Xây sản phẩm AI quanh quy trình làm việc thật

Ý tưởng

Cách nhanh nhất để hiểu AI thực sự làm được gì cho doanh nghiệp là bắt tay xây dựng với nó. Không phải bản demo, mà là những công cụ tôi dựa vào hằng tuần, có người dùng thật (bắt đầu từ chính tôi) và có hậu quả thật khi chúng hỏng.

Vai trò của tôi là product owner: xác định bài toán, vẽ lại quy trình, viết yêu cầu, chọn model, điều phối việc phát triển có AI hỗ trợ, kiểm thử kết quả và quyết định cái gì đã sẵn sàng.

Ba sản phẩm

Video Studio. Quy trình làm video ngắn bắt đầu từ giọng đọc. Một bản ghi âm được chia thành các cảnh theo thời gian, lên storyboard, xem trước rồi xuất thành file MP4 hoàn chỉnh. Người sáng tạo vẫn quyết định từng cảnh.

Content Studio. Quy trình biên tập có cấu trúc: tìm ý tưởng và các cuộc thảo luận trong cộng đồng, gom nguồn, chọn góc nhìn, viết, review và lưu lại mọi phiên bản. Sản phẩm này có 49 bài kiểm thử tự động.

Web app cho đội AI. Đây là phòng điều khiển của đội AI của tôi. Mỗi dự án một tab, công việc của cả đội hiện ra như một nhóm chat mà tôi có thể tham gia. Tôi duyệt việc ngay trên điện thoại và xem ước tính trực tiếp mỗi gói AI còn lại bao nhiêu lượt dùng.

Cách tôi làm khi không biết code

• Yêu cầu đi trước. Mỗi tính năng bắt đầu bằng một bài toán viết ra giấy và tiêu chí nghiệm thu, không phải bằng một câu prompt.
• Quản lý phiên bản và kiểm thử. Mọi thay đổi đều qua nhánh riêng và được review; không có gì đưa thẳng lên production.
• Kỷ luật chi phí. Ưu tiên model miễn phí và giá rẻ, chỉ dùng model cao cấp khi chất lượng đòi hỏi, và giữ ngân sách cố định mỗi tháng.
• Nói thật về hiện trạng. Có phần đã dùng hằng ngày, có phần vẫn đang thử nghiệm, và tôi nói rõ phần nào là phần nào.

Điều tôi học được

Một bản demo thuyết phục chưa phải là một công cụ đáng tin. Việc thật chỉ bắt đầu sau kết quả ấn tượng đầu tiên: xử lý lỗi, chi phí, khâu người kiểm duyệt, và liệu hôm sau có ai thực sự muốn dùng nó nữa không.

AI chỉ có giá trị khi nó cải thiện một quy trình bạn hiểu rõ, chứ không phải khi nó chỉ tạo ra nhiều đầu ra hơn.

Đó chính là năng lực doanh nghiệp đang cần lúc này: một người hiểu quy trình kinh doanh đủ sâu để quyết định AI nên làm gì, con người phải giữ lại phần nào, và kiểm tra kết quả ra sao.