0:04 Bạn nghe quá nhiều về AI automation nhưng cũng chưa hiểu lắm nó là cái gì, có dành cho mình không, mình có áp dụng được vào cái công việc của mình không? Bạn cảm thấy FOMO về AI Automation, muốn bắt đầu tìm hiểu AI automation để áp dụng vào công việc nhưng mà chưa biết bắt đầu từ đâu? hay là bạn là dân business, marketing, bạn hoang mang, choáng ngợp trước quá nhiều thông tin và bạn muốn là xây dựng một cái lộ trình học AI automation phù hợp với cả background của bạn. Trong video này mình sẽ giúp bạn trả lời những cái câu hỏi này. Hello mọi người, mình là Minh Đức. Chào mừng mọi người đã đến với video mới này của mình. Độ hot, độ hi của AI nói chung và AI
0:50 automation nói riêng thì không có gì phải bàn cãi rồi. Tuy nhiên, trong những cái cơn sóng hai công nghệ thì chúng ta không thể tránh khỏi cái tâm lý vô, phía missing out, sợ bị bỏ lỡ một cái gì đấy. Rồi cái thế giới mà chúng ta đang sống thì không có thiếu thông tin, thậm chí là thừa mứa thông tin. Nhưng những cái thông tin mà có chất lượng, có tính định hướng thì nó lại luận khuất ở đâu đó. cùng một chủ đề thôi mà có quá nhiều người nói, quá nhiều ý kiến, không biết đâu mà lần lên group hỏi là thấy người thì bảo học cái này đi, người thì bảo đừng học cái này, hãy học cái này đi. Đặc biệt là nếu bạn là người mới, bạn sẽ rất dễ rơi vào cái tình trạng hoang mang hoặc là ngại học cái mới vì cảm giác là nó khó, nó khoai lắm hoặc là muốn học nhưng mà không biết là bắt đầu như thế
1:36 nào, muốn có một cái lộ trình có tính định hướng từ đầu. cá nhân mình thì cũng có một vài bạn liên hệ hỏi mình có nhận dạy kèm về AI Automation không, rồi bắt đầu với AI automation như thế nào. Vậy nên là trong video này mình sẽ chia sẻ một cách tiếp cận với AI Automation dành cho những cái bạn Ntech nhá. Trước khi đi vào các cái bước cụ thể thì chúng ta sẽ cần phải thống nhất một cái định nghĩa đơn giản về AI automation chúng ta nói đến ở đây là gì? Thì thật ra là trong một cái video trước đây của mình về hướng dẫn N8N cho người mới thì mình cũng có nói qua về cái khái niệm AI automation rồi. AI automation tức là AI kết hợp với cả automation. AI automation có thể hiểu là một cái công cụ, một cái kỹ năng giúp
2:22 thực hiện công việc một cách thông minh bằng cách kết hợp mô hình AI với cả một cái nền tảng tự động hóa. Hãy tưởng tượng Automation như là một cái người trợ lý chăm chỉ làm theo đúng cái quy trình mà bạn đã vạch ra sẵn. Còn AI Commission thì như là một người trợ lý thông minh, không chỉ làm theo quy trình mà còn có thể suy nghĩ và đưa ra quyết định linh hoạt trong một số cái tình huống bối cảnh. Một lưu ý quan trọng ở đây là AI automation và AI automation là ba chủ đề khác nhau nhé các bạn. Điều này có nghĩa là gì? Tức là trong một số cái USA bạn chỉ cần automation, chỉ cần tự động hóa thôi, không cần phải có AI. Trong một số cái trường hợp khác thì bạn sẽ cần AI nhưng mà cũng không cần automation. Trong những trường hợp còn lại thì bạn sẽ muốn xây dựng AI
3:09 automation có kết hợp cả AI với cả automation. Mình muốn nhấn mạnh cái này bởi vì chúng ta muốn chọn công cụ phương án phù hợp nhất cho từng vấn đề á. Mình đã từng thấy khá là nhiều bạn quá là lạm dụng AI trong tất cả mọi công việc, mọi quy trình, kể cả những việc không cần tí gì đến AI hết. Nó ví von thì giống như là dùng dao mộ trâu để giết gà á. Thì tùy nhu cầu mà chúng ta sẽ chọn công cụ thích hợp thôi. Quan trọng ở đây là chúng ta vẽ ra được cái quy trình chúng ta muốn làm. Hiểu được ở bước nào thì chúng ta cần tự động hóa theo đúng quy trình, theo đúng formula, theo đúng công thức. Đầu vào là x thì đầu ra phải là y. Hay là ở bước nào thì quy trình sẽ cần phải linh hoạt hơn, thông minh hơn, cần tự suy nghĩ được là để đưa ra được cái
3:54 câu trả lời linh hoạt tùy theo yêu cầu, tùy theo tình huống. ở bước nào thì thêm BI vào nó sẽ thực sự tạo ra thêm giá trị chứ không phải là cái gì cũng phải thêm BI vào đâu các bạn. Thêm BI vào thì nó vừa đội chi phí này, tăng thời gian xử lý, tăng thêm những cái biến số tự do mà chúng ta không thể kiểm soát được. Ok, thì đây là cái phần mở đầu. Bây giờ chúng ta sẽ đi vào năm bước cụ thể để bắt đầu với AI automation cho Ntech nhé. Bước một, đặt đúng mục tiêu học AI automation của bạn. Ở bước này, bạn cần làm rõ điểm xuất phát của bạn và điểm đích bạn muốn đạt tới. Đừng phô theo người khác. Cái này nghe thì rất là đơn giản, quá hiển nhiên nhưng mà thực tế là rất nhiều bạn không
4:41 hề dành thời gian để suy nghĩ những mục tiêu hậc của mình là gì á. Bạn muốn học một cái mới nhưng mà bạn cũng chưa xác định rõ là bạn học cái đó để làm cái gì. Đơn giản là thấy nó đang hot quá. Ai ai cũng nói về nó, ai cũng học về nó thì mình cũng phải học theo. Vì video này là mình hướng tới các cái bạn Ntech, đặc biệt là các cái chủ doanh nghiệp nhỏ này, các cái startup folder nên mình sẽ lấy luôn ví dụ của các bạn nhé. Ví dụ nếu mà bạn có background về business marketing, code thì một chữ vẻ đôi không biết hoặc là cũng biết gọi là chút chút nhưng mà bạn lại chọn một cái công cụ rất là kỹ thuật dành cho dân de chẳng hạn thì cái learning curve của bạn ban đầu nó sẽ rất là khó. Rồi trong lúc học thì bạn lại đắm đuối đam mê dành hàng tiếng thậm chí là mấy ngày để sửa một
5:28 cái bấc một cái lỗi bạn không thể tập trung làm việc khác mất hăn mất ngủ về nó. Rồi bạn học cũng kiểu lỡ cỡ, tức là hiểu hơn một chút những cái bạn cùng làm business nhưng mà lại không thể sâu bằng những bạn vốn có background về tách rồi. Phần nào khó quá, kỹ thuật quá thì bạn cũng không thể tự xử lý được. Mình nói vậy thì không biết là có trúng tim đen của bạn nào đang nghe không nhỉ? Thì thật ra đây là cái ví dụ điển hình của việc không xác định được mục tiêu rõ ràng với suy nghĩ đơn thuần là cứ đi rồi sẽ đến. Còn đến đâu thì không biết. Với các cái bạn nătech thì mình sẽ khuyên các bạn là xác định rõ mục tiêu của mình ngay từ đầu. Và phần lớn mục tiêu của các bạn là muốn ứng dụng AI Automation vào kinh doanh, vào công việc của bạn để tăng năng suất, giảm chi phí,
6:14 kiếm được nhiều tiền hơn. Vậy nên là bạn phải chọn cái con đường nó thuận lợi và vừa sấp với cảm nhất. Ví dụ nhá, về mặt công cụ thì nên chọn cái công cụ nào đừng quá là kỹ thuật. Mục đích chọn công cụ của bạn ở đây là tối ưu cái thời gian của bạn, dùng công cụ để giải quyết vấn đề của bạn chứ không phải là dùng thời gian của bạn để học công cụ, để mày màu công cụ, để gỡ lỗi. Về cách chọn cái công cụ phù hợp thì mình sẽ nói rõ hơn ở bước tiếp theo. Cái ý mình muốn nhấn mạnh ở đây là mục đích cuối cùng của bạn là dùng AI automation để tạo thêm nhiều value, nhiều giá trị hơn để bán sản phẩm, bán dịch vụ được nhiều hơn hay là với giá cao hơn. Chứ mục đích của bạn không phải là để trở thành một developer, một IT guide hay là một cái
6:59 chuyên gia về no code, low code. Mình nói ví dụ nhá là tự sale host một cái công cụ AI automation như là N8N có thể giúp bạn tiết kiệm được 200.000đ nghìn một tháng này nhưng mà bạn sẽ mất rất là nhiều thời gian để cài đặt, quản lý, để gỡ lỗi. Vậy thì mình thì mình sẽ mua luôn, thuê luôn để nhảy vào học, xây workflow càng sớm càng tốt. Đừng mất một hai tuần để mà tự tìm cách sale host vì nó chỉ là cái việc phụ, việc phát sinh việc không quan trọng. Xây workflow khó quá, gỡ lỗ tốn thời gian quá thì mua luôn, thuê luôn người khác xây cho mình. Học nếu mà có cái nào khó quá, mất thời gian quá, bạn sẵn sàng cái tâm lý là trả tiền để thuê người khác dạy mình, giúp bạn giải quyết vấn đề của bạn. Tóm lại là ở bước này bạn cần làm rõ là bạn học AI Automation để nhằm mục đích gì? để
7:47 phát triển business của bạn hơn nữa, phát triển công việc của bạn hơn nữa hay là bạn muốn dễ hướm trở thành một no code low code developer chuyên về một cái công cụ AI automation nào đấy. Mục tiêu này sẽ giúp bạn có cái sự thông suốt và đưa ra những cái quyết định tối ưu nhất trong hành trình học và thực hành AI automation của các bạn. Bước hai, chọn công cụ phù hợp với cả mục đích của mình giúp mình đi nhanh nhất đến đích. Công cụ này thì hiện nên phổ biến nhiều tài liệu học tập, nhiều hướng dẫn. Các bạn có thể thấy ở đây là cái mục tiêu chúng ta xác định ở bước một sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ bước hai cũng như là tất cả những cái bước ở sau. Thì cũng trong cái video đầu tiên về N8N của mình thì mình cũng đã ví v công cụ giống như
8:32 là một cái phương tiện đưa chúng ta đi từ nơi chúng ta đang đứng đến nơi chúng ta muốn tới. Có rất là nhiều phương tiện đi bộ, xe đạp, xe máy, ô tô. tàu, tàu thủy, máy bay. Rõ ràng khi mà chúng ta có một cái bài toán đơn giản như vậy thì chúng ta sẽ rất là sáng suốt, đúng không? Chúng ta sẽ biết được ngay là mỗi phương tiện nó có cái hay và cái dở. Và cái phương án tốt nhất là phương án phù hợp nhất với yêu cầu, với thời gian, với tài chính của chúng ta. Nhưng mà các cái vấn đề trong công việc hay trong cuộc sống cũng có rõ ràng như thế. nó họ có quá là nhiều tầng, nhiều lớp layer bao phủ lên trên khiến chúng ta không thể bóc tách được bản chất của vấn đề. Với cái chủ đề chính của video này là AI automation thì chúng ta cũng sẽ có
9:19 rất là nhiều cái lựa chọn công cụ. Ở đây thì mình sẽ chỉ nhắc đến ba công cụ là zapper, next.com và n8N là liên quan nhất đến cái chủ đề này dành cho dân Ntech. Sapier thì đơn giản nhất, dễ dùng nhất, nhiều tích hợp nhất nhưng đổi lại thì cũng đắt nhất và ít khả năng từ biến nhất. Điều này dễ hiểu vì ZP là dành cho no code và đối tượng khách hàng chính của Sapier chính là dân business. Ngược lại thì N8N có thể xem là phức tạp, khó học hơn nhiều nhưng mà cũng mạnh mẽ nhất, rẻ nhất thậm chí làm miễn phí nếu mà sale host. N8N hướng tới là một cái công cụ low code và nhóm người dùng lớn nhất của N8N thật ra là developer. Make thì ở giữa mạnh mẽ hơn
10:04 Zapper, rẻ hơn Zapper nhưng mà ít tính năng và ít tùy biến hơn N8N. Việc chọn công cụ nào thì phụ thuộc vào mục đích của mỗi cá nhân. Mặc dù các bạn có thể thấy là mình chuyên về N8N nhưng mà với những các bạn nătech không có background gì về kỹ thuật á thì mình sẽ gợi ý các bạn nên bắt đầu AI automation với công cụ là make chứ bắt đầu với N8N là hơi tự làm khó mình rồi đấy vì cái learning c n với các bạn sẽ rất là lớn thì Mạnh mẽ hơn SAP và cũng dễ học hơn N8N M cũng có cái gói miễn phí để cho các bạn có thể bắt đầu rất là dễ dàng gói trả tiền rẻ nhất thì nó cũng không quá đắt. Với M thì các bạn cũng đã có thể làm được rất là nhiều trò với cả AI automation rồi. Bước này rất là quan trọng. Công cụ nào nó đã
10:51 abtract, nó đã lấy hết hoặc gần hết những cái phần khó đi rồi thì giữ lại một cái giao diện thật là thân thiện với cả người dùng để bạn tập trung vào giải quyết vấn đề thay vì là học công cụ, học công nghệ. Sau khi mà bạn học sử dụng M rồi thì bạn sẽ có nền tảng rất là tốt để học các cái công cụ khó hơn, kỹ thuật hơn. Ví dụ như là N8N, bạn sẽ hiểu được giới hạn của M và ZP và tự trả lời được cái câu hỏi là bạn có thực sự cần một cái công cụ khác mạnh mẽ hơn không, giải quyết được các cái vấn đề mà M chưa giải quyết được cho bạn thì link đến trang trụ của M sẽ để ở trong phần mô tả video ở phía dưới nhé. À mình cũng nhân tiện bổ sung thêm một ý là có thể các bạn hay nghe mọi người nói là công cụ không quan trọng bằng mindset.
11:36 Mình thì cũng không phản đối cái suy nghĩ này đâu. Mình nghĩ là nó cũng đúng trong khá là nhiều trường hợp. Tuy nhiên thì mình cũng muốn bổ sung là đặc biệt với những cái bạn ntech beginner thì chọn đúng công cụ cũng quan trọng tương đương như là có một cái mindset đúng vậy á. Có nhiều cách học với những cái bạn beginner junior thì việc học bằng cách nhảy vào làm luôn. Học điu đôi với cả hành, học từ sai lầm, học từ kinh nghiệm thực chiến sẽ nhanh và hiệu quả hơn là học lý thuyết, học bài bản. Học cũng là một cái hành trình liên tục mà đúng không? Tóm lại, bước hai là chọn ra cái công cụ phù hợp nhất với yêu cầu, hoàn cảnh, tài chính của bạn. Bước ba, học thông qua thực hành. Sau khi đã có mục tiêu rõ ràng và chọn được cái công cụ phù hợp thì bước tiếp theo và cũng là
12:22 một bước cực kỳ quan trọng là bắt tay vào làm ngay vào luôn thôi. Tất nhiên là trước khi lao vào xây dựng workflow hãy dành chút thời gian để nắm bắt được một số khái niệm nền tảng của AI automation. Ví dụ như là Tripper là cái gì sẽ kích hoạt cái quy trình tự động của bạn. Action là sau khi kích hoạt thì hành động nào sẽ được thực hiện. Rồi, AI agent. Các khái niệm này sẽ giúp bạn dễ hình dung hơn khi mà thao tác ở trên công cụ. Đừng chờ đợi đến lúc bạn cảm thấy mình biết hết rồi thì mới bắt đầu. Sự thật là với công nghệ, đặc biệt là những cái công cụ thực hành như là AI automation thì practice makes perfect, tức là thực hành tạo nên sự hoàn hảo. Nên là hãy bắt đầu với những cái nhỏ nhất, những tác vụ đơn giản nhất nhưng lại thiết thực nhất đối với cái công
13:08 việc hàng ngày của bạn. Bạn hãy thử nghĩ xem có cái quy trình nào bạn phải lặp đi lặp lại mỗi ngày, mỗi tuần mà bạn cảm thấy nhàm chán và muốn tự động hóa nó không? Ví dụ, bạn có thể bắt đầu bằng việc tự động tổng hợp thông tin hàng ngày từ một vài trang báo mạng về một cái chủ đề cụ thể nào đó mà bạn quan tâm rồi lưu vào một cái file Google Sheet chẳng hạn hoặc là xây một cái ứng dụng nhỏ tự động trích xuất thông tin từ các cái hóa đơn. Ví dụ như là trích so tên nhà cung cấp ở ngày tháng tổng tiền và cũng lưu vào một cái file Google Sheet hoặc một cái hệ thống quản lý chi tiêu nào đấy hoặc là xây một cái app tạo ảnh dựa trên prompt của người dùng có những cái tham số người dùng có thể thay đổi ví dụ như là mô hình AI này ờ phong cách tạo ảnh hay là độ phân giải của ảnh các cái
13:55 bước cụ thể để xây một cái luồng automation thì mình cũng đã từng đề cập rồi. Tóm tắt nhanh thì bạn sẽ cần vẽ ra được cái process mapping trước. Cái quy trình bạn muốn tự động là gì, có những cái mức nào, kích hoạt là gì, bạn mong muốn trả về kết quả là gì và có cái mước nào mà thực sự cần xử lý với cả AI không? Tiếp theo là Start Small. Bạn chỉ cần một cái quy trình ngắn gọn là Trigger dẫn đến một action, đem đến một cái output là đủ rồi. Đừng tham lam xây một cái workflow mấy chục bước như mà bạn thấy người khác làm. Cứ xây từng viên gạch, giải quyết cái nhu cầu tự động hóa của chính bản thân bạn, rồi giữ phòng lọc phản hồi nó ngắn thôi. Bạn làm rồi bạn test rồi bạn sửa bấc rồi bạn chạy thật. Những cái dự án nho nhỏ này có vẻ đơn giản nhưng mà chúng sẽ giúp
14:40 bạn làm quen với cả cái công cụ, hiểu được cách thức cái công cụ này nó hoạt động, cách những cái nốt, những cái module nó kết nối với cả nhau. Và quan trọng nhất là bạn sẽ thấy được kết quả ngay lập tức. Cái cảm giác mà hoàn thành một cái workflow tự động rủ nhỏ mang lại cho bạn một cái động lực rất là lớn để tiếp tục khám phá những cái thứ phức tạp hơn. Đừng sợ sai, đừng sợ thất bạ. Quá trình học một cái công cụ mới nó luôn đi kèm với cả việc thử và sai. Thì mỗi lần mà bạn gặp lỗi, tìm cách sửa được nó thì thật ra bạn lại học được thêm một cái điều mới. Cái quan trọng là bạn bắt đầu, bạn hành động càng sớm càng tốt. Đừng để nỗi sợ là chưa biết đủ sự cản trợ bạn. Cứ làm đi rồi bạn sẽ biết. Thì đó là bước ba, học đi đôi với cả hành và start small m. Bước bốn giải quyết vấn đề và
15:26 mở rộng hiểu biết. Thì khi mà bạn bắt tay vào thực hành ở bước ba, chắc chắn bạn sẽ gặp phải vấn đề, cặp lỗi hay là những cái tình huống mà bạn không biết phải xử lý như thế nào. Ví dụ như là format dữ liệu trả về không khớp hay là gọi API bị lỗi hay là kích hoạt không hoạt động thì đây chính là lúc quá trình học tập thực sự diễn ra. Động đến chủ đề nào thì bạn sẽ tìm hiểu và đào sâu về cái chủ đề đấy. Đừng coi những cái lỗi này nó là giảo cảng. Hãy xem chúng như là những cái cơ hội để bạn đào sâu hơn, hiểu rõ hơn về công cụ và cả về cái logic của cái quy trình mà bạn đang xây dựng. Khi gặp một cái bấc thì thay vì nản lòng hãy thử tìm kiếm giải pháp. Thì cách dễ nhất để gỡ lỗi là chat với cả chat GPT. Copy lỗi thẳng vào chat GPT rồi cung cấp cho nó thêm ngữ cạnh.
16:12 Trong rất là nhiều trường hợp, chat GPT nó rất là thông minh và sẽ đưa ra được cái hướng giải quyết cho bạn. Rồi bạn có thể đặt câu hỏi trên những cái cộng đồng người dùng. Documentation của công cụ AI Automation bạn sử dụng cũng là một cái nguồn tài nguyên rất là có giá trị. Rồi từng bước bạn sẽ nâng cấp cải thiện cái workflow từ cơ bản thành nâng cao, bổ sung thêm tính năng, xử lý các cái tình huống khác nhau, giải quyết các cái bài toán khó hơn nữa. Đừng đạt mục tiêu là phải tìm kiếm cái giải pháp hoàn hảo nhất. Chỉ cần đọc mục tiêu giải được cái bài toán dựa trên trình độ hiểu biết của bạn. Tại thời điểm đấy thì đấy là cái cách tốt nhất bạn có thể nghĩ ra và làm được. Thì bạn cứ làm theo cái cách đó thôi. Khi mà bạn biết nhiều hơn, hiểu sâu hơn thì bạn sẽ tự khắc tìm được cách giải cùng một bài
16:57 toán nhưng mà hiệu quả hơn. Thì cái câu nói rất là hay mà mình thích là you don't know what you don't know. À bạn không biết những gì mà bạn không biết. Chỉ khi mà bạn thực sự bắt tay vào làm va chạm với cả những cái vấn đề cụ thể, bạn mới nhận ra là cái gì bạn biết và cái gì bạn không biết. Và cái quá trình tìm tòi, nâng cấp sửa lỗi này nó sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức của mình từ biết sang không biết rồi lại biết và không biết. Cái phòng lặp vô tận này nó cứ tiếp diễn từ một vấn đề nhỏ bạn sẽ mở rộng được kiến thức của mình ra rất là nhiều cái lĩnh vực liên quan. Và trong cái quá trình này, bạn sẽ dần dần đấu nối được các cái mảnh kiến thức rời dạc lại với nhau, tạo thành một cái bức tranh lớn hơn, một sự hiểu biết tổng thể hơn về AI automation. Liên tục đặt câu hỏi, đừng ngại thử nghiệm với cả
17:44 những cái giải pháp, những cái cách tiếp cận khác nhau. Mỗi lần mà bạn vượt qua được một cái thử thách, gỡ được một cái lỗi, bạn không chỉ sửa được lỗi, bạn sẽ nâng cao được kỹ năng giải quyết vấn đề cũng như là cái tư duy logic của mình. Thì đấy là bước thứ tư, là liên tục mở rộng và kết nối kiến thức. Bước thứ năm, học hỏi từ cộng đồng và bằng cách chia sẻ kiến thức. Học một mình có thể hiệu quả với cả một số người nhưng mà họ bằng cách chia sẻ lại kiến thức của mình còn mang lại kết quả tốt hơn và nhanh hơn, đặc biệt với những cái lĩnh vực mới và đang phát triển rất là nhanh như là AI automation. Hãy tích cực tham gia vào các group, các cái diễn đàn trực tuyến về công cụ mà bạn đang sử dụng hoặc về AI automation nói chung. Ở trong đó thì bạn có thể đặt câu hỏi khi mà gặp khó khăn, gặp lỗi, học hỏi từ kinh nghiệm của những cái người đi trước
18:30 và cập nhật những cái xu hướng, những cái ứng dụng mới nhất hay là những cái cách giả cùng một cái bài toán. Đừng chỉ là người tiêu thụ thông tin. Khi mà bạn đã có một chút kinh nghiệm dù là nhỏ thì hãy thử chia sẻ lại những cái gì mà bạn học được. Có thể là một bài blog, một cái video hướng dẫn hoặc đơn giản là trả lời câu hỏi của những cái người khác ở trong group. Tại sao việc chia sẻ kiến thức lại quan trọng? Bởi vì khi mà bạn cố gắng giải thích một cái khái niệm hoặc là một cái quy trình gì đấy cho người khác, bạn buộc sẽ phải sắp xếp lại kiến thức của mình một cách logic và rõ ràng hơn. Bản thân cái quá trình này nó sẽ giúp bạn củng cố sự hiểu biết của chính mình. Người ta nói rồi dạy lại cho người khác hiểu thì chính là cái cách học tốt nhất. Hơn nữa thì trong group sẽ có rất
19:17 là nhiều nhân tài ẩn giận. Khi mà tương tác ở trên group thì bạn có thể nhận được feedback của họ, cách cải tiến, những cái cách gỡ lỗi hoặc là cách mà họ xây dựng những cái workflow automation. Như vậy là bạn cũng sẽ học hỏi, gián tiếp được rất là nhiều á. Ngoài ra thì việc chia sẻ kiến thức với người khác cũng giúp bạn xây dựng được mạng lưới quan hệ, kết nối với cả những cái người có cùng đam mê, cùng sở thích. Biết đâu đấy là bạn sẽ tìm được những cái khách hàng, những cái đối tác tiềm năng, những cái người bạn mới, những cái cơ hội mới từ chính cái việc mà bạn chia sẻ kiến thức của mình. Thì thật ra đây chính là cái kinh nghiệm cá nhân mình, cái mà mình đã nhận được trong cái hành trình xây dựng cái kênh YouTube này. Đó chính là cái bước năm cũng là bước cuối cùng tham gia cộng đồng chia sẻ kiến thức của mình với người khác. Alright, vậy là trong video này mình đã chia sẻ năm bước
20:03 để các bạn nătech có thể bắt đầu học và ứng dụng AI automation vào công việc và kinh doanh của bạn. Tóm lại, bước một, đặt mục tiêu rõ ràng bạn học để làm gì. Bước hai, chọn công cụ phù hợp. Công cụ nào sẽ giúp bạn đạt được cái mục tiêu nhanh nhất? Bước ba, học đi đôi với cả hành. Bắt đầu từ những cái việc nhỏ, thực tế. Bước bốn, giải quyết vấn đề để học hỏi. Coi lỗi là cái cơ hội để hiểu sâu hơn, nâng cao dần dần độ khó của bài toán. Và bước năm, tham gia cộng đồng và chia sẻ kiến thức, học hỏi từ người khác cũng như củng cố kiến thức bằng cách chia sẻ. Hy vọng là với năm bước này các bạn sẽ có một cái khởi đầu thuận lợi hơn trong cái hành trình học về AI automation. Quan trọng nhất vẫn là sự kiên trì và tinh thần không ngừng học hỏi. Chúc các bạn thành công ha. Nếu mà có bất kỳ câu hỏi thì đừng ngần ngại để lại bình luận cho mình biết
20:49 ở bên dưới nhé. Và cũng đừng tiếp một like, một comment cho video này nếu mà bạn thấy nó hữu ích với các bạn nhé. Nếu bạn vẫn còn ở đây xem đến lúc này thì mình cảm ơn bạn rất là nhiều. Hẹn gặp lại bạn trong video tiếp theo nhé. Bye bye.
