Trí tuệ nhân tạo AI đang thay đổi nhanh chóng mọi thứ, bao gồm cả năng lực cốt lõi của nhân viên. Nó đóng vai trò như một chất xúc tác, định hình lại các vai trò nhận thức phức tạp và thay đổi hoàn toàn định nghĩa về công việc có giá trị cao. Để chuẩn bị cho đội ngũ của bạn bước vào thế giới mới này, bạn cần tập trung vào các kỹ năng cụ thể, thiết thực để làm chủ AI, giúp lực lượng lao động của bạn mạnh mẽ và có khả năng cạnh tranh.

Tại sao nhân viên của bạn nên trang bị những kỹ năng Ai?

Kể từ khi các mô hình AI và học máy được giới thiệu vào nơi làm việc, công việc chuyên môn đã phát triển từ một màn trình diễn đơn độc thành một mối quan hệ đối tác. Trí tuệ nhân tạo đã nhanh chóng trở thành một đồng nghiệp cho các nhiệm vụ phức tạp, tiếp tục định hình lại mọi vai trò, mọi vị trí. AI đã trở thành một công cụ hỗ trợ, một công cụ nâng cao. Và cùng với đó, nó đã tạo ra nhu cầu không chỉ về nâng cao và đào tạo lại kỹ năng, mà còn tạo ra một bộ kỹ năng mới cần thiết.

Đối với toàn bộ một tổ chức, sự thay đổi đó tạo ra một tiêu chuẩn cơ sở mới cho lợi thế cạnh tranh. Các công ty mà nhân viên tích hợp AI vào công việc của họ, hoặc có được kỹ năng về AI, đơn giản là hoạt động tốt hơn. Ngoài ra, các nhóm của họ đổi mới nhanh hơn, đưa ra các quyết định sâu sắc hơn và vận hành với hiệu quả cao hơn.

Thị trường việc làm đã phản ánh thực tế mới này. Một phân tích gần đây từ Global AI Jobs Barometer 2025 của PwC cho thấy 100% các ngành công nghiệp đang tăng cường sử dụng AI. Nghiên cứu tương tự cũng chỉ ra rằng những người lao động có kỹ năng AI có mức thưởng lương cao hơn 56% so với những người không có kỹ năng này trong cùng một công việc. Những số liệu thống kê này cho chúng ta biết rằng có một giá trị đáng kể nằm trong các kỹ năng xác định tiêu chuẩn công việc mới này.

Kỹ năng AI là gì?

Kỹ năng AI là những kỹ năng mà con người cần để thích nghi với việc sử dụng các công cụ AI hoặc kỹ năng cần thiết để xây dựng và quản lý các mô hình và hệ thống AI.

Trên thực tế, họ được chia thành hai nhóm: người dùng hàng ngày (hầu hết mọi người) sử dụng các công cụ AI để làm công việc của mình tốt hơn và người dùng kỹ thuật (chuyên gia) tạo và quản lý các hệ thống AI.

Những kỹ năng này kết hợp sự thành thạo về kỹ thuật (tức là khả năng thực tế trong việc sử dụng và quản lý các công cụ AI) với trí thông minh thích ứng, áp dụng sự sáng tạo, tư duy chiến lược và giải quyết vấn đề theo cách mà AI hỗ trợ chứ không phải thay thế.

Các kỹ năng AI hiệu quả được xây dựng thông qua đào tạo chính thức dựa trên kỹ năng AI, tạo ra lộ trình phát triển rõ ràng cho lực lượng lao động.

>> Đào tạo kiến thức sản phẩm là gì? Mẹo đào tạo kiến thức sản phẩm hiệu quả

>> Ứng dụng công nghệ 4.0 vào hoạt động L&D của doanh nghiệp

>> Lợi ích của mô hình học tập 70/20/10 trong doanh nghiệp

Những kỹ năng AI nào đang được săn đón?

1. Về khả năng hiểu biết dữ liệu

Hiểu biết về dữ liệu (Data literacy) là khả năng đặt câu hỏi, diễn giải và truyền đạt những thông tin chi tiết từ các công cụ AI.

Theo nghiên cứu của Qlik, một khoảng cách lớn về sự tự tin đang tồn tại. Trong khi 85% các giám đốc điều hành xem đây là một kỹ năng quan trọng trong tương lai, thì chỉ có 11% nhân viên cảm thấy hoàn toàn tự tin vào khả năng của mình, điều này cho thấy một nhu cầu cấp thiết về đào tạo.

2. Học Sâu (Deep Learning)

Học sâu (Deep learning) cung cấp năng lượng cho nhiều mô hình AI tinh vi, từ chatbot cho đến nhận dạng hình ảnh. Các đội ngũ tiếp thị, sản phẩm và chiến lược cần phải hiểu rõ khả năng và giới hạn của chúng để có thể định hướng các công cụ mà họ đang sử dụng hàng ngày.

3. Học Máy (Machine Learning)

Học máy (Machine learning - ML) là kỹ năng dạy cho các hệ thống tìm ra các mẫu (patterns) trong dữ liệu của công ty bạn để đưa ra những dự đoán thông minh về các kết quả trong tương lai. Nó là động cơ đằng sau các dự báo bán hàng chính xác và việc xác định những khách hàng có nguy cơ mất, biến dữ liệu kinh doanh thô thành một lợi thế chiến lược rõ ràng.

4. Kỹ Thuật Gợi Lệnh (Prompt Engineering)

Kỹ thuật gợi lệnh (Prompt engineering) là kỹ năng đưa ra những hướng dẫn có cấu trúc và giàu ngữ cảnh cho AI tạo sinh (generative AI). Một gợi lệnh hiệu quả sẽ biến một truy vấn đơn giản thành một mệnh lệnh mang tính chiến lược.

5. Tư Duy Phản Biện (Critical Thinking)

Trong thời đại mà AI tạo ra câu trả lời tức thì, giá trị thực sự chuyển sang kỹ năng của con người là đặt câu hỏi về những câu trả lời đó. Tư duy phản biện là đối trọng thiết yếu với đầu ra tự động. Đó là khả năng xác thực thông tin, thách thức các giả định và xây dựng chiến lược dựa trên những thông tin chi tiết do AI tạo ra.

Báo cáo "Tương lai việc làm" của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (World Economic Forum) luôn xếp đây là một kỹ năng được săn đón hàng đầu, khẳng định mức độ ưu tiên cấp bách của nó đối với mọi doanh nghiệp.

6. Phát Triển Tư Duy Phát Triển (Growth Mindset)

Tư duy phát triển (Growth mindset) ít được xem là một kỹ năng đơn lẻ mà giống như một tập hợp các phẩm chất quan trọng, bao gồm sự nhanh nhẹn, khả năng thích ứng và tính kiên cường. Trong kỷ nguyên thay đổi công nghệ liên tục, đây là hệ điều hành nền tảng cho sự thành công lâu dài của nhân viên và có lẽ là khả năng quan trọng nhất đối với lực lượng lao động hiện đại

Tư duy phát triển là niềm tin rằng kỹ năng được xây dựng chứ không phải cố định, điều này khuyến khích việc học hỏi liên tục.

7. Sáng Tạo (Creativity)

AI có thể tạo ra vô số biến thể dựa trên các mẫu có sẵn, nhưng nó không thể sao chép được trí tưởng tượng của con người. Sự sáng tạo thực sự là kỹ năng đặt ra các câu hỏi mới lạ và kết nối các ý tưởng khác biệt để tạo ra một điều gì đó hoàn toàn mới. Đây là động lực của sự đổi mới, một phẩm chất giúp phân biệt các công ty dẫn đầu thị trường với phần còn lại.

8. Giao Tiếp (Communication)

Giao tiếp là kỹ năng chặng cuối thiết yếu cho bất kỳ sáng kiến AI nào. Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu mạnh mẽ nhất cũng sẽ không có giá trị nếu nó không thể được thấu hiểu.

Khả năng chuyển đổi các phát hiện phức tạp thành một câu chuyện rõ ràng, có sức thuyết phục đối với các bên liên quan là điều biến một phân tích dữ liệu đầy hứa hẹn thành một dự án được tài trợ và hỗ trợ.

9. Trí Tuệ Cảm Xúc (Emotional Intelligence)

Khi AI tự động hóa các nhiệm vụ thường nhật, giá trị của sự kết nối con người tăng vọt. Trí tuệ cảm xúc (EQ) là kỹ năng truyền cảm hứng, thuyết phục và đồng cảm với đồng nghiệp và khách hàng. Một nghiên cứu đã phát hiện ra rằng những nhà lãnh đạo có EQ cao có khả năng sở hữu các đội nhóm hoạt động hiệu suất cao hơn đáng kể, khiến nó trở thành một kỹ năng quan trọng cho sự hợp tác.

10. Tư Duy Chiến Lược (Strategic Thinking)

Tư duy chiến lược là khả năng sử dụng các thông tin chi tiết do AI cung cấp để nhìn thấy bức tranh tổng thể lớn hơn. Một AI có thể tối ưu hóa một quy trình, nhưng cần có con người để kết nối kết quả đầu ra đó với các mục tiêu kinh doanh dài hạn và dự đoán những thay đổi của thị trường. AI cung cấp bản đồ chi tiết, nhưng nhà chiến lược là con người vẫn phải chọn điểm đến.

>> Làm sao để đánh giá hiệu quả đào tạo nhân viên

>> 3 cấp độ về sự tham gia của người học trong tổ chức

>> 10 khoá học kỹ năng mềm các doanh nghiệp nên triển khai

11. Quản Lý Dự Án AI (AI Project Management)

Các dự án AI thường mang tính thử nghiệm, không theo tuyến tính, và nhiều dự án thất bại trước khi được triển khai. Kỹ năng quản lý dự án AI là khả năng điều hướng sự không chắc chắn đó. Nó bao gồm việc quản lý các mốc thời gian linh hoạt, thúc đẩy sự lặp lại nhanh chóng và đóng vai trò là người phiên dịch giữa đội ngũ kỹ thuật và các nhà lãnh đạo kinh doanh.

12. Quản Lý Thay Đổi (Change Management)

Các công cụ mới chỉ hiệu quả nếu mọi người sử dụng chúng. Quản lý thay đổi là kỹ năng dẫn dắt các đội ngũ vượt qua khía cạnh con người trong một sự chuyển đổi công nghệ, vốn thường gặp phải nhiều sự phản kháng từ nhân viên.

Việc tích cực thu hút nhân viên tham gia vào việc tái thiết kế vai trò của họ với AI là cách chắc chắn nhất để tạo dựng sự đồng thuận và chấp nhận.

Làm thế nào để đào tạo kỹ năng AI?

Biết kỹ năng nào cần xây dựng là bước đầu tiên. Bước tiếp theo là cách học các kỹ năng AI bằng cách lập kế hoạch thực tế để phát triển chúng trong toàn tổ chức của bạn.

1. Bắt đầu với các chương trình có cấu trúc

Việc để nhân viên tự học AI sẽ dẫn đến kết quả rời rạc và không nhất quán. Một cách tiếp cận tốt hơn nhiều là xây dựng một chương trình có cấu trúc, áp dụng cho toàn công ty, cung cấp cho mọi người một khuôn khổ rõ ràng về các kỹ năng AI thiết yếu cần học.

Đào tạo dựa trên kỹ năng là phương pháp hoàn hảo cho việc này. Nó cho phép bạn thiết kế lộ trình học tập có mục tiêu, phù hợp trực tiếp với các mục tiêu nghề nghiệp cụ thể, có giá trị cao trong môi trường AI.

2. Giải quyết khoảng cách tốc độ giữa AI và đào tạo

Bạn có thấy kế hoạch đào tạo của mình đã lỗi thời? Điều này cho thấy một mâu thuẫn cốt lõi — công nghệ đang chạy nước rút, trong khi các mô hình đào tạo truyền thống vẫn đang chậm chạp . 

Giải pháp có hai mặt: tạo các khóa học trực tuyến nhanh hơn và thay đổi nội dung giảng dạy. 

Thay vì tập trung vào kiến ​​thức tĩnh sẽ sớm trở nên lỗi thời, hãy ưu tiên dạy mọi người cách học bằng các công cụ liên tục phát triển, biến nhóm L&D của bạn từ thư viện nội dung thành trung tâm cho sự nhanh nhẹn.

3. Tập trung vào việc học tập liên tục, suốt đời

Đào tạo không thể chỉ là một sự kiện diễn ra một lần khi công nghệ luôn phát triển. Cách tiếp cận bền vững duy nhất là xây dựng một văn hóa học tập liên tục. Một văn hóa như vậy bắt đầu khi các nhà lãnh đạo thể hiện rõ hành vi bằng cách chia sẻ cởi mở hành trình học tập của chính họ với các công cụ mới.

Để biến điều đó thành hiện thực có nghĩa là phải dành cho nhóm của bạn thời gian và sự cho phép rõ ràng để khám phá, biến việc học thành một phần hữu hình và có giá trị của công việc.

4. Cung cấp các khóa học dễ tiếp cận và có sẵn

Văn hóa học tập cần một hệ thống vận hành, và phần mềm đào tạo nhân viên tập trung (LMS) chính là hệ thống đó. Nó loại bỏ rào cản, chuẩn hóa trải nghiệm học tập và giúp các nỗ lực đào tạo của bạn có thể mở rộng trên toàn công ty. Bạn không cần phải xây dựng mọi khóa học từ đầu, một quá trình chậm chạp và khó khăn.

5. Khuyến khích các phương pháp học tập kết hợp

Việc chỉ dựa vào một phương pháp đào tạo duy nhất cho một chủ đề phức tạp như AI là một sai lầm. Một cách tiếp cận tốt hơn nhiều là kết hợp nhiều phong cách khác nhau. 

Sử dụng các buổi học có giảng viên hướng dẫn để giải quyết những câu hỏi khó, khuyến khích học tập lẫn nhau để cùng nhau giải quyết vấn đề và sử dụng các khóa học tự học để trang bị kiến ​​thức cơ bản. 

Chương trình đào tạo hỗn hợp giúp cho trải nghiệm đào tạo trở nên gần gũi và linh hoạt, đồng thời nhận ra rằng mỗi người học theo những cách khác nhau, giúp toàn bộ chương trình của bạn hiệu quả hơn.