Đào tạo AI in-house hiệu quả thế nào? 7 chỉ số doanh nghiệp nên đo

Doanh nghiệp có thể tổ chức một chương trình đào tạo AI với hàng chục hoặc hàng trăm nhân sự tham gia, nhưng số người hoàn thành khóa học chưa phản ánh được chương trình có thực sự tạo ra giá trị hay không.

Một nhân viên có thể biết cách viết prompt, sử dụng chatbot hoặc tạo nội dung bằng AI nhưng nếu sau khóa học công việc vẫn được thực hiện theo cách cũ thì tác động đối với doanh nghiệp gần như chưa đáng kể.

Vì vậy, khi triển khai đào tạo AI in-house, doanh nghiệp cần quan tâm đến những thay đổi xảy ra sau đào tạo: nhân sự có sử dụng AI thường xuyên hơn không, thời gian xử lý công việc có giảm không, chất lượng đầu ra thay đổi thế nào và những quy trình nào đã được cải thiện.

Vì sao đào tạo AI cần được đo lường sau chương trình?

AI có khả năng tạo ra những thay đổi rất khác nhau tùy từng công việc. Có nhiệm vụ chỉ tiết kiệm được vài phút, nhưng cũng có quy trình có thể giảm đáng kể thời gian xử lý khi được thiết kế lại với AI.

Nếu không đo lường, doanh nghiệp rất khó biết khoản đầu tư cho đào tạo đang tạo ra kết quả gì.

Việc đo lường cũng giúp xác định nhóm nhân sự nào đang ứng dụng tốt, bài toán nào mang lại hiệu quả cao và nội dung đào tạo nào cần được điều chỉnh.

Quan trọng hơn, mục tiêu cuối cùng không phải là giúp nhân sự “biết dùng AI” mà là tạo ra sự cải thiện có thể quan sát được trong công việc.

7 chỉ số đánh giá hiệu quả đào tạo AI in-house

1. Thời gian hoàn thành công việc

Đây là một trong những chỉ số dễ hiểu nhất.

Doanh nghiệp có thể chọn một số công việc cụ thể và ghi nhận thời gian thực hiện trước khi nhân sự được đào tạo. Sau đó, tiếp tục đo thời gian khi nhân sự đã ứng dụng AI.

Ví dụ, một nhân viên cần 90 phút để tổng hợp và viết báo cáo. Sau khi xây dựng quy trình sử dụng AI phù hợp, thời gian giảm xuống còn 60 phút.

Nếu chất lượng báo cáo vẫn được duy trì, doanh nghiệp đã có một kết quả cụ thể để đánh giá hiệu quả.

Tuy nhiên, cần tránh kết luận rằng thời gian giảm luôn đồng nghĩa với hiệu quả tăng. Chất lượng đầu ra cũng phải được xem xét song song.

2. Số lượng công việc được AI hỗ trợ

Một chỉ số khác là số lượng nhiệm vụ mà nhân sự thực sự đưa AI vào quy trình.

Có thể thống kê theo phòng ban:

• Marketing sử dụng AI cho bao nhiêu nhóm công việc?
• Sales ứng dụng AI ở những bước nào?
• HR có bao nhiêu quy trình được AI hỗ trợ?
• Bộ phận vận hành đã tự động hóa bao nhiêu tác vụ?

Chỉ số này giúp doanh nghiệp nhìn thấy mức độ phổ biến của AI trong tổ chức.

Tuy nhiên, không nên chạy theo số lượng. Việc nhân sự sử dụng AI ở 20 công việc không nhất thiết tốt hơn việc sử dụng AI ở 5 công việc nhưng tạo ra tác động lớn.

3. Tỷ lệ nhân sự thực sự sử dụng AI

Số người tham gia đào tạo không đồng nghĩa với số người sử dụng AI sau đào tạo.

Doanh nghiệp có thể theo dõi tỷ lệ nhân sự vẫn sử dụng AI sau một khoảng thời gian nhất định, chẳng hạn một tháng hoặc vài tháng sau chương trình.

Có thể phân thành các nhóm:

• Chưa sử dụng.
• Sử dụng không thường xuyên.
• Sử dụng thường xuyên.
• Đã xây dựng quy trình làm việc với AI.
• Có khả năng hướng dẫn lại cho người khác.

Cách phân nhóm này cho thấy mức độ chuyển đổi từ biết → dùng → ứng dụng thành quy trình.

4. Mức độ giảm công việc thủ công

Một trong những mục tiêu quan trọng của AI là giảm những thao tác lặp lại.

Doanh nghiệp có thể xác định trước những công việc thủ công cần cải thiện và đo thời gian hoặc số bước thực hiện.

Ví dụ, một nhân viên phải tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn rồi nhập lại vào một hệ thống. Nếu AI và tự động hóa giúp giảm một phần thao tác này, doanh nghiệp có thể ghi nhận mức độ cải thiện.

Chỉ số này đặc biệt hữu ích khi chương trình đào tạo hướng tới AI Workflow hoặc tự động hóa quy trình.

5. Chất lượng đầu ra sau khi ứng dụng AI

Tốc độ không phải yếu tố duy nhất.

Nếu nhân sự tạo nội dung nhanh hơn nhưng phải sửa nhiều hơn, lợi ích thực tế có thể không cao. Nếu AI giúp tạo báo cáo nhanh nhưng xuất hiện nhiều lỗi dữ liệu, quy trình mới thậm chí còn tạo thêm rủi ro.

Do đó, doanh nghiệp cần xây dựng tiêu chí chất lượng phù hợp với từng công việc.

Với Marketing có thể đánh giá tính chính xác, mức độ phù hợp thương hiệu và khả năng sử dụng. Với Sales có thể đánh giá chất lượng thông tin và khả năng hỗ trợ quy trình bán hàng.

6. Số quy trình được cải tiến

Đây là chỉ số phù hợp với doanh nghiệp muốn tiến xa hơn việc sử dụng AI cá nhân.

Sau đào tạo, nhân sự có thể xác định những quy trình đang có nhiều thao tác lặp lại và đề xuất cách cải thiện.

Ví dụ:

Trước: Nhận yêu cầu → đọc nội dung → phân loại → nhập dữ liệu → thông báo người phụ trách.

Sau: Nhận yêu cầu → AI phân loại → tự động đưa dữ liệu vào hệ thống → thông báo người phụ trách.

Nếu một chương trình đào tạo tạo ra được những cải tiến như vậy, giá trị của nó không chỉ nằm ở kỹ năng cá nhân mà còn tác động đến cách doanh nghiệp vận hành.

7. Giá trị kinh tế tạo ra từ AI

Cuối cùng, doanh nghiệp có thể quy đổi một phần hiệu quả thành giá trị kinh tế.

Ví dụ, nếu AI giúp một nhóm nhân sự tiết kiệm tổng cộng 100 giờ mỗi tháng, doanh nghiệp có thể ước tính giá trị của thời gian đó dựa trên chi phí nhân sự hoặc giá trị của công việc được tạo ra.

Ngoài tiết kiệm thời gian, doanh nghiệp có thể xem xét:

• Chi phí vận hành giảm.
• Số lượng công việc xử lý tăng.
• Doanh thu được hỗ trợ.
• Chi phí thuê ngoài giảm.
• Tốc độ xử lý khách hàng được cải thiện.

Không phải mọi giá trị đều dễ quy đổi thành tiền, nhưng việc cố gắng xác định tác động kinh tế giúp doanh nghiệp đánh giá chương trình thực tế hơn.

Đo ROI của đào tạo AI in-house như thế nào?

ROI có thể được xem xét dựa trên mối quan hệ giữa giá trị tạo ra và tổng chi phí đầu tư.

Tổng chi phí không chỉ bao gồm chi phí thuê đơn vị đào tạo mà còn có thời gian nhân sự tham gia, chi phí công cụ AI, chi phí triển khai và các nguồn lực liên quan.

Trong khi đó, giá trị thu được có thể đến từ thời gian tiết kiệm, chi phí giảm, năng suất tăng hoặc doanh thu được hỗ trợ.

Ví dụ, một nhóm 20 nhân sự tiết kiệm trung bình 30 phút mỗi ngày nhờ một quy trình AI mới. Nếu quy trình được sử dụng ổn định, tổng thời gian tiết kiệm sau một tháng có thể được quy đổi thành giá trị tương đối để so sánh với khoản đầu tư đào tạo.

Điều quan trọng là không nên cố gắng gán một con số ROI cho mọi hoạt động AI. Một số kết quả như nâng cao năng lực nhân sự hoặc cải thiện tốc độ phản hồi có thể cần thời gian dài hơn để đánh giá.

Ví dụ đo hiệu quả đào tạo AI bằng một bài toán thực tế

Giả sử đội Marketing có nhiệm vụ xây dựng nội dung cho nhiều kênh khác nhau.

Trước khi đào tạo, nhân sự cần nhiều bước thủ công để nghiên cứu, lập dàn ý, viết và chuyển đổi nội dung.

Sau đào tạo, đội ngũ xây dựng một quy trình kết hợp AI để hỗ trợ nghiên cứu, phát triển ý tưởng và tái sử dụng nội dung.

Doanh nghiệp có thể đo:

Trước đào tạo:

• Thời gian hoàn thành một nội dung.
• Số nội dung hoàn thành mỗi tuần.
• Thời gian dành cho các bước thủ công.
• Số lần phải chỉnh sửa.

Sau đào tạo:

• Thời gian hoàn thành.
• Số lượng nội dung.
• Thời gian tiết kiệm.
• Chất lượng đầu ra.
• Tỷ lệ nhân sự sử dụng quy trình mới.

Cách đo này thực tế hơn nhiều so với việc chỉ hỏi nhân viên “Bạn có thấy khóa học hữu ích không?”.

Vì sao nhân sự học xong nhưng không ứng dụng AI?

Đây là vấn đề khá phổ biến.

Một nguyên nhân là nội dung đào tạo quá xa với công việc. Nhân sự học nhiều công cụ nhưng không biết công cụ nào giải quyết được nhiệm vụ của mình.

Nguyên nhân thứ hai là doanh nghiệp không có thời gian để nhân sự thử nghiệm sau khóa học. Nếu trở lại công việc cũ ngay lập tức, những kỹ năng mới rất dễ bị bỏ quên.

Nguyên nhân thứ ba là doanh nghiệp chưa có quy định rõ ràng về việc sử dụng AI. Nhân sự có thể muốn dùng AI nhưng không biết loại dữ liệu nào được phép đưa vào công cụ.

Vì vậy, đo lường hiệu quả cũng giúp doanh nghiệp phát hiện những rào cản khiến AI chưa được ứng dụng rộng rãi.

Doanh nghiệp nên theo dõi hiệu quả trong bao lâu?

Không nên đánh giá chương trình ngay sau khi khóa học kết thúc.

Một cách tiếp cận hợp lý là theo dõi theo nhiều mốc.

Ngay sau đào tạo, doanh nghiệp có thể đánh giá kiến thức và khả năng thực hành.

Sau một thời gian sử dụng, có thể đo tỷ lệ nhân sự ứng dụng AI và số công việc được hỗ trợ.

Ở giai đoạn tiếp theo, doanh nghiệp có thể đánh giá những thay đổi về năng suất, quy trình và giá trị kinh tế.

Cách này giúp phân biệt giữa kết quả học tập và tác động thực tế.

Khi nào doanh nghiệp nên đào tạo AI chuyên sâu hơn?

Nếu một nhóm nhân sự đã sử dụng AI thường xuyên và bắt đầu xuất hiện những bài toán phức tạp hơn, doanh nghiệp có thể chuyển sang chương trình chuyên sâu.

Ví dụ, từ việc sử dụng chatbot có thể phát triển sang Prompt Engineering, xử lý dữ liệu bằng AI, AI Workflow, AI Agent hoặc xây dựng trợ lý AI nội bộ.

Điều này tạo ra một quá trình phát triển liên tục thay vì coi đào tạo AI là một hoạt động chỉ diễn ra một lần.

Đào tạo AI cần được gắn với kết quả kinh doanh

Mục tiêu cuối cùng của đào tạo AI không phải là tạo ra một đội ngũ biết thật nhiều công cụ.

Một chương trình có giá trị cần giúp nhân sự giải quyết công việc nhanh hơn, giảm thao tác không cần thiết, nâng cao chất lượng đầu ra hoặc tạo ra những cách làm mới hiệu quả hơn.

Vì vậy, doanh nghiệp nên xác định các chỉ số cần đo trước khi bắt đầu đào tạo, sau đó theo dõi sự thay đổi trong quá trình ứng dụng.

Khi kết quả đào tạo được kết nối với năng suất, chất lượng công việc, quy trình và giá trị kinh tế, đào tạo AI in-house sẽ trở thành một khoản đầu tư có thể đánh giá được thay vì chỉ là một hoạt động nâng cao kỹ năng cho nhân sự.