Practical AI Literacty

TRỢ LÝ AI CHO NGHIÊN CỨU VÀ TỔNG HỢP THÔNG TIN

Mục tiêu: Tổng hợp tài liệu lớn thành bản tóm tắt và tạo ý tưởng chiến lược; kiểm chứng nội dung và nhận diện hallucination của AI.

• Chat với tài liệu PDF – làm việc trực tiếp với tài liệu dài để trích xuất thông tin quan trọng
• Kỹ thuật tổng hợp thông tin và kiểm chứng nội dung
• Nhận diện các câu trả lời sai lệch (AI hallucination) và cách xử lý
• Xây dựng “kho tri thức” nội bộ từ nhiều tài liệu khác nhau

Ứng dụng thực tế: Hỗ trợ quá trình nghiên cứu, phát triển ý tưởng chiến lược từ tài liệu nội bộ hoặc báo cáo ngành

Kết quả đầu ra: Khả năng nhanh chóng trích xuất, hệ thống hóa và khai thác thông tin quan trọng từ tài liệu lớn

TRỢ LÝ AI CHO TRUYỀN THÔNG VÀ SÁNG TẠO NỘI DUNG

Mục tiêu: Thiết kế các AI persona chuyên biệt để hỗ trợ tạo nội dung marketing nhất quán với định vị và giọng văn của thương hiệu.

• Thiết kế AI Persona – xây dựng trợ lý AI có khả năng viết theo giọng văn và phong cách thương hiệu
• Kỹ thuật xây dựng Persona AI, kiểm soát giọng văn, phong cách và cấu trúc nội dung
• Thiết kế “AI copywriter” riêng cho thương hiệu
• Mô phỏng góc nhìn của khách hàng mục tiêu để thử nghiệm thông điệp truyền thông

Kết quả đầu ra: Xây dựng và khai thác AI persona tạo nội dung marketing sắc bén, phù hợp đối tượng và định vị thương hiệu

TRỢ LÝ AI TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Mục tiêu: Sử dụng AI để trích xuất insight từ dữ liệu và trực quan hóa thông tin mà không cần viết code.

• Từ hình ảnh đến dữ liệu số – chuyển đổi bảng biểu từ ảnh hoặc tài liệu sang bảng tính Excel
• Khai thác khả năng tính toán và phân tích của AI
• Ứng dụng AI đa phương thức: xử lý cả hình ảnh và dữ liệu số
• Tương tác với dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên để tìm insight

Kết quả đầu ra: Trích xuất, phân tích và trực quan hóa insight kinh doanh từ dữ liệu chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên

VIBE CODING – TỰ LÀM TOOL KHÔNG CẦN BIẾT CODE

Mục tiêu: Xây dựng các mini-app để tự động hóa tác vụ lặp lại, không yêu cầu kiến thức lập trình.

• Phân biệt AI augmentation (hỗ trợ công việc) và AI automation (tự động hóa quy trình)
• Thiết kế đầu ra có cấu trúc để dễ sử dụng và tích hợp
• Xây dựng các công cụ AI xuất dữ liệu theo định dạng chuẩn
• Tạo trợ lý AI chuyên biệt cho từng nhiệm vụ cụ thể

Kết quả đầu ra: Tự thiết kế và triển khai mini-app AI có thể tái sử dụng để tự động hóa công việc lặp lại

NGƯỜI QUẢN LÝ CÓ TRÁCH NHIỆM

Mục tiêu: Hiểu và diễn giải chính sách sử dụng AI tại doanh nghiệp; trình bày danh mục sản phẩm AI đã xây dựng.

• Đạo đức AI và thiên kiến AI (AI bias)
• “Con người trong vòng lặp” – vai trò giám sát và phê duyệt kết quả AI
• Soạn thảo chính sách sử dụng AI nội bộ
• Trình bày quy trình AI minh chứng ROI cụ thể

Kết quả đầu ra: Trở thành người ứng dụng AI tự tin, có trách nhiệm; có chính sách AI và portfolio quy trình thực tế