Khi AI ngày càng hiện diện trong công việc và hoạt động quản trị, khả năng sử dụng công cụ thôi là chưa đủ. Cá nhân và doanh nghiệp cần hiểu AI hoạt động như thế nào, biết đánh giá kết quả, nhận diện rủi ro và ứng dụng AI đúng mục tiêu. Đó chính là nền tảng của AI Literacy – năng lực giúp con người làm việc hiệu quả, an toàn và có trách nhiệm cùng AI trong kỷ nguyên mới.

AI Literacy là gì?

AI Literacy là năng lực hiểu, sử dụng, đánh giá và tương tác với trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả, có tư duy phản biện và có trách nhiệm. Năng lực này giúp mỗi cá nhân nhận biết AI có thể hỗ trợ những công việc nào, hiểu được giới hạn của công nghệ và biết cách kiểm soát chất lượng kết quả do AI tạo ra.

AI Literacy không đồng nghĩa với việc phải biết lập trình hoặc am hiểu sâu về thuật toán. Thay vào đó, một người có AI Literacy cần biết cách đặt yêu cầu rõ ràng, cung cấp ngữ cảnh phù hợp, lựa chọn công cụ đúng mục đích và kiểm chứng thông tin trước khi sử dụng trong công việc hoặc ra quyết định.

Vì sao AI Literacy ngày càng quan trọng?

AI Literacy giúp mỗi cá nhân hiểu đúng vai trò của AI, biết cách khai thác công nghệ phù hợp và chủ động kiểm soát những rủi ro có thể phát sinh.

1. Đối với nhân viên

Trong công việc hằng ngày, nhân viên là nhóm trực tiếp sử dụng các công cụ AI để tìm kiếm thông tin, soạn thảo tài liệu, phân tích dữ liệu hoặc xử lý các tác vụ lặp lại. Nền tảng hiểu biết phù hợp sẽ giúp họ lựa chọn đúng công cụ, đặt yêu cầu rõ ràng và khai thác AI theo mục tiêu cụ thể.

Thay vì chấp nhận ngay những gì AI tạo ra, nhân viên cần biết kiểm tra độ chính xác, đối chiếu nguồn thông tin và điều chỉnh kết quả trước khi đưa vào sử dụng. Khả năng này góp phần nâng cao chất lượng công việc, giảm thời gian xử lý và hạn chế sự phụ thuộc vào công nghệ.

2. Đối với nhà quản lý

Ở cấp độ quản lý, thách thức không nằm ở việc biết sử dụng bao nhiêu công cụ AI, mà ở khả năng xác định AI nên tham gia vào công việc ở mức độ nào. Nhà quản lý cần phân biệt những nhiệm vụ có thể giao cho AI hỗ trợ, những công việc cần con người trực tiếp xử lý và các khâu phải được kiểm soát chặt chẽ.

Một cách tiếp cận thống nhất cũng giúp hạn chế tình trạng mỗi nhân viên sử dụng AI theo một cách khác nhau. Từ các nguyên tắc chung về công cụ, dữ liệu đầu vào đến quy trình kiểm duyệt kết quả, nhà quản lý có thể tạo ra phương thức làm việc nhất quán và an toàn hơn cho toàn bộ đội ngũ.

Thông qua việc theo dõi thời gian tiết kiệm, chất lượng đầu ra, mức độ sử dụng và tác động đến hiệu suất, quản lý có thể đánh giá giá trị thực tế mà AI mang lại. Những dữ liệu này trở thành cơ sở để điều chỉnh quy trình, nhân rộng các ứng dụng hiệu quả và phát triển năng lực AI cho nhân viên.

3. Đối với lãnh đạo doanh nghiệp

Với đội ngũ lãnh đạo, AI cần được nhìn nhận như một năng lực có thể tác động đến chiến lược, mô hình vận hành và lợi thế cạnh tranh. Góc nhìn đúng về AI sẽ giúp lãnh đạo tránh đầu tư theo xu hướng hoặc triển khai những sáng kiến rời rạc, thiếu kết nối với mục tiêu kinh doanh.

Từ nền tảng hiểu biết đó, doanh nghiệp có thể nhận diện những cơ hội ứng dụng tiềm năng, lựa chọn AI Use-Case ưu tiên và đánh giá mức độ sẵn sàng về dữ liệu, con người, quy trình và công nghệ. Các quyết định đầu tư AI nhờ vậy sẽ có cơ sở rõ ràng hơn và tập trung vào những vấn đề thực sự cần giải quyết.

Vai trò của lãnh đạo còn thể hiện ở việc thiết lập định hướng, nguyên tắc quản trị và trách nhiệm khi sử dụng AI trong toàn tổ chức. Khi AI được triển khai trong một khuôn khổ nhất quán, doanh nghiệp có thể khai thác công nghệ hiệu quả hơn, đồng thời kiểm soát các rủi ro về dữ liệu, đạo đức và chất lượng ra quyết định.

Cách xây dựng AI Literacy trong doanh nghiệp

Một lộ trình hiệu quả cần bắt đầu từ việc đánh giá hiện trạng, xác định yêu cầu theo từng vai trò, tổ chức đào tạo gắn với công việc và xây dựng cơ chế quản trị phù hợp.

Bước 1: Đánh giá mức độ hiểu biết AI hiện tại

Doanh nghiệp cần xác định đội ngũ đang hiểu và sử dụng AI ở mức độ nào trước khi xây dựng chương trình phát triển năng lực. Việc đánh giá có thể được thực hiện thông qua khảo sát, phỏng vấn, bài kiểm tra tình huống hoặc quan sát cách nhân viên ứng dụng AI trong công việc.

Nội dung đánh giá nên bao gồm mức độ hiểu biết về khả năng và giới hạn của AI, kỹ năng sử dụng công cụ, khả năng kiểm chứng kết quả, nhận thức về bảo mật dữ liệu và mức độ chủ động tìm kiếm cơ hội ứng dụng. Kết quả này sẽ giúp doanh nghiệp nhận diện khoảng cách năng lực và tránh triển khai chương trình đào tạo quá chung chung.

Bước 2: Xác định năng lực AI cần thiết theo từng vai trò

Mỗi vị trí trong doanh nghiệp có mục tiêu, phạm vi trách nhiệm và mức độ tiếp xúc với AI khác nhau. Vì vậy, yêu cầu về AI Literacy cũng cần được thiết kế phù hợp với từng nhóm đối tượng.

Nhân viên có thể cần tập trung vào kỹ năng sử dụng công cụ, kiểm chứng thông tin và bảo vệ dữ liệu. Nhà quản lý cần biết phân bổ công việc giữa con người với AI, kiểm soát chất lượng và đo lường hiệu quả. Đội ngũ lãnh đạo cần có khả năng đánh giá cơ hội chiến lược, lựa chọn AI Use-Case và thiết lập định hướng quản trị cho toàn tổ chức.

Việc xây dựng khung năng lực theo từng vai trò giúp doanh nghiệp xác định rõ nội dung cần học, mức độ thành thạo mong đợi và tiêu chí đánh giá sau đào tạo.

Bước 3: Đào tạo kiến thức và kỹ năng nền tảng

Chương trình đào tạo cần cung cấp cho đội ngũ một nền tảng chung về AI, bao gồm cách AI hoạt động, những khả năng có thể khai thác, các giới hạn thường gặp và rủi ro cần lưu ý.

Bên cạnh kiến thức, người học cần được thực hành cách đặt yêu cầu rõ ràng, cung cấp ngữ cảnh, lựa chọn công cụ phù hợp, đánh giá kết quả và cải thiện đầu ra qua nhiều vòng tương tác. Các nội dung về bảo mật, quyền riêng tư, bản quyền, thiên kiến và trách nhiệm sử dụng cũng cần được tích hợp ngay từ đầu.

Thay vì tập trung vào một công cụ cụ thể, chương trình nên phát triển những năng lực có thể áp dụng trên nhiều nền tảng AI khác nhau. Điều này giúp đội ngũ duy trì khả năng thích ứng khi công nghệ tiếp tục thay đổi.

Bước 4: Gắn việc học với tình huống công việc thực tế

AI Literacy chỉ tạo ra giá trị khi được chuyển hóa thành khả năng giải quyết công việc cụ thể. Doanh nghiệp nên lựa chọn các tình huống gần với hoạt động hằng ngày để nhân viên thực hành, chẳng hạn như tổng hợp báo cáo, phân tích dữ liệu, xây dựng kế hoạch, xử lý tài liệu hoặc hỗ trợ chăm sóc khách hàng.

Mỗi bài tập nên gắn với một mục tiêu rõ ràng và có tiêu chí đánh giá đầu ra. Người học cần hiểu AI đã giúp tiết kiệm bao nhiêu thời gian, cải thiện chất lượng ở điểm nào và những khâu nào vẫn cần sự kiểm soát của con người.

Các nhóm cũng có thể chia sẻ những cách ứng dụng hiệu quả, lỗi thường gặp và kinh nghiệm kiểm chứng kết quả. Qua đó, kiến thức cá nhân dần được chuyển thành năng lực chung của tổ chức.

Bước 5: Xây dựng nguyên tắc sử dụng AI

Khi mức độ sử dụng AI gia tăng, doanh nghiệp cần có những nguyên tắc thống nhất để hướng dẫn đội ngũ sử dụng công nghệ an toàn và có trách nhiệm.

Các nguyên tắc nên làm rõ loại dữ liệu nào được phép hoặc không được phép đưa vào công cụ AI, công cụ nào được doanh nghiệp phê duyệt, trường hợp nào cần con người kiểm duyệt và ai chịu trách nhiệm đối với kết quả cuối cùng. Quy định về quyền riêng tư, bản quyền, bảo mật thông tin và lưu trữ dữ liệu cũng cần được thể hiện cụ thể.

Một khuôn khổ rõ ràng giúp nhân viên tự tin hơn khi ứng dụng AI, đồng thời hạn chế tình trạng sử dụng tự phát, thiếu kiểm soát hoặc tạo ra rủi ro cho doanh nghiệp.

Bước 6: Đo lường và cải tiến liên tục

Sự phát triển của AI Literacy cần được theo dõi thông qua những chỉ số cụ thể, thay vì chỉ đánh giá dựa trên số lượng người đã tham gia đào tạo. Doanh nghiệp có thể đo lường mức độ sử dụng AI, thời gian tiết kiệm, chất lượng đầu ra, tỷ lệ hoàn thành công việc, số lượng tình huống ứng dụng và mức độ tuân thủ nguyên tắc sử dụng.

Phản hồi từ nhân viên và nhà quản lý cũng giúp nhận diện những nội dung còn thiếu, những công cụ chưa phù hợp hoặc các rủi ro mới phát sinh. Từ đó, chương trình đào tạo, khung năng lực và chính sách quản trị có thể được cập nhật theo nhu cầu thực tế.

AI Literacy không phải là một mục tiêu hoàn thành một lần. Đây là năng lực cần được duy trì và phát triển liên tục cùng với sự thay đổi của công nghệ, công việc và chiến lược doanh nghiệp.

Những sai lầm khi phát triển AI Literacy

1. Chỉ tập trung vào kỹ năng viết Prompt

Viết Prompt là một kỹ năng quan trọng khi làm việc với AI, nhưng đây chỉ là một phần của AI Literacy. Việc tập trung quá nhiều vào các mẫu câu lệnh có thể khiến nhân viên biết cách tạo ra kết quả nhanh nhưng chưa hiểu rõ cách AI hoạt động, giới hạn của công nghệ hoặc mức độ tin cậy của thông tin được tạo ra.

Năng lực sử dụng AI cần bao gồm khả năng xác định đúng vấn đề, lựa chọn công cụ phù hợp, cung cấp dữ liệu đầu vào, kiểm tra kết quả và đưa ra quyết định cuối cùng. Một Prompt tốt chưa thể bảo đảm đầu ra chính xác nếu người sử dụng thiếu kiến thức chuyên môn hoặc không biết cách đánh giá thông tin.

2. Đào tạo công cụ nhưng thiếu tư duy phản biện

Các công cụ AI có thể tạo ra nội dung rõ ràng và thuyết phục ngay cả khi thông tin chưa chính xác hoặc thiếu căn cứ. Vì vậy, chương trình đào tạo chỉ hướng dẫn thao tác mà không phát triển tư duy phản biện có thể khiến nhân viên dễ dàng chấp nhận kết quả do AI cung cấp.

Người sử dụng cần được trang bị khả năng đặt câu hỏi, kiểm tra nguồn, nhận diện thiên kiến, phát hiện thông tin thiếu logic và xác định những nội dung cần chuyên gia xác minh. Tư duy phản biện chính là lớp kiểm soát cần thiết để AI hỗ trợ con người ra quyết định, thay vì vô tình dẫn dắt quyết định theo hướng sai lệch.

3. Áp dụng cùng một chương trình cho mọi vị trí

Nhu cầu sử dụng AI của nhân viên, nhà quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp có sự khác biệt rõ rệt. Một chương trình đào tạo đồng nhất cho toàn bộ tổ chức thường cung cấp kiến thức quá rộng với nhóm này nhưng lại chưa đủ chiều sâu với nhóm khác.

Nhân viên cần biết cách ứng dụng AI vào các tác vụ cụ thể. Nhà quản lý cần hiểu cách thiết kế quy trình, kiểm soát chất lượng và tổ chức đội ngũ làm việc cùng AI. Trong khi đó, lãnh đạo cần tập trung vào cơ hội chiến lược, quyết định đầu tư, quản trị rủi ro và dẫn dắt chuyển đổi.

Phân nhóm năng lực theo từng vai trò sẽ giúp nội dung đào tạo sát với trách nhiệm công việc và tạo ra khả năng ứng dụng rõ ràng hơn sau khi học.

4. Bỏ qua yếu tố bảo mật và đạo đức

Sự thuận tiện của các công cụ AI có thể khiến người sử dụng vô tình nhập dữ liệu khách hàng, tài liệu nội bộ, thông tin tài chính hoặc nội dung chưa được công bố lên các nền tảng bên ngoài. Đây là một trong những rủi ro lớn khi AI được sử dụng tự phát trong doanh nghiệp.

Ngoài bảo mật dữ liệu, doanh nghiệp còn phải quan tâm đến quyền riêng tư, bản quyền, thiên kiến, tính minh bạch và trách nhiệm đối với kết quả do AI tạo ra. Các nguyên tắc này cần được tích hợp ngay trong chương trình phát triển AI Literacy, thay vì chỉ được bổ sung sau khi xảy ra sự cố.

Đội ngũ cần hiểu rõ loại dữ liệu nào được phép sử dụng, công cụ nào đã được phê duyệt, trường hợp nào cần kiểm duyệt và ai chịu trách nhiệm đối với sản phẩm cuối cùng.

5. Không gắn đào tạo với mục tiêu kinh doanh

Một chương trình AI Literacy có thể thu hút sự quan tâm trong giai đoạn đầu nhưng nhanh chóng mất hiệu quả nếu người học không nhìn thấy mối liên hệ với công việc. Đào tạo theo xu hướng, giới thiệu nhiều công cụ nhưng thiếu tình huống ứng dụng cụ thể thường dẫn đến tỷ lệ sử dụng thấp sau chương trình.

Mỗi nội dung đào tạo nên được kết nối với một vấn đề thực tế như rút ngắn thời gian xử lý, nâng cao chất lượng báo cáo, cải thiện trải nghiệm khách hàng, hỗ trợ ra quyết định hoặc giảm các tác vụ lặp lại. Doanh nghiệp cũng cần xác định chỉ số trước và sau đào tạo để đánh giá mức độ thay đổi.

Khi AI Literacy gắn với mục tiêu kinh doanh, việc học sẽ chuyển thành hành động, hành động tạo ra kết quả và những cách làm hiệu quả có thể tiếp tục được nhân rộng trong toàn tổ chức.

Hoàn thiện năng lực quản trị và ứng dụng AI với Mini-MBA in AI Strategy

Để AI Literacy thực sự chuyển hóa thành năng lực triển khai AI trong doanh nghiệp, đội ngũ lãnh đạo cần tiến xa hơn việc hiểu và sử dụng các công cụ AI. Nhà lãnh đạo cần có khả năng đánh giá mức độ sẵn sàng, nhận diện cơ hội ứng dụng, lựa chọn AI Use-Case ưu tiên, quản trị rủi ro và dẫn dắt sự thay đổi trong tổ chức.

Chương trình Mini-MBA in AI Strategy tại PACE được thiết kế dành cho lãnh đạo và quản lý, tiếp cận AI từ góc độ chiến lược, quản trị và chuyển đổi doanh nghiệp, không yêu cầu nền tảng lập trình. Thông qua chương trình, học viên có thể:

• Xây dựng tư duy và nền tảng hiểu biết đúng về AI.

• Đánh giá mức độ sẵn sàng ứng dụng AI của doanh nghiệp.

• Nhận diện và lựa chọn các AI Use-Case có giá trị.

• Tích hợp AI vào hoạt động quản trị và các chức năng kinh doanh.

• Quản trị dữ liệu, rủi ro, bảo mật và trách nhiệm khi ứng dụng AI.

• Xây dựng lộ trình triển khai AI phù hợp với chiến lược doanh nghiệp.

Qua đó, AI Literacy được phát triển từ năng lực sử dụng AI ở cấp độ cá nhân thành năng lực lãnh đạo, quản trị và triển khai AI trên quy mô toàn tổ chức.