Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay thế các nhà khoa học dữ liệu hay làm cho họ mạnh mẽ hơn?

AI đang thay đổi các vai trò trong khoa học dữ liệu nhanh hơn so với việc cập nhật hồ sơ xin việc có thể theo kịp.

Tự động hóa sẽ thay thế các công việc lặp đi lặp lại như mô hình hóa và chuẩn bị dữ liệu, nhưng những yếu tố như tầm nhìn chiến lược, chuyên môn ngành và phán đoán đạo đức vẫn là thế mạnh của con người.

Hiểu rõ những thay đổi đang diễn ra để tránh bị tụt hậu, và khám phá cách áp dụng AI để mở ra cơ hội cho công việc có tác động lớn hơn.

Những điểm khóa cần lưu ý

Liệu AI thực sự sẽ thay thế các nhà khoa học dữ liệu?

AI sẽ không hoàn toàn thay thế các nhà khoa học dữ liệu, nhưng sẽ tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại như lựa chọn mô hình, điều chỉnh siêu tham số và mã hóa cơ bản. Hơn một nửa số nhà khoa học dữ liệu đã tận dụng AutoML và AI tạo sinh để tối ưu hóa quy trình làm việc của họ.

Tuy nhiên, AI vẫn còn hạn chế khi đối mặt với các vấn đề kinh doanh mơ hồ, các lựa chọn phức tạp hoặc các quyết định yêu cầu sự hiểu biết bối cảnh và giao tiếp tinh tế.

Chỉ khoảng 6% doanh nghiệp đã tích hợp hoàn toàn AI tạo sinh vượt ra ngoài các chương trình thử nghiệm, cho thấy những giới hạn của AI. Sự phán đoán của con người, khung chiến lược và chuyên môn ngành vẫn là yếu tố quan trọng để chuyển đổi các thông tin kỹ thuật thành kết quả kinh doanh có tác động.

Thay vì thay thế con người, vai trò thực sự của AI là tăng cường khả năng của con người, đảm bảo rằng các nhà khoa học dữ liệu vẫn là những nhân tố không thể thiếu.

Những gì đã được tự động hóa trong khoa học dữ liệu

Tự động hóa AI đã giúp giảm đáng kể thời gian dành cho các công việc dữ liệu khoa học thường xuyên. Các nền tảng AutoML có thể rút ngắn dòng thời gian đào tạo mô hình lên đến 40%, đẩy nhanh quá trình ra mắt sản phẩm và giảm chi phí lao động lặp đi lặp lại.

Các nhà khoa học ngày càng tích hợp mã do AI tạo ra trực tiếp vào quy trình làm việc, biến những ngày nỗ lực thủ công thành chỉ vài giờ.

Do đó, các doanh nghiệp đang tái phân bổ nhân lực khoa học dữ liệu sang các công việc có tác động lớn hơn như suy luận nhân quả, kế hoạch chiến lược và thiết kế thí nghiệm.

Sự thay đổi này nâng cao yêu cầu kỹ năng cơ bản, đòi hỏi sự thành thạo trong việc sử dụng công cụ AI và kỹ thuật tạo prompt bên cạnh kiến thức thống kê truyền thống.

Những chuyên gia nắm vững bộ kỹ năng kết hợp này sẽ bảo mật vai trò của mình và mở rộng cơ hội nghề nghiệp trong bối cảnh tự động hóa ngày càng phát triển.

Các xu hướng AI mới nổi đang định hình lĩnh vực khoa học dữ liệu

Bốn xu hướng đang định hình lại cách các nhà khoa học dữ liệu thực hiện công việc, và mỗi xu hướng đều làm thay đổi cân bằng giữa tự động hóa và phán đoán của con người theo một hướng khác nhau.

1. Trợ lý mã nguồn tạo sinh

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có thể tạo ra các skript Python, truy vấn SQL và thậm chí cả các quy trình phân tích hoàn chỉnh từ các lệnh điều khiển bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Các kết quả thử nghiệm ban đầu cho thấy rằng với việc tinh chỉnh cẩn thận các lệnh, các trợ lý này có thể tạo ra mã đủ chính xác để sử dụng thực tế trong hơn một nửa số trường hợp thử nghiệm.

Điều này quan trọng vì nó rút ngắn chu kỳ lặp lại: một nhà khoa học dữ liệu có thể thử nghiệm ba phương pháp cạnh tranh trong thời gian mà trước đây chỉ đủ để viết mã tay một phương pháp.

2. Nền tảng AutoML không cần mã

Các công cụ như DataRobot và H2O Driverless AI cho phép những người không chuyên xây dựng mô hình dự đoán mà không cần viết một dòng mã nào.

Sự dân chủ hóa này có nghĩa là các nhà phân tích tiếp thị và đội ngũ tài chính có thể tự chạy các mô hình churn hoặc dự báo nhu cầu của riêng mình, giúp giảm bớt các điểm nghẽn tại nhóm khoa học dữ liệu trung tâm.

Nhược điểm là sự phổ biến hóa; nếu ai cũng có thể huấn luyện một mô hình rừng ngẫu nhiên, mức lương cao sẽ chuyển sang những người biết khi nào không nên sử dụng nó.

3. Giám sát mô hình theo thời gian thực

Các hệ thống quan sát được điều khiển bởi AI hiện có thể phát hiện sự thay đổi dữ liệu, sự thay đổi khái niệm và vi phạm công bằng một cách tự động, chỉ cảnh báo cho người vận hành khi cần can thiệp.

Xu hướng này nâng tầm nhà khoa học dữ liệu từ những người giải quyết vấn đề một cách phản ứng thành những nhà chiến lược chủ động, thiết kế các rào cản an toàn thay vì sửa chữa các mô hình thất bại sau khi sự cố xảy ra.

4. Kiểm toán AI đạo đức

Cả cơ quan quản lý và khách hàng đều yêu cầu tính minh bạch, đẩy các nhà khoa học dữ liệu vào những vai trò kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật và sự am hiểu về chính sách.

AI có thể phát hiện sự thiên vị thống kê, nhưng nó không thể xử lý các lựa chọn đạo đức phức tạp trong các ứng dụng nhạy cảm như đánh giá tín dụng hoặc thuật toán tuyển dụng. Quyết định đó vẫn là trách nhiệm của con người.

Bốn yếu tố này cùng nhau cho thấy một tương lai mà các nhà khoa học dữ liệu sẽ dành ít thời gian hơn cho việc viết mã từ đầu và nhiều thời gian hơn cho việc điều phối hệ thống, xác minh kết quả và giải thích tác động cho các bên liên quan.

Kỹ năng cần phát triển (và cần loại bỏ)

Công nghệ đơn thuần không còn đủ để bảo mật một vai trò trong lĩnh vực khoa học dữ liệu; thị trường hiện nay đánh giá cao khả năng đưa ra quyết định kết hợp với năng lực kỹ thuật. Dưới đây là cách tái cân bằng bộ kỹ năng của bạn.

Kỹ năng cốt lõiNhững kỹ năng này vẫn là nền tảng, dù bạn làm công việc độc lập hay cùng với AI.

Nâng cao những kỹ năng cốt lõi này giúp bạn phát hiện những lỗi mà các công cụ AI bỏ sót và thiết kế các thí nghiệm mà máy móc hiện tại chưa thể nghĩ ra. Những kỹ năng này cũng trực tiếp góp phần vào các khả năng liên quan dưới đây.

Kỹ năng liên quanNhững kỹ năng này sẽ nhân đôi tác động của công việc chính của bạn và giúp bạn nổi bật so với những người chỉ tập trung vào kỹ thuật.

Nắm vững các kỹ năng liên quan giúp bạn trở thành cầu nối giữa các nhóm kỹ thuật và nhà ra quyết định kinh doanh, một vai trò mà tự động hóa hiện tại chưa thể thay thế. Như các chiến lược nghề nghiệp chống lại AI đã chỉ ra, sự đa năng vượt trội hơn so với chuyên môn hẹp.

Kỹ năng đang dần lỗi thờiNhững công việc từng được coi là thiết yếu này đang nhanh chóng mất đi giá trị khi AI có thể xử lý chúng một cách đáng tin cậy hơn.

Bỏ qua những kỹ năng lỗi thời sẽ giúp bạn có thể miễn phí tập trung vào những công việc có giá trị hơn, chuyển từ việc điều chỉnh mô hình thủ công sang xây dựng các hệ thống tự tối ưu hóa.

Sự kết hợp giữa hiệu quả của máy móc và phán đoán của con người chính là lợi thế cạnh tranh sẽ quyết định thành công sau năm 2026.

Triển vọng nghề nghiệp: Liệu Khoa học Dữ liệu có còn là lựa chọn thông minh?

Đúng vậy, khoa học dữ liệu vẫn là một lựa chọn nghề nghiệp thông minh, được hỗ trợ bởi sự tăng trưởng nhanh chóng của ngành, mức lương hấp dẫn và nhu cầu ngày càng tăng đối với chuyên môn chuyên sâu.

Với dự án tăng trưởng việc làm lên đến 34% từ năm 2024 đến 2034, những chuyên gia có khả năng khai thác thông tin từ khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, đối phó với áp lực quy định và chuyển đổi phân tích dự đoán thành các hành động chiến lược sẽ tiếp tục giữ vị trí quan trọng.

Nhu cầu ổn định này đã đẩy mức lương trung bình tại các thành phố lớn của Mỹ lên từ $120,000 đến $160,000, trong khi sự cạnh tranh về nhân tài có kinh nghiệm đã rút ngắn dòng thời gian thăng tiến.

Những chuyên gia biết lựa chọn vị trí chiến lược trong các lĩnh vực chuyên môn như phân tích y tế, mô hình hóa rủi ro tài chính hoặc kiểm toán đạo đức AI sẽ có được sự bảo mật trong công việc và mức lương cao hơn.

Điều gì tiếp theo: Chuẩn bị cho tương lai được dẫn dắt bởi AI

Gartner dự đoán rằng khoảng 80% các công việc khoa học dữ liệu thường xuyên có thể được tự động hóa vào năm 2025, một sự thay đổi đòi hỏi hành động ngay lập tức thay vì quan sát thụ động.

Những chuyên gia bắt đầu thích nghi ngay từ bây giờ sẽ dẫn dắt nhóm và định hình chiến lược, trong khi những ai chần chừ có nguy cơ trở thành chính sự dư thừa mà họ lo ngại.

Dưới đây là lộ trình hành động của bạn:

Những bước này không mang tính lý thuyết; chúng phản ánh cách các nhà khoa học dữ liệu hàng đầu đang tự đặt vị trí cho bản thân.