A Prototype Before the Real Thing

Quyển này viết cho ai

Người làm công nghệ và AI trong doanh nghiệp Việt Nam: nhân viên IT một mình hay trong nhóm nhỏ, lập trình viên, người dựng tính năng AI, trưởng nhóm kỹ thuật ở công ty vừa và nhỏ; vừa phải giữ hệ thống chạy ổn, vừa được giao đưa công cụ và AI mới vào công việc của các phòng khác.

Bạn có đang gặp những chuyện này

• Dự án AI chạy ba tháng mới biết dữ liệu không đủ để làm.
• Mẫu thử trình diễn đẹp với sếp nhưng hỏng ngay với dữ liệu thật.
• Không ai đặt tiêu chí trước nên mẫu thử nào cũng được coi là thành công.
• Mẫu thử bị đưa thẳng lên chạy thật mà không làm lại cho chắc.

Mỗi chương trả lời một câu hỏi

1. Chương 1: Mẫu thử này để chứng minh, hay để học điều gì?

   Mẫu thử này cần trả lời câu hỏi gì?

   Mẫu thử tốt trả lời một câu hỏi, không chứng minh một ý tưởng.

2. Chương 2: Demo chạy mượt, nhưng chạy trên dữ liệu của ai?

   Tôi thử bằng dữ liệu thật hay dữ liệu tôi tự chọn?

   Mẫu thử chạy trên dữ liệu đẹp thì chỉ chứng minh được dữ liệu đẹp.

3. Chương 3: Mẫu thử đẹp có làm câu trả lời đúng hơn?

   Phần nào của mẫu thử tôi được phép làm ẩu?

   Mẫu thử không cần đẹp, chỉ cần đủ để trả lời câu hỏi.

4. Chương 4: Mọi người đều thích bản demo, vậy đã thành công chưa?

   Mẫu thử của tôi đạt hay không đạt theo ngưỡng đã đặt?

   Kết quả mẫu thử cần được đọc bằng con số đã hẹn trước, không bằng ấn tượng.

5. Chương 5: Bỏ một ý tưởng sau hai ngày là thua hay thắng?

   Sau mẫu thử, tôi nên dừng, đổi hướng hay làm thật?

   Dừng một ý tưởng sau hai ngày là một kết quả tốt, không phải thất bại.