Trước làn sóng AI, sinh viên ngành kỹ thuật cần chuẩn bị gì cho tương lai?

AI đang thay đổi cách kỹ sư làm việc

Tại Diễn đàn Kết nối Đại học – Doanh nghiệp 2026 (ngày 5-6/11), chuyên gia từ Đại học Việt Đức (VGU), Đại học Ruhr Bochum (RUB, Đức) và doanh nghiệp đã chia sẻ những ứng dụng AI, mô phỏng và dữ liệu số trong lĩnh vực kỹ thuật.

Tiến sĩ Dicky Januarizky Silitonga, giảng viên ngành Kỹ thuật cơ khí VGU, cho biết, cảm biến thông minh và bản sao số có thể hỗ trợ giám sát tình trạng thiết bị, tiến tới bảo trì dự đoán.

Thay vì đợi máy móc xảy ra sự cố mới sửa chữa, dữ liệu từ cảm biến, kết quả phân tích dầu và quá trình kiểm tra được sử dụng để nhận diện dấu hiệu bất thường, đánh giá mức độ mài mòn và dự báo thời điểm cần bảo trì.

Các chuyên gia nhận định, AI và dữ liệu không thay thế kỹ sư mà cung cấp thêm thông tin để họ ra quyết định.

Một chuyên gia khác là TS. Dicky cũng nhận định, AI và dữ liệu không thay thế kỹ sư mà cung cấp thêm thông tin để họ ra quyết định. Chuyên gia vẫn phải xác minh dự báo, đánh giá tình trạng thực tế và kiểm soát các quyết định quan trọng.

TS. Phan Quốc Bảo, Tổng giám đốc Metal Hardware Vietnam, cũng chia sẻ, hiện nay AI đang trở thành công cụ hỗ trợ sản xuất thông minh. Tuy nhiên, công nghệ chỉ hiệu quả khi được đặt đúng bài toán và kết hợp với kiến thức chuyên ngành.

Sinh viên cần học gì để thích ứng với thời đại AI?

Theo các chuyên gia, sinh viên kỹ thuật cần nền tảng chuyên môn vững chắc, hiểu biết về AI, dữ liệu và khả năng làm việc liên ngành. Mục tiêu không phải biến sinh viên cơ khí thành chuyên gia lập trình, mà giúp họ biết sử dụng AI đúng lúc, đúng cách và kiểm chứng kết quả trong lĩnh vực của mình.

Chẳng hạn, kỹ sư cơ khí làm bảo trì dự đoán phải hiểu cấu tạo, nguyên lý máy móc, dấu hiệu hư hỏng và biết đọc dữ liệu cảm biến. Khi tham gia dây chuyền thông minh, họ còn cần phối hợp với chuyên gia tự động hóa, công nghệ thông tin để hiểu sự kết nối giữa thiết kế, điều khiển và phần mềm.

Sinh viên cần thích ứng với thời đại Al, kết hợp trong công việc để mang lại hiệu năng cao, theo yêu cầu của nhiều doanh nghiệp đặt ra.

Sinh viên cần được rèn luyện khả năng giải quyết vấn đề thực tế thông qua việc tiếp cận thiết bị, dữ liệu vận hành, phòng thí nghiệm và dự án gần với môi trường doanh nghiệp. Qua thử nghiệm, phát hiện sai số và điều chỉnh giải pháp, người học hiểu rằng mô hình chạy được trong phòng thí nghiệm chưa chắc đáp ứng điều kiện sản xuất.

TS. Phan Quốc Bảo, Tổng giám đốc Metal Hardware Vietnam, cũng cho rằng, sinh viên cần sử dụng AI với tư duy phản biện. Công cụ có thể tìm tài liệu, gợi ý phương pháp, viết mã hoặc phân tích dữ liệu, nhưng không bảo đảm kết quả luôn chính xác. Chỉ dùng AI để tạo lời giải nhanh có thể khiến người học bỏ qua quá trình tư duy và kiểm chứng.

Sinh viên phải biết đối chiếu thông tin, nhận diện giới hạn công cụ, giải thích cơ sở kết quả và chịu trách nhiệm với sản phẩm chuyên môn, bởi sai sót kỹ thuật có thể ảnh hưởng đến thiết bị, chất lượng và an toàn vận hành.

Ở góc độ doanh nghiệp, AI không phải giải pháp áp dụng giống nhau cho mọi nhà máy. Theo TS Phan Quốc Bảo, việc lựa chọn công nghệ phải căn cứ tình trạng thiết bị, quy mô hoạt động, mức độ quan trọng của dây chuyền và chi phí sự cố. Hệ thống phức tạp không đồng nghĩa phù hợp nếu doanh nghiệp chưa xác định rõ bài toán.

Doanh nghiệp cần kỹ sư hiểu quy trình sản xuất, biết tiếp cận công nghệ, phân tích dữ liệu và đánh giá hiệu quả. Quan trọng hơn việc sử dụng thành thạo một công cụ là khả năng xác định công nghệ có giải quyết đúng vấn đề, kết quả có đáng tin cậy và có thể triển khai thực tế hay không.

Công nghệ ngày phát triển mạnh và sinh viên phải tiếp cận kết hợp để ra sản phẩm hiệu quả nhất.

Sự kết nối giữa đại học và doanh nghiệp vì thế có ý nghĩa thiết thực. Doanh nghiệp cung cấp bài toán sản xuất, chia sẻ yêu cầu kỹ năng và tạo điều kiện để sinh viên tiếp cận môi trường làm việc; nhà trường đóng góp nền tảng khoa học, chuyên gia, phòng thí nghiệm và nghiên cứu. Sự phối hợp giúp đề tài học thuật có cơ hội thử nghiệm thực tế, đồng thời giúp sinh viên hiểu rõ năng lực cần chuẩn bị.

AI không đơn giản thay thế kỹ sư mà làm thay đổi tiêu chuẩn năng lực của nghề. Lợi thế thuộc về người làm chủ chuyên môn, biết khai thác công nghệ, tư duy phản biện và phối hợp liên ngành. Học AI là cần thiết, nhưng biết dùng AI giải quyết bài toán kỹ thuật mới quyết định khả năng thích ứng lâu dài.

Phùng Sơn