Ngày 3-4/3 tại Pan Pacific Hanoi và 6-7/3 tại Pullman Saigon Centre vừa qua, BiPlus chính thức tổ chức khoá AI-Native Foundations – lớp học AI-Native đầu tiên tại Việt Nam thuộc chương trình AI-Native Program do Scaled Agile và Viện Return on AI phát triển. Khoá học được đào tạo trực tiếp bởi chị Bùi Thị Phương Thảo – COO của BiPlus, một chuyên gia tư vấn chiến lược và chuyển đổi số doanh nghiệp.
Đặc biệt, những học viên đầu tiên tham gia khoá học không phải người mới bắt đầu tìm hiểu về AI. Họ là những người đang thực sự dẫn dắt đổi mới trong các tổ chức mình – là các lãnh đạo vận hành, giám đốc chuyển đổi số đến từ ngân hàng lớn như Techcombank, Vietcombank, MSB,.. hay các tập đoàn công nghệ và giáo dục. Tất cả đều có một một điểm chung: họ đến không phải vì chưa biết AI là gì. Họ đến vì đã nhìn thấy đủ rồi, và cần một con đường bài bản để đi tiếp – cho mình và cho tổ chức.
Vì sao AI-Native Foundations khác với mọi khoá học AI bạn từng thấy
Chúng ta hãy bắt đầu bằng một câu hỏi đơn giản: theo bạn, các doanh nghiệp hiện nay có đang áp dụng AI một cách thực sự hiệu quả không? Và nếu câu trả lời là “không”, làm sao bạn biết điều đó? Thực tế cho thấy phần lớn tổ chức đều gặp chung hai điểm nghẽn lớn khiến hành trình AI trở nên chậm chạp, tốn kém và không tạo ra giá trị thật.
AI-Native Program là một chương trình không được thiết kế để giúp bạn dùng ChatGPT nhanh hơn, mà để thay đổi cách bạn thiết kế công việc, thiết kế quy trình và thiết kế vai trò của con người trong một tổ chức có AI.
Trong hai ngày, học viên đi qua những kiến thức và năng lực liên kết chặt chẽ với AI: khung tư duy AI-Native và EDGE, nền tảng kỹ thuật AI đủ sâu để tự tin cộng tác với chuyên gia, và thực hành thiết kế AI use case gắn trực tiếp với công việc thực của chính mình. Không có bài tập giả định. Không có case study nước ngoài. Tất cả đều từ quy trình thật, vấn đề thật, ngữ cảnh thật.
Ngày 1 – Khi cách nhìn về AI và vai trò của mình thay đổi
Trước khi nói đến AI, khoá học buộc mỗi học viên phải nhìn thẳng vào bức tranh lớn hơn: thế giới đang thay đổi theo lực nào, và vai trò của mình đang đứng ở đâu trong đó.
EDGE là khung tư duy khai mở điều đó. Exponential, Disruptive, Generative, Emergent – bốn lực không ồn ào nhưng đang định hình lại từng ngành, từng quy trình, từng vị trí công việc. Hoạt động EDGE Reaction Line-Up không cho phép ai đứng ngoài quan sát: mỗi người phải tự xác định lực nào đang tác động mạnh nhất lên công việc của chính mình – và thừa nhận điều đó một cách thật, không phải đẹp.
Từ đó, khái niệm AI-Native mới có chỗ đứng rõ ràng. Không phải “người biết dùng ChatGPT”, mà là người nhúng AI vào cách suy nghĩ, thiết kế công việc và vận hành đội ngũ – một vai tro điều phối giữa con người, dữ liệu, công cụ và AI để tạo ra kết quả, thay vì tự mình gánh hết mọi thứ.
Với nền tảng tư duy đó, phần còn lại của ngày đi thẳng vào prompting. Học viên mang thẳng nhiệm vụ đang tồn tại trong công việc thực của mình vào lớp: một báo cáo phải làm, một tài liệu phải viết, một phân tích phải hoàn thành. Cùng một yêu cầu, viết theo nhiều kiểu prompt khác nhau, so sánh kết quả trực tiếp, mổ xẻ vì sao có prompt cho ra output đủ tin tưởng để dùng được – còn prompt khác thì không. Bài học rút ra không cần giải thích thêm: prompt không phải là câu hỏi – prompt là thiết kế tư duy.
Đến cuối ngày, hầu hết học viên mô tả một sự dịch chuyển rất cụ thể: từ chỗ xem AI là công cụ tiện thì mở lên dùng, sang việc coi AI là cộng tác viên cần được brief đúng cách. Và câu hỏi không còn là “AI sẽ thay thế tôi ở đâu?” – mà là “Nếu tôi là một người AI-Native trong vai trò hiện tại, tôi sẽ thiết kế lại công việc của mình như thế nào?”
Ngày 2 – Từ workflow hiện tại đến AI use case có thể mang lên bàn lãnh đạo
Nếu ngày 1 thay đổi cách nhìn, ngày 2 thay đổi cách thiết kế và ra quyết định.
Ngày thứ hai bắt đầu bằng một bài tập mà nhiều người không ngờ lại khó đến vậy: vẽ lại quy trình công việc mình làm thường xuyên nhất – không phải quy trình lý tưởng trên slide nội bộ, mà là những gì thực sự xảy ra mỗi ngày. Từng bước cụ thể, từng lần bàn giao, từng công cụ, thời gian thực tế.
Khi workflow được trải ra trên giấy, những thứ vốn quen đến mức vô hình bắt đầu hiện hình. Những bước lặp lại không ai đặt câu hỏi, những điểm tắc nghẽn mọi người đang chịu đựng như một lẽ đương nhiên, những quyết định mang tính pattern mà AI hoàn toàn có thể học và hỗ trợ. Phản hồi phổ biến nhất trong phòng: “Tôi tưởng quy trình của mình chỉ có 5-6 bước. Vẽ ra mới thấy hơn chục bước – và gần như bước nào cũng có chỗ AI có thể tham gia.”
Nhưng nhận ra vấn đề mới chỉ là nửa đầu. Nửa sau là quyết định đúng giải pháp – và đây là lúc phần AI Technical Literacy phát huy tác dụng. Chỗ này chỉ cần prompting tốt hơn là đủ? Chỗ này cần RAG để AI bám vào dữ liệu nội bộ thay vì tự bịa? Chỗ này phù hợp với agentic workflow để AI chạy xuyên qua nhiều bước mà không cần con người can thiệp từng bước một? Những câu hỏi đó không còn trừu tượng khi học viên đang nhìn thẳng vào workflow thật của chính mình. Học viên còn được thử cấu hình một AI agent đơn giản mà không cần viết một dòng code – để hiểu rõ mình đang yêu cầu gì khi làm việc với người triển khai.
Phần cuối ngày kéo mọi thứ lên tầng tổ chức qua 7 AI-Native Success Factors – bộ khung để dịch những gì học viên vừa thiết kế thành ngôn ngữ mà lãnh đạo thực sự quan tâm: tác động kinh doanh ở đâu, rủi ro nào cần quản lý, điều kiện gì để nhân rộng. Kết quả là một mini-roadmap có thể đặt lên bàn ngay tuần sau – với câu chuyện AI-Native đủ mạch lạc để kể trong hai phút: đây là workflow tôi đã thiết kế lại cùng AI, đây là pilot chúng ta có thể chạy trong 30 ngày tới, và đây là cách chúng ta đo xem nó có thực sự tạo ra giá trị hay không.
Những gì học viên mang về
Điều nhiều người chia sẻ sau khoá học không phải là “AI giúp tôi làm việc nhanh hơn”. Điều họ nói đến nhiều hơn là sự giải phóng: bớt đi những công việc lặp lại đã chiếm quá nhiều năng lực tư duy, để dành không gian cho những quyết định thực sự cần đến con người.
Nhiều học viên nhận xét đây là khoá học AI hiếm hoi vừa thực tế, vừa bài bản – không dừng ở việc giới thiệu công cụ, mà đi thẳng vào cách tư duy và thiết kế công việc trong thời đại AI. Không có bài tập giả định, không có case study nước ngoài xa rời thực tế – chỉ là quy trình thật, vấn đề thật, và giải pháp được xây ngay trong lớp.
Mỗi người rời khoá học với một tập prompt được tinh chỉnh cho đúng vai trò của mình, ít nhất một đến hai AI use case hoàn chỉnh có workflow trước-sau và ước lượng tác động, một đề xuất pilot trong 30 ngày – và một câu chuyện AI-Native mạch lạc có thể kể với cấp lãnh đạo cao hơn.
Từ đó, mỗi người tự chọn bước đi tiếp theo của mình. Một số triển khai use case trong team nhỏ trước, đo lường kết quả rồi mới mở rộng. Một số khác chia sẻ lại template prompt và workflow cho đồng nghiệp – từng bước lan toả tư duy AI-Native trong tổ chức, để AI trở thành năng lực chiến lược thay vì sáng kiến phân mảnh mà chỉ một vài người biết dùng.
Hướng đi tiếp theo
Khóa AI-Native Foundations đầu tiên của BiPlus tại Việt Nam chính là điểm khởi đầu cho một hành trình dài hơn với AI. Từ nền tảng đã xây dựng, học viên có thể tiếp tục tinh chỉnh và mở rộng các use case đã thiết kế để phù hợp hơn với quy trình và dữ liệu nội bộ của tổ chức mình.
Việc đưa AI vào công việc không còn là câu chuyện của một công cụ mới. Nó là quá trình tái thiết lại cách chúng ta suy nghĩ, tổ chức công việc và phối hợp con người với công nghệ để tạo ra giá trị bền vững. Khóa học AI-Native Foundations, với cách tiếp cận thực hành và gắn với từng quy trình cụ thể, đã mang tới một bước tiến quan trọng cho các học viên đầu tiên trên lộ trình đó – biến AI từ thứ dùng thử thành một đồng đội thực thụ trong hành trình làm việc hiện đại.
Bạn muốn tham gia khóa AI-Native Foundations tiếp theo? BiPlus đang mở đăng ký cho các lớp trong thời gian tới (dự kiến tháng 5/2026) – dành cho cả cá nhân lẫn doanh nghiệp muốn đưa AI vào công việc thực tế, không phải thử nghiệm rời rạc.
Số lượng có hạn. Ưu tiên những người muốn ra về với use case thật, không phải slide lý thuyết.
