AI Và Big Data: Vì Sao Đây Là Kỹ Năng Tăng Trưởng Nhanh Nhất Đến 2030

Trong loạt bài về kỹ năng của tương lai theo WEF Future of Jobs 2025, CareerViet phân tích sâu kỹ năng đứng vị trí số 1, AI và Big Data, cùng lộ trình phát triển thực tế cho người đi làm tại Việt Nam.

Theo báo cáo Future of Jobs 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), AI và Big Data là kỹ năng được dự báo tăng trưởng nhanh nhất về mức độ quan trọng trong giai đoạn 2025-2030, vượt qua cả an ninh mạng và hiểu biết công nghệ nói chung. Đáng chú ý, đây không còn là kỹ năng "chỉ dành cho dân IT" mà đang trở thành yêu cầu nền tảng ở hầu hết các phòng ban, từ việc làm Marketing, Nhân sự đến Tài chính. Vậy điều gì khiến AI và Big Data trở thành kỹ năng sống còn, và người đi làm, kể cả không thuộc khối kỹ thuật, nên bắt đầu từ đâu? CareerViet sẽ giải đáp trong bài viết này.

AI và Big Data: kỹ năng tăng trưởng nhanh nhất theo WEF 2025

AI và Big Data đứng đầu bảng xếp hạng kỹ năng tăng trưởng nhanh nhất của WEF nhờ mức tăng 17 điểm phần trăm về độ quan trọng so với báo cáo 2023 cao nhất trong toàn bộ danh sách. Đây cũng là nhóm kỹ năng công nghệ duy nhất được hơn 90% doanh nghiệp top ngành dự báo tiếp tục tăng nhu cầu đến năm 2030.

Trong khảo sát hơn 1.000 doanh nghiệp lớn tại 55 nền kinh tế, WEF ghi nhận mức độ quan trọng của kỹ năng AI và Big Data đã tăng 17 điểm phần trăm so với báo cáo năm 2023 mức tăng thuộc nhóm cao nhất trong toàn bộ danh sách kỹ năng được khảo sát. Ở top 10 ngành có nhu cầu kỹ năng tăng nhanh nhất, hơn 90% doanh nghiệp cho biết họ kỳ vọng nhu cầu sử dụng AI và Big Data sẽ tiếp tục tăng đến năm 2030.

Không chỉ dừng ở kỹ năng, làn sóng này còn thể hiện rõ ở cấp độ nghề nghiệp: theo WEF, chuyên gia Big Data (Big Data Specialist) và chuyên gia AI/Machine Learning nằm trong nhóm 3 công việc tăng trưởng nhanh nhất toàn cầu tính theo tỷ lệ phần trăm. Cùng lúc đó, 86% doanh nghiệp được khảo sát cho rằng AI và các công nghệ xử lý thông tin sẽ tạo ra chuyển đổi rõ rệt trong hoạt động kinh doanh của họ trước năm 2030. Số liệu này được củng cố bởi dữ liệu độc lập từ LinkedIn: số thành viên toàn cầu bổ sung kỹ năng AI vào hồ sơ đã tăng gấp 20 lần kể từ năm 2016, riêng ngành dịch vụ tài chính tại Mỹ tăng tới 40 lần.

Vì sao AI và Big Data lại quan trọng đến vậy?

AI và Big Data tăng trưởng nhanh vì ba lực đẩy cùng lúc: chi phí công nghệ giảm giúp doanh nghiệp nhỏ cũng tiếp cận được, AI tạo sinh phổ cập tới người không chuyên kỹ thuật, và dữ liệu trở thành căn cứ ra quyết định thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm quản lý truyền thống.

• Mở rộng khả năng tiếp cận số: Theo LinkedIn, số lượng chuyên gia AI toàn cầu đã tăng gấp 20 lần kể từ 2016, phản ánh chi phí lưu trữ và xử lý dữ liệu giảm đáng kể trong cùng giai đoạn. Điều này giúp cả doanh nghiệp vừa và nhỏ không chỉ các tập đoàn công nghệ lớn, có thể ứng dụng AI vào vận hành hằng ngày.
• AI tạo sinh (Generative AI) phổ cập nhanh: Các công cụ AI ngày càng dễ tiếp cận với người không chuyên kỹ thuật, không đòi hỏi biết lập trình để sử dụng hiệu quả. Điều này kéo theo nhu cầu "biết dùng AI đúng cách" trở thành yêu cầu phổ biến ở gần như mọi vị trí, không riêng bộ phận kỹ thuật.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu trở thành chuẩn mực: Doanh nghiệp ngày càng cạnh tranh bằng tốc độ và độ chính xác trong phân tích dữ liệu thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm quản lý truyền thống. Theo LinkedIn, AI literacy đã xuất hiện trong mô tả công việc (JD) với tần suất gấp 6 lần so với một năm trước.

Kỹ năng AI và Big Data cụ thể gồm những gì?

Nhiều người mặc định đây là kỹ năng chỉ dành cho lập trình viên hay nhà khoa học dữ liệu nhưng thực tế kỹ năng này có nhiều lớp khác nhau, phù hợp với từng vai trò:

Cấp độ	Ai cần và cần gì
AI literacy (căn bản)	Mọi vị trí biết sử dụng công cụ AI tạo sinh trong công việc hằng ngày, hiểu giới hạn và rủi ro của AI (VD: sai lệch dữ liệu, ảo giác thông tin).
Đọc hiểu & diễn giải dữ liệu	Quản lý, chuyên viên đọc đúng dashboard, báo cáo, chỉ số vận hành để ra quyết định thay vì chỉ dựa vào cảm tính.
Ứng dụng & xây dựng (chuyên sâu)	Data Analyst, Data Scientist, AI/ML Engineer xử lý, mô hình hóa dữ liệu, huấn luyện và triển khai mô hình AI.

Với phần lớn người đi làm, việc bắt đầu từ lớp "AI literacy" và "đọc hiểu dữ liệu" đã tạo ra khác biệt rõ rệt trong hiệu suất công việc không nhất thiết phải trở thành lập trình viên hay nhà khoa học dữ liệu.

Ngành nào đang cần kỹ năng AI và Big Data nhiều nhất?

Theo WEF, mức độ ứng dụng AI và Big Data tăng ở gần như mọi ngành, nhưng có sự chênh lệch đáng kể giữa nhóm dẫn đầu và nhóm tăng chậm hơn — điều này quyết định mức độ cấp thiết khi bạn lên kế hoạch học kỹ năng theo đúng ngành mình đang làm.

• Nhóm dẫn đầu (trên 90% doanh nghiệp kỳ vọng nhu cầu tăng): Công nghệ thông tin, dịch vụ tài chính và viễn thông là ba ngành có tốc độ ứng dụng AI và Big Data nhanh nhất theo khảo sát của WEF. Đây cũng là các ngành mà LinkedIn ghi nhận mức tăng trưởng kỹ năng AI mạnh nhất trong hồ sơ ứng viên.
• Nhóm tăng chậm hơn: Nông - lâm - ngư nghiệp (khoảng 70%) và lưu trú - dịch vụ ăn uống (khoảng 69%) vẫn ghi nhận mức tăng nhu cầu, nhưng ở tốc độ khiêm tốn hơn nhiều so với nhóm dẫn đầu. Điều này phản ánh đặc thù vận hành ít phụ thuộc vào dữ liệu số của các ngành này.

Với thị trường Việt Nam, dữ liệu LinkedIn về lao động trong nước cho thấy tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp vào ngành công nghệ đã tăng từ khoảng 5/100 lên khoảng 15/100 trong những năm gần đây, phản ánh đúng xu hướng dịch chuyển sang các ngành công nghệ, ngân hàng - tài chính và thương mại điện tử, nơi kỹ năng AI và dữ liệu đang được tuyển dụng mạnh nhất.

Làm sao để phát triển kỹ năng AI và Big Data, kể cả khi bạn không làm kỹ thuật?

Người không thuộc khối kỹ thuật nên bắt đầu từ việc dùng thành thạo một công cụ AI tạo sinh trong công việc thực tế và làm quen với việc đọc hiểu báo cáo, dashboard trước khi tiến tới các công cụ phân tích dữ liệu chuyên sâu hơn. Cách tiếp cận từng bước này giúp xây nền tảng vững mà không cần đổi ngành.

• Thành thạo ít nhất một công cụ AI tạo sinh: Áp dụng trực tiếp vào công việc hằng ngày như soạn nội dung, tóm tắt tài liệu, hoặc phân tích nhanh một bộ dữ liệu nhỏ. Việc thực hành trên chính công việc thật giúp hình thành phản xạ sử dụng AI tự nhiên hơn so với chỉ học lý thuyết.
• Làm quen với công cụ trực quan hóa dữ liệu cơ bản: Bắt đầu từ Excel nâng cao hoặc Google Sheets trước khi chuyển sang các nền tảng chuyên sâu hơn như Power BI. Đây là bước đệm quan trọng giúp bạn đọc hiểu dữ liệu trước khi học cách xử lý chúng.
• Tham gia khóa học ngắn hạn về AI literacy hoặc phân tích dữ liệu: Nhiều nền tảng học trực tuyến cung cấp lộ trình miễn phí hoặc chi phí thấp cho người mới bắt đầu, phù hợp để học song song với công việc hiện tại.
• Thực hành trên chính dữ liệu công việc của bạn: Dùng báo cáo bán hàng, số liệu marketing hoặc khảo sát khách hàng thật của công ty thay vì chỉ luyện tập trên dữ liệu mẫu. Cách này giúp kỹ năng học được gắn liền với bối cảnh công việc thực tế, dễ áp dụng ngay hơn.

Câu hỏi thường gặp

Không làm ngành công nghệ có cần học kỹ năng AI và Big Data không?

Có. Theo WEF, nhu cầu kỹ năng này tăng ở gần như mọi ngành, không riêng công nghệ. Ở mức căn bản (AI literacy, đọc hiểu dữ liệu), đây là kỹ năng nên có với hầu hết vị trí văn phòng hiện nay, và dữ liệu LinkedIn cho thấy AI literacy đã xuất hiện trong JD với tần suất gấp 6 lần so với một năm trước.

Nên bắt đầu học AI và Big Data từ đâu nếu chưa có nền tảng kỹ thuật?

Nên bắt đầu từ việc sử dụng thành thạo công cụ AI tạo sinh trong công việc thực tế và làm quen với việc đọc hiểu báo cáo, dashboard cơ bản. Sau khi có nền tảng này, bạn có thể tiến tới các công cụ phân tích dữ liệu chuyên sâu hơn mà không bị choáng ngợp ngay từ đầu.

Ứng dụng kỹ năng AI và Big Data vào lộ trình sự nghiệp

Quay lại câu hỏi mở đầu, điều gì khiến AI và Big Data trở thành kỹ năng sống còn: Câu trả lời nằm ở chỗ kỹ năng này không còn là "cộng thêm" mà đang trở thành yêu cầu nền tảng trong hầu hết ngành nghề, kể cả với người không thuộc khối kỹ thuật. Đây cũng là một trong Top 10 kỹ năng của tương lai theo WEF mà người đi làm cần chủ động trang bị ngay từ bây giờ, bắt đầu từ mức AI literacy căn bản trước khi tiến tới các kỹ năng chuyên sâu hơn.

Khám phá các cơ hội việc làm liên quan đến AI, dữ liệu và công nghệ tại CareerViet  — nền tảng tuyển dụng và phát triển nhân tài hàng đầu Việt Nam.

---

Nguồn tham khảo:
World Economic Forum. (2025). Future of Jobs Report 2025. weforum.org.
LinkedIn. (2025). Skills on the Rise 2025; dẫn lại qua Forbes, CNBC.
OECD.AI (2025). The AI Workforce: What LinkedIn data reveals about AI Talent trends. oecd.ai.
int-hragent.com (2026). What LinkedIn Data Reveals About Vietnam's Labor Market.