AI không còn là câu chuyện của một phòng ban – Vì sao SkillAI xây dựng đào tạo AI cho nhiều bộ phận trong doanh nghiệp?

Trong nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, AI vẫn đang được nhìn nhận như một kỹ năng “chuyên môn cao”, chỉ dành cho IT, Data hoặc đôi khi là Marketing. Vì vậy, khi quyết định cho nhân sự học AI, doanh nghiệp thường chọn một vài cá nhân “có vẻ phù hợp” để đi học trước, với kỳ vọng họ sẽ mang AI về áp dụng cho cả tổ chức.

Thực tế cho thấy, cách tiếp cận này hiếm khi tạo ra giá trị rõ ràng. AI trở thành kiến thức cá nhân, không đi vào quy trình, không lan tỏa sang các phòng ban khác và dần bị bỏ quên sau một thời gian ngắn. Vấn đề không nằm ở bản thân AI, mà nằm ở cách doanh nghiệp tiếp cận đào tạo ngay từ đầu.

Vấn đề cốt lõi của đào tạo AI trong SME: học theo cá nhân, không theo phòng ban

Khác với các tập đoàn lớn, doanh nghiệp SME không có đội ngũ chuyên trách AI, cũng không có dư địa để thử nghiệm dài hơi. Mỗi quyết định đào tạo đều cần mang lại hiệu quả thực tế trong vận hành.

Tuy nhiên, rất nhiều chương trình đào tạo AI hiện nay được thiết kế theo hướng “một nội dung cho tất cả”, hoặc tập trung quá nhiều vào công cụ và kỹ thuật. Khi áp dụng vào SME, hệ quả thường là:

• Nhân sự học được nhiều thứ nhưng không biết áp dụng vào công việc cụ thể của mình
• Mỗi phòng ban hiểu AI theo một cách khác nhau
• Không hình thành được ngôn ngữ chung về AI trong doanh nghiệp
• AI không gắn với KPI, quy trình hay mục tiêu vận hành thực tế

Điểm mấu chốt ở đây là: AI không phải là một kỹ năng độc lập, mà là công cụ hỗ trợ công việc. Mà công việc thì luôn gắn với phòng ban và chức năng cụ thể.

AI đang được ứng dụng rất khác nhau ở từng phòng ban trong doanh nghiệp

Khi nhìn AI từ góc độ vận hành, có thể thấy rất rõ rằng mỗi phòng ban đang đối diện với những bài toán hoàn toàn khác nhau. Điều này kéo theo cách ứng dụng AI cũng không thể giống nhau.

Marketing & Content: AI để tăng tốc, không phải để thay thế tư duy

Với Marketing, AI thường được nhắc đến nhiều nhất qua việc tạo nội dung, viết bài, lên ý tưởng nhanh. Tuy nhiên, nếu chỉ dừng ở mức “dùng AI cho nhanh”, đội ngũ rất dễ rơi vào tình trạng nội dung đại trà, thiếu định hướng và mất bản sắc thương hiệu.

Khi được tiếp cận đúng cách, AI trong Marketing nên đóng vai trò hỗ trợ:

• Phân tích insight khách hàng từ dữ liệu có sẵn
• Tạo bản nháp để tiết kiệm thời gian, không thay thế tư duy chiến lược
• Hỗ trợ tối ưu SEO, quảng cáo dựa trên dữ liệu

Điều quan trọng là AI phải được đặt trong quy trình marketing thực tế của doanh nghiệp, thay vì học rời rạc từng công cụ.

Sales & Chăm sóc khách hàng: AI để xử lý dữ liệu và kịch bản, không phải chatbot màu mè

Ở phòng Sales và CS, AI không nhất thiết phải là chatbot phức tạp. Với SME, giá trị lớn hơn thường đến từ việc:

• Tổng hợp và phân tích dữ liệu khách hàng
• Chuẩn hóa kịch bản tư vấn, phản hồi
• Phân tích lịch sử tương tác để hiểu hành vi khách hàng

Nhiều doanh nghiệp thất bại khi áp dụng AI cho Sales vì bắt đầu từ công nghệ, thay vì bắt đầu từ quy trình bán hàng hiện tại. Khi AI không bám sát pipeline thực tế, đội ngũ sẽ rất khó sử dụng lâu dài.

Vận hành – Hành chính – Nhân sự: nhóm hưởng lợi nhiều nhất nhưng thường bị bỏ quên

Đây là nhóm phòng ban thường xuyên xử lý các công việc lặp lại như báo cáo, tổng hợp dữ liệu, quản lý hồ sơ, nhưng lại ít được đưa vào các chương trình đào tạo AI.

Trong thực tế, AI có thể giúp các bộ phận này:

• Giảm đáng kể thời gian xử lý công việc thủ công
• Chuẩn hóa tài liệu và quy trình nội bộ
• Tăng độ chính xác trong báo cáo và tổng hợp thông tin

Vấn đề là nội dung đào tạo AI cho nhóm này cần được thiết kế đơn giản, sát nghiệp vụ, không mang tính kỹ thuật cao, nếu không sẽ rất khó tiếp nhận.

Quản lý và chủ doanh nghiệp: AI như công cụ hỗ trợ ra quyết định

Ở cấp quản lý, AI không phải để “làm thay”, mà để hỗ trợ nhìn tổng thể:

• Tổng hợp dữ liệu từ nhiều phòng ban
• Nhận diện xu hướng vận hành
• Chuẩn bị báo cáo và phân tích nhanh hơn

Tuy nhiên, nếu đội ngũ bên dưới không được đào tạo AI đồng bộ, dữ liệu đầu vào sẽ thiếu nhất quán, dẫn đến việc AI hỗ trợ ra quyết định kém hiệu quả, thậm chí gây nhiễu.

Vì sao đào tạo AI phải thiết kế theo phòng ban, không thể theo một khóa học chung?

Mỗi phòng ban trong doanh nghiệp có:

• Mục tiêu khác nhau
• Loại dữ liệu khác nhau
• Mức độ sẵn sàng với công nghệ khác nhau

Một chương trình đào tạo AI hiệu quả cần có khung tư duy chung, nhưng cách triển khai nội dung phải linh hoạt theo từng chức năng. Nếu tất cả cùng học một chương trình giống nhau, AI rất dễ trở thành kiến thức chung chung, không ai chịu trách nhiệm áp dụng.

Với SME, đào tạo AI theo phòng ban không chỉ giúp tăng hiệu quả ứng dụng, mà còn giảm rủi ro lãng phí nguồn lực.

SkillAI tiếp cận đào tạo AI đa phòng ban như thế nào?

Thay vì bắt đầu từ danh sách công cụ hay khóa học, SkillAI tiếp cận đào tạo AI từ góc độ vận hành doanh nghiệp. Trước khi xây dựng nội dung đào tạo, đội ngũ sẽ khảo sát bối cảnh thực tế của từng phòng ban: quy trình hiện tại, vấn đề đang gặp phải và mục tiêu mong muốn.

Từ đó, nội dung đào tạo được thiết kế sao cho:

• Mỗi phòng ban học AI theo đúng bài toán của mình
• Cùng sử dụng một hệ tư duy chung về AI trong doanh nghiệp
• Tránh tình trạng mỗi bộ phận áp dụng AI theo một cách rời rạc

Cách tiếp cận này đặc biệt phù hợp với doanh nghiệp SME, nơi AI cần tạo ra giá trị nhanh và rõ ràng trong vận hành.

Lợi ích dài hạn của đào tạo AI đa phòng ban đối với doanh nghiệp SME

Khi AI được triển khai đồng bộ cho nhiều phòng ban, doanh nghiệp có thể:

• Xây dựng ngôn ngữ chung về AI trong tổ chức
• Tăng khả năng phối hợp giữa các bộ phận
• Tránh tình trạng AI chỉ là sáng kiến cá nhân
• Biến AI thành một phần của quy trình vận hành, không phải dự án ngắn hạn

Quan trọng hơn, doanh nghiệp sẽ chủ động hơn trong việc mở rộng và nâng cấp ứng dụng AI theo từng giai đoạn phát triển.

Kết luận

AI không còn là câu chuyện của riêng IT, Data hay Marketing. Với doanh nghiệp SME, giá trị thực sự của AI chỉ xuất hiện khi nhiều phòng ban cùng hiểu, cùng sử dụng và cùng áp dụng AI đúng cách vào công việc hàng ngày.

Thay vì hỏi “nên học AI hay không”, câu hỏi quan trọng hơn là: doanh nghiệp đang đào tạo AI cho ai, ở phòng ban nào, và để giải quyết bài toán gì. Khi trả lời được những câu hỏi đó, AI mới thực sự trở thành đòn bẩy cho vận hành và tăng trưởng.

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