Link bài viết gốc： https://mp.weixin.qq.com/s/Vn7-xWWTwLGDo...
Kim Tiên Sinh là người Triều Tiên à · Official Account · Lão Kim dẫn bạn vọc AI · 2026-10-22 14:15
Bài viết này được chia sẻ lại, bản quyền thuộc về tác giả gốc, toàn văn căn cứ theo link bài gốc
Bài trước tôi viết về việc đến Diệc Trang làm OPC, điều thu hút sự chú ý nhất là hai con số: Sau khi nộp đủ hồ sơ, 30 phút là nhận được giấy phép kinh doanh; căn hộ nhân tài diện tích sử dụng 200m², năm đầu tiên tiền thuê mỗi tháng 2.500 tệ.
Nếu muốn xem bài trước, bạn có thể kéo xuống cuối bài, bấm vào thẻ chuyên mục "opc" để xem lại bài đầu tiên.
Hai con số này đặt cạnh nhau rất dễ khiến người ta thắc mắc: Thật sự được như vậy sao? Liệu tôi nộp đơn xin có được hưởng không?
Bài trước đã giải thích rõ về thủ tục gia nhập, nộp đơn xin nhà ở riêng lẻ, và những lưu ý khi mở tài khoản, giúp bạn tiện đối chiếu với sự chuẩn bị của bản thân.
Bài này chúng ta tiếp tục bàn về: Những ai phù hợp làm OPC, và cần trang bị những gì?
Đây là bài thứ 2 trong chuỗi nhật ký khởi nghiệp thực chiến, đọc xong bạn có thể rà soát lại kinh nghiệm của mình để lập ra một bản mô tả dịch vụ: Có thể giúp ai, giải quyết vấn đề gì, và bàn giao những gì.
Tôi đã làm R&D game và quản lý đội ngũ hơn mười năm, nghỉ việc vào tháng 5 năm 2026, tháng 6 gia nhập Diệc Trang. Sau khi công ty hoàn tất triển khai thực tế, đến lượt mình phải tự vận hành công việc kinh doanh, tôi lại càng phải nghĩ thật rõ: Bỏ AI đi thì mình còn có thể cung cấp được gì?
Những việc tôi đang làm hiện tại gồm có tùy biến sản phẩm theo yêu cầu, cũng như các khóa học trên Dedao và khóa học riêng của mình. Sản phẩm giúp khách hàng giải quyết vấn đề cụ thể, khóa học giúp học viên nắm được những thứ họ cần, đây đều là mảng kinh doanh kiến thức trả phí.
Logic kinh doanh của những mảng này dù không có AI vẫn hoàn toàn đứng vững.
Sau khi đưa AI vào, nó giúp tôi thu thập tư liệu, sản xuất và chỉnh sửa nhanh hơn, Nâng cao hiệu suất . Còn về việc người dùng cần gì, cuối cùng phải bàn giao kết quả ra sao, bản thân tôi phải nghĩ thông suốt trước đã . Để biến thành một công việc kinh doanh hướng ra thị trường, còn phải trả lời được câu hỏi vì sao người ta lại sẵn sàng trả tiền.
Làm ra một khóa học và biến khóa học đó thành việc kinh doanh, khoảng cách nằm ở đâu?
Trước tiên hãy nói về khóa học. Dù là khóa học trên Dedao , hay là khóa học riêng của tôi , thì bản chất đều là trả phí cho tri thức .
Tại sao nó lại tồn tại được? Suy cho cùng, là vì có người sẵn sàng trả tiền để đổi lấy kết quả học tập mà họ cần.
Vì vậy, trước khi làm khóa học, tôi phải nghĩ thật rõ học viên muốn học được điều gì , chứ không phải vội để AI tạo ra một đề cương trông có vẻ rất đầy đủ.
Việc sắp xếp tài liệu chỉ chú trọng vào việc "có những nội dung gì", đó chỉ là một phần của khâu chuẩn bị bài giảng. Còn giảng dạy thì quan tâm đến việc người học tiếp thu ra sao rồi đem đi giải quyết vấn đề thế nào , đây mới là kết quả mà khóa học cần giúp học viên đạt được.
Khoảng cách nằm ở giữa chính là thiết kế giảng dạy.
Người mới tiếp xúc với AI , và những người đã dùng AI cho công việc hàng ngày , những chỗ bị vướng mắc thường hoàn toàn khác nhau.
Tôi phải biết khóa học này dạy cho ai, hiện tại họ đã biết gì và đang mắc kẹt ở bước nào. Nếu không, cùng một đề cương, sẽ có người chê quá nông, có người lại không theo kịp ngay từ buổi đầu tiên.
Khái niệm nào bắt buộc phải giảng trước, chỗ nào cần demo, khi nào cho học viên thực hành, làm sai thì làm sao để họ nhận ra vấn đề, tất cả đều phải xoay quanh đối tượng người học này để sắp xếp.
Lúc học nhìn tôi demo thấy "hiểu rồi" không đồng nghĩa với việc tắt video đi là có thể tự làm được một mình. Tôi phải lồng ghép bài tập thực hành vào, đồng thời phải tính xem kiểm tra thế nào để học viên biết mình đã nắm được gì và còn đang vướng ở đâu.
Tại sao họ lại đến học? Là muốn bớt đi một đoạn đường vòng, giải quyết một vấn đề trước mắt trong công việc, hay là muốn có được một phương pháp mà sau này có thể tái sử dụng nhiều lần ?
Nếu vấn đề này không rõ ràng thì giáo trình có sắp xếp đẹp mắt đến đâu cũng rất khó chứng minh nó hữu ích với ai và đáng để người ta bỏ ra bao nhiêu thời gian để học.
Khi một người thấy rõ khóa học có thể giúp bản thân giải quyết vấn đề gì, đạt được năng lực nào , đồng thời tin tưởng rằng theo sát khóa học thì có cơ hội làm được , thì ý định trả tiền mới có cơ sở.
Vì vậy, tài liệu đã chuẩn chưa, khóa học giảng đã rõ ràng chưa, học viên luyện thế nào để làm được, tại sao họ sẵn sàng trả tiền, tất cả đều phải suy nghĩ rành mạch từng phần.
AI có thể giúp tôi thu thập tư liệu, trau chuốt diễn đạt, cũng có thể thảo luận cùng về đề cương và bài tập. Nhưng dạy cho ai, cần học được gì, kiểm tra ra sao , bản thân tôi phải tự có đánh giá và định đoạt.
Biết dùng AI để tạo ra hàng đống nội dung khác xa với việc biết cách làm tốt một khóa học, ở giữa vẫn còn ngần ấy bài toán cần giải quyết.
Biết làm sản phẩm cũng chỉ là một mắt xích trong cả chuỗi
Là một người làm sản phẩm kỳ cựu, tôi khá rành về tính năng, phiên bản và trải nghiệm. Nhưng khi tự mình ra ngoài kinh doanh, không thể chỉ chăm chăm vào mỗi việc làm ra sản phẩm.
Trước đây ở trong đội ngũ, các công việc thị trường và bán hàng đều có đồng nghiệp phụ trách. Giờ đây tôi phải tự mình nghiên cứu: phía thượng nguồn rốt cuộc có nhu cầu thực tế không, người dùng hạ nguồn làm sao tìm thấy tôi, dùng thử sản phẩm, rồi mới quyết định có trả tiền hay không.
Trước tiên hãy nhìn vào nhu cầu. Trên thị trường có ai đang tìm cách giải quyết vấn đề này không, ước chừng có khoảng bao nhiêu người như vậy, vấn đề xảy ra thường xuyên hay chỉ thi thoảng mới gặp? Hiện tại họ đang đối phó thế nào, và các giải pháp hiện có đang thiếu sót ở điểm nào?
"Có người khen ý tưởng này hay" và "Có người đang thực sự bỏ thời gian, tìm công cụ để giải quyết nó" là hai chuyện hoàn toàn khác nhau. Khâu trước mà nhìn không rõ thì các tính năng phía sau dù có làm kỹ đến đâu cũng có thể chẳng ai dùng đến.
Tiếp theo là xem xét con người. Chân dung người dùng không chỉ là điền tuổi tác, nghề nghiệp và thu nhập, mà quan trọng hơn là phải biết: họ cần thứ này vào thời điểm nào, cần hoàn thành việc gì, và bước nào là phiền toái nhất.
Khi cung cấp sản phẩm ra bên ngoài, còn cần phải thiết kế Hành trình người dùng , tức là một người từ lúc biết đến sản phẩm, cho đến khi tìm hiểu, dùng thử, rồi quyết định có trả tiền hay không, trong suốt quá trình đó họ sẽ trải qua những gì.
anh ấy Biết đến tôi từ đâu , nhìn thấy điều gì mới sẵn sàng tìm hiểu sâu hơn , khi dùng thử thì có chạm tới được tính năng cốt lõi hay không , đến lúc quyết định có trả tiền hay không thì còn những khúc mắc nào chưa được giải quyết ?
Tập hợp những câu hỏi này, mỗi bước đều ảnh hưởng đến việc họ có đi tiếp hay không. Nếu người dùng ngay cả tính năng hữu ích nhất cũng chưa tìm ra, tôi không thể chỉ nói "tính năng đã làm xong rồi" là coi như hoàn thành nhiệm vụ.
Vì thế phiên bản đầu tiên không nhất thiết phải nhồi nhét mọi ý tưởng. Hãy làm trước MVP (Sản phẩm khả dụng tối thiểu) , tức là dùng tính năng tối thiểu để kiểm chứng nhu cầu cốt lõi , để người dùng mục tiêu dùng thử trong thực tế.
Có người dùng thì phải xem họ dùng thế nào; không dùng tiếp thì phải tìm hiểu xem họ bị tắc ở đâu. Là do không hiểu, thao tác rườm rà, hay vấn đề này vốn dĩ chẳng quan trọng như tôi nghĩ? Phản hồi khác nhau thì những điểm cần sửa đổi ở bước tiếp theo cũng sẽ khác nhau.
Khi làm sản phẩm, những khâu này thường phải lặp đi lặp lại nhiều lần, thậm chí hàng chục lần . Phản hồi thu được từ quá trình kiểm chứng có thể khiến bạn phải sửa tính năng, đổi trải nghiệm, cũng có thể khiến bạn phải nghiên cứu lại người dùng và nhu cầu để làm vòng kiểm chứng tiếp theo.
Nếu tôi chỉ biết để AI viết tính năng mà không nhìn vào nhu cầu phía trước cũng như tình hình sử dụng phía sau, rất có thể sẽ nhanh chóng làm ra một thứ chẳng ai cần.
Biết làm sản phẩm là một kinh nghiệm hữu ích. Nhưng khi tự mình kinh doanh, bạn còn phải từng bước hiểu rõ những vấn đề mà trước đây do các đồng nghiệp khác phụ trách.
AI mang tài liệu đến tận mắt, nhưng thấu hiểu thì vẫn phải tự thân
Nói đến đây, có người có thể nghĩ: Những việc này không giao hết cho AI được sao? Chỉ cần nói một câu, nó làm hết cả thị trường, sản phẩm lẫn khóa học, chẳng phải là xong rồi ư?
Khi xem demo thì đúng là rất dễ có cảm giác đó. Nhưng khi thực sự bước vào nghiệp vụ của mình, bạn sẽ nhận ra rằng việc nhận được một câu trả lời đầy đủ và việc bản thân hiểu cách làm thực tế cách nhau khá xa.
Trước đây khi nghiên cứu một vấn đề, tôi phải tìm kiếm từng trang, đọc, tổng hợp, rồi từng chút một học để hiểu . Giờ đây AI có thể giúp tôi thu thập trước, gom rất nhiều trang về trước mắt, tiết kiệm được kha khá thời gian tìm kiếm và tập hợp.
Nhưng sau khi đã bày ra trước mắt rồi, tôi vẫn phải đọc, phải học để hiểu, rồi mới đưa ra phán đoán.
Bài viết gốc đang nói về một tình huống cụ thể, liệu có áp dụng được vào bài toán của tôi không? Mấy bài viết đều nói như vậy, là do mỗi bài đều có bằng chứng riêng hay chỉ cùng trích lại từ một nguồn? Bản tóm tắt có lược bỏ điều kiện tiên quyết quan trọng nào không? Ở những điểm mấu chốt, tôi vẫn phải quay lại bài viết gốc để đối chiếu.
Thứ được đẩy nhanh tốc độ là việc thu thập tư liệu, chứ không phải tôi chưa học mà đã biết làm. Những nội dung này chỉ khi trải qua quá trình thấu hiểu mới dần biến thành nhận thức hữu ích khi mình bắt tay vào việc.
Điều này cũng quyết định cách tôi dẫn dắt AI.
Nếu tôi không hiểu mảng nghiệp vụ này, ngay cả vấn đề nằm ở đâu cũng không nói rõ được thì rất khó để bảo nó nên nghiên cứu cái gì; khi nó đưa về một phương án trông có vẻ tươm tất, tôi cũng chẳng biết nó bỏ sót điểm gì và chỗ nào không thể áp dụng trực tiếp.
prompt phát huy tác dụng ở điểm này. Đó là một cách để làm rõ mục tiêu, bối cảnh, ràng buộc và yêu cầu đánh giá , chứ không chỉ đơn thuần là đổi sang một cách hỏi hoa mỹ hơn.
Ví dụ khi thảo luận về khóa học, tôi phải cho nó biết học viên đã biết những gì, muốn giải quyết vấn đề gì, cần thực hành ở phần nào, rồi mới xem lịch trình nó đưa ra có phù hợp hay không. Nếu chỉ nói “giúp tôi làm một khóa học hay”, thì cái “hay” mà nó phỏng đoán chưa chắc đã là thứ tôi cần.
AI có thể giúp tôi mở rộng luồng tư duy, bổ sung thông tin, nhưng khi áp dụng vào công việc thực tế, người định hướng nó phải hiểu biết đôi chút, mà người nghiệm thu kết quả cũng phải hiểu biết đôi chút . Những chỗ chưa chắc chắn, bạn vẫn phải học, phải tra cứu, hoặc tìm người có kinh nghiệm để xác minh.
Lấy việc chỉnh sửa bài viết này làm ví dụ. Nếu tôi chỉ nói “viết chưa tốt, sửa lại đi”, AI sẽ phải tiếp tục đoán: rốt cuộc không tốt ở chỗ nào, cần sửa thành như thế nào?
Phản hồi tôi đưa ra sẽ cụ thể tới từng câu: câu nào lủng củng, đoạn nào lặp lại cùng một trải nghiệm hai lần; khóa học phải tập trung vào kết quả học tập mà học viên muốn đạt được, không thể coi việc trả tiền mua khóa học là điều tất nhiên; các từ như “khóa học Dedao”, “khóa học private domain”, “hành trình người dùng” cần làm nổi bật thế nào để người đọc dễ nắm bắt trọng tâm.
Phản hồi như vậy thường dài hơn một hai câu nói. Nhưng điều hữu ích không nằm ở số lượng chữ, mà là việc chỉ ra chỗ nào chưa đúng, tại sao chưa đúng, và mong muốn sửa lại như thế nào.
Bản thân bạn càng hiểu rõ nghiệp vụ thì càng dễ diễn đạt chính xác các yêu cầu này, giúp AI đỡ phải đoán mò. Sau khi nó sửa xong và gửi lại, tôi vẫn phải xem nó có hiểu lệch đi không, có phát sinh vấn đề mới nào không, rồi tiếp tục đưa ra phản hồi. Những đánh giá cụ thể và phản hồi nghiệm thu sẽ giúp nó từng bước tiệm cận với yêu cầu; chứ không phải chỉ nói ra một mong muốn rồi ngồi chờ kết quả tự khắc trở nên tốt hơn.
Rà soát chuyên môn và kinh nghiệm trước, viết bản mô tả dịch vụ sau
Vì vậy, nếu chuẩn bị làm OPC, tôi khuyên bạn nên bắt đầu tìm kiếm từ chính bản thân mình trước: Chuyên môn của bạn là gì, bạn giỏi nhất điều gì, đã thực tế làm được những gì, và biết rõ những cạm bẫy nào?
Mỗi ngành nghề, mỗi khâu đều có những cạm bẫy riêng. Làm khóa học, bạn phải biết học viên dễ bị tắc ở bước nào khi nghe thì hiểu nhưng không làm được; làm sản phẩm, bạn phải phân biệt được tính năng người dùng yêu cầu với việc mà họ thực sự muốn hoàn thành.
Nếu chưa từng va chạm với các vấn đề này, chỉ nhìn vào các bước do AI tạo ra thì rất khó phán đoán xem nó nói có đúng hay không, chứ đừng nói đến việc chỉ huy nó làm tốt việc đó.
Hãy lấy một tờ giấy và viết ra vài việc bạn thành thạo nhất. Đừng chỉ ghi chung chung “biết làm sản phẩm”, “hiểu vận hành”, “giỏi AI”, hãy viết thật cụ thể: Đã giải quyết vấn đề gì cho ai, bản thân phụ trách phần nào, làm xong thì kiểm tra ra sao, chỗ nào từng dễ xảy ra sai sót.
Bạn có thể lật lại các dự án đã làm, bài giảng và nhật ký công việc. Đối với tài liệu liên quan đến người khác, hãy loại bỏ thông tin nhạy cảm trước. Chỗ nào chưa quen thuộc thì đánh dấu lại để học tiếp, không cần phải nhờ AI tô vẽ hồ sơ kinh nghiệm cho thật đẹp đẽ.
Từ trong đó, hãy chọn ra một việc bạn thực sự hiểu rõ và có thể chịu trách nhiệm, rồi thử viết thành một bản mô tả dịch vụ:
Giúp ai, giải quyết việc gì, bàn giao những gì, nghiệm thu hoàn thành ra sao, những việc nào không bao gồm.
Tại sao phải viết những điều này? Bởi vì ở công ty, khi bạn nói “tôi chịu trách nhiệm về phiên bản này”, trước sau thường đã có sự phân công sẵn. Ai đưa ra yêu cầu, ai chuẩn bị tư liệu, ai kiểm thử, khi phát sinh sự cố thì tìm ai, thường đã có người sắp xếp.
Khi độc lập đối diện với khách hàng, những việc này phải được thỏa thuận lại từ đầu. Đối phương có thể nghĩ bạn sẽ chỉnh sửa vô hạn, còn bạn lại nghĩ mọi tài liệu đều do họ chuẩn bị. Cả hai bên đều cảm thấy mình đã nói rõ ràng, nhưng khi bắt tay vào làm mới nhận ra hai bên không cùng hiểu một chuyện.
Kinh nghiệm chuyên môn giúp bạn làm việc, nhưng nói rõ phân công và ranh giới trách nhiệm mới giúp việc bàn giao diễn ra suôn sẻ, đúng như cam kết.
Lấy khóa học làm ví dụ. Dưới đây là một mẫu điền minh họa, bạn có thể thay thế bằng chuyên môn và nhiệm vụ của riêng mình:
Mẫu mô tả dịch vụ minh họa ｜ Một workshop nhập môn AI xoay quanh công việc cụ thể
Giúp ai: Các nhóm nghiệp vụ quy mô nhỏ đã biết sử dụng phần mềm văn phòng, nhưng chưa biết AI có thể áp dụng vào những công việc cụ thể nào.
Giải quyết việc gì: Chọn một kịch bản thích hợp để thực hành từ một tác vụ lặp đi lặp lại của nhóm, làm rõ toàn bộ quy trình từ đầu vào, thao tác cho đến khâu kiểm tra.
Bàn giao những gì: Phần demo và bài tập thực hành xoay quanh nhiệm vụ này, kèm theo một bản hướng dẫn quy trình và một checklist kiểm tra kết quả.
Cách nghiệm thu hoàn thành: Học viên có thể tự dùng tài liệu của mình để thao tác độc lập một lượt trọn vẹn, đồng thời dựa vào checklist để chỉ ra những chỗ cần chỉnh sửa trong kết quả; các điểm bị tắc nghẽn phải được ghi chép lại.
Không bao gồm những gì: Chuyển đổi AI cho toàn bộ công ty, tùy biến hệ thống nghiệp vụ, và dịch vụ vận hành hộ dài hạn.
Viết như vậy, đối phương sẽ dễ hiểu hơn: bạn dự định xoay quanh công việc nào của họ, hướng dẫn họ thực hành điều gì, và cuối cùng bàn giao lại kết quả gì.
Nếu bạn có thể nói về rất nhiều công cụ nhưng lại không thể nêu rõ bài tập thực hành và tiêu chuẩn đánh giá, có thể bạn vẫn cần bồi đắp thêm về thiết kế giảng dạy. Nếu khóa học thiết kế tốt nhưng không biết nhóm đối tượng nào đang thực sự cần, bạn phải đi tìm hiểu con người, chứ không phải tiếp tục nhồi nhét thêm các chương mục.
Tùy biến sản phẩm cũng vậy. Đừng chỉ nói “tôi có thể làm ra một sản phẩm”, mà phải làm rõ nhóm người nào cần hoàn thành nhiệm vụ gì, phiên bản đầu tiên gồm những tính năng then chốt nào, đối phương dùng thử ra sao, đạt đến bước nào thì tính là hoàn thành. Các tính năng phát sinh và công tác bảo trì về sau cũng cần phải tách bạch rõ ràng ngay từ đầu.
Bạn có thể điền thử một bản theo mẫu, rồi ghi lại một giả định: Tại sao đối phương có khả năng sẽ trả tiền cho kết quả này? Liệu đó là để tiết kiệm thời gian, bớt sai sót, hay là để làm được việc trước đây không thể làm?
Hãy viết bằng chính lời văn của bạn trước, rồi mang đi tìm hiểu nhu cầu thực tế. Một trang mô tả có thể giúp người khác hiểu được đề xuất của bạn, nhưng chưa thể chứng minh thị trường thực sự có nhu cầu. Sau này có thêm trải nghiệm thực tế mới, tôi sẽ tiếp tục viết tiếp.
Lời kết
Những ai phù hợp hơn để làm OPC? Tôi đánh giá cao nhóm người này hơn cả: Những người hiểu rõ các vấn đề cụ thể, có kinh nghiệm chuyên môn thực chiến có thể mang ra áp dụng, và sẵn sàng bù đắp những kỹ năng còn thiếu để kinh doanh độc lập.
Kinh nghiệm không đơn thuần tương đương với số năm làm việc. Có người làm rất lâu năm nhưng chỉ luôn phụ trách một khâu nhỏ; có người số năm làm việc chưa nhiều, nhưng đã liên tục giải quyết xong vấn đề cho một nhóm đối tượng cụ thể. Điều quan trọng là bạn hiểu được những gì, có thể chịu trách nhiệm cho phán đoán và sản phẩm bàn giao nào.
Người mới cũng có thể bắt đầu. Hãy tiếp cận một nhóm người cụ thể trước, tìm hiểu một vấn đề, học cách làm ra một sản phẩm bàn giao có thể nghiệm thu được. Chỗ nào tạm thời chưa trả lời được, đó chính là kinh nghiệm bạn cần bù đắp tiếp theo.
Hãy nhìn lại bản mô tả dịch vụ của bạn: Bạn có hiểu nhóm người đó không? Sản phẩm bàn giao có thực sự giúp ích cho họ không? Với phương án mà AI đưa ra, bạn có thể đối chiếu, kiểm chứng những phần nào? Còn thiếu những gì, cần tìm ai để tìm hiểu thêm, hay nên tiến hành bài thực hành nào trước?
Hãy tìm ra một việc mà bản thân có thể chịu trách nhiệm trước, rồi mới để AI giúp bạn làm việc đó nhanh hơn và tốt hơn.
Học tương tác với AI (NotebookLM)
Ngoài đọc , bạn có thể nghe , xem và xem hoạ thông tin ở đầu bài. Bài này còn có bộ công cụ tương tác do AI tạo: Bài kiểm tra trắc nghiệm, Thẻ ghi nhớ, Sơ đồ tư duy, Bản trình bày và Báo cáo chuyên sâu.
Mở không gian học tương tác