Bộ slide mở đầu của AIDo — để bạn ý thức được AI đang ở đâu và chúng tôi định làm gì với nó. Dành cho ai mới bắt đầu nghiên cứu, hoặc muốn xem lại sau buổi Open Talk.
Slide cố tình ít chữ để buổi nói không bị đọc theo màn hình. Vì vậy phần “Nội dung nói” bên dưới mỗi slide mới là nội dung đầy đủ — đọc phần đó là đủ hiểu, kể cả khi bạn không dự buổi Open Talk.
Gốc của tôi là PHP và Java từ năm 2011. Sau đó tôi bỏ hẳn công nghệ, làm kinh doanh hơn 10 năm. Hơn một thập kỷ không gõ dòng code nào, công nghệ thay đổi từng ngày, tôi hoàn toàn đứng ngoài cuộc. Khi AI xuất hiện, tôi quay lại — và điều kỳ diệu là tôi không hề cảm thấy mình tụt hậu.
Dừng lại hỏi cả phòng, cho các bạn giơ tay: ai đã dùng AI để làm bài tập hay đồ án? Ai đã bỏ giữa đường vì thấy nó trả lời sai? Ai đang dùng nó mỗi ngày? Mời 2 bạn kể nhanh 30 giây về lần AI làm bạn thất vọng nhất — dùng chính ví dụ đó để soi lại prompt của bạn ấy ở phần sau. Nhớ ghi tên 2 bạn lên bảng để quay lại.
Câu tôi nghe nhiều nhất từ sinh viên và Fresher: em dùng ChatGPT rồi, nó trả lời ngô nghê, code sai bét nên em không dùng nữa. Sự thật: AI không ngu. AI thông minh hay ngô nghê phụ thuộc vào năng lực và tư duy của người đặt câu hỏi. Prompt thiếu ngữ cảnh thì kết quả ngô nghê. AI như siêu xe nghìn mã lực — vấn đề không ở cỗ xe mà ở người cầm lái.
Không lý thuyết suông — hãy nhìn chính sự kiện hôm nay. Quyết định làm talkshow này được đưa ra 18:30 tối qua. Đến 22:30, đúng 4 tiếng sau, toàn bộ bộ truyền thông, kịch bản, form sàng lọc 20 bạn, blueprint website và slide này đã hoàn chỉnh. Quy trình cũ cần content writer, designer, dev, planner làm nhiều ngày. Với AI, thời gian rút ngắn hàng chục lần.
Nhiều bạn nói: em không biết Python, chưa học framework này, làm IoT khó lắm. Nhìn tôi xem — tôi không biết Python, nhưng nhờ AI tôi xử lý Python, làm chủ IoT, dựng hệ thống hiện đại. Cú pháp, lỗi syntax, thư viện AI lo hết. Cái tôi cần là tư duy logic, hiểu bản chất vấn đề, biết mình muốn xây gì. Chỉ còn một rào cản: bạn có thực sự muốn làm hay không.
Đây là tương tác lớn nhất của buổi. Mời một bạn kể ứng dụng bạn tâm đắc nhất — thứ bạn muốn có mà chưa làm. Cả phòng cùng viết mô tả 3 câu: ai dùng, giải quyết gì, màn hình đầu tiên trông thế nào. Tôi gõ prompt ngay trên máy, bấm chạy và để AI dựng trong khi ta tiếp tục nói chuyện. Đừng chờ màn hình — quay lại xem kết quả ở slide sau. Nhớ ghi tên bạn đề xu\nất ý tưởng lên bảng.
Gợi mở, để các bạn nói nhiều: với sự phát triển vượt bậc của AI — nó code nhoay nhoáy — thì việc các bạn học Lập trình viên, Kỹ sư phần mềm trên trường Đại học sẽ thế nào? Chúng ta học để làm gì? Đừng trả lời ngay, hãy để 2-3 bạn nêu quan điểm trước.
Chốt hạ định kiến: AI không cướp việc của lập trình viên. Nhưng những người biết dùng AI sẽ đánh bật những người từ chối nó. Nói chậm câu này, để nó đọng lại.
Phân tích sâu từng bullet: AI làm được rất nhiều thứ cục bộ, nhưng nó KHÔNG làm được tư duy bao quát toàn hệ thống. Nó thiếu kỹ năng phản biện, không tự thẩm định đúng sai. Và đặc biệt là không có tư duy 'làm ông chủ' — biết tại sao phải làm sản phẩm này. AI mãi là một công cụ làm thuê xuất sắc.
Liệu có còn những giao diện bóng bẩy, hay một 'rừng chức năng' mà mỗi lần muốn dùng phải đi hỏi AI cách sử dụng — ví dụ Fanpage Facebook rất phức tạp? Rồi hỏi cả phòng: việc ứng dụng AI vào thực tiễn đã đến đâu rồi? Đâu là cơ hội và đâu là thách thức cho anh em mình?
Kể lý do tổ chức buổi này: khi quay lại vọc AI, tôi khát khao có bạn đồng hành. Nhưng bạn bè ở HCM bảo: ở Quy Nhơn không kiếm được đứa biết làm AI đâu. Thực tế phũ phàng vì khách quan: không thầy, không môi trường. Rồi nhìn lại đám bạn ngày xưa học điểm kém, có đứa bị đuổi học — giờ toàn là chuyên gia, đụng tới chuyên môn phải bái sư phụ. Vấn đề không phải điểm số. Đó là đam mê. Tôi tin ở Quy Nhơn cũng có các bạn đam mê, chỉ là chưa có đủ môi trường để học, vọc, thực chiến.
Tôi đam mê, đang vọc, đang áp dụng, chiến đấu và đồng hành với AI mỗi ngày. Tôi mong muốn chia sẻ, hướng dẫn, tạo môi trường thực chiến với dự án thực, yêu cầu thực, và welcome mọi ý tưởng. Nói rõ: tôi không phải chuyên gia. Tôi dùng kiến thức và kinh nghiệm đã học để hướng dẫn lại các bạn phương pháp học tập, chiêu thực chiến, và cả những nỗi đau đã đi qua.
Có một bẫy tư duy lớn: nghe người khác nói về AI rất hay, xem clip mỗi ngày, đọc tin từng giờ, nghe tôi chia sẻ thấy phấn khích — nhưng nếu không trực tiếp động tay vào làm, bạn mãi là người đứng ngoài lề. AI không thẩm thấu qua việc xem. Phải thực đụng, thực vọc, thực học: ngồi xuống, đặt câu hỏi, nhận kết quả sai, sửa prompt, debug, tự dựng một ứng dụng nhỏ. Khi đó mới có cảm giác WOW — không chỉ vì AI giỏi, mà vì bạn phát hiện năng lực tiềm ẩn của chính mình.
Bên cạnh công cụ bên ngoài, bạn cần thái độ bên trong đúng đắn. Đừng ép mình thành chuyên gia AI sau một đêm, đừng áp lực khi thấy người khác làm sản phẩm hoành tráng. Quan trọng nhất là thấy mình tiến bộ mỗi ngày, mỗi tuần. Dù chỉ 1% — hôm nay đặt câu hỏi tốt hơn hôm qua, hiểu thêm một khái niệm — đã là tuyệt vời. Chính những lớn lên nhỏ bé tích tụ đó giúp một người rời lập trình 10 năm như tôi đủ tự tin đứng đây.
Vậy các bạn giúp được gì cho tôi? Tôi lớn tuổi, có kinh nghiệm, đi trước. Nhưng với sức trẻ, nhiệt huyết và máu đam mê, các bạn sẽ đi nhanh và sâu hơn tôi rất nhiều ở những thứ tôi chưa kịp nắm bắt. Đây chính là sức mạnh tập thể: để build up những sản phẩm chất lượng và đi kịp tốc độ thời đại.
Giải thích định nghĩa: AIDo mang tinh thần dùng công nghệ AI để giải quyết các bài toán cuộc sống một cách thông minh, hiệu quả, nhưng giữ được sự an lạc, nhẹ nhàng — như chính không gian Duyên Quơ mà chúng ta đang ngồi hôm nay. Lời kêu gọi: để trở thành một AIDo, tôi không cần các bạn là thiên tài. Tôi chỉ cần 4 điều kiện cốt lõi này. Nếu bạn hội tụ những điều này, chúng ta chính là đồng đội.
Quay lại màn hình: mở kết quả AI đã dựng từ ý tưởng của bạn ở phần trước. Mời chính bạn đó lên bấm thử, cả phòng nhìn cùng. Hỏi thẳng: chỗ nào chưa đúng ý bạn? Sửa ngay một vòng để họ thấy vòng lặp thật của việc làm sản phẩm với AI. Chốt lại thời gian đã dùng, so với cách làm cũ.
Chúng tôi đang thực hiện số hóa doanh nghiệp. Việc dùng AI build sản phẩm chuyên sâu là cơ hội mở rộng cho các doanh nghiệp cùng ngành và khác ngành. Điểm nghiên cứu sâu: áp dụng AI thực hiện báo cáo thay con người, phần mềm thế hệ mới, automation company. Không giới hạn, nhưng phải focus theo từng giai đoạn.
Giai đoạn 1: các bạn được training free, self và cross training. Hướng dẫn làm dự án thực, tool thực; ra kết quả đúng yêu cầu sẽ được thưởng. Giai đoạn 2: là một phần của dự án, trả lương theo thị trường, được đưa ý tưởng, build, test, tham gia full quy trình để production. Tại sao chưa làm startup ngay ở giai đoạn này? Vì chúng ta cần ngủ đông trong một cái kén đủ lớn để trưởng thành — cần công ty bao bọc, cung cấp nguồn lực, sai lầm có nơi đỡ để rèn bản lĩnh trước khi bơi ra biển lớn. Giai đoạn 3: dự án go-live rồi tiếp tục maintain. Khi ý tưởng và đóng góp đủ lớn, đủ lông đủ cánh bước ra khỏi kén, nếu thống nhất sẽ được dùng toàn bộ mã nguồn cùng các co-founder để lập Startup riêng, công ty hỗ trợ giới thiệu đối tác.
Dành riêng cho sinh viên năm 3-4: thay vì đồ án cất trong tủ kính hay đề tài CRUD cũ kỹ, tôi sẵn sàng làm mentor hướng dẫn luận văn, lấy chính bài toán thực tế của doanh nghiệp làm đề tài. Khi ra trường bạn không chỉ có tấm bằng mà có sẵn một sản phẩm thực chiến có người dùng thật.
Lời cảm ơn chân thành từ đáy lòng vì các bạn đã dành buổi chiều ngày nghỉ đến đây ngồi lắng nghe và trò chuyện cùng tôi. Nhấn mạnh lại mong muốn sâu sắc: tôi ở đây để tiếp tục được chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm, và quan trọng hơn là để được đồng hành, học hỏi cùng các bạn. Call to action: các bạn thấy mình cùng chung tinh thần AIDo hãy quét QR để đăng ký gia nhập team đồng đội. Giờ thì slide kết thúc rồi — chúng ta cùng lấy đồ ăn nhẹ, nâng ly, thư giãn và trò chuyện tự do nhé!