AI Academy: Nghiên cứu và đào tạo theo nhu cầu doanh nghiệp

Khi thành lập AI Academy Vietnam, chúng tôi mong sẽ tạo ra một cách làm và một cơ chế khác với những đơn vị nghiên cứu hiện tại (tại công ty và tại các trường, viện). AI Academy Vietnam mong đóng vai trò làm cầu nối giữa môi trường hàn lâm và doanh nghiệp để có thể đồng hành cùng các bên giúp thúc đẩy quá trình số hóa, ứng dụng AI tại Việt Nam, giúp các doanh nghiệp Việt tăng khả năng cạnh tranh bằng công nghệ của AI, và từ đó tiến ra thế giới.

Cái khó nhất là nghĩ ra mô hình hoạt động cho AI Academy Vietnam, vì những thứ chúng tôi làm và muốn làm gần như chưa có tiền lệ tại Việt nam. Những vấn đề như nhân lực, kinh phí, địa điểm, thị trường… tất nhiên đều là khó khăn với một đơn vị mới thành lập, AI Academy Vietnam (bắt đầu thành lập vào tháng 8/2018) cũng không ngoại lệ. Tuy nhiên tôi nghĩ rằng, điều cốt lõi của AI Academy là phải làm sao có được một mô hình hoạt động hiệu quả. Bản thân tôi đã 20 năm làm việc trong đại học nên tôi biết những điểm hạn chế của môi trường đại học, đặc biệt là đại học tại Việt Nam, đối với việc thúc đẩy đổi mới sáng tạo, chuyển giao tri thức nhằm san lấp “thung lũng chết”. Những cộng sự của tôi đều là những doanh nhân đã có kinh nghiệm kinh doanh, quản lý các tập đoàn công nghệ lớn trong và ngoài nước, họ hiểu thị trường và doanh nghiệp cần gì. Đây là một lợi thế của AI Academy Vietnam.

Với những kinh nghiệm từ hai phía như vậy, việc đào tạo của AI Academy Vietnam sẽ có nhiều điểm khác biệt so với đào tạo trong trường đại học:

Thứ nhất, đối tượng đào tạo chúng tôi nhắm đến là những người đang đi làm như cán bộ quản lý, kỹ sư, nhân viên kỹ thuật… tại các doanh nghiệp. Vì sao lại chọn đối tượng này? Chúng tôi nhận thấy họ không có đủ thời gian để học theo chương trình trong các trường các đại học trong khi các khóa học online đang mở rộng rãi tại Việt Nam chưa đủ sâu và cụ thể cho những bài toán họ đang cần phải giải quyết trong công việc.

Thứ hai, với đối tượng người học như vậy, chương trình của chúng tôi hướng tới đào tạo dựa trên dự án (project-based) và giải quyết vấn đề (problem-based). Các chương trình đào tạo của Viện nhắm tới việc nâng cao nhận thức và tư duy hệ thống về ứng dụng AI cho doanh nghiệp - dành cho đối tượng quản lý), và đào tạo kỹ sư để làm AI - dành cho đối tượng kỹ sư, kỹ thuật viên.

Thứ ba, cách thức thực hiện chương trình của AI Academy Vietnam cũng khác với ở trường đại học, ví dụ việc triển khai đào tạo thường gắn liền với doanh nghiệp, khuyến khích doanh nghiệp cử người tới học và mang theo [một phần] bài toán, dự án thực tế của họ tới AI Academy Vietnam để có thể vừa học vừa tìm cách ứng dụng trực tiếp vào các vấn đề đó dưới sự hướng dẫn của các giảng viên là các chuyên gia về AI.

Thứ tư, đội ngũ giảng viên của AI Academy Vietnam không bị đóng cứng ở phạm vi một khoa hay một bộ môn như ở đại học mà là những nhà khoa học, các chuyên gia có nhiều kinh nghiệm thực tế về nghiên cứu và ứng dụng AI và họ đến từ nhiều trường, viện, doanh nghiệp khác nhau. Do khóa học tổ chức theo hướng giải quyết dự án và vấn đề nên mỗi một (hay một số dự án) sẽ do một giảng viên có kinh nghiệm nhất về dự án đó đảm nhận. Việc có được nhiều giảng viên cho một khóa học không dễ để thực hiện ở một đại học tại Việt Nam.

Thứ năm, chúng tôi thực hiện triệt để việc học viên đánh giá giảng viên, và thực hiện thay đổi chương trình đào tạo một cách linh hoạt theo thực tế, điều rất khó thực hiện hoặc rất mất thời gian để thực hiện trong môi trường đại học ở Việt nam hiện nay.

Hiện nay ngoài các chương trình đào tạo chung, chúng tôi có cả các hoạt động đào tạo theo nhu cầu của doanh nghiệp, khi đó chúng tôi sẽ khảo sát lấy nhu cầu của doanh nghiệp để từ đo tư vấn và cùng họ xây dựng các khóa đào tạo cho họ mà AI Academy Vietnam sẽ đảm trách việc giảng dạy.

Để đạt được những điều trên trước hết AI Academy Vietnam phải là nơi tập hợp được những người giỏi và có nhiều kinh nghiệm thực tế về AI tại Việt nam. Chúng tôi rất coi trọng những người giỏi về AI ở trong nước và dành cho họ một cơ chế đãi ngộ xứng đáng, hướng trực tiếp tới cá nhân người làm ra kết quả công việc tốt. Nó sẽ khắc phục được điểm yếu ở nhiều cơ sở đào tạo, nghiên cứu trong nước hiện nay là nhân lực có chất lượng cao chưa được đánh giá và đãi ngộ xứng đáng.

Bên cạnh đó, các chương trình đào tạo của AI Academy Vietnam đều được thiết kế một cách cẩn thận và đủ độ mềm dẻo để linh hoạt thay đổi theo yêu cầu tức thời của người học và thị trường. Quá trình thực hiện đào tạo luôn có kết nối với doanh nghiệp với định hướng đầu ra cho học viên.

Các yếu tố tiếp theo trong đào tạo là chương trình và quy trình đào tạo. Chương trình đào tạo của Viện được thiết kế rất công phu. Đội ngũ chuyên gia trong nghiên cứu lẫn trong doanh nghiệp của Viện thiết kế ra những chương trình hướng đến thực tế, học viên sau khi học xong có thể ứng dụng ngay được. Chương trình công phu nhưng vẫn đủ tính mềm dẻo, có thể thay đổi rất tùy biến, linh hoạt theo yêu cầu cụ thể của thị trường và doanh nghiệp. Ví dụ như đại học sau 3 năm, 5 năm mới cập nhật chương trình một lần, cũng chưa chắc đã tính đến việc thị trường và doanh nghiệp đang cần cái gì.

Quá trình, quy trình thực hiện của Viện luôn chặt chẽ và kết nối với doanh nghiệp, có định hướng đầu ra. Doanh nghiệp sẽ tham gia đánh giá chương trình đào tạo và tham dự được trong quá trình đào tạo. Những phản hồi của doanh nghiệp sẽ được sử dụng để trực tiếp hiệu chỉnh lại ngay chương trình đào tạo cũng như hiệu chỉnh liên quan đến khâu triển khai đào tạo.

AI Academy Việt Nam mới thành lập và còn một chặng đường rất dài để phát triển nữa, vì thế trước mắt chúng tôi muốn phấn đấu để AI Academy Vietnam trở thành một trong những đơn vị đi đầu tại Việt Nam trong các lĩnh vực đào tạo, tư vấn, thẩm định, R&D, chuyển giao công nghệ liên quan đến AI, chuyển đổi số…

Để làm được điều này, Viện sẽ thúc đẩy liên kết với rất nhiều đơn vị khác nhau như các đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp, startup, nhà đầu tư, v.v… để xây dựng một mạng lưới về đổi mới sáng tạo tại Việt Nam, trong đó vai trò của AI Academy là tập trung về AI. Hiện nay, Viện đang có nhiều cơ hội thực hiện điều đó khi đang nằm trong tổ tham vấn của Bộ KHCN để xây dựng chiến lược phát triển AI cho Việt Nam, đặc biệt là ý kiến đóng góp tôi cũng như của AI Academy là làm sao đẩy mạnh ứng dụng AI trong các chuyên ngành mà Việt Nam có thế mạnh như nông nghiệp, du lịch.

Dù mới thành lập nhưng AI Academy đã bắt đầu tham gia một số dự án, nghiên cứu, không chỉ liên quan đến AI mà còn là các công nghệ liên quan như IoT, tự động hóa để đưa AI vào cuộc sống. Ví dụ như chúng tôi đang có dự án kết hợp với Viện Tự động hóa và cả doanh nghiệp để chuyển giao những công nghệ về AI ứng dụng trong dây chuyền chế biến thủy sản tự động hóa hoặc thực hiện số nghiên cứu khác về nông nghiệp, ví dụ như hệ thống tổng hợp phân tích thông tin thị trường chuỗi giá trị trong thủy sản và nông nghiệp. Mục đích của hệ thống này là làm sao để người làm nông nghiệp, kinh doanh nghiệp hiểu được thêm về thị trường thế giới thông qua AI tổng hợp, chắt lọc, dự đoán xu thế thị trường.

Đúng, nhờ vậy mà nhanh hơn rất nhiều vì. Ví dụ riêng việc ra quyết định sẽ nhanh hơn rất nhiều so với trường đại học, không phải thông qua nhiều khâu trung gian. Trường đại học, do đặc điểm của cơ chế vận hành nên việc ra quyết định luôn có những độ trễ nhất định, còn chúng ta đều biết là doanh nghiệp thì họ không chịu được cái độ trễ đó.

Nhiều cơ hội hứa hẹn mở ra cho AI Academy nhưng điều đó cũng có nghĩa là sẽ lấy bớt thời gian nghiên cứu của anh, thậm chí có thể đưa hướng nghiên cứu của anh theo hướng khác. Về lâu dài, điều đó có ảnh hưởng đến công việc R&D của Học viện?

Đương nhiên với nghiên cứu của cá nhân tôi, nhất là vào giai đoạn đầu này đang rất nhiều việc tổ chức xây dựng viện, thì chắc chắn bị ảnh hưởng, nhất là thời gian. Cái ảnh hưởng thứ hai là định hướng nghiên cứu. Bây giờ nghiên cứu của cá nhân tôi và của nhóm luôn có định hướng mang tính chất ứng dụng và phải bắt đầu từ bài toán thực tế mà cuộc sống, thị trường, doanh nghiệp đang cần. Hiện nay chúng tôi có rất nhiều dự án nghiên cứu thực tế: ví dụ như tối ưu hệ thống giao vận, làm thế nào lập kế hoạch lập lịch giao vận tối ưu tự động; nghiên cứu về dự đoán các cuộc gọi taxi để điều xe và cung cấp thông tin một cách hợp lý; hệ thống xử lý dữ liệu dự báo về hiện tượng thời tiết bất thường...

Thực ra, dưới góc độ nghiên cứu thì nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng đều có những giá trị nhất định, nhiều khi chúng ta chỉ nhìn thấy ở hai đầu là lý thuyết và sản phẩm, nhưng quá trình đi từ nghiên cứu lý thuyết cho đến thành sản phẩm đi vào cuộc sống là cả một chuỗi giá trị và cần rất nhiều bên tham gia. Đối với Việt Nam, khoảng cách giữa hai đầu này đang gặp khó khăn cả về người làm và cả về nhận thức, hoạt động của AI Academy Vietnam chính là góp phần giải quyết vấn đề đó.