Sau chuỗi chương trình đào tạo “Ứng dụng AI trong công tác hành chính công” do MobiFone Đà Nẵng phối hợp cùng các xã trên địa bàn thành phố Đà Nẵng tổ chức, Chuyên gia Trưởng Phạm Tô Hoài - Nhà sáng lập Học viện Quản trị Thực chiến Lead-UP Academy đã có những chia sẻ về kết quả bước đầu, những vấn đề cần cải thiện và các điều kiện để hoạt động đào tạo AI thực sự tạo ra giá trị.

Dưới đây là bài viết tổng hợp từ buổi phỏng vấn Chuyên gia Phạm Tô Hoài sau khi trực tiếp triển khai các chương trình đào tạo ứng dụng trí tuệ nhân tạo dành cho cán bộ, công chức, viên chức và đội ngũ đang làm việc tại các cơ quan, đơn vị hành chính cấp xã trên địa bàn thành phố Đà Nẵng.

Từ thực tế giảng dạy và đồng hành cùng học viên, Chuyên gia Phạm Tô Hoài cho rằng: đào tạo AI trong khu vực hành chính công không đơn thuần là giới thiệu một số công cụ mới hoặc hướng dẫn cách viết câu lệnh. Quan trọng hơn, đây là quá trình giúp đội ngũ thay đổi tư duy, hình thành phương pháp làm việc mới và nâng cao năng lực thích ứng trước yêu cầu ngày càng cao của chuyển đổi số.

Một chương trình chỉ thực sự hiệu quả khi học viên có thể chuyển từ “biết về AI” sang “biết sử dụng AI”, tiến tới “ứng dụng AI để giải quyết công việc thực tế” một cách chủ động, chính xác và có trách nhiệm.

04 TÍN HIỆU TÍCH CỰC TỪ THỰC TẾ TRIỂN KHAI

1. Sự chỉ đạo sát sao và tinh thần làm gương của lãnh đạo

Một trong những yếu tố tạo nên sự nghiêm túc của chương trình là sự quan tâm, chỉ đạo và đồng hành của lãnh đạo các xã. Khi lãnh đạo trực tiếp tham gia, động viên và làm gương trong quá trình học tập, đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức cũng có tinh thần sẵn sàng tiếp nhận cái mới và chủ động hơn trong thực hành. Việc nâng cao năng lực số không thể chỉ là yêu cầu dành cho cấp dưới. Sự tham gia của người đứng đầu sẽ góp phần lan tỏa thông điệp rằng học tập, đổi mới và ứng dụng công nghệ là trách nhiệm chung của toàn bộ tổ chức.

2. Tinh thần ham học hỏi đã tạo ra những kết quả ban đầu

Nhiều học viên thể hiện tinh thần học hỏi tích cực, sẵn sàng thử nghiệm những cách làm mới và từng bước vượt qua tâm lý e ngại khi tiếp cận AI. Trong quá trình học, học viên đã trực tiếp thực hành ứng dụng AI vào một số nhiệm vụ như soạn thảo và rà soát văn bản, tổng hợp báo cáo, xây dựng kế hoạch, xử lý dữ liệu, truyền thông chính sách, thiết kế nội dung tuyên truyền và hướng dẫn người dân. Những kết quả ban đầu cho thấy, khi được hướng dẫn bằng phương pháp phù hợp và được thực hành trên công việc quen thuộc, đội ngũ cán bộ, công chức, viên chức hoàn toàn có khả năng tiếp cận và khai thác AI để nâng cao hiệu quả công việc.

3. Sự phối hợp nhịp nhàng giữa các bên

Chất lượng của một chương trình đào tạo không chỉ phụ thuộc vào giảng viên. Hiệu quả còn đến từ sự phối hợp đồng bộ giữa đơn vị tổ chức, lãnh đạo địa phương, bộ phận phụ trách lớp học, giảng viên, trợ giảng và các cơ quan, đơn vị cử học viên tham gia. Khi mục tiêu, nội dung, lịch trình, điều kiện học tập và trách nhiệm của từng bên được thống nhất từ đầu, chương trình sẽ diễn ra liên tục, đúng trọng tâm và hạn chế được những vấn đề phát sinh trong quá trình triển khai.

4. Nhóm hỗ trợ sau đào tạo tạo ra sự kết nối cần thiết

Việc duy trì nhóm hỗ trợ thực hành sau khóa học là một điểm tích cực đáng ghi nhận. Không gian kết nối này giúp học viên tiếp tục đặt câu hỏi, chia sẻ những tình huống phát sinh và nhận được hướng dẫn khi áp dụng AI vào công việc thực tế. Hoạt động hỗ trợ sau đào tạo cũng giúp nhiều học viên vượt qua sự ngại ngùng, mạnh dạn trao đổi với giảng viên và từng bước hình thành thói quen học hỏi, thử nghiệm và cải tiến cách làm.

05 VẤN ĐỀ CẦN ĐƯỢC NHÌN NHẬN THẲNG THẮN

Bên cạnh những kết quả tích cực, quá trình triển khai thực tế cũng cho thấy một số vấn đề cần được cải thiện để nâng cao chất lượng các chương trình tiếp theo.

1. Thời gian và thời lượng học tập cần phù hợp hơn

Đào tạo AI đòi hỏi học viên phải tập trung, trực tiếp thao tác và liên tục sửa lỗi trong quá trình thực hành. Nếu vừa học vừa xử lý công việc chuyên môn, nghe điện thoại hoặc thường xuyên ra khỏi lớp, học viên sẽ khó theo kịp tiến trình và không thể hoàn thành đầy đủ các bài tập.

Như quan điểm của Chuyên gia Phạm Tô Hoài: “Đã bận thì chưa nên học; đã học thì cần dành 100% sự tập trung cho quá trình học tập.”

Thời lượng chương trình cũng cần đủ dài để giảng viên có thể hướng dẫn từ kiến thức cơ bản đến các bước ứng dụng nâng cao. Điều này đặc biệt quan trọng khi năng lực số, kiến thức nền và tốc độ tiếp thu của học viên không đồng đều.

2. Quy mô lớp học cần ở mức vừa phải

Nhiều đơn vị mong muốn bố trí số lượng học viên đông để có nhiều người được tiếp cận AI. Tuy nhiên, với một chương trình có tỷ trọng thực hành cao, lớp học quá đông sẽ làm giảm khả năng quan sát, hướng dẫn và hỗ trợ trực tiếp cho từng học viên. Khi không được hỗ trợ kịp thời, những học viên còn hạn chế về kỹ năng số có thể bị bỏ lại phía sau, dần mất tự tin và không tiếp tục thực hành. Nếu tổ chức lớp có số lượng lớn, cần tăng cường trợ giảng, chia thành các nhóm nhỏ và thiết kế cơ chế hỗ trợ phù hợp.

3. Hạ tầng và thiết bị phải đáp ứng yêu cầu thực hành

Máy tính, thiết bị trình chiếu, âm thanh, nguồn điện, tài khoản ứng dụng và đường truyền internet ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng lớp học. Chỉ một sự cố về kết nối hoặc thiết bị cũng có thể làm gián đoạn toàn bộ tiến trình thực hành. Vì vậy, các điều kiện kỹ thuật cần được kiểm tra kỹ trước khi chương trình diễn ra. Đơn vị tổ chức cũng cần có phương án dự phòng để xử lý nhanh các tình huống phát sinh.

4. Một bộ phận học viên còn tâm lý tự ti và ngại công nghệ

Tinh thần học hỏi của một số học viên chưa cao có thể không hoàn toàn xuất phát từ thái độ thiếu nghiêm túc. Nguyên nhân đôi khi đến từ việc thiếu kỹ năng số nền tảng, thao tác chậm, ngại đặt câu hỏi hoặc lo lắng mình không theo kịp những người khác. Điều này đòi hỏi giảng viên phải hướng dẫn từng bước, sử dụng ngôn ngữ dễ hiểu và tạo ra một môi trường học tập an toàn để học viên dám hỏi, dám thử, dám sai và dám thực hiện lại.

5. Truyền thông trước khóa học chưa được quan tâm đúng mức

Công tác truyền thông trước chương trình có vai trò quan trọng trong việc hình thành tâm thế của học viên. Người học cần hiểu rõ vì sao mình tham gia, chương trình sẽ giúp giải quyết những khó khăn nào và họ cần chuẩn bị thiết bị, tài khoản, dữ liệu cũng như tinh thần ra sao. Truyền thông tốt sẽ giúp chuyển tâm lý từ “phải đi học” sang “muốn được học”, từ tham gia theo yêu cầu sang chủ động chuẩn bị và sẵn sàng ứng dụng kiến thức vào công việc.

06 ĐIỀU KIỆN ĐỂ ĐÀO TẠO AI THỰC SỰ TẠO RA HIỆU QUẢ TẠI CÁC ĐƠN VỊ HÀNH CHÍNH CÔNG

Từ kinh nghiệm triển khai thực tế, Chuyên gia Phạm Tô Hoài cho rằng hiệu quả đào tạo AI là kết quả của một hệ thống đồng bộ, từ khảo sát nhu cầu, thiết kế chương trình, tổ chức lớp học đến hoạt động hỗ trợ sau đào tạo.

1. Lựa chọn đối tác đào tạo chuyên nghiệp

Đối tác đào tạo cần có khả năng khảo sát nhu cầu, đánh giá năng lực ban đầu của học viên và thiết kế chương trình bám sát mục tiêu của từng địa phương. Đơn vị đào tạo không chỉ cần hiểu về công nghệ và các công cụ AI, mà còn phải am hiểu đặc thù công việc, quy trình và yêu cầu chuẩn mực của khu vực hành chính công.

Một chương trình phù hợp cần trả lời rõ ba câu hỏi:

• Học viên cần giải quyết những công việc gì?
• AI có thể hỗ trợ ở công đoạn nào?
• Sau khóa học, học viên phải tạo ra được sản phẩm cụ thể nào?

Vì vậy, không nên lựa chọn đối tác chỉ dựa trên khả năng giới thiệu nhiều công cụ. Điều quan trọng hơn là năng lực thiết kế chương trình, tổ chức thực hành, kiểm soát chất lượng đầu ra và đồng hành cùng học viên trong quá trình áp dụng.

2. Áp dụng phương pháp giảng dạy thực chiến

Đào tạo AI sẽ khó tạo ra thay đổi nếu nội dung chủ yếu dừng lại ở việc giới thiệu khái niệm, tính năng hoặc trình diễn công cụ. Phương pháp phù hợp là lấy công việc thực tế của học viên làm trung tâm. Giảng viên cần hướng dẫn ngắn gọn, thực hiện mẫu và dành phần lớn thời gian để học viên trực tiếp thao tác trên máy tính. Bài học nên được triển khai theo tiến trình từ dễ đến khó: hiểu nguyên tắc, biết cách đặt câu lệnh, kiểm tra kết quả, điều chỉnh nội dung và áp dụng vào một nhiệm vụ cụ thể.

Trong quá trình thực hành, giảng viên và trợ giảng cần quan sát, phát hiện lỗi, phản hồi trực tiếp và hướng dẫn học viên thực hiện lại. Mục tiêu cuối cùng không phải là học viên “đã nghe về AI”, mà là có thể tự sử dụng AI để hỗ trợ công việc sau khi trở về đơn vị.

3. Chuẩn bị đầy đủ các điều kiện học tập

Chương trình đào tạo có tỷ trọng thực hành cao đòi hỏi hệ thống máy tính, thiết bị trình chiếu, âm thanh, nguồn điện và đường truyền internet phải hoạt động ổn định. Mỗi học viên hoặc nhóm học viên cần có thiết bị phù hợp để trực tiếp thao tác, thay vì chỉ quan sát giảng viên trình diễn trên màn hình.

Đơn vị tổ chức cũng cần chuẩn bị trước tài khoản cho các ứng dụng AI cơ bản. Trong trường hợp cần thiết, nên sử dụng tài khoản trả phí để bảo đảm các tính năng phục vụ thực hành và duy trì quá trình học tập liên tục. Tài liệu, biểu mẫu và dữ liệu dùng trong thực hành cần được chuẩn bị, kiểm tra và ẩn danh phù hợp. Học viên cần được hướng dẫn không đưa thông tin cá nhân, tài liệu mật hoặc dữ liệu nội bộ nhạy cảm lên những nền tảng chưa được kiểm soát.

4. Nghiên cứu kỹ tình huống thực tế của từng đơn vị

Mỗi địa phương có cơ cấu tổ chức, đối tượng phục vụ, nhóm thủ tục và yêu cầu công việc khác nhau. Vì vậy, trước khóa học, giảng viên cần khảo sát những nhiệm vụ thường xuyên, các khó khăn học viên đang gặp và những loại sản phẩm họ phải thực hiện trong công việc hằng ngày.

Trên cơ sở đó, chương trình cần xây dựng bài tập sát với thực tế như: Soạn thảo và rà soát văn bản; Xây dựng kế hoạch công tác; Tổng hợp và phân tích dữ liệu; Lập báo cáo định kỳ; Chuyển tài liệu dài thành nội dung tóm tắt; Truyền thông chính sách; Thiết kế nội dung tuyên truyền; hay hướng dẫn người dân thực hiện thủ tục hành chính. Khi được thực hành trên những tình huống quen thuộc, học viên sẽ dễ nhận thấy giá trị của AI, ghi nhớ cách làm và có khả năng áp dụng ngay. Đây chính là điểm khác biệt giữa một chương trình giới thiệu công nghệ với một chương trình phát triển năng lực ứng dụng thực tế.

5. Bố trí hợp lý thời gian, thời lượng, đối tượng và quy mô lớp học

Trước khi tổ chức, đơn vị cần xác định rõ đối tượng tham gia, khảo sát mức độ thành thạo công nghệ và phân nhóm học viên theo vị trí công việc hoặc năng lực nền tảng. Việc này giúp lựa chọn nội dung, tốc độ giảng dạy và bài tập phù hợp hơn.

Thời lượng chương trình phải đủ để học viên vừa tiếp nhận kiến thức, vừa thực hành, sửa lỗi và hoàn thiện sản phẩm. Trong thời gian học, cần hạn chế tối đa việc học viên phải đồng thời xử lý công việc chuyên môn. Quy mô lớp học cũng cần ở mức vừa phải để giảng viên có thể quan sát và hỗ trợ từng học viên. Với lớp có số lượng lớn, cần tăng cường trợ giảng, chia nhóm nhỏ và bố trí những học viên có kỹ năng tốt hỗ trợ các thành viên còn hạn chế.

6. Duy trì hoạt động hỗ trợ sau đào tạo

Khóa học chỉ là điểm khởi đầu. Khi trở về đơn vị, học viên sẽ gặp những tình huống mới, những lỗi chưa xuất hiện trên lớp hoặc chưa biết cách điều chỉnh kết quả do AI tạo ra. Nếu không có cơ chế hỗ trợ, nhiều người có thể nhanh chóng quay lại phương pháp làm việc cũ.

Do đó, đơn vị tổ chức và giảng viên nên duy trì nhóm hỗ trợ sau đào tạo, giao các nhiệm vụ ứng dụng ngắn, giải đáp vướng mắc và chia sẻ những tình huống điển hình. Có thể định kỳ xem xét sản phẩm do học viên thực hiện, góp ý cách đặt câu lệnh và hướng dẫn kiểm tra tính chính xác, tính phù hợp của nội dung đầu ra. Những cách làm hiệu quả cần được tổng hợp thành bộ câu lệnh mẫu, biểu mẫu hoặc hướng dẫn sử dụng chung để đội ngũ tiếp tục áp dụng và cải tiến. Hoạt động “follow-up” sẽ giúp chuyển quá trình học tập từ biết công cụ sang hình thành năng lực, từ thao tác thử nghiệm sang thói quen làm việc hằng ngày.

Từ “biết sử dụng” đến “tạo ra giá trị”

Hiệu quả của một chương trình đào tạo AI không nên chỉ được đánh giá bằng số lượng người tham gia, số công cụ được giới thiệu hay mức độ sôi nổi của lớp học.

Kết quả quan trọng hơn là sau chương trình, học viên có thể sử dụng AI để: Giảm thời gian thực hiện những công việc lặp lại; Nâng cao chất lượng văn bản và báo cáo; Tổng hợp, phân tích và trình bày thông tin rõ ràng hơn; Tăng hiệu quả phối hợp giữa các bộ phận; Truyền thông chính sách dễ hiểu hơn; Hỗ trợ và phục vụ người dân tốt hơn.

Đào tạo AI trong hành chính công vì thế cần được nhìn nhận như một hành trình liên tục: Học đúng - Thực hành thật - Kiểm tra kỹ - Hỗ trợ kịp thời - Áp dụng thường xuyên - Từng bước chuẩn hóa. Chỉ khi chương trình được thiết kế đúng, tổ chức tốt, thực hành trên công việc thật và tiếp tục được hỗ trợ sau đào tạo, AI mới thực sự trở thành công cụ góp phần nâng cao năng suất, chất lượng công việc và hiệu quả phục vụ người dân.

---

Lead-UP Academy | Learn to Act – Act to Lead