0:00 Học AI xong như chưa học. Bạn có rơi vào tình huống này không? Phải học AI là tương lai. Biết AI là tụt AI sẽ thay đổi mọi công việc AI thay thế. Bạn nghe những câu này đến mức thấy cũng hơi sợ. Sợ mình không học thì bị bỏ lại. Nhưng sợ hơn là học rồi thì không biết có giúp được gì không. Vì rất nhiều người đã tham gia vào cuộc đua học AI nhưng có rất ít người thật sự biết học AI là học cái gì. Trong những năm qua, với kinh nghiệm xây dựng khóa học AI cho hơn 4000 học viên và triển khai chương trình đào tạo cho các đội ngũ doanh nghiệp cùng Skills Bridge, Linh thấy rõ một điều, phần lớn mọi người không thiếu nỗ lực mà thiếu một định hướng đúng. Bạn xem video, ghi chép, thử mọi công cụ rất chăm chỉ. [âm nhạc] Nhưng khi quay lại công việc thực tế, bạn vẫn không biết dùng AI vào đâu. Bạn vẫn ngập trong báo
0:45 cáo tuần, vẫn phải hợp liên tục, vẫn xử lý email lặp đi lặp lại. Bạn học rất nhiều nhưng công việc thì không thay đổi. Sự thật rất đơn giản. Bạn đang học những thứ không phục vụ công việc của bạn. Bạn học những thứ nghe có vẻ trí tuệ nhưng không giúp bạn bớt việc, không giúp bạn làm nhanh hơn và không giải quyết vấn đề bạn đối mặt mỗi ngày. Trong video này Linh sẽ chia sẻ với bạn vì sao nhiều người học ai mà vẫn không dùng được. Bốn bước để bạn học đúng có thể áp dụng ngay và ba nền tảng tư duy cần có để AI thực sự giảm tải cho bạn. Sau video này bạn sẽ biết mình cần làm gì với AI từ hôm nay. Chào mừng bạn đến với tập mới trong chuỗi làm bạc với AI với chủ đề cần học [âm nhạc] gì khi học AI. bản đầu định hướng nâng cấp kỹ năng AI cho mọi nhân viên văn phòng. [âm nhạc]
1:32 Trước khi nói về cách học đúng, chúng ta cần nhìn vào một thực tế khá rõ ràng là vì sao học AI nhiều không đi kèm với hiệu quả cao. Vấn đề đầu tiên thường đến từ việc nhầm lẫn giữa biết về AI và biết dùng AI. Nhiều người tin rằng muốn dùng AI hiệu quả thì phải hiểu cách môu hình hoạt động từ Neural Network đến Transformer. Giống như việc bạn nghĩ để lái xe giỏi, bạn phải học cơ chế hoạt động của động cơ đốt trong, hệ thống chuyển động hay nguyên lý phanh ABS. Nhưng thực tế hầu hết tài xế giỏi cần tập trung vào cách điều khiển xe, hiểu quy định giao thông và rèn luyện kỹ năng xử lý tình huống qua thời gian. Với AI cũng vậy, việc hiểu rất sâu về mô hình phía sau không đảm bảo bạn biết cách nhờ AI viết một bảng báo cáo trong vài phút
2:18 hay giúp bạn tóm tắt một cuộc họp dài thành một trang rõ ràng. Kiến thức kỹ thuật nghe thị rất trí tuệ nhưng không giúp bạn tăng hiểu suất công việc mỗi ngày. Nguyên nhân thứ hai là chọn nội dung học AI không đúng với công việc của mình. Điều này hoàn toàn dễ hiểu vì khi nói đến AI chúng ta có quá nhiều lựa chọn nhưng trên thực tế mỗi ngành lại cần những ứng dụng rất khác nhau. Ví dụ người làm marketing cần học cách để AI xây dựng ý tưởng, viết nội dung, phân tích hành vi khách hàng. Người làm nhân sự lại cần dùng AI để lọc CV, tạo JD, tóm tắt buổi phỏng vấn và theo dõi dữ liệu nhân sự. Còn những bạn làm tài chính thì dùng AI để đối chiếu số liệu, phân tích báo cáo và kiểm tra rủi ro. Nhưng vì học theo trạo lưu hoặc nghe người khác mch gì học nấy, rất nhiều bạn
3:04 học xong không biết áp dụng vào đâu vì đi sai trọng tâm từ đầu. Nếu bạn tập trung vào những kiến thức phù hợp hơn [âm nhạc] với vai trò của mình, bạn sẽ thấy việc áp dụng vào thực tế dễ dàng và hiệu quả hơn rất nhiều. Lý do cuối cùng là cách học rời rạt. Rất nhiều người học AI theo kiểu thấy cái gì hay thì học. Hôm nay học bài Prompt, ngày mai thử thêm công cụ mới. Kiến thức thì nhiều nhưng tất cả đều nằm riêng lẻ. Bạn có thể biết hàng trăm prompt nhưng không hiểu tại sao chúng hoạt động, khi nào nên dùng và khi nào không. Bạn có thể biết cả chục công cụ AI nhưng không biết công cụ nào phù hợp với vấn đề nào trong công việc của bạn. Và rồi khi gặp một nhiệm vụ thực tế, bạn vẫn lúng túng như người mới bắt đầu, không biết nên bắt đầu từ đâu. Cốt lỗi của tất cả những điều này là thiếu tư duy hệ thống. Bạn
3:50 nhìn ai như những mẹo nhỏ tách biệt, những công cụ rời rạt thay vì một phương pháp làm việc mới có thể hòa với quy trình hiện tại của bạn. Chính vì vậy mà nhiều người dù học rất nhiều vẫn không thể biến ai thành một phần trong công việc hàng ngày. Ba nguyên nhân này dẫn đến một kết quả chung. Học thì nhiều, áp dụng thì ít. Để thay đổi điều đó, bạn cần học đúng trọng tâm và đúng cách. Ở phần tiếp theo, Ninh sẽ chia sẻ bốn bước rõ ràng để bạn học AI theo cách có thể áp dụng ngay, tiết kiệm thời [âm nhạc] gian và thật sự tạo ra giá trị cho công việc. Khi bạn đã hiểu vì sao mình học nhiều nhưng áp dụng chưa được bao nhiêu, điều tiếp theo cần làm không phải là học thêm
4:36 mà là học đúng. AI không đòi hỏi bạn phải biết mọi [âm nhạc] thứ mà đòi hỏi bạn đi theo một lộ trình rõ ràng để biến kiến thức thành kết quả thật. Và bốn bước dưới đây chính là cách giúp bạn bắt đầu đúng ngay từ đầu. Bước đầu tiên và cũng là bước quan trọng nhất là xác định nhu cầu của chính bạn. Rất nhiều bạn lao vào học AI chỉ vì thấy mọi người xung quanh cũng đang học. Nhưng nếu bạn không biết mình học để làm gì, để giải quyết vấn đề nào thì dù bạn học bao nhiêu cũng sẽ không tạo được kết quả. Bạn cần trả lời ba câu hỏi rất cụ thể. Một, bạn đang gặp vấn đề gì trong công việc hàng ngày? Hai, bạn đang ở vai trò nào bạn muốn đi đến đâu? Và ba, bạn có bao nhiêu thời gian để học? Những câu hỏi này nghe đơn giản nhưng khi trả lời nghiêm túc, chúng
5:23 sẽ trở thành bản đồ giúp bạn chọn đúng thứ cần học. Hãy lưu ý lại nha. Chi tiết hơn, bạn hãy viết ra ba đến năm vấn đề khiến bạn tốn thời gian mỗi ngày. Báo cáo tuần mất 3 giờ hay cả nhóm phải dành 20 giờ một tuần để tạo nội dung cho chiến dịch. Khi những vấn đề này được viết rõ ràng, bạn sẽ thấy ngay cơ hội mà AI có thể giúp bạn. Sau đó, bạn hãy nhìn lại vai trò của mình. Nếu bạn là người thực thi, điều bạn cần là học cách dùng các công cụ AI để làm nhanh hơn. Nếu bạn là quản lý, bạn cần học AI Workflow để tối ưu hệ thống làm việc của cả team. Còn nếu bạn là ở vị trí lãnh đạo, bạn cần học về chiến lược AI và tác động của nó lên tổ chức. Cuối cùng bạn cần biết mình thực sự có bao nhiêu thời gian để học để chọn nội dung phù hợp. Ví dụ bạn
6:09 làm data analyst thì trước tiên cần học cách để AI tổng hợp số liệu, tạo báo cáo và rút insight nhanh hơn. Trong khi đó, một bạn khác làm sales lại cần học cách dùng AI để phân loại khách hàng, chuẩn bị proposal nhanh hơn [âm nhạc] và phản hồi yêu cầu từ khách hàng hiệu quả hơn. Hai vai trò khác nhau sẽ có những ưu tiên học khác nhau và sự rõ ràng [âm nhạc] này giúp bạn không bị cuốn vào những thứ không phục vụ công việc thật sự. Sau đó, nếu vẫn còn thời gian, bạn có thể mở rộng thêm những kỹ năng nâng cao hơn. Người làm dữ liệu có thể học cách dùng AI trực quan khóa hoặc dự báo xu hướng. Còn người làm sales có thể học thêm workflow tự động để tối ưu toàn bộ quy trình chăm sóc khách hàng. Nhưng tất cả đều phải bắt đầu từ nhu cầu cốt lõi của bạn trước. học đúng thứ mình cần rồi
6:56 mới học thêm những thứ nên có. [âm nhạc] Khi bạn đã hiểu rõ nhu cầu cá nhân, bước tiếp theo là nhìn rộng ra thị trường đang cần gì. Có ba cách để bạn làm điều này. Cách đơn giản nhất để biết thị trường cần gì là xem mô tả tuyển dụng. Bạn hãy vào liên trinh tìm vị trí mà bạn muốn đạt được trong 1 đến 2 năm nữa. Đọc khoảng 10 đến 15 tin tuyển dụng và xem kỹ các doanh nghiệp đang yêu cầu những kỹ năng AI nào. Bên cạnh đó, bạn có thể quan sát những người đang ở vị trí mà bạn muốn hướng tới. Mọi người đang dùng AI thế nào, đang nói về chủ đề gì, kỹ năng nào. Và cuối cùng, đọc báo cáo ngành để hiểu
7:42 đâu là những ứng dụng AI đang được dùng thật sự chứ không phải những dự đoán xa vời. Khi kết hợp nhu cầu cá nhân và thị trường, bạn sẽ biết rõ điều gì cần học ngay, điều gì nên cân nhắc và điều gì có thể bỏ qua. Khi bạn đã xác định được mình cần học gì, câu hỏi tiếp theo luôn là học ở đâu và nên học theo cách nào? Hiện nay có ba hình thức học phổ biến. Mỗi hình thức có ưu nhược điểm riêng phù hợp với từ người khác nhau. Cách đầu tiên là tự học qua YouTube, blog hay các tài liệu miễn phí trên mạng. [âm nhạc] Ưu điểm rất rõ, dễ bắt đầu, không tốn chi phí và bạn có thể học bất cứ lúc nào bạn muốn. Nhưng hạn chế là kiến thức rời rạt, không có lộ trình và khi gặp chỗ khó thì không có ai hướng dẫn. Nếu bạn đã có nền tảng và chỉ cần cập nhật xu
8:28 hướng, cách này khá hiệu quả. Nhưng nếu bạn là người mới hoàn toàn, [âm nhạc] việc theo đuổi hành trình dài hạn bằng tự học sẽ cực kỳ dễ để bỏ cuộc giữa chừng. Cách thứ hai là học qua các khóa học online có cấu trúc. Đây là lựa chọn phù hợp với những ai muốn học bài bản và muốn nhìn thấy kết quả rõ ràng trong thời gian ngắn. Bạn sẽ có lộ trình từng bước, có bài tập thực hành, có người hướng dẫn chi tiết. Một điều bạn cần lưu ý là học online đòi hỏi tính kỷ luật để theo xát tiến độ và tính chủ động để hoàn thành. Nhưng bụ lại bạn sẽ tiết kiệm được rất nhiều công sức so với việc tự học từ con số 0. Nếu bạn chọn học qua khóa online, điều quan trọng nhất là chọn đúng khóa học. Bạn cần đảm bảo nội dung khóa học giải quyết được vấn đề cụ thể của bạn, không quá chung chung,
9:14 không nói toàn lý thuyết mà không có bài tập thực hành. Lý tưởng nhất, một khóa học AI nên nhện khoảng 20 tới 30% cho lý thuyết và 70 tới 80% cho thực hành, đặc biệt là có những ví dụ mô phỏng công việc thật. giảng viên cũng cần là người có nhiều năm kinh nghiệm, từng đảm nhiệm các vị trí cấp cao và quan trọng là đã áp dụng ai trong thực [âm nhạc] tế, có khi study rõ ràng và có khả năng trả lời những câu hỏi mang tính ứng dụng thay vị chỉ lặp lại kiến thức từ tài liệu. Và cuối cùng bạn cần xem khóa học mang lại giá trị thực tế gì, tiết kiệm thời gian bao nhiêu, giúp bạn làm việc hiệu quả hơn như thế nào hay mở ra cơ hội gì cho sự nghiệp của bạn. Cách thứ ba là học thông qua các bài tập mô phỏng công việc thật. Nói đơn giản, đây là những bài tập được tạo ra trong
10:01 khóa học hoặc bạn có thể tự tạo với CHGPT. Tương tự nhiệm vụ bạn phải làm ở công ty nhưng không dùng dữ liệu thật và không kết nối vào hệ thống thật. Ví dụ, nếu bạn làm marketing, bạn sẽ được thực hành với một bộ dữ liệu mẫu và yêu cầu AI viết bài đăng, phân tích insight hoặc tạo kế hoạch nội dung. Hay nếu bạn làm phân tích dữ liệu, bạn sẽ thực hành với bảng dữ liệu giả lập để học cách nhờ AI tổng hợp báo cáo hoặc phát hiện vấn đề. Điểm hay của những bài tập mô phỏng này là bạn vừa được trải nghiệm cảm giác AI làm việc cùng bạn vừa không gặp rủi ro gì. Bạn không phải sợ xóa nhầm pha thật, không phải lo AI hiểu sai dữ liệu nội bộ và càng không phải lo kết quả sai ảnh hưởng đến ai. Đây chính là giai đoạn để bạn rèn kỹ năng, hiểu cách AI phản ứng với từng nhiệm vụ và hình thành tư duy
10:48 làm việc theo quy trình. Khi bạn đã quen với việc AI xử lý những mô phỏng nhỏ này, bạn mới có thể tự tin chuyển sang bước [âm nhạc] bốn, áp dụng vào công việc thật và tạo ra kết quả thật. Dừng một chút ở đây nha. Khi bạn bắt đầu nghiêm túc nghĩ về việc học AI, bạn sẽ thấy một điều rất rõ ràng. Không phải bạn thiếu công cụ mà bạn thiếu một chương trình được thiết kế đúng với cách học của người đi làm. AI là kỹ năng thực hành nên bạn cần một nơi vừa dạy kiến thức, vừa mô phỏng đúng tình huống công việc, vừa cho bạn lưu trình để phát triển từ mức cơ bản đến mức áp dụng được thật. Bạn hãy thử nhìn việc AI giống như tối ưu một quy trình làm việc. hoặc bạn tự mày mò từng bước hoặc [âm nhạc] bạn dùng luôn một bảng thiết kế đã được kiểm chứng. Các khóa học AI về kỹ năng mềm
11:34 của Skill Spech được Lin và đội ngủ xây dựng ngược từ kết quả cuối cùng. Bắt đầu từ những giờ làm việc thực tế được rút ngắn, quy trình được tin gọn và hiệu suất tăng lên rõ ràng rồi mới thiết kế bài học, ví dụ và bài tập mô [âm nhạc] phỏng xung quanh đó. Điều quan trọng nhất là mọi thứ đều gắn chặt với thực tế. Từng bài giảng đều đi kèm bài tập mô phỏng theo đúng nhiệm vụ bạn gặp mỗi ngày. Từng case study đều dựa trên tình huống thật từ doanh nghiệp và từng kỹ năng đều hướng đến kết quả có thể đo được. Giảm thời gian làm báo cáo, tối ưu phản hồi email, rút ngắn chuẩn bị cuộc họp, cải thiện hiệu suất cả team. Vì vậy, thay vì phải mất hàng tháng thử rồi sai với đủ loại tài liệu, bạn đi thẳng vào những gì đã được chất lọc cho người đi làm, tập trung vào kỹ năng có thể áp
12:20 dụng ngay trong tuần. Nói cách khác, thay vì để bạn tự bơi giữa biển thông tin, Skill Bridge đưa cho bạn một bản đồ, một con đường đã [âm nhạc] được kiểm chứng và một bộ công cụ thực hành giúp bạn tiến bộ nhanh hơn gấp nhiều [âm nhạc] lần. Bên cạnh các khóa AI, Skill Speedge còn có hệ thống khóa kỹ năng mềm như giao tiếp, quản lý thời gian, quản lý đội nhóm giúp bạn xây nền tảng kỹ năng toàn diện để làm việc hiệu quả trong thời đại mới. Bạn có thể xem thêm chi tiết về khóa học ở phần bình luận và mô tả nha. Ok, giờ chúng ta đến với bước cuối cùng, cũng là một trong những bước quan trọng nhất là học bằng cách làm. Bạn có thể xem bao nhiêu video, đọc bao nhiêu tài liệu hay đăng ký bao nhiêu khóa học nhưng nếu không thực hành, bạn sẽ không có kết quả. EI không phải là một môn học
13:06 để ghi nhớ mà là một kỹ năng chỉ thực sự hình thành khi bạn dùng nó để làm việc mỗi ngày. Nguyên tắc Linh luôn nhất mọi người là học 20%, làm 80%. AI thay đổi rất nhanh. Nếu bạn dành quá nhiều thời gian học lý thuyết, có thể đến lúc bạn học xong thì một phần kiến thức đã lỗi thời. Nhưng nếu bạn học một chút rồi làm ngay, bạn sẽ hiểu sâu hơn, nhớ lâu hơn và tiến bộ nhanh hơn rất nhiều. Một quy trình học đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả thường trong như thế này. Bạn dành 1 đến 2 giờ để học một khái niệm cơ bản, đủ để bạn hiểu mình sắp làm gì. Sau đó bạn áp dụng ngay vào công việc thật trong vài giờ tiếp theo. Và khi AI trả về kết quả chưa đúng ý hoặc bạn bị mất ở một chỗ
13:52 nào đó, bạn dừng lại 20 đến 30 phút để tìm hiểu lý do, học thêm đúng phần kiến thức liên hoan rồi quay lại làm tiếp. Cuối cùng bạn dành một chút thời gian chia sẻ lại với đồng nghiệp hoặc viết xuống những gì mình rút ra. Khi bạn giải thích được cho người khác cũng là lúc bạn thật sự nắm chắc kiến thức. Điều quan trọng nhất bạn cần nhớ là bạn không cần học hết mọi thứ về AI. Bạn chỉ cần học đủ để giải quyết vấn đề của hôm nay. Chỉ cần mỗi ngày bạn giải quyết thêm một vấn đề nhỏ bằng AI, sau 3 tháng bạn sẽ vượt xa phần lớn mọi người. Không phải vì bạn học nhiều mà vì bạn [âm nhạc] làm nhiều. Khi bạn đã biết học AI như thế nào, Linh muốn bạn nhìn sâu hơn vào thứ quan trọng hơn cả kiến thức, kỹ thuật, tư duy, nền tảng. Kỹ năng dùng công cụ
14:39 có thể học trong vài ngày hay vài tuần, nhưng cách tư duy mới là thứ quyết định bạn đi xa đến đâu, dùng được thế nào và có tạo ra được giá trị hay không. Nền tảng đầu tiên bạn cần có là tư duy phản biện. AI rất giỏi tạo ra nội dung nhưng nó không có khả năng phân biệt đúng sai hay kiểm chứng thông tin. Nó chỉ dự đoán câu trả lời dựa trên mẫu dữ liệu đã học. Vì vậy, bạn phải là người xác định thông tin nào hợp lý, đề suất nào khả thi và kết tượng nào đáng tin. Khi AI gợi ý một chiến lược marketing, bạn cần cân nhắc đội mình có nguồn lực thực hiện không, chi phí có phù hợp không, văn hóa công ty có cho phép không? Tư duy phản biện không phải để bắt bẻ AI mà để đảm bảo bạn vẫn là người chịu trách nhiệm cuối
15:24 cùng, người đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm của mình chứ không phải dựa trên một câu trả lời nghe có vẻ thông minh. Nền tảng thứ hai là hiểu rõ giới hạn của AI để đặt kỳ vọng đúng và thiết kế đúng vai trò. Một trong những lý do khiến nhiều người nhanh chóng thất vọng với AI là vì kỳ vọng sai. Họ mong AI làm được mọi thứ rồi vỡ mộng khi thấy nó vẫn sai, vẫn bịa, vẫn có nhiều lỗ hỏng. Hiểu giới hạn của AI nghĩa là bạn nhìn nó đúng như bản chất. Một hệ thống xử lý xác suất rất mạnh nhưng không có trải nghiệm sống, không có bối cảnh nội bộ, không có trực giác, không có trách nhiệm. Nó không hiểu những luật bất thành vân trong tổ chức của bạn. Nó không có ký ức về những thất bại trước đó của công ty để rút kinh nghiệm như bạn. Khi hiểu điều này, bạn
16:11 sẽ không giao cho ai những vai trò nó không thể đảm nhiệm. Thay vào đó, bạn giao cho AI những phần mà nó làm xuất sắc, tổng hợp, sắp xếp, gợi ý, thử nghiệm nhanh nhiều phương án. Và bạn giữ lại cho con người những phần cần đánh giá, cần hiểu sâu, cần nhìn xa hơn một bước. Nền tảng cuối cùng và là thứ giúp bạn đi đường dài với AI chính là tư duy thích ứng. Điều làm nhiều người đuối với AI không phải vì AI khó mà vì nó thay đổi quá nhanh. Hôm nay bạn vừa học xong một tính năng, ngày mai nó đã có bản nâng cấp mới. Bạn vừa quen một công cụ vài tháng sau đã có giải pháp khác mạnh hơn, rẻ hơn. Nếu bạn giữ tư duy học cho xong, học cho đầy đủ, bạn sẽ luôn cảm thấy mình bị bỏ lại phía sau. Tư duy thích ứng là chấp nhận một sự thật. Bạn
16:58 sẽ không bao giờ học hết ai và bạn cũng không cần đạt được điều đó. Thay vì cố gom hết mọi kiến thức, bạn chọn cách học theo vọng lập. Cần gì học nấy, học đến đâu áp dụng đến đó. Sau đó cập nhật dần. Bạn không ôm mục tiêu biết tất cả mà tập trung trở thành người thành thạo trong ngữ cảnh của chính mình. Công việc bạn làm, ngành bạn đang ở, đội ngủ bạn đang dẫn dấtt. Ok, chúng ta đã đi qua khá nhiều thông tin. Bạn biết tại sao nhiều người học AI mà không dùng được, biết bốn bước để học AI đúng cách và hiểu ba nền tảng tư duy cần có. Nhưng tất cả những điều này chỉ có giá [âm nhạc] trị khi bạn hành động. Vì vậy, Linh muốn đưa cho bạn một checklist cụ thể những việc bạn có thể làm ngay. Trước tiên trong 24 giờ tới, bạn làm hai việc rất đơn giản. Đầu tiên,
17:44 hãy viết ra ba vấn đề cụ thể mà bạn muốn AI giúp bạn giải quyết. Càng cụ thể càng tốt. Hãy mô tả những gì đang làm bạn tốn thời gian, bào mòn năng lượng hoặc lặp đi lặp lại đến dầm chán. Chẳng hạn bạn mất 2 giờ mỗi ngày để trả lời email giống nhau hoặc sáng nào cũng tốn nửa giờ gom dữ liệu từ ba nguồn khác nhau rồi hãy viết rõ mọi thứ ra giấy. Tiếp theo hãy dành vài phút vào LinkedIn xem 5 JD của vị trí bạn muốn hướng đến trong 1 tới 2 năm tới. Đọc thật kỹ phần yêu cầu về công nghệ và kỹ năng AI. Hãy xem thị trường đang đòi hỏi điều gì. Tạo nội dung bằng AI, phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình. Những kỹ năng xuất hiện lặp lại chính là định hướng nghề nghiệp [âm nhạc] rõ nhất mà bạn có thể dựa vào. Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào trong quá trình học hỏi, thử nghiệm và làm việc với AI, hãy mạnh dạng bình luận bên dưới
18:29 video này nhé. Những bạn khác đã gặp phải vấn đề tương tự có thể giải đáp với bạn hoặc Linh và đội ngũ Skill Spech cũng có thể chia sẻ thêm góc nhìn để bạn có định hướng tham khảo. Cảm ơn bạn đã dành thời gian theo dõi đến cuối video. Đừng quên nhấn theo dõi kênh Thái Vân Link skill Spech để cùng Lin khám phá thêm nhiều [âm nhạc] cách thức làm bạn với ai hiệu quả nha.
