Dấu hiệu của một khóa học AI 'lùa gà'

Tại Việt Nam, công nghệ AI hiện được áp dụng ở các doanh nghiệp, tổ chức trong nhiều lĩnh vực khác nhau như bán lẻ, tài chính, y tế, quảng cáo, marketing, giáo dục và hành chính nhân sự. Thực tế này đặt ra nhu cầu cao đối với nhân sự có kiến thức về AI.

Không chỉ người lao động ở lĩnh vực công nghệ, nhân viên ngành marketing, quản lý nhân sự và quản lý sản xuất cũng cần hiểu và áp dụng AI để nâng cao hiệu suất làm việc, thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp.

Do đó, việc bổ sung kiến thức về AI đối với nhân viên văn phòng là đặc biệt cần thiết trong thời đại công nghệ hiện nay.

Nhân sự cần cảnh giác khóa học AI 'lừa đảo', đề phòng với lời hứa hẹn về kết quả. Ảnh minh họa: Pexels/Polina Zimmerman.

Nhận thấy nhu cầu trang bị thông tin về trí tuệ nhân tạo tăng cao, nhiều khóa học AI cho dân công sở được quảng cáo rầm rộ trên mạng xã hội. Tuy nhiên, sau khi tham gia một số chương trình đào tạo, nhân sự phản ánh về chất lượng không như kỳ vọng.

Dưới đây, tôi liệt kê ra các yếu tố để đánh giá những khóa học này, đồng thời đưa ra một số phương thức chủ động cập nhật kiến thức AI cho nhân viên văn phòng.

Khóa học ‘lừa đảo’

Theo tôi, cụm từ “lừa đảo” mà nhiều nhân sự sử dụng để mô tả về các chương trình đào tạo AI có thể được hiểu là phóng đại chất lượng đầu ra. Sự phóng đại này được thể hiện qua con số “giả”, thành tựu “vay mượn” hoặc cam kết “trên trời”.

Hứa hẹn kết quả cao trong thời gian ngắn: Khóa học lừa đảo thường hứa hẹn rằng bạn sẽ trở thành chuyên gia về AI trong thời gian ngắn dù không không có kiến thức trước đó. Khẩu hiệu thường được sử dụng bởi các chương trình đào tạo kém chất lượng là: “Trở thành chuyên gia về AI chỉ trong vài tuần!”

Thiếu thông tin cụ thể về nội dung khóa học: Các khóa học lừa đảo thường không cung cấp thông tin cụ thể về nội dung, chương trình học hoặc chủ đề được chia sẻ. Thay vào đó, họ chỉ hứa hẹn về các kết quả hoặc lợi ích.

Thiếu phản hồi từ học viên trước đó hoặc dùng tài khoản “ảo”: Các khóa học có dấu hiệu lừa đảo thường không có phản hồi hoặc đánh giá từ học viên trước đó. Thậm chí, họ có thể tạo ra các phản hồi giả mạo để đem đến sự tin tưởng. Các phản hồi “ảo” có cách hành văn khá trang trọng, khách sáo trong lối dùng từ.

Giảng viên không có kinh nghiệm hoặc danh tiếng trong lĩnh vực: Các khóa học lừa đảo có thể sử dụng giảng viên không có kinh nghiệm hoặc danh tiếng trong lĩnh vực AI, thậm chí không nêu rõ danh sách giảng viên.

Yêu cầu thanh toán trước khi xem nội dung: Nếu một khóa học yêu cầu bạn nộp học phí trước khi truy cập vào nội dung, không cung cấp bất kỳ mẫu chương trình học nào, bạn có quyền đặt câu hỏi về khả năng lừa đảo.

Thiếu thông tin về chứng chỉ hoặc chứng nhận: Các khóa học lừa đảo thường không cung cấp thông tin rõ ràng về việc nhận chứng chỉ hoặc chứng nhận sau khi hoàn thành chương trình.

Quảng cáo rầm rộ và tiếp thị áp đảo trên những kênh không chính thống: Các khóa học lừa đảo thường tiếp thị quá mức và sử dụng các kỹ thuật tiếp thị áp đảo để thu hút người học.

Trong thời buổi thông tin được chia sẻ đa kênh và thiếu kiểm chứng như hiện tại, người học cần tỉnh táo, khảo sát kỹ càng trước khi “xuống tiền” cho một chương trình học.

Đánh giá chương trình đào tạo

Thực tế, khóa học nào cũng mang lại một khối lượng kiến thức nhất định. Tuy nhiên, một bộ phận nhân sự không biết bản thân cần gì, khó tìm thấy chương trình đào tạo phù hợp, dễ “sa đà” vào các khóa học được thiết kế sẵn.

Không phải cuốn sách nào cũng phù hợp với tất cả người đọc. Đôi khi học viên bị hấp dẫn bởi tiêu đề, mua về đọc mới nhận ra khó “cảm”. Nếu chỉ dựa vào một số gạch đầu dòng ở phần giới thiệu, nhân sự thường đặt kỳ vọng cao, dễ có khả năng thất vọng.

AI lại là một chủ đề mới với thị trường Việt Nam. “Biết” và “dùng” trí tuệ nhân tạo là 2 phạm trù khác nhau. Những kiến thức thu nhận từ các chương trình đào tạo có thể lý thú, song việc áp dụng thông tin này vào công việc lại phụ thuộc vào nhiều yếu tố.

Học viên có thể tham khảo chương trình đào tạo và phản hồi của người học trước để đánh giá chất lượng. Ảnh minh họa: Pexels/Karolina Grabowska.

Để nhận biết, đánh giá, dự đoán chất lượng các khóa học AI, nhân sự cần thực hiện những việc sau:

Đánh giá nội dung chương trình: Trước khi đăng ký, nhân viên nên xem xét nội dung chương trình cẩn thận. Học viên chỉ nên tham gia khóa học cung cấp kiến thức đa dạng và phù hợp với mục tiêu học tập của mình.

Phản hồi từ người học trước đó: Tìm hiểu ý kiến và phản hồi từ những người đã tham gia khóa học trước đó để hiểu rõ về chất lượng và giá trị của chương trình.

Xem xét kinh nghiệm của giảng viên: Kiểm tra thông tin về giảng viên, xem xét kinh nghiệm và chuyên môn của họ trong lĩnh vực AI.

Kiểm tra các tài liệu bổ sung: Nhân viên cũng nên kiểm tra các tài liệu bổ sung như sách, bài viết hoặc tài liệu hướng dẫn mà khóa học sử dụng.

Tìm khóa học có yếu tố thực hành: Chọn các khóa học cung cấp bài tập thực hành và ví dụ cụ thể về cách áp dụng AI trong môi trường văn phòng để củng cố kiến thức.

Tự học là yếu tố tiên quyết

Một trong những yếu tố tiên quyết khi bạn muốn nâng tầm kỹ năng, cập nhật kiến thức mới là tự học. Nhân sự cần tìm kiếm thông tin từ mọi nguồn, bao gồm sách báo, website, blog, video hướng dẫn.

Bạn cũng có thể tham gia cộng đồng trực tuyến và các diễn đàn thảo luận về AI. Ngoài ra, sự chủ động còn phải đến từ việc tự xây dựng kế hoạch cụ thể để “đi đường dài”:

Tham gia dự án và thực hành: Tự tạo cơ hội áp dụng kiến thức thông qua việc tham gia các dự án thực tế hoặc thực hành các bài tập. Bằng cách này, bạn sẽ có cơ hội áp dụng kiến thức vào thực tế và rút kinh nghiệm cho bản thân.

Tham gia các nhóm nghiên cứu hoặc dự án cộng đồng: Tham gia các nhóm nghiên cứu hoặc dự án cộng đồng trong lĩnh vực AI sẽ giúp bạn kết nối với những người có cùng sở thích và học hỏi từ những người có kinh nghiệm.

Tham gia các cuộc thi và hackathon: Tham gia các cuộc thi hoặc hackathon (sự kiện quy tụ các nhà phát triển, nhà thiết kế, chuyên gia công nghệ để cùng nhau tạo ra một sản phẩm, ứng dụng một giải pháp sáng tạo trong 1-3 ngày) về AI cũng là một phương pháp. Đây là cơ hội để gặp gỡ và học hỏi từ những người có kinh nghiệm trong lĩnh vực.

Ngoài tham gia các chương trình đào tạo, nhân sự có thể tự trang bị kiến thức về AI. Ảnh minh họa: Pexels/RDNE Stock project.

Xây dựng mạng lưới chuyên môn: Kết nối với những cá nhân hoặc tổ chức có kinh nghiệm trong lĩnh vực AI để nhận kiến thức, thông tin, hướng dẫn cụ thể.

Tạo dự án cá nhân: Tự tạo ra các dự án hoặc ứng dụng nhỏ liên quan đến AI là cách giúp bạn áp dụng kiến thức và phát triển kỹ năng trong quá trình thực hành.

Luôn cập nhật thông tin: AI là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng. Do đó, bạn cần cập nhật thông tin mới nhất và tiếp tục học hỏi để không bị lạc hậu.

Linh Vũ

Đồ họa: Mike Bùi