Dự báo xu thế dịch chuyển kỹ năng nghề nghiệp IT (Information Technology) sang IS (Information Systems)
Như đã nhiều lần mình viết trên fb cá nhân về dự cảm/ báo về việc sẽ có dịch chuyển rất lớn về nhu cầu kỹ năng trong ngành CNTT vì cơn bão AI và No-code/Low-code/ Cloud, trong đó dự báo nhu cầu về kỹ năng ngành IT sẽ giảm, kỹ năng ngành IS sẽ tăng. Vấn đề là lâu nay ngành IS và ngành IT hay bị lẫn lộn, thậm chí vấn đề lẫn lộn này rất nghiêm trọng ở Vn. Nó dễ nhận thấy ở 02 khía cạnh:
- Gần như tuyệt đại đa số các mô tả vị trí công việc trong các thông tin tuyển dụng không có IS mà tất cả (trong đó có nhiều việc thuộc ngành IS) bị đánh đồng thành IT.
- Ngành IS được/ bị bộ GDĐT xếp là thuộc ngành CNTT và trong thời gian dài ở VN, ngành IS thuộc các khoa CNTT, trong khi đó ở các quốc gia phát triển ngành IS thuộc Business School.
Để cho đỡ dài mình sẽ bàn về vấn đề này trong 02 posts. Post thứ nhất này sẽ lý giải tại sao sắp tới nhu cầu kỹ năng sẽ chuyển từ IT sang IS và Post thứ 2 nói về việc cần phải thay đổi và cách mạng việc đào tạo ngành IS tại Việt Nam như thế nào. Đây không phải là bài viết kiểu nghiên cứu (trích dẫn, số liệu) mà là chia sẻ những phân tích, suy nghĩ, quan điểm, dự báo của cá nhân (opinion).
Thị trường đầu ra chính của ngành IT/IS sắp tới của ngành IT/IS phải là các doanh nghiệp (để làm được những sản phẩm B2C với hàng triệu/ tỷ users sẽ càng ngày càng vô cùng khó). Cơn bão AI ập đến sẽ không chừa một ai cả, nhưng chuyển đổi doanh nghiệp với AI thì doanh nghiệp không thể không có một hệ thống thông tin tốt, AI dựa trên dữ liệu, thông tin, tri thức. Xu thế dự báo sắp tới là AI sẽ tích hợp toàn diện vào hệ thống thông tin doanh nghiệp. AI vừa là tác nhân để thông minh hóa, tự động hóa hệ thống thông tin doanh nghiệp vừa là công cụ giúp thúc đẩy nhanh quá trình xây dựng hệ thống thông tin của doanh nghiệp.
Để xây dựng một hệ thống hay 1 thành phần số trong hệ thống thông tin doanh nghiệp bao giờ chúng ta cũng cần 3 mức. Mức concept (khái niệm), mức logic (hệ thống các thành phần, kết nối, trao đổi thông tin), mức vật lý (physical). Lấy ví dụ nhưng trong xây dựng mô hình data cho hệ thống thông tin doanh nghiệp chúng ta có 03 mức. Mức concept hay mức view là mức của người dùng nghiệp vụ, mức logic là mức thiết kế về các loại dữ liệu, sơ đồ quan hệ, governance, rules, ..., mức vật lý là các database (bảng trong relational hay file, graphs, etc.) (một số người không phân biệt được khái niệm về data và database trong doanh nghiệp). Cũng như vậy trong lĩnh vực software engineering (là lĩnh vực nhìn thấy rõ sự giao thoa giữa IT và IS). Có những công việc cần được thực hiện ở tầng concept (ví dụ requirements engineering, business analysis) ở tầng logics (ví dụ system analysis and design, data and software architectures, ...) và ở tầng vật lý (Setup với devops, security, dev, test, deploy, ...). Thường tầng concept sẽ thuộc về ngành IS (cần hiểu rất rõ về nghiệp vụ, quy trình, dữ liệu kinh doanh, ...), tầng Logic là giao thoa giữa các kỹ năng của IS (về phân tích, thiết kế hệ thống) và ngành IT (xây dựng kiến trúc, etc), phần về tầng vật lý thuần túy thuộc về ngành IT. Ngành CNTT của chúng ta chỉ dựa vào outsourcing thì nếu ở mức thấp (như cách đây 10-15 năm) thì các doanh nghiệp IT của chúng ta chỉ được tham gia phần Physical của dự án PM. Bây giờ nhiều doanh nghiệp đã phát triển lên làm toàn bộ các khâu. Trong cách làm truyền thống chúng ta sẽ cần có các loại nhân sự với background và kỹ năng khác nhau cho 01 dự án xây dựng phần mềm hay IS. Tầng concept chủ yếu (như BA) chủ yếu là các bạn học về quản trị, kinh doanh, nghiệp vụ (hoặc các bạn học CNTT sau đó đi đào tạo về nghiệp vụ, cách này thường khó scale), phần Logic sẽ là các bạn IT già đời có nhiều kinh nghiệp về cả tech và cả hiểu về nghiệp vụ (do đó số này bao giờ cũng được đánh giá và trả lương cao nhất trong team), phần physical gồm toàn các IT hardcore (coder, hạ tầng, ...). Với một dự án gồm 3 giai đoạn như vậy và với các đòi hỏi nhân sự, kỹ năng khác nhau rất nhiều thì rủi ro là lớn, ví dụ rất nhiều các công ty đau đầu ở mảng BA, hiểu sai nghiệp vụ, sai nhu cầu của khách hàng thì coi như hỏng ngay từ đầu.
Giả sử mà phân tích nhu cầu, nghiệp vụ, hệ thống chuẩn nhưng thiết kế lởm, kiến trúc tệ thì cũng toi. Giả sử thiết kế, kiến trúc tốt nhưng lựa chọn công nghệ sai, dev lớm, test đểu thì hệ thống đầy bug và có thể không scale, ....
Tuy nhiên với sự xuất hiện của AI và các nền tảng No-code/ Low-code việc làm các dự án IT/IS chắc chắn sẽ có những thay đổi rất lớn trong năm tới (thậm chí là đã thay đổi rồi). Tầng concept là tầng AI có tác động ít nhất vì tầng này đòi hỏi rất nhiều kiến thức nghiệp vụ của ngành và specific của doanh nghiệp, quan trọng là nó không chỉ được giải quyết dựa trên nghiên cứu giấy tờ, quy trình (nếu mấy cái này được số hóa thì đương nhiên AI sẽ hỗ trợ rất nhiều ví dụ trong việc xác định business concepts, phân tích business process, etc) mà còn phải tương tác rất nhiều với con người. Tầng logic là tầng tác động của AI bắt đầu lớn hơn nhưng vẫn rất cần sự sáng tạo và tri thức của con người, đặc biệt là các kinh nghiệm phân tích thiết kế của cá nhân designer. Trong tầng này AI sẽ hỗ trợ cho designer (ví dụ có thể input các yêu cầu của tầng concept và yêu cầu AI hỗ trợ lên các bảng thiết kế ban đầu). Khỏi phải nói tầng bị ảnh hưởng lớn nhất, cũng là tầng dùng nhiều nhân sự nhất trong một dự án IT/IS chính là tầng vật lý. AI + No-code có thể giúp giảm đáng kể nhân lực ở tầng này. Khi đã có phân tích, thiết kế chuẩn rồi thì việc setup lên Devops, CI/CD, viết code, test, tạo database, etc sẽ được các nền tảng No-code/ Low-code + AI hỗ trợ tối đa, số lượng nhân sự cần cho công đoạn này sẽ giảm khủng khiếp (một số doanh nghiệp Vn mình được tiếp cận đã nói đến con số từ 5-10 lần) đồng thời tập kỹ năng sẽ phải thay đổi ghê gớm do sự cạnh tranh của AI.
Thực tế như startup Drinkizz của bạn Tyna Huynh đã xây dựng hoàn thiện toàn bộ hệ thống thông tin cho mình (bao gồm quản trị dữ liệu doanh nghiệp, các quy trinh core và tự động, marketing, chăm sóc khách hàng, thương mại điện tử, website, ...) tất cả dựa trên các nền tảng No-code (không phải viết 01 dòng lệnh nào) với sự hỗ trợ, gợi ý của AI. Để làm được hệ thống đó nếu có 1 nhân sự thành thạo kỹ năng IS và skillfull về các tools No-code/AI (Vinci Savitri) sẽ mất chỉ khoảng 3 tuần làm việc. Chi phí thuê các nền tảng No-code/ AI trên cloud khoảng 14tr/ tháng, và một bạn nhân sự đó có thể vận hành 5 hệ thống như của Drinkizz. Cũng như vậy đã có một số doanh nghiệp tại Vn cho thấy mức độ hiệu quả của việc áp dụng AI, No-code/ Low-code với con số giảm nhân sự tầng physical một cách ấn tượng. Không nghi ngờ gì nữa đây là xu thế sẽ phát triển mạnh sắp tới đây mà không thể đảo ngược.
Điều đó cho thấy sẽ có cuộc dịch chuyển rất lớn về kỹ năng từ ngành IT sang ngành IS trong những năm tới vì AI + No-code. Không phải ngẫu nhiên mà rất nhiều các bạn founder của các cty outsourcing ở phố Duy Tân mà mình gặp trong những tháng vừa qua đều than phiền về việc chưa bao giờ ngành IT outsourcing khó khăn như 2 năm vừa rồi, việc cứ đi đấu hết, không phải ngẫu nhiên năm vừa rồi là năm đầu tiên trong lịch sử của các khoa CNTT ở VN không tuyển được lượng sinh viên như ý.
Vấn đề là các khoa CNTT cần phải thay đổi các chương trình đào tạo như thế nào? Cần phải có cuộc cách mạng trong việc đào tạo ngành IS ở VN ra sao. Tất cả sẽ bàn ở bài sau!
Cái hình mô tả CNTT và Hệ Thống Thông Tin đó là như vầy.
Hệ thống thông tin sẽ liên quan đến tổ chức phần mềm cho doanh nghiệp đáp ứng được nhu cầu kinh doanh của công ty. Cái này là thiết yếu và sống còn của 1 doanh nghiệp. Trước đây, thày thấy nhà nước quy hoạch ngành công nghệ thông tin của DH kinh tế đúng theo định hướng này và cung cấp nguồn nhân lực tốt cho ngân hàng đi tiên phong đầu tư CNTT.
CNTT ở DH Bách Khoa bản chất là đi thiên về thiết bị xử lý thông tin và điều khiển thiết bị. Do đó, nội dung học liên quan đến điều khiển thiết bị ở cấp thấp trong lập trình-Hay gọi nó là ngôn ngữ máy.
CNTT như DH khoa học tự nhiên hay một số trường phổ biến đào tạo lai lai giữa 2 cái này. Thực tế sv tốt nghiệp lại đi làm về phần mềm cho doanh nghiệp nhiều hơn.
Aug 03, 2025
