Dùng AI đánh giá hiệu quả đào tạo cấp độ kết quả – Thiết kế và triển khai các chương trình đào tạo tác động tới doanh thu, lợi nhuận

Đánh giá hiệu quả đào tạo cấp độ kết quả với AI giúp L&D xác định chỉ số kinh doanh, hành vi then chốt, theo dõi sau đào tạo và chứng minh giá trị với CEO.

Nếu không đánh giá hiệu quả đào tạo cấp độ kết quả thì sao?

Nhiều doanh nghiệp chi hàng trăm triệu mỗi năm cho đào tạo.

• Lớp học rất đông.
• Học viên hào hứng.
• Phiếu khảo sát cuối khóa toàn điểm cao.
• Báo cáo gửi lên ban lãnh đạo nhìn rất đẹp.

Nhưng vài tháng sau, CEO hỏi một câu rất thực tế:

“Đào tạo xong thì kết quả kinh doanh thay đổi ở đâu?”

Đây là lý do người làm L&D cần biết cách đánh giá hiệu quả đào tạo cấp độ kết quả với AI. Vì nếu đào tạo chỉ dừng ở việc tổ chức lớp học, phát tài liệu, điểm danh và lấy phản hồi cuối khóa, doanh nghiệp rất dễ rơi vào tình trạng lãng phí đào tạo.

Theo nhiều nghiên cứu về hiệu quả đào tạo và hiện tượng scrap learning, có từ 45% đến 85% nội dung đào tạo không được học viên ứng dụng vào công việc thực tế. Điều đó có nghĩa là doanh nghiệp đã đầu tư rất nhiều cho việc học, nhưng chỉ một phần tạo ra thay đổi trong công việc hằng ngày.

Giống như doanh nghiệp mua hạt giống tốt, tổ chức một buổi gieo hạt thật hoành tráng, nhưng sau đó không tưới nước, không chăm đất, không theo dõi cây lớn lên thế nào. Kết quả là hạt giống vẫn nằm im trong đất.

Nếu không đánh giá hiệu quả đào tạo ở cấp độ kết quả, doanh nghiệp sẽ gặp ba vấn đề lớn.

Thứ nhất, ngân sách đào tạo bị lãng phí.

Thứ hai, người làm L&D không phát triển chuyên môn, dễ mắc kẹt trong vai trò tổ chức lớp học.

Thứ ba, L&D không đáp ứng được nhu cầu của CEO. CEO không chỉ cần lớp học vui. CEO cần doanh số tăng, năng suất tăng, chi phí giảm, khách hàng hài lòng hơn và đội ngũ làm việc hiệu quả hơn.

Theo ATD Talent Development Capability Model, người làm L&D trong bối cảnh mới cần phát triển đồng thời 3 nhóm năng lực:

• Năng lực cá nhân giúp thích ứng, học hỏi và phát triển bản thân.
• Năng lực chuyên môn như thiết kế học tập, triển khai chương trình và đánh giá hiệu quả đào tạo.
• Năng lực tạo tác động tới tổ chức như nhạy bén kinh doanh, phân tích dữ liệu và dẫn dắt sự thay đổi.

Trên thực tế, nhiều người làm L&D rất mạnh về tổ chức lớp học nhưng còn hạn chế ở hai năng lực quan trọng hiện nay: đánh giá hiệu quả đào tạo và tạo tác động tới kết quả kinh doanh.

Đây cũng là khoảng trống mà AI có thể hỗ trợ rất hiệu quả.

Vì vậy, câu hỏi quan trọng không phải là:

“Năm nay tổ chức bao nhiêu khóa học?”

Mà là:

“Sau đào tạo, chỉ số kinh doanh nào cần được cải thiện?”

Xem thêm: Bài viết chia sẻ 7 bí quyết phát triển đội ngũ giảng viên nội bộ

Mô hình đánh giá hiệu quả đào tạo được sử dụng rộng rãi

Một trong những mô hình đánh giá hiệu quả đào tạo được sử dụng rộng rãi là mô hình Kirkpatrick.

Mô hình này gồm 4 cấp độ:

Cấp độ 1 – Phản ứng: Học viên cảm thấy thế nào sau khóa học?

Cấp độ 2 – Học tập: Học viên học được kiến thức, kỹ năng gì?

Cấp độ 3 – Hành vi: Học viên có áp dụng vào công việc hay không?

Cấp độ 4 – Kết quả: Việc áp dụng đó tạo ra kết quả gì cho doanh nghiệp?

Rất nhiều doanh nghiệp hiện nay mới dừng ở cấp độ 1 và cấp độ 2.

Họ biết học viên thích khóa học hay không.
Họ biết học viên làm bài kiểm tra được bao nhiêu điểm.

Nhưng họ không biết sau khóa học:

• Doanh số có tăng không?
• Tỷ lệ chuyển đổi có tốt hơn không?
• Thời gian xử lý công việc có nhanh hơn không?
• Chi phí có giảm không?
• Khách hàng có hài lòng hơn không?

Trong khi đó, cấp độ 4 mới là điều CEO quan tâm nhất.

Theo cách tiếp cận mới của Kirkpatrick Partners, việc đánh giá hiệu quả đào tạo không nên bắt đầu sau khi khóa học kết thúc, mà cần bắt đầu ngay từ khi thiết kế chương trình.

Thay vì đi theo chiều từ Level 1 đến Level 4, người làm L&D nên thiết kế ngược từ Level 4 → Level 3 → Level 2 → Level 1.

Nói cách khác, trước khi quyết định “dạy gì”, hãy xác định “doanh nghiệp cần kết quả gì”.

Cách tiếp cận hiệu quả hơn là:

• Bắt đầu từ kết quả kinh doanh cần đạt.
• Sau đó xác định hành vi then chốt cần thay đổi.
• Tiếp theo xác định học viên cần học gì để làm được hành vi đó.
• Cuối cùng mới thiết kế trải nghiệm học tập phù hợp.

Nói đơn giản, đừng bắt đầu bằng câu hỏi:

“Nên tổ chức khóa học gì?”

Hãy bắt đầu bằng câu hỏi:

“Doanh nghiệp cần cải thiện kết quả nào?”

Xem thêm: Đánh Giá Hiệu Quả Đào Tạo: Mô Hình Kirkpatrick cập nhật mới nhất để tìm hiểu sâu hơn về lịch sử và cách áp dụng từng cấp độ

Dùng AI để xác định kết quả cần đạt

AI có thể giúp người làm L&D phân tích mục tiêu kinh doanh và gợi ý các chỉ số cần tác động theo từng lĩnh vực, ngành nghề và bối cảnh cụ thể.

AI không thay thế chuyên gia L&D trong việc ra quyết định, nhưng có thể rút ngắn đáng kể thời gian phân tích. Chỉ với mục tiêu kinh doanh, dữ liệu KPI và mô tả công việc, AI có thể gợi ý những chỉ số cần cải thiện, nhóm đối tượng cần tác động và các hành vi có khả năng tạo ra ảnh hưởng lớn nhất.

Thông thường, có thể chia chỉ số thành 4 nhóm.

1. Better – Làm tốt hơn

Ví dụ:

• Tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng.
• Tăng mức độ hài lòng của khách hàng.
• Tăng tỷ lệ bán chéo.
• Giảm lỗi nghiệp vụ.
• Tăng chất lượng tư vấn.

2. Faster – Làm nhanh hơn

Ví dụ:

• Rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ.
• Giảm thời gian phản hồi khách hàng.
• Tăng tốc độ phục vụ.
• Rút ngắn thời gian đào tạo nhân viên mới.

3. Cheaper – Làm với chi phí thấp hơn

Ví dụ:

• Giảm tỷ lệ hàng lỗi.
• Giảm chi phí bảo hành.
• Giảm hao hụt nguyên vật liệu.
• Giảm chi phí vận hành.

4. New – Tạo ra kết quả mới

Ví dụ:

• Bán thành công sản phẩm mới.
• Mở rộng sang nhóm khách hàng mới.
• Triển khai quy trình mới.
• Áp dụng công nghệ mới vào công việc.

Điểm quan trọng là không có một bộ chỉ số dùng chung cho mọi doanh nghiệp.

Một ngân hàng sẽ khác một chuỗi nhà hàng.
Một công ty bảo hiểm sẽ khác một nhà máy sản xuất.
Một đội sales B2B sẽ khác đội chăm sóc khách hàng.

AI có thể giúp người làm L&D đi từ mục tiêu lớn của doanh nghiệp đến những chỉ số cụ thể hơn, giống như dùng bản đồ để tìm đúng con đường thay vì đi theo cảm tính.

Dùng AI để tìm ra hành vi then chốt

Sau khi xác định được kết quả cần đạt, câu hỏi tiếp theo là:

“Học viên cần làm khác đi điều gì trong công việc?”

Đây là điểm rất quan trọng.

Nhiều chương trình đào tạo thất bại vì mục tiêu hành vi quá chung chung, ví dụ:

• Nhân viên cần chủ động hơn.
• Quản lý cần sâu sát hơn.
• Đội sales cần máu lửa hơn.
• Nhân sự cần giao tiếp tốt hơn.

Những mục tiêu này nghe đúng, nhưng rất khó đo lường.

Muốn tạo ra kết quả, cần chuyển từ lời mô tả chung chung sang hành vi then chốt.

Hành vi then chốt là những việc cụ thể, có thể quan sát được, đo lường được và lặp lại được trong công việc.

Khi triển khai thực tế, có thể áp dụng nguyên tắc 80/20.

Không phải mọi hành vi đều quan trọng như nhau. Thường chỉ có khoảng 20% hành vi tạo ra phần lớn kết quả. Nếu tìm đúng và tập trung vào những hành vi này, chương trình đào tạo sẽ giống như mở đúng chiếc van đang chặn dòng nước. Chỉ cần mở đúng van, cả hệ thống bắt đầu chảy mạnh hơn.

Trong mô hình Kirkpatrick, đây chính là trọng tâm của Cấp độ 3 – Hành vi. Nếu không xác định rõ học viên cần thực hiện hành vi nào sau khóa học thì rất khó theo dõi, coaching và chứng minh hiệu quả đào tạo.

Ví dụ, nếu mục tiêu là tăng tỷ lệ chuyển đổi bán hàng, hành vi then chốt có thể là:

• Mỗi ngày gọi đủ số lượng khách hàng tiềm năng.
• Luôn hỏi ít nhất ba câu để hiểu nhu cầu khách hàng.
• Gửi báo giá trong vòng 30 phút sau cuộc gặp.
• Xin thông tin liên hệ của khách hàng chưa mua.
• Theo sát khách hàng trong 24 giờ sau tư vấn.

AI có thể hỗ trợ người làm L&D phân tích mục tiêu kinh doanh, mô tả công việc, dữ liệu hiệu suất và bối cảnh thực tế để đề xuất các hành vi then chốt phù hợp.

Dùng AI để lập kế hoạch triển khai dự án đào tạo

Một sai lầm phổ biến là xem đào tạo như một khóa học.

Thực tế, nếu muốn tạo ra kết quả, đào tạo phải được thiết kế như một dự án thay đổi hành vi.

AI có thể hỗ trợ người làm L&D lập kế hoạch triển khai toàn diện, bao gồm:

• Cấu trúc khóa học.
• Các chuyên đề chính.
• Nội dung từng buổi.
• Bài tập thực hành.
• Tình huống theo ngành.
• Hoạt động truyền thông trước, trong và sau khóa học.
• Kế hoạch coaching sau đào tạo.
• Công cụ theo dõi hành vi.
• Dashboard báo cáo kết quả.

Ngoài nội dung học, AI cũng có thể viết email truyền thông nội bộ, thông điệp từ lãnh đạo, bài đăng nhắc học viên thực hành, biểu mẫu cam kết hành động và mẫu báo cáo cho quản lý.

Khi đó, chương trình đào tạo không còn là một buổi học rời rạc. Nó trở thành một hành trình có mục tiêu, có hành động, có đo lường và có cải tiến.

Xem thêm: Bài viết chia sẻ phương pháp xây dựng chiến lược đào tạo hiệu quả cho doanh nghiệp tại đây

Dùng AI để theo dõi hành vi sau khóa học

Theo mô hình Kirkpatrick, cấp độ 3 là đánh giá việc học viên có thay đổi hành vi sau khóa học hay không.

Đây là cây cầu nối giữa lớp học và kết quả kinh doanh.

Nếu học viên học xong nhưng không làm khác đi, kết quả sẽ không thay đổi.

Tuy nhiên, chỉ đo lường là chưa đủ. Muốn hành vi mới được duy trì, doanh nghiệp cần có các cơ chế hỗ trợ sau đào tạo như coaching từ quản lý trực tiếp, phản hồi thường xuyên, ghi nhận kết quả, checklist công việc và các công cụ nhắc việc.

AI có thể giúp số hóa toàn bộ các hoạt động này để việc theo dõi trở nên đơn giản và liên tục.

Hãy hình dung giống như một ứng dụng chạy bộ.

Mỗi ngày, người dùng cập nhật:

• Hôm nay chạy bao nhiêu ki-lô-mét.
• Chạy trong bao lâu.
• So với hôm qua tốt hơn hay kém hơn.
• So với đội nhóm đang ở vị trí nào.

Đào tạo cũng có thể theo dõi như vậy.

Ví dụ:

• Sales cập nhật số cuộc gọi mỗi ngày.
• Quản lý cập nhật số buổi coaching đã thực hiện.
• Nhân viên dịch vụ cập nhật số khách đã chăm sóc.
• Cán bộ ngân hàng cập nhật số hồ sơ xử lý đúng hạn.
• Nhân viên nhà hàng cập nhật số lần giới thiệu món mới cho khách.

AI có thể giúp tổng hợp dữ liệu, tạo báo cáo, phát hiện người chưa thực hiện, so sánh giữa cá nhân và đội nhóm, đồng thời gợi ý hành động cải tiến.

Khi hành vi được đo lường hằng ngày, nó không còn là lời hứa sau khóa học. Nó trở thành một nhịp vận hành mới của doanh nghiệp.

Case Abbott: Tăng gấp 125 lần đơn hàng thực tế

Trong Webinar “Dùng AI đánh giá hiệu quả đào tạo cấp độ kết quả”, anh Xuân Phong tại Abbott chia sẻ cách đội ngũ của mình áp dụng quy trình thiết kế đào tạo từ kết quả kinh doanh.

Thay vì bắt đầu bằng việc hỏi nên đào tạo kỹ năng gì, đội ngũ bắt đầu bằng việc xác định rõ mục tiêu ở cấp độ 4.

Tức là chương trình đào tạo cần tạo ra kết quả kinh doanh cụ thể nào.

Sau đó, đội ngũ tiếp tục tìm ra hành vi chủ chốt cần thay đổi. Đây là những hành vi có ảnh hưởng mạnh nhất đến kết quả, đúng theo nguyên tắc 80/20.

Tiếp theo là triển khai dự án đào tạo, không chỉ dừng lại ở lớp học mà có kế hoạch hành động, theo dõi và hỗ trợ sau đào tạo.

Cuối cùng là đo lường và cải tiến liên tục.

Có thể tóm tắt cách làm thành 4 bước:

Bước 1: Xác định mục tiêu ở cấp độ 4.
Đội ngũ bắt đầu từ kết quả kinh doanh cần cải thiện, không bắt đầu từ tên khóa học.

Bước 2: Tìm ra hành vi then chốt.
Xác định những hành vi quan trọng nhất có khả năng tạo ra sự thay đổi về kết quả.

Bước 3: Triển khai dự án đào tạo và đồng hành sau đào tạo.
Chương trình không kết thúc ở lớp học mà tiếp tục được theo dõi, hỗ trợ và thúc đẩy trong công việc thực tế.

Bước 4: Đo lường và cải tiến liên tục.
Dữ liệu được theo dõi để biết hành vi có thay đổi không và kết quả kinh doanh có dịch chuyển không.

Kết quả rất ấn tượng:

Số lượng đơn hàng thực tế tăng từ 16 đơn lên gần 2.000 đơn.

Tức là tăng khoảng 125 lần.

Tỷ lệ khách hàng tiềm năng cũng tăng từ 43 lên 141, tương đương tăng hơn 3 lần.

Đây là một minh chứng rõ ràng rằng khi đào tạo được thiết kế từ kết quả kinh doanh, tập trung vào hành vi then chốt và được đo lường liên tục, nó có thể tạo ra tác động rất lớn.

Kết luận

AI không thay thế người làm L&D.

AI giúp người làm L&D làm việc sắc bén hơn.

Nếu trước đây L&D giống như người tổ chức lớp học, thì trong kỷ nguyên AI, L&D có thể trở thành người thiết kế sự thay đổi cho doanh nghiệp.

Muốn làm được điều đó, người làm L&D cần đi theo 4 bước:

• Xác định mục tiêu ở cấp độ 4.
• Tìm ra hành vi then chốt theo nguyên tắc 80/20.
• Triển khai dự án đào tạo thay vì chỉ tổ chức khóa học.
• Đo lường, theo dõi và cải tiến liên tục.

Khi đó, đào tạo không còn là chi phí khó chứng minh.

Đào tạo trở thành khoản đầu tư có thể nhìn thấy bằng dữ liệu, bằng hành vi thay đổi và bằng kết quả kinh doanh cụ thể.

Đó là con đường để người làm L&D đáp ứng được nhu cầu của CEO, phát triển chuyên môn và khẳng định vai trò chiến lược trong doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp về đánh giá hiệu quả đào tạo cấp độ kết quả với AI

Đánh giá hiệu quả đào tạo cấp độ kết quả là gì?

Đánh giá hiệu quả đào tạo cấp độ kết quả là việc đo lường xem chương trình đào tạo có tạo ra thay đổi cụ thể cho doanh nghiệp hay không, ví dụ như tăng doanh số, tăng tỷ lệ chuyển đổi, giảm chi phí, giảm lỗi vận hành hoặc nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng.

Mô hình Kirkpatrick có mấy cấp độ?

Mô hình Kirkpatrick có 4 cấp độ: phản ứng, học tập, hành vi và kết quả. Trong đó, cấp độ 4 là cấp độ đo lường chương trình đào tạo có tạo ra kết quả kinh doanh cụ thể hay không.

AI giúp gì trong đánh giá hiệu quả đào tạo?

AI có thể giúp phân tích mục tiêu kinh doanh, xác định chỉ số cần cải thiện, gợi ý hành vi then chốt, lập kế hoạch triển khai đào tạo, tạo công cụ theo dõi hành vi, tổng hợp dữ liệu và hỗ trợ viết báo cáo kết quả sau đào tạo.

Vì sao học viên hài lòng nhưng kết quả kinh doanh không thay đổi?

Vì hài lòng không đồng nghĩa với thay đổi hành vi. Một khóa học có thể rất hay, nhưng nếu học viên không áp dụng vào công việc thực tế thì doanh số, năng suất, chi phí hay chất lượng dịch vụ sẽ khó thay đổi.

L&D nên bắt đầu từ đâu để đo hiệu quả đào tạo cấp độ 4?

L&D nên bắt đầu từ mục tiêu kinh doanh. Trước khi thiết kế khóa học, cần xác định rõ doanh nghiệp muốn cải thiện chỉ số nào, nhóm học viên nào cần thay đổi hành vi, hành vi nào là quan trọng nhất và sau đào tạo sẽ đo lường bằng dữ liệu gì.

——- 

Tác giả: Đàm Thế Ngọc 
Founder & CEO LeaderUp 

Học không nghỉ – Hành không ngừng – Cho không nhớ – Nhận không quên

P/s: Thông tin khoá học ưu đãi cho cộng đồng:
– Master Traniner tại đây
– Training Evaluation Master tại đây