Khi AI trở thành việc “làm thêm”, không phải công việc chính trong doanh nghiệp

Trong nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, AI không vắng mặt. Ngược lại, nó xuất hiện khá thường xuyên trong các buổi họp, các kế hoạch cải tiến hay những cuộc trao đổi nội bộ. Nhưng nếu quan sát kỹ cách AI được đưa vào công việc hằng ngày, có thể thấy một nghịch lý quen thuộc: AI được nói đến như một ưu tiên chiến lược, nhưng lại được triển khai như một “việc làm thêm”.

Đây là lý do khiến nhiều doanh nghiệp cảm thấy mình “đã làm AI”, nhưng kết quả thu về không đủ rõ ràng để tạo ra thay đổi thực sự trong vận hành.

Công việc chính trong doanh nghiệp thực sự được xác định bởi điều gì?

Trong thực tế quản trị, “công việc chính” không được xác định bởi mức độ quan tâm hay sự hào hứng của lãnh đạo, mà bởi hệ thống vận hành cụ thể. Một đầu việc chỉ thực sự là công việc chính khi nó gắn với KPI, có deadline rõ ràng, có người chịu trách nhiệm và được đưa vào đánh giá hiệu suất định kỳ.

Nếu đặt AI vào hệ tiêu chí này, rất nhiều doanh nghiệp sẽ nhận ra một điều không mấy dễ chịu: AI nằm ngoài hệ thống công việc chính thức. Nó không gắn với chỉ tiêu kinh doanh cụ thể, không ảnh hưởng trực tiếp đến đánh giá cá nhân và cũng hiếm khi có người chịu trách nhiệm đầu – cuối cho kết quả.

AI vì thế tồn tại song song với công việc, chứ không nằm trong công việc.

AI bị đẩy thành “việc làm thêm” như thế nào trong vận hành hằng ngày?

Trong quá trình làm việc với các doanh nghiệp, có thể dễ dàng nhận ra một số dấu hiệu lặp đi lặp lại. AI thường được giao cho những người “có hứng thú”, “có thời gian rảnh” hoặc “tự tìm hiểu thêm”. Khi khối lượng công việc chính tăng lên, AI là phần đầu tiên bị gác lại, bởi nó không ảnh hưởng trực tiếp đến KPI hiện tại.

Ở cấp quản lý, AI thường được coi là thử nghiệm. Điều này khiến lãnh đạo ngần ngại đưa AI vào chỉ tiêu chính thức vì lo rủi ro ảnh hưởng đến hiệu suất ngắn hạn. Kết quả là AI được khuyến khích thử, nhưng không được phép tác động đến công việc cốt lõi.

Ngoài ra, nhiều doanh nghiệp nói về “áp dụng AI” nhưng không xác định rõ AI sẽ thay đổi bước nào trong quy trình hiện tại. Khi AI không gắn với một đầu việc cụ thể, nó rất khó trở thành một phần của nhịp vận hành hàng ngày, dù về mặt lý thuyết ai cũng đồng ý rằng AI “rất tiềm năng”.

Khi AI không phải công việc chính, điều gì thực sự xảy ra?

Hệ quả không chỉ là AI không tạo ra kết quả rõ ràng. Vấn đề lớn hơn là doanh nghiệp không tích lũy được năng lực AI nội bộ. Mỗi nỗ lực đều mang tính cá nhân, rời rạc và khó nhân rộng. Khi người thực hiện thay đổi vai trò hoặc rời khỏi tổ chức, phần lớn kinh nghiệm cũng biến mất theo.

AI vì thế mãi dừng ở mức thử nghiệm. Có demo, có kết quả đơn lẻ, nhưng không hình thành được quy trình hay chuẩn mực chung. Sau một thời gian, doanh nghiệp rơi vào trạng thái quen thuộc: cảm giác đã đầu tư vào AI nhưng không đủ cơ sở để đầu tư tiếp một cách nghiêm túc.

Đây là lý do nhiều doanh nghiệp liên tục “bắt đầu lại với AI”, nhưng hiếm khi tiến xa hơn so với lần trước.

Làm thế nào để AI trở thành công việc thật, không chỉ là sáng kiến?

Để AI thoát khỏi vai trò “việc làm thêm”, vấn đề không nằm ở việc chọn thêm công cụ hay đào tạo thêm kỹ năng, mà nằm ở cách doanh nghiệp thiết kế công việc.

AI cần được gắn với một phần công việc cụ thể, có đầu ra rõ ràng. Thay vì kỳ vọng chung chung rằng AI sẽ “tăng hiệu quả”, doanh nghiệp cần xác định AI sẽ cải thiện khâu nào, tác động đến chỉ số nào và ai là người chịu trách nhiệm cho kết quả đó.

Khi AI bắt đầu ảnh hưởng đến KPI, dù ở mức thử nghiệm ban đầu, nó sẽ tự động được ưu tiên đúng vị trí. Lúc này, AI không còn là phần việc làm thêm, mà trở thành một phần của công việc chính thức – nơi thời gian, nguồn lực và sự chú ý được phân bổ nghiêm túc.

Vấn đề cốt lõi không nằm ở đào tạo, mà ở “vị trí” của AI trong công việc

Từ những phân tích ở trên, có thể thấy một điểm chung: AI không thất bại vì doanh nghiệp thiếu công cụ hay thiếu kiến thức, mà vì AI chưa được đặt đúng vị trí trong hệ thống công việc. Khi AI nằm ngoài KPI, ngoài mô tả công việc và ngoài trách nhiệm chính thức, mọi nỗ lực xoay quanh AI đều mang tính thử nghiệm, dù được gọi bằng những cái tên rất nghiêm túc.

Trong bối cảnh đó, đào tạo AI – dù được thiết kế tốt đến đâu – cũng khó tạo ra thay đổi bền vững. Nhân sự có thể hiểu AI, thậm chí làm được một số ứng dụng cụ thể, nhưng khi quay lại công việc hằng ngày, họ vẫn phải ưu tiên những đầu việc được đo lường và đánh giá chính thức. AI vì thế tiếp tục bị đẩy sang bên lề.

Nói cách khác, đào tạo chỉ phát huy tác dụng khi doanh nghiệp đã trả lời được câu hỏi: AI thuộc về công việc nào, và ai chịu trách nhiệm cho kết quả đó.

Nếu coi AI là một năng lực vận hành, doanh nghiệp cần thay đổi cách tiếp cận

Khi nhìn AI như một năng lực cần được vận hành lâu dài, thay vì một sáng kiến ngắn hạn, cách tiếp cận sẽ buộc phải khác đi. Trọng tâm không còn nằm ở việc học thêm công cụ, mà nằm ở việc xác định rõ AI sẽ can thiệp vào khâu nào trong công việc hiện tại, đầu ra mong muốn là gì và cách đo lường ra sao.

Ở góc độ này, việc đào tạo không thể tách rời khỏi bối cảnh doanh nghiệp. Nội dung học cần phản ánh đúng quy trình, dữ liệu và áp lực thực tế mà đội ngũ đang đối mặt. Nếu không, AI vẫn chỉ là kiến thức “để biết”, chứ không phải năng lực “để làm”.

SkillAI đặt AI vào đúng mạch công việc như thế nào?

SkillAI tiếp cận bài toán AI trong doanh nghiệp từ chính điểm nghẽn này. Thay vì bắt đầu bằng giáo trình hay danh sách công cụ, SkillAI bắt đầu bằng việc khảo sát trực tiếp cách doanh nghiệp đang vận hành công việc: quy trình hiện tại ra sao, KPI được đo thế nào, và đâu là những khâu đang tạo áp lực lớn nhất cho đội ngũ.

Cách tiếp cận này không nhằm đánh giá trình độ AI của nhân sự, mà nhằm xác định AI có thể trở thành một phần của công việc chính ở đâu, thay vì tiếp tục là một hoạt động làm thêm. Khi vị trí của AI trong công việc được xác định rõ, nội dung đào tạo mới được thiết kế để phục vụ đúng mục tiêu đó.

Ở đây, SkillAI không đóng vai trò “dạy doanh nghiệp dùng AI”, mà đóng vai trò giúp doanh nghiệp đưa AI vào đúng hệ điều hành công việc hiện có. Đào tạo vì thế trở thành một bước trong quá trình xây dựng năng lực AI, chứ không phải điểm bắt đầu hay điểm kết thúc.

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

Kết luận: AI chỉ tạo ra giá trị khi được đưa vào đúng hệ thống

Nếu AI biến mất khỏi doanh nghiệp trong một thời gian mà không có KPI hay chỉ số vận hành nào bị ảnh hưởng, điều đó cho thấy AI chưa từng là một phần của công việc chính. Trong trường hợp này, vấn đề không nằm ở việc thiếu nỗ lực hay thiếu đầu tư, mà nằm ở cách AI đang được đặt sai vị trí ngay từ đầu.

Chỉ khi AI được gắn với công việc cụ thể, trách nhiệm rõ ràng và kết quả đo lường được, doanh nghiệp mới có thể tích lũy năng lực AI một cách thực sự. Và đó cũng là bối cảnh mà những cách tiếp cận như SkillAI được thiết kế để giải quyết: không làm AI nhiều hơn, mà làm AI đúng chỗ trong hệ thống công việc.

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