Onboarding nhân sự tại BiPlus và bài toán tăng trưởng
BiPlus bước vào giai đoạn tăng trưởng nhanh, cả về quy mô nhân sự lẫn số lượng dự án. Mỗi đợt mở rộng đội ngũ kéo theo áp lực onboarding ngày càng lớn: nhiều người mới hơn, nhiều vai trò hơn và yêu cầu sẵn sàng tham gia delivery sớm hơn.
Ở bề mặt, tổ chức đã đầu tư khá đầy đủ. Mỗi phòng ban có checklist riêng, guideline riêng, công cụ quản lý riêng. Ở cấp cá nhân, hiệu quả là có thật: công việc được làm nhanh hơn, ít sót hơn, giảm lặp lại. Nhưng khi nhìn ở cấp độ tổ chức, một câu hỏi lớn bắt đầu xuất hiện: onboarding có thực sự trở thành năng lực vận hành, gắn trực tiếp với mục tiêu tăng trưởng và delivery, hay vẫn chỉ là tập hợp các nỗ lực rời rạc?
Có công cụ, có dữ liệu nhưng thiếu System of Work cho AI
BiPlus không thiếu công cụ, không thiếu dữ liệu, cũng không thiếu con người có năng lực. Vấn đề nằm ở chỗ dù AI đã được sử dụng, vẫn chủ yếu hoạt động ở cấp độ cá nhân, mang tính hỗ trợ rời rạc.
Không có một System of Work cho phép AI tham gia chính thức vào quy trình onboarding: có vai trò rõ ràng, có phạm vi trách nhiệm, có KPI gắn trực tiếp với workflow. Khi đó, tốc độ có thể cải thiện cục bộ, nhưng chất lượng và khả năng đo lường không bền vững.
Hệ quả là onboarding vẫn phụ thuộc nhiều vào con người trong điều phối, tổng hợp và theo dõi. “Onboard thành công” trở thành một khái niệm cảm tính, khó thống nhất và khó cải tiến ở quy mô lớn.
Business case này đặt ra một điểm mấu chốt: nếu muốn AI tạo ra giá trị thật, tổ chức buộc phải thiết kế lại hệ thống vận hành, thay vì chỉ tối ưu từng bước nhỏ lẻ.
Thiết kế lại onboarding với AI Agent là một thành phần vận hành chính thức
Tư duy chuyển đổi: Từ tối ưu từng bước nhỏ sang tái thiết toàn bộ workflow
Tại BiPlus, quá trình tái thiết onboarding được dẫn dắt trực tiếp bởi đội ngũ HR cùng sự phối hợp của các bộ phận liên quan. Thay vì chỉ bổ sung AI vào từng công việc nhỏ lẻ, team HR chủ động nhìn lại toàn bộ hành trình onboarding, xác định rõ các điểm nghẽn, chuẩn hóa lại policy, checklist và mục tiêu vận hành.
Từ đó, BiPlus xây dựng một AI-Native Employee Onboarding được thiết kế riêng dựa trên quy trình, dữ liệu và đặc thù vận hành của doanh nghiệp. AI Agent này không chỉ là một công cụ, mà còn đóng vai trò như một “bộ phận điều phối số” chủ động điều phối toàn bộ chuỗi công việc onboarding. Đây là cách BiPlus biến AI trở thành một năng lực vận hành thực sự, không chỉ dừng lại ở mức hỗ trợ công việc.
Quy trình triển khai bắt đầu bằng việc HR cùng các bên liên quan định nghĩa lại workflow: từ tiếp nhận thông tin nhân sự mới, hiểu rõ bối cảnh vai trò và dự án, khởi tạo backlog onboarding chuẩn theo từng vị trí, phân công nhiệm vụ cho từng bộ phận, đến theo dõi tiến độ, nhắc việc tự động và tổng hợp báo cáo định kỳ. Tất cả các bước đều được chuẩn hóa về quy trình, hướng dẫn và chỉ số đánh giá hiệu quả, đảm bảo AI Agent có đủ dữ liệu và bối cảnh để vận hành hiệu quả
Sau khi AI-Native Onboarding Agent đi vào hoạt động, HR không chỉ sử dụng mà còn liên tục theo dõi, thu thập phản hồi từ các bên liên quan để tinh chỉnh, cập nhật và mở rộng năng lực của agent. Nhờ vậy, giải pháp ngày càng phù hợp hơn với thực tế vận hành, giúp giảm tải các thao tác thủ công, tăng tính chủ động và minh bạch trong toàn bộ quy trình onboarding.
Việc xây dựng và cải tiến AI-Native Onboarding Agent không chỉ thể hiện sự tối ưu và cá nhân hóa giải pháp, mà còn khẳng định cam kết của BiPlus trong việc biến AI thành một năng lực vận hành thực sự, giúp HR chuyển từ điều phối thủ công sang vai trò điều phối và quản trị tổng thể, đồng thời tạo ra giá trị đo lường được ở cấp tổ chức.
Onboarding thay đổi ra sao trước và sau khi vận hành theo tư duy AI-Native
Trước khi vận hành theo tư duy AI-Native
Onboarding được điều phối chủ yếu theo cách thủ công và phân tán. Backlog công việc nằm rải rác ở email, chat và các file theo dõi riêng lẻ. Việc nắm tiến độ phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và sự chủ động của từng cá nhân hơn là vào một hệ thống chuẩn.
Báo cáo cần tổng hợp thủ công, thiếu dữ liệu theo thời gian thực. “Onboard thành công” không có bộ tiêu chí rõ ràng, dẫn đến việc đánh giá dựa nhiều vào cảm nhận. Khi có vấn đề phát sinh, tổ chức thường chỉ phát hiện khi đã ảnh hưởng đến dự án hoặc trải nghiệm của nhân sự mới.
Về bản chất, onboarding lúc này là một quy trình có checklist, nhưng chưa phải một năng lực vận hành có thể đo lường và tối ưu liên tục.
Khi onboarding được thiết kế lại theo tư duy AI-Native
Sự thay đổi không nằm ở việc “thêm AI”, mà ở việc thiết kế lại toàn bộ workflow để hệ thống có thể tự vận hành một cách chủ động và có kiểm soát.
Ngay khi có thông tin nhân sự mới, hệ thống khởi tạo backlog chuẩn theo từng vai trò, tự động phân công nhiệm vụ cho các bên liên quan và theo dõi tiến độ xuyên suốt. Trạng thái công việc được cập nhật liên tục trên một nguồn dữ liệu thống nhất.
Thay vì chỉ phản hồi khi có yêu cầu, hệ thống có khả năng phát hiện điểm nghẽn, cảnh báo rủi ro và gợi ý đánh giá mức độ sẵn sàng của nhân sự dựa trên dữ liệu thực tế của toàn bộ quá trình onboarding.
Con người không còn dành phần lớn thời gian cho việc nhắc việc hay tổng hợp báo cáo, mà tập trung vào các quyết định quan trọng hơn như coaching, phân bổ nhiệm vụ phù hợp và thiết kế trải nghiệm phát triển ban đầu cho nhân sự mới.
Dữ liệu theo thời gian thực giúp tổ chức nhìn rõ tình trạng onboarding ở cấp hệ thống, từ đó cải tiến quy trình một cách chủ động thay vì xử lý sự cố khi đã xảy ra.
Giá trị vận hành và business đo lường được tại BiPlus
Effort của HR cho mỗi nhân sự mới giảm từ 40-60%. Thời gian tổng hợp báo cáo onboarding giảm đáng kể, trung bình giảm 30–50% so với trước đây. Tỷ lệ onboarding hoàn thành đúng hạn tăng rõ rệt, với mức cải thiện đo lường được khoảng 20–30% tùy giai đoạn triển khai.
Trải nghiệm onboarding được chuẩn hoá và nhất quán trên toàn tổ chức. HR không còn sa vào việc điều phối thủ công, mà chuyển sang vai trò điều phối tổng thể và quản trị vận hành. Các đơn vị triển khai dự án và khối kinh doanh có cái nhìn theo thời gian thực về mức độ sẵn sàng của nhân sự, từ đó chủ động hơn trong việc phân bổ nguồn lực và tổ chức công việc.
Ba câu hỏi gợi ý để rà soát lại workflow onboarding hiện tại
Trước khi nghĩ đến việc đưa AI vào onboarding, tổ chức cần làm một việc quan trọng hơn: nhìn thẳng vào cách workflow hiện tại đang vận hành. Không phải bắt đầu từ công cụ, mà bắt đầu từ vấn đề.
Dưới đây là ba câu hỏi nên được trả lời một cách thẳng thắn.
-
Những bước nào trong onboarding đang tiêu tốn nhiều thời gian nhưng mang tính lặp lại?
Nếu phần lớn thời gian của HR và quản lý đang dành cho việc nhập liệu, gửi email nhắc việc, tổng hợp báo cáo, cập nhật trạng thái… thì đó là dấu hiệu rõ ràng của một workflow chưa được thiết kế tối ưu. AI không nên được đưa vào để “làm nhanh hơn một thao tác thủ công”, mà để loại bỏ hoặc tự động hóa những phần việc lặp lại, giải phóng con người khỏi công việc điều phối thuần túy. -
AI hiện đang được sử dụng ở cấp độ cá nhân hay đã là một phần của workflow chung?
Rất nhiều tổ chức đã dùng AI để viết email, tạo checklist, tóm tắt tài liệu. Ở cấp cá nhân, hiệu quả có thể thấy ngay.
Nhưng nếu AI không được tích hợp vào quy trình chung, không có dữ liệu đầu vào chuẩn, không gắn với KPI, không theo dõi được tiến độ toàn hệ thống thì giá trị đó sẽ dừng lại ở từng cá nhân, không thể nhân rộng ở cấp tổ chức. -
Outcome quan trọng nhất mà onboarding cần cải thiện là gì?
Là rút ngắn thời gian để nhân sự mới đạt trạng thái sẵn sàng làm việc? Là giảm effort của HR Operations? Là nâng cao chất lượng trải nghiệm và giữ chân nhân sự? Hay là tăng khả năng đo lường và kiểm soát rủi ro?
Nếu outcome không được xác định rõ, AI rất dễ bị triển khai theo hướng “có thêm một công cụ mới” thay vì trở thành đòn bẩy cải thiện kết quả vận hành.
Cách tổ chức trả lời ba câu hỏi này sẽ quyết định AI được sử dụng như một trợ lý cá nhân hỗ trợ từng bước nhỏ, hay được thiết kế thành một năng lực vận hành ở cấp hệ thống.
BiPlus đồng hành cùng khách hàng triển khai business case AI-Native
Trong các dự án AI-Native, BiPlus không bắt đầu từ một nền tảng hay một bộ công cụ có sẵn, mà bắt đầu từ chính một workflow đang gây áp lực lớn trong vận hành. Onboarding nhân sự mới thường là lựa chọn đầu tiên, vì phạm vi đủ rõ, tác động nhanh và dễ nhìn thấy giá trị.
Từ workflow cụ thể đó, BiPlus cùng doanh nghiệp đi sâu phân tích cách onboarding đang vận hành thực tế: ai tham gia, dữ liệu nằm ở đâu, điểm nào đang gây tắc nghẽn và kết quả nào thực sự cần cải thiện. Trên cơ sở đó, workflow AI-Native được thiết kế lại để phù hợp với bối cảnh, mục tiêu và mức độ sẵn sàng của từng tổ chức, thay vì áp một mô hình cứng nhắc.
Việc triển khai luôn được thực hiện theo hướng thử nghiệm có kiểm soát. Các chỉ số vận hành được xác định rõ ngay từ đầu để đo lường hiệu quả, học từ dữ liệu thực tế và tinh chỉnh liên tục. Chỉ khi workflow đầu tiên tạo ra giá trị rõ ràng, mô hình AI-Native mới được mở rộng sang các quy trình khác trong tổ chức.
Business case thật, tạo giá trị thật
Case onboarding tại BiPlus là một ví dụ vận hành thực tế, không phải demo công nghệ. AI-Native không phải là một dự án AI, mà là cách tổ chức tái thiết System of Work để khai thác tri thức và năng lực vận hành hiệu quả hơn.
Mỗi doanh nghiệp sẽ có bối cảnh khác nhau và workflow AI-Native cũng cần được thiết kế riêng. Vai trò của BiPlus là mang tới khung tư duy, kinh nghiệm thực tiễn và năng lực đồng hành để doanh nghiệp xây dựng System of Work AI-Native phù hợp và bền vững.
