Bất chấp hiện tượng người người đi học AI, cùng với các lớp đào tạo AI được các doanh nghiệp tổ chức cho nhân viên của mình, chỉ 26% nhân viên văn phòng ứng dụng AI trong công việc hàng ngày (theo báo cáo của Jabra cuối năm 2024). Và trong số những người được đào tạo AI, phần lớn không ứng dụng AI hiệu quả vào công việc.
Nếu bạn nằm trong số những người chưa từng dùng thử AI, hoặc dùng AI “chơi chơi” không mang lại kết quả, không sớm thì muộn bạn cũng sẽ tụt hậu AI>
Bài viết này của mình sẽ phân tích 3 rào cản lớn nhất khiến dân văn phòng loay hoay trong cuộc chơi AI, cùng với cách thức phù hợp giúp bạn “phá rào”.
Rào cản 1: Không biết bắt đầu từ đâu
Bạn vẫn chưa học AI vì… không biết bắt đầu từ đâu? Mình hiểu cảm giác đó – như bị tụt lại giữa dòng chảy AI mà chẳng biết bơi sao cho đúng.
Đồng nghiệp của bạn đã biết dùng ChatGPT cực mượt. Còn bạn, mở ra gõ vài câu rồi… tắt vì không biết dùng vào đâu cả.
Nếu bạn thấy mình trong câu chuyện này, thì hãy bình tĩnh vì chuyện này không chỉ xảy ra với bạn. Theo khảo sát mình làm gần đây, “không biết bắt đầu từ đâu” là lý do số 1 khiến dân văn phòng bỏ cuộc khi học AI – nhất là những ai làm Kế toán, Tài chính, Thu mua – công việc có vẻ ít “đất diễn” cho công nghệ và đang sử dụng hệ thống có sẵn của công ty.
Thực tế, có 2 cái bẫy khiến nhiều người mãi loay hoay với việc bắt đầu học AI:
- AI đang quá ồn ào → bạn bội thực thông tin, rối phương hướng.
- Không ai chỉ bạn cách ứng dụng AI vào công việc mình đang làm.
Kết quả là, bạn chọn học đại một khoá AI… học được 30% – 50% rồi bỏ.
Để phá vỡ rào cản này, cách tốt nhất là xây dựng một lộ trình AI vừa tay bắt đầu từ công việc của chính bạn – một lộ trình hoàn toàn cá nhân hoá.
Để xác định điểm khởi đầu thật sự cho hành trình AI, bạn hãy tìm giao điểm của 4 yếu tố sau đây trong RISE Framework (framework do Duyên sáng tạo ra):
- Role: Bạn đang làm công việc gì mỗi ngày?
- Industry: Ngành bạn có đang ứng dụng AI nhiều không?
- Skills: Nạn quen dùng công cụ gì rồi? Mức độ tiếp cận AI ra sao?
- Environment: Công ty bạn có sẵn sàng cho AI chưa?
Nếu bạn muốn biết điểm bắt đầu của bạn ở đâu, hãy trải nghiệm chatbot AI do mình xây dựng (bản beta) – được lập trình dựa trên chính framework này.
Rào cản 2: Học công cụ mà KHÔNG bơm chuyên môn
Mình mới lướt một bài viết Facebook khá viral, chia sẻ một vài prompt được nâng cấp để viết nội dung hay hơn. Và có hàng trăm bình luận trong bài viết đó chê ChatGPT còn “n.g.u”, “d.ở”, trả lời sai bét,…
Gần đây mình cũng có cơ hội trải nghiệm một vài chatbot AI rất “đã”. AI trả lời thông minh, có cấu phúc, phương pháp, kết quả rất hữu ích, như kiểu nó hiểu cả những “mong muốn thầm kín” của mình khi chat với nó vậy.
Vậy có chắc là công cụ AI kém? Hay do người dùng kém.
Công cụ AI thông minh vì người dùng công cụ AI đó thông minh, vì họ đưa vào công cụ đó chuyên môn có chiều sâu.
Chuyện gì xảy ra khi AI “mù” chuyên môn?
Dưới đây là một số ví dụ:
- AI tạo ra báo cáo nhưng không đúng format và phong cách trình bày báo cáo nội bộ. Sửa lại vẫn mất 30 – 60 phút.
- Kế toán dùng AI để đối chiếu thông tin trên hoá đơn, yêu cầu thanh toán và chứng từ hỗ trợ. AI không phát hiện được lỗi sai vì chưa hiểu rõ những số liệu nào cần đối chiếu với nhau.
- Lập phân tích SWOT cho ý tưởng kinh doanh mới, nhưng báo cáo do AI làm thiếu chiều sâu do AI không hiểu về doanh nghiệp.
…
Cuối cùng thì, dùng AI rồi hiệu quả vẫn không cao. Thậm chí còn đau hơn là học AI nhưng chỉ biết dùng vài tính năng “thử cho vui”, không áp dụng được vào thực tế.
Theo một bài viết của AI-Infused Training Programs, nguyên nhân chính của hiện tượng này là nội dung đào tạo AI quá lý thuyết và chỉ tập trung vào giới thiệu các công cụ chung chung, không hữu ích với công việc chuyên môn.
Muốn AI thật sự “làm cùng”, bạn cần gì?
Mình tin nhiều người sẽ trả lời là “đưa input tốt thì tạo ra output tốt”. Nhưng INPUT TỐT là gì?
Với mình, input tốt đó chính là CHUYÊN MÔN – bao gồm cả kiến thức, quy trình làm việc, mô hình tư duy, hiểu biết của bạn về công ty, bối cảnh công việc cụ thể,…
Nói cách khác, bạn không chỉ đưa cho AI đúng nguyên liệu, mà còn phải cho nó biết cả công thức, gia vị, khẩu vị của bạn thì nó mới nấu ra đúng món bạn thích, thay vì để AI tự nấu theo kiểu của nó.
Khi đó, ChatGPT mới “biến thành cộng sự”, chứ không chỉ là “máy trả lời”. Khi đó, bạn mới thực sự cộng tác với AI, chứ không thử AI cho vui.
Dưới đây là checklist 5 yếu tố giúp bạn “bơm” thông tin vào prompt, biến AI thành cộng sự đắc lực:
- Nhiệm vụ và ngành nghề của bạn?
- Ai sẽ đọc/ký duyệt kết quả?
- Chuẩn mực/format hay quy trình bắt buộc?
- Dữ liệu thực tế nào bạn đã có?
- Output trông ra sao để “giao là dùng”?
Đây chính là bước nền tảng để tạo ra chatbot cá nhân hoá, prompt khôn, automation đúng việc.
Ví dụ:
- Tôi là kế toán, đang viết “Báo cáo dòng tiền”
- Độc giả chính: CFO
- Báo cáo phải có 3 phần: Tóm tắt – Phân tích – Khuyến nghị và dùng bảng số. Đính kèm mẫu báo cáo tháng 3 đã được phê duyệt (nếu có) làm ví dụ.
- Đính kèm file Excel tháng 4 + thuật ngữ kế toán cần dùng.
- Output là bản PDF 2 trang, giọng điệu chuyên nghiệp, sẵn tiêu đề & action items.
Ngoài ra, bạn sẽ cần bổ sung các yêu cầu chi tiết hoặc hướng dẫn AI cách phân tích theo đúng kiểu mà bạn cần.
Rào cản 3: Chỉ biết Copy – Paste
Chắc hẳn ai trong số chúng ta cũng từng copy prompt từ các group, paste vào ChatGPT, rồi chỉnh sửa tới lui. Mình cũng vậy.
Kết quả? Cũng khá mất thời gian đấy, mà cảm giác kết quả cũng không mượt lắm, rập khuôn, không có chất riêng, đôi khi không giải quyết được đúng yêu cầu của mình.
Copy – Paste không xấu. Thậm chí nó là bước khởi đầu tốt, nhất là với người không rành tech. Nhưng nếu bạn chỉ dừng lại ở đó, bạn:
- Phụ thuộc hoàn toàn vào tư duy của người khác
- Không bao giờ làm chủ được AI, sẽ mãi tụt hậu
Nếu bạn muốn vượt lên trên 90% đồng nghiệp, hãy áp dụng nguyên lý 3C – Copy, Customize, Create:
1️⃣ Copy – Tìm prompt mẫu, chatbot mẫu, hay quy trình tự động hóa gần giống nhiệm vụ của bạn.
2️⃣ Customize – Thay thông tin thật của bạn vào, test và điều chỉnh đến khi AI hiểu đúng nhu cầu.
3️⃣ Create – Học nguyên lý đằng sau prompt và hệ thống đó, rồi tự thiết kế prompt – quy trình riêng phù hợp với công việc bạn đang làm.
Copy – Paste là bắt chước đơn thuần. Copy – Customize – Create là bắt chước có cải tiến sáng tạo.
Create mới là yếu tố quyết định: thay vì chỉ paste, bạn sẽ tự tin tạo ra giải pháp AI cho riêng mình, tiết kiệm thời gian và thể hiện đẳng cấp chuyên môn.
Cách tiếp cận này giúp bạn:
- Tiết kiệm thời gian
- Không phải lý thuyết phức tạp
- Thấy hiệu quả sớm → có động lực học tiếp
- Xây dựng “cơ bắp AI” dần dần
Chúng ta đang sống trong một thời đại mà việc học kỹ năng nhanh chóng quan trọng hơn bao giờ hết.
Nhưng đừng mải đi tắt đón đầu mà quên đi việc hiểu bản chất vấn đề.
“Nguyên lý quan trọng hơn thủ thuật. Bản chất quan trọng hơn hình thức. Substance over Form.”
Vẫn luôn là như vậy.
Hy vọng bài viết này đã giúp cho bạn nhận ra được những rào cản đang ngăn bạn làm chủ AI.
Nếu bạn vẫn loay hoay với AI, hãy đăng ký phiên tư vấn online MIỄN PHÍ 40 phút của mình để gỡ rối nhé.
