Khi bắt đầu triển khai đào tạo AI nội bộ, nhiều doanh nghiệp thường vướng vào một câu hỏi tưởng như rất đơn giản: nên đào tạo AI theo phòng ban, hay tổ chức học chung theo bài toán?
Cách doanh nghiệp trả lời câu hỏi này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của toàn bộ chương trình đào tạo. Tuy nhiên, trên thực tế, đây lại là quyết định thường được đưa ra khá cảm tính, dựa trên sự thuận tiện tổ chức hơn là dựa trên logic vận hành.
Đào tạo AI cho doanh nghiệp không chỉ là câu chuyện “ai học trước, ai học sau”, mà là câu chuyện AI sẽ được đặt ở đâu trong tổ chức sau khi khóa học kết thúc.
Mục lục
Vì sao doanh nghiệp thường chọn đào tạo AI theo phòng ban?
Đào tạo AI theo phòng ban là cách làm phổ biến nhất hiện nay. Marketing học AI cho nội dung, Sales học AI cho bán hàng, HR học AI cho tuyển dụng, vận hành học AI cho tối ưu quy trình. Cách tiếp cận này có vẻ hợp lý, vì mỗi bộ phận có nhu cầu và ngôn ngữ công việc khác nhau.
Ở góc độ tổ chức, đào tạo theo phòng ban cũng dễ triển khai: nội dung rõ ràng, đối tượng cụ thể, thời gian linh hoạt. Doanh nghiệp có thể nhanh chóng “tick” vào checklist rằng mình đã bắt đầu đào tạo AI.
Tuy nhiên, điểm yếu của cách làm này thường chỉ bộc lộ sau khi khóa học kết thúc.
Vấn đề của đào tạo AI theo phòng ban không nằm ở nội dung
Nhiều doanh nghiệp sau khi đào tạo AI theo phòng ban nhận thấy một hiện tượng quen thuộc: mỗi bộ phận đều học được một số công cụ mới, nhưng AI không tạo ra thay đổi đáng kể ở cấp độ toàn doanh nghiệp.
Nguyên nhân không nằm ở chất lượng nội dung, mà nằm ở cách AI bị “chia nhỏ” theo silo. Khi mỗi phòng ban học AI theo cách riêng, AI rất dễ trở thành công cụ cá nhân, phục vụ các tác vụ cục bộ, thay vì hỗ trợ các quyết định liên phòng ban.
Trong khi đó, phần lớn các bài toán mà doanh nghiệp kỳ vọng AI giải quyết – như tối ưu chi phí, cải thiện trải nghiệm khách hàng, hay nâng cao hiệu quả vận hành – đều không nằm trọn trong một phòng ban duy nhất.
Đào tạo AI theo bài toán: nghe hợp lý, nhưng không dễ làm
Ngược lại với đào tạo theo phòng ban, đào tạo AI theo bài toán bắt đầu từ một câu hỏi khác: doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì trong vận hành mà AI có thể hỗ trợ?
Bài toán có thể là dự báo nhu cầu, phân bổ nguồn lực, cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào, hay hỗ trợ ra quyết định ở cấp quản lý. Khi đào tạo xoay quanh bài toán, người học đến từ nhiều phòng ban khác nhau, cùng nhìn vào một vấn đề chung dưới các góc độ khác nhau.
Cách tiếp cận này giúp AI gắn chặt hơn với vận hành thực tế. Tuy nhiên, nó cũng đòi hỏi nhiều hơn ở khâu thiết kế chương trình. Giảng viên không thể chỉ chuẩn bị một giáo trình cố định, mà phải hiểu cách các phòng ban tương tác với nhau trong quy trình hiện tại của doanh nghiệp.
Vì sao nhiều doanh nghiệp thất bại khi thử đào tạo AI theo bài toán?
Không ít doanh nghiệp từng thử đào tạo AI theo bài toán, nhưng kết quả lại không như kỳ vọng. Lý do thường không nằm ở bản thân cách tiếp cận, mà ở việc đánh giá chưa đúng mức độ sẵn sàng của tổ chức.
Đào tạo AI theo bài toán đòi hỏi doanh nghiệp phải sẵn sàng ngồi lại với nhau, nhìn thẳng vào quy trình hiện tại, chấp nhận việc có những điểm cần thay đổi. Nếu các phòng ban vẫn quen làm việc độc lập, hoặc chưa có tiếng nói chung về mục tiêu, đào tạo theo bài toán rất dễ trở thành một buổi thảo luận lý thuyết.
Trong trường hợp này, giảng viên đóng vai trò then chốt. Không chỉ là người dạy AI, mà là người điều phối, giúp các bên hiểu được mối liên hệ giữa công việc của mình và bài toán chung.
Vậy doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu?
Không có một câu trả lời duy nhất cho mọi doanh nghiệp. Với những tổ chức mới làm quen với AI, đào tạo theo phòng ban có thể là bước khởi đầu cần thiết để tạo nền tảng nhận thức. Nhưng nếu dừng lại ở đó, AI rất khó đi xa hơn mức hỗ trợ cá nhân.
Ngược lại, đào tạo theo bài toán phù hợp hơn với những doanh nghiệp đã có trải nghiệm nhất định với AI và muốn gắn AI vào vận hành. Trong nhiều trường hợp, một chương trình đào tạo hiệu quả sẽ kết hợp cả hai cách tiếp cận, nhưng theo một lộ trình rõ ràng, thay vì triển khai rời rạc.
SkillAI tiếp cận bài toán thiết kế đào tạo AI như thế nào?
Tại SkillAI, câu hỏi “dạy AI theo phòng ban hay theo bài toán” không được trả lời trước khi giảng viên hiểu rõ cách doanh nghiệp đang vận hành. Thay vì áp dụng sẵn một mô hình, giảng viên SkillAI bắt đầu bằng việc khảo sát bối cảnh thực tế: cách các phòng ban phối hợp, nơi nào phát sinh quyết định quan trọng, và đâu là điểm nghẽn trong quy trình hiện tại.
Dựa trên đó, chương trình đào tạo được thiết kế theo lộ trình phù hợp. Có doanh nghiệp bắt đầu bằng đào tạo theo phòng ban để tạo nền tảng, sau đó chuyển sang các buổi đào tạo theo bài toán liên phòng ban. Có doanh nghiệp đi thẳng vào bài toán cụ thể, với sự tham gia của nhiều vai trò khác nhau ngay từ đầu.
Cách làm này giúp AI không bị “mắc kẹt” trong từng bộ phận, mà dần trở thành một phần của cách doanh nghiệp vận hành và ra quyết định.
👉 Đọc thêm: SkillAI và khoảng trống trong đào tạo AI cho doanh nghiệp: khi giảng viên phải hiểu cả AI lẫn vận hành
Kết luận: cách tổ chức đào tạo quyết định AI sẽ đi được bao xa
Đào tạo AI cho doanh nghiệp không chỉ là câu chuyện nội dung, mà là câu chuyện thiết kế trải nghiệm học phù hợp với cấu trúc tổ chức. Dạy AI theo phòng ban hay theo bài toán không phải là lựa chọn đúng – sai tuyệt đối, mà là lựa chọn cần được cân nhắc dựa trên mục tiêu và mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp.
Khi giảng viên hiểu cả AI lẫn cách doanh nghiệp vận hành, việc thiết kế đào tạo sẽ không còn là áp dụng một khuôn mẫu có sẵn, mà là một quá trình can thiệp có chủ đích. Và đó cũng là lý do vì sao đào tạo AI cho doanh nghiệp cần nhiều hơn một giáo trình – nó cần sự hiểu biết thực tế về tổ chức mà AI sẽ bước vào.
