Khoá AI Transformation - Chuẩn hóa kiến trúc nghiệp vụ và dữ liệu cho AI tại Doanh nghiệp

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

5 Buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom

Học phí

Liên hệ

Tại sao phần lớn doanh nghiệp thất bại khi triển khai AI? Vấn đề không nằm ở Công nghệ!

Trong cuộc đua ứng dụng AI, sai lầm lớn nhất của doanh nghiệp không phải là đi chậm, mà là "Tự động hoá sự hỗn loạn bằng AI". Việc áp dụng AI trên một nền tảng quy trình lỏng lẻo và dữ liệu rời rạc không khiến doanh nghiệp không trở nên thông minh hơn — mà chỉ sai nhanh hơn, sâu hơn với chi phí cao hơn.

AI Transformation không chỉ là một khóa học giới thiệu về AI trong doanh nghiệp; đây là chương trình đào tạo chiến lược giúp doanh nghiệp xây dựng một "Hệ thống AI thông minh" cho tổ chức.

Khóa học tập trung vào nội dung chuẩn hóa Kiến trúc doanh nghiệp (EA) và Dữ liệu (Data Strategy) — những "mạch máu" quan trọng nhất của hệ thống AI — trước khi triển khai các mô hình AI Agentic (Đa trợ lý ảo) ở quy mô toàn doanh nghiệp.

Thông qua khoá học này, doanh nghiệp chuyển dịch từ việc sử dụng AI như các công cụ rời rạc sang tích hợp AI hiệu quả trong một kiến trúc thống nhất, có thể ứng dụng trực tiếp vào dòng chảy công việc các phòng ban, ra quyết định và tạo ra giá trị bền vững ở cấp độ hệ thống.

Những vấn đề cốt lõi làm AI không phát huy được giá trị trong doanh nghiệp

Quy trình nghiệp vụ chưa được chuẩn hóa, khiến AI không thể hiểu đúng ngữ cảnh và điểm ra quyết định.
Dữ liệu phân mảnh, thiếu chuẩn và không phân quyền, dẫn đến không thể khai thác hiệu quả ở quy mô toàn doanh nghiệp.
AI được triển khai theo tư duy công cụ rời rạc, thay vì được thiết kế trong kiến trúc vận hành tổng thể.
Doanh nghiệp thiếu khung đo lường và đánh giá hiệu quả AI gắn với mục tiêu kinh doanh.
AI không được tích hợp vào dòng chảy ra quyết định, dẫn đến có AI nhưng không tạo ra giá trị thực.

Lợi ích khóa học

Đào tạo trực tuyến

Chương trình đào tạo trực tuyến qua Zoom/Teams, phù hợp với người đi làm linh hoạt sắp xếp thời gian.

Lý thuyết chiến lược & Thực hành thực tế

Công thức 60% thời lượng cho tư duy hệ thống và 40% cho thực hành trực tiếp trên các bài toán "nóng" của doanh nghiệp. Học viên không chỉ học lý thuyết, bạn học cách giải quyết vấn đề.

Hệ thống học liệu chuyên sâu

Bộ tài liệu độc quyền gồm: Slide bài giảng chiến lược, Video Record chất lượng cao và đặc biệt là các tài liệu mẫu chi tiết để tham khảo và chuyển giao cho đội ngũ nhân sự tại đơn vị.

Kho tài liệu truy cập vĩnh viễn

Học viên sở hữu quyền truy cập vĩnh viễn vào hệ thống video bài giảng để ôn tập, tra cứu bất cứ khi nào cần thiết.

Cố vấn chiến lược 1-1

Đặc quyền trao đổi trực tiếp với Giảng viên và đội ngũ trợ giảng chuyên môn cao. Mọi vướng mắc về kiến trúc hệ thống hay khó khăn trong việc tích hợp AI tại chính doanh nghiệp của bạn sẽ được tháo gỡ kịp thời.

Mục tiêu học tập

1. Định hình đúng về AI trong doanh nghiệp
- Hiểu đúng AI trong bối cảnh doanh nghiệp vận hành. Xác định rõ AI là một phần của hệ thống, không phải giải pháp thay thế tư duy quản trị
- Nhận diện đầy đủ các yếu tố bắt buộc để triển khai AI hiệu quả (quy trình, dữ liệu, hệ thống, con người)
- Tự đánh giá được mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp mình đối với AI
2. Nhận diện chuẩn hóa quy trình nghiệp vụ
- Hiểu rõ mối quan hệ nhân quả giữa quy trình vận hành và chất lượng dữ liệu
- Giúp người học nhìn rõ “vấn đề nội tại” của doanh nghiệp
- Xác định được những quy trình cần chuẩn hóa trước khi đưa AI vào
- Hiểu cách tiếp cận chuẩn hóa theo từng bước, tránh làm đồng loạt gây rủi ro
3. Hiểu kiến trúc AI trong doanh nghiệp
- Trang bị cho người học khả năng “hiểu hệ thống”, không bị mù mờ khi nói đến AI.
- Hiểu AI trong doanh nghiệp được tổ chức như một kiến trúc tổng thể, không phải tập hợp các công cụ rời rạc
- Phân biệt được AI cục bộ theo phòng ban khác AI ở cấp độ doanh nghiệp
- Hình dung rõ vai trò của AI trong hệ thống hiện có (ERP, CRM, HR, Website…)
4. Chiến lược & kiến trúc dữ liệu cho AI
- Giúp người học hiểu rằng AI mạnh hay yếu phụ thuộc trực tiếp vào dữ liệu đầu vào.
- Đánh giá được hiện trạng dữ liệu doanh nghiệp: dữ liệu nào cần chuẩn hóa, dữ liệu đang gây sai lệch phân tích và quyết định
- Hiểu vai trò của kiến trúc dữ liệu trong việc tạo ra “sự thật chung” cho doanh nghiệp
5. Đo lường hiệu quả & ra quyết định dựa trên AI
- Giúp người học sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ quản trị
- Hiểu cách gắn AI & dữ liệu với hiệu quả vận hành thực tế
- Biết cách đánh giá AI đang giúp giảm chi phí ở đâu, tăng hiệu suất ở khâu nào

Đối tượng học tập

Chủ doanh nghiệp & Lãnh đạo (C-level): Những người muốn xây dựng tầm nhìn dài hạn và lộ trình chuyển đổi AI bền vững, tránh lãng phí nguồn lực.
Quản lý & Chuyên gia (Manager/Head of Department): Các trưởng bộ phận (HR, Sales, Marketing, Tài chính) muốn tối ưu hóa hiệu suất đội ngũ bằng trợ lý ảo AI.
Giám đốc công nghệ (CTO) & Trưởng phòng IT: Những người cần một tư duy hệ thống về Kiến trúc doanh nghiệp (EA) để kết nối AI với hạ tầng dữ liệu hiện có.

Chuẩn đầu ra 

NHẬN THỨC (BIẾT)

NHẬN THỨC (BIẾT)

Học viên có khả năng nhận diện và gọi tên các thành phần cốt lõi trong hệ thống:

- Kiến trúc tổng thể (EA): Định nghĩa được các thành phần của Kiến trúc doanh nghiệp và các thành phần CNTT "ngầm" (Shadow IT/Infrastructure) trong tổ chức.

- Mô hình AI: Nhận diện sự khác biệt giữa mô hình kiến trúc AI tập trung (Centralized) và phân tán (Decentralized).

- Tiêu chuẩn dữ liệu: Nắm vững các tiêu chuẩn thế nào là dữ liệu "Sạch" và "Sẵn sàng cho AI".

TƯ DUY CHIẾN LƯỢC (HIỂU)

TƯ DUY CHIẾN LƯỢC (HIỂU)

Học viên có khả năng giải thích và liên kết các nguồn lực:

- Mối liên kết nghiệp vụ - hệ thống: Hiểu cách dòng chảy nghiệp vụ (Business Flow) tác động trực tiếp đến cấu trúc hệ thống CNTT và ngược lại.

- Logic "đọc" dữ liệu của AI: Hiểu cách AI truy xuất và xử lý dữ liệu doanh nghiệp để đưa ra kết quả chính xác, tránh hiện tượng "ảo giác" (Hallucination).

- Chiến lược phân quyền: Nắm vững nguyên tắc bảo mật và phân quyền dữ liệu đa tầng (theo chức năng, phòng ban và cấp bậc tổ chức).

- Lợi ích kinh tế: Giải thích được tại sao cần chuẩn hóa quy trình trước khi áp dụng AI để tối ưu hóa ROI (tỷ suất đầu tư).

TRIỂN KHAI (ÁP DỤNG)

TRIỂN KHAI (ÁP DỤNG)

Học viên có khả năng trực tiếp thiết kế và triển khai các giải pháp vào doanh nghiệp:

- Thiết kế bản vẽ EA: Tự tay vẽ được sơ đồ kiến trúc hệ thống cho phòng ban/tổ chức, kết nối các mảnh ghép CRM, ERP, HR với nền tảng AI.

- Xây dựng lộ trình (Roadmap): Đánh giá hiện trạng hạ tầng hiện tại và lập kế hoạch triển khai AI theo từng cột mốc (Milestones) phù hợp với ngân sách và nhân lực.

- Triển khai Hệ thống Chat AI: Tự xây dựng hệ thống Chatbot doanh nghiệp dựa trên kho tri thức nội bộ và hệ thống quản lý tài liệu.

- Tích hợp đa hệ thống: Thực hành tích hợp AI vào các phần mềm quản lý sẵn có (CRM, ERP, Hệ thống quy trình động).

- Vận hành AI Agentic: Thiết lập và điều phối mạng lưới "Đa trợ lý ảo" (Multi-Agents) để tự động hóa các nghiệp vụ phức tạp trong bộ phận HR, Tài chính và Điều hành.

Lộ trình học tập 

Buổi 1 - Chuyển đổi AI ứng dụng trong doanh nghiệp
- Tại sạo lại cần chuẩn hóa nghiệp vụ?
- Tại sao cần chuẩn hóa dữ liệu?
Quá trình phát triển của Công Nghệ AI
Các yếu tố cần triển khai AI
Các yêu cầu về AI trong doanh nghiệp
Lộ trình chuyển đổi AI
Góc nhìn chuyển đổi AI
Khung kiến trúc chuyển đổi
Kiến trúc nghiệp vụ
Kiến trúc bảo mật
Kiến trúc ứng dụng
Kiến trúc dữ liệu
Kiến trúc công nghệ
Lô trình chuyển đổi số/AI từng lĩnh vực
Xác định độ ưu tiên chuyên đổi số/AI của từng lĩnh vực
Định hình, xây dựng Chiến lược AI cho doanh nghiệp
Kế hoạch triển khai AI chi tiết
Demo hệ thống AI tập trung cho doanh nghiệp-tập đoàn
Tích hợp hệ thống AI và HR, Landingpage, ERP, CRM…. Data Warehouse…
Không khuyến khích hệ thống AI phân tán
Hiện trạng quản lý dữ liệu trong doanh nghiệp
Các vấn đề trong quản lý dữ liệu trong doanh nghiệp
Giải pháp chiến lược dữ liệu
  • Các đối tương tham gia và chịu ảnh hưởng
  • Các thành phần ràng buộc
  • Kết quả chiến lược dữ liệu Cuộc cách mạng về dữ liệu
Các đặc điểm chuẩn hóa dữ liệu
  • 1NF là gì
  • 2NF là gì
  • 3NF là gì
- Giảm thời gian trong 1 giao dịch là bao nhiêu?
- Tổng hợp dữ liệu và báo cáo có đáp ứng không?
- Tổng hợp thời gian giảm đối với nghiệp vụ trong 1 khoảng thời gian là bao nhiêu?
- Các yếu tố khác
Kiến trúc dữ liệu trong doanh nghiệp cho AI
Tìm hiểu ngay

Giảng viên

Thạc Sĩ - Nguyễn Thế Anh

Data Architecture tại Tập đoàn BRG

  • 15+ năm kinh nghiệm làm việc thực tế về chuyển đổi số, tham gia phát triển nhiều dự án CNTT lớn. Tham gia đánh giá, tư vấn hỗ trợ trong việc mua sắm phần mềm cho doanh nghiệp.
  • Đã có kinh nghiêm làm việc chuyển đổi số trong và ngoài nước (Mỹ và Malaysia) - Tập đoàn BestBuy.Com với vai trò là key chính (kỹ sư dữ liệu).
  • Đã chuyển đổi số trong nhiều lĩnh vực từ doanh nghiệp nước ngoài, chính phủ, và doanh nghiệp tư nhân
  • Làm việc với nhiều vai trò khác nhau từ nhân viên, thầy giáo, tư vấn, quản trị dự án, lãnh đạo CNTT trong doanh nghiệp, chủ doanh nghiệp, làm các dự án startup.
  • Đã làm các dự án phần mềm (chuyển đổi số) cho chính phủ (Chính phủ điện tử Đà Nẵng, Một cửa quốc gia, Chính phủ điện tử cho bộ Y tế, Bộ giao thông vận tải, Văn phòng chính phủ…).
  • Đã đào tạo đội làm chính phủ điện tử bên VNPT , đào tạo STEM và có đưa team học sinh Việt Nam đi thi đấu tại Indonesia.
  • Hiện tại phụ trách phần mềm, EA (enterprise architecture) của Tập đoàn BRG (Công ty đa ngành sở hữu ngân hàng SeaBank, Golf, Khách sạn, BDS, Dược phẩm……)
  • Tốt nghiệp kỹ sư CNTT ngành ngành Toán - Tin Đại học Bách khoa Hà Nội.
  • Từng làm giảng viên tại Aptech.
Xem thêm

Dự án học viên

Lợi ích chỉ có tại COLE

Giới thiệu việc làm sau khóa học

Học lại free

Cộng đồng chuyển đổi số 1

Câu hỏi thường gặp

1. Doanh nghiệp chưa có hệ thống ERP hay CRM bài bản thì có tham gia khóa học này được không?
Khóa học được thiết kế để giúp học viên xây dựng Kiến trúc doanh nghiệp (EA) từ nền móng. Đây chính là cơ hội để doanh nghiệp chuẩn hóa quy trình và dữ liệu ngay từ đầu, tránh việc đầu tư sai lầm vào các hệ thống rời rạc sau này.
Khóa học tập trung vào tư duy kiến trúc và sử dụng các nền tảng Low-code/No-code cùng các công cụ tích hợp thông minh. Mục tiêu là giúp nhà quản lý nắm được "cách làm" để điều hành hoặc hướng dẫn đội ngũ/đơn vị outsource thực hiện theo ý tưởng của mình.
Cole.vn đặc biệt coi trọng sự bảo mật. Trong phần thực hành, giảng viên sẽ hướng dẫn cách sử dụng dữ liệu giả lập (Dummy Data) có cấu trúc tương tương dữ liệu thật hoặc cách thiết lập môi trường thử nghiệm riêng biệt để đảm bảo bí mật kinh doanh tuyệt đối cho doanh nghiệp.
Ngoài việc sở hữu tài liệu và video record vĩnh viễn, học viên có thể tương tác 1-1 trong group lớp học với đội ngũ trợ giảng và giảng viên để được tư vấn khi áp dụng kiến thức vào bài toán đặc thù tại đơn vị sau khóa học.
ChatGPT là công cụ hỏi - đáp. Trong khi đó, AI Agentic (Đa trợ lý ảo) là những "nhân viên số" có khả năng tự thực thi nhiệm vụ, kết nối với dữ liệu phòng ban và phối hợp với nhau để giải quyết quy trình (ví dụ: AI Nhân sự phối hợp với AI Tài chính để duyệt chi lương). Khóa học sẽ giúp học viên làm chủ hệ thống này.
Hình thức Online giúp các nhà lãnh đạo bận rộn dễ dàng tham gia mà vẫn giữ được hiệu quả tương tác như lớp học offline. Ngoài ra, khoá học có kết hợp các buổi Workshop Offline định kỳ hàng tuần tại Hà Nội & TP.HCM để giải đáp chuyên sâu và kết nối mạng lưới học viên.
Để tạo ra sự đồng bộ, Cole.vn khuyến khích mô hình "Cặp bài trùng": Một người nắm về Chiến lược/Nghiệp vụ (CEO/Manager) và một người nắm về vận hành/hệ thống (IT/Operations). Điều này giúp việc chuyển đổi từ bản vẽ kiến trúc sang thực tế diễn ra nhanh chóng và ít sai lệch nhất.
Tìm hiểu ngay
Liên hệ với chúng tôi

Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.

Hoặc để lại thông tin

COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills

5000+

Học viên theo học

30%

Thu nhập học viên tăng lên sau khi học

30+ Khóa học

Hàng đầu về ứng dụng công nghệ

50+

Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số

300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng

Hình ảnh lớp học