Những câu hỏi giảng viên AI cần hỏi doanh nghiệp trước khi bắt đầu đào tạo

Đào tạo AI cho doanh nghiệp đang trở thành một nhu cầu phổ biến. Doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng bắt đầu cử nhân sự đi học AI, tổ chức các khóa đào tạo nội bộ, hoặc mời giảng viên về giảng dạy trực tiếp. Trên bề mặt, mọi thứ có vẻ rất tích cực: doanh nghiệp chủ động hơn với AI, nhân sự được tiếp cận công nghệ mới, tổ chức dần quen với các khái niệm liên quan đến dữ liệu và tự động hóa.

Nhưng nếu nhìn sâu hơn vào thực tế triển khai, một câu hỏi lớn vẫn còn bỏ ngỏ: đào tạo AI cho doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu?
Không phải bắt đầu từ công cụ, cũng không phải từ giáo trình, mà là từ những câu hỏi ban đầu mà giảng viên đặt ra với doanh nghiệp.

Thực tế cho thấy, rất nhiều chương trình đào tạo AI “sai ngay từ buổi đầu tiên”, không phải vì nội dung kém, mà vì giảng viên không đặt đúng câu hỏi trước khi bước vào giảng dạy.

Vì sao đào tạo AI thường “sai ngay từ buổi đầu tiên”?

Phần lớn các chương trình đào tạo AI cho doanh nghiệp hiện nay được thiết kế theo một lối quen thuộc: có sẵn giáo trình, có sẵn cấu trúc buổi học, có danh sách công cụ sẽ giới thiệu. Doanh nghiệp đăng ký, giảng viên đến dạy, nhân sự tham gia học.

Cách làm này không sai nếu mục tiêu chỉ là truyền đạt kiến thức. Nhưng với doanh nghiệp, đào tạo AI hiếm khi chỉ dừng ở mức “biết thêm”. Doanh nghiệp kỳ vọng AI phải gắn với công việc, hỗ trợ vận hành, hoặc ít nhất là tạo ra thay đổi cụ thể sau đào tạo.

Vấn đề nằm ở chỗ: nhiều chương trình đào tạo AI bắt đầu bằng nội dung, trong khi đáng ra phải bắt đầu bằng câu hỏi. Khi giảng viên không dành đủ thời gian để hiểu doanh nghiệp đang ở đâu, đang kỳ vọng điều gì, và đang gặp vướng mắc gì trong vận hành, thì dù nội dung có cập nhật đến đâu, kết quả sau đào tạo vẫn rất khó đi xa.

Câu hỏi 1: Doanh nghiệp đang kỳ vọng AI giải quyết vấn đề gì – ngay lúc này?

Đây là câu hỏi đầu tiên, và cũng là câu hỏi nhiều chương trình đào tạo AI bỏ qua nhất.

Không ít doanh nghiệp nói rằng họ “muốn ứng dụng AI”, nhưng khi hỏi sâu hơn, kỳ vọng đó thường rất mơ hồ. Có doanh nghiệp kỳ vọng AI giúp tăng năng suất, có doanh nghiệp muốn giảm chi phí, có nơi chỉ đơn giản là “không muốn tụt hậu”. Nếu giảng viên không làm rõ kỳ vọng ngay từ đầu, chương trình đào tạo rất dễ rơi vào trạng thái chung chung, khó đo lường hiệu quả.

Điều quan trọng là phân biệt giữa kỳ vọng dài hạn và vấn đề trước mắt. Một doanh nghiệp có thể có tầm nhìn AI trong vài năm tới, nhưng bài toán hiện tại lại chỉ xoay quanh một vài điểm nghẽn rất cụ thể trong vận hành. Đào tạo AI hiệu quả cần bám vào những điểm nghẽn này, thay vì cố gắng bao phủ mọi khả năng của AI.

Câu hỏi 2: Quyết định nào trong doanh nghiệp hiện nay đang tốn nhiều công sức nhất?

Thay vì hỏi về dữ liệu hay công cụ, giảng viên AI cần hỏi về quyết định. Trong mỗi doanh nghiệp, luôn có những quyết định lặp đi lặp lại, tiêu tốn nhiều thời gian, nhiều nhân lực, và dễ gây tranh cãi.

Đó có thể là quyết định về kế hoạch bán hàng, phân bổ nguồn lực, dự báo nhu cầu, hay đánh giá hiệu quả chiến dịch. Những quyết định này chính là nơi AI có thể tạo ra giá trị rõ ràng nhất, nếu được đặt đúng chỗ.

Khi giảng viên không chạm tới tầng “ra quyết định”, đào tạo AI rất dễ bị lệch sang việc trình diễn công cụ. Người học biết thêm nhiều tính năng mới, nhưng không hình dung được AI sẽ hỗ trợ họ ra quyết định cụ thể như thế nào trong công việc hằng ngày.

Câu hỏi 3: Sau đào tạo, ai là người sẽ sử dụng AI trong công việc hằng ngày?

Một sai lầm phổ biến trong đào tạo AI cho doanh nghiệp là đồng nhất người học với người sử dụng. Trên thực tế, hai nhóm này không phải lúc nào cũng trùng nhau.

Có trường hợp quản lý tham gia học, nhưng người trực tiếp vận hành lại là nhân sự cấp dưới. Cũng có trường hợp nhân sự học rất hứng thú, nhưng lại không có quyền thay đổi cách làm việc hay quy trình. Nếu giảng viên không làm rõ điều này từ đầu, nội dung đào tạo rất dễ rơi vào tình trạng “không đúng người, không đúng chỗ”.

Đào tạo AI hiệu quả cần xác định rõ: ai sẽ là người áp dụng AI sau khóa học, và họ có đủ quyền hạn, nguồn lực để làm điều đó hay không.

Câu hỏi 4: Quy trình hiện tại có cho phép AI “chen vào” không?

AI không tồn tại trong khoảng trống. Nó chỉ phát huy tác dụng khi được tích hợp vào quy trình hiện có. Tuy nhiên, không phải quy trình nào cũng sẵn sàng cho AI.

Nhiều doanh nghiệp có quy trình quá cứng, phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm cá nhân, hoặc thiếu các điểm đo lường rõ ràng. Trong những trường hợp này, việc đưa AI vào không đơn giản là “gắn thêm công cụ”, mà đòi hỏi phải điều chỉnh lại cách làm việc.

Nếu giảng viên bỏ qua câu hỏi về quy trình, đào tạo AI rất dễ dừng lại ở mức lý thuyết. Người học hiểu AI có thể làm gì, nhưng không biết đặt AI vào đâu trong công việc hằng ngày.

Câu hỏi 5: Doanh nghiệp sẵn sàng thay đổi điều gì nếu AI cho ra kết quả khác kỳ vọng?

Đây là câu hỏi mang tính “lọc” doanh nghiệp, nhưng lại cực kỳ quan trọng. AI chỉ thực sự có giá trị khi doanh nghiệp sẵn sàng điều chỉnh cách ra quyết định, cách phân bổ nguồn lực, hoặc thậm chí là cách đánh giá hiệu quả công việc.

Nếu doanh nghiệp chỉ muốn học AI nhưng không sẵn sàng thay đổi bất cứ điều gì, thì đào tạo AI rất khó tạo ra tác động lâu dài. Giảng viên cần làm rõ điều này ngay từ đầu, để tránh kỳ vọng lệch pha giữa hai bên.

Khi giảng viên không đặt đúng câu hỏi, điều gì sẽ xảy ra?

Khi những câu hỏi nền tảng không được đặt ra, đào tạo AI thường rơi vào một kịch bản quen thuộc: học xong, doanh nghiệp biết thêm nhiều khái niệm mới, nhưng cách làm việc gần như không thay đổi. AI dần bị xem như một “kiến thức tham khảo”, thay vì một công cụ hỗ trợ vận hành.

Quan trọng hơn, doanh nghiệp dễ gán nhãn “AI không phù hợp”, trong khi vấn đề thực chất nằm ở cách đào tạo và cách tiếp cận ban đầu.

SkillAI tiếp cận giai đoạn “đặt câu hỏi” như thế nào?

Tại SkillAI, đào tạo AI cho doanh nghiệp không bắt đầu bằng giáo trình hay danh sách công cụ. Trước mỗi chương trình, giảng viên SkillAI dành thời gian làm việc trực tiếp với doanh nghiệp để khảo sát bối cảnh vận hành, phỏng vấn các vai trò khác nhau, và bóc tách những bài toán mà doanh nghiệp thực sự đang đối mặt.

Những câu hỏi được đặt ra không nhằm đánh giá doanh nghiệp “đúng hay sai”, mà để hiểu rõ doanh nghiệp đang ở đâu trên hành trình ứng dụng AI. Từ đó, nội dung đào tạo được thiết kế xoay quanh chính những quyết định, quy trình và con người cụ thể trong tổ chức, thay vì áp dụng một khuôn mẫu chung cho mọi doanh nghiệp.

Cách tiếp cận này đòi hỏi giảng viên không chỉ hiểu AI, mà còn hiểu cách doanh nghiệp vận hành và ra quyết định trong thực tế.

👉 Đọc thêm: SkillAI và khoảng trống trong đào tạo AI cho doanh nghiệp: khi giảng viên phải hiểu cả AI lẫn vận hành

Kết luận: đào tạo AI cho doanh nghiệp bắt đầu từ câu hỏi, không phải từ câu trả lời

Doanh nghiệp ngày nay không thiếu khóa học AI, cũng không thiếu công cụ để thử nghiệm. Điều còn thiếu là những chương trình đào tạo bắt đầu bằng việc đặt đúng câu hỏi, trước khi đưa ra bất kỳ câu trả lời nào.

Đào tạo AI cho doanh nghiệp, vì thế, không phải là câu chuyện của công nghệ trước tiên, mà là câu chuyện của cách hiểu doanh nghiệp. Và chính những câu hỏi ban đầu sẽ quyết định AI có thực sự trở thành một phần của vận hành, hay chỉ dừng lại ở kiến thức sau khóa học.

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