Khi AI có thể làm việc, sinh viên kinh doanh cần học gì?

Điều cốt lõi là người học có biết đặt câu hỏi đúng, kiểm chứng thông tin, nhận diện giới hạn của công nghệ và chịu trách nhiệm về quyết định của mình.

Đây là thông điệp nổi bật tại hội thảo "Integrating AI into Business Curricula" do Khoa Kinh tế và Quản trị, Trường Đại học Việt Đức (VGU) tổ chức mới đây, Đại học Goethe Frankfurt đồng chủ trì. Trước khi rà soát chương trình đào tạo, Khoa tham vấn các trường đối tác, doanh nghiệp và cựu sinh viên.

Phát biểu khai mạc, TS. Hà Thúc Viên, Phó Hiệu trưởng VGU, cho rằng vấn đề không còn là có nên đưa AI vào chương trình, mà là đưa nội dung gì và bằng cách nào. "Sinh viên tốt nghiệp không nên chỉ là người sử dụng AI. Họ cần trở thành những nhà chuyên môn và nhà lãnh đạo tương lai, biết khi nào, ở đâu và bằng cách nào AI tạo ra giá trị, và khi nào phán đoán của con người vẫn phải giữ vai trò trung tâm", ông nói. Theo ông, Khoa không nên tự trả lời những câu hỏi này một mình.

AI và sự thay đổi của giáo dục đại học

TS. Lars Pilz (Đại học Goethe Frankfurt) nhìn nhận bài toán có hai mặt: sinh viên cần năng lực sử dụng AI cho nghề nghiệp, nhưng vẫn phải giữ khả năng tự học, tư duy độc lập và tự xây dựng tri thức. "Nếu ngày mai chúng ta vẫn dạy theo cách của ngày hôm qua, tất cả chúng ta sẽ lạc lối", ông nói, và đề nghị giảng viên chia sẻ cả những thử nghiệm chưa thành công.

GS.TS. Utz Dornberger (Đại học Leipzig) giới thiệu mô hình "living lab", nơi sinh viên, giảng viên và doanh nghiệp cùng giải quyết vấn đề thực tế. Sinh viên đến doanh nghiệp thu thập dữ liệu bằng cảm biến, camera, rồi dùng AI phân tích quy trình và tìm điểm nghẽn.

Với lớp hàng trăm sinh viên, khó có đủ dự án thực tế cho từng nhóm, nên ông cùng đồng nghiệp thử nghiệm "trợ giảng AI" trong một bài tập về quản trị bền vững. Nhóm dùng AI đạt kết quả đồng đều hơn và điểm trung bình nhỉnh hơn nhóm do giảng viên hướng dẫn, dù đây mới là thử nghiệm quy mô nhỏ. Theo ông, giảng viên sẽ chuyển dần từ truyền đạt kiến thức sang huấn luyện người học.

GS.TS. Sarah Namoco (Đại học Khoa học và Công nghệ Nam Philippines) chia sẻ khảo sát 227 người học từ trung học phổ thông đến tiến sĩ: họ xem AI là công cụ tăng năng suất và giảm tải nhận thức, nhất là khi học bằng tiếng Anh. Bà thường hỏi sinh viên: "Sau khi dùng AI, em làm được gì mà trước đây không làm được?". Nếu câu trả lời chỉ là "làm bài nhanh hơn", cách dùng AI cần được xem lại. Sau ba năm cho phép sinh viên dùng AI, bà cũng gặp tài liệu tham khảo không có thật do AI tạo ra, và phải kiểm tra từng nguồn trước buổi bảo vệ.

Từ giảng đường đến văn phòng

Chị Trần Đoàn Ngọc Trinh, cựu sinh viên ngành Tài chính và Kế toán VGU, hiện là Giám đốc Hoạch định Logistics và Dịch vụ Khách hàng Toàn cầu tại Heineken (Hà Lan), cho biết trợ lý AI được doanh nghiệp phê duyệt giúp rút ngắn thời gian tổng hợp thông tin và xử lý bản nháp, dành thêm thời gian cho phân tích và ra quyết định. AI cũng hỗ trợ phân bổ ngân sách tiếp thị, nhưng quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người.

Theo chị, phần khó nhất không phải là xây dựng AI mà là chất lượng dữ liệu, niềm tin và cách các nhóm phối hợp. "Ở nơi làm việc, bạn không thể giao sự chính trực của mình cho một cỗ máy. Tên của bạn, uy tín của bạn và trách nhiệm của bạn vẫn gắn với kết quả", chị nói.

Chị Đoàn Xuân Mai, cựu sinh viên cả bậc cử nhân và thạc sĩ VGU, hiện là chuyên viên phân tích tại một công ty chứng khoán, dùng AI để theo dõi tin tức, làm sạch dữ liệu và tóm tắt báo cáo. Tuy nhiên, phân tích gửi khách hàng phải dựa trên nguồn đã kiểm chứng và hiểu biết thực sự về tương quan giữa các biến số, điều chỉ con người bảo đảm được.

Đại diện Công ty SVTech, doanh nghiệp về tích hợp hệ thống, dữ liệu, AI và tự động hóa, cho rằng AI về bản chất rút ngắn thời gian từ đầu vào đến đầu ra. Nếu tư duy hoặc dữ liệu đầu vào sai, công nghệ chỉ khiến sai lệch xảy ra nhanh hơn. Doanh nghiệp vì thế chú trọng bốn năng lực: Tư duy giá trị: công việc tạo ra giá trị gì cho tổ chức; Tư duy dữ liệu: nguồn gốc, chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu; Tư duy hệ thống: mối liên hệ giữa các bộ phận; Tư duy phản biện: đánh giá và kiểm chứng kết quả do AI tạo ra.

Đây cũng là lý do nhiều doanh nghiệp tiếp cận sinh viên từ năm nhất, năm hai để sớm nhận diện tố chất.

GS. Kevin Bauer, Giáo sư đầu ngành về AI dựa trên lý thuyết trò chơi và AI nhân quả trong kinh doanh và kinh tế học tại Đại học Goethe Frankfurt, mượn hình ảnh những "quái vật" trong phim Monsters, Inc. để nói về AI. AI đáng sợ khi con người chưa hiểu nó, nhưng tạo ra nhiều giá trị hơn khi con người hiểu và hợp tác. Sinh viên cần đi từ sợ hãi đến thấu hiểu rồi hợp tác, mà không từ bỏ phán đoán của mình.

Các ý kiến tại hội thảo sẽ được Khoa Kinh tế và Quản trị VGU sử dụng khi rà soát, điều chỉnh chương trình đào tạo. Trọng tâm không phải là thêm công cụ AI vào lớp học, mà là năng lực đặt câu hỏi, kiểm chứng dữ liệu, tư duy phản biện và trách nhiệm của người học.