✦ Kế hoạch — Phiên bản 2.0

Chương trình AI Literacy AMELA
Phiên bản Akun-First

Kế hoạch viết lại — tận dụng hệ thống Akun làm nền tảng thực hành & đo lường, rút ngắn toàn bộ chương trình xuống 5 tuần.

Cơ sở: phân tích Master Plan gốc + Tóm tắt AI Literacy (2025). Hai điểm cải tiến cốt lõi: (1) Akun tracking = KPI thực, (2) Sprint ngắn thay giai đoạn dài.

Người soạn: AMELA Learning Center (ALC)
Cập nhật: 15/06/2026
Phiên bản: 2.0 — Akun-First
Tình trạng: Dự thảo — chờ phê duyệt BOD
5tuần
Tổng thời lượng chương trình
(vs. 3 giai đoạn nhiều tháng cũ)
4
Track song song theo level
L1 → L4, học đúng người đúng nội dung
Akun
Nền tảng thực hành & đo KPI
Không cần LMS mới, tiết kiệm chi phí
<200tr
Chi phí ước tính
(vs. 385–685 triệu plan cũ)
1 Tại sao phải viết lại?
⚠ Ba vấn đề cốt lõi của kế hoạch cũ
  • KPI là số ước tính: Các con số 25%, 20%, 15%... trong biểu đồ "kỳ vọng hành vi" không có dữ liệu thực — toàn bộ hệ thống đo lường dựa trên giả định.
  • Phân level bằng tự đánh giá: Nhân viên thường đánh giá bản thân cao hơn thực tế; assignment vào track sẽ sai lệch.
  • Thời gian dài, mất momentum: 3 giai đoạn kéo dài nhiều tháng → nhân sự mất động lực trước khi thấy kết quả.
💡 Hai điểm mới cốt lõi của phiên bản này
  • Akun đã có sẵn: AMELA có hệ thống AI nội bộ Akun (nhân Claude) — tất cả nhân viên đều dùng được. Akun tracking usage = baseline thực, KPI thực, không cần ước tính.
  • Sprint 5 tuần: Rút ngắn toàn bộ chương trình thành một sprint duy nhất, duy trì momentum và đo được kết quả ngay.
Tiêu chí Kế hoạch cũ Phiên bản Akun-First
Nền tảng thực hành LMS mới / nền tảng bên ngoài → chi phí setup Akun (đã có) → không cần setup thêm
Đo baseline Số ước tính, không có dữ liệu thực Akun usage logs thực — pull tuần đầu tiên
Phân level Tự đánh giá → thiên lệch cao Akun usage pattern + bài test kiến thức 20 câu
Thời gian 3 giai đoạn, nhiều tháng, dàn trải 5 tuần sprint, rõ ràng, đo được
Chứng chỉ PA1 không có chứng chỉ — xung đột yêu cầu CEO/COO Chứng chỉ nội bộ AMELA AI Literacy, dựa trên output thực
Chi phí 385 – 685 triệu VNĐ (PA1–PA3) Ước tính < 200 triệu VNĐ
KPI đo lường Tự báo cáo, khó verify Akun logs tự động — khách quan, liên tục
2 Tại sao Akun là trung tâm của kế hoạch này?
✅ Akun giải quyết 2 trong 3 vấn đề lớn nhất của plan cũ

Akun là hệ thống AI nội bộ AMELA, nhân Claude, 100% nhân viên đều có thể dùng. Điều này có nghĩa là Akun không chỉ là công cụ — nó là nguồn dữ liệu hành vi thực tế duy nhất AMELA đang có.

📊

Baseline thực — không phải ước tính

Số queries/người/tuần, loại use case (coding, writing, analysis), độ phức tạp prompt — tất cả là data thực từ Akun logs ngay trước khi chương trình bắt đầu.

🎯

Phân level khách quan

Người dùng Akun ít (<5 queries/tuần) → L1; người dùng nhiều và có structured prompts (20–50 queries/tuần) → L3. Không cần tự đánh giá.

📈

KPI tự động, liên tục

Sau chương trình, Akun tiếp tục tracking: active rate tăng chưa? Queries/người/tuần tăng chưa? Không cần survey định kỳ.

💰

Không tốn thêm chi phí nền tảng

Akun đã có, nhân viên đã có tài khoản. Không cần mua LMS, không cần platform học ngoài. Tiết kiệm lớn nhất so với plan cũ.

⚠ Điều kiện tiên quyết cần xác nhận trước khi triển khai
  • Team Akun có thể export usage data theo từng user không? (queries/ngày, loại use case)
  • Akun có phân biệt được quality của prompt không, hay chỉ đếm số lượng?
  • Nếu Akun chưa có đủ granularity → bổ sung bài kiểm tra thực hành 30 phút để phân level, Akun vẫn dùng để tracking KPI.
3 Phân level — dựa trên dữ liệu thực

Level được xác định bằng cách kết hợp Akun usage data (60%) và bài kiểm tra kiến thức 20 câu (40%). Hai nguồn này bổ trợ nhau — Akun đo hành vi thực, bài test đo hiểu biết khái niệm.

L1 · Mới bắt đầu

AI Newcomer

Akun: <5 queries/tuần hoặc chưa login

  • Chưa quen với AI / chưa biết Akun có thể làm gì
  • Thỉnh thoảng thử, không thành thói quen
  • Chưa thấy giá trị AI trong công việc của mình
  • Ưu tiên của track: Làm quen, xây thói quen, thấy giá trị ngay
L2 · Người dùng cơ bản

AI User

Akun: 5–20 queries/tuần, chủ yếu Q&A đơn giản

  • Biết dùng nhưng chưa khai thác hết tiềm năng
  • Prompt còn ngắn, ít context
  • Chưa dùng AI trong luồng công việc chính
  • Ưu tiên của track: Prompt tốt hơn, tích hợp vào workflow
L3 · Practitioner

AI Practitioner

Akun: 20–50 queries/tuần, có structured prompts

  • Dùng AI thường xuyên trong công việc thực
  • Biết viết prompt có cấu trúc, có context
  • Có thể hướng dẫn người khác cơ bản
  • Ưu tiên của track: Automation, output chất lượng cao hơn
L4 · Expert

AI Champion

Akun: >50 queries/tuần, multi-turn, đa dạng use case

  • AI là công cụ chính trong công việc hàng ngày
  • Hiểu giới hạn, bias, hallucination của AI
  • Có thể build workflow AI cho team
  • Vai trò của track: Trở thành Mentor cho L1/L2 trong team
📌 Lưu ý về phân phối level

Phân phối thực tế nên được pull từ Akun data trong tuần 1 — không nên giả định trước. Dự kiến thông thường: L1 (~30%), L2 (~40%), L3 (~20%), L4 (~10%). Nếu Akun data cho thấy phân phối khác, điều chỉnh số lượng nhóm học tương ứng.

4 Lộ trình 5 tuần
Tuần 1
🔍 Chẩn đoán — Biết mình đang ở đâu
  • Pull Akun usage data toàn bộ nhân sự (baseline thực: queries/tuần, use case, tỷ lệ active)
  • Bài kiểm tra kiến thức 20 câu, online, 30 phút (khái niệm AI, prompt cơ bản, rủi ro)
  • Combine Akun data + test score → phân level tự động → assign vào track L1/L2/L3/L4
  • Thông báo kết quả cho từng người, giải thích tại sao được assign vào track đó
Output: Baseline KPI thực + danh sách phân track chính xác
Tuần 2–3
📚 Học tập theo Track — 4 nhóm chạy song song
  • Mỗi track có lịch học riêng: 2–3 buổi/tuần, mỗi buổi 30–60 phút
  • Format microlearning: ngắn, thực hành ngay trên Akun, không lý thuyết dài
  • L4 Champions tham gia tuần 2 với nội dung nâng cao + chuẩn bị vai trò Mentor
  • Cuối mỗi buổi: 1 bài tập nhỏ làm trực tiếp trên Akun, ghi nhận vào log
Output: Hoàn thành 80% nội dung track, có kỹ năng cụ thể có thể apply ngay
Tuần 4
⚡ Apply — Không học lý thuyết, chỉ làm thực tế
  • Không có buổi học nào trong tuần này — 100% thời gian dành cho áp dụng vào công việc thực
  • Mỗi người chọn 1 task thực tế trong công việc và hoàn thành có sự hỗ trợ của Akun
  • L4 Champions làm Mentor: available trên Slack/Akun để giải đáp L1/L2
  • Daily check-in (2 phút): "Hôm nay tôi dùng Akun cho việc gì? Kết quả ra sao?"
  • Akun usage tăng lên trong tuần này → signal chương trình đang có tác dụng
Output: Ít nhất 1 task thực tế hoàn thành với AI, Akun active rate tăng
Tuần 5
🏆 Certification Sprint — Đánh giá và cấp chứng chỉ
  • Bài thực hành cuối (take-home, 3 tiếng): hoàn thành một task phức tạp có sự hỗ trợ của Akun
  • Điểm gồm: 40% Akun usage score (tuần 1–4) + 30% bài thực hành cuối + 30% bài test kiến thức (tuần 1)
  • Ngưỡng đạt: 60 điểm → nhận Chứng chỉ AMELA AI Literacy (level tương ứng)
  • Lễ trao chứng chỉ ngắn (30 phút, toàn công ty): công nhận Champions, chia sẻ thành quả
Output: Chứng chỉ nội bộ AMELA AI Literacy cho người đạt ngưỡng
Tháng 2 trở đi
📊 Ongoing — Đo & Duy trì (không cần effort lớn)
  • Akun tự động tracking: active rate, queries/người/tuần, phân bổ use case
  • Monthly report 1 trang từ Akun data — không cần survey thêm
  • L4 Champions duy trì Slack channel AI tips: chia sẻ prompt hay, use case mới
  • Nhân viên mới join: onboarding AI Literacy rút gọn 1 tuần (track L1 → L2)
Output: KPI tracking liên tục, không tốn effort thêm
5 Nội dung theo Track

Tất cả các buổi học đều kết thúc bằng bài tập thực hành trực tiếp trên Akun. Không có buổi nào thuần lý thuyết.

🌱

Track L1 · AI Foundations

8 tiếng · 4 buổi × 2 tiếng
  • B1AI là gì? Claude là gì? Akun hoạt động như thế nào? Demo trực tiếp
  • B2Đặt câu hỏi đúng — Prompt cơ bản: rõ ràng, có context, có kỳ vọng output
  • B35 use case thực tế tại AMELA: email, tóm tắt, tra cứu, soạn thảo, Q&A
  • B4Lab: mỗi người thực hiện 3 task công việc thực trên Akun + Q&A
⚙️

Track L2 · AI Practitioner

16 tiếng · 6 buổi × ~2.5 tiếng
  • B1Prompt Engineering nâng cao: role, context, format, chain-of-thought
  • B2Akun cho PM: soạn email stakeholder Nhật, tóm tắt meeting, viết user story
  • B3Akun cho SE: code review, viết unit test, debug, giải thích code
  • B4Akun cho HR / Finance / Designer: use case đặc thù từng bộ phận
  • B5Xây dựng AI workflow cá nhân: tích hợp Akun vào quy trình làm việc hàng ngày
  • B6Lab tổng hợp + peer review: xem prompt của nhau, cho feedback
🚀

Track L3 · AI Power User

20 tiếng · 5 buổi × 4 tiếng
  • B1Multi-turn reasoning: chia task phức tạp thành các bước, duy trì context dài
  • B2Structured output: JSON, bảng, định dạng có thể dùng ngay trong pipeline
  • B3AI-assisted data analysis: đọc hiểu số liệu, tạo insight từ raw data
  • B4Đánh giá và cải thiện output: khi nào AI sai? Hallucination? Bias? Cách verify
  • B5Lab: Automation mini-project — xây workflow AI cho 1 task lặp đi lặp lại trong công việc
🏆

Track L4 · AI Champion

24 tiếng · 6 buổi × 4 tiếng
  • B1AI Strategy cho team/dự án: xác định điểm nào nên dùng AI, điểm nào không
  • B2Build prompt templates và workflow cho team — document hóa để ai cũng dùng được
  • B3Rủi ro AI trong môi trường doanh nghiệp: data privacy, IP, bias, hallucination
  • B4Mentor skills: cách dạy người khác dùng AI hiệu quả, không gây overwhelm
  • B5Đọc và phân tích Akun usage data của team — nhận diện gap, cơ hội cải thiện
  • B6Capstone: trình bày AI Adoption Plan cho team của mình trước nhóm Champions
6 KPI đo được — không phải ước tính
✅ Nguyên tắc đo lường của phiên bản này

Mọi KPI đều phải có nguồn dữ liệu cụ thể. KPI đo bằng Akun logs là khách quan và tự động. KPI tự báo cáo chỉ dùng cho những gì không thể đo tự động.

KPI Nguồn đo Baseline (Tuần 1) Target sau 5 tuần Target tháng 3
Akun Active Rate
% nhân viên login & dùng Akun ≥1 lần/tuần
Akun logs Pull từ data thực +20pp vs baseline ≥ 80%
Trung bình queries/người/tuần
Chỉ tính active users
Akun logs Pull từ data thực +50% vs baseline ≥ 25 queries
Tỷ lệ người đạt L2+
Level xác định bằng Akun usage + test score
Akun + Test Pull từ data thực ≥ 60% ≥ 75%
Certification Rate
% nhân viên đủ 60 điểm → nhận chứng chỉ
Akun + Test + Bài tập N/A ≥ 55% ≥ 70%
Đa dạng use case
% người dùng có ≥3 loại use case khác nhau (coding, writing, analysis, Q&A...)
Akun logs Pull từ data thực +30% vs baseline ≥ 50% nhân viên
Thời gian hoàn thành task AI
Task được xác định trước ở tuần 1, đo lại tuần 5
Tự báo cáo Đo ở tuần 1 –15% thời gian –25% thời gian

* Các con số target là ước tính hợp lý — sẽ được điều chỉnh sau khi có baseline thực từ Akun data tuần 1. Không đặt target trước khi có baseline.

7 Ước tính chi phí
✅ Tại sao chi phí thấp hơn đáng kể
  • Học và thực hành trực tiếp trên Akun (đã có) — không cần mua LMS hay nền tảng học ngoài
  • L4 Champions là giảng viên nội bộ cho L1/L2 — không thuê trainer ngoài cho phần cơ bản
  • Sprint 5 tuần — ít thời gian chuẩn bị hơn, ít overhead hơn chương trình dài hạn
  • Content design là chi phí 1 lần — tái sử dụng được cho newjoin sau này
Hạng mục Ghi chú Ước tính (VNĐ)
Thiết kế nội dung 4 track ALC soạn slide, bài tập, bài test — 1 lần, tái dùng được 40–60 triệu
Giảng viên ngoài (L3/L4 nâng cao) Nếu cần: 1–2 buổi expert session cho L3/L4 (~3–4 tiếng total) 20–40 triệu
Thời gian nhân sự đi học L1: 8h, L2: 16h, L3: 20h, L4: 24h — tính theo mức lương trung bình 60–80 triệu
Chứng chỉ & recognition In chứng chỉ, badge digital, recognition event nội bộ 5–10 triệu
Buffer / contingency 10% dự phòng 12–20 triệu
TỔNG DỰ KIẾN 137–210 triệu VNĐ
📌 So sánh với kế hoạch cũ

Plan cũ: PA1 = 385 triệu, PA2 = 575 triệu, PA3 = 685 triệu. Phiên bản Akun-First: ~140–200 triệu, tiết kiệm 50–70% chi phí, đồng thời có KPI thực và chứng chỉ — những thứ PA1 cũ không có.

8 Rủi ro & Giảm thiểu
Rủi ro Mức độ Giảm thiểu
Akun data không đủ chi tiết để phân level
Team Akun chưa export được theo user/use case
Trung bình Bổ sung bài kiểm tra thực hành 30 phút để phân level; Akun vẫn dùng để tracking KPI qua active rate và total queries
Nhân sự không có thời gian học trong sprint
Deadline dự án trùng với tuần học
Cao Chọn timing phù hợp (tránh giai đoạn release lớn); format async — record buổi học, xem sau; L1 chỉ 8 tiếng tổng, rất ít effort
L4 Champions bị overload khi làm Mentor
Champions có deadline dự án riêng
Trung bình Giới hạn 5 mentees/champion; ưu tiên async mentor qua Akun/Slack; Champion có thể escalate câu hỏi khó lên ALC
KPI không đạt target trong 5 tuần
Adoption chậm hơn dự kiến
Thấp Tuần 4 Apply phase là buffer tự nhiên; target được điều chỉnh sau khi có baseline; không đặt target cứng trước khi có data
BOD yêu cầu chứng chỉ được công nhận bên ngoài
Chứng chỉ nội bộ AMELA không đủ
Trung bình Chạy song song: chứng chỉ nội bộ cho tất cả + 1–2 người/team thi chứng chỉ ngoài (AWS AI Practitioner, Google AI Essentials) như benchmark; chi phí thêm ~10–20 triệu
Nhân viên mới join sau sprint kết thúc
Không có chương trình cho người vào sau
Thấp Onboarding AI Literacy rút gọn 1 tuần cho newjoin (dùng lại content đã có); L4 Champions làm buddy trong tuần đầu
9 Điều kiện cần để chương trình thành công
🔑

BOD & Leadership visible commitment

CEO/COO tham gia ít nhất buổi kick-off và lễ trao chứng chỉ. Nếu leadership không thấy quan trọng, nhân viên cũng vậy. Đây là yếu tố số 1 quyết định adoption rate.

📡

Akun data access được xác nhận

Cần xác nhận với team Akun: có thể export usage logs theo từng user không? Format CSV hay API? Đây là bước tiên quyết — nếu không có data, phần phân level phải dùng phương án dự phòng (bài test thực hành).

Chọn timing đúng

Tránh 5 tuần trùng với giai đoạn release lớn hoặc crunch time dự án. Lý tưởng: tháng đầu sau Tết hoặc sau một milestone lớn của công ty — năng lượng cao, ít áp lực deadline.

🧑‍🏫

Chọn đúng L4 Champions

Champions phải là người đã dùng Akun nhiều VÀ có uy tín với đồng nghiệp, không chỉ là người kỹ thuật giỏi nhất. Sai người → mentor kém hiệu quả, L1/L2 không tìm đến.

10 Bước tiếp theo — Nếu BOD phê duyệt
Ngay sau phê duyệt

Làm việc với team Akun: xác nhận có thể export usage data theo user, format và timeline cung cấp data

Tuần 1–2

ALC hoàn thiện nội dung 4 track; Leadership xác nhận danh sách L4 Champion candidates; chốt timing 5 tuần

Tuần 3

Kick-off nội bộ (30 phút): CEO/COO chia sẻ tầm nhìn, giới thiệu chương trình cho toàn công ty; Champions được công bố

Tuần 4 — Bắt đầu Sprint

Pull Akun baseline, gửi bài test, phân track, thông báo lịch học cho từng nhóm — Sprint 5 tuần bắt đầu