Học và làm việc với AI
Làm việc với AI bằng cách đặt câu hỏi: nền tảng kiến thức ngành, hệ tư duy bổ trợ, và quy trình biến AI thành đòn bẩy thực thi.
Series về phương pháp học và làm việc với AI: vì sao prompt giỏi thôi chưa đủ, cách xây kiến thức ngành làm nền, rèn 5 trụ cột tư duy, và đặt câu hỏi để AI tạo ra giá trị thật cho công việc.
Series này hợp với ai
- Người dùng AI hằng ngày nhưng thấy kết quả chung chung, chưa tạo ra giá trị thật
- CEO/quản lý SMB muốn dùng AI giải bài toán doanh thu – chi phí – lợi nhuận của chính doanh nghiệp mình
- Người muốn xây nền tư duy để làm việc với AI lâu dài, thay vì chạy theo mẹo prompt
Các bài viết
Xếp từ bài cũ đến mới, đúng thứ tự nên đọc.
Phương pháp học và làm việc với AI bằng cách đặt câu hỏi — Phần 1: Nền tảng kiến thức ngành và hệ tư duy bổ trợ
Vì sao prompt giỏi thôi chưa đủ để khai thác AI? Phần 1 của series đi vào hai nền móng: kiến thức ngành (domain knowledge) qua case study thực tế tại KALIX, và bộ 5 tư duy bổ trợ — tò mò chủ động, phản biện, logic, hệ thống và problem-first.
Phương pháp học và làm việc với AI bằng cách đặt câu hỏi — Phần 2: Hiện trường Gemba, Metathinking và giải mã kỹ thuật
Phần 2 của series: đi xuống hiện trường (Gemba Walk) để thấu cảm trước khi build, phân định rõ vai trò prototype vs production, rèn siêu nhận thức (metathinking) khi cộng tác với AI, và giải mã cơ chế toán học phía sau prompt để hiểu vì sao phải gán Role & Context.