Trong thời đại “AI hóa” mọi lĩnh vực, từ marketing đến giáo dục, không ít người kỳ vọng rằng chỉ cần học một khóa AI là có thể đổi đời, tăng thu nhập, hay đơn giản là “không bị tụt hậu”. Nhưng liệu những khóa học AI đang nở rộ có thực sự mang lại giá trị như lời quảng cáo? Hay đang trở thành những “chiếc vé trúng thưởng giả” được bọc bằng lớp vỏ hào nhoáng của công nghệ?
Bài viết dưới đây sẽ cung cấp một cái nhìn thẳng thắn, đa chiều – từ chuyên gia, học viên đến các số liệu thực tế – để bạn đọc hiểu rõ: Nên học AI như thế nào để không phí tiền – và phí cả niềm tin.
🚀 Cơn sốt AI: Nhanh đến mức nguy hiểm
Từ đầu năm 2023 cho đến nay, sau khi ChatGPT bùng nổ toàn cầu, cụm từ “học AI” trở thành từ khóa nóng hổi trên mạng xã hội Việt Nam. Các trung tâm, khóa học trực tuyến, bootcamp công nghệ mọc lên như nấm. Chỉ cần vài cú click, bạn đã có thể đăng ký một “lộ trình chuyên gia AI 3 tháng”, đôi khi với học phí từ 5 đến 30 triệu đồng.
Nhu cầu là có thật. Nhưng câu hỏi nghiêm túc cần đặt ra: Người học có thực sự thu về giá trị tương xứng với số tiền bỏ ra?
🎯 Phân tích thực tế: Khi học phí không tỉ lệ thuận với kỹ năng
✅ Mặt tích cực:
- Giúp nhiều người lần đầu tiếp cận khái niệm “AI là gì”, các công cụ như ChatGPT, Midjourney, Gemini.
- Tạo tâm thế “không bị bỏ lại phía sau” cho giới trẻ, dân văn phòng, marketer, người trái ngành.
❌ Nhưng nhiều thực tế đáng lo:
- Khóa học hứa hẹn quá mức: “Không cần biết lập trình, học xong ra làm chuyên gia AI” – là một khẩu hiệu phi thực tế.
- Thiếu thực hành thật: Nhiều khóa chỉ dạy cách “dùng công cụ” (như tạo prompt, làm slide bằng AI) mà thiếu kiến thức nền tảng như NLP, Python, dữ liệu.
- Người học quá kỳ vọng: Một số học viên hy vọng “học AI để đổi đời”, nhưng sau vài buổi chỉ thu về kỹ năng… mở chatbot.
🧠 Chuyên gia nói gì?
TS. Trần Minh Tuấn, chuyên gia Khoa học Dữ liệu tại Đại học Bách Khoa Hà Nội, nhận xét:
“Không có con đường tắt nào để trở thành chuyên gia AI. Muốn hiểu bản chất, bạn cần kiến thức lập trình, toán, xác suất, mô hình học máy. Dùng AI thì dễ, nhưng phát triển, ứng dụng hiệu quả thì cần cả tư duy và thời gian.”
Nguyễn Khánh Linh, cựu học viên bootcamp AI 12 tuần tại TP.HCM, chia sẻ:
“Khóa học giúp tôi biết đến nhiều công cụ như Notion AI, ChatGPT, Copilot. Nhưng sau đó, tôi phải tự học thêm Python và đọc tài liệu tiếng Anh để thực sự dùng AI trong công việc.”
📊 Dẫn chứng xác thực từ thị trường
- LinkedIn Learning ghi nhận: Lượng người học khóa “Prompt Engineering” tăng 150% sau quý I/2024, nhưng 70% học viên bỏ dở giữa chừng vì “không thấy áp dụng thực tế”.
- Coursera (2024) cho biết: Các khóa học AI phổ thông có tỷ lệ hoàn thành dưới 18%, nguyên nhân chính là nội dung quá lý thuyết hoặc không liên quan tới nhu cầu công việc.
- VietnamWorks: Trong báo cáo quý I/2025, chỉ 4,2% ứng viên có chứng chỉ AI được công nhận là có kinh nghiệm thực chiến AI, phần lớn còn lại là “biết dùng công cụ”.
🎓 Lời khuyên dành cho người học AI
🔍 1. Rõ mục tiêu học – Đừng học theo phong trào
- Bạn muốn gì: nâng hiệu suất làm việc, hiểu công nghệ, hay trở thành lập trình viên AI?
- Học để dùng AI khác hoàn toàn với học để xây AI.
🛠️ 2. Chọn khóa học có thực hành, dự án thật
- Ưu tiên các khóa: có coding Python, xử lý dữ liệu thực, xây chatbot, hoặc làm dự án AI cụ thể.
- Tránh khóa chỉ “dạy dùng ChatGPT” nhưng quảng cáo “đào tạo chuyên gia AI”.
📚 3. Xây nền vững chắc
- Học cơ bản về Python, tư duy thuật toán, thống kê và xác suất.
- Hiểu mô hình AI đang dùng là gì (LLM, GAN, CNN…), chứ không chỉ “dán prompt”.
🧗 4. Tự học liên tục – phản biện nội dung
- Kỹ năng AI phát triển theo tuần. Nếu không tự cập nhật, bạn sẽ lạc hậu ngay sau khi khóa học kết thúc.
- Theo dõi các nguồn như: Google AI, OpenAI Blog, HuggingFace, Arxiv.
📌 Kết luận: AI là công cụ, không phải cây đũa thần
AI sẽ không cứu vớt ai thiếu tư duy, và cũng không biến bạn thành chuyên gia chỉ sau vài tuần. Nhưng nếu tiếp cận đúng cách, với kỳ vọng thực tế và tư duy nền tảng vững chắc, AI sẽ là cánh tay nối dài giúp bạn làm việc thông minh hơn.
“Học AI không phải vì nó là xu hướng, mà vì bạn hiểu mình cần gì và làm gì với nó. Học mà không hiểu để làm gì – đó mới là lãng phí lớn nhất.”
