Để duy trì lợi thế cạnh tranh, các tổ chức buộc phải tái tạo cách họ lên kế hoạch, thu hút và trao quyền cho lực lượng lao động công nghệ. Từ việc nâng cấp kỹ năng cho đội ngũ hiện tại đến thuê ngoài chiến lược và xây dựng các chiến lược nhân tài thông minh hơn, dưới đây là cách họ có thể thu hẹp khoảng cách nhân lực AI đang gia tăng và xây dựng đội ngũ sẵn sàng cho tương lai.
Các tin tuyển dụng tại Mỹ yêu cầu kỹ năng AI tạo sinh đã tăng vọt — hơn 1.800% chỉ trong vài năm. Tuy nhiên, dù nhu cầu bùng nổ, thị trường vẫn chứng kiến sự mất cân đối nghiêm trọng: vô số công ty đang chạy đua áp dụng AI, trong khi lực lượng chuyên gia kỳ cựu — đặc biệt là kỹ sư AI, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia MLOps — lại cực kỳ khan hiếm. Nhiều doanh nghiệp phải cạnh tranh gay gắt với Big Tech, nơi mức lương và phúc lợi vượt xa phần còn lại của thị trường.
Không có đúng người để thiết kế, huấn luyện và vận hành mô hình AI, ngay cả những dự án tham vọng nhất cũng có thể đình trệ. Các công ty gặp khó khăn khi chuyển từ thử nghiệm sang triển khai quy mô lớn, duy trì pipeline dữ liệu ổn định hoặc thiết lập khung quản trị AI mạnh mẽ.
Do đó, các lãnh đạo doanh nghiệp và CTO đang đối mặt với một câu hỏi chiến lược quan trọng: nên tự xây dựng năng lực AI nội bộ từ đầu, mua các giải pháp có sẵn, hay hợp tác với chuyên gia bên ngoài để vừa có tốc độ vừa có chuyên môn sâu? Bài viết này sẽ phân tích từng lựa chọn — điểm mạnh, điểm yếu và tiêu chí quyết định — giúp tổ chức định hướng vượt qua tình trạng thiếu nhân lực AI và lựa chọn con đường tối ưu cho thành công dài hạn.
Vì sao tình trạng thiếu nhân lực AI tăng thêm mỗi năm
Nhu cầu nhân lực AI tiếp tục tăng mạnh — và không có dấu hiệu chậm lại. Từ 2018 đến 2023, Ngân hàng Dự trữ Liên bang St. Louis ghi nhận mức tăng 257% đối với tin tuyển dụng kỹ thuật AI, cho thấy AI đã thâm nhập sâu vào vận hành doanh nghiệp hiện đại. Đáng chú ý, AI không còn chỉ là vấn đề của phòng công nghệ: gần 1/4 tin tuyển dụng phi kỹ thuật hiện cũng yêu cầu kỹ năng liên quan đến AI.
Theo Bain & Company, nhu cầu kỹ năng AI đã tăng trung bình 21% mỗi năm từ 2019, và tình trạng thiếu hụt dự kiến kéo dài đến 2027. Họ cảnh báo rằng khi đó, một nửa số vị trí liên quan đến AI có thể không tuyển được người. Báo cáo Tech Workforce 2024 của CompTIA cho biết 87% doanh nghiệp gặp khó khăn khi tuyển dụng lập trình viên AI, và thời gian tuyển dụng trung bình kéo dài đến 142 ngày. Dưới đây là các nguyên nhân chính.
#1. Mất cân đối cung – cầu
Các trường đại học không thể đào tạo chuyên gia đủ nhanh. Theo báo cáo AI Skills Shortage 2025 của Stanford, số tin tuyển dụng liên quan AI tại Mỹ đã đạt 1,8% tổng tuyển dụng vào 2024, tăng 28,6% theo năm. Đến 2025, số tin tuyển dụng đã tăng gấp đôi — từ 40.000 lên 80.000 — trong khi số chuyên gia đủ trình độ vẫn quá ít.
#2. Cạnh tranh khốc liệt để giành nhân tài AI
Big Tech — Google, OpenAI, Amazon — tiếp tục thống trị thị trường tuyển dụng kỹ sư và nhà nghiên cứu AI bằng mức lương vượt xa khả năng của doanh nghiệp vừa và lớn ngoài ngành công nghệ.
#3. Khó giữ chân nhân tài
Ngay cả khi tuyển được, việc giữ họ cũng là bài toán khó. Kỹ sư AI và nhà khoa học dữ liệu thường chọn tổ chức có AI là trọng tâm phát triển. Đội ngũ thiếu dự án thú vị, lộ trình nghề nghiệp rõ ràng hoặc chế độ đãi ngộ tốt rất dễ mất người.
#4. Phân bổ nhân lực AI không đồng đều trên toàn cầu
Khoảng 65% lập trình viên AI tập trung tại 5 khu vực đô thị lớn, khiến nhiều nơi khó tiếp cận nguồn nhân lực chất lượng cao. California sở hữu hơn một nửa số công ty AI hàng đầu thế giới, trong khi nhiều bang khác tụt lại phía sau.
Tại châu Âu, Đức có khoảng 1.250 công ty AI, Anh có 3.700 công ty với hơn 60.000 chuyên gia. Đông Âu — đặc biệt Ba Lan và Ukraine — đang nổi lên như trung tâm offshoring mạnh mẽ với hơn 928 công ty AI, chi phí cạnh tranh và điều kiện kinh doanh thuận lợi.
Khi chọn Đông Âu làm điểm đến nearshore, điều quan trọng là hợp tác với đơn vị GenAI có nguồn nhân lực địa phương mạnh và thành tích đã được chứng minh.
Hướng dẫn này cung cấp 12 câu hỏi quan trọng phải hỏi trước khi ký hợp đồng với công ty phát triển AI — bao gồm cả chúng tôi. Bạn sẽ biết được các dấu hiệu cảnh báo và hiểu cách chúng tôi xử lý những thách thức khó nhất trong việc xây dựng giải pháp AI tin cậy và hiệu quả.
Những điều cần hỏi trước khi ký hợp đồng với công ty phát triển AI
4 chiến lược giúp lãnh đạo thu hẹp khoảng cách kỹ năng AI
Sau khi tìm hiểu nguyên nhân, giờ là lúc tập trung vào giải pháp. Đối với lãnh đạo cấp cao, HR, Talent Acquisition và CIO/CTO, thách thức không chỉ là tuyển — mà là xây dựng chiến lược bền vững để build – buy – bridge năng lực AI trong toàn tổ chức.
Dưới đây là bốn lựa chọn cốt lõi mà doanh nghiệp hàng đầu đang sử dụng.
Option 1 — Build: Xây dựng đội AI nội bộ
Xây dựng đội AI nội bộ cho phép toàn quyền kiểm soát, tùy chỉnh sâu, tích hợp chặt chẽ vào vận hành, sản phẩm và ra quyết định. Tuy nhiên, nó đòi hỏi nguồn lực lớn, sự chuyển đổi văn hóa và cam kết dài hạn từ lãnh đạo.
Nâng cấp kỹ năng AI cho nhân viên biến đội ngũ hiện có thành nguồn nhân lực AI bền vững. Họ đã hiểu quy trình, khách hàng và logic kinh doanh — thứ khó nhất đối với nhân sự bên ngoài.
Ví dụ:
-
Kỹ sư backend học Python, TensorFlow, PyTorch để tham gia phát triển mô hình.
-
Data analyst trở thành citizen data scientist.
Nâng cấp kỹ năng còn giúp giữ chân nhân sự, tăng tinh thần và giảm chi phí onboarding.
Pros
-
Kiểm soát toàn bộ dữ liệu, mô hình, IP
-
Tối ưu chiến lược và bối cảnh doanh nghiệp
-
Tạo lợi thế cạnh tranh bền vững
Cons
-
Tuyển và giữ chân khó
-
Thời gian xây dựng dài (6–18 tháng)
-
Rủi ro burnout và mất kiến thức nếu nhân sự rời đi
Phù hợp khi
-
Có tầm nhìn AI dài hạn
-
Dữ liệu nhạy cảm, không thể chia sẻ
-
Có ngân sách R&D mạnh
-
Muốn AI trở thành năng lực cốt lõi
Option 2 — Buy: Mua giải pháp AI có sẵn
Hợp lý khi cần tốc độ, ROI nhanh và không muốn đầu tư lớn vào hạ tầng hoặc nhân sự.
Pros
-
Triển khai nhanh
-
Công nghệ đã được kiểm chứng
-
Giảm áp lực tuyển dụng
-
Không cần xây hạ tầng ML
Cons
-
Tùy chỉnh hạn chế
-
Phụ thuộc vendor
-
Rủi ro bảo mật, tích hợp dữ liệu
Phù hợp khi
-
Cần quick wins
-
Muốn chứng minh ROI trước
-
Nhu cầu thuộc nhóm non-core nhưng có tác động lớn
Option 3 — Partner: Hợp tác với chuyên gia AI
Đây là lựa chọn trung hòa giữa tự xây và mua. Hợp tác hoặc staff augmentation giúp doanh nghiệp có giải pháp tùy chỉnh mà vẫn nhanh và tiết kiệm chi phí.
Pros
-
Truy cập chuyên môn cao mà không cần tuyển full-time
-
Triển khai nhanh
-
Đào tạo đội nội bộ trong quá trình hợp tác
-
Chia sẻ trách nhiệm triển khai & vận hành
Cons
-
Cần hợp đồng rõ ràng về dữ liệu và IP
-
Phụ thuộc chất lượng đối tác
Phù hợp khi
-
Cần khả năng AI tùy chỉnh
-
Cần prototype nhanh
-
Nhu cầu mở rộng/thu hẹp linh hoạt
-
Cần chuyên môn đặc thù
Option 4 — Outsource: Thuê ngoài toàn bộ để có chuyên môn ngay lập tức
Hữu ích khi tổ chức không có thời gian tự xây hoặc tự đào tạo, nhưng cần triển khai AI ngay.
Pros
-
Nhanh
-
Truy cập đội ngũ top-tier
-
Mở rộng linh hoạt
-
Giảm rủi ro tài chính & vận hành
Cons
-
Thách thức tích hợp
-
Chất lượng vendor không đồng đều
-
Chi phí ẩn nếu quản lý kém
Phù hợp khi
-
Có deadline gấp
-
Cần chuyên môn sâu (NLP, Vision, LLM optimization)
-
Muốn thử nghiệm nhanh trước khi đầu tư lớn
-
Muốn giảm rủi ro đổi mới
Tương lai của AI: Hành động ngay hoặc bị tụt lại
Khoảng cách kỹ năng AI sẽ còn tăng. Các doanh nghiệp chậm chân có thể mất hàng triệu USD cơ hội. Những tổ chức hành động sớm — đào tạo nội bộ, tạo môi trường AI-friendly, thuê ngoài chiến lược — sẽ vượt lên.
BotsCrew hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng, triển khai và mở rộng giải pháp AI từ đầu đến cuối. Chúng tôi cung cấp đội ngũ chuyên gia AI theo nhu cầu, giúp bạn triển khai nhanh và bền vững, đồng thời đảm bảo chuyển giao kiến thức để doanh nghiệp không phụ thuộc mãi vào bên ngoài.
Gần 50% vị trí AI sẽ không tuyển được người vào 2027. Đừng để đối thủ đi trước.