Trong vài năm gần đây, đào tạo AI dần trở thành một hạng mục quen thuộc trong kế hoạch phát triển nhân sự của nhiều doanh nghiệp. Khi AI xuất hiện ngày càng nhiều trong truyền thông, hội thảo và câu chuyện của đối thủ, việc tổ chức một khóa học AI nội bộ thường được xem là bước đi cần thiết để “không bị tụt lại”.
Tuy nhiên, thực tế cho thấy rất nhiều chương trình đào tạo AI đúng về mặt kiến thức, nhưng lại sai về mặt bối cảnh. Nhân sự học xong hiểu AI, thậm chí cảm thấy hứng thú, nhưng khi quay lại công việc thì không biết nên áp dụng vào đâu, hoặc áp dụng thế nào để không làm xáo trộn quy trình hiện tại. Sau một thời gian, AI dần bị bỏ quên và được gắn nhãn là “chưa phù hợp với doanh nghiệp mình”.
Trong hầu hết những trường hợp đó, vấn đề không nằm ở chất lượng đào tạo, mà nằm ở việc bước khảo sát doanh nghiệp đã bị bỏ qua trước khi đào tạo AI.
Mục lục
Khảo sát doanh nghiệp trước đào tạo AI là gì – và thường bị hiểu sai ra sao?
Khảo sát doanh nghiệp trước đào tạo AI thường bị hiểu đơn giản là hỏi doanh nghiệp muốn học nội dung gì, hoặc gửi một vài biểu mẫu để thu thập mong muốn từ phía nhân sự. Cách tiếp cận này khiến khảo sát trở thành một thủ tục hình thức, không tạo ra khác biệt đáng kể so với đào tạo đại trà.
Trên thực tế, khảo sát đúng nghĩa không nhằm trả lời câu hỏi “doanh nghiệp muốn học AI gì”, mà nhằm hiểu doanh nghiệp đang vận hành như thế nào. Nó tập trung vào cách các quy trình đang diễn ra, cách quyết định được đưa ra, năng lực thực tế của đội ngũ và những điểm nghẽn đang làm tổn thất thời gian, chi phí hoặc cơ hội kinh doanh.
Nói cách khác, khảo sát không đi tìm công nghệ phù hợp, mà đi tìm bài toán phù hợp. Công nghệ, nếu cần, chỉ xuất hiện sau đó.
Giá trị cốt lõi của khảo sát: xác định đúng bài toán trước khi nghĩ đến AI
Một điểm rất phổ biến ở SME là doanh nghiệp “muốn học AI” nhưng không thể chỉ ra rõ ràng mình muốn cải thiện điều gì. Mong muốn thường ở mức khái quát: tăng năng suất, giảm tải cho nhân sự, ra quyết định nhanh hơn, hoặc làm việc thông minh hơn. Những mục tiêu này đúng, nhưng quá rộng để thiết kế đào tạo hiệu quả.
Khảo sát giúp bóc tách những mong muốn chung chung đó thành các vấn đề cụ thể hơn: quy trình nào đang tốn nhiều thời gian thủ công, bước nào thường xuyên gây sai sót, quyết định nào phụ thuộc quá nhiều vào cảm tính cá nhân. Khi bài toán được làm rõ, doanh nghiệp mới có cơ sở để đánh giá liệu AI có thực sự cần thiết hay không, và nếu có thì nên được sử dụng ở mức nào.
Trong nhiều trường hợp, kết quả khảo sát cho thấy doanh nghiệp chưa cần AI ngay, mà cần chuẩn hóa quy trình hoặc cải thiện cách phối hợp giữa các bộ phận. Việc nhận ra điều này sớm giúp doanh nghiệp tránh được những kỳ vọng sai lệch về đào tạo AI.
Khảo sát giúp tránh lãng phí đào tạo – thứ thường bị đánh giá thấp
Khi nói đến lãng phí trong đào tạo AI, doanh nghiệp thường chỉ nghĩ đến chi phí khóa học. Thực tế, chi phí tiền bạc chỉ là phần nhỏ. Lãng phí lớn hơn nằm ở thời gian của nhân sự, sự gián đoạn công việc và đặc biệt là niềm tin của tổ chức.
Nếu nhân sự được đào tạo AI nhưng không có cơ hội áp dụng, họ sẽ nhanh chóng coi AI là một phong trào mang tính hình thức. Với SME, nơi nguồn lực hạn chế và các sáng kiến đổi mới phụ thuộc nhiều vào tinh thần tổ chức, một lần thất bại như vậy có thể khiến doanh nghiệp dè dặt hơn rất nhiều trong những nỗ lực chuyển đổi tiếp theo.
Khảo sát trước đào tạo giúp giảm rủi ro này bằng cách đặt ra những kỳ vọng thực tế ngay từ đầu, cả cho doanh nghiệp lẫn người học.
Thiết kế nội dung đào tạo “vừa đủ” nhờ khảo sát thực tế
Một trong những lợi ích rõ ràng nhất của khảo sát là khả năng thiết kế nội dung đào tạo phù hợp với năng lực và nhu cầu thực tế của đội ngũ. Không phải doanh nghiệp nào cũng cần hiểu sâu về AI, và không phải nhân sự nào cũng cần tiếp cận các khái niệm kỹ thuật phức tạp.
Thông qua khảo sát, chương trình đào tạo có thể tập trung vào những nội dung gần với công việc hàng ngày nhất: cách sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ, cách đặt câu hỏi đúng, cách đánh giá đầu ra và cách ra quyết định dựa trên kết quả đó. Với SME, “vừa đủ để áp dụng” thường mang lại giá trị lớn hơn rất nhiều so với “đủ để hiểu toàn bộ”.
Khảo sát giúp xác định đúng đối tượng nên học AI
Một sai lầm phổ biến trong đào tạo AI là triển khai dàn trải cho toàn bộ nhân sự, với kỳ vọng rằng ai cũng cần biết AI. Thực tế, không phải mọi vị trí đều cần sử dụng AI trực tiếp, và việc đào tạo không đúng đối tượng dễ dẫn đến lãng phí và loãng mục tiêu.
Khảo sát giúp doanh nghiệp xác định rõ ai sẽ là người trực tiếp sử dụng AI trong công việc, ai là người ra quyết định dựa trên đầu ra của AI, và ai chỉ cần hiểu để phối hợp. Khi vai trò được làm rõ, đào tạo AI không còn là hoạt động chung chung, mà gắn với trách nhiệm và kỳ vọng cụ thể.
Dự báo khả năng áp dụng AI sau đào tạo thông qua khảo sát
Ngoài việc thiết kế nội dung, khảo sát còn giúp nhận diện sớm những rào cản có thể khiến AI khó được áp dụng sau đào tạo. Đó có thể là văn hóa tổ chức chưa quen với thử nghiệm, quản lý chưa sẵn sàng thay đổi cách đánh giá hiệu quả, hoặc quy trình quá cứng nhắc để tích hợp công cụ mới.
Những yếu tố này, nếu không được nhìn thấy từ đầu, rất dễ khiến đào tạo AI trở nên “đứt gãy” ngay sau khi kết thúc khóa học. Ngược lại, khi được nhận diện sớm, doanh nghiệp có thể điều chỉnh cách triển khai, điều chỉnh kỳ vọng, hoặc thậm chí tạm hoãn đào tạo để chuẩn bị tốt hơn.
Điều gì thường xảy ra khi bỏ qua bước khảo sát?
Khi đào tạo AI được triển khai mà không có khảo sát, nội dung thường mang tính chung chung, ít liên hệ với thực tế vận hành. Người học hiểu kiến thức nhưng không thấy mình có quyền hoặc có điều kiện áp dụng. Sau một thời gian, doanh nghiệp đi đến kết luận rằng AI không phù hợp với mình.
Đây là một kết luận nguy hiểm, bởi nó xuất phát từ cách triển khai sai, chứ không phải từ bản chất của AI. Về dài hạn, điều này có thể khiến doanh nghiệp đánh mất cơ hội cải thiện hiệu quả thông qua công nghệ, chỉ vì một lần tiếp cận không đúng.
Doanh nghiệp SME nên khảo sát những gì trước khi quyết định đào tạo AI?
Trước khi đầu tư vào đào tạo AI, doanh nghiệp SME cần tự đặt ra một số câu hỏi mang tính nền tảng. Quy trình nào hiện tại đang gây lãng phí rõ ràng nhất? Sau đào tạo, ai sẽ là người trực tiếp sử dụng AI? AI được kỳ vọng hỗ trợ quyết định nào, ở bước nào trong quy trình? Và quan trọng không kém, quản lý có sẵn sàng điều chỉnh cách làm việc dựa trên những thay đổi mà AI mang lại hay không?
Nếu những câu hỏi này chưa có câu trả lời tương đối rõ ràng, việc đào tạo AI có thể nên được cân nhắc lại về thời điểm.
Kết luận: Khảo sát không làm đào tạo AI chậm lại, mà giúp đi đúng hướng
Khảo sát doanh nghiệp trước khi đào tạo AI không phải là một bước phụ trợ, mà là nền tảng quyết định hiệu quả của toàn bộ chương trình. Với SME, nơi nguồn lực hạn chế và mỗi quyết định đầu tư đều cần cân nhắc kỹ lưỡng, bước khảo sát càng đóng vai trò quan trọng.
Đào tạo AI không nên bắt đầu từ câu hỏi “học công nghệ gì”, mà từ câu hỏi “doanh nghiệp đang cần thay đổi điều gì”. Khi câu hỏi này được trả lời một cách nghiêm túc thông qua khảo sát, đào tạo AI mới có cơ hội trở thành một khoản đầu tư tạo ra giá trị thực, thay vì một hoạt động mang tính phong trào.
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 phù hợp. 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
