Với business của bạn
Tôi có khả năng biến idea thành prototype/product nhanh hơn, rẻ hơn và ít phụ thuộc nhân sự hơn.
Clarity question
“Tôi có thể dùng AI để tạo ra thứ thật không?”
Core problem
Nhiều người chỉ sử dụng Generative AI như một công cụ hỏi đáp hoặc tạo content, trong khi những người khác coi việc xây sản phẩm với AI là công việc chỉ dành cho engineers. Họ chưa hiểu AI đủ để nhận diện capability, limitations và opportunities, cũng chưa biết cách chuyển một problem thành một working artifact bằng AI-assisted building.
Promise
Hiểu AI đủ để bắt đầu xây những thứ trước đây bạn không thể tự xây.
Học xong bạn có thể
Learner hiểu Generative AI ở mức conceptual và practical; có thể làm việc hiệu quả với AI, phân tích task giữa human, AI và software, prototype và build một working AI-enabled product, evaluate output quality, ship cho real users và iterate dựa trên evidence.
Dành cho
Founders, business owners and professionals who want to understand Generative AI and use it to build real products, tools and workflows without needing to become traditional software engineers.
Big concepts
Bấm vào mỗi khái niệm để xem giải thích và ví dụ.
Capabilities
Bấm vào mỗi năng lực để xem giải thích và ví dụ.
Nếu không có kỹ năng này
Vấn đề đi xa tới đâu?
Ba tình huống thật cho thấy điều gì xảy ra khi người ta bỏ qua bước này, và câu hỏi lẽ ra nên hỏi.
Muốn giảm tải CSKH → thả chatbot AI tự trả lời khách
SCQA
Tình huống
Shop mỹ phẩm online quá tải tin nhắn, chủ shop bật ngay một chatbot AI trả lời khách tự động 24/7.
Diễn biến
Không có context về chính sách thật, không guardrail, không human on exception. Chatbot tự tin bịa "cam kết trắng da sau 7 ngày, không thì hoàn 100%" và hứa freeship toàn quốc. Khách screenshot đòi thực hiện lời hứa, một bài bóc phốt lên vài nghìn share. Chủ shop mất 2 tuần dập lửa, đền đơn, và uy tín gây dựng 3 năm sứt mẻ.
Câu hỏi lẽ ra nên hỏi
“Task nào AI được tự trả lời, thông tin thật nào bắt buộc nằm trong context, và ca nào phải chuyển cho người?”
Vấn đề thật & hướng đúng
Vấn đề thật không phải "chatbot dở" mà là thiếu Context Design và guardrail: AI phải trả lời dựa trên chính sách thật đưa vào, bị chặn mọi cam kết ngoài thẩm quyền, và đẩy ca hoàn tiền hay khách bức xúc cho người.
Thả AI nói chuyện với khách mà không thiết kế context và guardrail là giao mic cho một nhân viên tự tin nhưng hay bịa.
Cần content nhanh → để AI tự viết và đăng hàng loạt
SCQA
Tình huống
Một công ty bất động sản dựng tool AI tự viết mô tả cho 500 căn hộ và đăng thẳng lên web.
Diễn biến
Không có evaluation, không ai chấm mẫu trước khi nhân rộng. AI viết xuôi tai nhưng bịa "cách hồ bơi 50m", sai số phòng ngủ, gán tiện ích không có thật. 500 tin sai đăng cùng lúc, khách đi xem thất vọng, sale mất niềm tin, một tin sai diện tích suýt thành tranh chấp hợp đồng. Gỡ và sửa tay 500 tin tốn hơn cả thời gian tự viết từ đầu.
Câu hỏi lẽ ra nên hỏi
“Trên 30 tin mẫu, AI đạt bao nhiêu phần trăm theo rubric, và ngưỡng nào mới đủ để nhân lên 500?”
Vấn đề thật & hướng đúng
Vấn đề thật là ship khi chưa có Evaluation Design: chấm 30 mẫu theo rubric trước sẽ lộ ngay tỷ lệ sai thông số quá cao, để họ sửa prompt và bổ sung dữ liệu thật trước khi nhân rộng.
Nhân một tool chưa được đo lên 500 lần là nhân luôn cả lỗi của nó lên 500 lần.
Muốn có 'AI trong sản phẩm' → thuê team code 6 tháng
SCQA
Tình huống
Một chuỗi spa muốn "ứng dụng AI", ký hợp đồng thuê ngoài xây một app đặt lịch thông minh trong 6 tháng.
Diễn biến
Nhảy thẳng vào build một sản phẩm lớn mà chưa dựng prototype thử với khách. Chi 400 triệu, 6 tháng sau app ra đời với 20 tính năng AI, nhưng lễ tân thấy rối, khách vẫn thích nhắn Zalo, tính năng "gợi ý liệu trình" bị tắt vì hay sai. App gần như không ai dùng, tiền và nửa năm coi như bỏ.
Câu hỏi lẽ ra nên hỏi
“Vấn đề đáng giải nhất là gì, và một prototype dựng trong một tuần có đủ để biết khách có cần không?”
Vấn đề thật & hướng đúng
Vấn đề thật là bỏ qua Problem-to-Prototype và coi "xây với AI" là việc của riêng engineers: một tool nhỏ giải đúng một nỗi đau (lễ tân tốn thời gian nhắc lịch) dựng trong tuần sẽ lộ ra cái gì thật sự cần trước khi tiêu 400 triệu.
Coi "xây với AI" là dự án lớn của engineers thay vì prototype nhỏ để học sẽ đốt tiền vào thứ chưa ai xác nhận là cần.
Course overview
Mở đúng phần bạn cần.
Tôi sẽ học gì3
- 1.Trong việc này, phần nào nên để người làm, phần nào để AI, phần nào chỉ cần một quy tắc?Giao việc đúng chỗ
- 2.Bản mẫu bạn dựng bằng AI có đúng đủ thường xuyên để dám dùng không?Từ vấn đề tới bản mẫu chấm được
- 3.Khi nào bản mẫu đủ tốt để đưa cho người dùng thật, và bạn sửa gì trước?Đưa cho người dùng thật và lặp