AI đang được đưa vào ngày càng nhiều công việc trong doanh nghiệp, từ nghiên cứu thông tin, viết nội dung, xử lý tài liệu đến phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình. Tuy nhiên, câu hỏi quan trọng không phải là doanh nghiệp có thể sử dụng bao nhiêu công cụ AI mà là AI có thể giải quyết bài toán nào trong công việc thực tế.
Đây cũng là lý do đào tạo AI in-house nên gắn với những tình huống mà nhân sự đang gặp hằng ngày. Khi học viên được thực hành trực tiếp trên các bài toán liên quan đến Marketing, Sales, Nhân sự, Vận hành hay quản lý, AI sẽ không còn là một công cụ mới cần tìm hiểu mà trở thành một phần trong quy trình làm việc.
Vì sao nên bắt đầu đào tạo AI từ bài toán công việc?
Một nhân sự có thể biết ChatGPT, Gemini hay những công cụ AI khác nhưng chưa chắc đã biết cách đưa chúng vào công việc.
Ví dụ, nhân viên Marketing có thể dùng AI để viết một đoạn nội dung nhưng chưa biết cách xây dựng quy trình từ nghiên cứu khách hàng, tạo brief, phát triển nội dung đến kiểm tra và tối ưu. Tương tự, một nhân viên Sales có thể dùng AI để viết email nhưng chưa khai thác được AI trong quá trình nghiên cứu khách hàng và chuẩn bị trước cuộc gặp.
Do đó, đào tạo AI trong doanh nghiệp nên bắt đầu bằng câu hỏi: Công việc nào đang tốn nhiều thời gian và AI có thể hỗ trợ ở đâu?
Cách tiếp cận này giúp chương trình đào tạo có tính thực tế cao hơn và tạo điều kiện để nhân sự áp dụng ngay sau buổi học.
10 bài toán doanh nghiệp có thể giải quyết bằng AI
1. Nghiên cứu và tổng hợp thông tin
Nhân sự ở nhiều phòng ban phải dành nhiều thời gian đọc tài liệu, tổng hợp thông tin và chuẩn bị nội dung trước khi thực hiện một công việc.
AI có thể hỗ trợ tóm tắt tài liệu, phân loại thông tin, so sánh các nội dung hoặc xây dựng bản tổng hợp theo một cấu trúc nhất định.
Ví dụ, nhân viên có thể đưa một tập tài liệu vào quy trình xử lý và yêu cầu AI tổng hợp những điểm quan trọng, xác định vấn đề cần chú ý hoặc chuyển thông tin thành bảng để dễ phân tích.
Tuy nhiên, kết quả AI tạo ra vẫn cần được kiểm tra, đặc biệt khi tài liệu chứa thông tin chuyên môn hoặc ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh.
2. Sản xuất và tái sử dụng nội dung
Đây là một trong những nhóm công việc dễ nhận thấy hiệu quả khi ứng dụng AI.
Thay vì bắt đầu từ một trang trắng, nhân sự có thể sử dụng AI để phát triển ý tưởng, xây dựng dàn ý, viết bản nháp, biên tập hoặc chuyển một nội dung thành nhiều định dạng khác nhau.
Một bài viết dài có thể được chuyển thành nội dung mạng xã hội, email, kịch bản video hoặc tài liệu nội bộ.
Điều quan trọng là doanh nghiệp cần đào tạo nhân sự cách cung cấp bối cảnh, dữ liệu và yêu cầu cụ thể. Nếu chỉ yêu cầu AI “viết một bài hay”, kết quả thường khó đáp ứng đúng nhu cầu thương hiệu.
3. Phân tích dữ liệu và báo cáo
AI có thể hỗ trợ nhân sự trong quá trình đọc và phân tích dữ liệu, đặc biệt với những công việc cần tìm xu hướng, phân nhóm hoặc diễn giải thông tin.
Marketing có thể phân tích dữ liệu chiến dịch. Sales có thể xem xét kết quả bán hàng. Quản lý có thể đặt câu hỏi dựa trên các chỉ số kinh doanh.
AI không nhất thiết thay thế các công cụ phân tích chuyên dụng mà có thể đóng vai trò như một lớp hỗ trợ giúp nhân sự đặt câu hỏi và diễn giải dữ liệu dễ hơn.
Với những dữ liệu quan trọng, doanh nghiệp cần kiểm soát quyền truy cập và tránh đưa thông tin nhạy cảm vào các công cụ không được phép sử dụng.
4. Xử lý tài liệu nội bộ
Doanh nghiệp thường có lượng lớn tài liệu như quy trình, chính sách, hướng dẫn, báo cáo và tài liệu đào tạo.
AI có thể hỗ trợ tìm kiếm thông tin, tóm tắt tài liệu, so sánh nội dung hoặc trả lời câu hỏi dựa trên nguồn dữ liệu được cung cấp.
Ở mức phát triển cao hơn, doanh nghiệp có thể xây dựng trợ lý AI nội bộ để nhân sự đặt câu hỏi về quy trình hoặc tài liệu thay vì phải tìm kiếm thủ công trong nhiều thư mục.
Đây là một trong những bài toán có tiềm năng phát triển thành ứng dụng AI riêng cho doanh nghiệp.
5. Hỗ trợ chăm sóc khách hàng
AI có thể hỗ trợ đội ngũ chăm sóc khách hàng xử lý các công việc lặp lại như phân loại yêu cầu, xây dựng câu trả lời nháp, tổng hợp lịch sử trao đổi hoặc xác định nhóm vấn đề thường gặp.
Với những câu hỏi đơn giản, AI có thể giúp nhân sự phản hồi nhanh hơn. Với các trường hợp phức tạp, AI có thể hỗ trợ tổng hợp thông tin để nhân viên xử lý.
Doanh nghiệp cần xác định rõ những trường hợp AI được phép tự động xử lý và những trường hợp bắt buộc phải chuyển cho con người.
6. Hỗ trợ Sales và chuẩn bị thông tin khách hàng
Nhân viên kinh doanh thường phải chuẩn bị nhiều thông tin trước khi gặp khách hàng.
AI có thể hỗ trợ tổng hợp dữ liệu, xây dựng câu hỏi, chuẩn bị nội dung trao đổi và đề xuất các tình huống có thể xảy ra trong cuộc gặp.
Sau cuộc trao đổi, AI cũng có thể hỗ trợ tổng hợp ghi chú, phân loại nhu cầu và xây dựng nội dung follow-up.
Như vậy, AI không chỉ được sử dụng ở một bước mà có thể trở thành công cụ hỗ trợ xuyên suốt quy trình bán hàng.
7. Tuyển dụng và đào tạo nhân sự
HR có thể ứng dụng AI vào nhiều công việc như xây dựng mô tả công việc, tạo bộ câu hỏi phỏng vấn, chuẩn bị nội dung onboarding và xây dựng tài liệu đào tạo.
AI cũng có thể hỗ trợ chuyển một tài liệu dài thành nội dung dễ tiếp cận hơn hoặc tạo các tình huống thực hành cho nhân sự.
Tuy nhiên, những quyết định liên quan đến tuyển dụng và đánh giá con người vẫn cần có sự kiểm soát của đội ngũ HR để hạn chế sai lệch hoặc đánh giá thiếu toàn diện.
8. Tự động hóa các công việc lặp lại
Một trong những bước tiến quan trọng khi doanh nghiệp đã quen với AI là kết hợp AI với tự động hóa.
Ví dụ, một quy trình có thể nhận dữ liệu từ biểu mẫu, sử dụng AI để phân loại nội dung, sau đó đưa kết quả sang hệ thống quản lý hoặc gửi thông báo cho người phụ trách.
Thay vì nhân sự phải thực hiện từng bước thủ công, một phần quy trình có thể được xử lý tự động.
Đây là lý do đào tạo AI in-house không nhất thiết phải dừng ở việc sử dụng chatbot. Doanh nghiệp có thể tiến tới AI Workflow hoặc AI Agent khi đã xác định được những quy trình phù hợp.
9. Xây dựng trợ lý AI nội bộ
Doanh nghiệp có thể xây dựng trợ lý AI phục vụ một mục đích cụ thể như hỗ trợ nhân viên tìm kiếm tài liệu, trả lời câu hỏi về quy trình hoặc hỗ trợ bộ phận chăm sóc khách hàng.
Trợ lý AI nội bộ có thể được kết nối với nguồn dữ liệu của doanh nghiệp để tạo ra câu trả lời dựa trên những tài liệu được kiểm soát.
Đây là hướng phù hợp với những doanh nghiệp đã có nền tảng dữ liệu và muốn phát triển ứng dụng AI chuyên biệt thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các công cụ AI phổ thông.
10. Kết nối AI với quy trình doanh nghiệp
Bài toán lớn hơn không phải là dùng AI cho một công việc riêng lẻ mà là đưa AI vào cả quy trình.
Ví dụ, một quy trình xử lý yêu cầu khách hàng có thể gồm tiếp nhận thông tin, phân loại yêu cầu, tìm dữ liệu liên quan, tạo phản hồi và chuyển trường hợp đặc biệt cho nhân viên.
AI có thể tham gia vào một hoặc nhiều bước trong quy trình này.
Khi doanh nghiệp bắt đầu nhìn AI dưới góc độ quy trình, cơ hội tạo ra giá trị sẽ lớn hơn so với việc chỉ sử dụng AI để viết nội dung hoặc hỏi đáp.
Bài toán nào nên được ưu tiên khi đào tạo AI in-house?
Không phải công việc nào cũng nên đưa AI vào ngay. Doanh nghiệp nên ưu tiên những bài toán có ba đặc điểm.
Thứ nhất, công việc được thực hiện thường xuyên và tiêu tốn nhiều thời gian.
Thứ hai, quy trình có đầu vào và đầu ra tương đối rõ ràng.
Thứ ba, kết quả có thể đo lường được bằng thời gian, số lượng công việc, chi phí hoặc chất lượng đầu ra.
Ví dụ, nếu một nhóm nhân sự dành hàng chục giờ mỗi tuần để tổng hợp báo cáo, đây có thể là bài toán đáng thử nghiệm. Ngược lại, một công việc hiếm khi thực hiện và có tính đặc thù cao có thể chưa phải ưu tiên.
Từ bài tập AI đến quy trình sử dụng thật
Một trong những hạn chế của đào tạo AI là học viên hoàn thành bài tập trong lớp nhưng không sử dụng sau khóa học.
Để tránh tình trạng này, doanh nghiệp nên chuyển mỗi bài tập thành một tình huống có thể sử dụng thật.
Ví dụ, thay vì yêu cầu Marketing viết một bài quảng cáo mẫu, có thể sử dụng một sản phẩm thực tế của doanh nghiệp. Thay vì tạo email giả định, Sales có thể thực hành trên một tình huống khách hàng cụ thể.
Khi bài tập liên quan trực tiếp đến công việc, nhân sự sẽ dễ nhận ra giá trị của AI và hình thành thói quen sử dụng.
Những bài toán không nên giao hoàn toàn cho AI
AI có thể hỗ trợ rất nhiều công việc nhưng không nên được xem là hệ thống tự động có khả năng quyết định mọi thứ.
Những công việc liên quan đến pháp lý, tài chính quan trọng, thông tin mật, đánh giá nhân sự hoặc quyết định ảnh hưởng lớn đến khách hàng cần có cơ chế kiểm tra của con người.
Doanh nghiệp cũng cần xây dựng quy định về dữ liệu được phép sử dụng với AI, công cụ nào được phép truy cập và ai chịu trách nhiệm kiểm tra kết quả.
Đào tạo AI hiệu quả không chỉ giúp nhân sự biết cách sử dụng AI mà còn giúp họ biết khi nào nên sử dụng và khi nào không nên sử dụng AI.
Đào tạo AI cần gắn với dữ liệu và quy trình doanh nghiệp
Một công cụ AI có thể được hàng triệu người sử dụng, nhưng giá trị tạo ra trong từng doanh nghiệp lại phụ thuộc vào dữ liệu và quy trình cụ thể.
Do đó, chương trình đào tạo AI in-house nên khai thác những tình huống thực tế của doanh nghiệp, từ đó xác định các điểm có thể cải thiện bằng AI.
Khi nhân sự hiểu được AI có thể hỗ trợ công việc nào, cách xây dựng yêu cầu, cách kiểm tra kết quả và cách kết hợp AI với quy trình hiện tại, việc ứng dụng sẽ có tính bền vững hơn.
Đào tạo AI in-house vì vậy không chỉ là đưa AI vào lớp học. Đó là quá trình giúp nhân sự nhìn lại công việc, xác định những điểm có thể cải thiện và biến AI thành một công cụ thực sự hữu ích trong quy trình hằng ngày.
