Tốt nghiệp Tiến sĩ chuyên ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP, lĩnh vực thuộc khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo) tại Đại học La Rochelle, Pháp, Nguyễn Như Khoa có hơn 8 năm gắn bó với AI, dữ liệu và các bài toán khai thác nguồn thông tin lớn như tin tức, truyền thông, mạng xã hội. Nhưng điều anh tìm kiếm sau những năm nghiên cứu không chỉ là thêm một công trình khoa học.
“Tôi luôn muốn những nghiên cứu đó không chỉ dừng ở bài báo hay phòng lab mà thực sự được đưa vào giải quyết các bài toán của doanh nghiệp”, anh chia sẻ. Chính mong muốn thu hẹp khoảng cách giữa công nghệ và giá trị kinh doanh đưa Khoa trở về Việt Nam và gia nhập FPT Digital từ nửa cuối năm 2024.
 |
Ở FPT, anh tiếp tục theo đuổi những bài toán vốn không có sẵn đáp án: dữ liệu phi cấu trúc, hệ thống legacy, quy trình nhiều thao tác thủ công hay những khối dữ liệu lớn nhưng chưa được chuyển hóa thành insight phục vụ quyết định. Sau hơn 8 năm làm việc với NLP, Khoa hiểu rằng bài toán AI trong doanh nghiệp hiếm khi bắt đầu bằng một câu hỏi về công nghệ.
“Điểm nghẽn thực sự của doanh nghiệp là gì và AI có phải cách tốt nhất để giải quyết nó không?” - đó thường là câu hỏi anh muốn đặt ra trước tiên. Bởi theo Khoa, AI-First không có nghĩa là đưa AI vào mọi thứ, mà là chủ động tìm xem AI có thể giúp con người làm việc tốt hơn ở đâu, bắt đầu từ một bài toán đủ nhỏ để thử nghiệm, đo lường rồi mới nhân rộng.
Cách tư duy ấy cũng định hình quan niệm của Khoa về “luôn dẫn đầu” trong một lĩnh vực thay đổi từng tuần. Anh không chạy theo mọi mô hình mới hay những benchmark ấn tượng, mà quan tâm đến cả cách con người đang sử dụng công nghệ và khả năng chuyển hóa nó thành giá trị thực tế. Với anh, theo kịp AI mới chỉ là điều kiện cần; bài toán khó hơn là biến tốc độ ấy thành lợi ích cụ thể cho doanh nghiệp.
Dấu ấn cá nhân đến khá tự nhiên. Năm 2025, Khoa lọt vào Top 10 cá nhân tiêu biểu của FPT Digital, dù mới gia nhập đơn vị hơn một năm. Anh không xem đây là một đích đến đã được tính trước. “Nếu mình làm tốt từng công việc, tạo ra giá trị cho khách hàng và cho đội ngũ, thì dấu ấn sẽ dần được hình thành từ chính những điều đó”, anh nói.
 |
Có lẽ cũng từ cách làm việc ấy mà Khoa giữ được sự tỉnh táo giữa tốc độ phát triển chóng mặt của AI. Anh thường bắt đầu bằng một công việc thật, thử nghiệm thật nhanh, đo lường thật rõ và học từ kết quả. Khi đào tạo AI, anh cũng không muốn người học bị choáng ngợp bởi thuật ngữ hay những mô hình khổng lồ. Thay vào đó, hãy chọn ngay một việc đang làm mỗi ngày, để AI thử sức và quan sát xem con người cần bổ sung điều gì.
Ngoài giờ tư vấn và nghiên cứu, Khoa chơi bóng chày khá thường xuyên, từng tham gia giải vô địch câu lạc bộ cấp quốc gia. Trên sân, anh gần như gác lại những câu chuyện công việc để tập trung vào từng lượt đánh, từng tình huống và sự phối hợp với đồng đội. Một cách khá giản dị để người làm công nghệ liên tục phải học cái mới giữ lại cho mình khoảng nghỉ cần thiết.
Nhìn về 1-2 năm tới, Khoa cho rằng AI sẽ chuyển mạnh từ “trả lời theo yêu cầu” sang “hành động”, khi các hệ thống có thể tự lập kế hoạch, sử dụng dữ liệu và công cụ, thực hiện trọn vẹn những quy trình công việc nhỏ dưới sự giám sát của con người. Khi đó, doanh nghiệp sẽ không chỉ cần mua thêm một công cụ AI, mà phải chuẩn hóa quy trình, kết nối dữ liệu, số hóa hệ thống và xây dựng cơ chế quản trị phù hợp.
Và nếu phải gói gọn hành trình làm nghề của mình trong một câu, Khoa chọn: “Theo kịp AI là chưa đủ; điều quan trọng là biến tốc độ của công nghệ thành giá trị thực cho con người và doanh nghiệp".
Có lẽ đó cũng là điểm nối tự nhiên giữa một tiến sĩ NLP từng đứng trong phòng lab ở Pháp và một chuyên gia tư vấn AI đang đồng hành doanh nghiệp Việt: công nghệ có thể thay đổi từng ngày, nhưng giá trị cuối cùng vẫn nằm ở những gì nó giúp con người làm tốt hơn.
Hà Trần
Ý kiến
()