Chị băn khoăn: có nên cho con học thêm một ngành STEM, cách gọi chung cho những ngành "làm ra công nghệ" như khoa học, kỹ thuật, lập trình, dữ liệu.
Ban đầu, tôi trấn an chị rằng ngành ngôn ngữ, đặc biệt là sư phạm tiếng Anh ở Việt Nam, vẫn còn rất "hot". Điểm đầu vào của ngành này luôn ở mức cao, có trường lấy tối đa 30/30 và phải xét thêm tiêu chí phụ. Theo Bộ Giáo dục và Đào tạo, để đưa tiếng Anh trở thành ngôn ngữ thứ hai trong hệ thống giáo dục, Việt Nam cần tuyển thêm khoảng 22.000 giáo viên tiếng Anh vào năm 2030.
Tuy nhiên, khi nhìn ra thế giới, bức tranh lại khác biệt.
Mới đây, hơn 100 trường đại học ở Trung Quốc đã cắt giảm hoặc ngừng tuyển sinh các chương trình ngoại ngữ và một số ngành nghệ thuật, nhân văn, do AI đang thay thế dần vai trò dịch thuật và một phần công việc sáng tạo cơ bản. Tại Anh, University of Leicester, một trường có thế mạnh ngôn ngữ, thông báo đóng cửa một số ngành ngôn ngữ hiện đại trong năm học 2026-2027. Ở Mỹ và nhiều nước châu Âu, các khoa nhân văn, từ văn học, lịch sử đến triết học, đang thu hẹp quy mô, sáp nhập hoặc thậm chí biến mất khỏi một số trường đại học.
Những thay đổi này cho thấy những ngành có thời được xem là tương đối ổn định đang bị đặt lại câu hỏi. Khi AI xử lý ngày càng tốt các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ, dịch thuật, tạo nội dung cơ bản, giảng dạy, làm phim, thì lợi thế của các ngành Nhân văn không còn như trước.
Trong bối cảnh đó, nỗi lo của chị phụ huynh Việt Nam hoàn toàn có cơ sở. Và từ nỗi lo ấy, một suy nghĩ quen thuộc lại xuất hiện: nếu Nhân văn đang trở nên bấp bênh, thì chuyển sang STEM, đặc biệt là dữ liệu và AI, có thể sẽ an toàn hơn. Tức là học STEM dễ xin việc, học Nhân văn thì "tùy duyên".
Nhưng thực tế AI đã làm lung lay chính những gì từng được coi là chắc chắn. Những kỹ năng cơ bản chẳng hạn như viết code đơn giản, xử lý dữ liệu lặp lại hay dịch máy, từng là lợi thế ban đầu của dân kỹ thuật, đang bị tự động hóa rất nhanh. Còn các công việc tưởng chừng "thuần con người" như viết nội dung, dịch thuật hay truyền thông cũng không còn là vùng an toàn tuyệt đối.
AI không đứng về STEM cũng không chiếu cố nhân văn; công nghệ có khuynh hướng thay thế phần lặp lại và có quy tắc ở cả hai lĩnh vực, dù rằng cốt lõi của STEM, như nghiên cứu machine learning, xây dựng hạ tầng dữ liệu, an ninh mạng hay robotics, vẫn đòi hỏi nền tảng chuyên sâu và dường như khó bị thay thế hoàn toàn trong ít nhất 5-10 năm tới.
Ở Việt Nam, sự lệch pha giữa đào tạo và nhu cầu thị trường đã tồn tại từ trước AI. Không hiếm sinh viên chọn ngành vì điểm số cao hoặc "nghe nói dễ xin việc", rồi sau vài năm lại chuyển hướng. Tỷ lệ làm trái ngành vẫn cao, ngay cả với ngành Công nghệ thông tin, từng được xem là rất cạnh tranh. Doanh nghiệp thiếu nhân lực chất lượng cao, nhưng nhiều sinh viên mới ra trường vẫn khó tìm việc phù hợp.
Theo Báo cáo Future of Jobs 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), đến năm 2030, các xu hướng công nghệ sẽ làm biến mất khoảng 92 triệu việc làm, nhưng đồng thời tạo ra 170 triệu việc làm mới, dẫn đến mức tăng ròng khoảng 78 triệu việc làm. Quan trọng hơn số lượng là bản chất của các công việc mới: chúng đòi hỏi hybrid skills (kỹ năng hỗn hợp), không thuần túy STEM, cũng không thuần túy Nhân văn, mà là sự kết hợp giữa hiểu biết công nghệ và khả năng hiểu con người.
Vì vậy, việc tranh luận hay lựa chọn giữa "STEM hay Nhân văn" có thể không còn thích hợp nữa. Giá trị thực sự nằm ở giao điểm giữa hai thế giới.
Tôi từng gặp hai bạn trẻ tốt nghiệp ngành Ngôn ngữ nhưng đã chuyển hướng thành prompt engineer (Kỹ sư điều khiển câu lệnh) hay AI Content Strategist (Người phát triển chiến lược nội dung AI). Họ không chỉ biết viết prompt hiệu quả, mà còn tận dụng sâu kiến thức ngôn ngữ, văn hóa và hành vi con người để tạo nội dung phù hợp với người dùng Việt Nam. Những bạn như vậy thường có cơ hội và thu nhập tốt hơn hẳn so với người chỉ thuần kỹ thuật hoặc chỉ thuần viết lách.
Khi phụ huynh hỏi lại: "Vậy rốt cuộc nên chọn gì?", câu trả lời thẳng thắn nhất là: không còn ngành nào đảm bảo con đường ổn định lâu dài như trước kia, mà những gì quan trọng hơn tên ngành, dù nghe quen thuộc và có vẻ sáo, là khả năng thích nghi, học suốt đời và làm việc với AI như một công cụ mạnh mẽ thay vì bị nó thay thế.
Một môi trường học tập tốt không chỉ nằm ở chương trình giảng dạy hay tấm bằng cuối cùng, mà quan trọng hơn là ở mô hình hybrid, nơi kiến thức chuyên môn được kết nối chặt chẽ với thực tiễn và các lĩnh vực khác. Ở Việt Nam, không ít chương trình đào tạo đã đổi tên, chẳng hạn từ "biên phiên dịch" thành "ngôn ngữ giao tiếp chuyên nghiệp", hay thêm những từ như "AI", "digital" để bắt kịp xu hướng mới. Tuy nhiên, điều quan trọng không nằm ở tên gọi, mà ở những thay đổi từ bên trong: cách dạy và những gì sinh viên thực sự học được.
Lý tưởng nhất là các cơ sở đào tạo có thể chuyển mình theo hướng này, bằng cách khuyến khích sinh viên chủ động va chạm đa ngành: tham gia các dự án liên ngành, (ví dụ, sinh viên Ngôn ngữ Anh làm việc cùng sinh viên Công nghệ Thông tin để xây dựng chatbot giáo dục hoặc tối ưu prompt AI), thử nghiệm và chấp nhận thất bại, tham gia hoạt động ngoại khóa, câu lạc bộ, và đặc biệt là đi thực tập sớm.
Trên thực tế, nhiều trường cũng không "khai tử" hoàn toàn các ngành nhân văn, mà đang chuyển dịch sang những mô hình mới như Digital Humanities (Nhân văn số), nơi công nghệ và nhân văn không đối lập, mà bổ sung cho nhau.
Nhìn rộng hơn một chút, điều thị trường lao động tìm kiếm ngày càng rõ ràng hơn, là những người có thể đi qua lại giữa hai thế giới đó. Đó có thể là người biết lập trình nhưng đồng thời có khả năng giao tiếp bằng tiếng Anh một cách nhạy bén, có ý nghĩa, có chiều sâu; hoặc là người học ngôn ngữ nhưng biết tận dụng AI để bổ sung và hoàn thiện những gì công nghệ chưa làm tốt.
Nói cách khác, giá trị nằm ở những người hiểu công nghệ ở mức đủ sâu, nhưng đồng thời cũng hiểu con người, cách họ suy nghĩ, cảm nhận và phản ứng. Những người biết đặt câu hỏi, biết diễn đạt, và biết điều chỉnh điều mình làm cho phù hợp với từng bối cảnh cụ thể.
Ngành học nào rồi cũng có lúc hết thời, nếu người học chỉ hài lòng với tấm bằng. Khoảng cách giữa đào tạo và việc làm lúc nào cũng tồn tại. Trong thời đại AI, có lẽ điều quyết định không phải là học ngành gì, mà là khả năng làm mới, bổ sung kiến thức và học lại nhanh đến mức nào.
Phạm Hòa Hiệp
