Thống kê hiện trạng chuyển đổi số

Trong bối cảnh kỹ thuật số phát triển nhanh chóng, các doanh nghiệp trên toàn cầu đang phải đối mặt với việc triển khai những công nghệ mới đầy hứa hẹn nhưng cũng gây bối rối. Thuật ngữ chuyển đổi số (digital transformation – DX) đề cập đến việc tích hợp những công nghệ này nhằm thúc đẩy năng suất, hiệu quả và bền vững hơn. Thuật ngữ này đã trở nên phổ biến trong thời kỳ đại dịch COVID-19 và đại diện cho sự chuyển đổi rộng lớn sang các phương thức kinh doanh linh hoạt và thông minh hơn. Trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn và điện toán đám mây được coi là các công nghệ cốt lõi có khả năng biến đổi mạnh mẽ với ứng dụng rộng rãi trên nhiều ngành công nghiệp, trong khi các lĩnh vực như sản xuất đang áp dụng robot chuyên biệt.

Chi tiêu đang tăng nhanh, với công nghệ đám mây đứng đầu

Chi tiêu toàn cầu cho chuyển đổi số đạt 1,85 nghìn tỷ đô la Mỹ vào năm 2022, tăng hơn 16% so với năm 2021. Đại dịch COVID-19 được cho là đã khởi động sự chi tiêu này cho nhiều doanh nghiệp, với sự gia tăng của làm việc từ xa thúc đẩy các tổ chức áp dụng công nghệ đám mây cho phép môi trường làm việc linh hoạt. Hơn 90% các tổ chức trên toàn thế giới đã triển khai công nghệ đám mây tính đến năm 2023, tỷ lệ áp dụng cao nhất trong số các công nghệ mới nổi, với chi tiêu toàn cầu cho đám mây công cộng ước tính đã vượt qua 560 tỷ đô la Mỹ trên toàn cầu.

Việc áp dụng AI khác nhau giữa các ngành

AI tạo sinh đại diện cho mũi nhọn của nhiều sáng kiến chuyển đổi số, tuy nhiên phần lớn các tổ chức trên toàn thế giới vẫn chưa triển khai công nghệ này. Việc triển khai toàn cầu đạt khoảng một phần ba các tổ chức trên toàn thế giới vào năm 2023, với tỷ lệ này tăng lên 40% ở Bắc Mỹ. Khi được triển khai, AI và học máy có thể cho phép ra quyết định thông minh cho các giám đốc điều hành thông qua mô hình dự đoán và cải thiện dịch vụ cho khách hàng thông qua cá nhân hóa và chatbot tự động. Tuy nhiên, những phức tạp liên quan đến việc triển khai AI đặt ra một ngưỡng cao cho việc tham gia, gây khó khăn cho các tổ chức nhỏ với ngân sách hạn chế.

Chuyển đổi lực lượng lao động

Việc áp dụng rộng rãi các quy trình kỹ thuật số mới đã thúc đẩy việc đánh giá lại vai trò của lực lượng lao động, với một số công nghệ yêu cầu kỹ năng và năng lực chuyên môn. Một loạt các kỹ năng kỹ thuật đang tăng cao về nhu cầu trong bối cảnh AI được áp dụng, với các kỹ năng học máy, phân tích dữ liệu và an ninh mạng nằm trong số những kỹ năng nổi bật. Nhiều công ty sẽ tìm đến Ấn Độ để đáp ứng nhu cầu này, với quốc gia này đứng đầu bảng xếp hạng về sự thâm nhập của kỹ năng AI, trong khi những công ty khác có thể tìm cách nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện tại trong bối cảnh thị trường học tập doanh nghiệp bùng nổ.

Nhiệm vụ của các tổ chức sẽ là cân bằng khi họ tiến tới triển khai những công nghệ mới mạnh mẽ đồng thời cân nhắc các mối quan tâm về an ninh mạng và đạo đức. Mặt khác, nhân viên sẽ tìm cách nâng cao danh mục kỹ năng của mình để thành công trong một thị trường việc làm toàn cầu đòi hỏi sự thành thạo kỹ thuật số và sẵn sàng đón nhận thay đổi.

Nguồn: Statista (tháng 6/2024).

Những nguyên nhân chính dẫn đến thất bại dự án là gì?

Nguồn: https://projectmanagementreport.com/blog/project-management-statistics

Nghiên cứu ngành và khảo sát các chuyên gia quản lý dự án tiết lộ các nguyên nhân hàng đầu dẫn đến thất bại dự án là:

1. Thiếu mục tiêu và phạm vi rõ ràng (64%)

2. Lập kế hoạch và dự báo không đầy đủ (57%)

3. Giao tiếp kém/kết nối không đồng bộ với các bên liên quan (56%)

4. Phân bổ tài nguyên không đủ (52%)

5. Quy trình quản lý thay đổi yếu kém (49%)

6. Thiếu sự hỗ trợ từ lãnh đạo (48%)

7. Quản lý rủi ro không hiệu quả (47%)

8. Lịch trình không thực tế (45%)

9. Phạm vi dự án mở rộng không kiểm soát (45%)

Những yếu tố hàng đầu này nhấn mạnh cách các vấn đề liên quan đến sự liên kết, lập kế hoạch, tài nguyên và khả năng thích ứng làm trật đường ray kết quả dự án. Mục tiêu mơ hồ, các nhóm làm việc riêng lẻ, rủi ro bị bỏ qua, thời hạn chặt chẽ, thay đổi không kiểm soát và các nhà tài trợ không gắn kết đều tạo nền tảng cho thất bại.

Xem xét kỹ hơn các nguyên nhân gốc rễ:

1. Mục tiêu không rõ ràng: Mục tiêu mơ hồ khiến không thể định nghĩa thành công có thể đo lường được hoặc điều chỉnh nhiệm vụ và kỳ vọng. Kết quả chịu ảnh hưởng nếu không có mục tiêu cụ thể để đánh giá tiến độ và sự hoàn thành.

2. Lập kế hoạch không đầy đủ: Lập kế hoạch không đủ về tài nguyên, ngân sách, lịch trình, rủi ro và yêu cầu làm cho các nhóm không chuẩn bị sẵn sàng để thực hiện một cách dự đoán. Khoảng trống không thể tránh khỏi khi công việc bắt đầu.

3. Giao tiếp kém: Giới hạn sự hợp tác liên chức năng và minh bạch góp phần vào sự không đồng bộ. Mọi người bị ngắt kết nối với kết quả và thay đổi, gây ra hiệu ứng dây chuyền.

4. Tài nguyên không đủ: Kế hoạch tài nguyên không thực tế làm căng thẳng các nhóm và cản trở năng suất. Công việc kéo dài hơn hoặc chất lượng giảm do khối lượng công việc không nhất quán.

5. Quản lý thay đổi yếu kém: Các thay đổi phạm vi không được quản lý chủ động. Thay vào đó, phạm vi mở rộng không kiểm soát làm lệch ngân sách, lịch trình, tài nguyên và chất lượng.

6. Thiếu hỗ trợ từ lãnh đạo: Các lãnh đạo không gắn kết không ủng hộ các dự án quan trọng hoặc cung cấp bảo vệ, làm cho các nhóm thiếu hỗ trợ.

7. Quản lý rủi ro không hiệu quả: Các nhóm phản ứng thay vì chủ động đối với các vấn đề mới nổi. Rủi ro không được xác định trở thành mối đe dọa lớn.

8. Lịch trình không thực tế: Lịch trình gấp gáp làm quá tải các nhóm và không để lại chỗ cho các tình huống dự phòng khi các vấn đề không thể tránh khỏi xuất hiện.

Tập hợp lại, những sai sót này ngăn cản các tổ chức tối đa hóa tỷ lệ thành công của dự án. Nhưng dữ liệu cũng cung cấp một lộ trình rõ ràng để cải thiện. Định nghĩa mục tiêu, lập kế hoạch kỹ lưỡng, giao tiếp chủ động, đảm bảo tài nguyên, kiểm soát thay đổi, nhận được sự ủng hộ của lãnh đạo, giảm thiểu rủi ro và lên lịch thực tế đều nằm trong tầm kiểm soát của quản lý.

Nhắm vào những khu vực này thông qua đào tạo, quy trình tinh chỉnh và quản trị sẽ mở khóa tỷ lệ thành công cao hơn theo thời gian. Kết quả dự án được xác định trực tiếp bởi các thực tiễn và văn hóa được xây dựng bởi ban lãnh đạo.

GDVN – Huy động nguồn lực tài chính cho GDĐH rất khó nếu không có quyết tâm chính trị

GDVN – Trong các nguồn lực cần đầu tư cho giáo dục và đào tạo thì nguồn lực tài chính rất quan trọng và vẫn là chính yếu.

Để có hệ thống đại học của quốc gia lớn mạnh, dẫn dắt đất nước phát triển thì chắc chắn chúng ta phải có đội ngũ nhà giáo tốt – yếu tố chủ chốt đi cùng với hạ tầng, cơ sở vật chất đồng bộ, hiện đại…

Và tất nhiên có được những thứ đó chúng ta cần phải đầu tư thực sự, chứ không phải “tiết giảm chi tiêu” và “kêu gọi đóng góp” từ xã hội.

Đại hội XIII của Đảng tiếp tục khẳng định “phát triển nguồn nhân lực, nhất là nguồn nhân lực chất lượng cao là một đột phá chiến lược, là yếu tố quyết định đẩy mạnh phát triển và ứng dụng khoa học, công nghệ, cơ cấu lại nền kinh tế, chuyển đổi mô hình tăng trưởng và là lợi thế cạnh tranh quan trọng nhất, bảo đảm cho phát triển nhanh, hiệu quả và bền vững”.

Trong bối cảnh cách mạng công nghệ, muốn phát triển đất nước hùng cường, nhất định phải cần nguồn nhân lực đủ mạnh. Trong khi muốn có nguồn nhân lực chất lượng tốt chắc chắn phải có hệ thống trường đại học của đất nước thực sự mạnh.

Chúng ta không thể trông cậy vào việc nhờ các đại học hàng đầu thế giới giúp chúng ta đào tạo nguồn nhân lực chất lượng tốt để phát triển đất nước hùng cường.

2 (1).jpg
Ảnh minh họa: nguồn Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng)

Ngược lại, nếu chúng ta vẫn quan niệm không cần đầu tư đại học trong nước mà chỉ cần gửi người đi học ở các nước để phát triển nguồn lực thì trong bối cảnh cạnh tranh nguồn lực như hiện nay, chúng ta sẽ mất nhiều hơn được.

Để có hệ thống đại học của quốc gia lớn mạnh, dẫn dắt đất nước phát triển thì chắc chắn chúng ta phải có đội ngũ nhà giáo tốt – yếu tố chủ chốt đi cùng với hạ tầng, cơ sở vật chất đồng bộ, hiện đại…

Và tất nhiên có được những thứ đó chúng ta cần phải đầu tư thực sự, chứ không phải “tiết giảm chi tiêu” và “kêu gọi đóng góp” từ xã hội.

Trong các nguồn lực cần đầu tư cho giáo dục và đào tạo thì nguồn lực tài chính rất quan trọng và vẫn là chính yếu. Thế nhưng, trong thực tế vẫn còn rất nhiều thứ khó gỡ cho câu chuyện tài chính.

Câu chuyện tài chính của giáo dục đại học Việt Nam trong bối cảnh hiện nay

Hiện nay, giáo dục đại học Việt Nam có 2 loại hình chính, đó là công lập và ngoài công lập. Ngoài công lập cũng được phân chia thành các mô hình khác nhau, nhưng cơ bản vẫn hoạt động như một doanh nghiệp, đóng góp nguồn thu cho ngân sách và nguồn lực xã hội cũng rất đáng kể.

Tuy nhiên, nếu để đầu tư vào một số lĩnh vực nghiên cứu cơ bản hay một số lĩnh vực công nghệ đặc thù mà có số người theo học ít trong khi chi phí đầu tư cao, thì rất khó có trường ngoài công lập nào theo đuổi.

Thông thường, trường ngoài công lập chỉ đầu tư đào tạo các ngành có số người theo học nhiều và ít phải đầu tư hơn.

Hệ thống đại học công lập hiện nay không còn “bao cấp” như trước đây (trừ khối trường công an, quân đội).

Các trường đại học công lập, ngoài đất đai, cơ sở hạ tầng đã được đầu tư trước và một số có một phần chi thường xuyên, còn lại các trường phải lo tìm nguồn thu để đầu tư cho con người và đầu tư phát triển.

Và như thế cuộc chạy đua, cạnh tranh trong thị trường giáo dục dù chưa được đề cập một cách cụ thể, nhưng không thể nói là hoàn toàn được kiểm soát, ngược lại đâu đó vẫn ẩn chứa nhiều điều thiếu bền vững.

3 (1).JPG
Ảnh minh họa: nguồn Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng)

Nguồn lực xã hội được cho là có thể huy động cho đại học bao gồm: học phí, tài trợ (trong nước và quốc tế), các dịch vụ hỗ trợ, tư vấn, nghiên cứu khoa học và chuyển giao công nghệ hoặc đầu tư khác.

Từ nhiều năm nay, mỗi khi nói đến xã hội hóa, đa dạng hóa nguồn thu cho giáo dục đại học, người ngoài có thể kể ra rất nhiều thứ có thể thu, nhưng người trong cuộc cũng kể ra hàng tá thứ khó, không dám làm. Và sự thật là như vậy. Kể cả về lí thuyết các trường công lập được quyền vay tín dụng để đầu tư phát triển, nhưng thực tế cũng không dễ.

Tương tự như vậy, nhận tài trợ từ nước ngoài, trường đại học chỉ là bên nhận, thậm chí là không hoàn lại và không phải đối ứng, nhưng cũng không dễ. Cho dù khoản tài trợ nhỏ, nhưng thủ tục cũng rất dài dòng và thật sự là rất khó sử dụng.

4 (1).jpg
Ảnh minh họa: nguồn Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng)

Mặt khác, khai thác đất, công trình của nhà trường để cung cấp các dịch vụ trong trường cho dù tự chủ hay chưa tự chủ cũng phải thủ tục xin phép…

Nhiều cái khó cho bản thân các trường đại học, nhưng khi đề cập vấn đề với cơ quan quản lí thì họ cũng nêu nhiều lí do khó vì cơ chế, vì quy định liên quan. Bởi tất cả cũng vì một mục tiêu là cần làm đúng quy định!

Trong bối cảnh toàn cầu hóa, các đại học ở các nước phát triển có xu hướng xâm nhập và cạnh tranh với các đại học trong nước, xu hướng sính ngoại của một bộ phận người Việt trong xã hội cũng là một thách thức và nhiều rủi ro cho giáo dục đại học nước nhà.

Nhìn chung, trong nền kinh tế thị trường hoàn hảo và cạnh tranh lành mạnh thường thúc đẩy sự phát triển, nhưng với lĩnh vực giáo dục và đặc biệt là trong bối cảnh cạnh tranh thiếu lành mạnh thì rủi ro sẽ là vô cùng to lớn.

Các trường đại học đã nỗ lực, nhưng kết quả chưa đạt như kỳ vọng

Ở khía cạnh quản lí nhà nước, một số người cho rằng các đại học chưa thay đổi tư duy, chưa chủ động để tự chủ, đổi mới… Do vậy cần phải có cạnh tranh và nhất là cạnh tranh với các đại học nước ngoài mới hi vọng đổi mới.

Có vẻ như suy nghĩ như vậy một mặt không sai với một số ít trường nhưng ở diện rộng, trên toàn hệ thống thì là một vấn đề rất đáng phải quan tâm.

Nhìn kĩ lại, với cơ chế quản lí nhà nước như hiện nay không dễ gì các đại học vươn ra để phát triển, cạnh tranh với các trường đại học quốc tế trong khi nguồn tài chính quá hạn chế và bị gò bó bởi rất nhiều quy định.

5 (1).jpg
Ảnh minh họa: nguồn Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng)

Tự chủ đại học mới hình thành, mô hình quản trị cũng chưa thực sự rõ ràng, trong khi nguồn ngân sách từ nhà nước đã cắt giảm…

Và nếu chỉ trông chờ vào học phí thì không dễ gì phát triển, trong khi hiện nay, xã hội cũng chưa “chấp nhận trả” học phí cao cho giáo dục đại học trong nước tương tự như chi trả cho du học.

Mặt khác, đại học ngoài công lập nghĩ rằng bản thân họ bị đối xử không công bằng, trong khi trường công có đất, có cơ sở hạ tầng….

Trường công lập thì nghĩ cạnh tranh tuyển sinh, tự do xác định mức học phí và đầu tư mua sắm, tự quyết các chính sách thu hút nguồn nhân lực… là lợi thế cho các trường tư thục.

Nói chung, ai cũng nghĩ người khác thuận lợi hơn mình, nhưng nếu phân tích kĩ ra thì cũng chẳng ai hoàn toàn thuận lợi cả.

Có thể cái khó chung của các đại học công lập và ngoài công lập là mọi nỗ lực để phát triển vẫn luẩn quẩn huy động tài chính từ nguồn thu học phí.

Thật ra, vì còn nhiều lí do khác nhau, doanh nghiệp chưa sẵn sàng đầu tư hay tài trợ cho các trường đại học.

Ngược lại khi sử dụng lao động sản phẩm từ trường đại học thường thì họ đòi hỏi cao ở chất lượng đầu ra và than phiền vì các trường chưa đáp ứng yêu cầu đầu ra có thể sử dụng ngay mà phải đào tạo lại?

6 (1).jpg
Ảnh minh họa: nguồn Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng)

Trong khi một số các doanh nghiệp lớn mạnh thì xu hướng xin được tự đầu tư mở trường riêng, thay vì đầu tư hay tài trợ vào các trường đại học đã lớn mạnh, để cùng nghiên cứu và đào tạo nguồn lực để sử dụng.

Nhận thức về giáo dục đại học và giáo dục nghề nghiệp đâu đó vẫn còn nhầm lẫn trong xã hội và thậm chí là ngay cả trong những người tham gia làm giáo dục và quản lí giáo dục. Chính vì vấn đề đó mà chưa có sự tham gia để cùng kiến tạo phát triển một cách bài bản xuyên suốt.

Cho dù còn nhiều điểm rất khác nhau, nhưng điểm chung nhất đều nhận thức rõ ràng rằng, nguồn nhân lực để phát triển đất nước là rất quan trọng; vai trò của trường đại học đối với sự phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao là rất lớn và để các trường đại học phát triển và đóng góp cho sự phát triển đất nước thì đầu tư tài chính là rất cần thiết.

Xoay quanh vấn đề đó, gần đây nhiều diễn giả nêu quan điểm về nền kinh tế chia sẻ và vai trò của các bên đối với đầu tư cho giáo dục đại học rất cần phải được thúc đẩy. Về nguyên tắc là vậy, nhưng để hiện thực hóa thì cần phải luật hóa và định hướng phát triển văn hóa chia sẻ.

Sứ mệnh của trường đại học và bài toán tài chính

Hiện nay, trường đại học của chúng ta đã có nhiều cấp quản lí và nhiều kiểu khác nhau. Có trường thuộc địa phương quản lí; có trường do bộ, ngành quản lí; có trường do gia đình đầu tư, có trường do doanh nghiệp thành lập…

Bài toán tài chính giáo dục đại học: Tăng ngân sách hay tái cơ cấu đầu tư?

Người sử dụng lao động khen chê khác nhau vì nhu cầu sử dụng nhân sự khác nhau và nhận thức về bằng cấp, tay nghề khác nhau…

Dù tên gọi thế nào thì nếu xác định giáo dục đại học từ sứ mệnh của đại học và tập trung đầu tư để phát triển đảm bảo duy trì được sứ mệnh đó thì chắc chắn hình thành nên các đại học mạnh.

Tất nhiên, bản thân trường đại học nếu đủ lực về tài chính và kiên định mục tiêu, sứ mệnh là rất cần, nhưng điều kiện đủ để thành công vẫn phải cần cả hệ thống chính trị và toàn xã hội hiểu đúng mới kiên trì thực hiện được.

Sứ mệnh của trường đại học trước tiên phải (1) sáng tạo tri thức (tức nghiên cứu khoa học là hàng đầu), tiếp đến là (2) truyền bá tri thức (tức giảng dạy, bồi dưỡng…) và thứ ba là (3) phục vụ cộng đồng, xã hội.

Nếu kiểm đếm một cách thật kĩ lưỡng thì vẫn có trường chưa đầu tư cho nghiên cứu đúng nghĩa mà chủ yếu là tuyển sinh giảng dạy, thậm chí gửi cho doanh nghiệp đào tạo, huấn luyện là chủ yếu. Thực chất đó chính là giáo dục nghề nghiệp không phải là giáo dục đại học.

Cũng có trường đầu tư nghiên cứu chỉ để công bố, để tăng thứ hạng thành tích, chứ việc nghiên cứu và giảng dạy, phục vụ cộng đồng không nhiều.

Mỗi khi kiến thiết mô hình trường đại học bài bản từ triết lí nền tảng thì xã hội mới tin tưởng vào chất lượng và quyết định đầu tư hay tài trợ. Trong trường hợp cơ chế kiểm soát chưa tốt và chưa minh bạch thì rất khó cho tất cả.

7.jpg
Ảnh minh họa: nguồn Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng)

Nếu trường đại học kiến tạo sự phát triển dựa trên nền tảng khoa học và kiên định sứ mệnh; đồng thời nguồn lực xã hội đầu tư, tài trợ vào đại học được xác định là đầu tư cho nghiên cứu, cho các hoạt động khoa học, để thu về tri thức khoa học và công nghệ thì đó là thực sự là mô hình tốt đẹp cho phát triển đại học đúng từ bản chất.

Mỗi khi các nguồn đầu tư, tài trợ cho khoa học được duy trì tốt thì đời sống của giảng viên được đảm bảo, năng lực của giảng viên được nâng cao.

Và khi năng lực giảng viên tốt thì đào tạo sinh viên cũng chất lượng tốt. Người học có năng lực tốt thì xã hội cũng được hưởng lợi, đồng thời thúc đẩy mọi lĩnh vực phát triển.

Dù có thế nào đi nữa, nguồn đầu tư hay tài trợ chính cho nghiên cứu khoa học ở các trường đại học vẫn cần từ ngân sách nhà nước.

Với một xã hội phát triển, người dân đóng thuế và theo dõi nguồn chi ngân sách thì việc chi đúng và quản lí hợp lí nguồn chi cho giáo dục và khoa học dễ tạo sự đồng thuận cao.

Bởi lẽ, giáo dục và khoa học luôn trực tiếp hoặc gián tiếp có tác động tích cực đến người dân; rất cần thiết vì lợi ích công thiết thực như thông qua các hoạt động đó sẽ tác động đến chất lượng chăm sóc sức khỏe, nâng cao chất lượng giáo dục, đảm bảo an ninh, an toàn…

Ngoài ra, nếu có cơ chế, chính sách xã hội tốt, các doanh nghiệp cũng sẽ tham gia đầu tư hoặc tài trợ cho khoa học.

Một đất nước có nền kinh tế phát triển và cạnh tranh lành mạnh, doanh nghiệp cần ý tưởng sáng tạo và công nghệ để phát triển.

Việc đầu tư, tài trợ cho đại học cũng vì lợi ích cho chính doanh nghiệp chứ không chỉ là nghĩa vụ, nghĩa hiệp.

Bên cạnh đó, các doanh nghiệp còn có thể đầu tư mạo hiểm cho các nhà khoa học để nghiên cứu các công trình vĩ đại hoặc đầu tư sáng chế các sản phẩm, công nghệ mới tốt hơn, có giá trị to lớn.

Hơn nữa, các tổ chức từ thiện cũng là bên liên quan, có thể hỗ trợ, tài trợ cho các đại học thực thi sứ mệnh cao cả. Có thể nói, xã hội lúc nào cũng có rất nhiều vấn đề phát sinh và có cả các đối tượng dễ bị tổn thương.

8 (1).jpg
Ảnh minh họa: nguồn Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng)

Dịch bệnh, thiên tai, bệnh hiểm nghèo, dị tật… là những vấn đề thời nào cũng có. Các nhà từ thiện, các tổ chức thiện nguyện có thể thực hiện các chiến dịch quyên góp kinh phí từ nhiều nguồn khác nhau thay vì phân phát từ thiện, thì họ tài trợ cho các công trình nghiên cứu để tìm ra các phương thuốc, công nghệ, giải pháp mới hữu ích để quay trở lại cứu giúp những đối tượng khó khăn cũng như giải quyết từ gốc các vấn đề phát sinh, bất trắc.

Mỗi khi các trường đại học nhận được tài trợ, viện trợ đa dạng, phong phú thì áp lực tài chính sẽ giảm; giảng viên tập trung nghiên cứu và đào tạo; sản phẩm nghiên cứu phục vụ cho xã hội, cộng đồng; người học là sản phẩm chính cũng được trang bị kĩ lưỡng về tri thức, phát triển năng lực cũng như cảm nhận được trách nhiệm và hình thành nhân cách tốt hơn.

Tài trợ cho khoa học thông qua đại học là cách tốt nhất thúc đẩy phát triển theo chiều sâu. Ngày nay, khoa học và công nghệ phát triển, để phát triển hơn và vượt tầm cần phải có những thí nghiệm, thử nghiệm lớn…

“Người trong cuộc” chia sẻ vô vàn khó khăn khi tự chủ tài chính

Nếu những nhà khoa học không được tài trợ kinh phí để thiết kế nghiên cứu cũng như cống hiến thì rất khó có thể tự thân giải quyết các vấn đề hóc búa tạo nên những sản phẩm giá trị.

Các trường đại học nếu chỉ dựa vào học phí của người học để đầu tư phát triển thì chỉ là nhỏ lẻ, chỉ đủ để chứng minh cho người học những thí nghiệm có tính nguyên lí, lí thuyết có sẵn, không thể cùng nghiên cứu và cùng học tập đúng nghĩa như sứ mệnh của đại học.

Những gương điển hình, mẫu mực của khoa học trước đây là những người dấn thân, đam mê, hiến dâng tất cả cho nghiên cứu khoa học; sống trong khổ cực, cơ hàn hi vọng tìm thấy vinh quang từ những việc làm có ích.

Ngày nay, chúng ta không nên và cũng không thể đòi hỏi hay yêu cầu nhà khoa học cũng phải như vậy.

Để có những nghiên cứu tốt, vượt tầm, người làm khoa học và đào tạo người làm khoa học cũng cần phải có cuộc sống tốt, không phải lo lương tháng, lương tuần hay trông chờ các nguồn thưởng bài báo được công bố.

Điều tốt nhất là để họ tự hào vì những công trình của họ có đóng góp như thế nào với học thuật hàn lâm, với những ứng dụng đem lại hiệu quả thiết thực…

Khi nhà khoa học cảm thấy hạnh phúc, năng lượng tích cực sẽ lan tỏa vào giới trẻ, len lỏi vào ý thức của cộng đồng, giúp xã hội trân quý khoa học và ít mù quáng hơn.

Trong thực tế, kết quả của nghiên cứu khoa học thường có tác động lớn, giống như đòn bẩy thúc đẩy phát triển xã hội vượt trội, đồng thời cũng kích thích sự phát triển kinh tế địa phương thông qua sự chia sẻ, trao đổi từ các hội thảo, hội nghị và các chuyến khảo cứu, trưng bày, triển lãm…

Nếu có những nguồn tài chính đầu tư dài hạn, các nhà nghiên cứu sẽ theo đuổi những ý tưởng khoa học, tự khám phá và tìm kiếm các giải pháp ứng dụng một cách hiệu quả.

Và như vậy, ý tưởng sáng tạo không bị đứt gãy hay bị dừng lại nửa chừng mà có thể kết nối phát triển thành những chuỗi giá trị rất ý nghĩa.

Giải pháp cho giáo dục đại học Việt Nam hiện nay

Trước hết, những người làm chính sách cần đầu tư nghiên cứu nhằm xây dựng thể chế đủ mạnh để thúc đẩy nền giáo dục đại học Việt Nam và xem đây chính là chiến lược đột phá như tinh thần của văn kiện Đại hội XIII.

Thực sự chúng ta rất cần hành lang pháp lí thật vững chắc từ các luật như: Luật Khoa học Công nghệ, Luật Giáo dục, Luật Giáo dục đại học, Luật Nhà giáo, Luật Sở hữu trí tuệ, Luật Đầu tư…

Xác định rõ chức nghiệp của giảng viên đại học và trách nhiệm của các trường đại học. Dù công lập hay ngoài công lập khi đã là đại học thì phải đảm bảo là cơ sở đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao; đã là giảng viên thì phải thực thi chức nghiệp với sứ mệnh một nhà khoa học thực sự và phải có ý thức truyền bá tri thức cũng như phục vụ cộng đồng xã hội một cách dấn thân và phải được Nhà nước tôn vinh, có chế độ hợp lí để đảm bảo sống tốt.

Đặc biệt phải thống nhất quan điểm rằng, giáo dục đại học không bao giờ được xác định là thị trường để đầu tư sinh lời.

Thứ hai, cần đẩy nhanh tiến độ xây dựng chiến lược giáo dục Việt Nam giai đoạn 2022-2030; đặc biệt là rất cần và nhất thiết phải xây dựng một chiến lược phát triển nhân tài quốc gia.

Đây là cơ sở quan trọng để sắp xếp lại mạng lưới cơ sở giáo dục đại học, hình thành các đại học quốc gia, đại học trọng điểm; tập trung nguồn lực đầu tư trọng tâm từ ngân sách với các chương trình dự án trọng tâm vì mục tiêu phát triển nhân tài cho một giai đoạn dài ở tương lai.

Thứ ba, đầu tư công và cơ chế đặt hàng từ Nhà nước đối với các đại học phải được Chính phủ xác định rõ ràng và cần có cơ chế giám sát từ Quốc hội.

Cần có cơ cấu tài chính phù hợp đối với đầu tư công trong lĩnh vực giáo dục đại học; xác định rõ tỉ lệ ngân sách đủ lớn cho giáo dục đại học để thúc đẩy phát triển khoa học công nghệ và đào tạo nhân tài.

Thứ tư, lĩnh vực sáng chế và sáng tạo cần được khuyến khích và ưu tiên giảm thuế cho doanh nghiệp có đầu tư và sử dụng kết quả từ các công trình phát minh, sáng chế; thúc đẩy khởi nghiệp từ đổi mới sáng tạo.

Cần nhấn mạnh đến các hoạt động đầu tư và tài trợ cho nghiên cứu ở các trường đại học, nhất là các nghiên cứu có tính ứng dụng, phát triển công nghệ, giải pháp mới.

Khi có chính sách cụ thể sẽ thúc đẩy các doanh nghiệp có trách nhiệm với sự phát triển các đại học. Đồng thời có chính sách hạn chế, nghiêm cấm các hoạt động sản xuất, kinh doanh sử dụng công nghệ lạc hậu…

Mỗi khi chúng quyết tâm như vậy thì mới thúc đẩy phát triển đại học và cũng như thúc đẩy phát triển xã hội lành mạnh hơn, hàm lượng tri thức kết tinh trong hàng hóa, sản phẩm cũng sẽ cao hơn, xã hội phát triển văn minh, hiện đại hơn.

Không đảm bảo nguồn thu, trường ĐH tự chủ tài chính dễ đứng trước nguy cơ xoá sổ

Thứ năm, cần xem đại học như nhà cung ứng dịch vụ đặc biệt và nhà sản xuất hàng hóa đặc biệt, khi đó những người sử dụng dịch vụ và hàng hóa đặc biệt có trách nhiệm chi trả với giá cả đặc biệt tương ứng với giá trị của hàng hóa và dịch vụ.

Đồng thời chính các trường đại học cũng phải có trách nhiệm với chính sản phẩm, dịch vụ cũng như có trách nhiệm “bảo trì”, “bảo hành”…

Thứ sáu, Nhà nước cũng cần phải có chính sách tín dụng cho người dân vay đầu tư học tập ở đại học với mức vay cao hơn, đối tượng rộng hơn hiện nay.

Mỗi khi giá dịch vụ cao và sản phẩm đầu ra rất chất lượng thì chi phí cũng cao. Để đảm bảo công bằng xã hội, chi phí cho việc học đại học cũng là khoản đầu tư cần thiết và đáng lựa chọn.

Ở một khía cạnh tích cực khác, mỗi khi chi phí cao thì trách nhiệm của người học đối với việc học cũng sẽ tốt hơn; việc theo đuổi mục tiêu sẽ thuận lợi hơn một nền giáo dục “giá rẻ”.

Thứ bảy, văn hóa – khoa học – giáo dục luôn có quan hệ khăng khít với nhau và rất cần cho nhau. Để có nền giáo dục đại học chuẩn mực, chất lượng rất cần xây dựng một nền văn hóa với các giá trị chuẩn mực.

Cần nỗ lực để kiến thiết văn hóa chia sẻ trong xã hội cũng như quy định về trách nhiệm giải trình của các bên liên quan.

Có được nền tảng văn hóa tốt, việc huy động nguồn lực tài chính đầu tư cho đại học, cho khoa học sẽ thuận lợi hơn và hi vọng sẽ có nguồn nhân lực thực sự chất lượng. Có như vậy chúng ta sẽ có niềm tin vào một tương lai của đất nước tươi sáng hơn.

Tóm lại, chúng ta luôn ao ước về một nền giáo dục đại học hiện đại, chuẩn mực như nhiều trường ở các nước tiên tiến nhưng nếu nghiên cứu thật kĩ thì không có nơi đâu, thời nào chỉ có màu hồng mà không màu xám.

Giáo dục đại học Việt Nam dù còn nhiều điều đáng phải bàn, nhưng khách quan nhìn nhận thì đã có xu hướng phát triển tốt hơn, hội nhập mạnh hơn.

Trong bối cảnh hiện nay, đổi mới mô hình quản trị đại học là rất cần và cũng rất cần đổi mới mô hình quản lí nhà nước đối với giáo dục đại học.

Quản trị đại học và quản lí nhà nước rất cần tháo gỡ các nút thắt để khơi thông nguồn tài chính đầu tư, tài trợ cho giáo dục đại học và là vấn đề rất đáng quan tâm từ Đảng, Nhà nước và toàn xã hội. Điều đó nên xuất phát từ một chiến lược phát triển nhân tài tầm cỡ của quốc gia.

Hướng Sáng – GDVN.NET

Từ nay tới năm 2030 cần tăng nguồn lực tài chính cho GDĐH lên ít nhất 2-3 lần

GDVN – Theo khuyến nghị của Ngân hàng Thế giới, chúng ta cần tăng lên khoảng 0,8-1% GDP đầu tư cho giáo dục đại học cho đến năm 2030.

LTS GDVN: Hiện nay, ngân sách đầu tư cho giáo dục đại học đang rất thấp (chỉ chiếm 0,27% GDP theo thống kê của Bộ Tài chính năm 2020).

Theo khuyến nghị của Ngân hàng Thế giới, chúng ta cần tăng lên khoảng 0,8-1% GDP đầu tư cho giáo dục đại học cho đến năm 2030.

Bài toán tài chính với các trường đại học đến nay vẫn là một thách thức lớn. Để hiểu rõ hơn về nguồn lực đầu tư cho giáo dục đại học, Tạp chí điện tử Giáo dục Việt Nam có cuộc trao đổi với Phó Giáo sư, Tiến sĩ Hoàng Minh Sơn – Thứ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo.

1.jpg
Phó Giáo sư, Tiến sĩ Hoàng Minh Sơn – Thứ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo

Phóng viên: Giáo dục đại học có vai trò quan trọng, đầu tư cho giáo dục đại học là đầu tư cho phát triển, cần có đầu tư tương xứng. Thứ trưởng Hoàng Minh Sơn đánh giá như thế nào về nguồn lực đầu tư cho giáo dục đại học Việt Nam hiện nay?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Hoàng Minh Sơn: Giáo dục đại học có sứ mạng phát triển con người thế hệ mới, cung cấp nguồn nhân lực trình độ cao, chất lượng cao gắn với phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo, nâng cao năng suất lao động và năng lực cạnh tranh quốc gia, đáp ứng yêu cầu phát triển bền vững của đất nước.

Đầu tư cho giáo dục đại học là đầu tư cho phát triển, mang lại hiệu quả trực tiếp và lâu dài cho người học và gia đình (lợi ích riêng hay lợi ích tư) cũng như cho cả nền kinh tế và toàn xã hội (lợi ích chung hay lợi ích công), vì vậy mà cả nhà nước, người học và toàn xã hội cùng có trách nhiệm chia sẻ kinh phí đầu tư.

Quy mô và chất lượng giáo dục đại học phụ thuộc nhiều yếu tố, trong đó yếu tố quyết định đó là nguồn lực tài chính.

Thực chất, các yếu tố bảo đảm chất lượng bên trong như đội ngũ giảng viên, cơ sở vật chất, chương trình đào tạo, phương thức đào tạo… cũng phụ thuộc nhiều vào nguồn lực tài chính.

Theo báo cáo “Giáo dục, đào tạo Việt Nam – Kết quả đánh giá từ Tổng điều tra kinh tế năm 2021” của Tổng Cục thống kê, tổng chi của tất cả cơ sở giáo dục đại học trong năm 2020 là gần 47,8 nghìn tỉ đồng, tương đương 0,6% GDP.

Như vậy, suất chi bình quân trên một người học xấp xỉ 25,8 triệu đồng, tương đương với 31% bình quân GDP trên đầu người, số liệu này khá trùng khớp với tính toán qua khảo sát của Bộ Giáo dục và Đào tạo.

Đáng chú ý là so với năm 2016, tổng chi của khối giáo dục đại học năm 2020 chỉ tăng 0,3 nghìn tỉ đồng (tăng 0,6%), trong khi đó tổng chi của khối giáo dục phổ thông năm 2020 tăng 43,7 nghìn tỉ đồng (tăng 34,2%).

2.jpg
Ảnh minh họa: nguồn Đại học Bách khoa Hà Nội

Theo số liệu do Bộ Tài chính cung cấp, dự toán chi ngân sách nhà nước cho giáo dục đại học năm 2020 là 16,7 nghìn tỉ, tương ứng với 0,96% tổng dự toán chi ngân sách nhà nước, 4,62% dự toán chi ngân sách nhà nước cho giáo dục, đào tạo hay 0,27% GDP.

Tuy nhiên, kinh phí thực chi chỉ đạt 11,32 nghìn tỉ, tương ứng 0,65% tổng dự toán chi ngân sách nhà nước, 4,06% ngân sách nhà nước thực chi cho giáo dục, đào tạo hay 0,18% GDP (tỉ trọng kinh phí thực chi cho giáo dục đại học trên GDP năm 2018 là 0,20% và năm 2019 là 0,19%).

Như vậy, dự toán ngân sách nhà nước chiếm 34,9% tổng chi của toàn khối giáo dục đại học (phù hợp với số liệu cơ cấu nguồn thu do Tổng cục Thống kê đưa ra), nhưng tỉ trọng thực chi chỉ đạt 23,7%.

Những con số trên đây cho thấy nguồn lực đầu tư cho giáo dục đại học ở nước ta không những rất thấp, mà thực tế còn giảm trong một số năm gần đây nếu tính tới chỉ số lạm phát.

Mặc dù trong điều kiện như vậy, hệ thống giáo dục đại học đã có những chuyển biến tích cực về quy mô và chất lượng đào tạo, nghiên cứu và hội nhập quốc tế, nhưng thực tế đang rơi vào “bẫy chất lượng trung bình”.

Có thể nói, nguồn lực tài chính đang là điểm nghẽn lớn nhất đối với phát triển giáo dục đại học và thực hiện đột phá chiến lược về nguồn nhân lực chất lượng cao, khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo của nước ta.

3.jpg
Ảnh minh họa: nguồn Đại học Bách khoa Hà Nội

Phóng viên: So với các nước có cùng mức sống và các nước phát triển, nguồn lực đó đang ở mức độ nào, thưa Thứ trưởng?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Hoàng Minh Sơn: Theo số liệu thống kê của OECD năm 2020 (không tính đào tạo trình độ cao đẳng), tỉ trọng tổng chi của các cơ sở giáo dục đại học trên GDP bình quân các nước khối OECD đạt 1,4%, khối EU đạt 1,3%, Hàn Quốc 1,4%, Nhật Bản 1,2 %, Australia 1,7% và Anh 1,9%, cao gấp từ 2 đến 3 lần so với Việt Nam (0,6%).

Tính theo suất chi bình quân cho một người học (đại học và sau đại học) trên bình quân GDP/đầu người, bình quân các nước khối OECD là 42%, khối EU 40%, Hàn Quốc 30%, Nhật Bản 49%, Australia 45% và Anh 62%, trong khi tỉ lệ này của Việt Nam là 31% (GDP bình quân đầu người ở Việt Nam thấp hơn nhiều lần so với các quốc gia nói trên).

Biểu đồ 1.jpg
Biểu đồ 2.png

Đối sánh tỉ trọng chi ngân sách nhà nước cho giáo dục đại học trên tổng chi ngân sách nhà nước cho giáo dục và đào tạo, theo thống kê năm gần nhất (có số liệu) của Ngân hàng thế giới thì bình quân nhóm quốc gia thu nhập thấp đạt 19%, nhóm quốc gia thu nhập trung bình đạt 18% và nhóm quốc gia thu nhập cao đạt 23%, cao hơn gấp 4 đến 5 lần so với Việt Nam (dù lấy số liệu thực chi 4,06% hoặc số liệu dự toán 4,62%).

Tính theo tỉ trọng chi ngân sách nhà nước cho giáo dục đại học trên GDP, số liệu bình quân các nước khối OECD trong giai đoạn 10 năm gần đây đều giữ ổn định ở mức xấp xỉ 1%, trong khi Cộng hòa liên bang Đức có tỉ trọng tăng dần và đạt 1,39% vào năm 2020.

Đối với một số nước trong khu vực Đông Nam Á, tỉ trọng chi ngân sách nhà nước cho giáo dục đại học trên GDP năm 2020 nằm trong khoảng từ 0,6% tới 0,75%, mặc dù đã giảm nhiều sau một giai đoạn đầu tư mạnh nhiều năm trước (Malaysia năm 2001 đạt 2,56%, Thái Lan năm 2000 đạt 1,07%, Singapore năm 2012 đạt 1,17%).

Biểu đồ 3.png

Như vậy, tính trên tất cả các chỉ số quan trọng, mức đầu tư cho giáo dục đại học của Việt Nam đều thấp hơn nhiều lần so với các nước thuộc nhiều nhóm khác nhau.

Nhìn ngay sang Trung Quốc, một quốc gia điển hình mà chúng ta có thể học hỏi được nhiều từ đổi mới phát triển nền kinh tế dựa trên khoa học và công nghệ, 24 đại học có dự toán ngân sách thu chi lớn nhất năm 2023 đều vượt 10 tỉ Nhân dân tệ, trong đó 4 đại học vượt 20 tỉ Nhân dân tệ (quy đổi sang USD: Đại học Thanh Hoa 5,67 tỉ, Đại học Chiết Giang 4,26 tỉ, Đại học Giao thông Thượng Hải 3,66 tỉ, Đại học Bắc Kinh 3,11 tỉ); chi hỗ trợ từ ngân sách nhà nước bình quân trên một sinh viên/năm là 39.220 Nhân dân tệ (tương đương 5.415 USD).

Phóng viên: Theo Thứ trưởng, chúng ta cần phải tăng nguồn lực tài chính mức nào để đáp ứng yêu cầu năm 2030 trở thành nước có thu nhập trung bình cao và đến năm 2045 là một nước có thu nhập cao như văn kiện Đại hội XIII của Đảng đã đặt ra?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Hoàng Minh Sơn: Để đạt được mục tiêu tới năm 2030 trở thành nước có thu nhập trung bình cao và đến năm 2045 là một nước phát triển, có thu nhập cao, thì phải thực hiện được đột phá chiến lược về nguồn nhân lực chất lượng cao gắn với khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo, phải tháo gỡ được điểm nghẽn về tài chính cho giáo dục đại học và khoa học, công nghệ.

Những số liệu phân tích trên đây đã chỉ rõ, trong giai đoạn tới 2030 chúng ta cần tăng nguồn lực tài chính cho giáo dục đại học lên ít nhất 2 đến 3 lần so với hiện nay, cả từ ngân sách nhà nước và nguồn lực huy động từ xã hội.

Đây cũng là nội dung mà Bộ Giáo dục và Đào tạo đã đề xuất, kiến nghị trong dự thảo Báo cáo tổng kết 10 thực hiện Nghị quyết 29-NQ/TW của Trung ương khóa XI đã trình Bộ Chính trị, cũng như trong dự thảo Chiến lược phát triển giáo dục tới 2030 và dự thảo Báo cáo Quy hoạch mạng lưới cơ sở giáo dục đại học và sư phạm đang trình Thủ tướng Chính phủ.

4.jpg
Ảnh minh họa: nguồn Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng)

Phóng viên: Việc huy động các nguồn lực xã hội, sự tham gia của người dân và tổ chức xã hội đối với giáo dục đại học của nước ta hiện còn hạn chế.

Theo Thứ trưởng, làm sao để nguồn lực đầu tư của Nhà nước có thể dẫn dắt đầu tư công, để đầu tư công dẫn dắt đầu tư tư nhằm tạo nên một sức bật cho giáo dục đại học nước nhà?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Hoàng Minh Sơn: Các nguồn thu chính của các cơ sở giáo dục đại học bao gồm kinh phí từ ngân sách nhà nước, học phí của người học, kinh phí hợp đồng khoa học-công nghệ từ doanh nghiệp, hoạt động dịch vụ khác của cơ sở giáo dục đại học và tài trợ, cho tặng từ các tổ chức, cá nhân.

Như vậy, cần phải đổi mới cơ chế phân bổ ngân sách nhà nước nhằm tối ưu hóa hiệu quả đầu tư, đồng thời phải có những chính sách phù hợp nhằm tăng cường huy động các nguồn lực từ xã hội.

Trước hết, cần minh bạch hóa toàn bộ kết quả hoạt động của tất cả cơ sở giáo dục đại học thông qua các chỉ số chủ yếu, bao gồm cả kết quả tài chính, trên cơ sở đó phân tích hiệu quả chi ngân sách nhà nước ở các cấp độ lĩnh vực đào tạo, cơ sở đào tạo và cả hệ thống giáo dục đại học, xây dựng và triển khai hệ thống tiêu chí phân bổ ngân sách nhà nước theo nguyên tắc cạnh tranh, bình đẳng, lấy hiệu quả đầu tư là tiêu chí chủ yếu.

Đồng thời, gắn phân bổ ngân sách cho giáo dục đại học với phân bổ ngân sách cho khoa học công nghệ, bảo đảm tỉ trọng ngân sách nhà nước chi cho nghiên cứu, phát triển tại các cơ sở giáo dục đại học tương xứng với năng lực và kết quả hoạt động nghiên cứu, phát triển.

Để thu hút, khuyến khích doanh nghiệp cũng như các tổ chức, cá nhân hợp tác, tài trợ cho các cơ sở giáo dục đại học trong đào tạo, nghiên cứu và đổi mới sáng tạo, cần tiếp tục đổi mới các chính sách ưu đãi về thuế.

Khi năng lực của các cơ sở giáo dục đại học được tăng cường đồng thời trình độ của nền công nghiệp nước ta từng bước được nâng lên, nhu cầu hợp tác, tài trợ nghiên cứu với các cơ sở giáo dục đại học cũng sẽ gia tăng.

5.jpg
Ảnh minh họa: nguồn Đại học Bách khoa Hà Nội

Bên cạnh đó, cần tháo gỡ các điểm nghẽn trong cơ chế sử dụng ngân sách, tài sản nhà nước, trao quyền sở hữu trí tuệ cho các cơ sở giáo dục đại học đối với các kết quả thực hiện nhiệm vụ khoa học, công nghệ từ ngân sách nhà nước, đồng thời cho phép các cơ sở giáo dục đại học công lập đầu tư rủi ro vào các dự án khởi nghiệp, công ty khởi nguồn.

Có như vậy, các cơ sở giáo dục đại học mới thúc đẩy được hợp tác nghiên cứu khoa học, phát triển và chuyển giao công nghệ với doanh nghiệp, cải thiện được cơ cấu nguồn thu đồng thời nâng cao chất lượng đào tạo, nghiên cứu.

Trên cơ sở đầu tư, hỗ trợ từ ngân sách nhà nước, để có thể huy động tốt hơn, hiệu quả hơn sự đóng góp từ người học, các cơ sở giáo dục đại học cần tập trung đổi mới chương trình và phương thức đào tạo, gắn kết với nghiên cứu khoa học và nhu cầu thị trường việc làm, nâng cao chất lượng và hiệu quả đào tạo, qua đó củng cố niềm tin và thu hút người học.

6.jpg
Ảnh minh họa: nguồn Đại học Bách khoa Hà Nội

Bên cạnh đó, các cơ quan nhà nước cần tiếp tục hoàn thiện chính sách học phí gắn với cải tiến và mở rộng các chính sách hỗ trợ người học (đại học và sau đại học), nhất là chính sách học bổng khuyến khích học tập và tín dụng ưu đãi, căn cứ điều kiện kinh tế, năng lực học tập và lĩnh vực, ngành học, không phân biệt trường công lập hay tư thục.

Cuối cùng, chính sách tốt nhất để huy động hiệu quả các nguồn lực từ xã hội đó là tăng quyền tự chủ cho các cơ sở giáo dục đại học, bảo đảm tự chủ đại học đi vào chiều sâu, thực chất và toàn diện.

Khi đó, các cơ sở giáo dục đại học sẽ phải đổi mới hệ thống quản trị để phát huy tối đa nội lực, khai thác và sử dụng hiệu quả nguồn lực đầu tư từ nhà nước (bao gồm cả tài sản hữu hình và tài sản trí tuệ, thương hiệu nhà trường) để đẩy mạnh hợp tác và thu hút tài trợ từ doanh nghiệp, tổ chức và cá nhân.

Các cơ sở giáo dục đại học cũng sẽ phải chú trọng xây dựng và phát triển thương hiệu, giữ gìn lòng tin đối với người học và xã hội thông qua liên tục nâng cao chất lượng đào tạo và nghiên cứu.

Nói cách khác, cơ chế tự chủ chính là cái đòn bẩy cho phát triển giáo dục đại học, đã có điểm tựa chắc chắn, cần phải gỡ bỏ mọi sức cản và tăng đầu tư nguồn lực của nhà nước vào đúng chỗ.

8.jpg
Giảng viên và sinh viên Đại học Bách khoa Hà Nội tại cuộc thi Sáng tạo trẻ năm 2023 (Ảnh minh họa: nguồn Đại học Bách khoa Hà Nội)

Phóng viên: Từ thực tiễn cho thấy, dù chúng ta có tăng nguồn lực từ Nhà nước, từ xã hội đến đâu đi chăng nữa thì cũng không bao giờ đáp ứng được yêu cầu phát triển. Phải chăng chúng ta cần phải xác định rõ những lĩnh vực cần phải ưu tiên, các trình độ của giáo dục đại học cần phải ưu tiên, thưa Thứ trưởng?

Phó Giáo sư, Tiến sĩ Hoàng Minh Sơn: Đúng vậy, đã là đầu tư thì dù từ nguồn lực của Nhà nước hay xã hội cũng cần ưu tiên vào những nơi mang lại hiệu quả đầu tư cao nhất, tạo sức bật lớn nhất cho cả hệ thống. Đối với cả hệ thống giáo dục đại học thì đầu tư cho thu hút, đào tạo và phát triển đội ngũ giảng viên gắn với công tác nghiên cứu và đào tạo tiến sĩ cần phải được ưu tiên hàng đầu.

Đối với người học thì đầu tư cho đào tạo, bồi dưỡng nhân tài và hỗ trợ người học có hoàn cảnh khó khăn, gia đình thuộc diện chính sách cần được đặc biệt quan tâm.

Các lĩnh vực đào tạo cần được ưu tiên đầu tư cũng đã được chỉ rõ trong các chủ trương, chính sách của Đảng và Nhà nước, đó là các lĩnh vực thiết yếu đối với lợi ích chung của toàn xã hội và sự phát triển nhanh, bền vững của đất nước, đặc biệt các lĩnh vực khoa học cơ bản, kỹ thuật và công nghệ then chốt phục vụ phát triển và ứng dụng công nghệ cao.

Cuối cùng, các cơ sở giáo dục đại học cần được ưu tiên đầu tư nhiều nhất chính là các cơ sở giáo dục đại học công lập có uy tín và năng lực mạnh nhất cả nước và từng vùng về đào tạo, nghiên cứu trong các lĩnh vực ưu tiên, có khả năng dẫn dắt và ảnh hưởng lan tỏa tới toàn hệ thống.

Phóng viên: Trân trọng cảm ơn Thứ trưởng Hoàng Minh Sơn.

Thùy Linh (thực hiện)

Sự trỗi dậy của giám đốc chuyển đổi

Khi xuất hiện vai trò lãnh đạo mới nhằm dẫn dắt quá trình chuyển đổi kinh doanh trên quy mô rộng, các nhà lãnh đạo CNTT tiếp tục tạo dấu ấn thúc đẩy sự thay đổi kỹ thuật số – bất kể chức danh như thế nào.

Bài gốc trên CIO: The rise of the chief transformation officer

Giống như nhiều nhà lãnh đạo CNTT khác, Richard Wiedenbeck có nhiều vai trò khác nhau. Tuy nhiên, không giống như các đồng nghiệp của mình, vai trò kép của Wiedenbeck – giám đốc điều hành công nghệ hàng đầu cũng như người lãnh đạo chuyển đổi tại Ameritas (một công ty dịch vụ tài chính và bảo hiểm) – thường có những điểm khác biệt nhau.

Với tư cách là giám đốc công nghệ (CTO), Wiedenbeck đang thúc đẩy tự động hóa và hiện đại hóa CNTT để giảm độ phức tạp và các vấn đề kỹ thuật. Với tư cách là giám đốc chuyển đổi (CTrO*) của mình, sứ mệnh hiện tại của ông là tiên phong trong nỗ lực chuyển đổi doanh nghiệp nhằm đạt được hiệu quả hoạt động. Để đạt được cả hai mục tiêu, Wiedenbeck có chủ ý tách biệt các vai trò này. Ông cũng đã thỏa hiệp trong kế hoạch hành động phần kỹ thuật số để thúc đẩy các mục tiêu chuyển đổi doanh nghiệp lớn hơn.

Wiedenbeck, phó chủ tịch cấp cao kiêm giám đốc công nghệ và chuyển đổi (CTTO) của Ameritas cho biết: “Tôi thực sự nghĩ về hai vai trò này một cách khác nhau”. “Tôi không nghĩ đó là một phần mở rộng của công việc CIO mà là một vai trò riêng biệt để đảm bảo chúng tôi đạt được sự chuyển đổi. Tin tốt là tôi có thể tự nói chuyện với chính mình để đặt lại mục tiêu.”

Richard Wiedenbeck stylized

RICHARD WIEDENBECK, SVP AND CTTO, AMERITAS

Không phải mọi nhà lãnh đạo đều sẵn sàng hoặc sẵn lòng tự mình làm trọng tài cho những cuộc thảo luận mang tính đánh đổi phức tạp. Nhưng ngày càng nhiều công ty đang tìm cách chính thức hóa một vị trí chuyên giám sát các nỗ lực chuyển đổi quy mô lớn và đôi khi vai trò đó được đảm nhận bởi CIO.

Mặc dù việc chuyển đổi quy trình kinh doanh, mô hình doanh thu và cơ cấu tổ chức đã diễn ra được một thời gian nhưng những năm qua đã chứng kiến ​​sự thay đổi nhanh chóng. Mặt trận công nghệ đặc biệt nhộn nhịp khi các dịch vụ, trải nghiệm và quy trình làm việc được hỗ trợ kỹ thuật số mới đi vào hoạt động để duy trì dòng doanh thu và duy trì hoạt động của các doanh nghiệp trong thời kỳ cao điểm và sau đại dịch. Gần 2/3 (61%) số người trả lời nghiên cứu Kinh doanh Kỹ thuật số năm 2022 của Foundry xác nhận rằng đại dịch toàn cầu đã buộc tổ chức của họ phải xây dựng và thực hiện chiến lược ưu tiên kỹ thuật số. Đến năm 2023, 93% tổ chức phản hồi cho biết họ đã áp dụng hoặc lên kế hoạch áp dụng chiến lược kinh doanh ưu tiên kỹ thuật số, tiếp tục làn sóng chuyển đổi.

Angela Yochem, một chuyên gia về thay đổi cho biết: “Không phải công việc này chưa từng được thực hiện trước đây bởi bất kỳ ai khác, nhưng vì hoạt động thay đổi hiện đang diễn ra quá nhanh nên các công ty cảm thấy cần phải tạo ra một vai trò đứng đầu hoạt động thay đổi đó”. CxO đa ngành, người gần đây giữ chức vụ giám đốc chuyển đổi tại một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe lớn. “Bất cứ điều gì thực sự làm thay đổi hoạt động kinh doanh, không chỉ hiện đại hóa, tinh giản hay tối ưu hóa nó, đều có thể cần có người chăm lo cho sự thay đổi quan trọng đó.”

Việc chỉ định vai trò giám đốc chuyển đổi chính thức để quản lý công việc đó hoặc giao nó cho một giám đốc điều hành cấp cao khác sẽ phụ thuộc vào công ty cũng như phạm vi và thời gian của chương trình chuyển đổi. Bởi vì các sáng kiến ​​kinh doanh công nghệ và kỹ thuật số là trọng tâm của các nỗ lực thúc đẩy thay đổi trong vài năm qua, các nhà lãnh đạo CNTT đã tham gia vào vai trò này, nhiều người không có chức danh chính thức. 83% lãnh đạo CNTT trả lời nghiên cứu Tình hình CIO năm 2023 cho biết các khía cạnh chuyển đổi của vai trò CIO vẫn là trọng tâm và 84% cho biết họ tham gia nhiều hơn vào việc dẫn dắt chuyển đổi kỹ thuật số so với các lãnh đạo doanh nghiệp khác. Hơn một nửa (61%) số người được khảo sát xác nhận rằng họ hiện đảm nhận trách nhiệm chiến lược kinh doanh, đóng vai trò là nhà tư vấn và cố vấn chiến lược cho doanh nghiệp, đồng thời xác định vai trò của họ là người tạo ra sự thay đổi, điều này được trích dẫn bởi 85% lãnh đạo CNTT được hỏi.

Yochem nói: “Với tầm ảnh hưởng to lớn của công nghệ tiên tiến đối với sự phát triển của các mô hình kinh doanh, việc CIO cũng đội chiếc mũ chuyển đổi là điều hợp lý”. “Nếu bản chất của sự chuyển đổi thiên về mở rộng thị trường có thể định hình, thì có thể đó hoàn toàn là một người khác.”

Angela Yochem stylized
ANGELA YOCHEM, MULTI-INDUSTRY CXO

Điều lệ của Giám đốc chuyển đổi

Trong trường hợp của Yochem, trước khi được bổ nhiệm làm giám đốc chuyển đổi, cô từng là giám đốc kỹ thuật số của nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe với trách nhiệm về công nghệ, an ninh mạng và các nhóm dữ liệu, ngành kinh doanh y tế kỹ thuật số cùng với nhiệm vụ khám phá các cơ hội doanh thu độc đáo . Mặc dù không trực tiếp “đấu tranh” cho vị trí CTrO nhưng Yochem cho biết cô đã cố tình hướng sự nghiệp của mình theo hướng chiến lược kinh doanh và trách nhiệm về doanh thu. Quyền hạn được mở rộng và khả năng hiển thị được nâng cao đã khiến cô trở thành sự lựa chọn đương nhiên để dẫn đầu các nỗ lực chuyển đổi doanh nghiệp.

“Rất nhiều sự phát triển mới và sự chuyển đổi của ngành chăm sóc sức khỏe như một ngành đang diễn ra trong những không gian mà tôi tình cờ sở hữu; cô nói: thật hợp lý khi kết hợp trách nhiệm của CTrO và giám đốc kỹ thuật số.

Việc đảm nhận vị trí CTrO chính thức không nhất thiết phải thay đổi điều lệ của Yochem hoặc trách nhiệm hàng ngày của cô ấy. Cô nói rằng việc thay đổi tiêu đề liên quan nhiều hơn đến việc thiết lập tầm quan trọng của chương trình chuyển đổi và loại bỏ mọi hạn chế có thể có thường liên quan đến CIO hoặc các vai trò công nghệ cụ thể. Cô giải thích: “Một phần của những gì xảy ra với CIO là một số giám đốc điều hành đặt họ vào một cái hộp và đặt câu hỏi tại sao họ lại nói về một thứ khác ngoài CNTT,” cô giải thích. “Việc thay đổi tiêu đề giúp việc trò chuyện bên ngoài lĩnh vực CNTT trở nên ổn định về mặt văn hóa. Kỹ thuật số là chìa khóa cho sự chuyển đổi và [vai trò CTO] là lời tuyên bố về điều đó.”

Wiedenbeck bắt đầu quá trình chuyển đổi vào năm 2022 sau hơn một thập kỷ giám sát tổ chức CNTT và chiến lược công nghệ cho Ameritas, bao gồm cả vai trò CIO. Công ty đang trong quá trình cải tổ doanh nghiệp để nâng cao hiệu quả hoạt động, không chỉ từ góc độ công nghệ mà còn xuyên suốt các quy trình kinh doanh và cơ cấu tổ chức. Wiedenbeck, người có kiến ​​thức chuyên môn sâu về chiến lược kinh doanh và hoạt động, đã được bổ nhiệm làm giám đốc chuyển đổi và ông đã đưa ra lý do để duy trì cả hai nhóm nhiệm vụ trong vai trò CTTO kết hợp thay vì bỏ lại vị trí CIO.

Đội chiếc mũ giám đốc chuyển đổi, Wiedenbeck đóng vai trò là người có ảnh hưởng, làm việc ở tất cả các bộ phận của tổ chức để đảm bảo các thay đổi trong quy trình, văn hóa lực lượng lao động và sự sẵn sàng kỹ thuật số của công ty được điều chỉnh và tiến về phía trước để đáp ứng các mục tiêu chuyển đổi, trong đó trường hợp này đang cải thiện hiệu quả hoạt động. Với tư cách là CIO, Wiedenbeck cam kết hiện đại hóa và giảm thiểu các vấn đề kỹ thuật. Đôi khi các chiến lược có sự mâu thuẫn.

Ông thừa nhận: “Việc tự động hóa mà Ameritas cần để thúc đẩy việc tối ưu hóa hướng tới trạng thái tương lai có thể chưa hoàn hảo”. “Không thể tuyệt đối – bạn phải cân bằng giữa nhu cầu của doanh nghiệp với nhu cầu của CNTT.”

Ngoài tầm ảnh hưởng, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình cũng rất quan trọng đối với cẩm nang quản lý thay đổi của Wiedenbeck. Dưới sự giám sát của ông, công ty đã thành lập một văn phòng quản lý sự thay đổi hoàn toàn tập trung vào việc giải quyết vấn đề và thúc đẩy các nỗ lực chuyển đổi. Văn phòng quản lý thay đổi và nhân viên chuyển đổi thuộc nhiệm vụ của Wiedenbeck, hoàn toàn tập trung vào việc đảm bảo các mục tiêu chuyển đổi rộng rãi được nâng cao theo từng bước. Là một phần của nhóm nhiệm vụ này, Wiedenbeck dành cả ngày để làm rõ các mục tiêu, tác động và điều chỉnh phạm vi công việc, đồng thời giúp mọi người ưu tiên các quyết định nhằm đảm bảo các nỗ lực chuyển đổi không chỉ được thực hiện mà còn có sức hút lâu dài.

Mặc dù hầu hết các CIO hiện đại đều thành thạo trong lĩnh vực kỹ thuật và trau dồi hiểu biết về kinh doanh của họ, nhưng việc hiểu rõ lĩnh vực cải tiến quy trình, tái cấu trúc mô hình công việc và khía cạnh con người trong quản lý thay đổi là những điều thực sự khiến các khía cạnh chuyển đổi của CTTO trở nên khác biệt so với những gì được yêu cầu. từ một nhà lãnh đạo CNTT điển hình.

Wiedenbeck nói: “Chức danh về con người, quy trình và công nghệ bị bỏ qua (trong tên chức danh giám đốc chuyển đổi), nhưng với tư cách là giám đốc chuyển đổi, bạn phải có năng lực đủ sâu ở cả ba lĩnh vực nàyđể khai thác được giá trị từ vai trò đó”.

Vai trò hữu cơ của CIO trong quá trình chuyển đổi

Một số CIO có chương trình chuyển đổi mạnh mẽ ít quan tâm đến việc chuyển sang vai trò CTrO chính thức. Hãy lấy trường hợp Katrina Agusti, CIO tại Carhartt, đóng vai trò tích cực trong việc dẫn dắt các sáng kiến ​​chuyển đổi, bao gồm việc xem xét lại kế hoạch tiếp cận thị trường, mở rộng mạng lưới phân phối, phát triển quy trình khách hàng từ đầu đến cuối và chuyển đổi theo hướng sản phẩm và bao bì bền vững hơn. Khi người điều hành được giao nhiệm vụ thành lập một văn phòng chuyển đổi rời công ty vài tháng trước, các giám đốc điều hành hàng đầu của Carhartt đã liên hệ với Agusti để xem liệu cô ấy có lên tiếp nhận văn phòng và giám sát những nỗ lực cho đến khi họ tìm được người thay thế hay không.

Katrina Agusti stylized

KATRINA AGUSTI, CIO, CARHARTT

Agusti tin rằng cô được tìm kiếm cho vai trò chuyển đổi vì thời gian làm việc lâu dài tại công ty (20 năm) và những thành tựu trong quá khứ của cô trong việc thúc đẩy chiến lược kinh doanh cũng như làm việc với các nhóm đa chức năng về quản lý thay đổi. Với tư cách là giám đốc CNTT, Agusti cho biết cô cũng có nhiều năng lực và đặc điểm giống như các nhà lãnh đạo chuyển đổi, bao gồm khả năng hiểu định hướng kinh doanh, đánh giá sự cân bằng, đánh giá sự sẵn sàng của tổ chức và điều phối các cuộc thảo luận khó khăn giữa các bộ phận chức năng khác nhau.

Cô nói: “Chúng tôi trong lĩnh vực CNTT đã chỉ đạo rất nhiều dự án mà không mang tên chuyển đổi, chúng tôi đã tạo dựng được niềm tin và sự tín nhiệm để thực hiện dự án này.

Mặc dù vậy, Agusti nói rằng cô ấy không quan tâm đến việc giữ chức vụ CTrO lâu dài và theo quan điểm của cô ấy, việc thực hiện cả hai vai trò sẽ gây bất lợi cho văn phòng chuyển đổi.

Cô nói thêm: “Đây không thể là một công việc phụ – nó phải là một trọng tâm và tôi không thể tự mình làm điều đó một cách nhất quán do những ưu tiên khác”.

Nathan Rogers stylized
NATHAN ROGERS, SVP AND CIO INFRASTRUCTURE ENABLEMENT, SAIC

Mặc dù chắc chắn có sự chồng chéo giữa các chức năng, nhưng hầu hết các CIO đều coi trách nhiệm và lộ trình nghề nghiệp của họ là bổ sung cho điều lệ CTrO thay vì xung đột trực tiếp. Ví dụ: trong khi CTrO tập trung vào các thách thức về tổ chức, thị trường và quản lý thay đổi, thì điều lệ của CIO thường tập trung vào phần kỹ thuật số.

Nathan Rogers, phó chủ tịch cấp cao kiêm hỗ trợ cơ sở hạ tầng CIO tại SAIC, một nhà tích hợp công nghệ, cho biết: “Tôi thấy các vai trò sẽ bổ sung cho nhau nếu được thiết lập chính xác”. “Cho dù báo cáo cho cùng một người hay ở cùng cấp độ, nếu họ được liên kết về mặt chiến lược thì đó là một sự kết hợp mạnh mẽ.”

Sri Adusumilli, CIO tại Truckpro, chịu trách nhiệm về tất cả các khía cạnh kỹ thuật số của quá trình chuyển đổi diễn ra tại nhà phân phối độc lập các phụ tùng và phụ kiện xe tải hậu mãi hạng nặng, phối hợp với phó chủ tịch phụ trách các sáng kiến ​​của công ty, người giám sát công việc từ cơ cấu tổ chức và quan điểm văn hóa. Truckpro chưa bổ nhiệm một CTrO chính thức và Adusumilli nói rằng anh ấy thấy vai trò này chỉ nhất thời hơn vì những nỗ lực chuyển đổi quy mô lớn mà một công ty sẽ trải qua trong suốt thời gian hoạt động của mình còn hạn chế.

Ông tuyên bố: “CTrO là một vai trò có giới hạn về thời gian. “Bạn không thể thay đổi văn hóa hoặc mô hình hoạt động của mình vài năm một lần.”

Sri Adusumilli stylized
SRI ADUSUMILLI, CIO, TRUCKPRO

Adusumilli cho rằng, bất kể anh hay bất kỳ nhà lãnh đạo CNTT nào khác mong muốn giữ chức danh CTrO đều không phải là vấn đề cần quan tâm, bởi vì các CIO đã thực hiện công việc nặng nhọc trong việc điều phối chuyển đổi.

Ông nói: “CIO đã là những nhà điều hành có khả năng chuyển đổi nếu họ đang thực hiện công việc của mình. “Tôi không muốn trở thành một giám đốc chuyển đổi vì tôi tin rằng mình đã như vậy rồi.”

Chú thích:

* Trong bài gốc dùng tên viết tắt cho giám đốc chuyển đổi (Chief transformation officer) là CTO, tuy nhiên người dịch dùng từ CTrO để phân biệt với giám đốc công nghệ (Chief technology officer).

Các ứng dụng của Mạng Bayes trong AI

Mạng Bayes có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng trong AI và học máy (machine learning – ML). Trong bài “Mạng Bayes: Chìa khóa để khai mở tiềm năng thực sự của AI” ta đã xem xét một số ví dụ về ứng dụng của mạng Bayes trong AI qua các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, xe tự lái. Dưới đây là một số nhóm các cách sử dụng phổ biến của mạng Bayes: [1]

1. Suy diễn xác suất (hay Suy diễn Bayes): Mạng Bayes cho phép suy diễn xác suất, có nghĩa là chúng có thể trả lời các truy vấn về phân bố xác suất của các biến qua các bằng chứng quan sát được. Mạng Bayes có thể giúp tính toán xác suất hậu nghiệm của các biến không được quan sát dựa trên sự phụ thuộc xác suất trong mạng.

2. Chẩn đoán và hỗ trợ quyết định: Mạng Bayes được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống hỗ trợ quyết định và chẩn đoán y tế. Bằng cách quan sát các triệu chứng hoặc bằng chứng, mạng Bayes có thể tính toán xác suất của các bệnh hoặc tình trạng khác nhau, hỗ trợ quá trình chẩn đoán. Mạng Bayes cũng có thể hỗ trợ việc ra quyết định bằng cách xem xét các xác suất và lợi ích gắn với các lựa chọn khác nhau.

3. Mô hình hóa dự đoán: Mạng Bayes có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ mô hình hóa dự đoán. Với các biến quan sát được, mạng Bayes có thể giúp dự đoán giá trị của các biến không quan sát được hoặc ước tính xác suất của chúng. Điều này làm cho chúng hữu ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như dự báo thời tiết, phân tích tài chính và phân tích hành vi khách hàng.

4. Đánh giá và quản lý rủi ro: Mạng Bayes có giá trị trong việc đánh giá và quản lý rủi ro. Chúng có thể mô hình hóa sự phụ thuộc giữa các yếu tố rủi ro và ước tính xác suất của các kết quả hoặc sự kiện khác nhau. Điều này rất hữu ích trong các lĩnh vực như bảo lãnh bảo hiểm, quản lý dự án [2] và phân tích rủi ro môi trường.

5. Phát hiện bất thường: Mạng Bayes còn có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phát hiện bất thường. Bằng cách tìm hiểu hành vi bình thường của một hệ thống hoặc quy trình, chúng có thể phát hiện những sai lệch hoặc bất thường so với các mô hình dự kiến. Điều này rất hữu ích trong an ninh mạng, phát hiện gian lận và giám sát các quy trình công nghiệp.

6. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Mạng Bayes cũng được ứng dụng trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng có thể được sử dụng cho các tác vụ như gắn thẻ một phần lời nói (part-of-speech), nhận dạng thực thể được đặt tên và phân tích ngữ nghĩa. Mạng Bayes có thể biểu diễn được sự phụ thuộc giữa các yếu tố ngôn ngữ và suy diễn những cách diễn giải hoặc cấu trúc có khả năng xảy ra nhất.

7. Mô hình hóa môi trường: Mạng Bayes được sử dụng trong mô hình hóa môi trường để hiểu các hệ thống phức tạp và đánh giá tác động môi trường. Chúng có thể được dùng để lập mô hình tương tác giữa các biến số như khí hậu, các hệ sinh thái và hoạt động của con người, từ đó đưa ra các dự đoán và phân tích kịch bản.

8. Tin sinh và gen: Mạng Bayes được sử dụng trong tin sinh học (bioinformatics) và gen để mô hình hóa và phân tích các tương tác di truyền và protein. Chúng có thể giúp hiểu được các mạng điều hòa gen, tương tác protein-protein và các mối liên hệ giữa bệnh-gen.

Hình bài: Các ứng dụng của mạng Bayes [1].

Xem toàn bộ tài liệu về mạng Bayes trong AI tại đây.

Nguồn tham khảo:

[1] https://www.leewayhertz.com/bayesian-networks-in-ai/

[2] http://luanvan.moet.gov.vn/?page=1.18&view=37045

Mạng Bayes: Chìa khóa để khai mở tiềm năng thực sự của AI

Mạng Bayes đại diện cho một công cụ mạnh mẽ để khai thác tiềm năng thực sự của AI. Bằng cách cho phép các hệ thống AI suy luận trong điều kiện bất định, học hỏi từ dữ liệu hạn chế và mô hình nhân quả, mạng Bayes có thể giúp vượt qua một số thách thức chính mà nghiên cứu AI ngày nay phải đối mặt.

Đọc được bài dịch trên VnExpress nhưng thấy nội dung dịch chưa rõ, chưa sát ý nên xin được dịch lại bài này.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua một chặng đường dài kể từ khi ra đời, với các kỹ thuật học máy và học sâu thúc đẩy những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, bất chấp những tiến bộ ấn tượng, vẫn còn nhiều thách thức phải vượt qua trước khi AI thực sự có thể phát huy hết tiềm năng của mình. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để giải quyết những thách thức này là sử dụng mạng Bayes, một mô hình đồ họa xác suất mạnh mẽ có khả năng mở ra các cấp độ hiểu biết và lý luận mới trong các hệ thống AI.

Mạng Bayes, được đặt theo tên của nhà toán học thế kỷ 18 Thomas Bayes, là một đồ thị có hướng biểu diễn một tập các biến và sự ràng buộc có điều kiện giữa chúng(*). Nói một cách đơn giản hơn, chúng cung cấp một cách để mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các biến bằng cách nắm bắt cấu trúc xác suất cơ bản của dữ liệu. Điều này cho phép các hệ thống AI suy luận trong điều kiện bất định, học tập từ nguồn dữ liệu hạn chế và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ kiện sẵn có.

Một trong những ưu điểm chính của mạng Bayes là khả năng xử lý sự bất định (uncertainty) và thông tin khuyết thiếu. Trong nhiều tình huống thực tế, các hệ thống AI phải đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu khuyết thiếu hoặc bị nhiễu. Các kỹ thuật máy học truyền thống, chẳng hạn như mạng thần kinh, thường gặp khó khăn trong các tình huống này vì chúng yêu cầu lượng lớn dữ liệu được đào tạo để đạt được mức độ chính xác cao. Ngược lại, Mạng Bayes có thể đưa ra dự đoán chính xác ngay cả khi phải đối mặt với hạn chế dữ liệu, vì chúng có thể kết hợp kiến thức trước đó và cập nhật thông tin khi có bằng chứng mới. (**)

Một lợi ích khác của mạng Bayes là khả năng cung cấp AI có thể hiểu và giải thích được. Khi các hệ thống AI ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta, điều quan trọng là chúng ta phải hiểu lý do đằng sau các quyết định của chúng. Cấu trúc đồ họa của mạng Bayes cho phép hình dung rõ ràng mối quan hệ giữa các biến, giúp con người dễ dàng hiểu được quá trình ra quyết định hơn. Sự minh bạch này rất cần thiết để xây dựng niềm tin vào các hệ thống AI và đảm bảo rằng chúng được sử dụng một cách có trách nhiệm và có đạo đức.

Hơn nữa, mạng Bayes có thể được sử dụng để mô hình hóa quan hệ nhân quả – một khía cạnh quan trọng trong lý luận và ra quyết định của con người. Mặc dù các kỹ thuật học máy truyền thống có thể xác định mối tương quan giữa các biến, nhưng chúng thường gặp khó khăn trong việc xác định mối quan hệ nhân quả làm nền tảng cho những mối tương quan này. Bằng cách mô hình hóa rõ ràng các mối quan hệ nhân quả, mạng Bayes có thể giúp các hệ thống AI hiểu rõ hơn về cơ chế cơ bản của các hệ thống phức tạp và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.

Trong những năm gần đây, mối quan tâm về mạng Bayes trong cộng đồng nghiên cứu AI đang gia tăng trở lại. Điều này một phần là do sự phát triển của các thuật toán và kỹ thuật tính toán mới giúp làm việc với mạng Bayes quy mô lớn dễ dàng hơn. Ngoài ra, sự sẵn có ngày càng tăng của dữ liệu và độ phức tạp ngày càng tăng của các ứng dụng AI đã làm nổi bật nhu cầu về khả năng suy luận và ra quyết định phức tạp hơn.

Một lĩnh vực mà mạng Bayes đã thể hiện nhiều hứa hẹn là lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Bằng cách mô hình hóa mối quan hệ phức tạp giữa các triệu chứng của bệnh nhân, tiền sử bệnh và các lựa chọn điều trị, mạng Bayes có thể giúp các bác sĩ đưa ra chẩn đoán và khuyến nghị điều trị chính xác hơn. Điều này có khả năng cải thiện đáng kể kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.

Một ứng dụng đầy hứa hẹn khác của mạng Bayes là trong lĩnh vực xe tự lái. Bằng cách mô hình hóa các tương tác phức tạp giữa các phương tiện, người đi bộ và môi trường, mạng Bayes có thể giúp cải thiện độ an toàn và độ tin cậy của ô tô tự lái. Điều này đặc biệt quan trọng do mức độ không chắc chắn và khó lường cao liên quan đến các tình huống lái xe trong thế giới thực.

Tóm lại, mạng Bayes đại diện cho một công cụ mạnh mẽ để khai thác tiềm năng thực sự của AI. Bằng cách cho phép các hệ thống AI suy luận trong điều kiện bất định, học hỏi từ dữ liệu hạn chế và mô hình nhân quả, mạng Bayes có thể giúp vượt qua một số thách thức chính mà nghiên cứu AI ngày nay phải đối mặt. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, có khả năng chúng ta sẽ thấy mạng Bayes đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc phát triển các hệ thống AI thông minh, minh bạch và đáng tin cậy.

Link bài gốc trên Digital Technology Guru.

Bình luận, chú thích của người dịch:

(*) Thực ra theo [1] mạng Bayes là một đồ thị dạng đặc biệt, ngoài các nút (các biến) và đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa các nút, thì mỗi nút còn gắn với một bảng phân phối xác suất. Hình dưới đây biểu diễn rõ điều đó qua ví dụ về mạng Bayes đơn giản gồm 3 biến (giả sử việc chậm tiến độ một công việc nào đó – delay in task, có quan hệ nhân quả với khả năng đúng hạn của nhà thầu phụ – subcontract, và chất lượng nhân viên – staff quality)

(**) Chính vì vậy mạng Bayes còn được gọi là mạng niềm tin Bayes (Bayesian Belief Networks), do “niềm tin” trước đó được cập nhật khi có bằng chứng mới.

Mạng Bayes dựa trên Định lý hay luật Bayes, với công thức nổi tiếng ở dạng đơn giản biểu diễn xác suất giữa các biến như sau:

P(R/S) = P(S/R)*P(R)/P(S)

Quy tắc Bayes ở trên được hiểu theo nghĩa cập nhật niềm tin (xác suất hậu nghiệm của từng trạng thái có thể có của một biến, nghĩa là các xác suất trạng thái sau khi xem xét tất cả các bằng chứng có sẵn) về giả thuyết R dưới góc độ bằng chứng mới S. Vì vậy, niềm tin hậu nghiệm P(R/S) được tính bằng cách nhân niềm tin trước đó P(R) với khả năng P(S/R) rằng S sẽ xảy ra nếu R đúng.[1]

Công thức trên cũng có tính đối xứng (hai chiều) nên có thể biết hoặc tiên đoán 1 đại lượng sau nếu biết hoặc giả định các đại lượng khác.

(***) Thomas Kehler, thành viên của Global Enlightenment Mountain, Giám đốc Khoa học của CrowdSmart nhận xét về bài viết như sau [2]:

“Bài báo đưa ra quan điểm cực kỳ quan trọng – Mạng Bayes trao quyền cho một thế hệ AI mới, mở ra cơ hội đưa trí tuệ tập thể của con người vào. Trong 8 năm qua, trọng tâm công việc của tôi và công việc của CrowdSmart là sử dụng Mạng niềm tin Bayes* như một phương tiện tích hợp thế hệ AI hiện tại với trí tuệ tập thể của con người. Judea Pearl, người đóng góp quan trọng ban đầu cho Mạng niềm tin Bayes, đã tuyên bố ‘Bạn thông minh hơn dữ liệu của mình’. Cho đến nay, với tất cả những tiến bộ vượt bậc mà chúng tôi đã đạt được trong lĩnh vực AI, việc học tập đều dựa trên dữ liệu chúng tôi đã tạo ra, tức dữ liệu của chúng tôi. Hãy nghĩ về việc sức mạnh của AI hiện tại và trí tưởng tượng chung của con người cùng nhau sáng tạo. Đó là tương lai và Mạng Bayes đóng vai trò quan trọng trong tương lai đó.”

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đi được một chặng đường dài kể từ khi ra đời, với các kỹ thuật học máy và học sâu thúc đẩy những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, dù có những tiến bộ ấn tượng nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua trước khi AI thực sự có thể phát huy hết tiềm năng của mình. Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để giải quyết những thách thức này là sử dụng mạng Bayes, một mô hình đồ họa xác suất mạnh mẽ có tiềm năng mở ra những cấp độ hiểu biết và lý luận mới trong các hệ thống AI.

(****) Bài rất dài nhưng chi tiết về mạng Bayes trong AI có thể xem tại [3] hoặc xem tài liệu tiếng Việt dạng PDF tại đây.

Các nguồn tham khảo:

[1] http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.18&view=37045 

[2] https://bostonglobalforum.org/news/global-enlightenment-mountains-thomas-kehler-bayesian-networks-empower-a-new-generation-of-ai/ 

[3] https://www.leewayhertz.com/bayesian-networks-in-ai/ 

BÀI VIẾT CHO NHỮNG NGƯỜI ĐÀN ÔNG TRÊN 30!

1. Phàm trên đời nếu lỡ bị ngã xuống hố, không nên đổ lỗi cho ai. Trước hết là tại ta, bởi trước khi ngã ta luôn có sự lựa chọn – ít nhất là chọn không đi vào con đường ấy.

2. Nếu đã là tại ta thì đừng đổ lỗi hay trách móc ai, kể cả ta, mà hãy tìm giải pháp. Hoảng loạn, kêu khóc, mất kiểm soát bản thân, đạp đầu người khác để trèo lên… chỉ làm tốn năng lượng, mất thời gian, có khi gây hại cho mình và cho nhau… sẽ dẫn đến kết cục tồi tệ hơn. Giữ bình tĩnh, tỉnh táo tính toán, tạm quên quá khứ, quên nguyên nhân… thả lỏng, thực dụng, lựa chọn cách hành xử, giải pháp tốn ít năng lượng nhất và đem lại hiệu quả, lợi ích cao nhất trong mỗi thời điểm là cách hành xử tối ưu để thoát hiểm. Đó là trách nhiệm của cái đầu bản lĩnh – thủ lĩnh. Hãy dành năng lượng, trí tuệ cho việc tính toán: sẽ thoát hiểm bằng cách nào? Bao lâu? Cái giá phải trả? Phải làm sao để tồn tại, sống sót cho đến khi có cơ hội thoát? Có thể làm gì để cơ hội thoát dễ dàng hơn?

3. Quan trọng hơn cả là xác định: Ai/cái gì là người ta có thể tin và dựa vào tuyệt đối? Ai/cái gì là kẻ thù, mối đe doạ của ta? Ai/cái gì ta vừa tin vừa không?

Khi dấn thân vào nơi nguy hiểm, tốt nhất là hoặc đi với người tuyệt đối trung thành với ta hoặc với kẻ thù. Bởi với người trung thành ta biết luôn có thể dựa vào họ khi cần trợ giúp, với kẻ thù ta sẽ luôn đề phòng cảnh giác để không bị hại. Nên tránh nhất là những thứ nửa này nửa kia, có thể là bạn cũng có thể là thù: ta không thể biết khi nào có thể dựa vào và khi nào phải cảnh giác – khi họ giúp, ta tưởng họ mưu hại ta nên nhận cũng nửa vời, khi họ hại ta ta lại tưởng họ giúp nên mất cảnh giác nhận đòn trọn bộ – vô cùng tệ hại.

Nếu đã lỡ rơi xuống hố, nguyên tắc ứng xử là gì?

1. Đừng làm gì để cho cái hố sâu thêm.

2. Nếu đó là hố phân thì hãy ngậm miệng lại.

3. Nếu trong hố có hổ báo, rắn rết thì hãy tập sống chung với chúng một cách hài hoà. Đừng cố biến hổ báo rắn rết thành người – vô ích.

Nhưng chớ có biến mình thành hổ báo, rắn rết… Bởi khi ra khỏi hố rất khó trở lại làm người.

4. Hãy làm gì có lợi cho bản thân nhất lúc này, giờ này, ngày này… hãy đặt ra các chương trình, mục tiêu ngắn hạn và đủ SMART để đi đến mục đích dài hạn.

5. Cuối cùng: không bao giờ là không có giải pháp hay lối thoát. Vấn đề nằm ở mục đích và cái giá ta chấp nhận trả.

(Bài được cho là của Anh Lý Xuân Hải – Cựu CEO Ngân Hàng ACB, đăng trên FB Hồ sơ doanh nhân)

4 công nghệ được thổi phồng nhất trong CNTT

Các Giám đốc CNTT (CIO) không tránh khỏi bị lôi cuốn với hứa hẹn về công nghệ mới nổi. Tại đây, các nhà lãnh đạo và nhà phân tích CNTT chia sẻ những công nghệ mà họ tin rằng có nguy cơ phân phối dưới mức, đưa ra lời khuyên về việc điều chỉnh kỳ vọng phù hợp cho từng công nghệ.

Hầu hết các CIO và nhân viên CNTT thực chất vẫn là những nhà công nghệ, trong đó nhiều người tuyên bố họ quan tâm đến những đồ chơi công nghệ mới sáng bóng. Họ có thể công khai rao giảng “Không có công nghệ vị công nghệ”, nhưng họ vẫn thường xuyên chia sẻ niềm đam mê của mình với những thiết bị công nghệ mới nhất.

Họ không phải là những người duy nhất say mê công nghệ.

Với tin tức công nghệ và công nghệ hiện nay đang lan rộng và phổ biến, nhiều người không thuộc lĩnh vực CNTT — từ các thành viên hội đồng quản trị kỳ cựu đến thực tập sinh ở độ tuổi đại học — đều nhiệt tình không kém với các công nghệ tiên tiến.

Nhưng tất cả sự quan tâm đó có thể nhanh chóng thổi bay tiếng vang và gây ra sự cường điệu – đó là thời điểm mà công nghệ được coi là thuốc chữa bách bệnh cho bất cứ điều gì khiến chúng ta lo lắng hơn là một công cụ hữu ích. Khi đó, hy vọng về công nghệ sẽ vượt xa những gì nó thực sự có thể mang lại ngày nay.

“Gần như mọi công nghệ mới đều đi kèm với sự cường điệu và/hoặc nỗi sợ hãi một cách tự nhiên, nhưng đồng thời, hầu như luôn có giá trị cốt lõi và giá trị kinh doanh đối với công nghệ mới đó. George Corbin, giám đốc hội đồng quản trị tại Edgewell Personal Care cho biết, thách thức đang chuyển từ giai đoạn tầm nhìn/lời hứa ban đầu sang sự chấp nhận và lan tỏa rộng rãi về mặt thương mại và người tiêu dùng; cựu giám đốc kỹ thuật số tại Marriott và Mars Inc.; một giảng viên tại Hiệp hội Giám đốc Doanh nghiệp Quốc gia; và là thành viên tích cực của cộng đồng Hội nghị chuyên đề CIO MIT Sloan.

Với ý nghĩ đó, chúng tôi đã yêu cầu các nhà lãnh đạo công nghệ ở nhiều vai trò và ngành khác nhau liệt kê những công nghệ mà họ cho là đã được cường điệu hóa quá mức và đưa ra đánh giá thực tế hơn về tiềm năng của mỗi người. Đây là những gì họ nói về chủ đề này.

1. Trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh (Generative AI)

Có lẽ không có gì đáng ngạc nhiên khi AI tạo sinh đứng đầu danh sách công nghệ được cường điệu hóa quá mức ngày nay.

Không ai phủ nhận tiềm năng biến đổi của nó, nhưng các nhà lãnh đạo kỹ thuật số cho biết phần lớn mọi người dường như nghĩ rằng AI tạo sinh, thứ mà Gartner gần đây đã đặt ở mức cao nhất về kỳ vọng tăng cao trong chu kỳ cường điệu hóa năm 2023, có nhiều khả năng hơn nó – ít nhất là tại thời điểm này.

Hãy xem xét một số kết quả khảo sát gần đây. Một báo cáo vào tháng 7 năm 2023 từ công ty dịch vụ chuyên nghiệp KPMG cho thấy 97% trong số 200 lãnh đạo doanh nghiệp cấp cao của Hoa Kỳ được thăm dò dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát sẽ có tác động lớn đến tổ chức của họ trong thời gian ngắn, 93% tin rằng nó sẽ mang lại giá trị cho doanh nghiệp của họ, và 80% tin rằng nó sẽ phá vỡ ngành công nghiệp của họ.

Tuy nhiên, hầu hết các nhà điều hành cũng thừa nhận họ chưa sẵn sàng khai thác triệt để tiềm năng đó. Một báo cáo khác vào tháng 7, IDC Executive Preview, được tài trợ bởi Teradata, có tiêu đề “Khả năng và thực tế của AI tạo sinh”, cho thấy 86% trong số 900 giám đốc điều hành được thăm dò tin rằng cần có nhiều quản trị hơn để đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của thông tin chi tiết về AI tạo sinh, với 66% bày tỏ lo ngại về khả năng sai lệch và thông tin sai lệch của AI tạo sinh. Ngoài ra, chỉ 30% nói rằng họ cực kỳ chuẩn bị hoặc thậm chí sẵn sàng tận dụng AI tạo sinh ngay hôm nay và chỉ 42% hoàn toàn tin rằng họ sẽ có đủ kỹ năng để triển khai công nghệ trong 6 đến 12 tháng tới, trong số các vấn đề khác về chiến lược AI tạo sinh của họ phải đối mặt ngày nay.

Đồng thời, sự cường điệu ngày nay có thể khiến các nhà lãnh đạo doanh nghiệp mất tập trung trong việc hiểu đầy đủ về cách AI tổng quát (còn được gọi là GAI) sẽ phát triển và cách họ có thể sử dụng sức mạnh đó trong tương lai.

Daryl Cromer, phó chủ tịch kiêm CTO bộ phận PC và thiết bị thông minh của Lenovo cho biết: “Việc dự đoán và lo sợ về tác động của AI tổng quát nói riêng và mối quan hệ của nó với trí tuệ nhân tạo tổng quát (GAI) đã khiến nó bị thổi phồng quá mức.

Ông nói thêm, trạng thái cường điệu hóa này khiến người ta “dễ lạc quan thái quá về những gì sẽ xảy ra trong năm nay và đồng thời đánh giá thấp những gì sẽ xảy ra trong ba đến năm năm nữa.”

Ông nói rằng “tiềm năng của AI tạo sinh là rất lớn; nó sẽ biến đổi nhiều ngành công nghiệp. Nhưng cần lưu ý rằng chuyển đổi số rất phức tạp và tốn thời gian; không phải là một công ty có thể lấy ‘hộp đen’ GAI và đưa nó vào hoạt động kinh doanh của họ và đạt được hiệu quả cao hơn ngay lập tức. Có nhiều khả năng sẽ có đường cong chữ J đối với ROI khi công ty phải chịu chi phí để có được công nghệ và chi tiêu cho các dịch vụ đám mây để hỗ trợ nó. Các công ty thậm chí có thể gặp phải sự phản đối từ các bên liên quan bị ảnh hưởng, giống như trường hợp của các nhà biên kịch và diễn viên điện ảnh và truyền hình.”

2. Điện toán lượng tử

Những gã khổng lồ công nghệ, công ty khởi nghiệp, tổ chức nghiên cứu và thậm chí cả chính phủ đều đang làm việc hoặc đầu tư vào điện toán lượng tử.

Có lý do chính đáng cho tất cả sự quan tâm đó: Điện toán lượng tử sử dụng các nguyên tắc cơ học lượng tử để thực hiện các phép tính và do đó nhanh hơn và mạnh hơn theo cấp số nhân so với khả năng tính toán ngày nay.

Tuy nhiên, không ai đoán được chính xác khi nào loại máy tính mới này sẽ đi vào hoạt động. Thậm chí còn có nhiều điều không chắc chắn hơn về thời điểm và liệu điện toán lượng tử có sẵn sàng cho bất kỳ ai bên ngoài nhóm nhỏ những người chơi đã có mặt trong không gian ngày nay hay không.

Brian Hopkins, phó chủ tịch phụ trách danh mục công nghệ mới nổi của công ty nghiên cứu Forrester, cho biết: “Mọi người có thể nghĩ rằng nó sẽ thay thế máy tính [điện toán cổ điển của chúng ta] nhưng thực tế không phải vậy,” ít nhất là trong tương lai gần.

Hopkins cho biết thêm: “Bạn thấy những thông báo lớn này từ IBM hoặc Google về điện toán lượng tử và mọi người nghĩ, ‘Lượng tử đã đến gần.’ Những thông báo đó tạo nên những tiêu đề lớn, nhưng sự thật về tương lai của điện toán lượng tử còn mang nhiều sắc thái hơn và [các nhà lãnh đạo doanh nghiệp] cần phải hiểu cái đó.”

Tuy nhiên, điều đó không làm giảm kỳ vọng.

Một cuộc khảo sát năm 2022 với 501 giám đốc điều hành ở Vương quốc Anh của công ty dịch vụ chuyên nghiệp EY cho thấy 97% kỳ vọng điện toán lượng tử sẽ đột phá các lĩnh vực của họ ở mức độ cao hoặc vừa phải, với 48% tin rằng “điện toán lượng tử sẽ đạt đủ độ chín để đóng một vai trò quan trọng trong các hoạt động của hầu hết các công ty trong lĩnh vực tương ứng của họ vào năm 2025.”

Cuộc khảo sát của EY cũng cho thấy các tổ chức chưa chuẩn bị sẵn sàng như thế nào để đáp ứng những gì họ tin là sẽ ở phía trước: Chỉ 33% cho biết tổ chức của họ đã bắt đầu lên kế hoạch chuẩn bị cho việc thương mại hóa công nghệ và chỉ 24% đã thành lập hoặc có kế hoạch thành lập các nhóm thí điểm để khám phá công nghệ này. tiềm năng.

Seth Robinson, phó chủ tịch nghiên cứu ngành tại hiệp hội thương mại CompTIA, cho biết thêm: “Mọi người đều biết rằng điện toán lượng tử sắp ra mắt, nhưng tôi nghĩ vẫn còn đánh giá thấp những gì nó sẽ cần [để phát huy sức mạnh của nó]”. “Tôi nghĩ mọi người nghĩ rằng đó sẽ là một cách mạnh mẽ hơn nhiều để vận hành những gì chúng ta đã có, nhưng trên thực tế, những gì chúng ta có sẽ phải được viết lại để hoạt động với lượng tử. Bạn sẽ không thể thay đổi động cơ. Và nó sẽ không trở thành sản phẩm dành cho thị trường đại chúng.”

3. Metaverse – và thực tế mở rộng nói chung

Mặc dù một số hứng thú về metaverse sắp tới đã giảm bớt nhưng một số người cho rằng khái niệm này vẫn còn bị cường điệu hóa quá mức.

Họ hoài nghi về bất kỳ tuyên bố nào rằng metaverse sẽ đưa tất cả chúng ta sống trong một lĩnh vực kỹ thuật số mới và họ đặt câu hỏi liệu metaverse có tác động lớn nào đến cuộc sống hàng ngày và công việc kinh doanh hàng ngày hay không.

Điều tương tự cũng xảy ra với thực tế mở rộng (XR) – sự kết hợp giữa thực tế tăng cường, thực tế ảo và thực tế hỗn hợp.

“Không gian ảo mang lại trải nghiệm hoàn toàn khác, thường được gọi là trải nghiệm sống động cho khách hàng. Tuy nhiên, theo ý kiến của tôi, tiềm năng thị trường thực tế có thể không lớn như dự kiến hiện nay,” Richard August, đối tác quản lý của CIO Advisory Services tại Tata Consultancy Services, cho biết. “Số lượng trường hợp sử dụng và giá trị tiện ích còn hạn chế, ảnh hưởng đến tiềm năng. Các thiết bị hỗ trợ tính phổ biến của các công nghệ này như bộ VR không có sẵn ở mức giá phải chăng và có thể mở rộng. Ngoài ra, đã có một số trường hợp ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe – chẳng hạn như mệt mỏi, ảnh hưởng đến thị giác và thính giác – được báo cáo khi sử dụng các thiết bị hỗ trợ các công nghệ này, điều này hạn chế việc áp dụng trên quy mô lớn.”

Hopkins của Forrester cũng đưa ra quan điểm thận trọng tương tự về việc áp dụng công nghệ này trong thời gian tới.

Ông nói: “Các yếu tố hình thức ngày nay không đủ hấp dẫn để mọi người áp dụng công nghệ mới này, vì vậy [việc áp dụng] sẽ mất nhiều thời gian hơn mọi người có thể nghĩ”.

Hopkins cho biết các nhà nghiên cứu thực sự đã nhìn thấy những lĩnh vực mà công nghệ này đã phát triển. Thực tế mở rộng rất hữu ích trong lĩnh vực nhân sự trong việc đào tạo nhân viên và mang lại giá trị trong các trường hợp sử dụng công nghiệp trong đó lớp phủ kỹ thuật số có thể hướng dẫn người lao động vượt qua các tình huống phức tạp. “Nhưng đó chỉ là một phần khá nhỏ trong cơ hội tổng thể,” ông nói thêm.

4. Web3: Chuỗi khối, NFT và tiền điện tử

Tương tự như cảm nhận của họ về web nhập vai, các nhà lãnh đạo công nghệ cho biết Web3 và các thành phần của nó — blockchain, NFT và tiền điện tử — chưa hoàn toàn thực hiện được tất cả những lời hứa của họ.

Rebecca Fox, CIO nhóm của NCC Group, một công ty bảo mật CNTT có trụ sở tại Vương quốc Anh, cho biết: “Họ chỉ cần thấy sự trưởng thành hơn trước khi chúng tôi đầu tư vào những thứ đó”.

Những người khác đã có những quan sát tương tự.

Corbin, chẳng hạn, cho biết blockchain có “tiềm năng kinh doanh rất lớn trong các hợp đồng thông minh – tính minh bạch của chuỗi cung ứng, chăm sóc sức khỏe, tài chính, tiền tệ, tác phẩm nghệ thuật, phương tiện truyền thông, phòng chống gian lận, bảo vệ IP, giảm thiểu giả mạo sâu – nhưng tốc độ triển khai chậm”.

Anh ấy chỉ ra rằng nó không phải là không thể xuyên thủng như lần đầu tiên được quảng bá và rất khó để mở rộng quy mô. Trong khi đó, bản chất phi tập trung của nó cùng với việc thiếu quy định có nghĩa là các hợp đồng blockchain chưa được công nhận hợp pháp ở hầu hết các quốc gia, ông nói thêm.

Các chuyên gia kỹ thuật số cũng trích dẫn các vấn đề với các công nghệ Web3 khác, lưu ý rằng hầu hết các công ty không thể biết phải làm gì với tiền điện tử, chẳng hạn như khi họ đấu tranh với cách hạch toán chúng và cách báo cáo chúng ra đường.

Hơn nữa, nhiều người vẫn hoài nghi về tiền điện tử và NFT – đặc biệt là sau những tin tức nổi bật trong năm qua về các vấn đề của sàn giao dịch tiền điện tử và sự mất giá của NFT.

Các cố vấn cho rằng CIO nên lưu ý đến sự cường điệu nhưng vẫn phải theo dõi chặt chẽ sự phát triển của những công nghệ này.

“Mặc dù đang ở giai đoạn đầu, nhưng chúng tôi nhận thấy rất nhiều động lực đằng sau sự chuyển đổi từ Web2 sang Web3 – và bây giờ là Web4 – điều này chắc chắn sẽ thay đổi cách các doanh nghiệp vận hành cũng như cách chúng tôi sở hữu và giao dịch tài sản. Jeff Wong, giám đốc đổi mới toàn cầu của EY, cho biết: Nó hứa hẹn rất nhiều về ý thức triết học về tài sản, quyền sở hữu và khả năng tự kiểm soát danh tính của bạn trong thế giới kỹ thuật số rộng lớn hơn.

Ông cho biết thêm: “Ở giai đoạn này, Web3/4 là một ý tưởng tạo ra nhiều câu hỏi hơn là câu trả lời, nhưng chúng tôi nghĩ rằng những câu hỏi này đáng được xem xét”.

Nguồn: https://www.cio.com/article/405106/the-6-most-overhyped-technologies-in-it.html

Các trang web và tài nguyên cho dữ liệu mở

May mắn cho các nhà phân tích dữ liệu là có rất nhiều trang web và tài nguyên đáng tin cậy sẵn có cho dữ liệu mở. Cần lưu ý là ngay cả dữ liệu có uy tín cũng cần được đánh giá liên tục, nhưng những trang web sau vẫn là những nguồn dữ liệu khởi đầu hữu ích:

Trang dữ liệu của Chính phủ Mỹ: Data.gov là một trong những nguồn dữ liệu toàn diện nhất ở nước Mỹ. Tài nguyên này cung cấp cho người dùng dữ liệu và công cụ cần thiết để thực hiện nghiên cứu, thậm chí còn giúp họ phát triển các ứng dụng web và di động cũng như thiết kế trực quan hóa dữ liệu. 

Cục điều tra dân số Mỹ (U.S. Census Bureau): Nguồn dữ liệu mở này cung cấp thông tin nhân khẩu học từ chính quyền liên bang, tiểu bang và địa phương cũng như các tổ chức thương mại ở nước Mỹ.

Open Data Network: Nguồn dữ liệu này có một công cụ tìm kiếm thực sự mạnh mẽ và các bộ lọc nâng cao. Tại đây, bạn có thể tìm thấy dữ liệu về các chủ đề như tài chính, an toàn công cộng, cơ sở hạ tầng, nhà ở và phát triển.

Google Cloud Public Datasets: Có một số bộ dữ liệu công khai có sẵn thông qua Chương trình bộ dữ liệu công khai trên đám mây của Google mà bạn có thể thấy là đã được tải vào BigQuery.  

Dataset Search: Dataset Search là một công cụ tìm kiếm được thiết kế dành riêng cho các tập dữ liệu; bạn có thể sử dụng công cụ này để tìm kiếm các tập dữ liệu cụ thể.