Vì sao đào tạo AI theo cách truyền thống không còn hiệu quả?

4/6/2026

Hầu hết các doanh nghiệp hiện nay đều triển khai chương trình đào tạo AI. Nhưng phần lớn vẫn đang đối mặt với khoảng cách lớn về mặt kỹ năng. Nếu đào tạo AI đã phổ biến như vậy, tại sao năng lực thực tế của lực lượng lao động vẫn chưa được cải thiện tương xứng?

 

Vấn đề không nằm ở sự thiếu quan tâm. Mà nằm ở cách các chương trình đào tạo được thiết kế.

Trong khảo sát năm 2026 của DataCamp với hơn 500 lãnh đạo doanh nghiệp tại Mỹ và Anh, được thực hiện cùng YouGov, các nhà lãnh đạo đã liên tục chỉ ra những khiếm khuyết mang tính cấu trúc trong các chương trình đào tạo AI nội bộ, đặc biệt là ở ba khía cạnh then chốt: tính liên quan, khả năng ứng dụng thực tế và cách đo lường hiệu quả.

Vấn đề nằm ở hiệu quả, không phải ở khả năng tiếp cận

Trong số các lãnh đạo được khảo sát:

• 82% cho biết doanh nghiệp của họ đã triển khai ít nhất một chương trình đào tạo AI
• 68% nói rằng nhân viên có quyền truy cập vào các tài nguyên học tập về AI
• 46% cung cấp chương trình đào tạo kiến thức AI cơ bản (AI literacy)

Tuy nhiên, chỉ 35% khẳng định họ sở hữu một chương trình nâng cao kỹ năng AI toàn diện, ở quy mô toàn tổ chức và đã phát triển đến mức độ hoàn thiện.

Nói cách khác, đào tạo thì có, nhưng năng lực AI ở quy mô lớn thì chưa. Vậy điều gì đang bị đứt gãy trong quá trình này?

1. Học tập thụ động vẫn chiếm ưu thế trong đào tạo AI doanh nghiệp

Hình thức đào tạo AI phổ biến nhất hiện nay là kết hợp giữa học trực tuyến và các buổi đào tạo trực tiếp không thường xuyên với giảng viên (chiếm 40%). Tuy nhiên, các lãnh đạo cho biết những hình thức này khó tạo ra năng lực ứng dụng thực tế:

• 23% cho rằng các khóa học dựa trên video khiến người học khó áp dụng kiến thức vào môi trường làm việc thực tế
• 24% chỉ ra sự thiếu hụt các dự án thực hành

Khi thiếu các hoạt động thực hành có cấu trúc rõ ràng, nhân viên có thể hiểu các khái niệm về AI nhưng lại gặp khó khăn khi áp dụng vào quy trình công việc thực tế. Kết quả là chỉ dừng lại ở mức độ “quen thuộc”, chứ chưa đạt được “thành thạo”.

2. Đào tạo AI chưa gắn với từng vai trò cụ thể

Một vấn đề phổ biến khác được lặp lại xuyên suốt là thiếu sự cá nhân hóa theo vai trò công việc.

Khi được hỏi về những thách thức của hình thức học trực tuyến, gần 23% lãnh đạo cho biết các lộ trình học tập chưa được thiết kế phù hợp với từng vị trí cụ thể. Thêm vào đó, 21% nhận định nhân viên gặp khó khăn trong việc xác định nên bắt đầu từ đâu.

Vấn đề cốt lõi nằm ở chỗ: các buổi đào tạo AI mang tính phổ cập thường không gắn kết được với trách nhiệm công việc hằng ngày. Trên thực tế, một lãnh đạo nhân sự, một quản lý tài chính và một chuyên viên marketing sử dụng AI theo những cách hoàn toàn khác nhau, thế nhưng nhiều chương trình đào tạo lại áp dụng cùng một cách tiếp cận cho tất cả các vai trò.

Khi việc học không được gắn với các tình huống và bài toán sử dụng thực tế, quá trình ứng dụng AI trong tổ chức sẽ trở nên rời rạc, thiếu nhất quán và khó mở rộng.

3. Doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc đo lường ROI từ đào tạo AI

Các chương trình đào tạo AI theo cách truyền thống cũng thiếu những thước đo hiệu quả rõ ràng. Những khó khăn mà các nhà lãnh đạo chỉ ra bao gồm:

• 26% cho biết họ gặp khó khăn trong việc báo cáo và chứng minh ROI của các chương trình đào tạo
• 15% chỉ ra sự thiếu hụt chứng chỉ hoặc bằng chứng xác thực về năng lực kỹ năng

Khi doanh nghiệp không thể đo lường được việc đào tạo AI có thực sự cải thiện hiệu suất hay không, họ sẽ khó có cơ sở để duy trì đầu tư một cách lâu dài.

Vấn đề này càng trở nên nghiêm trọng hơn trong bối cảnh:

• 35% lãnh đạo cho rằng thiếu thời gian là rào cản lớn nhất trong việc nâng cao kỹ năng AI
• 31% cho biết ngân sách hạn chế là trở ngại chính

Khi ROI không được làm rõ, đào tạo AI sẽ phải cạnh tranh, và thường là bị lép vế trước các ưu tiên vận hành ngắn hạn của doanh nghiệp.

4. Đào tạo mang tính “một lần” không theo kịp tốc độ phát triển của AI

Các công cụ AI liên tục thay đổi và phát triển nhanh chóng, thế nhưng nhiều tổ chức vẫn dựa vào các buổi workshop một lần hoặc những sáng kiến học tập ngắn hạn.

AI literacy không phải là kỹ năng có thể đạt được chỉ trong một lần đào tạo. Để duy trì và phát triển, nó đòi hỏi:

• Sự củng cố liên tục
• Thực hành gắn với bối cảnh công việc cụ thể
• Các vòng phản hồi (feedback loop)
• Khả năng thích ứng không ngừng

Các mô hình đào tạo truyền thống vốn được xây dựng cho những kỹ năng có tốc độ thay đổi chậm.
Trong khi đó, năng lực AI đòi hỏi một hệ thống đào tạo hoàn toàn khác có tính linh hoạt hơn, liên tục hơn và gắn chặt với thực tiễn.

Nhận thức có, nhưng thiếu khả năng ứng dụng

Khi đào tạo AI mang tính thụ động, chung chung và khó đo lường, kết quả đạt được gần như có thể dự đoán trước:

• Nhân viên có thử nghiệm với AI nhưng thiếu sự tự tin khi sử dụng
• Các use case chỉ dừng ở mức bề mặt, chưa tạo ra giá trị rõ ràng
• Rủi ro gia tăng do việc phụ thuộc quá mức hoặc hiểu sai về AI
• ROI từ các khoản đầu tư AI bị chững lại, không đạt kỳ vọng

Ngược lại, các tổ chức sở hữu chương trình nâng cao kỹ năng AI ở quy mô toàn lực lượng lao động và đã đạt độ trưởng thành có khả năng ghi nhận ROI AI tích cực ở mức cao gần gấp đôi so với phần còn lại.

Điều gì tạo nên một chương trình đào tạo AI thực sự hiệu quả?

Những nhà lãnh đạo ghi nhận năng lực AI của lực lượng lao động ở mức cao hơn thường đã vượt ra khỏi mô hình đào tạo truyền thống dựa trên các khóa học rời rạc. Các chương trình đào tạo AI hiệu quả thường có những đặc điểm sau:

• Tập trung vào thực hành, nhấn mạnh việc áp dụng vào thực tế thay vì chỉ tiếp nhận kiến thức thụ động
• Gắn với từng vai trò cụ thể, được thiết kế dựa trên các quy trình và luồng công việc thực tế
• Có cấu trúc rõ ràng, lộ trình phát triển năng lực theo từng cấp độ
• Được củng cố theo thời gian, thay vì chỉ là những buổi đào tạo một lần
• Có thể đo lường, gắn với các chuẩn năng lực kỹ năng và kết quả hiệu suất công việc

Nói cách khác, đây là các hệ thống xây dựng năng lực, chứ không đơn thuần là thư viện nội dung đào tạo.

Từ nội dung đào tạo đến hệ thống xây dựng năng lực AI

Những tổ chức coi AI literacy là hạ tầng cốt lõi, tức là được nhúng trực tiếp vào quy trình làm việc, được củng cố theo thời gian và được đo lường dựa trên kết quả thực tế, có khả năng thu hẹp khoảng cách kỹ năng AI và cải thiện ROI cao hơn đáng kể.

Tương lai của đào tạo AI không nằm ở việc tạo ra nhiều nội dung hơn, mà ở sự tích hợp chặt chẽ hơn giữa việc học và công việc thực tế.

 

Nguồn: datacamp.com