- Từ kinh nghiệm làm việc ở hệ sinh thái AI tiên tiến, theo ông đâu là rào cản lớn nhất trong việc kết nối mạng lưới chuyên gia Việt Nam ở nước ngoài?
- Tôi ước tính có hàng ngàn chuyên gia người Việt thành danh ở nước ngoài; rất nhiều người đã và đang đóng góp cho khoa học công nghệ nước nhà, từ mở doanh nghiệp công nghệ, hợp tác, tư vấn, tham gia điều hành, đến đào tạo, bình duyệt, mở văn phòng đại diện, lập phòng lab R&D tại Việt Nam, hay kết nối các tổ chức trong và ngoài nước.
Với giới tinh hoa đang làm việc cho các big tech, tiền không phải là động cơ chính; danh vị hình thức cũng kém hấp dẫn. Điều họ tìm kiếm là ý nghĩa, di sản, đóng góp tri thức thật sự và những bài toán đủ khó, đủ khác biệt.
Lời mời “hãy đóng góp, hãy kết nối” là chung chung. Chuyên gia cần câu trả lời cụ thể: tôi làm gì trong vài tháng tới, ai ra quyết định, dữ liệu và nguồn lực ở đâu, tiêu chí nghiệm thu là gì?
Ngoài ra, chúng ta đâu đó vẫn còn thiếu vai trò thực chất cho chuyên gia, nhà khoa học. Nếu chỉ mời họ nói chuyện, góp ý chung chung, hoặc tham gia hoạt động hình thức, mạng lưới không thể đi vào chiều sâu.
Hành lang pháp lý, tài chính, thủ tục vẫn còn có rào cản. Ví dụ như việc ký hợp đồng tư vấn, thanh toán xuyên biên giới, thuế, định mức chi, cơ chế mời làm việc ngắn hạn, truy cập dữ liệu… để giải bài toán lớn thường phải vượt qua nhiều “ải” mà rất ít chuyên gia hiểu rõ.
- Vậy Việt Nam cần thay đổi cách làm ra sao để đủ hấp dẫn với chuyên gia?
- Thay vì “kêu gọi tham gia”, hãy “ủy quyền tham gia quyết định”. Vai trò phải gắn với quyền hạn thật, ngân sách thật, trách nhiệm thật. Tận dụng thời gian ít ỏi của chuyên gia, nhà khoa học cho việc quan trọng: thiết kế mô hình làm việc ngắn ngày, tập trung vào quyết định có tính đòn bẩy cao, nơi một quyết định đúng có thể ảnh hưởng tới cả một chương trình hoặc một thế hệ.
Nên thay chức danh hình thức bằng di sản lợi ích quốc gia lượng hóa để chuyên gia, nhà khoa học quốc tế duy trì danh tiếng sẵn có: gắn tên tuổi với chuẩn quốc gia, chương trình dài hạn, thế hệ học trò, sản phẩm triển khai đến hàng chục triệu người.
Không đếm KPI theo số thành viên mạng lưới, hãy ưu tiên thực thi và kết quả: nhiệm vụ rõ ràng, vai trò tối ưu, hợp đồng thực thi, kết quả đo được và đánh giá độc lập. Khi làm được những việc này sẽ hấp dẫn tự nhiên: tác động lớn, thực quyền, có di sản, lại tương thích với ràng buộc nghề nghiệp toàn cầu của họ.
- Theo ông, mô hình hợp tác nào phù hợp nhất với thực tế hiện nay để vừa tận dụng được tri thức AI hàng đầu, vừa đảm bảo tác động dài hạn cho Việt Nam?
- Cốt lõi không nằm ở việc chuyên gia AI “ở đâu”, mà ở việc họ “tham gia vào quyết định nào”. Lấy lợi ích quốc gia làm nguyên tắc bất biến.
Chuyên gia hàng đầu đang ở nước ngoài thường sẽ lựa chọn tiếp tục ở nước ngoài để tiếp cận hạ tầng, dữ liệu, hệ sinh thái AI tiên tiến và bài toán tiên phong. Rời môi trường đỉnh cao quá lâu, giá trị chuyên môn suy giảm, bất lợi cho cả cá nhân lẫn Việt Nam.
Trong khi Việt Nam lại cần tác động liên tục, lâu dài, dựa trên nội lực. Vì thế, bài toán không phải kéo họ về, mà là thiết kế hệ sinh thái họ tham gia vào những quyết định then chốt, nơi mà tinh hoa trong và ngoài nước cùng lớn lên, cùng chịu trách nhiệm, và cùng được ghi nhận công bằng.
Một mô hình hiệu quả cần bốn đặc trưng:
Gắn nhiệm vụ cụ thể: không mời chung chung, mà theo bài toán chiến lược như chuẩn đào tạo AI, khung dữ liệu y tế, AI cho hành chính công, an toàn và đánh giá AI - mỗi nhiệm vụ có mục tiêu, lộ trình, KPI, đầu mối rõ ràng.
Phân bổ thời gian thấp nhưng đúng điểm rơi: Phần lớn chuyên gia chỉ có 5–90 ngày/năm, nên cần xuất hiện đúng lúc, tham gia vào thiết kế kiến trúc, đặt chuẩn, phản biện phương án, thẩm định kết quả. Tất nhiên để đóng góp hiệu quả, họ cần phải hiểu rõ bối cảnh Việt Nam, không bị mâu thuẫn lợi ích với đơn vị họ đang phục vụ và quốc gia họ thường trú.
Vai trò đi kèm quyền phản biện thực chất: Có quyền nói “không” khi hướng đi sai, và được ủy quyền ảnh hưởng tới quyết định cuối cùng trong phạm vi nhiệm vụ.
Ưu tiên chuyển hóa ngoại lực thành nội lực: Tri thức tuyến đầu phải được phản biện, thẩm thấu, lan tỏa vào đội ngũ, ví dụ thể hiện qua đóng gói thành chuẩn, quy trình, tài liệu thiết kế, benchmark, để hệ thống vẫn vận hành khi chuyên gia không trực tiếp tham gia.
Từ đó, thiết lập hội đồng chiến lược theo nhiệm vụ là mô hình phù hợp: Gồm chuyên gia trong nước và quốc tế với quyền hạn rõ, có nhóm triển khai toàn thời gian trong nước, có chu kỳ và nhiệm kỳ, KPI đo bằng tác động thực và năng lực nội sinh. Đây không phải tư vấn thuê ngoài mà là đồng kiến tạo dài hạn, nơi uy tín chuyên gia gắn với thành công của chương trình.
- Ông gợi ý khung KPI nào để đo đóng góp trí tuệ, thay vì đếm số hội thảo hay sự kiện của chuyên gia?
- Một khung KPI đo lường hiệu quả đầu tư vào chuyên gia tốt phải trả lời ba câu hỏi: Chuyên gia đã góp phần thay đổi quyết định nào? Tri thức nào được truyền đạt lại và nội lực hóa? Sau khi họ rút lui, hệ thống mạnh lên ở đâu?
Những câu hỏi này nhằm đo việc chuyên gia tác động đến lựa chọn lớn. Cụ thể:
Tác động lên quyết định lớn: Số quyết định chiến lược được phản biện hoặc đồng kiến tạo (kiến trúc chương trình, lộ trình công nghệ, lựa chọn chuẩn); tỷ lệ khuyến nghị được chấp nhận hoặc dẫn tới điều chỉnh đáng kể; các quyết định “dừng/sửa hướng” giúp tránh lãng phí.
Tri thức đọng lại: Các chuẩn hoặc khung do chuyên gia đồng thiết kế (chuẩn dữ liệu, chuẩn đánh giá, chuẩn đào tạo, hướng dẫn an toàn); tài sản trí tuệ mở hoặc được cấp phép, bộ dữ liệu chuẩn, kiến trúc tham chiếu, mã nguồn, tài liệu kỹ thuật; mức độ áp dụng đo bằng số đơn vị/chương trình sử dụng sau 6 – 12 - 24 tháng.
Tri thức được nội lực hóa: Số nhóm hoặc đội ngũ trong nước được xây dựng hoặc nâng cấp năng lực theo chuẩn do chuyên gia đặt ra; số người kế cận được hướng dẫn trực tiếp và có thể tự ra quyết định; chuyển giao vai trò: sau 12–24 tháng, bao nhiêu quyết định trước đây cần chuyên gia thì nay đội ngũ trong nước làm được.
Lan tỏa ngoài dự án: Chương trình hoặc chuẩn được viện dẫn trong chính sách, giáo trình, dự án tiếp theo; hợp tác mới được kích hoạt, thu hút thêm chuyên gia, viện trường, doanh nghiệp; dấu ấn học thuật, sáng chế, ứng dụng thực tiễn, báo cáo chiến lược, hoặc công trình được cộng đồng quốc tế tham chiếu.
- Điều gì khiến ông sẵn sàng gắn bó và đóng góp cho các chương trình AI tại Việt Nam, và yếu tố nào sẽ quyết định việc một chuyên gia quốc tế lựa chọn hợp tác và đầu tư danh tiếng vào Việt Nam?
- Cá nhân tôi gắn bó với AI Việt Nam không chỉ vì đó là việc có ích cho quê hương, được góp phần vào một Việt Nam hùng cường, mà còn vì tôi được làm việc với những con người chất lượng, thú vị và tiếng nói của mình được lắng nghe. Với chuyên gia quốc tế, có bốn yếu tố tạo động lực để họ sẵn sàng đầu tư danh tiếng vào Việt Nam.
Thứ nhất là thời điểm. Việt Nam đang ở giai đoạn đặc biệt khi AI không còn là thử nghiệm mà đã trở thành công cụ có thể định hình cách một quốc gia phát triển trong 10–20 năm tới. Được tham gia vào giai đoạn đặt nền móng này mang lại ý nghĩa mà rất khó tìm thấy ở những hệ sinh thái đã bão hòa.
Thứ hai là tác động. Chúng tôi sẵn sàng đóng góp khi thấy có một bài toán hay, đủ lớn và đủ cụ thể, có đội ngũ trong nước thực sự muốn làm và có năng lực tiếp nhận, và các quyết định chúng tôi tham gia có khả năng làm thay đổi lộ trình chứ không chỉ dừng ở mức tư vấn.
Thứ ba là sự tin cậy và tôn trọng tri thức. Khi phản biện được lắng nghe, khi bất đồng được coi là đóng góp chứ không phải trở ngại, và khi vai trò được thiết kế với quyền hạn rõ ràng, chúng tôi có lý do để đầu tư thời gian và uy tín một cách nghiêm túc.
Thứ tư là một hệ sinh thái biết nội lực hóa. Khi tri thức được hấp thụ, nhân lên và tiếp tục sống sau khi chuyên gia rút lui, việc đầu tư danh tiếng mới thực sự hợp lý.
Với một số người, làm việc ở Việt Nam có thể trở thành bước đệm cho hành trình tiếp theo. Sẽ thật hấp dẫn nếu những việc làm đó, cơ hội đó ở Việt Nam lại khó tìm được ở nơi khác!
- Xin cảm ơn Giáo sư!
Nội dung: Anh Lê
Thiết kế: Xuân Lực
