BIẾN AI THÀNH TRỢ LÝ VĂN PHÒNG CỦA RIÊNG BẠN

1. Tổng quan khóa học

Đây là khóa học thực hành giúp người học đưa AI vào công việc văn phòng thực tế, từ việc sử dụng AI hiệu quả đến xây dựng AI Agent, tự động hóa quy trình và đóng gói hệ thống để có thể sử dụng, chia sẻ và nhân rộng.

Khóa học tập trung vào việc làm ra kết quả thực tế, thay vì chỉ học lý thuyết.

Người học sẽ tự tay xây dựng các AI Agent có khả năng xử lý:

• Giấy tờ và tài liệu.

• Dữ liệu.

• Báo cáo.

• Nội dung.

• Các công việc lặp lại.

• Quy trình làm việc thường xuyên.

Không yêu cầu người học phải biết lập trình.

2. Mục tiêu của khóa học

Sau khóa học, người học có khả năng:

1. Hiểu và ứng dụng AI đúng cách vào công việc.

2. Biết lựa chọn công cụ AI phù hợp với từng nhiệm vụ.

3. Xây dựng AI Agent cho những công việc cụ thể.

4. Tự động hóa một số quy trình làm việc.

5. Kết nối AI với dữ liệu và các ứng dụng phù hợp.

6. Xây dựng hệ thống AI có thể sử dụng lâu dài.

7. Đóng gói quy trình thành hệ thống có thể chia sẻ cho đồng nghiệp và các phòng ban khác.

8. Tạo ra một Workspace AI có thể tiếp tục sử dụng trong công việc hằng ngày.

3. Những vấn đề khóa học giải quyết

3.1. Sử dụng AI nhưng kết quả vẫn chung chung

Một số vấn đề thường gặp:

• Yêu cầu quá lớn hoặc mơ hồ khiến AI hiểu sai mục tiêu.

• AI bỏ sót ngữ cảnh cần thiết.

• Mỗi lần sử dụng lại phải giải thích từ đầu về vai trò, cách viết và định dạng.

• Không biết nên chọn công cụ AI nào cho từng công việc.

• Không biết cách chia nhỏ nhiệm vụ và kiểm tra kết quả.

Khóa học hướng dẫn chuyển từ cách hỏi AI từng lần sang cách xây dựng AI có vai trò, nhiệm vụ và quy trình rõ ràng.

3.2. Công việc văn phòng lặp lại vẫn làm thủ công

Các công việc thường gặp:

• Tổng hợp số liệu định kỳ.

• Viết nhận xét và báo cáo.

• Xử lý công thức Excel.

• Soạn thảo và chỉnh sửa tài liệu Word.

• Chuẩn bị slide PowerPoint.

• Viết nội dung theo mẫu.

• Thực hiện các lời nhắc và báo cáo định kỳ.

Khóa học hướng tới việc biến những công việc lặp lại thành quy trình có thể được AI hỗ trợ hoặc tự động hóa.

3.3. Dữ liệu phân tán

Dữ liệu công việc thường nằm ở nhiều nơi:

• Email.

• Google Drive.

• Lịch.

• Tài liệu nội bộ.

• Các nguồn dữ liệu khác.

Điều này khiến việc tìm kiếm đúng nguồn và đúng phiên bản trở nên khó khăn.

Ngoài ra, khi sử dụng AI với dữ liệu nội bộ cần quan tâm đến:

• Nguồn dữ liệu nào được phép sử dụng.

• AI có thể đọc dữ liệu nào.

• Quyền đọc, gửi, sửa và chia sẻ.

• Việc kiểm soát thông tin nội bộ.

3.4. AI mới chỉ dừng ở từng cuộc trò chuyện

Một quy trình làm việc hiệu quả không nên phụ thuộc hoàn toàn vào một người.

Các mẫu báo cáo, quy tắc và kiến thức của tổ chức có thể được đóng gói thành:

• Project.

• Artifact.

• Skill.

• Plugin.

• AI Agent.

Mục tiêu là tạo ra hệ thống có thể dùng lại, chia sẻ và duy trì đầu ra nhất quán.

4. Đối tượng phù hợp

Khóa học phù hợp với:

• Nhân viên văn phòng muốn tăng năng suất trong công việc hằng ngày.

• Người yêu thích AI và công nghệ nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu.

• Người mới làm quen với AI.

• Người đã sử dụng AI nhưng chưa biết cách áp dụng hiệu quả vào công việc.

• Người muốn xây dựng AI Agent phục vụ công việc thực tế.

Yêu cầu về công cụ

Người học cần có tài khoản Claude Pro hoặc sẵn sàng nâng cấp Claude Pro trước khi tham gia khóa học.

5. Khóa học không phù hợp với

Khóa học có thể chưa phù hợp với:

• Người đã thành thạo AI và công nghệ, đồng thời đã có quy trình làm việc được tối ưu tốt.

• Người muốn học lập trình AI.

• Người muốn học Machine Learning.

• Người muốn tự xây dựng mô hình AI.

• Người muốn kiếm tiền nhanh từ AI nhưng không sẵn sàng dành thời gian thực hành.

• Người không sẵn sàng sử dụng tài khoản Claude có phí.

6. Ba nhóm kỹ năng trọng tâm

Khóa học tập trung kết hợp ba nhóm năng lực:

1. Thành thạo ChatGPT và Claude

Biết sử dụng các công cụ AI phổ biến để xử lý công việc hiệu quả hơn.

2. Tích hợp AI vào công việc Office

Đưa AI vào các công việc và tài liệu văn phòng thay vì chỉ sử dụng AI như một chatbot độc lập.

3. Báo cáo và Dashboard trực quan

Sử dụng AI để hỗ trợ xử lý dữ liệu, tạo báo cáo và trình bày thông tin trực quan.

Kết quả tổng hợp

Thành thạo AI + Tích hợp vào Office + Báo cáo & Dashboard → Hiệu suất công việc cao hơn

7. Phương pháp học

Khóa học được xây dựng theo phương pháp thực hành trên công việc thật.

Người học được khuyến khích:

• Mang công việc thực tế đến lớp.

• Thực hành trực tiếp.

• Xây dựng AI Agent theo chính nhu cầu công việc.

• Tạo ra kết quả có thể sử dụng sau khóa học.

Mục tiêu không phải chỉ biết cách sử dụng AI mà là tạo được một hệ thống AI có thể tiếp tục làm việc cùng người học mỗi ngày.

8. Kết quả đầu ra

Sau khi hoàn thành khóa học, người học hướng tới việc có:

• Kiến thức nền tảng về AI.

• Khả năng lựa chọn công cụ AI phù hợp.

• Các AI Agent theo từng vai trò công việc.

• Quy trình làm việc được AI hỗ trợ hoặc tự động hóa.

• Hệ thống xử lý dữ liệu và báo cáo.

• Workspace AI cá nhân có thể tiếp tục sử dụng.

• Các quy trình có thể đóng gói và chia sẻ.

• Nền tảng để mở rộng việc ứng dụng AI trong tổ chức.

9. Hình thức học

• Hình thức: Học trực tuyến qua Video.

• Thời lượng: XXX.

10. Yêu cầu đối với học viên

Người học cần chuẩn bị:

• Laptop.

• Tài khoản Claude Pro hoặc sẵn sàng sử dụng tài khoản Claude có phí.

• Các công việc, dữ liệu hoặc tình huống thực tế muốn đưa AI vào xử lý.

Không yêu cầu biết lập trình.

11. Giảng viên

Nguyễn Văn Sự — Sự AI

Nguyễn Văn Sự là lập trình viên với hơn 18 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ và phát triển phần mềm.

Sự AI tập trung vào đào tạo AI thực chiến cho:

• Kinh doanh.

• Marketing.

• Công việc văn phòng.

Kinh nghiệm

• Giám đốc điều hành Công ty AZ Solution.

• Cựu Founder & Giám đốc Công nghệ Công ty Life Gift Việt Nam.

• Cựu Founder & Giám đốc điều hành Công ty Liên Kết Việt.

• Có kinh nghiệm làm việc trong môi trường quốc tế tại Singapore và Hàn Quốc.

12. Tinh thần của khóa học

Khóa học không hướng tới việc biến người học thành lập trình viên AI hay chuyên gia Machine Learning.

Trọng tâm là giúp người học chuyển từ:

Biết sử dụng AI

→ Biết giao việc cho AI

→ Biết xây dựng AI Agent

→ Biết tự động hóa quy trình

→ Biết đóng gói và nhân rộng hệ thống AI

Mục tiêu cuối cùng là biến AI từ một công cụ được sử dụng khi cần thành một trợ lý có thể tham gia trực tiếp vào quy trình làm việc hằng ngày.