2 nghề không sợ thất nghiệp trong thời AI: Việc nhẹ, lương cao, đãi ngộ tiền tỷ khiến ai cũng muốn theo

AI trỗi dậy: Thách thức cho những ngành nghề truyền thống

Sự phát triển của AI đang tạo ra một cuộc cách mạng trong thị trường lao động. Những công việc lặp đi lặp lại, mang tính chất thủ công như thu ngân, lễ tân, hay chăm sóc khách hàng đang dần nhường chỗ cho robot và hệ thống tự động. Điều này đặt ra một bài toán lớn cho người lao động, đòi hỏi họ phải không ngừng học hỏi, trau dồi kỹ năng để thích ứng với sự thay đổi.

Kỹ sư học máy

Trong bối cảnh đó, Kỹ sư học máy trở thành một trong những nghề "hot" nhất hiện nay. Họ là những người "đứng sau" các hệ thống AI, chịu trách nhiệm thiết kế, phát triển và triển khai các thuật toán giúp máy móc có thể học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định. Công việc này đòi hỏi kiến thức sâu rộng về toán học, lập trình và hiểu biết về các mô hình dữ liệu.

2 nghề không sợ thất nghiệp trong thời AI (Ảnh minh hoạ)

Kỹ sư học máy thường xuyên làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ, sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python, R hay Java để "huấn luyện" máy móc, giúp chúng hiểu hành vi con người hoặc dự đoán xu hướng. Mức lương cho vị trí này cũng vô cùng hấp dẫn. Theo khảo sát của Glassdoor, mức lương trung bình của kỹ sư học máy tại Mỹ dao động từ 120.000 – 170.000 USD/năm (hơn 3-4 tỷ đồng/năm). Tại châu Á, đặc biệt là Singapore và Việt Nam, những người có từ 3 năm kinh nghiệm trở lên có thể nhận mức lương từ 2.000 – 4.000 USD/tháng (hơn 52-104 triệu đồng/tháng), chưa kể các khoản thưởng dự án.

Anh Lê Tuấn Minh, một kỹ sư AI tại TP.HCM, chia sẻ: "AI chỉ thay thế được những người không chịu học hỏi. Nếu bạn đi trước, làm chủ công nghệ, thì tương lai là của bạn".

Nhà khoa học dữ liệu

Một nghề "miễn nhiễm" AI khác đang lên ngôi là Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist). Trong thời đại số, dữ liệu được xem là "vàng". Tuy nhiên, để khai thác được giá trị từ nguồn tài nguyên này, các doanh nghiệp cần đến những chuyên gia có khả năng phân tích và diễn giải dữ liệu.

(Ảnh minh hoạ)

Nhà khoa học dữ liệu đóng vai trò như một "phiên dịch viên" giữa thế giới số và thực tiễn kinh doanh. Họ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi khách hàng, tối ưu hóa chi phí, dự báo xu hướng và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu. Để thành công trong lĩnh vực này, bạn cần có kiến thức vững chắc về toán thống kê, tư duy phân tích sắc bén và khả năng "đọc vị" những con số khô khan.

Đổi lại, mức đãi ngộ cho Nhà khoa học dữ liệu thuộc hàng "top" hiện nay. Thu nhập của họ có thể vượt 200.000 USD/năm (hơn 5 tỷ đồng/năm) tại các tập đoàn công nghệ hàng đầu như Meta, Google hay Amazon.

Vì sao hai nghề này miễn nhiễm với AI?

Lý do rất đơn giản: AI không thể tự phát triển. Nó cần con người để xây dựng, kiểm soát và vận hành. Đó chính là vai trò của Kỹ sư học máy và Nhà khoa học dữ liệu. Càng về sau, khi AI thâm nhập sâu hơn vào đời sống, nhu cầu cho hai nghề này càng tăng lên.

World Economic Forum dự đoán rằng đến năm 2027, sẽ có hơn 97 triệu công việc mới liên quan đến AI và phân tích dữ liệu được tạo ra trên toàn cầu. Việt Nam cũng không nằm ngoài xu hướng này.

(Ảnh minh hoạ)

Nếu bạn đang tìm kiếm một hướng đi mới trong sự nghiệp hoặc muốn chuyển ngành để có một công việc ổn định và thu nhập tốt, hãy cân nhắc nghiêm túc hai nghề này. Bạn không cần phải là một thiên tài toán học hay lập trình viên siêu đẳng. Chỉ cần bạn có đam mê, kiên trì học hỏi và tận dụng các khóa học online, bạn hoàn toàn có thể thành công.

Chị Mai Hương, một cựu nhân viên văn phòng chuyển hướng thành nhà phân tích dữ liệu tại Hà Nội, chia sẻ: "Điều quan trọng không phải bạn xuất phát từ đâu, mà là bạn có chịu bắt đầu hay không".

Trong một thế giới đầy biến động, việc lựa chọn nghề nghiệp không còn là chuyện cảm tính. Hãy đầu tư vào bản thân, vào tri thức, bởi đó là tài sản duy nhất mà AI không thể thay thế. Nếu bạn mong muốn một tương lai "sáng rực", Kỹ sư học máy và Nhà khoa học dữ liệu chắc chắn là những lựa chọn không thể bỏ qua.

T.Hà (Theo Thương Hiệu và Pháp Luật)