Mục lục
Vì sao doanh nghiệp học AI ngày càng nhiều nhưng áp dụng ngày càng ít?
AI đang trở thành một chủ đề quen thuộc với nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các khóa đào tạo AI, workshop và chương trình đào tạo ngắn hạn xuất hiện ngày càng nhiều, tạo cảm giác rằng việc học AI đã trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
Tuy nhiên, song song với làn sóng học tập đó là một thực tế ít được nhắc đến: rất nhiều doanh nghiệp học AI xong nhưng không biết phải dùng AI vào đâu trong công việc hàng ngày. Nhân sự hiểu khái niệm, biết công cụ, nhưng AI vẫn đứng ngoài vận hành.
Câu hỏi cần đặt ra lúc này không còn là “có nên học AI hay không”, mà là doanh nghiệp đang học AI theo cách nào, và học để làm gì.
Khóa học AI đại trà được thiết kế để giải quyết bài toán gì?
Các khóa học AI đại trà thường được xây dựng theo một logic khá rõ ràng: một giáo trình chuẩn, áp dụng cho nhiều đối tượng khác nhau, từ cá nhân tự học đến nhân sự doanh nghiệp ở nhiều ngành.
Mục tiêu chính của mô hình này là giúp người học:
- Hiểu AI là gì
- Nắm được các khái niệm và công cụ phổ biến
- Có cái nhìn tổng quan về khả năng ứng dụng của AI
Với mục tiêu truyền đạt kiến thức nền, khóa học đại trà là một lựa chọn hợp lý. Nó giúp AI trở nên dễ tiếp cận và phù hợp với những doanh nghiệp đang ở giai đoạn tìm hiểu ban đầu.
Vấn đề chỉ xuất hiện khi doanh nghiệp kỳ vọng AI tạo ra thay đổi trong vận hành, chứ không chỉ dừng lại ở mức “biết”.
Vấn đề cốt lõi không nằm ở kiến thức, mà nằm ở bối cảnh doanh nghiệp
Phần lớn các khóa học AI đại trà không sai về mặt nội dung. Kiến thức được truyền đạt là đúng, công cụ được giới thiệu là phổ biến.
Tuy nhiên, SME vận hành trong một bối cảnh rất khác so với những ví dụ trên lớp học. Quy trình chưa chuẩn hóa, dữ liệu phân mảnh, nhân sự kiêm nhiệm nhiều vai trò và quyết định thường mang tính thực dụng cao.
Khi người học quay lại doanh nghiệp, họ thường gặp một khoảng trống lớn: không ai chịu trách nhiệm kết nối AI với quy trình và dữ liệu thực tế. AI vì thế trở thành một kiến thức “để đó”, thay vì một công cụ được sử dụng.
Đào tạo AI theo nhu cầu doanh nghiệp bắt đầu từ bài toán, không phải giáo trình
Khác với khóa học đại trà, đào tạo AI theo nhu cầu doanh nghiệp không bắt đầu bằng câu hỏi “dạy gì”, mà bắt đầu bằng câu hỏi “doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì”.
Trước khi thiết kế nội dung đào tạo, cần khảo sát:
- Doanh nghiệp đang vận hành theo quy trình nào
- Dữ liệu đang ở trạng thái ra sao
- Ai là người trực tiếp sử dụng AI sau đào tạo
Từ bức tranh đó, nội dung đào tạo mới được thiết kế ngược lại, để AI được đặt đúng chỗ ngay từ đầu, thay vì tìm cách “gắn vào cho có” sau khóa học.
Học AI để “biết” khác gì học AI để “dùng”?
Đây là điểm khác biệt quan trọng nhất giữa hai mô hình đào tạo.
Học AI để “biết” tập trung vào việc mở rộng kiến thức và cập nhật xu hướng. Với mục tiêu này, khóa học đại trà là đủ.
Học AI để “dùng” lại đặt ra một tiêu chí khác: sau khóa học, phải có ít nhất một thay đổi cụ thể trong cách doanh nghiệp vận hành. Nếu quy trình, cách ra quyết định và cách sử dụng dữ liệu không đổi, AI gần như chắc chắn sẽ không được dùng.
Đào tạo AI theo nhu cầu doanh nghiệp được thiết kế xoay quanh mục tiêu thứ hai này.
Customize nội dung đào tạo: không phải thay ví dụ, mà là thay cấu trúc học
Nhiều doanh nghiệp hiểu nhầm rằng đào tạo theo nhu cầu chỉ đơn giản là thay ví dụ cho đúng ngành. Trên thực tế, mức độ customize nằm sâu hơn rất nhiều.
Nội dung đào tạo được điều chỉnh theo:
- Vai trò cụ thể của người học trong doanh nghiệp
- Mức độ sẵn sàng về dữ liệu và công nghệ
- Khả năng triển khai ngay sau đào tạo
Khi cấu trúc học thay đổi, người học không còn cảm giác học AI như một kiến thức bên lề, mà bắt đầu nhìn thấy mối liên hệ trực tiếp giữa AI và công việc hàng ngày.
Đào tạo AI ngay trong doanh nghiệp giúp rút ngắn khoảng cách học và làm
Khi đào tạo diễn ra ngay trong doanh nghiệp, người học làm việc trực tiếp trên chính dữ liệu, quy trình và vấn đề nội bộ. AI không còn là một kịch bản giả định, mà gắn chặt với bối cảnh sử dụng thực tế.
Với SME, nơi mọi nguồn lực đều có giới hạn, việc rút ngắn khoảng cách giữa học và làm là yếu tố sống còn để AI không bị “chết yểu” sau đào tạo.
Chi phí lớn nhất của việc học AI không nằm ở học phí
Nhiều doanh nghiệp đánh giá khóa học AI chủ yếu dựa trên học phí, nhưng chi phí thực sự lại nằm ở thời gian và nguồn lực bị lãng phí khi học xong nhưng không áp dụng được.
Đào tạo AI theo nhu cầu doanh nghiệp có thể đòi hỏi chi phí ban đầu cao hơn, nhưng đổi lại là khả năng giảm rủi ro triển khai sai hướng – điều đặc biệt quan trọng với SME.
Doanh nghiệp nào nên chọn đào tạo AI theo nhu cầu?
Đào tạo AI theo nhu cầu doanh nghiệp không phải lựa chọn phù hợp cho tất cả.
Những doanh nghiệp chỉ cần hiểu AI ở mức tổng quan hoặc đang trong giai đoạn thăm dò có thể bắt đầu bằng khóa học đại trà. Nhưng với SME kỳ vọng AI tạo ra tác động thực sự trong vận hành, việc tiếp tục học AI theo cách đại trà rất dễ dẫn đến thất vọng.
Kết luận: AI thất bại không phải vì công nghệ, mà vì cách doanh nghiệp học
AI hiếm khi thất bại vì công nghệ chưa đủ tốt. Phần lớn thất bại xảy ra sớm hơn, ngay từ thời điểm doanh nghiệp chọn sai cách tiếp cận việc học AI.
Khi AI được coi là một kiến thức cần bổ sung, doanh nghiệp sẽ học theo mô hình đại trà. Khi AI được coi là một năng lực cần hình thành trong vận hành, doanh nghiệp buộc phải học theo cách gắn với chính mình. Với SME, lựa chọn này sẽ quyết định AI trở thành một khoản chi phí đào tạo, hay một năng lực thực sự đi vào doanh nghiệp.
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
