Hành trình từ "nghề quyến rũ nhất" đến tương lai được định hình bởi AI
Năm 2012, Harvard Business Review (HBR) đã gọi Nhà khoa học dữ liệu là "công việc quyến rũ nhất thế kỷ 21", khơi mào cho một thập kỷ săn đón và phát triển rực rỡ. Mười năm sau, vào năm 2022, chính HBR lại đặt câu hỏi liệu danh hiệu đó có còn đúng hay không. Ngày nay, với sự trỗi dậy của AI tạo sinh, vai trò này lại một lần nữa đứng trước bước chuyển mình quan trọng. Hãy cùng nhìn lại hành trình đầy biến động của ngành khoa học dữ liệu và phác thảo tương lai của nó.
Giai đoạn 2012: "Kỳ lân" hiếm có và hấp dẫn
Bài viết năm 2012 của HBR vẽ nên chân dung một nhà khoa học dữ liệu như một "kỳ lân" (unicorn) – một giống loài hiếm có sở hữu bộ kỹ năng lai độc đáo.
- Bối cảnh: Kỷ nguyên "Dữ liệu lớn" (Big Data) bùng nổ. Các công ty lần đầu tiên nhận ra họ đang ngồi trên một mỏ vàng dữ liệu thô, phi cấu trúc nhưng lại thiếu người có khả năng khai thác nó.
- Chân dung Data Scientist: Họ là sự kết hợp giữa một hacker, một nhà phân tích, một người giao tiếp và một cố vấn đáng tin cậy. Họ không chỉ biết viết code, am hiểu sâu sắc về thống kê và máy học, mà còn có trực giác kinh doanh nhạy bén để đặt đúng câu hỏi và kể những câu chuyện ý nghĩa từ dữ liệu.
- Công việc chính: Lặn sâu vào những tập dữ liệu hỗn tạp (messes of data) để khám phá những insight đột phá mà chưa ai từng thấy. Công việc của họ được mô tả là "part analyst, part artist" (nửa nhà phân tích, nửa nghệ sĩ), đòi hỏi sự sáng tạo và tò mò không giới hạn.
Vào thời điểm này, sự khan hiếm nhân lực khiến các nhà khoa học dữ liệu được săn đón ráo riết với mức lương đáng mơ ước, và họ thường báo cáo trực tiếp cho các lãnh đạo cấp cao. Họ là những người tiên phong trong một lĩnh vực còn hoang sơ.
Giai đoạn 2022: Sự trưởng thành và chuyên môn hóa
Mười năm sau, bài viết năm 2022 của HBR cho thấy một bức tranh hoàn toàn khác. Lĩnh vực này đã trưởng thành, và vai trò của nhà khoa học dữ liệu đã được "thuần hóa" và chuyên môn hóa.
- Sự kết thúc của "Kỳ Lân": Vai trò "kỳ lân" làm tất cả mọi thứ đã không còn thực tế. Thay vào đó, công việc được chia thành các vai trò chuyên biệt hơn. Khoa học dữ liệu đã trở thành một "môn thể thao đồng đội".
- Các vai trò mới xuất hiện:
- Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer): Xây dựng và duy trì các đường ống dữ liệu (data pipelines), đảm bảo dữ liệu sạch và sẵn sàng để phân tích.
- Kỹ sư phân tích (Analytics Engineer): Chuyển đổi dữ liệu thô thành các mô hình dữ liệu đáng tin cậy, dễ sử dụng cho toàn bộ tổ chức.
- Kỹ sư máy học (Machine Learning Engineer): Tập trung vào việc xây dựng, triển khai và tối ưu hóa các mô hình máy học ở quy mô lớn (production).
- ML Ops: Quản lý vòng đời của các mô hình máy học, tương tự như DevOps trong phát triển phần mềm.
- Công việc thay đổi: Nhà khoa học dữ liệu giờ đây tập trung nhiều hơn vào việc xây dựng các giải pháp có thể tái sử dụng và tích hợp vào quy trình kinh doanh, thay vì chỉ thực hiện các phân tích khám phá một lần. Các công cụ và nền tảng ngày càng phát triển đã tự động hóa nhiều phần việc tẻ nhạt trước đây.
Danh hiệu "quyến rũ nhất" có thể đã phai nhạt, vì sự hào nhoáng của người tiên phong đã được thay thế bằng tính chuyên nghiệp và quy trình của một ngành công nghiệp trưởng thành. Tuy nhiên, vai trò của họ không hề mất đi tầm quan trọng mà ngược lại, còn trở nên cốt lõi hơn cho hoạt động của doanh nghiệp.
Hiện tại và tương lai: Kỷ nguyên của AI tạo sinh và tác động sâu rộng
Từ cuối năm 2022 đến nay, sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tạo sinh (Generative AI) như GPT-4 đang định hình lại vai trò của nhà khoa học dữ liệu một lần nữa.
- AI như một trợ lý đắc lực: AI tạo sinh đang trở thành một "đồng nghiệp" của các nhà khoa học dữ liệu. Nó có thể:
- Tự động viết các đoạn code lặp đi lặp lại (viết truy vấn SQL, code Python để làm sạch dữ liệu).
- Giải thích các đoạn code phức tạp.
- Thực hiện các phân tích khám phá ban đầu.
- Tạo ra các bản nháp báo cáo hoặc trực quan hóa.
- Sự chuyển dịch về kỹ năng: Khi các tác vụ kỹ thuật cấp thấp được tự động hóa, giá trị của nhà khoa học dữ liệu sẽ chuyển dịch mạnh mẽ sang các kỹ năng bậc cao mà máy móc chưa thể thay thế:
- Tư duy phản biện và chiến lược: Đặt ra những câu hỏi kinh doanh đúng đắn, xác định vấn đề cốt lõi cần giải quyết.
- Diễn giải và bối cảnh hóa: Hiểu và diễn giải kết quả của mô hình trong bối cảnh kinh doanh cụ thể, nhận biết các sai lệch (bias) và hạn chế của mô hình.
- Giao tiếp và kể chuyện: Truyền đạt những phát hiện phức tạp một cách thuyết phục tới các bên liên quan không rành về kỹ thuật.
- Sự dân chủ hóa sâu hơn: Các công cụ được hỗ trợ bởi AI sẽ cho phép nhiều "nhà khoa học dữ liệu công dân" (citizen data scientists) – những nhà phân tích kinh doanh, quản lý sản phẩm – tự thực hiện các phân tích cơ bản, giải phóng các chuyên gia cho những bài toán phức tạp hơn.
Kết luận
Hành trình của nhà khoa học dữ liệu là một câu chuyện về sự tiến hóa không ngừng. Từ một "kỳ lân" đơn độc khám phá những vùng đất dữ liệu hoang sơ, họ đã trở thành một phần của một đội ngũ chuyên môn hóa cao, và giờ đây đang bước vào kỷ nguyên hợp tác cùng AI.
Công việc này có thể không còn "quyến rũ" theo kiểu bí ẩn và tiên phong như năm 2012, nhưng nó đang trở nên quyền lực và có tầm ảnh hưởng hơn bao giờ hết. Sự quyến rũ trong tương lai không nằm ở khả năng viết thuật toán phức tạp, mà ở khả năng kết hợp trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo để đưa ra những quyết định chiến lược, thúc đẩy sự đổi mới và tạo ra giá trị bền vững cho doanh nghiệp. Vai trò của nhà khoa học dữ liệu không biến mất, nó chỉ đơn giản là đang tiến hóa lên một tầm cao mới.
