Ngành học dễ dàng kiếm mức lương hơn 100 triệu/tháng, là 'Vua của mọi ngành', tỷ lệ chọi cực cao trong mùa tuyển sinh 2025

Ngành học Trí tuệ nhân tạo

Trong thời đại công nghệ 4.0, Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng hiện diện rộng khắp trong đời sống, từ xe tự lái, trợ lý ảo đến y tế thông minh và gợi ý mua sắm trực tuyến. Sự phát triển mạnh mẽ này khiến ngành Trí tuệ nhân tạo trở thành lựa chọn hấp dẫn với những bạn trẻ yêu thích công nghệ và lập trình.

Là một nhánh của khoa học máy tính, ngành AI tập trung vào việc xây dựng hệ thống có khả năng học hỏi, phân tích, ra quyết định và mô phỏng tư duy con người. Sinh viên sẽ được đào tạo kiến thức về toán học, lập trình, học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, dữ liệu lớn và đạo đức AI.

AI không chỉ là công nghệ đột phá mà còn là nền tảng của quá trình chuyển đổi số quốc gia, với ứng dụng trải rộng trong y tế, tài chính, giáo dục, công nghiệp, giao thông, giải trí và truyền thông.

Ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được rất nhiều thí sinh quan tâm trong mùa tuyển sinh 2025 (Ảnh minh họa).

Ngành Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang trở thành một trong những lĩnh vực có sức hút lớn nhất trên thị trường lao động, không chỉ ở Việt Nam mà còn trên toàn cầu. Với mức thu nhập hấp dẫn, môi trường làm việc sáng tạo, cùng cơ hội phát triển không giới hạn, AI mở ra cánh cửa nghề nghiệp rộng lớn cho thế hệ trẻ. Tuy nhiên, đi kèm với đó cũng là những thách thức không nhỏ về kỹ năng, chuyên môn và khả năng thích nghi.

Tại Việt Nam, theo số liệu năm 2023, tổng số nhân lực ngành Công nghệ thông tin hiện đạt khoảng 530.000 người, trong khi đến năm 2025, nhu cầu dự báo sẽ lên tới 700.000 người, tức đang thiếu hụt gần 200.000 nhân lực. Đặc biệt, riêng lĩnh vực AI đang có sự thiếu hụt nghiêm trọng hơn, khi năng lực đào tạo hiện tại chỉ mới đáp ứng được một phần nhỏ so với nhu cầu tuyển dụng thực tế.

Mức lương cao, dễ xin việc

Sinh viên ngành Trí tuệ nhân tạo sau khi tốt nghiệp có thể theo đuổi các vị trí chuyên sâu như Nhà nghiên cứu AI, Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer), Chuyên viên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hay Kiến trúc sư AI. Những công việc này đòi hỏi kiến thức nền tảng vững chắc về thuật toán, lập trình và tư duy logic, đồng thời yêu cầu khả năng cập nhật liên tục với sự phát triển nhanh của công nghệ.

Một hướng đi phổ biến khác là trở thành Kỹ sư dữ liệu lớn (Big Data Engineer), người thiết kế và vận hành các hệ thống xử lý dữ liệu quy mô lớn bằng các công cụ như Hadoop, Spark, Python hay Scala. Những vai trò này thường làm việc sâu với dữ liệu, giúp doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng AI trong hoạt động vận hành và ra quyết định.