Khi doanh nghiệp quyết định triển khai đào tạo AI nội bộ, câu hỏi thường được đặt ra đầu tiên là: nên dạy công cụ nào, dạy trong bao lâu, dạy cho đối tượng nào. Đây là những câu hỏi rất “logic” ở bề mặt, nhưng lại không phải là điểm khởi đầu đúng cho một chương trình đào tạo AI hiệu quả.
Thực tế cho thấy, rất nhiều chương trình đào tạo AI cho doanh nghiệp được thiết kế theo cùng một khuôn quen thuộc: có giáo trình sẵn, có danh sách công cụ, có timeline rõ ràng. Chương trình có thể được tổ chức bài bản, nội dung cập nhật, giảng viên giỏi về chuyên môn. Nhưng sau đào tạo, tác động đến vận hành doanh nghiệp lại khá hạn chế.
Vấn đề không nằm ở việc doanh nghiệp chọn sai công cụ AI, mà nằm ở chỗ chương trình đào tạo được thiết kế từ sai điểm xuất phát.
Mục lục
Đào tạo AI cho doanh nghiệp không bắt đầu từ giáo trình
Trong môi trường giáo dục truyền thống, giáo trình thường là trung tâm của quá trình đào tạo. Người học tiếp cận kiến thức theo một lộ trình được chuẩn hóa, từ cơ bản đến nâng cao. Cách tiếp cận này phù hợp khi mục tiêu là xây dựng nền tảng kiến thức chung.
Nhưng với doanh nghiệp, đào tạo AI không phải là đào tạo để “biết”, mà là đào tạo để thay đổi cách làm việc. Giáo trình, trong trường hợp này, chỉ nên là công cụ hỗ trợ, chứ không phải điểm khởi đầu.
Khi chương trình đào tạo AI bắt đầu từ giáo trình, nội dung rất dễ rơi vào tình trạng “đúng nhưng không trúng”. Người học hiểu AI có thể làm gì, nhưng không rõ nó liên quan thế nào đến công việc cụ thể của mình. Kết quả là AI trở thành kiến thức bổ sung, thay vì một phần của vận hành.
Điểm xuất phát đúng: bối cảnh vận hành của doanh nghiệp
Một chương trình đào tạo AI cho doanh nghiệp cần được thiết kế từ bối cảnh vận hành thực tế. Điều này nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng lại thường bị bỏ qua vì tốn thời gian và đòi hỏi giảng viên phải hiểu doanh nghiệp ở mức sâu hơn.
Bối cảnh vận hành không chỉ là ngành nghề hay quy mô doanh nghiệp. Nó bao gồm cách doanh nghiệp ra quyết định, cách các phòng ban phối hợp với nhau, và những điểm nghẽn đang tồn tại trong quy trình hiện tại. AI chỉ thực sự có ý nghĩa khi được đặt vào những điểm giao thoa này.
Nếu không hiểu bối cảnh vận hành, chương trình đào tạo AI rất dễ bị thiết kế theo logic “ai cũng học được”, nhưng lại không giải quyết được vấn đề cụ thể của bất kỳ ai trong doanh nghiệp.
Thiết kế đào tạo AI bắt đầu từ việc hiểu bài toán, không phải hiểu công cụ
Một sai lầm phổ biến là cho rằng muốn dạy AI tốt thì trước hết phải nắm thật chắc các công cụ mới nhất. Trên thực tế, điều giảng viên cần làm đầu tiên không phải là cập nhật thêm công cụ, mà là hiểu bài toán mà doanh nghiệp đang cố gắng giải quyết.
Bài toán ở đây không nhất thiết phải là những vấn đề lớn mang tính chiến lược. Đó có thể là những quyết định lặp đi lặp lại, tốn nhiều thời gian, hoặc những quy trình đang phụ thuộc quá nhiều vào kinh nghiệm cá nhân. Khi bài toán được làm rõ, việc lựa chọn công cụ AI chỉ còn là bước tiếp theo, thay vì là mục tiêu của đào tạo.
Cách tiếp cận này giúp chương trình đào tạo AI tránh được tình trạng “dạy xong để đó”, vì nội dung học gắn trực tiếp với những gì người học đang đối mặt mỗi ngày.
Vai trò của khảo sát và trao đổi trước đào tạo
Một chương trình đào tạo AI cho doanh nghiệp được thiết kế tốt hiếm khi bắt đầu ngay bằng buổi giảng đầu tiên. Trước đó, cần có giai đoạn khảo sát và trao đổi để giảng viên hiểu rõ hơn về doanh nghiệp.
Giai đoạn này không nhằm đánh giá doanh nghiệp đúng hay sai, mà nhằm xác định điểm xuất phát phù hợp cho chương trình đào tạo. Giảng viên cần làm việc với nhiều vai trò khác nhau, từ quản lý đến nhân sự vận hành, để có cái nhìn đa chiều về cách công việc đang được thực hiện.
Những thông tin thu thập được trong giai đoạn này sẽ quyết định cấu trúc của toàn bộ chương trình: nội dung nào cần đi sâu, nội dung nào chỉ nên dừng ở mức định hướng, và phần nào cần được điều chỉnh cho phù hợp với thực tế doanh nghiệp.
Thiết kế đào tạo AI là một quá trình, không phải một sản phẩm đóng gói
Nhiều doanh nghiệp có xu hướng tìm kiếm một chương trình đào tạo AI “trọn gói”, có thể áp dụng cho mọi phòng ban, mọi bối cảnh. Cách tiếp cận này giúp tiết kiệm thời gian lựa chọn, nhưng lại tiềm ẩn rủi ro lớn về hiệu quả.
Trong thực tế, thiết kế đào tạo AI cho doanh nghiệp là một quá trình linh hoạt, có thể cần điều chỉnh trong suốt thời gian triển khai. Khi người học bắt đầu áp dụng AI vào công việc, những vấn đề mới sẽ phát sinh, và chương trình đào tạo cần đủ linh hoạt để phản hồi lại những thay đổi đó.
Điều này đòi hỏi giảng viên không chỉ đóng vai trò giảng dạy, mà còn theo dõi sát cách doanh nghiệp tiếp nhận và sử dụng AI trong thực tế.
SkillAI thiết kế chương trình đào tạo AI cho doanh nghiệp từ đâu?
Tại SkillAI, thiết kế chương trình đào tạo AI cho doanh nghiệp không bắt đầu từ danh sách công cụ hay giáo trình có sẵn. Điểm xuất phát là việc hiểu doanh nghiệp đang vận hành như thế nào và AI có thể hỗ trợ ở đâu trong bức tranh đó.
Trước mỗi chương trình đào tạo, giảng viên SkillAI làm việc trực tiếp với doanh nghiệp để khảo sát bối cảnh, trao đổi với các vai trò khác nhau, và làm rõ những bài toán thực tế mà doanh nghiệp đang quan tâm. Từ đó, nội dung đào tạo được xây dựng xoay quanh chính những bài toán này, với mức độ và cách tiếp cận phù hợp với từng đối tượng học.
Cách làm này giúp đào tạo AI không bị tách rời khỏi vận hành, mà trở thành một phần của quá trình doanh nghiệp điều chỉnh cách làm việc với công nghệ.
👉 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: thiết kế đúng điểm xuất phát quyết định hiệu quả đào tạo AI
Đào tạo AI cho doanh nghiệp không phải là việc chọn một chương trình hay một bộ công cụ phù hợp, mà là việc xác định đúng điểm xuất phát cho quá trình đào tạo. Khi chương trình được thiết kế từ bối cảnh vận hành và bài toán thực tế, AI mới có cơ hội trở thành công cụ hỗ trợ công việc, thay vì chỉ là kiến thức bổ sung.
Trong bối cảnh AI ngày càng phổ biến, sự khác biệt không nằm ở việc doanh nghiệp học AI sớm hay muộn, mà nằm ở cách họ thiết kế quá trình học đó. Và chính cách thiết kế này sẽ quyết định AI có đi vào vận hành thực tế hay không.
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
