Nhiều nhà quản trị nhân sự hiện nay đang mắc kẹt trong một giả định sai lầm: họ coi trí tuệ nhân tạo (AI) là một dự án công nghệ thuần túy cần được giao cho bộ phận IT xử lý. Tuy nhiên, thực tế vận hành cho thấy AI không phải là công cụ để thay thế con người, mà là một đòn bẩy chiến lược đòi hỏi sự tái thiết toàn diện về kỹ năng và tư duy của toàn bộ đội ngũ. Nếu doanh nghiệp chỉ tập trung mua sắm phần mềm mà bỏ quên việc đào tạo nhân lực, năng lực cạnh tranh sẽ không tăng lên, thậm chí còn suy giảm do sự đứt gãy trong quy trình làm việc.
Việc nâng tầm nhân lực trong kỷ nguyên số không còn là lựa chọn, mà là điều kiện bắt buộc để tồn tại [1]. Để thành công, các giám đốc nhân sự cần thay đổi tư duy từ việc "tuyển dụng chuyên gia AI" sang "xây dựng năng lực AI cho toàn bộ tổ chức".
Tại sao đào tạo AI không thể là một dự án ngắn hạn
Các doanh nghiệp thường vội vàng tổ chức những khóa học cấp tốc về công cụ AI rồi kỳ vọng năng suất sẽ tăng vọt ngay lập tức. Đây là một sai lầm về mặt quản trị. AI là một hệ sinh thái thay đổi liên tục, đòi hỏi sự thích ứng dài hạn thay vì các buổi đào tạo một lần. Theo các báo cáo gần đây, Việt Nam đang tích cực tham gia cuộc cách mạng số với tốc độ tăng trưởng kinh tế số ấn tượng [1]. Để bắt kịp, doanh nghiệp cần tích hợp kiến thức AI vào lộ trình phát triển nghề nghiệp của mỗi cá nhân.
Thay vì nhìn nhận AI như một phần mềm, hãy coi nó như một kỹ năng mềm mới, tương tự như kỹ năng giao tiếp hay tư duy phản biện. Các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) hiện nay đã có thể tiếp cận các chương trình hỗ trợ đào tạo, chuyên gia tư vấn và nguồn học liệu dùng chung để cải thiện năng suất [2]. Việc đầu tư vào con người là khoản đầu tư có lãi nhất, dù kết quả không đến ngay ngày mai.
Phân loại nhân lực để tối ưu hóa lộ trình đào tạo
Không phải nhân viên nào cũng cần học cách lập trình các mô hình AI phức tạp. Một sai lầm phổ biến khác là áp dụng chương trình đào tạo đồng nhất cho toàn bộ nhân viên. Thay vào đó, bộ phận đào tạo cần phân tầng đối tượng:
- Nhóm phổ cập: Cần kỹ năng sử dụng AI an toàn, hiệu quả để hỗ trợ công việc hàng ngày.
- Nhóm ứng dụng: Là những người làm việc trong các ngành trọng điểm, cần đào tạo chuyên sâu để tích hợp AI vào quy trình chuyên môn [5].
- Nhóm chuyên gia: Cần được đầu tư bài bản để làm chủ công nghệ lõi và dẫn dắt các nhiệm vụ chiến lược [2].
Việc phân loại này giúp tối ưu hóa ngân sách và thời gian. Khi nhân viên cảm thấy nội dung đào tạo thực sự giải quyết được khó khăn trong công việc của họ, sự cam kết sẽ tăng lên đáng kể. Điều này cũng đã được nhiều chuyên gia nhấn mạnh tại các hội thảo tham vấn về phát triển nhân lực AI toàn cầu [3].
Mô hình hợp tác giữa doanh nghiệp và viện nghiên cứu
Doanh nghiệp không thể tự mình giải quyết bài toán nhân lực AI nếu thiếu sự kết nối với các nguồn lực bên ngoài. Mô hình "100 Experiments" từ Singapore là một ví dụ đáng học hỏi: doanh nghiệp đặt ra bài toán thực tiễn, còn viện và trường cung cấp nhân lực nghiên cứu [3]. Tại Việt Nam, sự chung tay của lực lượng chuyên gia AI người Việt ở cả trong và ngoài nước chính là điều kiện tiên quyết để phát triển thực chất [3].
Chúng tôi đã chứng kiến nhiều đơn vị như EON Tech thành công nhờ việc kết nối với các mạng lưới chuyên gia để giải quyết những bài toán hóc búa trong vận hành. Bạn có thể tham khảo thêm về việc làm chủ tác nhân AI: hướng dẫn kỹ thuật toàn diện cho chuyên gia để hiểu sâu hơn về cách thức triển khai thực tế. Việc tạo ra môi trường mở, nơi doanh nghiệp và cơ sở đào tạo cùng chia sẻ tri thức, là chìa khóa để rút ngắn khoảng cách giữa lý thuyết và thực tiễn.
Bảng so sánh: quan niệm cũ và tư duy mới trong đào tạo AI
| Tiêu chí | Quan niệm cũ | Tư duy chiến lược mới |
|---|---|---|
| Mục tiêu đào tạo | Cập nhật công cụ mới | Thay đổi tư duy và quy trình làm việc |
| Đối tượng | Chỉ dành cho bộ phận kỹ thuật | Toàn bộ nhân viên với lộ trình riêng biệt |
| Nguồn lực | Tự đào tạo nội bộ | Hợp tác với chuyên gia và các tổ chức đào tạo |
Sự chuyển dịch này không chỉ nằm ở kỹ năng, mà còn ở cách doanh nghiệp quản trị rủi ro và tuân thủ pháp lý trong kỷ nguyên mới [5]. Luật Trí tuệ nhân tạo 2025 đã đặt nền móng pháp lý, và doanh nghiệp cần đảm bảo nhân lực của mình hiểu rõ các quy định này [1].
Quy trình 4 bước để xây dựng năng lực AI bền vững
Để triển khai đào tạo AI hiệu quả, các giám đốc nhân sự nên tuân thủ một quy trình có hệ thống thay vì cảm tính:
- Đánh giá khoảng cách kỹ năng: Xác định rõ nhân viên đang thiếu hụt kiến thức gì so với yêu cầu công việc hiện tại.
- Xây dựng lộ trình cá nhân hóa: Thiết kế lộ trình học tập dựa trên vai trò, không phải dựa trên sở thích cá nhân.
- Triển khai thực hành thực tế: Áp dụng kiến thức vào các dự án nhỏ ngay trong doanh nghiệp để thấy rõ hiệu quả.
- Đo lường và điều chỉnh: Sử dụng các công cụ đánh giá năng lực để theo dõi sự tiến bộ và cập nhật nội dung đào tạo thường xuyên [2].
Đừng quên rằng, công nghệ chỉ là phương tiện. Mục tiêu cuối cùng vẫn là nâng cao năng lực cạnh tranh thông qua việc con người làm chủ công nghệ. Nếu bạn quan tâm đến việc xây dựng hệ thống bền vững, hãy tìm hiểu thêm về technical post-mortem: why software systems fail and how to build resilience để có cái nhìn sâu sắc về việc phòng ngừa các lỗi hệ thống trong quá trình chuyển đổi.
Kết luận
Đào tạo nhân lực AI không phải là một cuộc đua tốc độ, mà là một cuộc chạy bền bỉ. Các doanh nghiệp thành công trong tương lai sẽ là những đơn vị biết cách kết hợp giữa tư duy con người và sức mạnh của máy móc. Bằng cách đầu tư đúng đối tượng, đúng thời điểm và đúng phương pháp, các giám đốc nhân sự hoàn toàn có thể biến AI từ một khái niệm trừu tượng thành động lực tăng trưởng thực sự cho tổ chức của mình.
Hãy bắt đầu ngay hôm nay bằng việc đánh giá lại nguồn lực hiện có và kết nối với các chuyên gia trong ngành. Sự chuẩn bị kỹ lưỡng từ bây giờ chính là tấm vé đảm bảo cho vị thế của doanh nghiệp trong nền kinh tế số toàn cầu vào năm 2030 và xa hơn nữa [2].
Thông Tin Thêm
- Chiến lược AI quốc gia: Khung chính sách do chính phủ ban hành nhằm thúc đẩy phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo, đảm bảo quản trị rủi ro và phục vụ mục tiêu tăng trưởng kinh tế bền vững [1].
- Chương trình quốc gia phát triển nhân lực AI: Đề án cấp chính phủ với mục tiêu đào tạo, bồi dưỡng kỹ năng AI cho ít nhất 10 triệu lao động đến năm 2030, hỗ trợ doanh nghiệp SME tiếp cận nguồn lực đào tạo [2].
- Mạng lưới chuyên gia AI Việt Nam toàn cầu: Nền tảng mở kết nối các nhà khoa học, chuyên gia trong và ngoài nước để tư vấn chính sách, đào tạo và giải quyết các bài toán công nghệ chiến lược [3].
- Đào nhân: Nhân hạt của quả đào hoặc sơn đào, một loại dược liệu được mô tả trong Dược điển Việt Nam, minh chứng cho sự đa dạng của các tài liệu nghiên cứu khoa học tại Việt Nam [4].
- Năng lực AI trình độ cao: Lực lượng lao động chuyên sâu bao gồm kỹ sư, nhà nghiên cứu có khả năng vận hành và quản trị các hệ thống AI tiên tiến, đóng vai trò dẫn dắt các nhiệm vụ trọng điểm [5].
