Gần đây mình thấy khá nhiều bạn ở Đà Nẵng bắt đầu quan tâm tới AI, nhưng câu hỏi mọi người hay gặp không phải là:

“AI có đáng học không?”

Mà là:

“Học AI như thế nào để thực sự dùng được trong công việc?”

Vì nếu chỉ học cách sử dụng ChatGPT, Gemini hay một vài công cụ tạo ảnh, tạo video thì khá nhanh.

Nhưng đến lúc quay lại công việc hàng ngày, nhiều người vẫn chưa biết:

• AI nên dùng ở bước nào;
• công việc nào nên dùng AI;
• dữ liệu nào không nên đưa vào AI;
• khi nào cần kiểm tra lại kết quả;
• khi nào nên dùng Automation;
• và học tiếp theo hướng nào.

Theo mình, đây mới là vấn đề quan trọng khi lựa chọn một chương trình đào tạo AI.

Học AI không nên bắt đầu bằng danh sách công cụ

Một cách học khá phổ biến hiện nay là:

ChatGPT → Gemini → Canva AI → công cụ tạo video → công cụ viết content → công cụ automation...

Cách này không sai.

Nhưng nhược điểm là công cụ AI thay đổi rất nhanh.

Hôm nay một nền tảng đang được nhiều người sử dụng, vài tháng sau có thể đã xuất hiện công cụ khác tốt hơn.

Vì vậy, nếu muốn học AI để dùng lâu dài, mình nghĩ nên bắt đầu từ:

Công việc thực tế → Workflow → AI hỗ trợ → Con người kiểm tra → Đo kết quả.

Ví dụ, một người làm Marketing không nhất thiết phải biết 30 AI tool.

Quan trọng hơn là biết dùng AI để:

• nghiên cứu khách hàng;
• lên kế hoạch nội dung;
• viết first draft;
• tạo nhiều phiên bản content;
• phân tích dữ liệu Marketing;
• tổng hợp báo cáo;
• tự động hóa những việc lặp lại.

Người làm HR lại có use case khác:

• viết JD;
• tóm tắt CV;
• chuẩn bị câu hỏi phỏng vấn;
• onboarding;
• đào tạo nội bộ;
• tổng hợp tài liệu.

Còn Sales có thể tập trung vào:

• nghiên cứu khách hàng;
• chuẩn bị meeting;
• viết email follow-up;
• cập nhật dữ liệu;
• phân loại lead.

Nói cách khác, học AI hiệu quả phải đi theo công việc của từng người, chứ không chỉ đi theo công cụ.

Người mới học AI nên đi theo lộ trình nào?

Nếu bắt đầu từ con số 0, theo mình có thể chia thành 4 giai đoạn.

1. Hiểu AI cơ bản

Trước tiên cần hiểu:

• AI làm tốt việc gì;
• AI thường sai ở đâu;
• hallucination là gì;
• cách cung cấp context;
• khi nào cần kiểm chứng thông tin;
• dữ liệu nào không nên đưa lên công cụ AI.

Phần này khá quan trọng vì người mới thường có xu hướng tin ngay kết quả AI trả về.

Trong khi thực tế:

AI trả lời rất tự tin không có nghĩa là AI luôn đúng.

2. Học cách sử dụng AI cho công việc

Sau khi hiểu nền tảng, nên đưa ngay AI vào những task đang làm hàng ngày.

Ví dụ:

Marketing

Research → Content → Campaign → Reporting.

HR

JD → CV → Interview → Onboarding.

Sales

Research → Email → Meeting → Follow-up.

Người làm văn phòng

Email → tài liệu → báo cáo → tổng hợp dữ liệu.

Đây là giai đoạn người học bắt đầu nhìn AI như một trợ lý công việc thay vì một công cụ hỏi đáp.

3. Chuẩn hóa workflow

Khi đã biết dùng AI cho từng task, bước tiếp theo nên là mô tả lại quy trình.

Ví dụ Content Marketing:

Brief

Lúc này AI có thể tham gia ở nhiều bước.

Nhưng vẫn cần con người kiểm soát nội dung cuối cùng.

Đây cũng là điểm mà mình thấy nhiều người bỏ qua: họ học prompt khá nhiều nhưng không xây được workflow ổn định.

4. Sau đó mới học AI Automation

Khi workflow đã rõ, lúc đó mới nên nghĩ đến Automation.

Ví dụ:

Khách gửi form

Các công cụ như n8n có thể được dùng để kết nối AI, email, form, database và nhiều ứng dụng khác.

Nhưng có một nguyên tắc khá quan trọng:

Đừng tự động hóa một quy trình mà bạn còn chưa hiểu rõ.

Automation không sửa một workflow tệ.

Nó chỉ khiến workflow đó chạy nhanh hơn.

Nếu ở Đà Nẵng thì nên học AI ở đâu?

Theo mình, không nên lựa chọn chỉ dựa trên quảng cáo:

“100 công cụ AI”

hay:

“Làm chủ AI sau vài buổi.”

Thay vào đó nên kiểm tra một số yếu tố:

Thứ nhất, chương trình có đi theo công việc thật không?

Nếu học Marketing thì bài tập nên liên quan đến Marketing.

Nếu học HR thì nên thực hành trên bài toán HR.

Thứ hai, có thực hành không?

AI là kỹ năng rất khó học nếu chỉ xem slide.

Thứ ba, có người review output không?

AI có thể tạo ra kết quả nghe rất hợp lý nhưng vẫn sai.

Người hướng dẫn cần giúp học viên hiểu output nào dùng được và output nào cần sửa.

Thứ tư, có lộ trình tiếp theo không?

Người mới có thể bắt đầu từ AI Foundation và Prompt.

Sau đó mới đi sâu sang Marketing, Sales, HR, Data hay Automation.

Thứ năm, có tập trung vào ứng dụng thay vì chạy theo tool không?

Công cụ sẽ thay đổi.

Khả năng phân tích bài toán và xây workflow mới là thứ dùng được lâu dài.

DNAI Academy đang đào tạo AI theo hướng nào?

Nếu đang tìm một chương trình học trực tiếp tại Đà Nẵng thì có thể tham khảo Khoá học AI tại Đà Nẵng của DNAI Academy.

Điểm mình thấy đáng chú ý là DNAI đang chia lộ trình theo từng nhu cầu thay vì chỉ có một khóa AI chung cho tất cả mọi người.

Ví dụ có các hướng như:

• AI Foundation;
• Prompt Engineering;
• AI Marketing;
• AI Content;
• AI Sales;
• AI cho HR;
• AI Data Analytics;
• AI Automation & AI Agents.

Như vậy người mới có thể học nền tảng trước, sau đó đi sâu vào đúng công việc mình đang làm.

Đây là cách hợp lý hơn so với việc học hàng loạt tool nhưng cuối cùng lại không biết áp dụng vào đâu.

Ai phù hợp với chương trình?

Theo mình, chương trình dạng này phù hợp nhất với một số nhóm.

Sinh viên

Nếu đang chuẩn bị đi làm, AI có thể trở thành một kỹ năng bổ sung khá tốt bên cạnh chuyên môn chính.

Nhưng mình không nghĩ sinh viên nên học AI theo kiểu “AI sẽ làm hết”.

Vẫn cần kỹ năng chuyên ngành.

Người đi làm

Đây có lẽ là nhóm dễ thấy giá trị nhất.

Nếu mỗi tuần bạn đang mất nhiều giờ cho:

• email;
• content;
• báo cáo;
• research;
• dữ liệu;
• tài liệu;

thì chỉ cần tối ưu được vài workflow đã tạo ra khác biệt khá rõ.

Marketer, Sales, HR

Đây là những nhóm có nhiều task lặp lại và xử lý lượng thông tin lớn, nên khá phù hợp để ứng dụng AI.

Chủ doanh nghiệp

Doanh nghiệp nhỏ thường không có team lớn.

AI có thể giúp một nhóm nhỏ làm việc hiệu quả hơn nếu được áp dụng đúng quy trình.

Không cần trở thành chuyên gia AI mới dùng được AI

Đây là điều mình nghĩ nhiều người đang hiểu nhầm.

Không phải ai học AI cũng cần trở thành AI Engineer.

Nếu bạn làm Marketing, mục tiêu không phải trở thành lập trình viên AI.

Nếu bạn làm HR, cũng không cần biết cách tự train một mô hình.

Điều quan trọng hơn là:

Biết AI có thể hỗ trợ công việc của mình ở đâu và biết kiểm soát kết quả AI tạo ra.

Sau đó, nếu nhu cầu công việc tăng lên thì mới học Automation, Agent hay các kỹ năng kỹ thuật sâu hơn.

Nên bắt đầu từ một việc nhỏ

Nếu đang cân nhắc học AI, mình nghĩ chưa cần bắt đầu bằng một hệ thống quá phức tạp.

Hãy thử viết ra:

Ba công việc mình đang mất nhiều thời gian nhất mỗi tuần là gì?

Ví dụ:

Research khách hàng – 4 giờ

Sau đó chọn một việc.

Tìm cách sử dụng AI hỗ trợ.

Đo xem:

Trước AI mất bao lâu?

Nếu có hiệu quả thì mới mở rộng.

Theo mình đây cũng là cách học AI thực tế nhất:

Không bắt đầu từ “AI làm được gì?”, mà bắt đầu từ “Công việc của mình đang cần giải quyết điều gì?”

Nếu đang ở Đà Nẵng và muốn tìm hiểu lộ trình trước khi quyết định học, có thể xem chương trình của DNAI Academy tại:

Khoá học AI tại Đà Nẵng: