Quy trình áp dụng AI để flow hơn trong công việc
7 đúc rút về tư duy làm việc hiệu quả cùng AI
CREATE: là chuỗi nội dung chia sẻ về cách làm từ sáng tạo nội dung, đến cách thu thập insights và kinh doanh tiếp thị hiệu quả.
Hello chào bạn,
Hôm nay là National Holiday, lễ quốc khánh của Thụy Điển, ngày 06/06. Chúng ta cũng đang bước vào mùa hè rực lửa với những chuyến đi tưới mát tâm hồn, sạc năng lượng sau gần nửa năm 2024 đã qua.
Cập nhật một chút là những ngày này mình nghiêm túc học cách sử dụng AI nhiều hơn trong công việc. Điều mình quan tâm tìm kiếm câu trả lời nhất là làm sao AI có thể giúp chúng ta yêu thích công việc chuyên môn của mình hơn. Dần dà, mình đã đúc kết được một số quy trình cách làm để:
giúp bản thân tự học một điều gì mới
tạo đà cho trạng thái flow state (dòng chảy)
tiết kiệm thời gian làm nghiên cứu thị trường
hỗ trợ tổng hợp và phân tích insight, đặc biệt với những lĩnh vực bản thân không có network hoặc quá non kinh nghiệm
Có lẽ bạn đã nghe và đọc quá nhiều về AI và những câu prompt. Nhưng nếu bạn giống mình, cảm thấy tất cả thật hay ho nhưng quá nhiều và quá phân mảnh; thì bản tin này chắc sẽ gợi mở phần nào một vài cách làm việc với người-bạn-mới này.
Xin mời bạn cùng mình điểm qua các cách tư duy làm việc hiệu quả cùng AI nhé.
Hãy xem AI như một thủ thư biết diễn
Hầu hết thói quen của newbie khi dùng AI là chúng ta nhập nhằng với công cụ tìm kiếm, như Google. Nhưng điều này làm mất đi giá trị của AI rất nhiều. Thay vào đó, hãy xem con AI của bạn như một thủ thư, người canh giữ một thư viện và cô thủ thư này biết diễn ứng tác lại dựa trên quyển sách mà bạn chọn.
Như vậy, thay vì gõ theo kiểu tìm kiếm thông tin như "Vé máy bay Singapore mùa hè cho gia đình", hãy gõ "Lên kế hoạch du lịch Singapore cho gia đình người Việt có con nhỏ mùa hè với chi phí hợp lí, bay từ TP.HCM."
Nói chung, một bên là "cụm danh từ" để tìm kiếm, một bên là bối cảnh + yêu cầu đầu ra + và hành động rõ ràng. Ồ, và tất nhiên là hãy cho AI (cô thủ thư của bạn) một vai diễn cho đúng với yêu cầu đề bài. Vai diễn này thường gắn liền với chức danh công việc (job title). Vậy nên, bạn càng am hiểu bao nhiêu về các loại hình công việc, chuyên môn ngoài kia, bạn càng có lợi thế trong việc làm đạo diễn với AI.
Bắt đầu học một thứ gì đó với AI
Ý này có vẻ hơi chõi với cái ý cần hiểu chuyên môn để làm việc với AI. Nhưng thực sự không đối nghịch nhau đâu. Bạn có thể tìm hiểu một quy trình làm việc của một loại hình dự án nào đó, một tác vụ của một vai trò cụ thể thông qua đối thoại với AI.
Trước khi tạo mới hoàn toàn một cái gì đó, hiểu và bắt đầu sử dụng được kiến thức hay chia sẻ cái kiến thức bạn có ra cũng là một cách để bắt đầu với bất kì cái gì mới. Nên nếu bạn là một người theo trường phái học từ copywork (bạn còn nhớ mô hình Bloom Taxonomy, các cấp độ tư duy); thì nhờ AI tạo giúp một prototype (sản phẩm mẫu) để bắt đầu cũng là một ý không tồi.
VÍ dụ nhé: mình đang test thử việc vẽ trên màn hình điện tử; vẽ mới hoàn toàn là rất thử thách. Thế nên mình đã brief AI tạo một vài bức ảnh cho dịp phản tư giữa năm. Đây là 4 options mình có.
Sau đó, mình có thể bắt đầu điều chỉnh với công cụ Paint quen thuộc. Từng bước từng bước, thay thế dần từ việc hiệu chỉnh các lỗi sai, cho tới thay thế một phần dựa vào khung và cuối cùng là sáng tạo hoàn toàn 100%. Điều này tương tự với các cấp độ học tập mình đã chia sẻ trước đó.
Đây là bức ảnh mình chỉnh sửa lại phần Text. Đơn giản thôi, nhưng nó khiến mình rất phấn khởi. Một bước khởi đầu, vậy là đủ. :)
Bạn thấy đó, mặc dù phần ảnh trên vẫn còn lỗ chỗ màu sắc không đều, nhưng quan trọng của việc bắt đầu là … tạo đà để mình đi tiếp mà.
Hãy học cách tạo đà với AI
Mấy tháng trước trong một bài viết trên facebook về sự tập trung, có bạn đã hỏi mình là "Cái quan trọng là làm sao để bắt đầu vào flow state (Trạng thái dòng chảy)?". Chuyện không của riêng ai. Khi chúng ta đều biết quan trọng là phải bắt đầu, không xao nhãng, và sự chú tâm sẽ tới. Nhưng chúng ta cứ lấn cấn mãi cái khúc bắt đầu.
Bạn có biết tại sao không?
Vì chúng ta luôn luôn đem theo kì vọng. Nếu bạn nghĩ "mình sẽ bắt đầu làm công việc này", bạn sẽ đâu đó có tâm thế của làm việc. Và bạn sẽ muốn nó thật là đàng hoàng, chỉn chu. Thế là bạn chùn bước.
Nhưng nếu xóa chữ "làm việc" đi, thay vào đó là "bắt đầu chơi với ý tưởng này", "bắt đầu nguệch ngoạc với mớ suy nghĩ về việc này thử"; bạn sẽ bắt đầu.
Vì sao? Vì bạn không có áp lực phải hoàn hảo, phải đúng ngay từ đầu. Và vì bạn cứ để nó, bất kì là cái gì trong đầu, được tuôn ra. Thì dòng chảy sẽ ... chảy.
Thế thì AI sẽ giúp cái gì ở đây?
AI có thể đối thoại với ý tưởng của bạn, nói chung là tiếp tục chơi đùa với ý tưởng. Bạn có thể tạo ra một bản nháp, vài tình huống khác nhau v..v.. nói chung mục đích là để bạn bắt đầu đụng vào ý tưởng đó, đối thoại và triển khai tiếp nó từ cú huých của AI.
Hãy "tranh thủ" gỡ rối và kiến tạo với AI
Phát hiện này cực kì vĩ dại với mình, một người có rất nhiều ý tưởng trong đầu nhưng không được làm việc với màn hình quá lâu. Bạn có thể áp dụng cách này, nếu bạn là:
người luôn có nhiều luồng suy nghĩ xẹt xẹt trong não
hạn chế nhìn màn hình điện tử máy tính, điện thoại
có ít thời gian
Bây giờ thử tưởng tượng nhé, nếu bạn như mình, khi có quá nhiều ý tưởng, mình sẽ vớ lấy quyển sổ và vẽ vội ra các luồng suy nghĩ. Nhưng đâu phải lúc nào cũng vẽ kịp hoặc sắp xếp logic các ý tưởng đó. Và nếu ý tưởng bất chợt thì đúng là sẽ cần một thời gian nữa để có thể "điền vào chỗ trống" một vài ý nghĩ khác.
Trước đây mình sẽ muốn chờ cho mọi thứ đầu vào đó, hoàn hảo. Nhưng bây giờ mình sẽ nhắm mắt lại và voice to text. Bạn có thể tự voice trên email, trên Google doc, hoặc bất kì ứng dụng nào cho phép bạn voice to text. À, GPT trên điện thoại cũng cho phép dùng giọng nói rồi.
Và thế là mình cứ diễn đạt ý tưởng đang có trong đầu. Càng nói ra bao nhiêu, mình càng có thời gian để nghĩ và tiếp lời bản thân bấy nhiêu. Luồng suy nghĩ vì vậy sẽ như sợi len được kéo căng ra rồi cuộn lại gọn gàng trên tờ giấy (màn hình). Việc tiếp theo đó là gửi cho AI sắp xếp lại ý tứ một cách logic, bạn lướt qua, và nếu ổn áp thì bạn có thể bấm đăng nội dung. Nếu không ổn lắm, bạn cũng có nơi lưu trữ lại hàng mớ suy nghĩ nhá nhem của mình.
Mỗi một AI sẽ có một tính năng chuyên trị, hãy học cách chọn cái phù hợp với mình
Đúng là bạn có thể phân vai cho AI và mớm thêm các công thức hay khung sườn chuyên môn. Nhưng mỗi một con AI, cho dù kết quả đầu ra là văn bản, vẫn sẽ có một trường phái làm việc đặc thù. :D
Hãy thử các yêu cầu giống nhau với các con AI khác nhau, phiên bản miễn phí thôi, để tìm ra chân ái cho hành trình làm việc của mình. GPT không phải là tất cả, nhất là khi bạn dùng AI để thu thập dữ liệu thị trường, GPT không cho nguồn dẫn để bạn truy cứu lại.
Hiện nay, AI được dùng khá phổ biến cho việc sáng tạo nội dung. Cũng dễ hiểu vì khả năng nảy ý tưởng, biên tập chỉnh sửa, thiết kế tạo hình và thậm chí tổng hợp phân tích. Nhưng khi hệ thống lại cách dùng AI cho việc tìm kiếm tổng hợp thông tin (dữ liệu) và phân tích insight, thì quả thật mình thấy vẫn chưa có nhiều ứng dụng miễn phí lắm.
Ví dụ một khảo sát từ 6 quốc gia với nhóm báo chí, AI được dùng nhiều nhất với đưa câu trả lời hay soạn thảo sáng tạo nội dung là nhiều.
Thế là, dùng tư duy của người làm research, mình tách nhỏ công đoạn ra, và lắp ghép công năng của từng con AI khác nhau. Giờ thì mình có một quy trình nghiên cứu thị trường, tổng hợp xâu chuỗi thông tin xu hướng, và ứng dụng vào nghiên cứu xác định đối tượng và hành trình khách hàng, cùng các điểm chạm khả dĩ. Hơi nhiều bước, nhưng nó khá ổn áp và có thể dùng ngay từ các bạn AI miễn phí. Và mình rất happy với quy trình này.
Hãy làm chủ kiến thức lõi của ngành, rồi mới "sai khiến" AI
Đi tiếp ví dụ ở trên nhé, nếu mình giao việc cho AI lên kế hoạch du lịch thông thường, câu prompt trên cũng dùng được. Nhưng nếu bạn muốn thiết kế một tour du lịch cho đoàn khách người Việt, ngoài các thông tin cơ bản, bạn chắc chắn cần biết kiến thức chuyên ngành, cơ bản nhưng lõi.
Ví dụ: Có phải để thiết kế tour, bạn cần xác định nhóm khách du lịch mà công ty phục vụ sẽ thuộc phân khúc nào? Khách đi từ Việt Nam sang Singapore là nhóm outbound, như vậy thì nên chọn hướng dẫn viên từ Việt Nam đi sang hay hướng dẫn viên local người Sing để tiếp đón.
Ý mình muốn nói là: bạn không thể dùng AI cho công việc chuyên môn và hy vọng kiếm ra tiền nếu bạn không có một chút kiến thức chuyên môn gì cả.
Vì bạn sẽ không có khái niệm về đẩu ra mà mình muốn. Trong trường hợp này, chúng ta sẽ giống như sếp giao việc nhưng không biết kiểm tra công việc như thế nào là hoàn thành, như thế nào là tốt 10 điểm vậy đó.
Một ví dụ nữa nhé, nếu dùng AI cho viết lách, hãy thử yêu cầu viết không không dựa trên một vài ý tưởng và yêu cầu viết dựa trên framework như AIDA xem. Kết quả sẽ khác nhau. Framework hay các mô hình đã được kiểm chứng chính xác là cơ sở bạn nên dựa vào mà làm việc với AI. Đây cũng là khu vực cho thấy bạn có thực sự hiểu chuyên môn và dẫn dắt định hướng AI với chuyên môn không.
Cuối cùng, hãy học cách làm người tốt hơn khi có AI
Năm 2023 khi GPT vừa ra mắt, mình từng thắc mắc tại sao mọi người dành thời gian cho con chatbot này nhiều đến thế được nhỉ? Tới gần đây mình đã hiểu, AI luôn luôn phản hồi, cho dù câu lệnh hoặc câu hỏi có là gì đi chăng nữa, AI luôn luôn phản hồi.
Điều này đồng nghĩa gần với cảm giác đồng hành, cảm giác luôn có một-ai-đó chờ và sẵn sàng trả lời bất kì điều gì của bạn. Điều này cũng đồng nghĩa sẽ luôn có ai đó "lắng nghe" những câu hỏi hoặc thắc mắc trên trời dưới biển của bạn. Và đặc biệt khác lạ so với đối thoại cùng người khác, AI không tạo cho người dùng cảm giác bị phán xét, một loại cảm giác khiến hầu hết chúng ta e dè khi muốn hỏi nhưng không dám.
Phát hiện này khiến mình liên tưởng tới các ứng dụng hỗ trợ kết nối xã hội. Người có nhu cầu giải tỏa cảm xúc cảm thấy yên tâm khi đối diện với người lạ, vì họ không muốn bị phán xét.
Nhưng, điều gì đụng tới phần tính cách và phần sâu bên trong mỗi con người, phần đó sẽ cần trái tim của con người để mà giải quyết.
Ý mình là, chúng ta có thể mượn AI để rà trước một vài khúc mắc của cá nhân, để có một vài đối thoại nào đấy; điều này sẽ giúp ta phần nào giảm tránh sai lầm có thể mắc hoặc tự tin hơn khi đứng trước một chủ đề hoàn toàn mới. Tuy nhiên, với những câu hỏi sâu liên quan tới lõi giá trị, cảm xúc bên trong và những câu hỏi lớn hơn nữa, bản thân mỗi người cần kiên nhẫn với chính mình và hành trình học làm người của mình.
Suy cho cùng, với mình, AI được tạo ra để giúp chúng ta sống và làm việc tốt hơn. Nghĩa là chúng ta được phép cho bản thân có quyền mắc sai lầm, có quyền trải nghiệm nhiều hơn, có thời gian đi sâu, khai phá và kết nối với chính mình hơn. Chỉ khi bạn hiểu mình cần gì, đi tới đâu thì bạn mới gửi brief ra lệnh cho AI làm tiếp phần việc còn lại được.
Cảm ơn bạn đã đọc bản tin hôm nay. Chúc bạn một tháng 6 thật nhiều năng lượng.
Norah VO
From Insights To Intelligence