Ba bên cùng tạo năng lực AI tự chủ
Hệ sinh thái AI tự chủ là mạng lưới trong đó Nhà nước định hướng chính sách, trường học phát triển con người và tri thức nền tảng, còn doanh nghiệp biến công nghệ thành sản phẩm giải quyết nhu cầu thực tế. AI4VN 2026 nhấn mạnh rằng không một bên nào có thể tự mình tạo nên năng lực AI bền vững. Ngày 5/11, ngày hội với chủ đề “Agentic AI và tương lai việc học” khai mạc tại Đại học Quốc gia Hà Nội, kết nối chuyên gia, doanh nghiệp và cộng đồng nghiên cứu để thúc đẩy ứng dụng AI trong học tập, công việc và đời sống. Sau tám năm tổ chức, sự kiện đã trở thành điểm gặp gỡ giữa cơ quan hoạch định chính sách, đơn vị nghiên cứu và tập đoàn công nghệ. Đây là bước tiến đáng chú ý, nhưng giá trị của một ngày hội không nằm ở số cuộc gặp: thước đo phải là hợp tác có tiếp tục sau sân khấu hay không.
Việc AI4VN lần đầu tổ chức ở quy mô toàn Đại học Quốc gia Hà Nội, với sự tham dự trực tiếp của 300 sinh viên, tạo cơ hội đưa người học vào trung tâm cuộc trao đổi về công nghệ. Sự hiện diện ấy có ý nghĩa nếu sinh viên được tiếp cận bài toán thật, dữ liệu phù hợp và cơ hội làm việc cùng doanh nghiệp, thay vì chỉ nghe giới thiệu xu hướng. AI đang rút ngắn đáng kể thời gian từ ý tưởng đến sản phẩm: tại cuộc thi AI Arena, sinh viên dùng AI tạo một phần mềm trong 20 phút, công việc trước đây có thể mất nhiều tuần. Tốc độ này khiến chương trình đào tạo phải đổi mới, nhưng không thể đồng nhất việc dùng công cụ với năng lực chuyên môn. Người học vẫn cần nền tảng toán học, dữ liệu, tư duy phản biện và hiểu biết về trách nhiệm khi triển khai AI.
Nhà nước mở đường, trường học xây nền
Vai trò của Nhà nước không nên dừng ở việc nêu mục tiêu. Nhà nước cần tạo khung chính sách rõ ràng, định hướng các ưu tiên nghiên cứu và giúp hình thành điều kiện để trường học, doanh nghiệp hợp tác. Quy tắc về dữ liệu, an toàn và trách nhiệm cần đủ rõ để khuyến khích thử nghiệm mà vẫn bảo vệ người dùng. Nếu thiếu định hướng chung, nguồn lực dễ phân tán vào những dự án rời rạc; nếu quy định thiếu linh hoạt, sáng kiến khó đi từ phòng nghiên cứu ra thực tế. Đây là phần việc giúp các bên biết đâu là ưu tiên dài hạn và cách phối hợp có thể duy trì.
Trường đại học có nhiệm vụ kép: đào tạo nhân lực đáp ứng nhu cầu đang thay đổi và theo đuổi nghiên cứu nền tảng mà doanh nghiệp có thể chưa đủ động lực hoặc nguồn lực để thực hiện. Hai nhiệm vụ này cần gắn với nhau. Chương trình học nên giúp sinh viên hiểu nguyên lý, xây dựng và đánh giá hệ thống AI, đồng thời có cơ hội thử nghiệm trên những vấn đề thực tế tại Việt Nam. Ngược lại, doanh nghiệp có thể phản hồi kỹ năng nào đang thiếu và bài toán nào cần lời giải, để nhà trường cập nhật nội dung đào tạo. Sự kết nối này không biến đại học thành nơi cung cấp nhân lực theo nhu cầu ngắn hạn; nó giúp tri thức nền tảng gặp được nhu cầu xã hội mà vẫn giữ không gian cho nghiên cứu dài hơi.
Thương mại hóa phải bắt đầu từ bài toán thật
Doanh nghiệp là mắt xích đưa nghiên cứu vào sử dụng: xác định nhu cầu, kiểm tra giải pháp trong môi trường thực tế và chịu trách nhiệm biến công nghệ thành sản phẩm có giá trị. Đó là ý nghĩa thiết thực của thương mại hóa AI, chứ không phải đưa một mô hình mới ra thị trường bằng mọi giá. Doanh nghiệp cũng cần chia sẻ phản hồi từ quá trình triển khai với trường học và cơ quan quản lý. Những dữ liệu về hiệu quả, giới hạn và rủi ro giúp nhà nghiên cứu cải thiện công nghệ, còn nhà hoạch định chính sách có căn cứ điều chỉnh khung quản lý. Nếu doanh nghiệp chỉ nhập công nghệ rồi ứng dụng mà không tạo năng lực nghiên cứu, hệ sinh thái sẽ khó tự chủ.
Giải thưởng AI Awards 2026 trong khuôn khổ chương trình vinh danh ba giải pháp AI, ba sản phẩm AI, năm tài năng AI và năm doanh nghiệp AI tiêu biểu. Việc ghi nhận những giải pháp đã hoàn thiện và được triển khai thực tế có ích khi nó làm nổi bật kết quả phục vụ người dùng, chứ không chỉ sự mới lạ về kỹ thuật. Với người học, người lao động và cộng đồng, lợi ích cuối cùng phải thể hiện ở công cụ hữu dụng, an toàn và phù hợp với nhu cầu đời sống. Đây cũng là vòng phản hồi cần có: nhu cầu thực tế dẫn tới nghiên cứu, nghiên cứu tạo giải pháp, còn trải nghiệm sử dụng chỉ ra điều cần sửa.
Đo thành công bằng hợp tác tiếp nối
Mô hình ba bên chỉ phát huy tác dụng khi mỗi bên vừa làm đúng phần việc của mình, vừa mở đường cho phần việc của hai bên còn lại. Nhà nước tạo định hướng và khuôn khổ; trường học đào tạo con người, phát triển tri thức; doanh nghiệp đưa giải pháp vào đời sống và phản hồi kết quả. Thiếu một mắt xích, chu trình sẽ đứt: nghiên cứu không gặp nhu cầu, sản phẩm thiếu nền tảng hoặc chính sách không theo kịp thực tế. Vì vậy, AI4VN 2026 nên được nhìn như điểm khởi động cho các quan hệ hợp tác bền bỉ, không phải đích đến của hệ sinh thái.
Kỳ vọng được nêu tại sự kiện là AI4VN tiếp tục giúp giới nghiên cứu gặp doanh nghiệp và hỗ trợ giảng viên, sinh viên tìm cách ứng dụng AI vào các bài toán thực tế trong nước. Đây là hướng đi đúng, nhưng cần được thể hiện bằng dự án chung, cơ hội thực tập, chuyển giao kết quả nghiên cứu và đánh giá tác động sau triển khai. Khi những kết nối đó trở thành hoạt động thường xuyên, Việt Nam mới có thể xây dựng năng lực AI tự chủ thay vì chỉ theo kịp sản phẩm của nơi khác. Kết luận cần rõ ràng: phối hợp ba bên không phải khẩu hiệu bổ trợ cho phát triển AI; đó là điều kiện để nhân lực, nghiên cứu và thị trường cùng trưởng thành.
