Trước đây, một chương trình đào tạo doanh nghiệp thường bắt đầu bằng việc chọn chủ đề, xây dựng giáo trình và tổ chức lớp học cho nhiều nhân viên cùng lúc. Cách làm này thuận tiện về quy mô, nhưng không phải ai cũng có cùng điểm xuất phát hoặc gặp cùng một khó khăn trong công việc. AI đang mở ra khả năng thiết kế lộ trình học sát hơn với từng vị trí, đồng thời hỗ trợ nhân viên thực hành sau khi khóa học kết thúc.
Theo Báo cáo Future of Jobs 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, AI và dữ liệu lớn nằm trong nhóm kỹ năng được dự báo tăng nhanh về nhu cầu. Điều đó khiến doanh nghiệp phải xem lại cả nội dung cần đào tạo lẫn cách tổ chức đào tạo.
Xác định đúng khoảng trống năng lực
Một khóa học khó tạo ra thay đổi nếu doanh nghiệp chưa biết nhân viên đang vướng ở đâu. AI có thể hỗ trợ tổng hợp kết quả đánh giá, câu hỏi thường gặp, phản hồi từ quản lý và dữ liệu công việc để gợi ý những kỹ năng cần ưu tiên.
Ví dụ, đội ngũ chăm sóc khách hàng có tỷ lệ xử lý yêu cầu chậm. Thay vì lập tức mở lớp giao tiếp, doanh nghiệp cần tìm hiểu nguyên nhân: nhân viên thiếu kỹ năng đặt câu hỏi, không nắm rõ sản phẩm hay phải chờ thông tin từ bộ phận khác? AI giúp sắp xếp và nhận diện điểm lặp lại trong dữ liệu; người quản lý vẫn cần kiểm tra thực tế trước khi quyết định đào tạo.
Tạo lộ trình học phù hợp hơn với từng người
Trong cùng một phòng ban, nhân viên mới có thể cần nắm quy trình cơ bản, còn người nhiều kinh nghiệm lại cần luyện cách xử lý tình huống khó. AI có thể gợi ý tài liệu, bài tập và mức độ thử thách dựa trên vai trò hoặc kết quả học trước đó.
Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể giữ một mục tiêu năng lực chung nhưng điều chỉnh con đường học tập cho từng nhóm. Báo cáo Workplace Learning Report 2025 của LinkedIn cũng ghi nhận vai trò của công nghệ học tập theo nhu cầu và cá nhân hóa trong bối cảnh kỹ năng thay đổi nhanh.
Tuy nhiên, cá nhân hóa chỉ có ích khi nội dung được kiểm tra về độ chính xác và phù hợp với cách doanh nghiệp thực sự vận hành. Một bài học được tạo nhanh nhưng xa rời công việc sẽ khó giúp nhân viên làm tốt hơn.
Tăng cơ hội thực hành và nhận phản hồi
Thay đổi đáng chú ý của AI nằm ở giai đoạn sau khi học. Nhân viên có thể luyện một cuộc trao đổi với khách hàng, thử xử lý khiếu nại hoặc trình bày phương án trước một tình huống giả định. AI có thể đóng vai đối thoại, đưa ra câu hỏi tiếp theo và góp ý để người học thử lại nhiều lần.
Chẳng hạn, sau buổi đào tạo về phản hồi hiệu suất, một quản lý có thể thực hành cuộc trò chuyện với nhân viên đang giảm kết quả làm việc. Qua mỗi lượt, họ xem lại câu hỏi mình đặt ra, cách lắng nghe và mức độ rõ ràng của phương án thống nhất. Giảng viên hoặc quản lý trực tiếp tiếp tục hỗ trợ ở những tình huống phức tạp, nơi bối cảnh và cảm xúc con người cần được xem xét kỹ.
Đánh giá bằng thay đổi trong công việc
Số giờ học, tỷ lệ hoàn thành khóa và điểm kiểm tra cho biết nhân viên đã tham gia đào tạo đến đâu. Để biết đào tạo có hiệu quả hay không, doanh nghiệp cần quan sát điều gì thay đổi trong công việc: thời gian xử lý có giảm, sai sót có ít đi, nhân viên có áp dụng kỹ năng mới hay không?
AI có thể hỗ trợ tổng hợp phản hồi và theo dõi các chỉ số đã chọn theo thời gian. Nhưng CEO và bộ phận đào tạo cần xác định trước kết quả mong muốn, tránh thu thập nhiều dữ liệu mà không biết dùng để ra quyết định gì.
Khi đưa AI vào đào tạo, doanh nghiệp cũng cần quy định rõ dữ liệu nào được phép sử dụng và ai chịu trách nhiệm kiểm tra nội dung do AI tạo ra. Hướng dẫn của UNESCO về AI tạo sinh trong giáo dục nhấn mạnh việc bảo vệ dữ liệu và duy trì vai trò đánh giá, thiết kế của con người.
AI có thể giúp đào tạo doanh nghiệp nhanh hơn, linh hoạt hơn và gắn với nhu cầu từng người hơn. Giá trị của nó sẽ rõ nhất khi doanh nghiệp bắt đầu từ một năng lực cần cải thiện, tạo điều kiện cho nhân viên thực hành và đo lường sự thay đổi trong công việc.
