SkillAI và khoảng trống trong đào tạo AI cho doanh nghiệp: khi giảng viên phải hiểu cả AI lẫn vận hành

Đào tạo AI cho doanh nghiệp trong vài năm gần đây phát triển rất nhanh. Không chỉ các tập đoàn lớn, mà cả doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng bắt đầu nói đến AI, thử nghiệm công cụ mới, đưa AI vào marketing, bán hàng, vận hành hay chăm sóc khách hàng. Cùng với đó, thị trường đào tạo AI cho doanh nghiệp trở nên sôi động với đủ loại hình: khóa học online, workshop ngắn hạn, chương trình đào tạo nội bộ, huấn luyện theo phòng ban.

Nhưng nếu nhìn sâu vào thực tế triển khai, một nghịch lý quen thuộc dần lộ rõ: doanh nghiệp học AI không ít, nhưng AI đi vào vận hành thực tế rất chậm. Sau khóa học, đội ngũ biết thêm nhiều khái niệm, quen tên nhiều công cụ, nhưng cách làm việc hằng ngày gần như không thay đổi. AI trở thành “kiến thức bổ sung”, thay vì một phần của quy trình ra quyết định và vận hành.

Vấn đề này thường được lý giải bằng những nguyên nhân quen thuộc như dữ liệu chưa đủ tốt, công nghệ chưa phù hợp, hoặc doanh nghiệp chưa sẵn sàng. Tuy nhiên, trong quá trình làm việc trực tiếp với nhiều doanh nghiệp triển khai đào tạo AI, SkillAI nhận thấy có một khoảng trống ít được nhắc tới hơn nhưng mang tính quyết định: khoảng trống trong cách đào tạo AI cho doanh nghiệp, đặc biệt là vai trò và năng lực của giảng viên.

Khoảng trống trong đào tạo AI cho doanh nghiệp thực sự nằm ở đâu?

Nếu chỉ nhìn từ bên ngoài, có thể thấy doanh nghiệp hiện nay không thiếu kiến thức về AI. Các khóa học giúp người học hiểu AI là gì, GenAI làm được gì, công cụ nào đang phổ biến, thậm chí có thể tự tay thử nghiệm một số ứng dụng cơ bản. Nhưng khi quay lại công việc hằng ngày, nhiều đội ngũ vẫn loay hoay với câu hỏi rất cụ thể: “Vậy AI giúp gì cho công việc của tôi, trong quy trình hiện tại?”

Khoảng trống vì thế không nằm ở việc thiếu kiến thức AI, mà nằm ở việc không chuyển hóa được kiến thức đó thành hành động trong bối cảnh vận hành cụ thể của doanh nghiệp. Đào tạo AI dừng lại ở mức “biết”, trong khi doanh nghiệp cần “làm được” và “làm đúng”.

Điểm mấu chốt là: AI không tồn tại độc lập. Nó chỉ tạo ra giá trị khi được đặt vào đúng bài toán, đúng quy trình, đúng con người và đúng thời điểm. Nếu đào tạo AI không chạm được vào những yếu tố này, khoảng cách giữa học và làm là điều khó tránh khỏi.

Khi đào tạo AI bị dẫn dắt hoàn toàn bởi góc nhìn kỹ thuật

Phần lớn các chương trình đào tạo AI hiện nay được thiết kế từ góc nhìn kỹ thuật. Giảng viên thường là những người có nền tảng rất tốt về công nghệ, dữ liệu, mô hình AI và công cụ mới. Với các đối tượng như sinh viên, kỹ sư hay những người muốn đi sâu vào chuyên môn, cách tiếp cận này là hợp lý.

Nhưng với doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ, bối cảnh lại hoàn toàn khác. Người học không cần trở thành chuyên gia AI, mà cần biết AI nên được dùng ở đâu trong công việc hằng ngày. Khi đào tạo chỉ xoay quanh công cụ và kỹ thuật, một số tình huống quen thuộc thường xảy ra:

• Bài giảng tập trung nhiều vào tính năng, ít gắn với quy trình đang vận hành trong doanh nghiệp.
• Ví dụ minh họa mang tính tổng quát, khó áp dụng cho từng phòng ban cụ thể.
• Khi doanh nghiệp hỏi “với mô hình kinh doanh của tôi thì nên bắt đầu từ đâu”, câu trả lời thường mơ hồ hoặc mang tính gợi ý chung.

Đây không phải là lỗi cá nhân của giảng viên, mà là giới hạn của cách tiếp cận đào tạo AI thuần kỹ thuật khi đặt vào môi trường doanh nghiệp. AI, trong trường hợp này, được dạy như một công nghệ, thay vì một công cụ hỗ trợ vận hành và ra quyết định.

Doanh nghiệp thực sự cần gì từ một giảng viên AI?

Khi nói đến đào tạo AI cho doanh nghiệp, câu hỏi quan trọng không phải là giảng viên biết bao nhiêu về AI, mà là giảng viên giúp doanh nghiệp làm được gì với AI.

Trong thực tế, doanh nghiệp cần một kiểu giảng viên khác với hình dung quen thuộc. Đó là người:

• Hiểu cách doanh nghiệp vận hành, từ quy trình, con người đến cách ra quyết định.
• Biết đặt câu hỏi để bóc tách bài toán, thay vì đưa sẵn công cụ như một “đáp án chung”.
• Nhận thức rõ giới hạn của AI, tránh vẽ ra kỳ vọng quá mức so với nguồn lực và mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp.

Nói cách khác, giảng viên AI cho doanh nghiệp cần đóng vai trò như một người “phiên dịch”. Họ chuyển ngôn ngữ kỹ thuật của AI sang ngôn ngữ vận hành, để doanh nghiệp có thể hiểu, thử nghiệm và điều chỉnh trong thực tế. Đây cũng chính là cách SkillAI định nghĩa vai trò giảng viên trong các chương trình đào tạo AI cho doanh nghiệp.

Khoảng trống giữa AI và vận hành doanh nghiệp

Trong quá trình triển khai đào tạo, SkillAI thường quan sát thấy khoảng trống giữa AI và vận hành xuất hiện ở ba điểm chính.

Thứ nhất là khoảng trống trong việc hiểu bài toán kinh doanh. AI chỉ có ý nghĩa khi gắn với mục tiêu cụ thể như tăng hiệu suất, giảm chi phí hay cải thiện trải nghiệm khách hàng. Nếu giảng viên không hiểu bối cảnh kinh doanh, AI rất dễ bị áp dụng sai chỗ hoặc bị kỳ vọng quá mức.

Thứ hai là khoảng trống trong quy trình và con người. AI không thể tạo ra giá trị nếu quy trình hiện tại không thay đổi. Nhiều đội ngũ học xong AI nhưng vẫn làm việc theo cách cũ, bởi đào tạo chưa chạm đến cách công việc thực sự được thực hiện mỗi ngày.

Thứ ba là khoảng trống trong kỳ vọng. Không ít doanh nghiệp kỳ vọng AI sẽ giải quyết mọi vấn đề, trong khi chưa sẵn sàng thay đổi cách ra quyết định hoặc phân bổ nguồn lực. Một giảng viên hiểu vận hành sẽ giúp điều chỉnh kỳ vọng này ngay từ đầu, thay vì để AI trở thành “dự án treo”.

Những khoảng trống này không thể lấp đầy bằng một giáo trình AI cố định hay một khóa học áp dụng cho mọi doanh nghiệp.

SkillAI tiếp cận đào tạo AI cho doanh nghiệp như thế nào?

SkillAI lựa chọn một cách tiếp cận khác trong đào tạo AI cho doanh nghiệp. Thay vì bắt đầu từ giáo trình hay công cụ, SkillAI bắt đầu từ bối cảnh thực tế của từng doanh nghiệp.

Trước mỗi chương trình đào tạo, giảng viên SkillAI trực tiếp làm việc với doanh nghiệp để hiểu rõ mô hình kinh doanh, cách doanh nghiệp đang vận hành, những bài toán thực sự cần giải quyết và năng lực hiện tại của đội ngũ. Trên cơ sở đó, nội dung đào tạo được thiết kế xoay quanh chính những bài toán này.

AI vì thế không còn là khái niệm trừu tượng hay danh sách công cụ, mà trở thành một phần trong các quyết định và quy trình mà doanh nghiệp đang đối mặt. Đào tạo không nhằm “dạy thêm AI”, mà nhằm giúp doanh nghiệp làm việc khác đi với AI.

Điều gì làm nên sự khác biệt của giảng viên tại SkillAI?

Điểm khác biệt cốt lõi của SkillAI không nằm ở việc dạy nhiều công cụ hơn, mà nằm ở năng lực kép của giảng viên. Giảng viên SkillAI vừa có nền tảng về AI và dữ liệu, vừa có trải nghiệm làm việc trực tiếp với doanh nghiệp ở nhiều bối cảnh vận hành khác nhau.

Nhờ đó, giảng viên có thể hiểu rõ những ràng buộc rất thực tế mà doanh nghiệp đang đối mặt: hạn chế về nguồn lực, sự khác biệt về năng lực giữa các phòng ban, hay áp lực từ mục tiêu kinh doanh ngắn hạn. Nội dung đào tạo vì thế được điều chỉnh linh hoạt, bám sát mức độ sẵn sàng của từng đội ngũ.

Quan trọng hơn, giảng viên SkillAI tập trung kết nối AI với công việc hằng ngày, thay vì dừng lại ở kiến thức lý thuyết. Đây là yếu tố giúp đào tạo AI không rơi vào tình trạng “học xong để đó”.

SkillAI phù hợp với những doanh nghiệp nào?

Cách tiếp cận đào tạo AI của SkillAI không dành cho tất cả mọi doanh nghiệp. SkillAI phù hợp với những doanh nghiệp có bài toán thực tế cần AI hỗ trợ, muốn AI gắn trực tiếp với vận hành và ra quyết định, và sẵn sàng dành thời gian để cùng giảng viên phân tích lại cách làm việc hiện tại.

Ngược lại, nếu doanh nghiệp chỉ tìm một khóa học AI mang tính giới thiệu hoặc học để theo kịp xu hướng, SkillAI có thể không phải lựa chọn phù hợp. Việc xác định rõ điều này ngay từ đầu giúp cả hai phía tránh những kỳ vọng không thực tế.

Kết luận: đào tạo AI cho doanh nghiệp là bài toán con người trước khi là bài toán công nghệ

Doanh nghiệp ngày nay không thiếu công cụ AI, cũng không thiếu khóa học về AI. Điều còn thiếu là những người đủ hiểu AI để nói đúng ngôn ngữ của doanh nghiệp, và đủ hiểu doanh nghiệp để đưa AI vào đúng chỗ trong vận hành.

SkillAI lựa chọn giải quyết khoảng trống đó bằng cách đặt giảng viên – với năng lực kép về AI và vận hành – vào trung tâm của quá trình đào tạo. Bởi cuối cùng, đào tạo AI cho doanh nghiệp không phải là dạy thêm một công nghệ mới, mà là giúp doanh nghiệp xây dựng năng lực làm việc cùng công nghệ đó một cách thực tế và bền vững.

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