Một khoá học AI nội bộ hiệu quả thường gồm bốn đến sáu buổi khoảng 90 phút, mỗi buổi giải trọn một việc thật của người học: 15 phút làm mẫu, 45 phút thực hành trên việc của chính họ, 20 phút tự kiểm và chia sẻ, 10 phút giao bài mang về. Lớp được chia theo nấc trình độ, không theo chức danh, và mỗi lớp chỉ khoảng mười lăm đến hai mươi người để người dạy kịp đi quanh xem từng màn hình.
Nguyên tắc nền là học xong buổi nào dùng được ngay việc đó vào tuần sau. Bài này đưa cấu trúc buổi học, cách chọn việc cho từng buổi, đề cương mẫu cho ba nấc, và những điều nên tránh khi soạn bài. Cách soạn bài giảng đào tạo nói chung có ở AI Nhân Sự; ở đây chỉ bàn khoá dạy kỹ năng dùng AI.
Vì sao 90 phút và vì sao học trên việc thật
Người đi làm khó rời bàn quá hai tiếng mà không lo việc tồn đọng. Một buổi ngắn hơn 60 phút lại không đủ thời gian để vừa xem làm mẫu vừa tự làm và gặp lỗi. Khoảng 90 phút là mức nhiều đơn vị đào tạo doanh nghiệp hay dùng: đủ cho một vòng hoàn chỉnh từ thấy, làm, sai, sửa đến rút kinh nghiệm, và vẫn xếp được vào đầu giờ chiều hoặc cuối giờ sáng.
Học trên việc thật nghĩa là người học mang theo một việc đang làm, ví dụ một email cần trả lời khách, một biên bản họp cần tóm tắt, một bảng chi phí cần soát, rồi thực hành với chính việc đó, sau khi đã che thông tin nhạy cảm. Cách này giải quyết hai vấn đề cùng lúc: người học thấy ngay ích lợi với công việc của mình, và bài học không trôi đi vì không có chỗ áp dụng.
Với người chưa yên tâm về dữ liệu, có thể chuẩn bị sẵn bộ việc mẫu giả định rất gần với việc thật của phòng. Ví dụ phòng kế toán nhận một bảng đề nghị thanh toán có tên nhà cung cấp và số tiền đã thay bằng mã. Mức độ thật vẫn đủ để người học nhận ra đây là việc của mình, mà không có rủi ro lộ dữ liệu trong giờ học.
Cấu trúc một buổi 90 phút
Khung dưới đây áp dụng được cho hầu hết các buổi ở nấc làm quen và nấc dùng hằng ngày. Thời lượng từng phần có thể co giãn, nhưng phần thực hành nên luôn chiếm khoảng một nửa buổi.
| Phần | Thời gian | Người dạy làm gì | Người học làm gì |
|---|---|---|---|
| Mở đầu | Khoảng 5 phút | Nêu việc của buổi hôm nay và đầu ra cuối buổi | Mở sẵn công cụ, chọn một việc thật đã che dữ liệu |
| Làm mẫu | Khoảng 15 phút | Làm trọn một việc trước lớp, nói to suy nghĩ, cố ý để AI sai một lần rồi sửa | Quan sát, ghi lại câu lệnh và chỗ sửa |
| Thực hành | Khoảng 45 phút | Đi quanh, xem màn hình, gợi ý từng người, gom lỗi chung | Làm việc của mình, thử ít nhất hai cách giao việc |
| Tự kiểm và chia sẻ | Khoảng 20 phút | Mời hai ba người chia sẻ cách làm, không chấm điểm | Đối chiếu kết quả với danh sách tự kiểm |
| Bài mang về | Khoảng 5 đến 10 phút | Giao một việc tương tự để làm trong tuần | Ghi việc sẽ thử và thời điểm thử |
Phần làm mẫu có một chi tiết hay bị bỏ qua: người dạy nên để AI trả lời sai hoặc thiếu ít nhất một lần, rồi cho lớp thấy cách phát hiện và sửa. Người học nhớ cảnh đó lâu hơn mọi lời nhắc "nhớ kiểm kết quả".
Chọn việc cho từng buổi: tiêu chí và ví dụ
Một buổi học tốt xoay quanh một việc có các đặc điểm sau. Nếu việc định chọn không đạt phần lớn tiêu chí, nên đổi việc khác.
- Lặp lại thường xuyên. Ít nhất vài lần mỗi tuần với phần lớn người trong lớp, để có chỗ áp dụng ngay.
- Kết quả kiểm được. Người học tự nhìn ra bản tốt hay chưa tốt, ví dụ email đủ ý hay thiếu ý, bảng tính khớp số hay lệch số.
- Rủi ro thấp nếu sai. Buổi đầu không nên chọn việc như trả lời khiếu nại pháp lý hay soạn hợp đồng. Chọn việc mà bản nháp sai vẫn còn người soát trước khi gửi.
- Làm xong trong 30 đến 45 phút. Việc quá lớn nên cắt nhỏ, chỉ lấy một khâu cho buổi học.
- Có dữ liệu mẫu chuẩn bị được. Nếu không thể làm dữ liệu giả định cho việc đó, cân nhắc chọn việc khác cho lớp chung và để việc này cho kèm riêng.
Ví dụ việc phù hợp ở văn phòng: soạn email theo dõi sau cuộc gặp, tóm tắt biên bản họp thành danh sách việc, chuyển ghi chú lộn xộn thành bảng, viết lại thông báo nội bộ cho dễ hiểu, soạn câu trả lời mẫu cho năm câu hỏi khách hay hỏi. Bộ bài tập theo tình huống công việc của Vietnam AI Center có đề bài, dữ liệu mẫu và tiêu chí tự chấm cho nhiều việc kiểu này.
Đề cương mẫu cho ba nấc
Nấc làm quen, bốn buổi. Buổi một: giao việc cho AI rõ ràng và quy tắc che dữ liệu, làm trên một email thật. Buổi hai: tóm tắt tài liệu và biên bản, tập phát hiện chỗ AI tự thêm. Buổi ba: chuyển ghi chú thành bảng và danh sách việc. Buổi bốn: mỗi người trình bày hai việc đã làm trong tuần với AI, cả lớp góp ý. Đầu ra cuối khoá: mỗi người có ít nhất ba câu lệnh dùng được cho việc của mình.
Nấc dùng hằng ngày, năm buổi. Buổi một: chia việc lớn thành chuỗi bước, làm trên một báo cáo tuần. Buổi hai: góp ý để AI sửa qua nhiều lượt, giữ giọng văn của công ty. Buổi ba: đưa tài liệu dài, bảng tính cho AI đọc đúng cách. Buổi bốn: xây mẫu câu lệnh cho việc lặp lại của phòng. Buổi năm: soát bốn lượt trước khi gửi và luyện nhận ra AI bịa. Đầu ra: một bộ mẫu câu lệnh của phòng, mỗi mẫu có ghi chú khi nào dùng.
Nấc tự động hoá việc lặp, bốn đến sáu buổi. Dành cho người đã dùng AI thành thạo và muốn nối các bước: dựng quy trình nhiều bước cho một việc định kỳ, dùng tính năng trợ lý tuỳ chỉnh hoặc mẫu có sẵn trong công cụ được duyệt, kết nối AI với bảng tính hoặc biểu mẫu ở mức không cần lập trình. Nội dung nấc này phụ thuộc nhiều vào công cụ công ty dùng, nên đề cương cần kiểm lại theo phiên bản hiện hành trước mỗi đợt.
Những điều nên tránh khi soạn khoá học
Bài giảng lý thuyết dài về cách AI hoạt động. Người đi làm cần biết đủ để dùng an toàn, ví dụ AI có thể bịa và không biết thông tin nội bộ công ty, chứ không cần nghe giảng về kiến trúc mô hình. Ai tò mò sâu hơn có thể đọc AI Hiểu. Phần lý thuyết trong mỗi buổi nên dưới mười phút.
Slide chụp màn hình từng bước bấm. Giao diện đổi là slide sai. Thay vào đó, ghi lại thao tác trong tài liệu một trang, có ngày cập nhật, và làm mẫu trực tiếp trên công cụ đang dùng.
So sánh, xếp hạng các hãng AI trong giờ học. Câu hỏi "công cụ nào tốt nhất" làm lớp sa đà và kết luận nhanh lỗi thời. Khoá học dạy trên công cụ công ty đã duyệt, kỹ năng thì chuyển được sang công cụ khác.
Thi cuối khoá có điểm và xếp hạng. Xếp hạng công khai làm người học chậm hơn thấy xấu hổ và ngừng hỏi. Thay bằng sản phẩm cuối khoá: mỗi người nộp hai đến ba việc thật đã làm cùng AI, có bản trước và sau, người dạy góp ý riêng.
Lớp quá đông. Trên hai mươi lăm người, người dạy không kịp đi quanh, phần thực hành biến thành ngồi xem. Nếu buộc phải dạy lớp đông, cần thêm trợ giảng, thường là đại sứ AI của các phòng.
Bài mang về: sợi chỉ nối các buổi học
Phần lớn hiệu quả của khoá học không nằm trong 90 phút ở lớp mà nằm ở tuần giữa hai buổi. Bài mang về tốt là một việc thật, nhỏ, cùng loại với việc vừa học, có thời điểm làm cụ thể. Ví dụ sau buổi tóm tắt biên bản: "Trong tuần này, dùng AI tóm tắt biên bản cuộc họp phòng sáng thứ Hai thành danh sách việc có người phụ trách và hạn, rồi tự đối chiếu với ghi chép gốc." Bài mang về mơ hồ kiểu "luyện thêm ở nhà" gần như không ai làm.
Đầu buổi sau, dành năm đến mười phút để hai ba người kể lại đã làm bài mang về ra sao, vướng ở đâu. Không hỏi ai chưa làm, vì hỏi như vậy biến lớp học thành buổi điểm danh. Những vướng mắc được kể ra là nguyên liệu để người dạy điều chỉnh phần làm mẫu của chính buổi đó.
Một cách giúp người học nhớ làm bài là nhóm nhắn tin của lớp, nơi đại sứ AI nhắc một lần giữa tuần và mọi người dán câu lệnh mình dùng, sau khi đã che dữ liệu. Nhóm này cũng thường trở thành kênh hỏi đáp sau khoá. Cần nhắc rõ quy tắc: không dán tài liệu thật của khách hàng vào nhóm, chỉ dán câu lệnh và mô tả việc.
Kiểm thử đề cương trước khi mở lớp chính thức
Trước khi dạy cho cả phòng, chạy thử từng buổi với ba đến năm người, lý tưởng là một người giỏi, một người trung bình, một người mới. Buổi chạy thử cho thấy những chỗ đề cương tưởng hợp lý mà thực tế không ổn: bài thực hành quá dài, dữ liệu mẫu khó hiểu, câu lệnh làm mẫu cho kết quả khác trên máy người học, phần chia sẻ không ai muốn nói.
Sau buổi chạy thử, hỏi ba câu: phần nào bạn thấy dùng được ngay, phần nào thấy thừa, chỗ nào bị lạc. Sửa đề cương theo câu trả lời, rồi mới mở lớp chính. Mỗi đợt sau, giữ một bản ghi ngắn các thay đổi để người dạy khác dùng lại.
Ví dụ giả định: một trung tâm ngoại ngữ khoảng 40 nhân viên chạy thử buổi "soạn câu trả lời mẫu cho phụ huynh" với bốn người. Hóa ra phần làm mẫu mất 25 phút thay vì 15 vì người dạy giải thích quá nhiều, còn dữ liệu mẫu thiếu các câu hỏi về lịch học bù vốn là câu hay gặp nhất. Sau khi sửa, buổi chính chạy đúng giờ và người học mang về được bộ câu trả lời mẫu dùng ngay.
Câu hỏi thường gặp
Có nên dạy nhiều công cụ AI trong cùng một khoá không?
Với nấc làm quen, chỉ nên dùng một công cụ đã được công ty duyệt để người học tập trung vào kỹ năng. Ở nấc cao hơn, có thể giới thiệu thêm công cụ chuyên dụng nếu công ty cho phép, kèm hướng dẫn dữ liệu nào được đưa vào công cụ đó.
Khoảng cách giữa các buổi bao lâu là hợp lý?
Thường một tuần một buổi. Khoảng cách này cho người học thời gian áp dụng bài mang về vào việc thật và gặp vướng mắc thật để mang đến buổi sau. Dồn nhiều buổi trong một tuần dễ làm người học quá tải và không kịp thực hành.
Người học không mang theo việc thật thì sao?
Luôn chuẩn bị sẵn bộ việc mẫu giả định cho từng phòng. Người không có việc phù hợp hoặc chưa yên tâm về dữ liệu dùng bộ mẫu này. Sau vài buổi, khi đã quen quy tắc che dữ liệu, phần lớn người học sẽ tự mang việc của mình đến.
Làm sao biết đề cương đã ổn?
Dấu hiệu rõ nhất là sau mỗi buổi phần lớn người học nộp được bài mang về, và ở buổi sau họ đặt câu hỏi từ việc thật chứ không hỏi lại phần đã học. Buổi chạy thử với vài người trước khi mở lớp chính giúp phát hiện sớm các chỗ cần sửa.
Có cần dạy viết câu lệnh bằng tiếng Anh không?
Không bắt buộc. Các trợ lý AI phổ biến hiện nay hiểu và trả lời tiếng Việt khá tốt cho việc văn phòng. Khoá học nên dạy bằng tiếng Việt; người làm việc với đối tác nước ngoài có thể học thêm cách yêu cầu AI viết bằng ngôn ngữ khác.
Một khoá nên có bao nhiêu người dạy?
Một người dạy chính cho lớp mười lăm đến hai mươi người là đủ nếu có một trợ giảng hỗ trợ phần thực hành. Trợ giảng lý tưởng là đại sứ AI của phòng đó, vì người này hiểu việc thật và sẽ tiếp tục kèm sau khoá.