Tóm tắt: Nhiều doanh nghiệp đầu tư ngân sách lớn triển khai đào tạo AI cho nhân sự nhưng tỷ lệ ứng dụng công nghệ vào thực tế công việc vẫn không có sự chuyển biến rõ rệt. Thất bại này bắt nguồn từ việc thiết kế tình huống xa rời thực tế, thực hành sai bối cảnh và thiếu sự hướng dẫn về việc nhận diện các lỗi sai của AI. Việc thay đổi phương pháp tiếp cận L&D sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả đầu tư công nghệ số.

Trong thiết kế bài giảng trực tuyến, nhiều người thường tập trung vào hình ảnh bắt mắt hay công nghệ tương tác phức tạp mà vô tình bỏ qua một yếu tố cốt lõi là tính dễ đọc của văn bản. Khi nội dung hiển thị quá khó học, học viên buộc phải tiêu tốn nhiều năng lượng trí óc chỉ để nhận diện mặt chữ, dẫn đến tình trạng mệt mỏi và nhanh chóng bỏ cuộc. Nhằm giải quyết triệt để vấn đề này, bài viết dưới đây sẽ chia sẻ mười phương pháp tối ưu tính dễ đọc cho bài giảng e-learning giúp học viên tiếp thu kiến thức một cách tự nhiên và thoải mái nhất.

>>> Xem thêm: AI LMS là gì? Tương lai đào tạo doanh nghiệp do AI dẫn dắt

Nguyên nhân khiến các chương trình đào tạo AI cho nhân sự chưa mang lại hiệu quả thực tế

Phần lớn các chương trình đào tạo trí tuệ nhân tạo hiện nay được xây dựng dựa trên góc nhìn kỹ thuật thuần túy hoặc các lý thuyết chung chung. Doanh nghiệp thường tập trung giới thiệu các tính năng của công cụ thay vì tìm hiểu sâu sắc về nhu cầu và thói quen làm việc hàng ngày của từng nhóm nhân viên cụ thể. Sự thiếu đồng bộ giữa lý thuyết bài học và thực tế công việc làm giảm động lực ứng dụng công nghệ của người lao động.

Ba sai lầm cốt lõi trong khâu thiết kế bài giảng đào tạo AI cho nhân sự

Kịch bản bài học được xây dựng sai đối tượng học viên

Hầu hết các tình huống giả định trong bài học AI đều xoay quanh công việc văn phòng cơ bản như viết thư điện tử, tóm tắt biên bản cuộc họp hay soạn thảo tài liệu. Những ví dụ này hoàn toàn vô nghĩa đối với một nhân viên bán hàng trực tiếp tại quầy tư vấn sản phẩm hay một công nhân sơn kỹ thuật đang phải tìm giải pháp chống thấm cho gỗ ngoài trời.

Khi bối cảnh bài học quá xa lạ với thực tế công việc hàng ngày, học viên sẽ không thể tìm thấy điểm kết nối để ứng dụng công nghệ. Đào tạo lái xe tải lớn nhưng chỉ hướng dẫn cách lùi một chiếc xe đô thị nhỏ sẽ khiến người học lúng túng khi đối mặt với thực tế. Bộ phận L&D cần hợp tác cùng các chuyên gia nội bộ để thiết lập các tình huống thực hành bám sát nhiệm vụ chuyên môn của từng vị trí công việc.

>>> Xem thêm: 20 game tương tác gây nghiện & giúp học viên mê mẩn khóa học trực tuyến

Hoạt động thực hành diễn ra sai không gian và bối cảnh công việc

Người lao động kỹ thuật thường tiếp thu kiến thức hiệu quả nhất qua hoạt động thực hành trực tiếp tại hiện trường. Một kỹ thuật viên sơn không thể thành thạo kỹ thuật phun sơn mới bằng cách xem video hướng dẫn trong phòng học, họ cần cầm thiết bị phun trực tiếp trên bề mặt vật liệu dưới sự giám sát của giảng viên.

Hành vi sử dụng công nghệ AI cũng tuân theo quy luật tương tự. Thói quen sử dụng AI để giải quyết công việc không thể hình thành khi nhân viên chỉ tương tác trong môi trường giả lập của hệ thống LMS. Thói quen đó cần được rèn luyện trực tiếp ngay tại các bước xử lý công việc thực tế của họ hàng ngày. Với nhân viên văn phòng, khoảng cách này có thể dễ dàng khỏa lấp, nhưng đối với lực lượng lao động trực tiếp, việc thiếu môi trường thực hành thực tế sẽ khiến họ nhanh chóng bỏ cuộc.

Thiếu nội dung hướng dẫn về việc nhận diện các lỗi sai của công cụ

Sự tin tưởng của con người đối với công nghệ được bồi đắp thông qua quá trình trải nghiệm thực tế. Khi sử dụng bản đồ định vị GPS, người dùng chỉ thực sự có kinh nghiệm khi từng đi nhầm vào đoạn đường đang thi công hoặc bị chỉ dẫn đi đường vòng, từ đó họ tự biết khi nào nên tin bản đồ và khi nào nên tự đưa ra quyết định dựa trên quan sát thực tế.

Đối với nhân sự mới làm quen với AI, họ chưa có cơ hội trải nghiệm các lỗi sai nhỏ của hệ thống. Khi AI đưa ra một câu trả lời tự tin nhưng chứa thông tin sai lệch về thông số kỹ thuật hay mã sản phẩm, nhân viên sẽ lập tiếp mất niềm tin vào công cụ và từ bỏ việc sử dụng. Do đó, bài học cần thiết lập các bài tập kiểm chứng lỗi sai của AI, yêu cầu học viên chủ động phát hiện các chi tiết phi lý để rèn luyện tư duy phản biện khi làm việc cùng trí tuệ nhân tạo.

Giải pháp giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hiệu quả đào tạo ai cho nhân sự

Để khắc phục các điểm nghẽn nêu trên, bộ phận L&D cần thay đổi phương thức tiếp cận và thiết kế chương trình học:

• Tiến hành khảo sát thực tế quy trình làm việc của từng phòng ban trước khi lên nội dung bài học.
• Xây dựng hệ thống bài tập thực hành tích hợp trực tiếp vào phần mềm tác nghiệp hàng ngày của nhân viên.
• Đưa các lỗi sai giả định thực tế của AI vào bài kiểm tra để giúp học viên nâng cao kỹ năng kiểm chứng dữ liệu.
• Thiết lập các chương trình kèm cặp trực tiếp từ những nhân sự ứng dụng AI xuất sắc trong tổ chức.

Kết luận

Thất bại của các chương trình đào tạo AI thường không bắt nguồn từ năng lực của học viên hay chất lượng của công nghệ, mà do quy trình thiết kế bài giảng chưa bám sát thực tế dòng công việc. Việc tập trung tối ưu hóa trải nghiệm học tập thực tế, cá nhân hóa kịch bản theo từng chức danh chuyên môn và hướng dẫn nhân viên cách làm việc phản biện cùng AI sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao đáng kể tỷ lệ ứng dụng công nghệ và thúc đẩy hiệu suất vận hành của tổ chức.

Doanh nghiệp có nhu cầu triển khai hệ thống đào tạo LMS tích hợp AI, liên hệ OES qua hotline 0397.116.997 0363.434.499 (Gặp GĐ kinh doanh, tư vấn dự án lớn)