biệt trong marketing/bán hàng, việc bảo vệ thông tin khách hàng và tuân thủ quy định là rất quan trọng. Doanh nghiệp cần “coi trọng vấn đề đạo đức và bảo đảm an ninh khi ứng dụng AI”. Điều này ảnh hưởng đến yêu cầu tuyển dụng (ví dụ: ưu tiên những ứng viên hiểu về quy định GDPR, an toàn dữ liệu).
• Làm rõ các cam kết từ lãnh đạo: Mô hình thành công không chỉ dựa vào công nghệ, mà chủ yếu dựa vào cam kết thay đổi tư duy. Lãnh đạo cần sẵn sàng làm gương: “đặt AI vào xương sống chiến lược” để nhân viên tin tưởng và theo kịp

3.2. Các vị trí tuyển dụng và tiêu chuẩn cho nhân sự phòng AI 

Cơ cấu nhân sự phòng AI có thể chia ra làm 2 trụ cột chính bao gồm: 

• Vị trí phát triển cốt lõi: Gồm kỹ sư AI và Chuyên gia khoa học dữ liệu 
• Vị trí hỗ trợ như Prompt Engineer hay AI Trainer có vai trò huấn luyện các công cụ và nhân viên xử lý dữ liệu. 

3.2.1. Kỹ sư trí tuệ nhân tạo

Đây là vị trí trung tâm, chịu trách nhiệm thiết kế, xây dựng và triển khai các hệ thống AI. Công việc của họ bao gồm: phân tích và xử lý dữ liệu, phát triển các thuật toán và mô hình học máy, triển khai các mô hình này lên hệ thống sản xuất và bảo trì để đảm bảo hiệu suất ổn định.

Theo yêu cầu tuyển dụng trên các trang tuyển dụng hàng đầu tại Việt Nam, một kỹ sư AI cần đáp ứng các tiêu chí:

• Nền tảng vững chắc về toán học, bao gồm đại số, xác suất và thống kê. Về lập trình, Python và R là những ngôn ngữ được ưu tiên.
• Về chuyên môn, họ cần hiểu biết sâu về học máy (truyền thống và học sâu), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính (Computer Vision).Các công cụ và framework như TensorFlow, PyTorch và Scikit-learn là kiến thức bắt buộc.
• Ngoài ra, kiến thức về xử lý dữ liệu lớn (Big Data) với SQL, Hadoop hoặc Spark cũng là một lợi thế.

Có một sự khác biệt lớn giữa mô tả công việc của các công ty. Trong khi các tập đoàn công nghệ lớn như Viettel Cyber Security yêu cầu ứng viên có kiến thức cực kỳ chuyên sâu về các backbone (VGG, ResNet) và các thuật toán phức hợp (YOLO, SSD) các mô tả công việc khác lại có xu hướng tổng quát hơn.

Điều này cho thấy rằng các SME không nhất thiết phải tìm kiếm một chuyên gia giỏi nhất ngay từ đầu. Thay vào đó, họ có thể tập trung vào các ứng viên có nền tảng vững chắc, khả năng học hỏi nhanh chóng và đặc biệt là khả năng "đưa mô hình vào thực tế" (deployment and scaling).

Kỹ sư AI trong SME cần đóng vai trò là người triển khai và vận hành, chứ không phải là nhà nghiên cứu.

3.2.2. Chuyên gia khoa học giữ liệu

Chuyên gia khoa học dữ liệu hay Data Scientist có vai trò tập trung vào phân tích dữ liệu thô để tìm kiếm những thông tin có giá trị (insights) nhằm hỗ trợ các quyết định kinh doanh. Họ là những "nhà khoa học" trong phòng lab, chuyên về phân tích và mô hình hóa, trong khi kỹ sư AI là "kỹ sư" thực địa, chuyên về triển khai và vận hành.

Các SME nên cân nhắc tuyển dụng vị trí này khi đã có một lượng dữ liệu đủ lớn và cần người phân tích chuyên sâu để hiểu hành vi khách hàng, tối ưu hóa sản phẩm hoặc dự báo xu hướng thị trường.

3.3.1. Prompt Engineer hay AI Trainer

Đây là một vai trò mới nổi, chuyên "huấn luyện" các mô hình AI tạo sinh bằng cách thiết kế các câu lệnh (prompt) hiệu quả để tạo ra kết quả tối ưu.

Vị trí này rất phù hợp với các SME muốn tối đa hóa giá trị từ các công cụ có sẵn như ChatGPT hay Gemini 6 mà không cần phải đầu tư vào việc phát triển mô hình từ đầu.

 Vị trí này không nhất thiết đòi hỏi kỹ năng lập trình cao cấp, nhưng cần tư duy logic, khả năng ngôn ngữ tốt và hiểu biết sâu sắc về nghiệp vụ kinh doanh.

3.3.2. Nhân viên xử lý dữ liệu

Đây là công việc nền tảng, đảm bảo chất lượng đầu vào cho các mô hình AI, đặc biệt là trong các dự án học máy có giám sát.Công việc này thường không yêu cầu kinh nghiệm chuyên môn.

Thay vì tuyển một nhân viên chuyên trách, các SME có thể đào tạo nhân viên hiện tại để gán nhãn dữ liệu. Việc này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn tận dụng được nguồn lực sẵn có và sự am hiểu nghiệp vụ nội bộ của họ.

4. Thách thức và giải pháp trong tuyển dụng nhân tài AI cho SMEs

Đối với SMEs, việc thu hút và giữ chân nhân sự AI không hề dễ dàng bởi cạnh tranh nhân lực gay gắt và chi phí cao. Tuy nhiên, với các giải pháp linh hoạt như hợp tác bên ngoài, đào tạo nội bộ và xây dựng thương hiệu tuyển dụng, doanh nghiệp hoàn toàn có thể khắc phục khó khăn này.

4.1. Các thách thức SMEs gặp khi tuyển nhân sự AI

1 - Thách thức về lương

Một trong những thách thức lớn nhất mà các SME gặp phải là bài toán cạnh tranh về tiền lương so với các tập đoàn lớn.

 Mức lương cho nhân sự AI tại Việt Nam có sự chênh lệch đáng kể. Trong khi một kỹ sư AI có kinh nghiệm có thể nhận mức lương trung bình từ 30-50 triệu VND/tháng, các công ty "kỳ lân" công nghệ toàn cầu có thể trả mức lương lên đến hàng chục tỷ VND mỗi năm cho các vị trí cấp cao. Các SME không thể cạnh tranh trực tiếp về mặt tài chính với các tập đoàn lớn này.

Khoảng lương trung bình cho các vị trí AI theo kinh nghiệm tại Việt Nam theo dữ liệu từ các trang tuyển dụng như Glints, Jobsgo như sau: 

2 - Thiếu định hướng rõ ràng về vai trò và lộ trình phát triển AI

Nhiều SMEs muốn ứng dụng AI nhưng chưa có chiến lược, chưa xác định rõ vị trí công việc, trách nhiệm và mục tiêu kỳ vọng. Điều này làm ứng viên tiềm năng thiếu niềm tin, lo ngại môi trường thiếu ổn định để phát triển lâu dài.

3 - Khoảng cách kỹ năng giữa yêu cầu công việc và nhân sự thị trường

Nhu cầu thực tế của doanh nghiệp đòi hỏi nhân sự vừa giỏi kỹ thuật (AI, ML, Data Engineering) vừa hiểu kinh doanh, nhưng nguồn nhân lực trên thị trường thường thiên về một phía. SMEs vì vậy gặp khó trong việc tìm người phù hợp “đa kỹ năng”.

4.2. Giải pháp vượt qua thách thức cho SMEs

1 - Tập trung vào chế độ đãi ngộ 

Để thu hút nhân tài, các SME cần tập trung vào những lợi thế độc đáo mà các tập đoàn lớn khó có thể cung cấp:   

• Văn hóa doanh nghiệp và môi trường làm việc: Các SME thường có môi trường làm việc linh hoạt, năng động và sáng tạo hơn. Khoảng cách về cấp bậc được thu hẹp, cho phép nhân viên tương tác trực tiếp với ban lãnh đạo và các đồng nghiệp ở mọi cấp. Điều này tạo ra một không gian làm việc thoải mái, thân thiện, nơi mọi ý tưởng đều được lắng nghe.   
• Cơ hội Phát triển và thăng tiến: Trong các SME, nhân viên có cơ hội đảm nhận nhiều vai trò và nhiệm vụ hơn, từ đó tích lũy được những kinh nghiệm thực tiễn và kỹ năng quản lý lãnh đạo. Tốc độ tăng trưởng nhanh của các startup công nghệ cũng mang lại nhiều cơ hội thăng tiến ở các vị trí quan trọng. Đặc biệt, những cá nhân muốn tạo ra tác động trực tiếp và nhìn thấy kết quả công việc của mình nhanh chóng sẽ cảm thấy phù hợp với môi trường này.   

Nhân sự AI thường mong muốn làm việc trong các dự án có ảnh hưởng thực tế. Môi trường startup cho họ cơ hội tạo ra những sản phẩm có sức ảnh hưởng lớn đến người dùng với tốc độ nhanh hơn, ít rào cản hành chính hơn so với các tập đoàn.

2 - Xây dựng thương hiệu tuyển dụng 

Các SME cần chủ động xây dựng EVP (Employee Value Proposition - đề xuất giá trị nhân viên) để truyền tải rõ ràng những lợi ích mà họ mang lại cho ứng viên. 

Điều này bao gồm việc đa dạng hóa các kênh tuyển dụng, không chỉ trên các nền tảng trực tuyến mà còn thông qua mạng xã hội, mạng lưới startup và các trường đại học. Các doanh nghiệp cần xem ứng viên như khách hàng, xây dựng quy trình tuyển dụng chuyên nghiệp và tận dụng công nghệ để nâng cao trải nghiệm ứng viên

Việc xây dựng một đội ngũ nhân sự AI hiệu quả cho các SME tại Việt Nam là một bài toán phức tạp, đòi hỏi một chiến lược khôn ngoan và phù hợp với nguồn lực hạn chế. Thay vì cố gắng sao chép mô hình của các tập đoàn lớn, SMEs nên tập trung vào việc xây dựng một đội ngũ tinh gọn, linh hoạt, có khả năng tạo ra những giá trị nhanh chóng và có thể đo lường được.