CHIẾN LƯỢC XÂY DỰNG ĐỘI NGŨ NHÂN SỰ AI PHÙ HỢP CHO DOANH NGHIỆP SME

Nhiều doanh nghiệp đã nhận thấy rằng công nghệ chỉ thực sự phát huy tác dụng khi có đội ngũ biết vận hành đúng cách. Vì vậy,  xây dựng đội ngũ nhân sự AI đang được xem là nền tảng để doanh nghiệp tiến hành chuyển đổi số và nâng cao lợi thế cạnh tranh. Khi AI được ứng dụng đúng cách, hiệu suất lao động tăng vượt bậc và chi phí vận hành giảm đáng kể. Hãy cùng AI First tìm hiểu về các chiến lược xây dựng đội ngũ nhân sự AI và các mô hình tổ chức đội ngũ AI hiệu quả cho doanh nghiệp SME trong bài viết dưới đây.

1. Vì sao doanh nghiệp cần xây dựng đội ngũ nhân sự AI ngay lúc này?

Đa số doanh nghiệp đều biết AI quan trọng, nhưng không có đội ngũ để vận hành. Thực tế cho thấy doanh nghiệp nào xây được đội ngũ AI trước sẽ giải quyết được đúng những điểm nghẽn sống còn về chi phí, doanh thu và vận hành. Vì vậy, xây dựng đội ngũ nhân sự AI là yêu cầu bắt buộc để doanh nghiệp tồn tại và duy trì lợi thế cạnh tranh.

• Tối ưu hóa hiệu suất vận hành: thay vì tốn hàng giờ cho các tác vụ thủ công lặp lại, nhân sự AI có thể tự động hóa quy trình, xử lý dữ liệu và tạo ra nội dung nhanh gấp 10 lần, cho phép con người tập trung vào các công việc chiến lược mang lại giá trị cao hơn.
• Nâng cao năng lực cạnh tranh: Doanh nghiệp có đội ngũ AI sớm sẽ triển khai các sản phẩm/dịch vụ thông minh nhanh hơn, tạo lợi thế vượt trội so với đối thủ chậm chuyển đổi.
• Thúc đẩy đổi mới và phát triển sản phẩm: Nhân sự AI có thể khai thác dữ liệu để tạo ra sản phẩm mới, mô hình kinh doanh mới, hoặc mở rộng thị trường dựa trên insight sâu hơn.
• Muốn mở rộng AI, doanh nghiệp cần người xây hệ thống: Automation, agent AI, chuẩn hóa dữ liệu… đều cần nhân sự AI để thiết kế và duy trì. Không có đội AI doanh nghiệp chỉ dùng AI ở mức cơ bản và không thể scale.
• Lấp khoảng trống kỹ năng số trong tổ chức: Phần lớn nhân viên chưa biết chuẩn hóa dữ liệu hay thiết kế workflow AI; đội ngũ AI sẽ dẫn dắt và chuyển đổi toàn bộ công ty sang cách làm việc mới.
• Thu hút và giữ chân nhân tài chất lượng cao: Doanh nghiệp đầu tư vào AI sớm sẽ xây dựng được môi trường làm việc hiện đại, thu hút nhân tài AI, đồng thời giữ chân nhân sự thông qua cơ hội phát triển.

2. Chiến lược xây dựng đội ngũ nhân sự AI cho doanh nghiệp SME

Đối với các doanh nghiệp SMEs, vấn đề cốt là làm thế nào để có một đội ngũ thật sự vận hành được AI. Nhân sự hiện tại thiếu kỹ năng số, trong khi tuyển nhân sự AI từ thị trường lại tốn kém và khan hiếm nguồn nhân lực. Vì vậy, cách tiếp cận hợp lý không phải là thay thế toàn bộ đội ngũ mà là kết hợp tuyển chọn có chủ đích và đào tạo đội ngũ sẵn có để xây dựng một nền tảng AI bền vững và phù hợp với quy mô doanh nghiệp.

2.1. Phân tầng nhân sự theo mô hình tháp năng lực

Doanh nghiệp cần phân loại nhân sự thành các nhóm riêng biệt dựa trên mức độ tương tác với công nghệ, từ đó xây dựng chương trình phát triển phù hợp cho từng đối tượng mà không gây lãng phí nguồn lực đào tạo.

• Nhóm lãnh đạo định hướng chiến lược: Những cá nhân này chịu trách nhiệm xác định mục tiêu tổng thể, lựa chọn giải pháp công nghệ phù hợp với mô hình kinh doanh và ban hành các chính sách quản trị rủi ro dữ liệu.
• Nhóm chuyên gia kỹ thuật cốt lõi: Đây là đội ngũ trực tiếp xây dựng hạ tầng, lập trình thuật toán và đảm bảo hệ thống vận hành ổn định, yêu cầu trình độ chuyên môn sâu về khoa học dữ liệu và công nghệ thông tin.
• Nhóm nhân sự ứng dụng vận hành: Lực lượng chiếm đa số trong tổ chức (như tiếp thị, hành chính, kinh doanh), có nhiệm vụ sử dụng thành thạo các công cụ trí tuệ nhân tạo để giải quyết công việc hàng ngày nhằm gia tăng năng suất lao động.

2.2. Xây dựng đội nòng cốt AI từ nội bộ doanh nghiệp

Đội nòng cốt AI (AI Core Team) là lực lượng trung tâm chịu trách nhiệm dẫn dắt, kiểm soát và lan tỏa việc ứng dụng AI trong toàn doanh nghiệp. Đây nhóm xây nền tảng, quy chuẩn và quy trình AI cho toàn công ty.
Nhóm này thường gồm 3 đến 5 nhân sự chủ chốt từ các phòng ban, được lựa chọn dựa trên khả năng tiếp thu công nghệ và mức độ gắn kết với quy trình kinh doanh.

• Xác định nhóm nhân sự trọng yếu: Nhân sự được chọn cần có tư duy hệ thống, hiểu sâu vận hành và có khả năng triển khai thực tế trong phòng ban của mình.
• Thiết lập vai trò rõ ràng cho đội nòng cốt: Mỗi thành viên đảm nhiệm một mảng như dữ liệu, quy trình, nội dung hay đo lường hiệu quả để bảo đảm không chồng chéo và duy trì trách nhiệm rõ ràng.
• Đào tạo chuyên sâu trong thời gian ngắn: Đội nòng cốt cần lộ trình đào tạo 30 đến 60 ngày để nắm vững các kỹ năng cốt lõi về ứng dụng AI trong công việc.
• Trao quyền để triển khai thử nghiệm: Đội nòng cốt cần được giao quyền thử nghiệm và tối ưu các quy trình cũ bằng AI trước khi mở rộng sang các phòng ban khác.
• Theo dõi và đánh giá kết quả liên tục: Việc đo lường hiệu quả giúp nhận diện những điểm cần cải thiện và tạo ra mô hình triển khai phù hợp cho từng bộ phận.

2.3. Đào tạo nội bộ để hình thành đội ngũ AI

Đào tạo nội bộ là hướng đi phù hợp với đa số doanh nghiệp bởi nhân sự hiện hữu hiểu rõ đặc thù vận hành, quy trình và mục tiêu kinh doanh. Khi mọi nhân sự đều có khả năng sử dụng AI hiệu quả, doanh nghiệp sẽ đạt được mức tăng trưởng năng suất rõ rệt. Mục tiêu của giai đoạn này là biến AI thành công cụ làm việc tiêu chuẩn của từng vị trí.

• Chuẩn hóa kỹ năng AI tối thiểu theo vị trí: Mỗi vai trò cần bộ tiêu chuẩn khác nhau như viết nội dung, phân tích số liệu, chăm sóc khách hàng hoặc báo cáo tự động.
• Chuyển dịch tư duy từ thực thi sang quản lý công cụ : Chương trình đào tạo cần định hướng lại tư duy làm việc, giúp nhân viên hiểu rằng vai trò của họ chuyển từ việc trực tiếp làm thủ công sang việc ra lệnh, kiểm soát và tinh chỉnh kết quả do máy móc tạo ra.
• Xây dựng chương trình đào tạo áp dụng vào công việc: Các buổi đào tạo tập trung vào giải quyết tác vụ thực tế để nhân sự thấy ngay hiệu quả và tăng động lực ứng dụng.
• Tạo thư viện hướng dẫn và tài nguyên nội bộ: Doanh nghiệp cần xây dựng bộ tài liệu gồm mẫu prompt, SOP và các ví dụ để nhân sự dễ dàng tham khảo.
• Thiết lập chỉ số hiệu quả công việc gắn liền với ứng dụng công nghệ: Doanh nghiệp cần đưa yêu cầu sử dụng công cụ mới vào các chỉ tiêu đánh giá hiệu suất định kỳ, tạo động lực bắt buộc để nhân viên thay đổi thói quen làm việc cũ và chủ động nâng cao năng lực số.
• Xây dựng cơ chế hỗ trợ liên tục: Nhân sự cần được hỗ trợ trong quá trình ứng dụng thông qua các buổi trao đổi, phản hồi hoặc kiểm thử định kỳ.

2.4. Tuyển dụng nhân sự AI mới để bổ sung năng lực còn thiếu

Đối với các hạng mục đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật sâu mà đội ngũ nội bộ không thể đáp ứng, việc tuyển dụng chuyên gia hoặc thuê ngoài là bước đi cần thiết để đảm bảo tính an toàn và hiệu quả của hệ thống.

• Tuyển ở những vị trí nội bộ không thể tự phát triển: Các vai trò như Workflow Designer, Automation Specialist hoặc Data Coordinator thường cần tuyển mới vì yêu cầu kiến thức nền tảng.
• Xác định rõ yêu cầu theo bài toán kinh doanh: Tuyển đúng người dựa trên vấn đề doanh nghiệp cần giải quyết thay vì chạy theo năng lực kỹ thuật quá mức cần thiết.Lãnh đạo cần phân tích rõ những vị trí nào thực sự cần chuyên gia có bằng cấp kỹ thuật để tránh tuyển dụng sai mục đích gây lãng phí.
• Cân nhắc phương án thuê chuyên gia theo dự án: Với ngân sách hạn chế, doanh nghiệp có thể hợp tác với các chuyên gia tư vấn cấp cao hoặc các đơn vị cung cấp giải pháp theo từng giai đoạn cụ thể thay vì duy trì một bộ máy nhân sự kỹ thuật cồng kềnh toàn thời gian.
• Đảm bảo tính chuyển giao công nghệ sau tuyển dụng: Một trong những yêu cầu bắt buộc đối với nhân sự thuê ngoài hoặc tuyển mới ở vị trí kỹ thuật là cam kết chuyển giao quy trình và đào tạo lại cho đội ngũ kế cận, giúp doanh nghiệp dần làm chủ công nghệ trong dài hạn.

2.5. Xây dựng chiến lược giữ chân và phát triển nhân sự AI

Nhân sự AI đang trở thành 1 trong những nguồn lực khan hiếm, vì vậy doanh nghiệp cần một chiến lược thu hút nhân tài AI mạnh mẽ để giữ chân và phát triển đội ngũ này. Mục tiêu không chỉ là giữ chân mà còn là đảm bảo khả năng duy trì hệ thống AI theo thời gian.

• Thiết kế lộ trình nghề nghiệp rõ ràng: Lộ trình phát triển từ chuyên viên đến quản lý giúp nhân sự AI nhìn thấy cơ hội lâu dài trong doanh nghiệp.
• Cung cấp EVP hấp dẫn cho nhân sự AI: Doanh nghiệp cần xây dựng giá trị dành cho nhân sự (EVP) bao gồm lương thưởng cạnh tranh, cơ hội phát triển sự nghiệp, quyền tham gia dự án chiến lược và môi trường làm việc thúc đẩy đổi mới.
• Tạo cơ hội học tập liên tục: Công nghệ AI thay đổi nhanh; doanh nghiệp cần hỗ trợ chứng chỉ, khóa huấn luyện và môi trường học tập để nhân sự AI liên tục nâng cao năng lực.
• Xây dựng văn hóa AI-First: Doanh nghiệp cần hình thành văn hóa làm việc ưu tiên dữ liệu, tự động hóa và cải tiến quy trình; điều này giúp nhân sự AI cảm thấy công sức của họ tạo ra tác động thực tế, rõ ràng.
• Tạo cơ chế ghi nhận kết quả: Gắn kết quả chuyển đổi AI với cơ chế thưởng để tạo động lực và duy trì sự cam kết của nhân sự AI.
• Kết nối nhân sự AI với các dự án trọng điểm: Điều này giúp họ thấy được tầm quan trọng của vai trò và tạo ra đóng góp thực tế cho doanh nghiệp.

3. Doanh nghiệp cần những vị trí nào để xây đội AI hiệu quả?

Để vận hành AI hiệu quả, doanh nghiệp cần một đội ngũ tinh gọn nhưng đúng vai trò. Mỗi vị trí trong đội AI đảm nhận một chức năng đặc thù, nhằm đảm bảo AI không chỉ tạo ra thử nghiệm mà thực sự cải thiện năng suất, giảm chi phí và hỗ trợ ra quyết định. Tùy thuộc vào quy mô và mục tiêu chuyển đổi số, doanh nghiệp cần hoạch định các vị trí then chốt sau đây:

3.1. AI Lead / AI Strategist

AI Lead là người định hướng chiến lược AI cho doanh nghiệp, đảm bảo mọi ứng dụng AI đều gắn với mục tiêu tăng trưởng. Đây là vị trí chịu trách nhiệm xây nền tảng, đặt ưu tiên và dẫn dắt toàn bộ lộ trình chuyển đổi AI.

Nhiệm vụ:

• Xây chiến lược AI tổng thể: Xác định lộ trình 6–12 tháng, mục tiêu và tiêu chí đánh giá.
• Ưu tiên dự án AI theo ROI: Chọn đúng bài toán mang lại hiệu quả cao nhất trong ngắn hạn.
• Định nghĩa tiêu chuẩn và quy trình AI: Xây bộ nguyên tắc và hướng dẫn áp dụng AI cho phòng ban.
• Kết nối giữa lãnh đạo và đội triển khai: Đảm bảo ứng dụng AI phù hợp mục tiêu kinh doanh.
• Giám sát việc ứng dụng AI: Theo dõi tiến độ, chất lượng và tính nhất quán trong toàn doanh nghiệp.

Kỹ năng cần có:

• Tư duy chiến lược và hệ thống: Khả năng nhìn toàn cảnh và xác định hướng đi đúng cho doanh nghiệp.
• Khả năng chuyển đổi bài toán kinh doanh: Biết cách mô hình hóa quy trình để đưa AI vào vận hành.
• Kiến thức nền tảng về AI ứng dụng: Hiểu rõ workflow, hạn chế và khả năng mở rộng của AI.
• Kỹ năng quản trị dự án: Quản lý nguồn lực, thời gian và mức độ ưu tiên.
• Kỹ năng giao tiếp và điều phối: Tạo sự thống nhất giữa phòng ban và đội kỹ thuật.

3.2. AI Engineer / Automation Engineer

AI Engineer là người thiết kế và triển khai các workflow AI, tự động hóa quy trình và tích hợp AI vào hệ thống vận hành. Vai trò này giúp doanh nghiệp giảm tải tác vụ thủ công và tăng hiệu suất vận hành.

Nhiệm vụ:

• Xây dựng quy trình AI-first: Chuyển đổi các tác vụ thủ công sang quy trình tự động.
• Tạo hệ thống tự động hóa đa bước: Thiết kế automation cho marketing, sales, CSKH và vận hành.
• Tích hợp AI vào phần mềm hiện có: Kết nối AI với CRM, ERP hoặc hệ thống báo cáo.
• Tối ưu workflow dựa trên dữ liệu: Điều chỉnh quy trình để tăng hiệu quả theo từng chu kỳ.
• Hỗ trợ kỹ thuật cho đội ngũ nội bộ: Đảm bảo hoạt động AI ổn định và hạn chế lỗi hệ thống.

Kỹ năng cần có:

• Kiến thức về API và automation: Sử dụng thành thạo công cụ tạo automation và mô hình hóa quy trình.
• Tư duy tối ưu quy trình: Khả năng phân tích tác vụ và thiết kế lại để giảm thời gian và chi phí.
• Hiểu về prompt engineering: Tạo và tối ưu các tác vụ AI có độ chính xác cao.
• Kỹ năng phân tích dữ liệu: Đánh giá hiệu quả của quy trình sau triển khai.
• Khả năng làm việc liên phòng ban: Hỗ trợ triển khai cho nhiều bộ phận khác nhau.

3.3. Data Engineer / Data Analyst

Data Engineer chịu trách nhiệm xây dựng nền tảng dữ liệu cho doanh nghiệp. Mọi ứng dụng AI đều phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, vì vậy vị trí này là trụ cột đảm bảo độ chính xác và khả năng mở rộng của hệ thống AI.

Nhiệm vụ:

• Tổ chức và làm sạch dữ liệu: Xây quy trình chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
• Xây kho dữ liệu tập trung: Tạo cấu trúc lưu trữ thống nhất cho việc phân tích và huấn luyện AI.
• Thiết lập tiêu chuẩn dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu được cập nhật đúng định dạng và nhất quán.
• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu: Tạo dashboard giúp lãnh đạo ra quyết định dựa trên số liệu.
• Hỗ trợ mô hình AI: Cung cấp dữ liệu chất lượng cho các ứng dụng AI và automation.

Kỹ năng cần có:

• Kiến thức về data cleaning: Làm sạch, hợp nhất và chuẩn hóa dữ liệu.
• Khả năng sử dụng công cụ phân tích: Thành thạo PowerBI, Looker, SQL hoặc tương đương.
• Tư duy logic và cấu trúc dữ liệu: Hiểu cách dữ liệu vận hành trong doanh nghiệp.
• Kỹ năng đánh giá chất lượng dữ liệu: Xác định lỗ hổng và cải thiện theo thời gian.
• Hiểu cách AI sử dụng dữ liệu: Nắm được yêu cầu dữ liệu đầu vào để tối ưu kết quả AI.

3.4. Business AI Specialist

Business AI Specialist là cầu nối giữa kỹ thuật AI và nghiệp vụ kinh doanh. Đây là vị trí bảo đảm AI giải quyết đúng vấn đề thực tế thay vì tạo ra các sản phẩm kỹ thuật không mang giá trị kinh doanh.

Nhiệm vụ:

• Phân tích quy trình nghiệp vụ: Xác định điểm nghẽn và cơ hội ứng dụng AI.
• Chuyển đổi quy trình hiện tại: Thiết kế workflow AI phù hợp từng phòng ban.
• Kiểm thử ứng dụng AI: Đánh giá mức độ phù hợp và độ chính xác trước khi triển khai.
• Tối ưu quy trình theo kết quả: Cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu và phản hồi nội bộ.
• Phối hợp liên phòng ban: Đảm bảo AI được triển khai đồng bộ và thống nhất.

Kỹ năng cần có:

• Hiểu sâu nghiệp vụ doanh nghiệp: Nắm rõ hoạt động của marketing, sales, CSKH và vận hành.
• Khả năng thiết kế workflow AI: Biết mô tả quy trình một cách logic và dễ triển khai.
• Kỹ năng phân tích: Đánh giá hiệu quả quy trình sau chuyển đổi.
• Tư duy cải tiến: Liên tục tìm giải pháp nâng cao hiệu suất.
• Khả năng đào tạo và hướng dẫn: Giúp phòng ban hiểu và ứng dụng AI đúng cách.

3.5. AI Trainer / AI Adoption Manager

AI Trainer giúp toàn bộ nhân sự sử dụng AI đúng chuẩn, tạo nền văn hóa AI-first trong doanh nghiệp. Đây là vị trí bảo đảm AI không chỉ được triển khai mà còn được vận hành hiệu quả trong dài hạn.

Nhiệm vụ:

• Đào tạo nhân sự theo từng cấp độ: Thiết kế chương trình đào tạo căn bản, nâng cao và chuyên sâu.
• Xây dựng SOP và thư viện prompt: Tạo tài liệu giúp phòng ban áp dụng AI dễ dàng.
• Đánh giá mức độ ứng dụng AI: Theo dõi hiệu quả sử dụng AI theo từng cá nhân và phòng ban.
• Hỗ trợ triển khai thực tế: Giải đáp và hỗ trợ nhân sự trong quá trình ứng dụng.
• Phát triển văn hóa AI-first: Tạo thói quen sử dụng dữ liệu và tự động hóa trong công việc hằng ngày.

Kỹ năng cần có:

• Kỹ năng đào tạo: Truyền đạt rõ ràng, dễ hiểu và phù hợp từng đối tượng.
• Hiểu biết về công cụ AI: Thành thạo các nền tảng để áp dụng vào từng tác vụ.
• Khả năng xây SOP: Viết hướng dẫn chuẩn, rõ ràng và dễ triển khai.
• Tư duy phân tích: Đánh giá hiệu quả sau mỗi chương trình đào tạo.
• Kỹ năng điều phối: Kết nối giữa đội AI Core Team và các phòng ban.

4. Các mô hình tổ chức đội ngũ AI cho SMEs

Tùy thuộc vào quy mô nhân sự, văn hóa doanh nghiệp và mức độ sẵn sàng về công nghệ, các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) cần lựa chọn cấu trúc vận hành phù hợp để tối ưu hóa nguồn lực. Dưới đây là 3 mô hình tổ chức đội ngũ AI phổ biến và hiệu quả nhất dành cho các doanh nghiệp SME.

4.1. AI Taskforce (3–5 người)

Trong giai đoạn đầu triển khai AI, SMEs không cần lập cả một phòng AI cồng kềnh. Doanh nghiệp chỉ cần thiết lập nhóm tác chiến nhỏ, xoay quanh mục tiêu duy nhất: nhanh chóng đưa AI vào 20% công việc tạo ra 80% kết quả. Mô hình này giúp doanh nghiệp thử nghiệm, học nhanh, đo lường nhanh và giảm tối đa rủi ro khi bắt đầu.

Cấu trúc đội ngũ:

• 1 AI Lead (thường là CEO/COO): Kiêm định hướng chiến lược
• 1 AI/Automation Engineer: Thiết lập automation, AI workflow, tích hợp API vào CRM.
• 1 Business AI Specialist
• (Tùy chọn) 1 Data Analyst bán thời gian

Ưu điểm:

• Khởi động nhanh, phù hợp doanh nghiệp chưa có nền tảng dữ liệu
• Chi phí thấp, rủi ro nhỏ
• Tạo kết quả ngắn hạn rõ rệt để thuyết phục lãnh đạo và phòng ban
• Linh hoạt thử nghiệm nhiều workflow AI trước khi scale

4.2. AI Hub (4–8 người)

Khi doanh nghiệp đã có nền tảng vận hành tương đối ổn định, nhu cầu chuyển từ thử nghiệm AI sang chuẩn hóa bằng AI trở nên cấp thiết. AI Hub đóng vai trò như trung tâm chiến lược, kết nối dữ liệu, quy trình, công cụ, giúp doanh nghiệp tiến tới một hệ thống marketing, sales, vận hành chạy tự động và có thể scale.

Cấu trúc đội ngũ:

• AI Manager / Head of AI: Xây chiến lược AI dài hạn và tiêu chuẩn hóa quy trình AI.
• AI Product Owner: Thiết kế use case AI, tối ưu quy trình, phối hợp với phòng ban.
• AI Data Specialist: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, xây data layer.
• AI Engineer (In-house/Outsource): Phát triển automation, AI Agent, chatbot, tích hợp hệ thống.
• AI Training Specialist: Đào tạo nội bộ về kỹ năng AI, nâng cao “AI literacy”.

Ưu điểm:

• Hỗ trợ đồng bộ cho tất cả phòng ban.
• Xây dựng hệ thống AI bền vững, dễ mở rộng.
• Giảm 30–50% chi phí nhờ tự động hóa quy trình cốt lõi.

4.3. AI-as-a-Service

Đối với nhiều SMEs, tuyển đội AI nội bộ thường quá tốn kém và không theo kịp tốc độ đổi mới công nghệ. AI-as-a-Service là mô hình tối ưu: doanh nghiệp chỉ tập trung vào vận hành và ra quyết định, còn đối tác AI sẽ triển khai công nghệ, cập nhật hệ thống và bảo trì liên tục.

Cấu trúc đội ngũ:

• Internal AI Champion: 1–2 người làm đầu mối, đảm bảo AI được áp dụng đúng quy trình.
• Đối tác AI (Agency/AI Automation Team): Xây hạ tầng AI, automation, scoring, dashboard.
• Executive Sponsor (CEO/COO): Định hướng, phê duyệt và đánh giá hiệu quả.

Ưu điểm

• Tiết kiệm 50–70% chi phí so với việc tuyển đội AI nội bộ.
• Triển khai nhanh trong 2–8 tuần.
• Luôn được cập nhật công nghệ mới nhất mà không cần đầu tư nhân sự toàn thời gian.

5. Khung đào tạo AI cho nhân sự trong doanh nghiệp

Đào tạo AI không thể dừng ở việc hướng dẫn dùng công cụ. Một chương trình hiệu quả phải giúp nhân viên thay đổi tư duy, thành thạo kỹ năng và tích hợp AI vào công việc hằng ngày. Vì vậy, doanh nghiệp cần có một khung đào tạo AI mang tính hệ thống, được thiết kế theo từng cấp độ và gắn trực tiếp với nhu cầu vận hành kinh doanh của doanh nghiệp.

Dưới đây là khung đào tạo được ứng dụng hiệu quả cho các doanh nghiệp quy mô 30–200 nhân sự.

Tầng 1: Nhận thức và tư duy AI cho toàn bộ đội ngũ

Ở giai đoạn đầu, mục tiêu của doanh nghiệp không phải biến nhân viên thành chuyên gia AI mà nâng cao năng lực nhận thức và tư duy ứng dụng. Mọi nhân sự đều cần hiểu nguyên lý vận hành cơ bản, trường hợp áp dụng phù hợp và cách làm việc đúng với công cụ AI. Đây là tiền đề để chuyển đổi diễn ra đồng bộ và tránh tình trạng áp dụng rời rạc.

• Trang bị kiến thức nền tảng về AI: Cung cấp hiểu biết cốt lõi về Generative AI, mô hình ngôn ngữ lớn, khả năng và giới hạn của AI trong môi trường doanh nghiệp.
• Làm quen với các công cụ AI phổ biến: Hướng dẫn sử dụng ChatGPT, Gemini, Claude và các nền tảng xử lý dữ liệu để nhân sự tiếp cận công cụ một cách bài bản.
• Xác định các điểm chạm AI trong công việc: Chỉ rõ những tác vụ có thể hỗ trợ bằng AI để tăng tốc độ, giảm sai sót và chuẩn hóa chất lượng đầu ra.
• Phát triển kỹ năng xây dựng yêu cầu (prompting): Đào tạo cách đặt câu hỏi, mô tả bài toán và kiểm tra chất lượng đầu ra để giảm sai lệch thông tin.
• Hình thành thói quen làm việc dựa trên dữ liệu: Giải thích vai trò của dữ liệu, tầm quan trọng của báo cáo minh bạch và cách ra quyết định dựa trên thông tin thay vì cảm tính.
• Nâng cao nhận thức về an toàn và bảo mật dữ liệu: Làm rõ nguyên tắc phân loại dữ liệu, tránh chia sẻ thông tin nhạy cảm và tuân thủ chuẩn quy định của doanh nghiệp.

Tầng 2: Kỹ năng tương tác với AI

Tầng này tập trung rèn luyện khả năng giao tiếp hiệu quả với các hệ thống AI, coi đây là một kỹ năng vận hành không thể thiếu của mọi nhân sự trong thời đại mới. Mục tiêu của tầng này là giúp nhân sự diễn đạt yêu cầu rõ ràng, xây dựng câu lệnh có cấu trúc, hiểu cách kiểm soát đầu ra và sử dụng AI như một công cụ tạo giá trị thực..

Nội dung đào tạo:

• Xây dựng câu lệnh chuẩn theo framework: hướng dẫn áp dụng các khung như ROLE, RICE, 4C để tạo yêu cầu cụ thể, có cấu trúc và tối ưu chất lượng đầu ra.
• Mô tả ngữ cảnh và dữ liệu đầu vào: đào tạo cách trình bày thông tin liên quan, ràng buộc nghiệp vụ và định dạng dữ liệu để AI có đủ cơ sở xử lý chính xác.
• Thiết lập mục tiêu và tiêu chí đầu ra: hướng dẫn cách đặt yêu cầu rõ ràng về độ dài, phong cách, mức độ chi tiết và tiêu chuẩn chất lượng của kết quả.
• Sử dụng AI cho tác vụ phân tích và tổng hợp: thực hành phân tích dữ liệu văn bản, tổng hợp báo cáo, đánh giá nội dung và đưa ra kết luận dựa trên thông tin có sẵn.
• Tận dụng AI trong xây dựng nội dung và lập kế hoạch: đào tạo cách tạo kịch bản, outline, tài liệu, kế hoạch công việc và nội dung marketing theo chuẩn đầu ra mong muốn.
• Đánh giá và chỉnh sửa kết quả AI: rèn luyện kỹ năng phân tích mức độ phù hợp của đầu ra, phát hiện điểm thiếu chính xác và hướng dẫn cách yêu cầu điều chỉnh.
• Ứng dụng AI theo đặc thù phòng ban: cung cấp các mẫu yêu cầu cụ thể cho Marketing, Sales, CS, HR và vận hành nhằm đảm bảo nhân sự hiểu cách áp dụng đúng nghiệp vụ.

Tầng 3: Workflow AI theo từng phòng ban

Khi nhân sự đã có nền tảng nhận thức, doanh nghiệp cần một nhóm triển khai có khả năng đưa AI vào từng quy trình cụ thể. Mỗi phòng ban được xây dựng một bộ workflow riêng phù hợp với nghiệp vụ, giúp AI trở thành một phần của vận hành thay vì chỉ được sử dụng đơn lẻ.

Nội dung đào tạo:

• Xây dựng AI workflow chuyên biệt: thiết kế quy trình AI phù hợp với từng chức năng như Marketing, Sales, CS, HR và vận hành.
• Áp dụng AI vào các tác vụ chuyên môn: Xây dựng workflow AI cho báo cáo, phân tích dữ liệu, chăm sóc khách hàng và tạo nội dung theo tiêu chuẩn.
• Chuẩn hóa phương pháp ứng dụng AI: tạo ra các mẫu hướng dẫn và quy tắc sử dụng thống nhất trong nội bộ.
• Tối ưu tác vụ lặp lại: áp dụng AI cho các nhiệm vụ tốn thời gian nhằm tăng hiệu suất và giảm lỗi.
• Tích hợp AI vào chu kỳ làm việc: hướng dẫn nhân sự kết hợp AI trong các bước lập kế hoạch, thực thi và báo cáo.

Tầng 4: Năng lực triển khai và vận hành AI

Đây là tầng dành cho đội nòng cốt hoặc những nhân sự đóng vai trò dẫn dắt chuyển đổi. Tầng này giúp doanh nghiệp xây dựng năng lực tự triển khai, duy trì và cải tiến hệ thống AI theo hướng bài bản và dài hạn.

Nội dung đào tạo:

• Thiết kế workflow AI đa bước: hướng dẫn tạo quy trình tự động có nhiều tầng xử lý để đáp ứng các yêu cầu phức tạp.
• Triển khai automation và agent AI: đào tạo cách xây dựng các tác vụ tự động và hệ thống tác nhân hỗ trợ nghiệp vụ.
• Chuẩn hóa dữ liệu và quản trị dữ liệu: cung cấp kỹ năng xử lý, tổ chức và quản lý dữ liệu phục vụ mô hình AI.
• Tối ưu mô hình yêu cầu và workflow: Cải thiện tiêu chuẩn yêu cầu, xây dựng biến thể tối ưu và duy trì phiên bản hiệu quả của các quy trình AI.
• Tích hợp AI vào hệ thống nội bộ: hướng dẫn kết nối AI với CRM, ERP và các nền tảng vận hành hiện có.
• Giám sát và tối ưu hiệu suất AI: đào tạo phương pháp theo dõi chi phí, độ chính xác và mức độ tác động để cải tiến liên tục.

Tầng 5: Định hình chiến lược và văn hóa AI trong doanh nghiệp

Ở cấp độ này, lãnh đạo đóng vai trò quyết định thành bại của quá trình chuyển đổi. Không có chiến lược, AI chỉ dừng ở mức công cụ. Lãnh đạo cần được đào tạo để xây dựng định hướng dài hạn, thiết lập ưu tiên và duy trì văn hóa làm việc dựa trên dữ liệu.

• Xây dựng chiến lược AI gắn với mục tiêu kinh doanh: Xác định mục tiêu doanh thu, chi phí và năng suất để thiết kế lộ trình ứng dụng AI trong 1–3 năm.
• Thiết lập danh mục dự án AI trọng tâm: Lựa chọn 5–7 sáng kiến có tác động lớn nhất và đảm bảo nguồn lực triển khai phù hợp.
• Quản trị rủi ro và bảo mật dữ liệu: Hiểu rõ các vấn đề pháp lý, bảo mật và xây dựng bộ quy tắc áp dụng AI toàn doanh nghiệp.
• Phát triển văn hóa AI First: Thiết lập tiêu chuẩn đánh giá, thói quen sử dụng AI và cơ chế báo cáo minh bạch theo dữ liệu.

Bài viết trên AI First đã chia sẻ tới bạn đọc những các vị trí quan trọng và những mô hình tổ chức đội ngũ AI hiệu quả dành cho doanh nghiệp. Việc xây dựng đội ngũ nhân sự AI không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành mà còn tạo nền tảng vững chắc cho chiến lược tăng trưởng dài hạn. Khi doanh nghiệp biết cách tổ chức, đào tạo và triển khai đội ngũ AI đúng hướng, mọi phòng ban đều có thể nâng cao hiệu suất, cải thiện chất lượng ra quyết định và mở ra những cơ hội kinh doanh mới.