Cấu Trúc Khung Đo Lường & Thi Đua AI-Index
Ver 0.7Đo đếm & Thúc đẩy ứng dụng AI toàn công ty theo 2 Đường Chạy Song Song: Khối Sản Xuất (13 Bộ phận) & Khối Hỗ Trợ (12 Bộ phận)
I. Hai Mục Tiêu Cốt Lõi Của AI-Index
1. Đo lường mức độ & hiệu quả ứng dụng AI
Đánh giá chính xác tần suất sử dụng các công cụ AI (Copilot, Claude, Antigravity, ChatGPT, Midjourney, Automation...) trong công việc lập trình, test, review code, làm đề xuất sale, thiết kế MKT, xử lý hồ sơ HR, kế toán và vận hành hàng ngày.
2. Ranking thi đua minh bạch theo 2 Tracks
Tạo bảng xếp hạng (Leaderboard) thi đua song song giữa Khối Sản Xuất & Khối Hỗ Trợ, thúc đẩy tinh thần thi đua tích cực và lan tỏa văn hóa chia sẻ AI sâu rộng.
II. Danh Sách 26 Bộ Phận Trong 2 Tracks Thi Đua 2 Tracks
III. Thang Đo & Quy Tắc Tính Điểm Chi Tiết Cho 2 Tracks
Trọng số 100 pt + BonusCơ chế Chặn Trên (Target Capping):
Mục tiêu Target là cột mốc để đạt điểm tối đa (Max Cap) của chỉ số. Vượt Target vẫn tính bằng điểm trần tối đa.
Điểm_Đạt = MIN( Điểm_Tối_Đa , Điểm_Tối_Đa × (Thực_Tế ÷ Target) )
Quy tắc Tính Điểm AI Hackathon (Tối đa 10pt):
Điểm tích lũy Hackathon & AI Challenge được tính theo % lượt tham gia của bộ phận — không tính theo số đội hay giải thưởng, vì mỗi đội thi thường ghép thành viên từ nhiều bộ phận khác nhau nên không thể quy giải thưởng của đội về riêng một bộ phận nào. Do Hackathon tổ chức nhiều đợt trong kỳ đo, lượt tham gia được cộng dồn (lũy kế) qua tất cả các đợt, không reset theo từng đợt:
- % Lượt tham gia (lũy kế): Tối đa +10.0 pt = MIN(10, 10 × %Lượt tham gia lũy kế ÷ Target 80%). "Lượt tham gia" = tổng số nhân sự của bộ phận có mặt trong các đội đăng ký hợp lệ, cộng dồn qua tất cả các đợt tổ chức trong kỳ đo (tính theo bộ phận gốc của từng người; 1 người tham gia nhiều đội hoặc nhiều đợt thì tính nhiều lượt) ÷ Headcount bộ phận.
- Mức trần (Max Cap): Tối đa 10.0 pt.
Bảng Thang Đo Track 1: Khối Sản Xuất & Delivery (13 Đơn vị)
| Trụ cột (Pillar) | Trọng số | Chỉ số đo lường (Metrics) | Công thức & Mức Target quy đổi | Giới hạn điểm (Max Cap) |
|---|---|---|---|---|
| 1. Business Impact & Usage | 30 Pt | % AI Usage (15pt) | MIN(15, 15 × % Dev dùng Copilot/Claude hàng ngày ÷ Target 80%). | Capped @ 15pt |
| % Đạt Chuẩn Engineering Efficiency / EE (15pt) | MIN(15, 15 × EE Thực tế ÷ Target theo nhóm đơn vị). Target 95%: HB1, HB2, HBU, R&D, HDN, HBG. Target 85%: BU Tokyo, BU HN, BU AI, BU NX (mặc định 85% cho đơn vị chưa có chuẩn riêng). | Capped @ 15pt | ||
| 2. Business Project | 15 Pt | % P2+ Projects (15pt) | MIN(15, 15 × % Dự án AI P2+ ÷ Target 30%). Tích hợp AI Agent/Auto CI-CD. | Capped @ 15pt |
| 3. People & Training | 40 Pt | % AI Expert (10pt) | MIN(10, 10 × % Dev I4-I6 / AI Architect ÷ Target 10%). | Capped @ 10pt |
| % AI Standard (10pt) | MIN(10, 10 × % Dev đạt I2-I3 ÷ Target 70%). Thành thạo Copilot/Claude — không tính I0-I1 (chưa dùng / mới onboarding). | Capped @ 10pt | ||
| Cert / Headcount (10pt) | MIN(10, 10 × Cert Points ÷ Target 0.2 HC). Chứng chỉ AI Tech đạt được — tính lũy kế từ trước tới nay, không reset theo từng kỳ đo. | Capped @ 10pt | ||
| % AI Training Rate (10pt) | MIN(10, 10 × % Nhân sự hoàn thành Đào tạo & Workshop ÷ Target 85%). | Capped @ 10pt | ||
| 4. Contribution & Engagement | 15 Pt (Base) | AI Hackathon Score (10pt) | MIN(10, 10 × %Lượt tham gia lũy kế ÷ Target 80% headcount). Lượt tham gia cộng dồn qua các đợt tổ chức trong kỳ đo; không tính giải thưởng vì đội thi ghép thành viên liên bộ phận. | Capped @ 10pt |
| Không giới hạn | Resource & Sharing (5pt+) | Thưởng tích lũy: Seminar/Workshop (2pt), Custom Prompt/Claude Rule/Agent dùng chung (1pt/item). | UNLIMITED (Không chặn trên) |
Bảng Thang Đo Track 2: Khối Hỗ Trợ & Operations (12 Đơn vị)
85 Pt (3 Trụ cột) + Bonus tối đa +15 Pt = 100 Pt| Trụ cột (Pillar) | Trọng số | Chỉ số đo lường (Metrics) | Công thức & Mức Target quy đổi | Giới hạn điểm (Max Cap) |
|---|---|---|---|---|
| 1. Độ Phủ & Thói Quen Sử Dụng (Adoption & Habit) | 25 Pt | 1.1. % Active Users hàng tuần / WAU (15pt) | MIN(15, 15 × % WAU ÷ Target 80%). Đo tự động qua Gemini Enterprise / Claude / Copilot Admin Dashboard. | Capped @ 15pt |
| 1.2. Tỷ lệ Tác vụ Chuyên môn Cốt lõi ứng dụng AI / Core Task Coverage (10pt) | MIN(10, 10 × % Tác vụ dùng AI ÷ Target 40%). Target: 40% các đầu mục công việc cốt lõi trong SOP có sự hỗ trợ từ AI. Ví dụ: HR dùng AI lọc CV; Kế toán dùng AI đọc/đối soát hóa đơn; Legal rà soát hợp đồng. | Capped @ 10pt | ||
| 2. Tài Sản AI & Hiệu Quả Thực Tế (Assets & Impact) | 35 Pt | 2.1. Thư viện Custom Gems / Claude Projects / SOP AI (15pt) | MIN(15, 15 × (Số Gems/Projects/SOPs ÷ Headcount) ÷ Target 0.3/HC). Quy về trung bình đầu người để công bằng giữa đơn vị lớn/nhỏ (tương đương ~3 items/10 người kèm hướng dẫn dùng chung). | Capped @ 15pt |
| 2.2. Hiệu quả Tự động hóa & Tăng Năng suất (20pt) | Chọn 1 trong 2 phương án tùy bản chất phòng ban — PA A (Tech/Ops): MIN(20, 20 × (Số Workflows ÷ Headcount) ÷ Target 0.2/HC). Tự động hóa inter-tool qua Make/n8n/API kết nối ERP/CRM, quy về trung bình đầu người (tương đương ~2 workflows/10 người). PA B (HR/Kế toán/Legal/Admin): Số giờ tiết kiệm (10pt, giảm ≥15% tổng giờ làm chuẩn nhờ AI) + Rút ngắn SLA (10pt, tăng ≥20% tốc độ xử lý quy trình chính, VD: thời gian tuyển 1 vị trí, xuất báo cáo...). | Capped @ 20pt | ||
| 3. Năng Lực Nhân Sự (People Capability) | 25 Pt | 3.1. % Nhân sự đạt I2+ / Prompt Crafter (10pt) | MIN(10, 10 × % Nhân sự đạt I2+ ÷ Target 70%). Sử dụng AI thành thạo hàng ngày cho các tác vụ chuyên môn cơ bản. | Capped @ 10pt |
| 3.2. % Nhân sự đạt I3+ / Workflow Builder (10pt) | MIN(10, 10 × % Nhân sự đạt I3+ ÷ Target 15%). Phân loại linh hoạt: Tech/Ops/MKT — tự tạo Custom Gems, Claude Projects hoặc No-code workflows (n8n/Make); HR/Kế toán/Legal — xây dựng thành thạo Master Prompt & SOP chuẩn hóa ngữ cảnh xử lý tác vụ phức tạp/nhạy cảm đạt độ chính xác cao và an toàn dữ liệu. | Capped @ 10pt | ||
| 3.3. Có AI Champion / Lead — I4+ (5pt) | Nhị phân: Đơn vị có tối thiểu 01 nhân sự đạt I4+ làm nòng cốt dẫn dắt và kiểm duyệt AI cho phòng ban → 5pt. Nếu không có → 0pt. | Capped @ 5pt | ||
| Bonus: Lan Tỏa & Đóng Góp (Contribution & Engagement) | +15 Pt (Bonus) | 4.1. Tái sử dụng Tài sản Chéo / Asset Sharing (+10pt) | Khi Custom Gem / Project / SOP do phòng ban bạn tạo ra được các phòng ban khác đưa vào sử dụng thực tế. Tính điểm: +2.5pt / mỗi phòng ban áp dụng thành công. | Capped @ +10pt |
| 4.2. Đóng góp Sáng kiến & Tương tác Cộng đồng / Community Engagement (+5pt) | Đóng góp bài chia sẻ case study thành công trên Internal AI Hub, tổ chức workshop nội bộ hoặc đề xuất sáng kiến AI cấp công ty được duyệt áp dụng → +5pt. | Capped @ +5pt (Bonus ngoài 100) |
IV. Khung Cấp Độ Năng Lực AI Cá Nhân (I0 – I6)
Dùng làm căn cứ tự đánh giá & xác nhận cấp độ cho từng cá nhân. Tách riêng theo Track vì tính chất công việc khác nhau, nhưng giữ chung thang bậc và chung nguyên tắc xác nhận.
Track 1: Khối Sản Xuất (Dev / Software Delivery)
Track 2: Khối Hỗ Trợ (Support / Operations)
V. Phân Loại Cấp Độ Dự Án / Workflow AI (P1 - P5)
Dùng để gắn nhãn P (P1-P5) cho từng dự án/workflow AI khi đăng ký ở Tab "Projects & Workflow Tracker". P2+ là ngưỡng tính điểm cho tiêu chí "% Dự án AI P2+" ở Mục III (Target 30%).
Track 1: SDLC / Sản Phẩm Phần Mềm
P1 (Basic Assistance): Dev dùng AI như trợ lý cá nhân khi cần — sinh code mẫu, giải thích lỗi, dịch tài liệu kỹ thuật. Mỗi người dùng theo cách riêng, chưa có quy trình/công cụ AI chính thức nào được quy định cho dự án.
Checklist QA xác nhận (đạt cả 2 ý):
- ☐ Có bằng chứng ít nhất 1 thành viên dự án dùng AI tool (Copilot/Claude/ChatGPT...) trong quá trình làm việc.
- ☐ Việc dùng AI mang tính cá nhân, tự phát — KHÔNG nằm trong SOP/tài liệu quy trình chính thức của dự án.
Minh chứng: screenshot lịch sử chat/prompt, hoặc xác nhận bằng lời của Trưởng dự án.
P2 (Standard Tools & RAG): AI đã được đưa vào quy trình chính thức của dự án — cả team dùng chung 1 công cụ AI được duyệt (Copilot/Claude) ở bước code review, và có 1 nguồn tra cứu tài liệu (RAG) được dùng lặp lại nhiều lần, không phải thử 1 lần rồi bỏ.
Checklist QA xác nhận (đạt cả 3 ý):
- ☐ Có văn bản/SOP dự án ghi rõ dùng AI tool nào, ở bước nào trong pipeline (VD: "PR phải qua Claude review trước khi merge").
- ☐ Có hệ thống RAG/tra cứu tài liệu dự án (Claude Project, Custom GPT, NotebookLM...) được ít nhất 2 thành viên dùng lặp lại.
- ☐ QA demo trực tiếp được: hỏi RAG 1 câu về dự án và nhận câu trả lời đúng dựa trên tài liệu thật.
Minh chứng: link RAG tool + SOP có nhắc bước dùng AI + demo trực tiếp cho QA.
P3 (Process Integration & Agentic Workflow): AI không chỉ trả lời khi được hỏi nữa, mà tự chạy như một bước trong pipeline theo trigger tự động — VD: có PR mới thì AI tự review, code push thì AI tự sinh test, cuối ngày AI tự gửi báo cáo qua Zalo/n8n — không cần người bấm nút mỗi lần.
Checklist QA xác nhận (đạt cả 3 ý):
- ☐ Có ít nhất 1 AI Agent/automation chạy tự động theo trigger, không cần người gọi thủ công mỗi lần.
- ☐ Automation đang chạy thật trong thời gian gần nhất (không phải demo/POC 1 lần) — QA kiểm tra được qua log/run history.
- ☐ Vẽ được sơ đồ đơn giản: input trigger → AI xử lý gì → output/action gì.
Minh chứng: link config workflow (n8n/GitHub Action...) + log chạy gần nhất có timestamp.
P4 (Core Operations Driven): AI không còn là công cụ hỗ trợ nội bộ nữa, mà trở thành một phần bắt buộc để sản phẩm hoạt động đúng — hoặc là tính năng khách hàng nhìn thấy và dùng (VD: Computer Vision QC), hoặc chiếm >50% một giai đoạn quan trọng của pipeline nội bộ (CI/CD/QA).
Checklist QA xác nhận (chọn 1 trong 2 nhánh, đạt toàn bộ ý của nhánh đó):
Nhánh A — AI là feature sản phẩm:
- ☐ AI được liệt kê là 1 chức năng trong tài liệu đặc tả/bàn giao cho khách hàng.
- ☐ Nếu tắt tính năng AI, sản phẩm KHÔNG còn đáp ứng được yêu cầu đã cam kết với khách.
Nhánh B — AI chiếm >50% pipeline nội bộ:
- ☐ Đo được cụ thể: AI đảm nhiệm >50% số bước hoặc >50% thời gian xử lý trong pipeline (không phải ước lượng cảm tính).
- ☐ Có số liệu trước/sau để QA đối chiếu (VD: build time trước/sau khi có AI test-gen).
Minh chứng: spec bàn giao (nhánh A) hoặc số liệu đo + log pipeline (nhánh B).
P5 (AI-Native Model): Không chỉ 1 giai đoạn có AI, mà cả vòng đời dự án — từ viết spec, code, test, deploy đến giám sát vận hành — được thiết kế lại xoay quanh AI làm trung tâm, không phải AI được gắn thêm vào quy trình cũ.
Checklist QA xác nhận (đạt cả 3 ý — mức cao nhất, cần review kỹ):
- ☐ Có bằng chứng AI tham gia ở ít nhất 4/5 giai đoạn: Spec → Code → Test → Deploy → Monitor.
- ☐ Quy trình này được ghi nhận là quy trình CHÍNH THỨC của dự án, có tài liệu mô tả kiến trúc/quy trình tổng thể (không phải từng giai đoạn làm rời rạc, tự phát).
- ☐ Có Tech Lead/kiến trúc sư dự án cùng QA đồng thẩm định (do đây là mức điểm cao nhất, ảnh hưởng lớn).
Minh chứng: tài liệu kiến trúc quy trình dự án + minh chứng từng giai đoạn (như P1-P4) cho đủ 4/5 giai đoạn.
Track 2: Vận Hành Nghiệp Vụ
P1 (Basic Assistance): Nhân sự dùng AI như trợ lý cá nhân khi cần — soạn thảo văn bản, dịch thuật, tóm tắt tài liệu. Mỗi người dùng theo cách riêng, chưa gắn vào công cụ vận hành chính thức của phòng ban (CRM/HRM/ERP...).
Checklist QA xác nhận (đạt cả 2 ý):
- ☐ Có bằng chứng ít nhất 1 nhân sự phòng ban dùng AI tool (ChatGPT/Claude/Gemini...) trong công việc hàng ngày.
- ☐ Việc dùng AI mang tính cá nhân, tự phát — KHÔNG nằm trong SOP/quy trình chính thức của phòng ban.
Minh chứng: screenshot lịch sử chat/prompt, hoặc xác nhận bằng lời của Trưởng phòng.
P2 (Standard Tools & RAG): Phòng ban đã có 1 chatbot/RAG tra cứu SOP, quy chế, chính sách nội bộ — dùng chung cho cả phòng ban và được hỏi lặp lại nhiều lần, không phải thử 1 lần rồi bỏ (VD: chatbot quy chế lương thưởng - Admin).
Checklist QA xác nhận (đạt cả 3 ý):
- ☐ Có chatbot/RAG tra cứu tài liệu nội bộ (SOP/quy chế/chính sách) đang hoạt động, không phải bản demo.
- ☐ Được ít nhất 2 nhân sự trong phòng ban sử dụng lặp lại (không phải chỉ người tạo ra dùng thử).
- ☐ QA demo trực tiếp được: hỏi chatbot 1 câu về quy chế/SOP thật của phòng ban và nhận câu trả lời đúng.
Minh chứng: link chatbot/RAG tool + tài liệu nguồn được nạp vào + demo trực tiếp cho QA.
P3 (Process Integration & Agentic Workflow): AI không chỉ trả lời khi được hỏi, mà tự động chạy trọn 1 quy trình nghiệp vụ theo trigger — VD: hóa đơn về là AI tự OCR bóc số liệu nhập kế toán, có RFP là AI tự dịch & soạn proposal, đến ngày là AI tự chạy campaign content — không cần người làm tay từng bước.
Checklist QA xác nhận (đạt cả 3 ý):
- ☐ Có ít nhất 1 quy trình nghiệp vụ được AI tự động hóa từ đầu đến cuối (không chỉ 1 bước lẻ), có trigger rõ ràng.
- ☐ Automation đang chạy thật, có hồ sơ xử lý gần nhất (không phải demo 1 lần) — QA kiểm tra được qua log/lịch sử xử lý.
- ☐ Vẽ được sơ đồ đơn giản: input (hóa đơn/RFP/lịch...) → AI xử lý gì → output cuối cùng.
Minh chứng: link workflow/tool tự động hóa + log/hồ sơ xử lý gần nhất có timestamp.
P4 (Core Operations Driven): AI đã đảm nhiệm phần lớn (>50%) một quy trình vận hành trọng yếu của phòng ban — không còn là "hỗ trợ" mà là lực lượng chính xử lý công việc, có số liệu đo lường tác động rõ ràng (VD: 70% ticket Helpdesk được AI xử lý mà không cần người can thiệp).
Checklist QA xác nhận (đạt cả 2 ý):
- ☐ Đo được cụ thể: AI xử lý >50% số lượng/khối lượng công việc trong quy trình được chọn (không phải ước lượng cảm tính) — có báo cáo/dashboard số liệu.
- ☐ Có số liệu trước/sau để QA đối chiếu tác động (VD: thời gian xử lý trung bình, % ticket cần người can thiệp thêm giảm bao nhiêu).
Minh chứng: báo cáo/dashboard số liệu vận hành (trước/sau) của quy trình được chọn.
P5 (AI-Native Model): Không chỉ 1 quy trình có AI, mà toàn bộ quy trình vận hành đầu-cuối của phòng ban/khối (VD: từ tiếp cận khách hàng đến ký hợp đồng - Sale-to-Contract; từ đăng tuyển đến onboarding - tuyển dụng end-to-end) được thiết kế lại xoay quanh AI làm trung tâm, không phải AI được gắn thêm vào quy trình cũ.
Checklist QA xác nhận (đạt cả 3 ý — mức cao nhất, cần review kỹ):
- ☐ Có bằng chứng AI tham gia ở toàn bộ các bước chính của quy trình đầu-cuối (không chỉ 1-2 bước lẻ) — liệt kê được sơ đồ đầy đủ.
- ☐ Quy trình này được ghi nhận là quy trình CHÍNH THỨC, thay thế quy trình cũ (không chạy song song 2 quy trình cũ/mới), có tài liệu mô tả kiến trúc tổng thể.
- ☐ Có Trưởng phòng/BOD phụ trách khối cùng QA đồng thẩm định (do đây là mức điểm cao nhất, ảnh hưởng lớn).
Minh chứng: tài liệu kiến trúc quy trình đầu-cuối + minh chứng từng bước (như P1-P4) cho toàn bộ quy trình.
Khung Năng Lực Cá Nhân (I0 – I6)
Tiêu chí xếp hạng qua log sử dụng, kết quả xếp hạng và kết quả tự đánh giá của riêng bạn.
Tiêu chí xếp hạng I0 – I6 qua Log sử dụng
Xếp hạng dựa trên dữ liệu log sử dụng thực tế (Claude Seat Optimization + Gemini Usage Log). Hiện chỉ I0–I2 xác định trực tiếp được từ log; I3–I6 cần thêm nguồn dữ liệu khác (kiểm kê skill nội bộ, hồ sơ Project Maturity P1–P5, hồ sơ L&D, AI-Index Scorecard).
| Cấp | Tên | Định nghĩa | Ngưỡng (Gate) | Bằng chứng | Verify từ log? |
|---|---|---|---|---|---|
| Đang tải… | |||||
Kết quả xếp hạng của bạn (theo Log sử dụng gần đây)
Kết quả khảo sát năng lực (tự đánh giá lúc đăng nhập lần đầu)
Xếp hạng toàn công ty theo I0 – I2 (từ Log sử dụng)
Áp gate I0–I2 (đã verify được từ log Claude + Gemini) cho toàn bộ tài khoản trong kỳ đo gần nhất. Cột "Ứng viên I3" chỉ đánh dấu ai đang dùng skill nội bộ được ≥3 đồng nghiệp khác dùng lại — là gợi ý để hỏi xác nhận, chưa phải I3 đã chốt.
| Email / Org | Nguồn | Level | Ứng viên I3 | Chi tiết gate |
|---|---|---|---|---|
| Đang tải… | ||||
Bảng Điều Hành AI-Index & Leaderboard Thi Đua (2 Tracks Song Song)
Xếp hạng song song giữa Track 1: Khối Sản Xuất (Phía trên) & Track 2: Khối Hỗ Trợ (Phía dưới)
Bảng Xếp Hạng Track 1: Khối Sản Xuất & Software Delivery (11 Đơn Vị)
Track Sản Xuất| Hạng | Bộ Phận | Impact (30) | DA P2+ (15) | People (40) | Contrib (15) | TỔNG ĐIỂM |
|---|
Biểu Đồ Điểm Track Sản Xuất
Bảng Xếp Hạng Track 2: Khối Hỗ Trợ & Operations (12 Đơn Vị)
Track Hỗ Trợ| Hạng | Bộ Phận | People (25) | Adoption (25) | Assets (35) | Bonus (+15) | TỔNG ĐIỂM |
|---|
Biểu Đồ Điểm Track Hỗ Trợ
Bảng Nhập Liệu & Tính Điểm Chi Tiết 26 Bộ Phận (Dept Scorecard)
Số liệu thô theo từng bộ phận, dùng để tính Tổng Điểm theo Target Capping & Điểm Hackathon.
| # | A: Dept | Track | B: Staff | C: AI Use% | % Saving | WF P2+ | Tổng WF | SL Expert | SL Std | Chứng chỉ | % Train | Hackathon | Sharing | TỔNG ĐIỂM |
|---|
Ma Trận Phân Bổ Năng Lực AI Nhân Sự (26 Bộ Phận)
| Bộ Phận | Track | Tổng NS | I0-I1 (Chưa đạt chuẩn) | I2 (Prompt User) | I3 (Workflow Builder) | I4 (AI Expert) | I5 (System Architect) | I6 (Master) | % Expert Target (10%) | % Std Target (70%) |
|---|
Tổng Hợp Năng Lực AI Cấp Toàn Công Ty (Enterprise Summary)
Bức tranh tổng thể năng lực AI toàn Công ty, tổng hợp dữ liệu từ 2 Tracks Thi Đua: Khối Sản Xuất & Khối Hỗ Trợ
I. Phân Loại Cấp Độ Trưởng Thành AI Của Công Ty (Enterprise Maturity Level)
Đánh giá tự động(Awareness)
(Adoption)
(Systematized)
(Integrated)
(AI-Native)
II. Bảng Tổng Hợp Chỉ Số AI Cấp Toàn Công Ty (Enterprise Scorecard)
All Company| Hạng mục / Chỉ số đo lường | Khối Sản Xuất (13 Bộ phận) | Khối Hỗ Trợ (12 Bộ phận) | TOÀN CÔNG TY (ALL COMPANY) | Mục tiêu / Standard (Target) | Đánh giá & Trạng thái |
|---|
Danh sách góp ý từ người dùng
| Thời gian gửi | Nội dung góp ý | Trang |
|---|
Số liệu kết quả khảo sát Năng lực AI
Phân bố theo Level (theo Khối)
Bảng chi tiết theo bộ phận
| # | Bộ phận | Số hoàn thành | I0 | I1 | I2 | I3 | I4 | I5 | I6 |
|---|
Lượt hoàn thành gần đây
| Bộ phận | Track | Level | Thời gian |
|---|