[VOD] Hwang Hyun-tae (AX) Builder Meet - Phương pháp triển khai AX tạo nên thành quả cho đội ngũ

[AX bền vững và cách cộng tác với đồng nghiệp AI] Bạn có từng gặp phải những giới hạn như thế này khi thử áp dụng các công cụ AI vào công việc thực tế chưa? 🙋‍♂️ : "Lần nào cũng phải nhập lại câu lệnh mới thật sự phiền phức." 👨‍💻 : "Tôi cảm thấy mệt mỏi với những công việc chỉ lặp đi lặp lại việc sao chép và dán." 🤷‍♂️ : "Vì không có kiến thức lập trình nên tôi không dám nghĩ đến việc tự động hóa công việc ở mức chuyên sâu hơn." Điều chúng ta cần lúc này không chỉ là 'cách sử dụng công cụ' để học các tính năng đơn thuần. Đó là một góc nhìn về việc nuôi dưỡng người đồng nghiệp AI của riêng mình—một AI hiểu được bối cảnh công việc, và ngày càng trở nên thông minh hơn theo thời gian. Chúng tôi minh bạch chia sẻ những hướng dẫn AX (chuyển đổi AI) lấy thực tiễn làm trọng tâm, được một chuyên viên hoạch định xuất thân ngoài ngành phát triển đúc kết qua vô số lần thử nghiệm và sai sót tại hiện trường.

Có rất nhiều câu chuyện nói rằng "chỉ cần một cú nhấp chuột là mọi thứ sẽ được tự động hóa". Nhưng khi thực sự áp dụng vào công việc của mình, chúng ta thường dễ dàng bỏ cuộc. Chúng tôi đã ghi lại trọn vẹn hành trình của một nhóm trong suốt 6 tuần để thu hẹp khoảng cách giữa việc 'biết là làm được' và 'thực sự ứng dụng nó vào công việc của mình'!

Trực tiếp trải nghiệm quá trình những cuộc trò chuyện từng biến mất trở thành tài sản có thể sử dụng lại. Hãy xây dựng hệ thống công việc lưu lại các phán đoán và căn cứ cùng Hermes và Wiki!

Chuyển đổi số (DX) và chuyển đổi AI (AX) hiện đã trở thành năng lực cạnh tranh thiết yếu đối với doanh nghiệp và cá nhân, không còn là lựa chọn. Khóa học này tập trung vào thực tiễn, trình bày một cách hệ thống từ những khái niệm cốt lõi của chuyển đổi số, các 사례 thành công và thất bại thực tế, phương pháp xây dựng chiến lược, cho đến lộ trình triển khai và thiết kế KPI, trong bối cảnh đang chuyển từ kỷ nguyên AI tạo sinh sang kỷ nguyên AI Agent và Physical AI. Thông qua nhiều 사례 trong và ngoài nước, khóa học phân tích những chiến lược chung của các doanh nghiệp thành công, đồng thời sử dụng 6 nguyên tắc DX (WHY, WHAT, WHERE, WHO, WHEN, HOW) để giúp mọi người có thể xây dựng chiến lược đổi mới số phù hợp và áp dụng vào tổ chức cũng như công việc của mình. Đây là khóa học chiến lược DX/AX thực tiễn dành cho tất cả những ai muốn học cách khai thác công nghệ AI, khi nào nên triển khai và thực hiện bằng chiến lược nào, thay vì chỉ tìm hiểu bản thân công nghệ AI.

Đồng nghiệp của bạn đã sử dụng Claude Code để làm việc, còn bạn vẫn đang làm mọi thứ thủ công sao? Đừng lo! Sau khi tham gia khóa học này, bạn cũng sẽ trở thành bậc thầy vibe coding.

"Chi phí để tạo một ứng dụng chỉ bằng một tách cà phê." Học vibe coding với Kimi K3, mô hình mở 2,8 nghìn tỷ tham số có công khai trọng số. Chỉ bằng một câu nói, bạn sẽ đưa ứng dụng đầu tiên lên trình duyệt; chỉ cần đưa vào một bản vẽ tay để tạo giao diện; rồi yêu cầu tạo trọn gói một web app full-stack và triển khai lên Internet. Nếu bạn đang sử dụng Claude Code, khóa học cũng hướng dẫn cách giữ nguyên môi trường đó và chỉ thay đổi mô hình sang K3. Đây không phải hình thức đăng ký theo tháng mà là thanh toán theo mức sử dụng. Qua đo thực tế, một phiên tạo và triển khai hoàn chỉnh một ứng dụng có giá 1.69 đô la. Gồm 14 bài, tổng thời lượng khoảng 102 phút; khóa học hoàn toàn miễn phí.

Điểm khởi đầu của một quá trình AX (Chuyển đổi AI) thành công không nằm ở công nghệ mà nằm ở mức độ hiểu biết về AI của đội ngũ lãnh đạo. Khóa học này giúp ban điều hành nắm bắt xu hướng tổng thể về AI một cách dễ dàng và rõ ràng, đồng thời hướng dẫn cách tối đa hóa năng suất công việc thông qua Google Workspace và Gemini vốn đã quen thuộc. Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, khóa học còn cung cấp các bài tập thực hành 5 phút cho mỗi buổi học và buổi họp trực tuyến 1:1 (30 phút) với AX Cody, từ đó hướng dẫn một cách hệ thống chiến lược triển khai AI phù hợp riêng cho doanh nghiệp của quý vị.

Cách xây dựng hệ thống làm việc hiệu quả cho startup chỉ với Notion 🧑🏻‍💻 (Cung cấp template làm việc do người thực tế làm việc soạn thảo)

Đây là bài giảng dạy các kiến thức CS (Khoa học máy tính) thiết yếu khi phát triển web bằng AI. Nếu không hiểu nguyên lý của máy chủ, cơ sở dữ liệu và triển khai, việc lập trình theo cảm tính (vibe coding) chắc chắn sẽ bị tắc nghẽn vào một thời điểm nào đó. Với giáo trình tương tác, bạn sẽ nhanh chóng học được các khái niệm cốt lõi, giúp bất kỳ ai cũng có thể hoàn thiện trang web thông qua việc lập trình bằng AI.

Nếu bạn có thể giao phó những công việc lặp đi lặp lại mà mình đã phải ôm đồm suốt cả ngày cho một trợ lý AI thì sao? Không phải là những cuộc trò chuyện GPT mà lần nào bạn cũng phải giải thích lại từ đầu, chúng tôi xin giới thiệu cách xây dựng một trợ lý công việc AI của riêng bạn – người ghi nhớ bạn, làm việc theo phong cách của bạn và thậm chí báo cáo qua Slack. Từ việc cài đặt và liên kết Slack đến cài đặt kỹ năng, tự động hóa Notion · Lịch · Email, cho đến quản lý bảo mật và chi phí! Bằng phương pháp mà ngay cả người không biết lập trình cũng có thể làm theo, hãy hoàn thiện hệ thống công việc AI mà bạn có thể áp dụng ngay tại công ty. Điểm 1. Hãy tự thiết lập một ‘Trợ lý AI ghi nhớ tôi’, khác biệt hoàn toàn với GPT chat - Xây dựng môi trường cơ bản cho trợ lý AI bằng cách làm theo từ cài đặt OpenClo đến liên kết Slack - Tạo ra một trợ lý làm việc theo đúng phong cách của bạn bằng cách thiết lập tính cách và các quy tắc Điểm 2. Nắm vững các mô hình tự động hóa thực tế để giảm bớt các công việc lặp lại - Liên kết với các công cụ làm việc thực tế như Notion, Lịch, Email thông qua việc cài đặt kỹ năng - Thực hành tự động hóa để sử dụng ngay: tóm tắt buổi sáng, viết nhật ký công việc, gửi email, quản lý lịch trình, v.v. Điểm 3. Hoàn thiện hệ thống công việc AI để yên tâm sử dụng ngay tại công ty - Tổng hợp các điểm kiểm tra mà người làm thực tế nhất định phải biết: quản lý quyền hạn, thiết lập bảo mật, quản lý chi phí - Học cách xây dựng hệ thống công việc mở rộng từ một trợ lý AI sang nhiều tác nhân (agent) khác nhau

Học cách cấu trúc hóa nhiều loại dữ liệu như thành tích học tập, hồ sơ học sinh, lĩnh vực quan tâm của học sinh bằng công cụ AI-SPARS, đồng thời sử dụng LLM để thiết kế lộ trình từ khám phá chuyên ngành đến chiến lược trường đại học, phương thức tuyển sinh và lộ trình cá nhân hóa. Không chỉ dừng ở hỏi đáp đơn thuần, bạn có thể áp dụng ngay vào thực tế quy trình tư vấn hướng nghiệp và tuyển sinh theo mô hình AX có hệ thống, kết nối từ Profile-Interview-chuyên ngành-trường đại học-phương thức tuyển sinh-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolio.

Từ khái niệm MCP (Model Context Protocol) đến việc triển khai máy chủ tùy chỉnh dựa trên TypeScript bằng Antigravity, bạn sẽ học toàn bộ quy trình xây dựng các công cụ nghiệp vụ mà AI có thể trực tiếp gọi. Thông qua ví dụ kiểm duyệt câu chữ thương hiệu, bạn sẽ trang bị năng lực phát triển MCP có thể áp dụng ngay vào thực tế, chẳng hạn như tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, kết nối dữ liệu nội bộ và tích hợp API.

Làm chủ Claude Code như một chuyên gia từ những bước cơ bản. Bạn sẽ học các tính năng cốt lõi (CLAUDE.md · subagent · MCP · Hooks, v.v.), phát triển và triển khai một dịch vụ thực tế, sau đó hoàn thiện với phần phụ lục nền tảng dành cho người không chuyên và các bài giảng về cách sử dụng nâng cao.

Bản ghi thực tiễn trong 1 năm của công ty đã tuyên bố "all-in vào AI", giới thiệu trường hợp DeNA, một công ty CNTT tiêu biểu của Nhật Bản, chuyển đổi tổ chức 3 nghìn người thành doanh nghiệp AI-native. Nội dung được tuyển chọn kỹ lưỡng, chắc chắn sẽ hữu ích cho các tổ chức đang chuẩn bị chuyển đổi sang AI.