Trong làn sóng AI hiện nay, đào tạo AI cho nhân sự gần như trở thành phản xạ tự nhiên của nhiều doanh nghiệp. Khi thấy đối thủ nói về AI, khi nhân sự chủ động hỏi về ChatGPT, hoặc khi lãnh đạo lo ngại doanh nghiệp bị tụt lại phía sau, phương án thường được đưa ra là tổ chức một khóa đào tạo AI nội bộ.
Vấn đề là rất nhiều doanh nghiệp đã đào tạo AI, nhưng rất ít doanh nghiệp thực sự sử dụng AI sau đào tạo. AI được học xong, hứng thú ban đầu qua đi, rồi mọi thứ quay về quỹ đạo cũ. Điều này cho thấy câu hỏi quan trọng không phải là có nên đào tạo AI hay không, mà là khi nào đào tạo AI in-house mới thực sự tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.
Mục lục
Đào tạo AI in-house là gì – và không phải là gì?
Đào tạo AI in-house thường bị hiểu nhầm là đưa một khóa học AI phổ thông về dạy trong doanh nghiệp. Nếu chỉ dừng ở mức đó, đào tạo in-house gần như không khác gì gửi nhân sự đi học bên ngoài, ngoại trừ việc đổi địa điểm.
Bản chất của đào tạo AI in-house không nằm ở việc truyền đạt kiến thức AI, mà nằm ở việc đặt AI vào đúng bối cảnh vận hành của doanh nghiệp. Nội dung đào tạo được xây dựng xoay quanh quy trình thật, dữ liệu thật và những quyết định thật mà doanh nghiệp đang phải đưa ra mỗi ngày.
Nói cách khác, in-house không có nghĩa là “dạy nội bộ”, mà là đào tạo được thiết kế riêng cho chính doanh nghiệp đó, với mục tiêu cuối cùng là sử dụng được, chứ không phải hiểu cho biết.
Vì sao nhiều doanh nghiệp đào tạo AI nhưng không thu được kết quả?
Trong thực tế triển khai, một nguyên nhân rất phổ biến là doanh nghiệp đào tạo AI quá sớm. Nhân sự được học khi tổ chức chưa xác định rõ mình muốn cải thiện điều gì. Sau đào tạo, không có bài toán cụ thể để áp dụng, không có quy trình nào được điều chỉnh, và cũng không có ai chịu trách nhiệm đưa AI vào công việc hàng ngày.
Ở nhiều SME, chúng tôi thường thấy tình huống quen thuộc: nhân sự hiểu AI, thậm chí rất hứng thú, nhưng khi quay lại công việc thì không dám áp dụng vì sợ làm sai quy trình cũ, sợ ảnh hưởng KPI, hoặc đơn giản là không có quyền thay đổi cách làm. Trong trường hợp này, AI không thất bại vì kiến thức thiếu, mà vì tổ chức chưa sẵn sàng cho sự thay đổi mà AI kéo theo.
Đào tạo AI, nếu triển khai sai thời điểm, rất dễ trở thành một hoạt động mang tính hình thức: có học, có chứng nhận, nhưng không có chuyển hóa thực tế.
Những dấu hiệu cho thấy doanh nghiệp chưa nên đào tạo AI in-house
Không phải doanh nghiệp nào cũng nên triển khai đào tạo AI ngay lập tức. Nếu doanh nghiệp chưa nhìn rõ các quy trình cốt lõi đang vận hành ra sao, chưa xác định được đâu là điểm nghẽn gây lãng phí thời gian hoặc chi phí, thì đào tạo AI rất khó phát huy tác dụng.
Tương tự, nếu tổ chức vẫn ra quyết định chủ yếu dựa trên kinh nghiệm cá nhân, thiếu thói quen đo lường và phản hồi bằng dữ liệu, AI sẽ khó có “đất diễn”. Trong những trường hợp này, đào tạo AI không chỉ kém hiệu quả, mà còn dễ tạo ra nhận định sai lầm rằng “AI không phù hợp với doanh nghiệp mình”.
Với SME, đào tạo AI sai thời điểm còn nguy hiểm hơn không đào tạo, vì nó làm mất niềm tin vào các sáng kiến đổi mới trong tương lai.
Khi nào đào tạo AI in-house bắt đầu có ý nghĩa?
Đào tạo AI in-house bắt đầu có giá trị khi doanh nghiệp không còn học vì tò mò, mà học vì muốn cải thiện một vấn đề cụ thể. Doanh nghiệp không cần có chiến lược AI hoàn chỉnh, nhưng cần trả lời được những câu hỏi cơ bản: hiện tại đang gặp khó ở đâu, quy trình nào đang gây tắc nghẽn, và ai sẽ là người trực tiếp sử dụng AI sau đào tạo.
Trong thực tế, những chương trình đào tạo AI in-house hiệu quả thường gắn với một nhóm nhỏ người dùng, một số bài toán ưu tiên và kỳ vọng rất rõ ràng về việc AI sẽ được dùng như thế nào sau khi kết thúc khóa học. Khi đó, đào tạo không còn là hoạt động độc lập, mà trở thành một phần của quá trình thay đổi cách làm việc.
SME nên bắt đầu đào tạo AI in-house ở mức nào?
Một sai lầm phổ biến là cho rằng đào tạo AI phải bắt đầu từ những nội dung phức tạp. Với SME, điều này không chỉ không cần thiết mà còn dễ gây quá tải.
Trong nhiều trường hợp, đào tạo AI hiệu quả nhất là đào tạo AI ứng dụng, tập trung vào những công cụ và cách làm gần với công việc hàng ngày. Giá trị của đào tạo không nằm ở việc nhân sự hiểu AI sâu đến đâu, mà nằm ở việc sau đào tạo, họ có ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và nhất quán hơn hay không.
Khi AI được tiếp cận như một trợ lý hỗ trợ con người, thay vì một hệ thống thay thế con người, rào cản áp dụng sẽ thấp hơn rất nhiều.
Đào tạo AI in-house khác gì so với gửi nhân sự đi học bên ngoài?
Học AI bên ngoài giúp nhân sự mở rộng góc nhìn, cập nhật xu hướng và làm quen với công nghệ mới. Tuy nhiên, kiến thức học được thường mang tính tổng quát và phụ thuộc rất nhiều vào khả năng tự nội địa hóa của người học.
Ngược lại, đào tạo AI in-house chấp nhận phạm vi hẹp hơn để đổi lấy tính ứng dụng cao hơn. Nội dung đào tạo gắn chặt với bối cảnh doanh nghiệp, giúp nhân sự thấy rõ AI có thể được dùng ở đâu và dùng như thế nào trong công việc cụ thể của mình. Hai hình thức này không loại trừ nhau, nhưng việc chọn sai thứ tự rất dễ khiến cả hai đều kém hiệu quả.
Vai trò của lãnh đạo và quản lý trong đào tạo AI in-house
Một chương trình đào tạo AI in-house gần như chắc chắn sẽ thất bại nếu lãnh đạo và quản lý đứng ngoài cuộc. Họ không cần hiểu thuật toán hay công nghệ chi tiết, nhưng cần tham gia vào việc xác định mục tiêu, lựa chọn bài toán và theo dõi cách AI được sử dụng sau đào tạo.
AI tác động trực tiếp đến cách ra quyết định, và bất kỳ thay đổi nào liên quan đến quyết định đều chạm tới vai trò của quản lý. Nếu quản lý không sẵn sàng điều chỉnh cách đánh giá, giao việc và đo lường hiệu quả, AI sẽ khó được sử dụng một cách nghiêm túc.
Trước khi đào tạo AI in-house, doanh nghiệp nên tự đánh giá điều gì?
Trước khi đầu tư vào đào tạo AI in-house, doanh nghiệp nên dành thời gian tự soi lại mình. Doanh nghiệp có ít nhất một quy trình đang gây lãng phí rõ ràng hay không? Có người cụ thể sẽ trực tiếp sử dụng AI sau đào tạo không? Quản lý có sẵn sàng thay đổi cách ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính không?
Nếu phần lớn những câu hỏi này chưa có câu trả lời rõ ràng, việc trì hoãn đào tạo AI không phải là bước lùi, mà là một quyết định thận trọng.
Đào tạo AI in-house không giải quyết điều gì?
Cần nói rõ rằng đào tạo AI không thể thay thế cho chiến lược kinh doanh mạch lạc, không thể sửa chữa những quy trình vốn đã rối rắm, và cũng không thể tự động tạo ra văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Đào tạo AI là một đòn bẩy. Nó chỉ phát huy tác dụng khi doanh nghiệp đã xác định rõ mình muốn đẩy cái gì lên. Nếu nền tảng chưa có, đòn bẩy sẽ không có điểm tựa.
Kết luận: Đào tạo AI đúng thời điểm quan trọng hơn đào tạo sớm
Với doanh nghiệp, đặc biệt là SME, câu hỏi đúng không phải là “có nên đào tạo AI hay không”, mà là “đã đến lúc đào tạo AI hay chưa”. Đào tạo quá sớm dễ biến AI thành phong trào. Đào tạo đúng lúc có thể trở thành chất xúc tác cho những thay đổi thực sự trong vận hành.
Nếu doanh nghiệp chưa sẵn sàng đào tạo AI in-house, bước hợp lý tiếp theo không phải là từ bỏ AI, mà là làm rõ bài toán vận hành, xác định người sẽ chịu trách nhiệm áp dụng AI, và chuẩn bị tổ chức cho sự thay đổi đó. Khi những điều này đã rõ ràng, đào tạo AI sẽ không còn là chi phí thử nghiệm, mà trở thành một khoản đầu tư có chủ đích và có khả năng tạo ra giá trị thật.
Nếu doanh nghiệp đang cân nhắc đào tạo AI in-house nhưng chưa chắc đã nên bắt đầu từ đâu, việc tiếp cận các chương trình đào tạo AI được thiết kế riêng cho bối cảnh SME có thể là một hướng đi thận trọng. SkillAI là một ví dụ cho mô hình đào tạo AI đặt trọng tâm vào khả năng áp dụng, thay vì chỉ dừng lại ở kiến thức công nghệ.
👉 Đọc thêm: SkillAI – Đào tạo AI được thiết kế từ thực tế vận hành của 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
