Đào tạo AI thực tiễn là gì và vì sao phải chuyển hướng?
Đào tạo AI thực tiễn là cách thiết kế chương trình học trí tuệ nhân tạo xoay quanh việc xác định bài toán cụ thể trong công việc, xây dựng giải pháp gắn với quy trình vận hành, sau đó đo lường hiệu quả thông qua các chỉ số rõ ràng về thời gian, chất lượng và năng suất. Thay vì dừng lại ở việc giới thiệu công cụ hay tính năng, cách đào tạo này buộc người học phải biến kiến thức thành sáng kiến có thể triển khai ngay trong môi trường làm việc. Chương trình AI Productivity do Skills Bridge triển khai cho đội ngũ giảng viên và viên chức Trường Đại học Ngoại thương là một ví dụ nổi bật cho hướng đi này. Điều đáng nói không phải là họ học bao nhiêu công cụ, mà là sau khóa học, họ tạo ra bao nhiêu thay đổi hữu hình cho công việc hằng ngày. Kết quả khảo sát cho thấy chương trình đạt 9,3/10 điểm về mức độ hữu ích và hiệu quả, với 99,4% học viên ghi nhận sự cải thiện và hài lòng – những con số cho thấy khi đào tạo gắn với bài toán thật, người học lập tức nhìn thấy giá trị.
Từ lớp học đến 61 sáng kiến: khi giảng viên trở thành “nhà thiết kế quy trình”
Điểm thuyết phục nhất của chương trình không nằm trên slide giảng dạy, mà ở 61 sáng kiến ứng dụng AI vào các công việc cụ thể được chính học viên đề xuất, trong đó 18 sáng kiến được trao giải. Đây là sự khác biệt căn bản giữa học công cụ và học giải quyết vấn đề: người học không dừng ở việc biết cách dùng AI, mà phải định nghĩa bài toán, tối ưu quy trình, rồi chứng minh hiệu quả. Một sáng kiến tự động hóa quy trình nhập liệu đã giảm thời gian xử lý từ 525 giờ mỗi năm xuống còn 22,5 giờ. Con số này không chỉ là thành tích kỹ thuật; nó cho thấy một thay đổi về tư duy: giảng viên và viên chức đã nhìn quy trình như thứ có thể được thiết kế lại, chứ không phải “việc hành chính phải chịu”. Việc rút gọn thời gian cũng giúp giảm số nhân sự tham gia trực tiếp vào quy trình, đồng thời chuyển phần thời gian được giải phóng sang các công việc chuyên môn khác. Đó là giá trị thực sự của ứng dụng AI công việc: giải phóng nguồn lực cho những việc có chiều sâu hơn.
Tự động hóa quy trình: bài kiểm tra trung thực cho mọi khóa đào tạo AI
Nếu đào tạo AI không làm thay đổi một quy trình cụ thể, nó gần như chỉ dừng ở mức truyền thông nội bộ. Sáng kiến tự động hóa quy trình nhập liệu kể trên là bài kiểm tra trung thực cho chất lượng đào tạo: 525 giờ xử lý thủ công mỗi năm được rút xuống còn 22,5 giờ không phải nhờ một tính năng thần kỳ, mà nhờ tư duy đặt câu hỏi: "Khâu nào lặp lại, khâu nào có thể cho máy làm?". Bà Thái Vân Linh, CEO Skills Bridge, chỉ ra rằng AI thay đổi nhanh nên người học và doanh nghiệp cần tập trung vào việc hiểu đúng bài toán, lựa chọn cách ứng dụng phù hợp và xây dựng quy trình tạo ra kết quả lâu dài. Câu nói này đáng được coi như một tiêu chí đánh giá mọi chương trình đào tạo AI: nếu sau khóa học, tổ chức không nhận diện được điểm nghẽn, không thiết kế lại quy trình, không đo được hiệu quả, thì đó mới là vấn đề – không phải chuyện chưa học đủ công cụ. Tự động hóa quy trình vì thế không chỉ là một ứng dụng kỹ thuật, mà là thước đo xem tổ chức đã chuyển từ tò mò với AI sang làm việc cùng AI hay chưa.
Mở rộng đào tạo AI: từ giảng viên đến doanh nghiệp nhỏ và tập đoàn
Sau những kết quả bước đầu, Skills Bridge và Trường Đại học Ngoại thương không dừng lại ở nhóm giảng viên, viên chức mà đã mở rộng phạm vi đào tạo AI sang sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh, người đi làm, doanh nghiệp vừa và nhỏ và cả các tập đoàn. Nội dung đào tạo được thiết kế theo nhu cầu thực tế, hướng tới ứng dụng AI trong từng lĩnh vực, chuyên ngành và tập trung vào tư duy, kỹ năng sử dụng công nghệ, khả năng giải quyết vấn đề, cùng năng lực thích ứng với môi trường làm việc ngày càng tự động hóa với AI. Theo thỏa thuận, nhà trường chịu trách nhiệm xác định nhu cầu, phê duyệt nội dung, tham gia quản lý chất lượng và đánh giá hiệu quả chương trình, trong khi Skills Bridge đề xuất và thiết kế nội dung, xây dựng học liệu thực hành, cung cấp chuyên gia và công cụ phục vụ đào tạo. PGS.TS Nguyễn Minh Hằng, Phó Hiệu trưởng, khẳng định những kết quả ban đầu cho thấy AI có thể tạo ra giá trị trong quản lý, giảng dạy, nghiên cứu và vận hành khi được ứng dụng phù hợp. Đây là sự phân chia vai trò hợp lý: trường đảm bảo tính học thuật và chuẩn mực, đơn vị đào tạo đảm bảo tính thực tiễn và khả năng triển khai.
Vì sao thời điểm này và con đường phía trước của đào tạo AI
Việc mở rộng đào tạo AI diễn ra trong bối cảnh các cơ sở giáo dục và doanh nghiệp ngày càng chú trọng phát triển năng lực số cho người học và người lao động. Chỉ thị số 31/CT-TTg ngày 5/8/2026 của Thủ tướng Chính phủ cũng đặt yêu cầu đẩy mạnh chuyển đổi số trong giáo dục, đồng thời ứng dụng AI có kiểm soát trong quản trị, dạy và học. Nói cách khác, đào tạo AI thực tiễn không còn là lựa chọn thêm, mà đã thành điều kiện để hệ thống giáo dục và doanh nghiệp thích ứng với yêu cầu chính sách và áp lực cạnh tranh. Theo đơn vị đào tạo, họ đã hỗ trợ hơn 17.000 học viên và hợp tác với hơn 70 đối tác tại 8 quốc gia, với các chương trình tập trung vào phát triển kỹ năng chuyên môn, năng lực lãnh đạo và ứng dụng AI vào thực tiễn, trong đó có thiết kế lại quy trình và tự động hóa công việc. Nhà trường dự kiến tiếp tục hợp tác để nâng cao năng lực AI và xây dựng nguyên tắc sử dụng AI có trách nhiệm. Kết luận ở đây khá rõ: đã đến lúc đánh giá các khóa đào tạo AI không bằng danh sách công cụ được giới thiệu, mà bằng số quy trình được tự động hóa, số giờ được tiết kiệm, số sáng kiến được triển khai. Khi đào tạo AI gắn với những con số này, nó sẽ thôi là "xu hướng" và trở thành nền tảng vận hành mới cho tổ chức.
