Tái đào tạo và Nâng cao kỹ năng là gì?
Hãy bắt đầu với một vài định nghĩa.
Tái đào tạo và nâng cao kỹ năng là những thành phần then chốt của chiến lược phát triển lực lượng lao động toàn diện, đặc biệt trong thời đại AI và tự động hóa đang tái định hình vai trò công việc và yêu cầu của ngành.
Tái đào tạo là đào tạo nhân viên để họ tiếp thu những kỹ năng hoàn toàn mới, cho phép họ chuyển sang các vai trò khác trong tổ chức. Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng khi một số công việc trở nên lỗi thời do tiến bộ công nghệ.
Chẳng hạn, khi các hệ thống AI đảm nhận các nhiệm vụ thường nhật, các chương trình tái đào tạo có thể giúp nhân viên chuyển sang những vai trò đòi hỏi giải quyết vấn đề phức tạp và tư duy chiến lược.
Nâng cao kỹ năng, ngược lại, tập trung vào việc tăng cường các kỹ năng sẵn có của nhân viên để nâng cao hiệu suất trong vai trò hiện tại.
Hình thức đào tạo này đảm bảo nhân viên luôn thành thạo và hiệu quả khi yêu cầu công việc thay đổi. Ví dụ, khi các công cụ AI mới được tích hợp vào chiến lược tiếp thị, việc nâng cao kỹ năng cho các chuyên gia tiếp thị để sử dụng hiệu quả các công cụ này trở nên thiết yếu.
Tầm quan trọng trong việc duy trì lực lượng lao động cạnh tranh
Cả tái đào tạo và nâng cao kỹ năng đều đóng vai trò sống còn trong việc duy trì một lực lượng lao động linh hoạt và cạnh tranh. Theo một số ước tính, AI có thể thay thế khoảng 300 triệu việc làm trên toàn cầu vào năm 2030.
Sự chuyển dịch này nhấn mạnh tầm quan trọng của các sáng kiến tái đào tạo chiến lược để chuẩn bị lực lượng lao động cho những vai trò mới tận dụng công nghệ mới nổi.
Hơn nữa, nâng cao kỹ năng đảm bảo nhân viên luôn cập nhật các xu hướng ngành và tiến bộ công nghệ mới nhất. Quá trình cải thiện liên tục này không chỉ nâng cao hiệu suất cá nhân mà còn thúc đẩy tăng trưởng và đổi mới tổng thể của tổ chức.
Ví dụ trong các ngành
Các ngành nghề đều đang chứng kiến tác động chuyển đổi của AI, đòi hỏi những nỗ lực tái đào tạo và nâng cao kỹ năng có trọng tâm:
- Sản xuất: Khi robotics và tự động hóa do AI dẫn dắt trở nên phổ biến, các chương trình tái đào tạo cho công nhân dây chuyền lắp ráp để xử lý quy trình sản xuất tiên tiến hoặc chuyển sang vai trò bảo trì và khắc phục sự cố là điều cần thiết.
- Y tế: Việc áp dụng AI trong chẩn đoán và chăm sóc bệnh nhân đòi hỏi các chuyên gia y tế nâng cao kỹ năng ở các lĩnh vực như phân tích dữ liệu và công cụ chẩn đoán dựa trên AI, đảm bảo họ có thể tận dụng công nghệ để cải thiện kết quả điều trị.
- Tài chính: Các tổ chức tài chính ngày càng sử dụng AI để đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận. Các chương trình tái đào tạo cho nhân viên ngân hàng truyền thống để thành thạo AI và an ninh mạng là rất quan trọng để thích ứng với những thay đổi này.
Bằng cách thấu hiểu và triển khai các chiến lược tái đào tạo và nâng cao kỹ năng hiệu quả, doanh nghiệp không chỉ giữ chân lực lượng lao động quý giá mà còn thúc đẩy đổi mới liên tục và duy trì lợi thế cạnh tranh trong thế giới do AI dẫn dắt.
Vai trò của AI trong việc thúc đẩy nhu cầu Tái đào tạo và Nâng cao kỹ năng
Trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa đang định hình lại sâu sắc lực lượng lao động bằng cách thay đổi vai trò công việc và yêu cầu kỹ năng. Theo một báo cáo của PwC, đến giữa thập niên 2030, tối đa 30% công việc có thể được tự động hóa, với tác động đáng kể trên nhiều lĩnh vực. Những công nghệ này không chỉ thay đổi cách thực hiện nhiệm vụ mà còn tạo ra các vai trò mới đòi hỏi kỹ năng chuyên môn.
Ví dụ, trong chăm sóc khách hàng, chatbot và trợ lý ảo dùng AI đang tự động hóa các câu hỏi thường gặp, làm giảm nhu cầu cho các vai trò dịch vụ khách hàng truyền thống đồng thời tăng nhu cầu đối với nhân sự có kỹ năng quản lý và cải thiện hệ thống AI.
Tương tự, trong logistics, phân tích dự báo dựa trên AI đang tối ưu chuỗi cung ứng, đòi hỏi các kỹ năng về phân tích dữ liệu và máy học.
Việc tích hợp AI vào quy trình kinh doanh đang dịch chuyển bộ kỹ năng cần có trên mọi cấp độ lực lượng lao động. Theo Báo cáo Tình hình Hiểu biết về Dữ liệu & AI 2024 của DataCamp, 62% lãnh đạo tin rằng hiểu biết về AI hiện nay quan trọng đối với
các nhiệm vụ hằng ngày của đội ngũ. Hơn nữa, bốn trong bảy kỹ năng tăng trưởng nhanh nhất là các kỹ năng về dữ liệu và AI.
Dữ liệu từ Báo cáo Tình hình Hiểu biết về Dữ liệu & AI 2024
Các tổ chức khác đã nhấn mạnh những xu hướng khác nhau. OECD và Diễn đàn Kinh tế Thế giới từng nhấn mạnh nhu cầu về "kỹ năng mềm" như giải quyết vấn đề phức tạp, tư duy phản biện và trí tuệ cảm xúc — những kỹ năng ít bị tự động hóa thay thế. Các kỹ năng này bổ trợ cho năng lực kỹ thuật và rất cần thiết để nhân viên hợp tác hiệu quả với hệ thống AI.
Với những yếu tố này, các công ty tiên phong đang chủ động thực hiện các bước để đáp ứng yêu cầu kỹ năng đang thay đổi. Chẳng hạn, năm 2020, Amazon cam kết đầu tư 700 triệu đô la để nâng cao kỹ năng cho 100.000 nhân viên vào năm 2025, tập trung vào các lĩnh vực như điện toán đám mây, máy học và hỗ trợ CNTT.
Tương tự, năm 2023, IBM cam kết đào tạo kỹ năng AI cho 2 triệu người trong vòng ba năm nhằm thu hẹp khoảng cách kỹ năng AI toàn cầu.
Nếu chúng ta có thể giúp mọi người bắt kịp khi xác định phạm vi dự án machine learning, thì các bên liên quan kinh doanh và chuyên gia dữ liệu có thể nói cùng một ngôn ngữ và hợp tác sâu sắc.
Eric Siegel, Founder of Machine Learning Week
Bạn vẫn phải bắt đầu bằng việc đặt đúng câu hỏi. Bạn phải tìm một chuỗi câu hỏi và đi theo chuỗi đó.
Kyle Daigle, COO of GitHub
AI và máy học luôn là một phần của ngôn ngữ dữ liệu. Chúng ta không nên tách bạch giữa hiểu biết về AI và hiểu biết về dữ liệu; cả hai là bộ kỹ năng bổ trợ sẽ giúp chúng ta tiến lên trong một thế giới định hướng dữ liệu và phân tích hơn.
Jordan Morrow, Senior Vice President of Data and AI Transformation at AgileOne
AI tạo sinh có thể tóm tắt văn bản, tạo nội dung, và tạo hoặc diễn giải mã một cách hiệu quả, làm nổi bật tiềm năng chuyển đổi của nó trong các tác vụ liên quan đến dữ liệu.
Nick Magnuson, Head of AI at Qlik
Cách bạn giúp một tổ chức tốt hơn không phải là gửi người đi học các khóa đào tạo tối tân về khoa học dữ liệu hay đạo đức AI hay bất cứ thứ gì khác. Mà là đặt ra những chuẩn mực đúng đắn.
Andrew McAfee, MIT Sloan School of Management
Xây dựng môi trường hỗ trợ, tôn vinh việc học hỏi và thích ứng sẽ giúp giảm kháng cự và nuôi dưỡng văn hóa cải tiến liên tục.
Thách thức trong Tái đào tạo và Nâng cao kỹ năng trong Kỷ nguyên AI
Dĩ nhiên, các chương trình nâng cao và tái đào tạo đi kèm với những thách thức riêng. Như chúng ta thấy trong Báo cáo Tình hình Hiểu biết về Dữ liệu & AI, đào tạo về dữ liệu và AI vẫn còn ở giai đoạn sơ khai tại nhiều tổ chức.
Dữ liệu từ Báo cáo Tình hình Hiểu biết về Dữ liệu & AI
Vượt qua sự kháng cự với thay đổi
Một trong những thách thức chính khi triển khai chương trình tái đào tạo và nâng cao kỹ năng là vượt qua sự kháng cự với thay đổi từ nhân viên và ban lãnh đạo. Việc đưa công nghệ AI và dữ liệu vào thường dẫn đến lo ngại về an toàn việc làm và mức độ phù hợp của kỹ năng hiện có.
Các chiến lược quản trị thay đổi hiệu quả là rất quan trọng để giải quyết những lo ngại này. Lãnh đạo cần tập trung vào truyền thông rõ ràng về lợi ích của AI và nâng cao kỹ năng dữ liệu, giải tỏa nỗi sợ liên quan đến tự động hóa và tôn vinh những người tiên phong tiếp nhận công nghệ mới.
Đảm bảo tiếp cận nguồn lực và đào tạo
Bất chấp tiến bộ, đào tạo về dữ liệu và AI vẫn còn sơ khai. Tuy vậy, chỉ 12% lãnh đạo báo cáo không cung cấp đào tạo dữ liệu nào, giảm từ 18% năm trước. Hơn nữa, nhiều tổ chức đang mở rộng đào tạo dữ liệu cho các vai trò không kỹ thuật, tăng từ 14% lên 20% trong năm qua. Tuy nhiên, việc mở rộng này vẫn chưa theo kịp nhu cầu kỹ năng dữ liệu ngày càng tăng.
Đối với đào tạo AI nói riêng, tình hình còn đáng lo hơn. Có tới 26% lãnh đạo cho biết họ không cung cấp bất kỳ hình thức đào tạo AI nào, và thêm 26% chỉ dành đào tạo AI cho các vai trò kỹ thuật. Chỉ 18% mở rộng đào tạo này cho nhân sự không kỹ thuật, và 25% đã thiết lập chương trình hiểu biết AI toàn tổ chức.
Các tổ chức nên thúc đẩy học tập liên tục và đảm bảo rằng chương trình đào tạo dữ liệu và AI sẵn có cho tất cả nhân viên, không chỉ đội ngũ kỹ thuật.
Cân bằng giữa công việc và cam kết học tập
Nhân viên thường khó cân bằng công việc đang làm với thời gian cần thiết cho đào tạo. Thách thức này đặc biệt rõ với các vai trò không kỹ thuật, vốn không truyền thống ưu tiên học tập liên tục.
Tạo lịch đào tạo linh hoạt và tích hợp học tập vào quy trình làm việc hằng ngày có thể giúp giảm gánh nặng này. Ví dụ, các nền tảng học tập và mô-đun đào tạo có thể cung cấp cơ hội học theo nhịp độ riêng, phù hợp với lịch bận rộn.
Giải quyết khoảng cách kỹ năng
Khoảng cách kỹ năng vẫn là rào cản đáng kể. Báo cáo Tình hình Hiểu biết về Dữ liệu & AI cho thấy, dù có mức tăng 4% số tổ chức có chương trình hiểu biết dữ liệu trưởng thành dành cho mọi người — từ 31% năm 2023 lên 35% — vẫn còn nhiều dư địa để phát triển.
Tính cấp bách trong việc giải quyết khoảng cách kỹ năng AI thậm chí còn lớn hơn, vì nỗ lực đào tạo AI hiện tại vẫn tụt hậu so với kỹ năng dữ liệu. Lãnh đạo cần ưu tiên hiểu biết về AI và đảm bảo cả nhân sự kỹ thuật lẫn không kỹ thuật đều được trang bị kỹ năng cần thiết để định hướng tương lai do AI dẫn dắt.
Triển khai chương trình học cá nhân hóa và tương tác
Trải nghiệm học tập cá nhân hóa và tương tác là điều thiết yếu cho tái đào tạo và nâng cao kỹ năng hiệu quả. Các chương trình đào tạo “một cỡ phù hợp cho tất cả” truyền thống thường không thu hút nhân viên hoặc không đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ.
Các tổ chức nên tập trung xây dựng lộ trình học tập phù hợp và tích hợp các yếu tố tương tác như dự án thực hành và ứng dụng thực tiễn. Thành công của Rolls Royce với các khóa học Python cá nhân hóa cho kỹ sư, giúp đẩy nhanh đáng kể quy trình thiết kế, đã làm nổi bật hiệu quả của cách tiếp cận này.
Vì sao chọn DataCamp for Business cho Chương trình Nâng cao và Tái đào tạo?
Giải pháp học tập toàn diện
DataCamp for Business cung cấp thư viện hơn 350 khóa học về khoa học dữ liệu, AI và phân tích, đáp ứng nhiều trình độ khác nhau. Lộ trình học tập được thiết kế phù hợp giúp đào tạo gắn với mục tiêu tổ chức, mang lại tính liên quan và hiệu quả cho nhân viên.
Nền tảng hấp dẫn và tương tác
Nền tảng nhấn mạnh học qua thực hành với bài tập tương tác và dự án thực tế, nâng cao mức độ thấu hiểu và ghi nhớ. Các yếu tố trò chơi hóa và đánh giá định kỳ giúp người học có động lực và theo dõi tiến độ.
Thành công đã được kiểm chứng và ghi nhận
Các công ty như Rolls Royce và Colgate-Palmolive đã nâng cao kỹ năng cho hàng nghìn nhân viên với DataCamp, cho thấy tính linh hoạt và hiệu quả của nền tảng. Chương trình của DataCamp được các lãnh đạo và chuyên gia trong ngành công nhận, đảm bảo chất lượng đào tạo cao.
Tích hợp hiểu biết về AI và dữ liệu
DataCamp xem hiểu biết về AI là phần mở rộng của hiểu biết về dữ liệu, cung cấp các khóa học giúp nhân viên hiểu vai trò của AI trong phân tích dữ liệu và ra quyết định. Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo phát triển kỹ năng một cách tổng thể.
Khả năng mở rộng và hỗ trợ
Nền tảng của DataCamp có thể mở rộng để hỗ trợ tổ chức ở mọi quy mô, từ nhóm nhỏ đến doanh nghiệp lớn. Họ cung cấp hỗ trợ chuyên biệt cho việc triển khai và quản lý chương trình đào tạo, đảm bảo thành công và cải tiến liên tục.
Lựa chọn DataCamp for Business giúp tổ chức của bạn sẵn sàng điều hướng những phức tạp trong bối cảnh do AI dẫn dắt, xây dựng lực lượng lao động sẵn sàng cho tương lai thông qua các giải pháp toàn diện, tương tác và có khả năng mở rộng.
