Khu vực “nóng” tiếp
Một sinh viên viết cho tôi: “Thầy đã khuyên chúng em đi theo xu hướng công nghiệp để chọn lĩnh vực học tập dựa trên nhu cầu của công nghiệp và phát triển kĩ năng để chúng em có thể có được việc làm tốt khi tốt nghiệp. Em là sinh viên năm thứ hai trong khoa học máy tính cho nên em đã chọn đúng lĩnh vực học tập nhưng em cần phát triển loại kĩ năng nào và em nên hội tụ vào khu vực nào? Cái gì là khu vực “nóng”?”
Đáp: Là sinh viên Khoa học máy tính, bạn nên dùng “Google” hay “Bing” để tìm điều bạn đang tìm. Cứ gõ vào “Industry trends”, hay “Job market trends” thì bạn sẽ có mọi thông tin bạn cần. Bạn nên tích cực hơn trong lập kế hoạch nghề nghiệp của bạn thay vì chờ đợi ai đó cho bạn lời khuyên.
Ngày nay khu vực “nóng” là: ứng dụng di động, tính toán mây, Robotics và tự động hoá văn phòng. (Tôi đã viết nhiều blog về những công nghệ này). Tất cả chúng đều yêu cầu kĩ năng Công nghệ thông tin (CNTT) cho nên nếu bạn chọn các khu vực Khoa học máy tính, Kĩ nghệ phần mềm, hay Quản lí hệ thông tin, bạn chọn đúng lĩnh vực học tập rồi, dựa trên nhu cầu công nghiệp. Điều bạn cần là phát triển kĩ năng trong các khu vực này để chắc rằng bạn sẽ có khả năng có được việc làm tốt khi tốt nghiệp. Tuy nhiên, nếu bạn muốn tiến hơn nữa việc học tập bằng cách tiếp tục đi vào chương trình thạc sĩ thì bạn cần xem xét tới các khu vực “nóng” khác.
Trong vài năm tới, khu vực “nóng” sẽ là: Tự động hoá công việc tri thức dùng phân tích “Big Data” để nhận dạng các hình mẫu nào đó hay thông tin có giá trị trong dữ liệu đông đảo được thu thập và các thuật toán “học máy” để “học” từ những phân tích này và rút ra kết luận. Đây thực sự là thế hệ tiếp của công nghệ “trí tuệ nhân tạo” và một số người gọi là “A.I 2.0”. Một ví dụ của điều này là “máy tính thông minh” hiểu câu hỏi của bạn và có khả năng cho bạn câu trả lời đúng. Vài năm trước, IBM đã xây dựng một “máy tính thông minh” có tên “Watson” và đã dạy cho nó trả lời hàng nghìn câu hỏi từ mọi người. (Nếu bạn muốn xem cách nó trả lời các câu hỏi, bạn có thể lên YouTube và gõ Watson Computer hay Jeopardy thì bạn có thể thấy toàn thể phiên trình diễn về cách Watson đánh bại những người giỏi nhất bằng việc trả lời mọi câu hỏi nhanh hơn con người). Bây giờ Watson được đặt trong bệnh viện cho nên nó có thể “học” cách các bác sĩ chữa trị bệnh nhân để cho trong tương lai gần, nó có thể giúp trả lời các câu hỏi y tế từ bệnh nhân. Tôi tin Tự động hoá công việc tri thức sẽ rất lớn trong vài năm tới, đặc biệt cho sinh viên CNTT người muốn theo đuổi bằng cấp thạc sĩ hay tiến sĩ trong khu vực này bởi vì các tiến bộ trong phần mềm, đặc biệt các kĩ thuật học máy như học sâu và mạng nơ ron, là yếu tố then chốt của tự động hoá công việc tri thức vì máy tính sẽ được lập trình để phân tích dữ liệu và rút ra kết luận khi nó học nhiều hơn và trở nên thông minh hơn. Máy tính càng xử lí dữ liệu lớn thông minh, thuật toán của chúng càng trở nên được cải tiến hơn vì chúng “học” nhanh.
Khu vực khác “Nóng” sẽ là: Dãy Genom của công nghệ sinh học hay genom thế hệ tiếp nơi công nghệ máy tính như phân tích Big Data được dùng để nhận diện các hình mẫu và các đặc trưng đặc biệt của dãy gen và Vật liệu gen để khám phá các bệnh trước khi chúng xảy ra hay tìm các manh mối về bệnh như đái đường, ung thư, mất trí v.v. Trước khi ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) hệ genom của con người phải mất 13 năm và 2.7 tỉ đô la để làm (Dự án Genome con người 1990). Ngày nay trong phòng thí nghiệm của tôi ở Carnegie Mellon, chỉ mất vài giờ và vài nghìn đô la để dùng xử lí tính toán nhanh và thuật toán Big Data. Chẳng mấy chốc các bệnh viện sẽ có khả năng dùng công nghệ mới này để chẩn đoán nhiều bệnh trước khi chúng xảy ra và mọi người có thể lấy hành động phòng ngừa cho nên một số bệnh có thể không xảy ra cho họ. Tưởng tượng rằng một máy phân tích có thể nói cho bạn rằng bạn sẽ có 80% ung thư phổi lúc bạn 30 tuổi cho nên bạn sẽ phải có hành động đặc biệt như bỏ thuốc lá và uống thuốc đặc biệt để giảm cơ hội này. Ngày nay ứng dụng của công nghệ tính toán như phân tích Big Data, Học máy và thống kê có nhu cầu cao và tôi nghĩ chúng sẽ rất lớn trong tương lai gần.
Khu vực “nóng” khác sẽ là ứng dụng của Phân tích Big Data trong công nghiệp dầu và khoáng sản. Bằng việc thu thập thông tin từ nhiều nguồn như các dữ liệu cảm biến và dữ liệu trích rút vật tư năng lượng, có thể vẽ bản đồ mọi trữ lượng khoáng sản cũng như các mỏ dầu trên trái đất và làm tăng việc khám phá và tỉ lệ phục hồi. Thay vì khoan ngẫu nhiên tìm dầu và khoáng sản như nó vẫn được làm ngày nay, phân tích Big Data và công nghệ tính toán có thể được áp dụng để giúp ngành công nghiệp dầu và khoáng sản tìm vị trí chính xác của các mỏ dầu, khí và trữ lượng khoáng sản và giảm chi phí thăm dò và vận hành đáng kể. Theo một điều tra của công nghiệp dầu, vì dùng phân tích Big Data trong năm 2012 để phân tích các cảm biến và dữ liệu trích rút vật tư, họ đã có khả năng tìm được 80% chính xác hơn và giảm chi phí xuống hàng tỉ đô la. Các công ti dầu và nhà cung cấp năng lượng đã thấy rằng có cơ hội khổng lồ trong việc tăng tiến khai thác dầu và khí và quá trình phục hồi chỉ bằng việc dùng công nghệ mới này. Do đó những công ti này cần nhiều công nhân CNTT chuyên môn trong phân tích Big Data để giúp họ trích rút thông tin có nghĩa từ dữ liệu khổng lồ được thu thập. Chẳng hạn công ti Shell Oil có nhiều petabytes dữ liệu địa lí nhưng không có đủ công nhân có thể phân tích chúng. Người phát ngôn dầu hoả nói với nhà phân tích Phố Wall: “Bằng việc có đủ công nhân trong phân tích Big Data, chúng tôi có thể tìm được đích xác điều chúng tôi tìm và giảm chi phí vận hành hàng tỉ cho tới nghìn tỉ đô la trong mười năm tới. Chúng tôi rất sung sướng về tiềm năng của công nghệ mới nổi lên này giúp cho chúng tôi nâng cao năng suất, tính sinh lời vì nó sẽ hoàn toàn làm thay đổi cách công việc của chúng tôi được làm.”
Về căn bản mọi thứ đang có nhu cầu cao ngày nay và trong tương lai gần sẽ yêu cầu công nhân tri thức có kĩ năng trong công nghệ thông tin. Khi nhiều ngành công nghiệp đang bắt đầu nhận ra tiềm năng của CNTT để cải tiến tính hiệu quả, năng suất của họ, và tăng lợi nhuận, nó sẽ dần tới nhu cầu lớn về nhiều công nhân và việc thiếu hụt kĩ năng CNTT có thể là lực chính trong thay đổi sức mạnh kinh tế trong cạnh tranh toàn cầu. Phân tích dữ liệu lớn là dẫn lái chính trong tương lai, nếu bạn là sinh viên CNTT (Khoa học máy tính, Kĩ nghệ phần mềm hay Quản lí hệ thông tin) bạn có thể cân nhắc theo đuổi bằng thạc sĩ vì nó yêu cầu tri thức chuyên sâu để làm việc trong các khu vực này.
Ngày nay cuộc chiến về công nhân có kĩ năng đã bắt đầu nhưng nó sẽ mạnh hơn nữa trong tương lai gần vì mọi nước đã phát triển như Mĩ, Anh, Đức và Pháp đều đã thông qua luật di trú để cho phép công nhân có kĩ năng tới và làm việc. Tuy nhiên một số nước bắt đầu chống lại việc “chảy não” này bằng việc phát triển đào tạo chuyên sâu riêng của họ trong các khu vực này để ngăn cản những người có kĩ năng của họ khỏi ra đi (Trung Quốc, Ấn Độ, Nga, Nhật Bản v.v.). Một nhà phân tích Phố Wall viết: “Trong quá khứ cường quốc kinh tế dựa trên vốn nhưng ngày nay và trong tương lai nó sẽ dựa trên kĩ năng, đặc biệt ứng dụng của kĩ năng CNT trong nhiều ngành công nghiệp như viễn thông, chế tạo, Robotics, chăm sóc sức khoẻ, dược và ngành công nghiệp dầu khí. Nước nào có nhiều công nhân CNTT sẽ là người thắng trong cường quốc kinh tế và cuộc chiến về tài năng sẽ lan rộng khắp hoàn cầu. Với toàn cầu hoá, các công ti sẽ tập trung vào chỗ họ có thể tìm được tài năng và thiết lập vận hành của họ ở đó. Do đó, CNTT sẽ là yếu tố tạo khả năng then chốt cho thịnh vượng kinh tế trong nhiều năm tới vì mọi ngành công nghiệp sẽ cần những công nhân tri thức này.”
Tác phẩm, tác giả, nguồn
- Tác phẩm: Xu hướng công nghệ
- Nguồn: Blog của giáo sư John Vu, Carnegie Mellon University
- Wiki hóa: https://kipkis.com
