Xây dựng năng lực AI nội bộ cho doanh nghiệp: SkillAI tiếp cận bài toán “không phụ thuộc chuyên gia” như thế nào?

Trong vài năm trở lại đây, AI trở thành một chủ đề quen thuộc trong các cuộc họp lãnh đạo. Doanh nghiệp nói nhiều về việc “ứng dụng AI”, “đào tạo AI cho nhân sự”, thậm chí đầu tư không ít ngân sách cho các khóa học, workshop, tư vấn bên ngoài. Tuy nhiên, một câu hỏi quan trọng lại thường bị bỏ qua: năng lực AI đó đang nằm ở đâu?

Nằm trong con người? Trong tổ chức? Hay vẫn nằm ở các chuyên gia bên ngoài mà doanh nghiệp phải liên tục thuê lại?

Rất nhiều doanh nghiệp nhận ra rằng, sau một thời gian học và làm AI, họ vẫn phải phụ thuộc vào consultant, vendor hoặc một vài cá nhân “then chốt”. Khi những người này rời đi, hoặc khi dự án kết thúc, năng lực AI gần như biến mất. Vấn đề lúc này không còn là “đã học AI chưa”, mà là doanh nghiệp có thực sự sở hữu năng lực AI nội bộ hay không.

Đây cũng là điểm SkillAI lựa chọn tiếp cận khi thiết kế các chương trình đào tạo cho doanh nghiệp: không tập trung vào việc truyền đạt kiến thức ngắn hạn, mà hướng tới mục tiêu dài hạn hơn – giúp doanh nghiệp tự đứng vững, không lệ thuộc vào chuyên gia bên ngoài.

Năng lực AI nội bộ không phải là “biết dùng công cụ”

Một nhầm lẫn phổ biến hiện nay là đồng nhất năng lực AI với việc biết sử dụng các công cụ như ChatGPT, Copilot hay các nền tảng tự động hóa. Việc nhân sự biết đặt prompt, biết dùng công cụ chỉ là lớp bề mặt của năng lực AI.

Trong thực tế vận hành doanh nghiệp, năng lực AI nội bộ bao gồm nhiều lớp sâu hơn. Đó là khả năng xác định đúng bài toán có thể áp dụng AI, khả năng đánh giá dữ liệu đang có đủ hay chưa, khả năng đọc – hiểu – phản biện kết quả mà AI đưa ra, và quan trọng nhất là khả năng duy trì, cải tiến và mở rộng các ứng dụng AI theo thời gian.

Nếu những năng lực này không được hình thành trong tổ chức, doanh nghiệp sẽ luôn rơi vào trạng thái “biết dùng nhưng không làm chủ”. Khi có vấn đề phát sinh, họ phải gọi chuyên gia. Khi muốn mở rộng, họ lại phải thuê ngoài. AI khi đó trở thành một dịch vụ mua thêm, chứ không phải năng lực cốt lõi của doanh nghiệp.

Vì sao nhiều chương trình đào tạo AI vô tình tạo ra sự phụ thuộc?

Vấn đề này không đến từ người học, mà đến từ cách đào tạo được thiết kế.

Phần lớn các chương trình đào tạo AI hiện nay được xây dựng theo logic của giáo dục truyền thống: có giáo trình, có nội dung cố định, có thời lượng khóa học và có đầu ra là “học viên đã hoàn thành”. Cách làm này phù hợp với việc phổ cập kiến thức, nhưng lại không phù hợp với mục tiêu xây dựng năng lực tổ chức.

Khi đào tạo tách rời khỏi công việc thực tế, người học hiểu kiến thức nhưng không biết áp dụng vào bối cảnh cụ thể của doanh nghiệp mình. Khi không có ai chịu trách nhiệm tiếp tục vận hành sau đào tạo, kiến thức nhanh chóng bị quên hoặc sử dụng sai lệch. Và khi chương trình không hướng tới việc chuyển giao quyền sở hữu năng lực, doanh nghiệp sẽ mặc nhiên phải quay lại với chuyên gia bên ngoài mỗi khi gặp vấn đề mới.

Hệ quả là: đào tạo xong, kiến thức có đó, nhưng năng lực vẫn nằm ngoài doanh nghiệp.

Từ “đào tạo” sang “xây dựng năng lực”: SkillAI thay đổi tư duy tiếp cận ra sao?

SkillAI không coi đào tạo là đích đến cuối cùng. Đào tạo, trong cách tiếp cận của SkillAI, chỉ là một điểm can thiệp vào hệ thống vận hành của doanh nghiệp.

Thay vì bắt đầu từ nội dung giảng dạy, SkillAI bắt đầu từ bối cảnh: doanh nghiệp đang vận hành ra sao, dữ liệu nằm ở đâu, các phòng ban phối hợp như thế nào, và ai là người sẽ chịu trách nhiệm với các hoạt động liên quan đến AI sau khi khóa học kết thúc. Nội dung đào tạo được thiết kế xoay quanh các vai trò cụ thể trong doanh nghiệp, thay vì chỉ xoay quanh kiến thức AI chung chung.

Mục tiêu đặt ra không phải là “học xong biết thêm”, mà là sau đào tạo, doanh nghiệp có thể tự làm tiếp. Giảng viên không đóng vai trò người làm thay, mà là người giúp đội ngũ nội bộ hiểu rõ cách suy nghĩ, cách đặt vấn đề và cách ra quyết định khi làm việc với AI.

Chính sự dịch chuyển này giúp SkillAI đi khác với nhiều mô hình đào tạo AI hiện nay.

Xây dựng năng lực AI nội bộ là bài toán của cả tổ chức

Một sai lầm khác là coi AI là trách nhiệm của riêng bộ phận IT hoặc Data. Trên thực tế, năng lực AI nội bộ chỉ hình thành khi nhiều nhóm trong doanh nghiệp cùng tham gia.

Lãnh đạo cần hiểu AI ở mức đủ để ra quyết định đúng, không chạy theo xu hướng nhưng cũng không bỏ lỡ cơ hội. Bộ phận nhân sự đóng vai trò thiết kế năng lực, xác định những kỹ năng nào cần được xây dựng và duy trì lâu dài. Các phòng ban chuyên môn là nơi AI được đưa vào công việc hằng ngày, còn IT/Data đảm bảo nền tảng dữ liệu và công nghệ vận hành ổn định.

Nếu chỉ một mắt xích tham gia, năng lực AI sẽ luôn bị lệch và dễ đổ vỡ khi có thay đổi nhân sự hoặc chiến lược.

Khi nào năng lực AI nội bộ thực sự được hình thành?

Từ những phân tích ở trên, có thể thấy năng lực AI nội bộ không xuất hiện ngay sau một khóa học, mà hình thành dần khi AI được đặt đúng vào cấu trúc vận hành của doanh nghiệp. Dấu hiệu quan trọng không nằm ở số lượng công cụ được sử dụng, mà ở việc doanh nghiệp có bắt đầu hình thành những vai trò và trách nhiệm rõ ràng xoay quanh AI hay không.

Khi đội ngũ chuyên môn có thể tự đề xuất bài toán phù hợp với bối cảnh kinh doanh, khi các quyết định liên quan đến AI không còn phụ thuộc hoàn toàn vào chuyên gia bên ngoài, và khi kiến thức về AI được chia sẻ, kế thừa trong tổ chức, đó là lúc năng lực AI bắt đầu trở thành một phần của doanh nghiệp, thay vì là một yếu tố ngoại lai.

Những chuyển biến này thường diễn ra âm thầm, nhưng lại có ý nghĩa quyết định. Chúng cho thấy doanh nghiệp đang dần dịch chuyển từ việc “biết sử dụng AI” sang “làm chủ cách vận hành với AI”.

SkillAI đứng ở đâu trong quá trình hình thành năng lực đó?

Trong cách tiếp cận của SkillAI, đào tạo AI không được tách rời khỏi câu hỏi lớn hơn: sau đào tạo, ai là người chịu trách nhiệm tiếp tục vận hành và phát triển các ứng dụng AI trong doanh nghiệp. Vì vậy, việc thiết kế chương trình đào tạo luôn gắn với vai trò cụ thể, bối cảnh dữ liệu thực tế và các quy trình sẵn có của tổ chức.

Thay vì tập trung vào việc cung cấp giải pháp thay thế cho doanh nghiệp, SkillAI hướng tới việc hỗ trợ đội ngũ nội bộ từng bước nắm quyền chủ động. Khi người học hiểu được cách đặt vấn đề, đánh giá kết quả và điều chỉnh cách sử dụng AI theo nhu cầu công việc, sự phụ thuộc vào chuyên gia bên ngoài sẽ giảm dần một cách tự nhiên.

Ở góc nhìn này, SkillAI không đứng ở vị trí “làm giúp”, mà ở vai trò đồng hành trong giai đoạn hình thành năng lực, cho đến khi doanh nghiệp có thể tự vận hành mà không cần sự can thiệp thường xuyên từ bên ngoài.

Kết luận

Xây dựng năng lực AI nội bộ không phải là một dự án ngắn hạn, mà là một quá trình thay đổi cách doanh nghiệp học, làm và ra quyết định. Đào tạo chỉ có ý nghĩa khi nó góp phần tạo ra những thay đổi đó trong tổ chức, thay vì dừng lại ở việc truyền đạt kiến thức.

SkillAI lựa chọn tiếp cận đào tạo AI từ góc độ này: coi đào tạo là phương tiện để hình thành năng lực, chứ không phải là đích đến cuối cùng. Khi năng lực AI được giữ lại trong tổ chức, doanh nghiệp mới thực sự giảm được sự phụ thuộc và chủ động hơn trong hành trình ứng dụng AI.

INDA Academy tự hào là đơn vị tiên phong trong việc đào tạo phân tích dữ liệu và AI chuyên sâu, đặc biệt cho khối ngành Ngân hàng – Tài chính – Bảo hiểm tại Việt Nam. Sau hơn 12 năm “thực chiến” cùng những dòng chảy dữ liệu khổng lồ, chúng tôi đã xây dựng nên một hệ sinh thái đào tạo toàn diện, giúp hàng nghìn học viên chuyển mình từ người mới bắt đầu trở thành những chuyên gia lành nghề, sẵn sàng đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe của các doanh nghiệp lớn.

Điểm khác biệt lớn nhất tại INDA chính là triết lý đào tạo dựa trên các dự án thực tế (Project-based) và lộ trình cá nhân hóa nhờ ứng dụng AI. Chúng tôi không chỉ dạy bạn cách sử dụng công cụ, mà còn truyền tải tư duy khai phá giá trị từ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

Tìm hiểu thêm về các khóa học TẠI ĐÂY:
Lộ trình đào tạo Data Engineer
Lộ trình đào tạo Data Analyst
Lộ trình đào tạo Tester
Khóa học Data Engineer nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp
Khóa học Data Analyst nâng cao – Thực chiến 5 dự án doanh nghiệp