Trong quá trình AI ngày càng được ứng dụng sâu vào hoạt động của doanh nghiệp, việc nâng cao năng lực AI cho đội ngũ không còn dừng lại ở việc làm quen với một số công cụ mới. Quan trọng hơn, doanh nghiệp cần xác định được AI có thể giải quyết những bài toán nào, được tích hợp vào đâu trong quy trình làm việc và tạo ra những thay đổi có thể đánh giá, đo lường.
Từ định hướng đó, AIE Creative đồng hành cùng Tập đoàn GFS triển khai chương trình khảo sát, tư vấn và đào tạo ứng dụng AI dành cho đội ngũ cán bộ quản lý, với trọng tâm đưa AI vào những bài toán thực tế trong quản trị và vận hành. Chương trình được xây dựng theo hướng kết nối giữa nhu cầu của tổ chức, năng lực của đội ngũ và khả năng ứng dụng của công nghệ, thay vì chỉ tập trung vào việc giới thiệu công cụ.
1. Bắt đầu từ nhu cầu thực tế của doanh nghiệp
GFS là tập đoàn hoạt động đa ngành tại Việt Nam, với gần 30 năm phát triển trong nhiều lĩnh vực như Bất động sản – Xây dựng, Khoa học – Công nghệ, Công nghiệp, Nông nghiệp công nghệ cao, Tài chính, Thương mại – Dịch vụ và Đào tạo, phát triển nhân lực. Với hệ thống hoạt động đa dạng, đội ngũ quản lý tại GFS phải xử lý nhiều nhóm nhiệm vụ liên quan đến thông tin, phân tích, lập kế hoạch, điều phối và ra quyết định. Đây cũng là những nhóm công việc có nhiều tiềm năng để AI tham gia hỗ trợ, từ nghiên cứu và tổng hợp thông tin đến xây dựng báo cáo, chuẩn hóa quy trình và nâng cao chất lượng đầu ra.
Tuy nhiên, mức độ phù hợp của AI không giống nhau đối với mọi vị trí và nghiệp vụ. Vì vậy, quá trình ứng dụng cần bắt đầu từ việc hiểu tổ chức đang làm gì, đâu là những điểm có thể tối ưu và AI có thể tham gia ở mức độ nào.
Thay vì xây dựng chương trình theo một nội dung cố định, quá trình triển khai được tiếp cận từ nhu cầu thực tế của GFS. Hoạt động khảo sát và tư vấn giúp xác định những nhóm công việc, bài toán quản trị và nhu cầu ứng dụng AI phù hợp với đội ngũ cán bộ quản lý. Cách tiếp cận này giúp chuyển trọng tâm từ câu hỏi “công cụ AI nào đang phổ biến?” sang những câu hỏi có ý nghĩa trực tiếp hơn đối với doanh nghiệp: AI có thể hỗ trợ công việc nào? Có thể cải thiện công đoạn nào? Điều gì cần thay đổi trong quy trình? Và kết quả sau khi ứng dụng có thể được đánh giá như thế nào?
Đây là nền tảng để nội dung đào tạo được thiết kế sát hơn với bối cảnh sử dụng, đồng thời tạo điều kiện để những kiến thức được đưa vào thực hành ngay trong quá trình học.
2. Từ học công cụ đến giải quyết bài toán quản trị và vận hành
Một trong những điểm trọng tâm của chương trình là dành phần lớn thời lượng cho thực hành trên chính công việc của học viên. Thay vì tập trung vào việc giới thiệu nhiều công cụ, chương trình hướng người học vào những nhóm nhiệm vụ thường xuyên xuất hiện trong hoạt động quản trị và vận hành như nghiên cứu và tổng hợp thông tin, phân tích dữ liệu, lập kế hoạch, xây dựng báo cáo, hỗ trợ ra quyết định, chuẩn hóa công việc và nâng cao chất lượng đầu ra.
Cách tiếp cận này giúp học viên nhìn nhận AI không phải như một công cụ nằm bên ngoài quy trình, mà như một thành phần có thể được tích hợp vào từng công đoạn của công việc. Một quy trình có thể bắt đầu từ việc xác định mục tiêu và đầu ra cần đạt, sau đó lựa chọn công cụ phù hợp, cung cấp dữ liệu và bối cảnh, xây dựng yêu cầu, kiểm tra kết quả và tiếp tục điều chỉnh trước khi đưa sản phẩm vào sử dụng. Khi được thực hiện một cách có phương pháp, AI có thể hỗ trợ không chỉ tốc độ xử lý mà còn cả chất lượng và tính nhất quán của công việc.
3. Kết nối AI với tư duy quản trị hiệu suất
Một điểm nhấn của chương trình là kết nối việc ứng dụng AI với tư duy quản trị hiệu suất KPIs/OKRs. Đây là cách tiếp cận giúp cán bộ quản lý nhìn AI từ góc độ kết quả công việc thay vì chỉ đánh giá công nghệ dựa trên khả năng tạo ra nội dung hoặc thực hiện một tác vụ riêng lẻ.
Các bài toán được lồng ghép và dẫn dắt bởi giảng viên có kinh nghiệm chuyên sâu về AI và quản trị hiệu suất, qua đó giúp học viên đặt AI trong mối quan hệ với mục tiêu và kết quả cần đạt. Thay vì chỉ đặt câu hỏi “AI làm được gì?”, chương trình hướng người học đến những câu hỏi mang tính quản trị hơn: AI đang hỗ trợ mục tiêu nào? Công việc nào có thể tối ưu? Nguồn lực có thể được sử dụng hiệu quả hơn ra sao? Chất lượng và thời gian xử lý thay đổi như thế nào? Hiệu quả sau khi ứng dụng có thể đo lường bằng chỉ số nào?
Khi AI được gắn với mục tiêu và chỉ số hiệu suất, việc ứng dụng công nghệ có thể được nhìn nhận rõ hơn dưới góc độ giá trị mang lại cho tổ chức. Đây cũng là cơ sở để doanh nghiệp phân biệt giữa việc sử dụng AI mang tính thử nghiệm và những ứng dụng thực sự tạo ra tác động trong công việc.
Muốn đánh giá mức độ AI-Ready của tổ chức?
AIE Creative có thể giúp bạn rà soát hiện trạng, xác định khoảng trống và đề xuất lộ trình đào tạo phù hợp.
4. Thực hành trên công việc thực tế của cán bộ quản lý
Việc đưa bài toán thực tế vào lớp học giúp khoảng cách giữa kiến thức và khả năng ứng dụng được rút ngắn đáng kể. Học viên không chỉ tiếp nhận phương pháp mà còn có cơ hội trực tiếp thử nghiệm AI trên những nhiệm vụ liên quan đến công việc của mình.
Từ nghiên cứu và tổng hợp thông tin, phân tích dữ liệu đến lập kế hoạch và xây dựng báo cáo, mỗi bài toán được tiếp cận theo quy trình cụ thể: xác định đầu vào, làm rõ yêu cầu, lựa chọn phương thức sử dụng AI, kiểm tra đầu ra và hoàn thiện sản phẩm. Quá trình thực hành cũng giúp học viên nhận diện rõ hơn giới hạn của AI. Không phải mọi nhiệm vụ đều nên giao hoàn toàn cho công cụ; những nội dung liên quan đến đánh giá, kiểm chứng, bối cảnh tổ chức và quyết định quản trị vẫn cần sự tham gia của con người.
Do đó, năng lực quan trọng không chỉ là biết sử dụng AI mà là biết phân công công việc giữa con người và AI, xác định phần nào có thể hỗ trợ bằng công nghệ và phần nào cần được con người trực tiếp kiểm soát.
5. Từ đào tạo đến ứng dụng, chuẩn hóa và nhân rộng
Một chương trình đào tạo chỉ thực sự tạo ra giá trị lâu dài khi những gì được học có thể tiếp tục được sử dụng sau khi lớp học kết thúc. Vì vậy, AIE Creative và GFS thống nhất định hướng đồng hành dài hạn, không dừng lại ở một chương trình đào tạo mà từng bước lựa chọn những cách làm hiệu quả để tiếp tục ứng dụng, chuẩn hóa và nhân rộng trong tổ chức.
Theo định hướng này, những bài toán được thử nghiệm trong quá trình đào tạo có thể trở thành cơ sở để xác định các mô hình ứng dụng phù hợp hơn cho từng nhóm công việc. Những phương pháp cho thấy hiệu quả có thể tiếp tục được hoàn thiện, chuẩn hóa thành quy trình hoặc tài liệu hướng dẫn và mở rộng đến những bộ phận có nhu cầu tương tự.
Đây là bước chuyển quan trọng từ đào tạo AI sang xây dựng năng lực AI ở cấp độ tổ chức. Khi những kinh nghiệm riêng lẻ được tích lũy, chuẩn hóa và chia sẻ, doanh nghiệp có thể từng bước hình thành một phương thức ứng dụng AI nhất quán hơn.
6. AI trở thành một phần thực chất của công việc và quản trị hiệu suất
Thực tiễn triển khai AI cho thấy giá trị của công nghệ không nằm ở số lượng công cụ mà một nhân sự biết sử dụng, mà ở khả năng công nghệ được đưa vào đúng bài toán và tạo ra kết quả có ý nghĩa đối với tổ chức.
Đối với cán bộ quản lý, điều này càng rõ ràng khi AI cần được đặt trong mối quan hệ với mục tiêu, hiệu suất, chất lượng công việc và khả năng ra quyết định. Một ứng dụng AI chỉ thực sự có giá trị khi giúp giải quyết tốt hơn một vấn đề cụ thể, tiết kiệm nguồn lực, nâng cao chất lượng hoặc tạo điều kiện để đội ngũ tập trung vào những nhiệm vụ có giá trị cao hơn.
Với chương trình triển khai cùng GFS, AIE Creative hướng đến một cách tiếp cận xuyên suốt từ khảo sát nhu cầu, tư vấn, đào tạo, thực hành đến tiếp tục ứng dụng, chuẩn hóa và nhân rộng. Đây không chỉ là quá trình trang bị thêm kỹ năng sử dụng AI cho đội ngũ, mà còn là bước đầu trong việc xây dựng năng lực làm việc cùng AI gắn với mục tiêu và quản trị hiệu suất của tổ chức.
Khi AI được đặt đúng vào những bài toán cụ thể, được đánh giá bằng hiệu quả công việc và từng bước chuẩn hóa thành phương thức làm việc, công nghệ có thể trở thành một phần thực chất trong hoạt động quản trị và vận hành. Đây cũng là nền tảng để GFS tiếp tục mở rộng ứng dụng AI theo hướng có mục tiêu, có phương pháp và tạo ra giá trị lâu dài cho tổ chức.
