Mục lục
Mở đầu: Khi “đào tạo AI” trở thành một khoản đầu tư cần được chứng minh giá trị
Trong vài năm trở lại đây, đào tạo AI cho doanh nghiệp xuất hiện ngày càng nhiều trong các kế hoạch chuyển đổi số, nâng cao năng suất hay đổi mới vận hành. Tuy nhiên, một câu hỏi âm thầm nhưng rất quan trọng thường bị bỏ qua: làm thế nào để biết việc đào tạo AI đó có thực sự hiệu quả hay không?
Khác với các khóa đào tạo kỹ năng truyền thống, hiệu quả của đào tạo AI không thể đo bằng số buổi học đã hoàn thành, cũng không thể đánh giá đơn giản qua mức độ hài lòng sau khóa học. Nếu không có cách đo lường phù hợp, đào tạo AI rất dễ rơi vào tình trạng “đã học nhưng không biết để làm gì”, hoặc tệ hơn là trở thành một phong trào tốn chi phí nhưng không tạo ra thay đổi thực chất.
Vì sao đo lường hiệu quả đào tạo AI lại khó hơn nhiều so với đào tạo thông thường?
Một trong những lý do khiến nhiều doanh nghiệp lúng túng khi đánh giá hiệu quả đào tạo AI nằm ở bản chất liên ngành của AI. AI không chỉ là công nghệ, mà còn gắn chặt với quy trình, dữ liệu, con người và cách ra quyết định.
Nếu đào tạo kỹ năng bán hàng có thể đo bằng doanh số, đào tạo kỹ năng sử dụng phần mềm có thể đo bằng mức độ thành thạo thao tác, thì đào tạo AI lại nằm ở một vùng “xám” hơn. Kết quả của nó thường không xuất hiện ngay, không tập trung ở một chỉ số duy nhất và phụ thuộc rất nhiều vào cách doanh nghiệp tiếp tục áp dụng sau đào tạo.
Chính vì vậy, nếu tiếp cận việc đo lường theo tư duy “học xong là phải thấy kết quả ngay”, doanh nghiệp rất dễ đánh giá sai hoặc kết luận vội vàng rằng đào tạo AI không mang lại giá trị.
Đo lường hiệu quả đào tạo AI không bắt đầu sau khóa học, mà bắt đầu từ trước đó
Một sai lầm phổ biến là chỉ nghĩ đến việc đo lường khi khóa học đã kết thúc. Trên thực tế, hiệu quả đào tạo AI chỉ có thể được đánh giá chính xác nếu doanh nghiệp xác định rõ điểm xuất phát.
Trước khi đào tạo, doanh nghiệp cần làm rõ ba vấn đề cốt lõi:
Thứ nhất, doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì trong vận hành, quản lý hoặc ra quyết định mà kỳ vọng AI có thể hỗ trợ? Nếu không có “bài toán gốc”, mọi chỉ số đo lường sau này đều trở nên mơ hồ.
Thứ hai, năng lực hiện tại của đội ngũ liên quan đến dữ liệu, công nghệ và tư duy phân tích đang ở mức nào? Đào tạo AI cho một đội ngũ hoàn toàn chưa quen với dữ liệu sẽ có kỳ vọng khác với một đội ngũ đã có nền tảng.
Thứ ba, doanh nghiệp kỳ vọng thay đổi ở mức độ nào trong ngắn hạn và dài hạn? Không phải mọi khóa đào tạo AI đều nhằm tạo ra kết quả ngay lập tức.
Chỉ khi ba yếu tố này được làm rõ, việc đo lường hiệu quả mới có cơ sở thực tế.
Hiệu quả đào tạo AI không nên chỉ đo bằng “kiến thức đã học được”
Rất nhiều doanh nghiệp dừng việc đánh giá đào tạo AI ở mức độ kiến thức: nhân sự có hiểu AI là gì không, có biết khái niệm cơ bản hay không. Đây là một phần cần thiết, nhưng hoàn toàn chưa đủ.
Kiến thức chỉ là điều kiện cần. Điều doanh nghiệp thực sự cần quan tâm là sự thay đổi trong cách làm việc sau đào tạo. Ví dụ, nhân sự có bắt đầu đặt câu hỏi dựa trên dữ liệu nhiều hơn không? Các quyết định có được chuẩn bị kỹ hơn về mặt thông tin hay không? Những công việc từng mất nhiều thời gian thủ công có được xử lý gọn gàng hơn không?
Những thay đổi này không phải lúc nào cũng dễ đo bằng con số ngay lập tức, nhưng chúng phản ánh đúng bản chất giá trị mà đào tạo AI mang lại.
Đo lường hiệu quả qua tác động đến công việc hàng ngày
Một cách tiếp cận thực tế hơn là quan sát tác động của đào tạo AI lên các công việc diễn ra hàng ngày trong doanh nghiệp. Sau đào tạo, doanh nghiệp có thể đặt ra những câu hỏi rất cụ thể:
Thời gian xử lý một số đầu việc quen thuộc có giảm hay không? Chất lượng báo cáo, phân tích hoặc tổng hợp thông tin có cải thiện không? Nhân sự có chủ động hơn trong việc đề xuất giải pháp thay vì chỉ phản ứng với vấn đề phát sinh?
Những thay đổi này, dù nhỏ, nhưng nếu xuất hiện đồng đều ở nhiều cá nhân hoặc bộ phận, đó là dấu hiệu rõ ràng cho thấy đào tạo AI đang tạo ra giá trị thực tế.
Hiệu quả đào tạo AI thể hiện rõ nhất qua khả năng áp dụng, không phải kết quả “hoành tráng”
Một điểm cần nhấn mạnh là: đào tạo AI hiệu quả không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp phải triển khai ngay những dự án AI lớn hay phức tạp. Đối với SME, khả năng áp dụng từng phần, từng bước mới là thước đo phù hợp.
Sau đào tạo, nếu doanh nghiệp có thể:
- thử nghiệm AI ở phạm vi nhỏ
- điều chỉnh cách làm việc dựa trên hiểu biết mới
- tránh được những kỳ vọng sai lầm về AI
thì đó đã là một kết quả rất đáng giá. Việc đo lường hiệu quả nên ghi nhận cả những bước tiến nhỏ này, thay vì chỉ chờ đợi những thay đổi mang tính “đột phá”.
Vai trò của quản lý trong việc đánh giá hiệu quả đào tạo AI
Hiệu quả đào tạo AI không chỉ nằm ở người học, mà còn phụ thuộc rất lớn vào cách quản lý theo dõi và dẫn dắt sau đào tạo. Nếu quản lý không hiểu mục tiêu của khóa học, không tạo điều kiện cho nhân sự áp dụng, thì mọi nỗ lực đào tạo đều khó phát huy tác dụng.
Ngược lại, khi quản lý chủ động quan sát sự thay đổi trong cách làm việc, khuyến khích thử nghiệm có kiểm soát và chấp nhận những sai sót ban đầu, việc đo lường hiệu quả đào tạo AI sẽ trở nên rõ ràng và thực tế hơn rất nhiều.
Vì sao nhiều doanh nghiệp “không đo được” hiệu quả đào tạo AI?
Trong thực tế, việc không đo được hiệu quả thường không xuất phát từ việc AI quá phức tạp, mà đến từ cách tiếp cận chưa phù hợp. Doanh nghiệp có thể gặp các vấn đề như:
Kỳ vọng kết quả quá nhanh, trong khi AI cần thời gian để thẩm thấu vào cách làm việc. Không có tiêu chí đo lường ngay từ đầu, dẫn đến đánh giá cảm tính. Hoặc triển khai đào tạo AI tách rời khỏi bối cảnh công việc thực tế.
Những vấn đề này khiến doanh nghiệp cảm thấy “đã làm rất nhiều nhưng không thấy gì thay đổi”, dù thực tế có thể giá trị vẫn đang hình thành một cách âm thầm.
Đào tạo AI hiệu quả cần gắn chặt với bối cảnh doanh nghiệp
Một yếu tố quan trọng giúp việc đo lường trở nên dễ dàng hơn là đào tạo AI phải xuất phát từ chính bối cảnh của doanh nghiệp. Khi nội dung đào tạo gắn với quy trình, dữ liệu và bài toán cụ thể, doanh nghiệp sẽ dễ dàng nhận diện sự thay đổi trước và sau đào tạo.
Thay vì hỏi “chúng ta có áp dụng AI chưa?”, câu hỏi đúng hơn nên là “chúng ta đang làm tốt hơn điều gì so với trước khi đào tạo?”. Khi câu hỏi thay đổi, cách đo lường cũng trở nên thực tế và có ý nghĩa hơn.
Kết luận: Đo lường hiệu quả đào tạo AI là một quá trình, không phải một con số
Đào tạo AI cho doanh nghiệp không phải là một dự án có điểm kết thúc rõ ràng, mà là một quá trình học hỏi và thích nghi liên tục. Vì vậy, hiệu quả của nó cũng không thể gói gọn trong một chỉ số duy nhất.
Một chương trình đào tạo AI được xem là hiệu quả khi nó giúp doanh nghiệp hiểu đúng về AI, áp dụng được ở mức phù hợp, và tạo ra những thay đổi tích cực trong cách làm việc và ra quyết định. Khi đo lường được những thay đổi này một cách nhất quán và thực tế, doanh nghiệp mới thực sự khai thác được giá trị của đào tạo AI, thay vì chỉ chạy theo xu hướng.
Trong thực tế, để AI thực sự hỗ trợ công việc quản lý, doanh nghiệp cần những chương trình đào tạo giúp nhà quản lý hiểu cách AI gắn với quy trình ra quyết định và vận hành hàng ngày. Các khóa học AI dành cho doanh nghiệp vì vậy cần được thiết kế theo bối cảnh quản lý cụ thể, thay vì tập trung vào kỹ thuật. SkillAI tiếp cận đào tạo AI theo hướng đó, với nội dung có thể áp dụng cho nhiều vai trò quản lý và phòng ban khác nhau trong doanh nghiệp SME.
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
