0:00 Công ty nào thay thế người bằng AI đi? Bảo thôi ông nghĩ đi con AI này làm được rồi, tôi không cần làm nữa. Mọi người chỉ nói đến một cái khả năng trong phòng thí nghiệm sử dụng ai là sử dụng gì? Sử dụng prom đúng không? Sử dụng câu lệnh thôi chứ gì? Biết prom thôi. Đừng đừng gọi là biết AI à. Anh xem ai không có đáng sợ như là rất nhiều người nói thay thế rồi anh xem AI như là một công cụ. Và cái công cụ này nó giúp cho chúng ta thay đổi cái cách chúng ta làm việc from the new way of working. Mà thật ra AI nó có cách đây 70 năm rồi, có thể còn lớn hơn ông nội ông ngoại [âm nhạc]
0:49 em. Xin chào các khán giả đang lắng nghe CC Chapter 0 được sản xuất bởi Wing Việt Nam. Ở hôm nay chúng ta sẽ được trò chuyện với một khách mời. Anh Nam Nguyễn là founder của Offla CRM, một trong những công ty doanh nghiệp cung cấp giải pháp cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam. Và chủ đề ngày hôm nay chúng ta trò chuyện thì cũng đang là một chủ đề rất hot trong lĩnh vực công nghệ và cho với các cả doanh nghiệp nữa. Đó là chủ đề về AI. Và hãy cùng lắng nghe cuộc trò chuyện này với Rising Việt Nam và chào mừng anh Nam đã đồng ý tham gia và chia sẻ trong buổi podcast này với tụi em ạ. Cảm ơn em. Cảm ơn Razing Việt Nam. Dạ vâng. Hôm nay có vẻ là hồi hộp hơn những buổi khác vì tụi em được trò chuyện với một chủ đề mà cũng chưa từng xuất hiện trên Rising Việt Nam. Và em
1:35 nghĩ rằng đây cũng là một thời điểm như anh nói là right time để mình chia sẻ về AI và câu chuyện rằng vai trò của AI trong việc vận hành phát triển doanh nghiệp sẽ như thế nào. Đặc biệt là với những doanh nghiệp mới bắt đầu những doanh nghiệp vừa và nhỏ ở tại Việt Nam nữa thì câu hỏi đầu tiên sẽ luôn là à cơ duyên gì để anh bắt đầu với ốp la ạ. Và có thể cho em xin thêm về những thông tin, những câu chuyện về trước kia nữa khi mà anh làm việc với các tập đoàn lớn ở đa quốc gia à trước khi anh bắt đầu với Ốla nữa. Ốpla là một doanh nghiệp C, một startup công nghệ. Dạ. Vậy là tới nay là được gần gần 4 năm cũng đang trong những cái độ tuổi baby. Rồi trước khi làm thì anh làm self ở Singapore.
2:23 Trước nữa thì anh làm Oracle Việt Nam. Thì ở hai công ty Oracle và Self Force anh đều làm một cái vị trí là kiến trúc sư trưởng tư vấn giải pháp. Nó là những cái cơ hội cho anh được học hỏi rất nhiều gọi là đầy đủ về ứng dụng cho doanh nghiệp rồi những cách làm sao đó để đem lại những cái giá trị tốt nhất cho doanh nghiệp à thông qua ứng dụng phần mềm. Trước đó nữa thì anh làm các công ty giải pháp về cũng về công nghệ luôn, về có thể là cung cấp giải pháp của Microsoft hoặc là đối tác của SAP à những cái giải pháp của Nhật nói chung là đối tác về công nghệ thì tới nay chắc anh đi làm khoảng được à gần 20 năm đó
3:08 thì trải qua nhiều vị trí khác nhau. Có lúc là tư vấn, có lúc là chuyên gia có lúc là bán hàng à có lúc như bây giờ là một cái vị trí là vừa là CEO, vừa là người đi bán hàng và cũng là người làm kỹ thuật. Offline thì tập trung vào mảng B2B đúng không ạ? Một bài báo cách đây 2 năm thì phải thì em biết rằng là ốp La đã có hơn 20 khách hàng doanh nghiệp của mình thì không biết là rằng là với tại sao anh lại lựa chọn là mình đi vào mảng gọi là xây dựng phát triển bán hàng cho các doanh nghiệp B2B và đến hiện tại thì nó đã có những cái bước phát triển nào rồi ạ? Offline CM thì hiện tại anh a đánh vào ba nhóm khách hàng à đó là nhóm công nghệ này,
3:55 nhóm công nghiệp và nhóm dịch vụ. Với nhóm công nghệ thì hiện tại OPLA đang định vị là C số 1 trong lĩnh vực công nghệ là các công ty về phân phối giải pháp tích hợp hệ thống phần mềm SAS à là tụi anh đang số một tại thị trường Việt Nam tính tên số lượng khách hàng và số lượng người dùng à khách hàng tụi anh có Nam Trường Sơn Sao Bắc Đậu CMC VNG Netnam HITC vân vân thì những khách hàng cũng rất là yêu quý, quý mến những cái người mà làm công nghệ và khi họ suy nghĩ tới việc là lựa chọn giải pháp thì họ cũng lựa chọn rất là cẩn thận và tụi anh là cái đơn vị đồng hành với họ. Nhóm số hai là nhóm công nghiệp. Công nghiệp là các công ty sản xuất, máy móc, thiết
4:40 bị hoặc là phân phối. Thì nhóm này tụi anh cũng có khá nhiều khách hàng trong lĩnh vực ví dụ thép nè, hóa chất nè, gộ, may mặt điện tử vân vân. xây dựng đó thì những khách hàng cũng khá là to à các công ty trên 50 sale, 100 sale 150 sale kiểu vậy như là hóa chất Á châu hay là ánh sáng châu Á đó là trong ngành hóa chất chẳng hạn là tụi anh đang số một hay là trong ngành thép thì tụi anh có Pep Steel ok à trong nhóm này thì anh đang là số 1, số 2, số 3 đang đấu với lại những công ty lớn nhất những tập đoàn nước ngoài trong cái lĩnh vực này.
5:26 À trong cái nhóm số ba thì những khách hàng về nhóm dịch vụ, dịch vụ thì cũng có nhiều nhiều loại ví dụ như là à các công ty a liên quan tới dịch vụ xét nghiệm gen à như là Genom hay là giáo dục như là IIG, công ty mà tổ chức thi á. Dạ em biết luôn ạ. Rồi những công ty làm dịch vụ thuần túy hơn ví dụ như là Sm của ốp la. Dạ. đó thì tụi anh đang có khoảng hơn 80 khách hàng và quy mô càng ngày càng lớn hơn phí khách hàng và tự anh cũng đã nhận được rất nhiều cái phản hồi khách hàng là sau khi người ta sử dụng giải pháp của bên anh thì tăng trưởng doanh thu tốt. Đặc điểm chung của ba nhóm khách hàng này là B2B. B2B thì với một cái doanh nghiệp B2B thì họ cần cái gì? Họ
6:13 cần bán hàng gọi là sellel grow. Tức là tập trung vào đội ngũ bán hàng đi ra ngoài chiến trường. làm các dự án có thể là phải đấu thầu chào giá và mất một khoảng thời gian dài mới có thể chốt được đi de chứ không phải là như B2C hay là các giải pháp mà có thể bán hàng có ngay. Ừ. Đó thì chân dung của ba cái nhóm đó nó đều xoáy sâu vào một cái nhóm là sale cycle B2B thì offline CM thì anh đánh đúng vào một cái nhóm cái ngách như vậy đó. Cho nên là t anh có những cái đặt đặc thù rất là chuyên biệt cho giải pháp. Nếu mà mọi người biết Self là công ty mà anh làm á thì MBO là cái CEO Founder. Thì cái giai đoạn đầu tiên thì MBO cũng
7:00 cung cấp một cái giải pháp về bán hàng cho các doanh nghiệp mid vừa và nhỏ hơn. Sau đó để từ từ tăng cường quy mô à với cái phân hệ là phân hệ cho quản lý được ngộ bán hàng tức là quản trị bán hàng. CM thì có rất nhiều phân hệ marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng, e-commerce, CDP rồi vân vân. Thì cái nhóm mà cốt lõi nhất vẫn là nhóm bán hàng bởi vì bán hàng là cái mà các doanh nghiệp B2B cần nhất. Thì anh cũng đi giống mô hình như vậy. Offline CM cũng bắt đầu từ một cái giá trị quốc loại đó là à đem lại một cái phương pháp luận về mặt bán hàng. Tức là tụi anh không bán tools set, tụi anh bán một mindset phương pháp luật. Thì doanh nghiệp Việt Nam cũng cần ngoài cái việc cần công cụ thì cần thêm một cái phương pháp về mặt
7:46 bán hàng thì ốp la đem đến cả hai thứ. Thì đó là cái sự khác biệt cơ duyên thì cũng từ những cái kinh nghiệm anh học được à những cái gì qua rất nhiều năm mà anh bán hàng và tư vấn cho khách hàng thì anh đúc kết lại nó trở thành sản phẩm. Dạ vâng. Em nghĩ là rất là tuyệt vời khi em có một cái hình dung tổng quát và rõ ràng hơn về vì những gì trước đó là em research thôi. Và em tò mò thêm một xíu nữa rằng anh nói ốp la mang đến một phương pháp luận, mang đến một cái tư duy làm sao để bán hàng tốt nhất và đặc biệt với khách hàng B2B cần rất là long term đúng không ạ? Ờ ốc la sẽ có vai trò như thế nào ở trong các doanh nghiệp mà mình đang cung cấp giải pháp ạ? Và em
8:33 muốn nhìn được cái key mà mình có ở đây, cái key sản phẩm mà mình có ở đây để giúp cho các doanh nghiệp mong muốn phát triển, bán hàng B2B phát triển. Ok. Với thị trường Việt Nam á thì cái việc mà gọi là cái cái khái niệm về bán hàng B2B nó mới gần đây thôi. Anh nghĩ chắc đó khoảng 5 năm 7 năm mọi người mới suy nghĩ là bán hàng B2B như thế nào và tách bạch nó ra cái việc là bán hàng kiểu tiếp thị hay là phân phối. À dạ vâng. Đó. Ừ. Thì với các thị trường nước ngoài thì việc này nó lâu lắm rồi. Người ta đã ba 40 ch người ta đã focus vào một cái lĩnh vực bán hàng gọi là B2B rồi. Cho nên người ta có rất nhiều kinh nghiệm từ cái việc tổ chức đội ngũ như thế nào, cấu trúc đội ngũ ra sao, quy trình bán hàng như thế nào, cái
9:18 tư duy quản lý như thế nào thì nó đóng gó thành một cái phương pháp luật. Thì với Việt Nam thì bởi vì mình còn non trệ mà mình mới biết cho nên là mọi thứ nó đều là thử sai. Rồi các anh mà làm B2B thì chủ yếu là tôi đi từ nghề đi lên. Họ là những cái người làm kỹ thuật sau đó họ bán hàng họ thấy ok rồi họ từ từ họ mở rộng quy mô. Nhưng mà họ họ họ họ phải đánh đổi rất nhiều. Đó là thử sai rất là nhiều. Trong khi đó phương pháp luận nó đã có sẵn rồi. À với tổ chức đội ngủ thì anh nên tổ chức nhiêu đây. Quy mô nó như thế này. Những thế anh mới nói đó thì họ họ không không biết đâu là một cái barem không có trường nào dạy hết. Đó thì cái giá trị của khi mà đi vào á là không phải tụi anh bảo đây là phần mềm có các tính năng anh sử dụng đi mà anh sẽ nói là đây là
10:04 cách quản trị. Anh cần phải tổ chức đội ngủ như thế này. Anh c phải phân bổ cô ta như thế này. Anh phải làm cái việc dự đoán dự báo như thế này. Dạ. Rồi cái việc à phối hợp giữa các cái nhóm quản lý cấp lãnh đạo hay là cấp nhân viên là phải theo cách phối hợp như thế này thì nó mới hiệu quả. Đó. Thì việc này nó nó không chỉ giúp cho công ty khách hàng họ có một cái công cụ mà họ có một cái một cái cách bán hàng gọi là common practice. Ít nhất gọi là một cái common practice mà ở nước ngoài người ta đã thành công và sử dụng. Nếu không muốn nói là best practice thì gọi là common practice cũng được. Đó thì họ ok đây là công thức rồi. Apply vào chắc chắn là sẽ
10:51 tốt hơn cái cách mà chúng ta đang tổ chức tương đối là nông dân. Thì cái phương pháp bán hàng của anh nó là vừa phối hợp cái sự cộng với lại là cái sản phẩm. Theo như anh quan sát thì ờ các doanh nghiệp mà được gọi là lớn trong lĩnh vực bán hàng B2B á cũng không hẳn là họ có một cái nền tảng tốt về mặt về mặt bán hàng nha. Dạ. Tức là cái phương phương phương pháp luận như anh mới nói đó. Họ có thể chứa nhận số lượng sale họ có thể rất đông nhưng mà phương pháp luận họ không chắc thì lúc mà quản lý nó cũng sẽ không hiệu quả. Thì các doanh nghiệp nhỏ nếu mà mình biết cách tổ chức đội ngủ thì nó có thể đem lại một cái hiệu quả tương đương hoặc thậm chí là nhiều hơn với một đối thủ không biết cách áp dụng và với số lượng đông hơn hoặc nguồn
11:38 lực nhiều hơn. Anh anh ví dụ nếu mà biết cách tổ chức quản lý, tổ chức đội sale tốt mình có thể tụy người nhanh hơn, trả một mức lương thấp hơn tuy nhiên hiệu quả cao hơn. Một một ví dụ cụ thể hơn một xíu nữa, các doanh nghiệp bán hàng B2B thường có xu hướng là thuê tất cả, một ông làm cho tất cả vị trí. Thì cái việc này nó rất là khó tuyển, rất là khó tuyển người. Mà tuyển vào đúng thì không là nói làm gì nhưng mà tuyển sai là rất mất thời gian. có thể tuyển hai ba người mới chọn được một người. Rồi trong khi đó nếu mà mình có thể chuyên môn hóa ra mình tách một người thành ba vị trí khác nhau. Một vị trí là chuyên làm những cái việc dễ dàng, đơn giản hơn và mình có thể tuyển những các bạn mới ra trường
12:24 chẳng hạn cũng có thể làm được. Hoặc là một cái vị trí chuyên về tư vấn kỹ thuật nó sâu về chuyên môn hơn thì cái này cũng không cần phải biết ăn nhậu, chỉ có biết làm chuyên môn cũng được. Còn một ông chuyên làm ngoại giao đúng rồi quan hệ với khách hàng là đủ. Thì tại sao mình phải cần ba ông trong một trong khi mình có thể tách ra tuyển nhanh hơn, dễ hơn, hiệu quả hơn. Đó thì đó là một ví dụ như vậy thì các công ty nhỏ nếu mà họ biết cách gọi là có những cái bí kiếp ngoài cái việc là bí kiếp liên quan đến tổ chức đội ngủ, bí kiếp ứng dụng công nghệ ví dụ như Ei chẳng hạn thì cũng sẽ là những cái cách giúp cho họ có thể perform. Đó là có nghĩa là vận hành hoặc là đem lại một cái hiệu quả tương đương với một công ty lớn hơn.
13:15 Bây giờ thì mọi người cũng nói đến AI rất nhiều và gần đây thì mọi người còn nói rằng AI ờ nói sâu hơn một xíu nữa là AI agent thì gần như là một gọi là một đồng nghiệp digital rồi một người có thể thay thế rất là nhiều nhiệm vụ vai trò công việc ở trong một doanh nghiệp và thậm chí là có tiết kiệm cả chi phí tối ưu được vận hành cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ nữa. Em muốn cho khán giả của Win Việt Nam nhìn rõ hơn về bức tranh toàn cảnh xu hướng của AI, về bức tranh của AI nó đang phát triển như thế nào, đặc biệt là với thị trường Việt Nam ạ. Thì có thể nhờ anh Nam, một người mà có thể gọi như là một chuyên gia cũng đã nghiên cứu ăn nằm với AI rất là lâu rồi. Chia sẻ với mọi người một cái bức tranh tổng quan ạ. Đầu tiên là anh sẽ giải thích cho em là AI là cái gì, sau đó là
14:00 AI cho doanh nghiệp như là ứng dụng như thế nào rồi nó mới tới cái khúc là AI Asian được ứng dụng như thế nào. Anh xem AI không có đáng sợ như là rất nhiều người nói tranh thay thế rồi kinh khủng. Anh anh anh anh không phải là cái trường phái như sợ đáng đáng sợ ghê gớm như vậy ha. Anh là một cái trường phái là anh xem AI như là một công cụ và cái công cụ này nó giúp cho chúng ta thay đổi cái cách chúng ta làm việc. Thay đổi cách chúng ta làm việc chứ anh không nhìn góc độ là nó sẽ thay thế con người. From the new way of working. Anh là anh học Bách Khoa khoa công nghệ thông tin. Anh là background
14:48 kỹ thuật nha. à anh có khá nhiều năm làm kỹ thuật đa tầng từ mạng cho tới phần mềm cho tới kiến trúc giải pháp. À khi mà nói về những cái câu chuyện về dữ liệu, về machine learning, về data là anh là một trong những cái người nhắc tới nó. Ví dụ như là về CDP chẳng hạn. Dạ CDP là một chủ đề khá là hot trong một khoảng thời gian tương đối dài. Anh nghĩ là một trong những cái người nhắc tới nó đầu tiên. Lý do anh nhắc tới nó đầu tiên bởi vì anh biết tới nó thông qua Sell Force và Oracle. Tức là những cái hãng lớn, những cái thương hiệu lớn, những công ty, những cái tập đoàn ra quốc gia người ta đã có một cái nhìn nó không nhỏ như mình. Nó là một cái con câu chuyện dài
15:33 và họ leading, họ là những cái tril blazer, những người tiên phong. Khi nó tới thị trường Việt Nam nó có một cái độ trệ rồi xong tới anh em chúng ta nó trễ thêm chút xíu chút xíu nữa. Cho nên là à anh sống sót qua những cái con sóng đó nên là anh anh cũng có một cái nhìn tương đối là toàn cảnh. Rồi bây giờ giải thích ai là cái gì mà mọi người sẽ nghĩ là ai là cái gì đó rất mới. Nó là một cái xu hướng kinh khủng khủng khiếp. Mà thật ra AI nó có cách đây 70 năm rồi, có thể còn lớn hơn ông nội ông ngoại em. Năm 1954 55 là mọi người các nhà khoa học đã có những cái hội thảo đầu tiên đó về AI và qua 70 năm đó AI nó có những cái
16:21 lúc nó rất thịnh vượng và có những lúc nó chìm xuống có những mùa đông mùa xuân mùa hè kiểu như vậy thì cái thời điểm gần đây nó là một cái thời điểm nở rộ hot mùa xuân đúng không anh mùa xuân nở rộ kểu vậy xong một cái khoảng mùa đông rồi Thì lúc mà năm 19 năm mấy á mọi người đã đặt câu hỏi là làm sao để máy móc có thể hiểu được như con người hay là làm được những cái việc của con người. Thì tại thầm nói là bắt đầu mọi người đã đặt nghiên cứu mọi người nghĩ ra rất nhiều các viễn cảnh khác nhau. Nói về công nghệ rất là nhiều. Nếu mà mọi người có xem phim Star Wars hay là Star Trek á là trong những phim đó là thời điểm đó là đang mùa hè của của AI luôn. Mọi người nói với công nghệ rất là nhiều.
17:07 Em có đọc Doraemon đúng không? Rất nhiều công nghệ AI của tương lai được nhắc tới. Nhưng mà sau khi mà nói tới thôi mọi người cái việc từ nghĩ cho tới khi ứng dụng nó quá khó đó lại chìm xuống thành mùa đông một thời gian khá dài 1990 mấy, 2 lẻ mấy rồi gần đây dữ liệu nó mới bắt đầu tốt hơn, nó hỗ trợ cho ai nhiều hơn. Rồi thì anh nói cho mọi người hiểu là AI nó là một cái quá trình dài và nó không phải là cái gì mới nhưng mà gần đây nó hot hơn bởi vì dữ liệu nhiều hơn. AI là trí tuệ nhân tạo. Để so sánh với trí tuệ nhân tạo mình so sánh với trí tuệ của con người tức là human intelligent và artificial intelligent. Human intelligent là những khả năng của con người. Khả năng mình nhìn nè, mình nhận biết, mình nghe ngôn
17:53 ngữ, mình hiểu, mình học. mình vận động tay chân, mình chạy, mình điều khiển là những kỹ năng của con người thì máy móc muốn học những cái human intelligent đó cho nên nó sẽ có những cái bộ mà skill set gần giống. Ví dụ như mình gọi là nghe hiểu ngôn ngữ thì nó sẽ gọi là NLP Natural language processing. Vận động thì nó gọi là robotic. Việc học hành của mình thì nó gọi là machine learning. Mà gần đây cái việc công nghệ lưu trữ nó xịn hơn rất nhiều choên là dữ liệu nó càng ngày nó càng to ra. No của mình được chuyển thành data và data nó càng ngày nó càng bự. Thì cái con artificial này nó được
18:41 học cái dữ liệu đó. Gần đây dữ liệu nó nhiều hơn, nó được học tốt hơn. Cái khả năng machine của nó, machine learning của nó tốt hơn. Bởi vì nó tốt hơn cho nên nó sẽ à học được nhiều thứ hơn. Rồi bây giờ em đã hiểu AI quên human intelligent và AI artificial intelligent đúng không? Giờ nói cái cục human AI đi nha. AI AI này á là 70 năm phát triển. Tuy nhiên gần đây có một ông AI mới sinh ra gọi là Gen AI. Được chưa? Generative AI tức là AI tạo sinh. Đây là AI truyền thống. Đây là AI tạo sinh. AI truyền thống thì có một cái khả
19:29 năng đó là khả năng phân tích và dự đoán chẳng hạn. Thì trong cái khả năng này á nó sẽ giúp mình một cái khả năng đó là dựa vào ví dụ như là trong ngôn ngữ đi khả năng liên quan tới ngôn ngữ biến đập b là hôm nay trời Hà Nội chấm chấm chấm Hà Nội hôm nay chấm chấm quá thì em sẽ điền chữ gì? Ừ thì lúc đấy sẽ có một cái tính từ nào đấy ở trong đó. với cái AI truyền thống á anh gọi là bây giờ mình gọi là AI truyền thống ha. AI truyền thống này nó sẽ cố gắng dự đoán cái từ ở giữa trong một cái ngữ cạnh. Dạ. Ừ. Và khi nó điền vào là nó hoàn thành nhiệm vụ. Còn với AI tạo sinh
20:16 á nó sẽ điền vào cái từ ở cuối câu. Và khi có từ ở cuối câu thì nó sẽ lại gọi là reaggressive. Ừ. Ừ. Tức là nó lại hồi quy lại, nó đọc hết cái câu này, nó lại phát sinh thêm những cái từ tiếp theo. Ví dụ như là trời hôm nay à thời tiết Hà Nội hôm nay đẹp ừ chấm chấm chấm thì có thể điền chữ lãng mạn chẳng hạn. Thì trời hôm nay đẹp và lạng mạn thì nó lại tiếp tục nó học một câu nó học lại từ đầu nguyên cái câu đó nó là tiếp tục tôi rất thích đi dạo xong nó đọc hai câu thì nó lại phát triển phát triển thêm. Thì nhờ cái khả năng mà có thể tạo sinh ra nhờ hồi quy tức là cứ đọc lại tạo sinh, hồi quy tạo sinh thì nó có khả năng là tạo sinh ra ngôn ngữ, văn bản, video, bài hát, âm
21:04 nhạc, rất nhiều thứ. Ai tạo sinh tạo sinh thì có một nhóm AI gọi là foundation AI như là Grock. Grock có nên gọi không ta? Grock chưa chắc nha. Nhưng mà Gemini chpt của Open AI, Gemini của Google chẳng hạn là những cái bộ họ có họ là một cái bộ rất là phức tạp, hỗ trợ nhiều cái AI khác từ ngôn ngữ, từ văn bản tới hình ảnh, tới video họ cung cấp nhiều thứ. Thì cái AI đó người ta một mình gọi là cái foundation AI, một cái AI cơ bản để cho những AI khác có thể ứng dụng. À đây là cái con AI cho những cái người nhiều tiền người ta phát triển ra. Còn
21:50 anh em mình đi phát triển chatbot rồi này kia giao tiếp này kia thật ra là mình gọi xuống cái con này thì cái con này là cái con gốc rễ còn mình chỉ là cái nhánh lá mình nốt lên trên đó thì cái tầng này gọi là AI ứng dụng cơ bản còn tầng dưới này là foundation AI cho nên khi mà chúng ta nói tôi làm được AI thật ra là tôi làm mấy con A ứng dụng còn những cái người mà làm foundation AI rất là tốn kém phải có dữ liệu rất nhiều phải có máy móc phải tốn rất nhiều thứ rồi bây giờ tới từ khóa của em nè bây giờ mới tới lúc của em nè ai là một đứa con chung của AI truyền thống và AI tạo sinh. AI truyền thống sẽ cung cấp những cái khả năng cho nó để nó có thể nhận diện hình ảnh thành chữ. Rồi sau đó phân tích rồi đưa ra cho cái
22:37 ông AI tạo sinh. AI tạo sinh á nó cung cấp một cái khả năng đó là nó cũng tương tác với con người bằng cái ngôn ngữ thực bình thường. Mình nói gì nó cũng hiểu mặc dù mình nói những cái câu viết tắt, viết tiếng lóng gì đó nó cũng có thể hiểu và nó trả lời với mình một cách rất là đơn giản. Thì mình xem như là cái lớp phía sau của nó là phía sau sâu xa của nó là AI truyền thống, AI tạo sinh nó hỗ trợ ở cái lớp giao tiếp. Thì nguyên cái cục này mình gọi là AI agent. Bây giờ nó giống như là lúc 5:00 sáng vậy á. Bây giờ nó cũng là khoảng thời gian đó đối với AI 5:00 sáng. Cho nên là những cái gì mà liên quan tới định nghĩa, liên quan tới xu hướng, liên quan tới góc nhìn nó cũng là những cái góc nhìn của 5:00 sáng. A nó có nhiều
23:24 level, mỗi lần mình đắp vào nó lại thêm một level mới. Aent trước đây nó chỉ là tự động hóa thôi. Sau đó nó có thể là thực hiện một số cái suy nghĩ rồi nó có thể tự tư duy rồi tư duy và thực hiện rồi càng ngày nó càng hoàn thiện hơn. Thì thì mỗi lần nó vậy thì Aent nó lại tham vọng của con người nó lại nhét vào Aent thêm một tầng nữa. Bây giờ nói tới việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp đi. Ứng dụng AI vào doanh nghiệp nó sẽ có hai tầng. Tầng thứ nhất là ứng dụng AI doanh nghiệp cho cá nhân bằng cách là tăng hiệu quả và sức lao động của nhân viên. Và số hai là ứng dụng AI agent vào
24:10 để giải quyết những vấn đề chung của doanh nghiệp. khác nhau không? Rồi đối với vấn đề chung của doanh nghiệp thì nó cũng có hai nhóm tức là AI tổng quát gọi là generative AI, AI tổng quát và có một cái lớp nữa là specialist AI là AI chuyên dụng. Còn góc độ cá nhân thì mình nói tới AI cá nhân. AI ứng dụng cho doanh nghiệp thì anh nghĩ cái việc mà ứng dụng cho nhân viên nó cũng là một phần trong doanh nghiệp. Trong doanh nghiệp thật ra có rất nhiều các ứng dụng AI hỗ trợ cho cá nhân làm việc ví dụ như Gramly để check lộ chính tải. Có dùng không? Có ạ. đó hoặc là những cái con mà
24:56 để hỗ trợ cho các cuộc họp ghi âm lại rồi đọc ra script rồi tóm tắt đó những cái con đó cũng là hả anh thì hay xài griff ừ mọi người sẽ có mọi con đó rất nhiều trăm hoa đuôi nở anh cũng không nghĩ là mọi người cứ cố đi học những con mới làm cái gì à rồi những cái cơ bản xa hơn một xíu ví dụ ngoài nhận thức cơ bản thì nhận thức xa hơn một xíu Ví dụ như là semin deep research thì nó là những con chuyên sâu về một phân tích hơn. Ví dụ như Gemini nó có một con chuyên về data analytics gọi là con data analytics luôn. Rồi có con chuyên về deep research luôn. Thì hai con đó là hai con khác nhau. Đọc số liệu tổng hợp hiểu. Rồi cái
25:42 con mà liên quan tới tổng hợp làm resarch cũng rất hay. Nó trước đây mình mình hiểu mình hiểu là AI sẽ được cái kiến thức của nó sẽ được lock tại một cái thời điểm nào đó vậ là tháng 12 năm 2023 tháng 10 năm 2024 là những cái dự liệu gì trước đó nó không biết có phải mọi người vẫn đang hiểu như vậy không nhưng bây giờ các con AI nó không như vậy nó không phải là nó chỉ có những dữ liệu như vậy nó có một cái công cụ ừ đó là nó khả năng search giống như Google search vậy đó ừ dạ vâng cho nên là thông gọi nó cập nhật hàng ngày, hàng giờ hàng phút. Trên mạng có gì là nó đọc cái đó. Dạ vâng. Dựa trên kiến thức nền tảng cộng với là dữ liệu nói search choên là nó có thể có rất nhiều thông tin để nó hỗ trợ cho công việc của mình.
26:29 Ví dụ như mình cần đưa ra một cái bản phân tích à tình hình à dự đoán tình hình sắp tới công ty nên nhập hàng như thế nào sau khi chung đưa ra cái chính sách thúi quan mới chẳng hạn. mình có thể tự đưa ra deep research nó research cho mình rồi nó có thể tự tổng hợp nó tự đề xuất thì khá khá là ổn. Thì anh nói nếu mà mình biết sử dụng tốt thì mình cũng có thể thấy là mình tận dụng được AI một cách hiệu quả. Một một số người quay lại quan điểm một số người hơi hơi bị lo lắng hoặc là sợ quá lên vấn đề là khi có AI thì nó sẽ thay. Em biết máy in máy in sách á in giấy nó ra từ hồi nào?
27:14 Thế kỷ thứ 15 trước đó thì mọi người phản sách là copy viết tay. Anh có một cuốn sách thì anh phải chép. Muốn hai cuốn sách thì anh chép hai cuốn chép ba cuốn. Cho nên kiến thức nó bị limit. Một số cuốn sách gọi là lượm được bí kiếp vộ công á là cái bí kiếp đó chỉ có vài cuốn thôi cho nên là nó khăng hiếm. Thì thế kỷ thứ 15 á người ta phát minh ra cái máy in một ông nhà khoa học người người Đức. Thì tại cái thời điểm đó giáo hoàng rất là lo lắng vì bảo là nếu mà mọi người có thông tin mọi người biết kiến thức mọi người hiểu mọi người sẽ giỏi và ta sẽ không thể nào kiểm soát được là một sự lo lắng ổng đưa ra chính sách là ai in cái gì sách gì là ổng phải kiểm soát á. Cuối cùng mọi người cũng cả
28:00 nhân loại tiến thêm một bước đúng không? Đâu có ai chết chóc. đương nhiên là nó sẽ có thay đổi cái cách làm việc và phối hợp với nhau. Tuy nhiên là nhìn chung là sẽ cả thế giới nó cùng tiến về một bước. Rồi có hồi có internet cũng vậy. Google search cái thời Google search anh học anh nhớ là hồi anh học đại học bắt đầu có Google mọi người bảo kiến thức này kiến thức kia trong sách bảo lúc đó tụi anh hỏi nhau là mày đã search Google chưa? Mày biết Google là cái gì không? 2002 2003 là lúc đó bắt đầu có ra Google đó. Thì lúc đó trước khi mà có Google con người phải đọc sách. Khi có Google có người đọc sách nhanh hơn, có người tìm hiểu nhanh hơn, có nhiều thông tin
28:46 hơn như cũng đâu ai chết đâu. Mọi người cùng nhau học một công cụ mới và sau đó là coi như là nó lại nhân loại lại tiến thêm một bước trong cái việc là ta không cần phải học từ chương, tức là học thuộc lòng nữa. Cần cái gì ta có thể sech ai lại tiếp tục như vậy không? nó lại giúp con người tổng hợp thông tin, hỗ trợ cho chúng ta làm cái hình nhanh hơn, sửa cái nọ nhanh hơn, ra một cái kế hoạch, ra một cái phân tích, ra một cái con số thống kê nhưng mà cũng không ai chết được. Đó, có người chỉ cùng nhau học cái cách làm mới và phối hợp với nó. Tức là luôn luôn phải có human in the look, có con người trong cái việc tương tác với AI. Dạ. này lại tiến thêm một bước nữa thì đó là anh mới cho em tưởng tượng
29:35 được. Recap lại nha. Có hai cục. Cục này là AI cho ờ cảm nhân. Đúng rồi. Và cục này là AI cho doanh nghiệp. Đúng rồi. AI đúng cho mục đích doanh nghiệp. Còn nguyên cái cục này cũng là đều cho doanh nghiệp nha. Ừ. Anh nhìn thấy rằng là AI như mình đang nói đến cái tầng AI agent rồi thì với các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam đi tại Việt Nam và thời điểm hiện tại mọi người nói đến Asian vẫn như một người gọi là nhân sự thì anh thấy nó đang thay đổi cái cách quản trị vận hành phát triển các doanh nghiệp tại Việt Nam như thế nào ạ? Bây giờ mình sẽ nói tới nước ngoài trước đi cho nó dễ. nước ngoài người ta có tổng hợp thống kê ờ khoảng đầu tháng tư cách đây khoảng 1 tuần thì Google Cloud Google mới đưa ra
30:21 một cái bạn tổng hợp một số các use casis mà ứng dụng AI Asian trên thế giới. Họ bảo là đúng một năm trước năm 2024 tháng tư thì có 101 US casis. Tháng tư năm nay thì có 601 nhiều gấp năm lần. Rồi thì họ cũng thống kê là những ngành nào là ứng dụng nhiều nhất. Anh sẽ gửi cái hình đó cho tụi em. Thì những cái ngành mà ứng dụng nhiều nhất có lẽ là ngành về technology. Đúng rồi. Số hai là ngành gì? Đố em ngành cần phải dùng dữ liệu. Financial services banking này kia. Tài chính dịch vụ tài chính á. Ừ. sẽ là cái
31:07 ngành mà ứng dụng nhiều. Rồi những cái ngành liên quan tới healthc ừ dịch vụ healthc. Ừ. Anh anh anh có một anh bạn một câu chuyện kể cho em nghe một câu chuyện ứng dụng AI trong cái ngành biotechnology y sinh học. À anh có một anh bạn anh bạn này là một startup có gọi startup nhưng cũng vậy được 7 8 năm rồi ở Mỹ. Dạ. à một tiến sĩ về y sinh học thì à anh này làm một cái ứng dụng AI trong một cái lĩnh vực như thế này. Trên cái một cái mô nhỏ cơ thể mình nó có khoảng 4 triệu tế bào. Tế bào nha, single sale nha. Thì
31:55 các tế bào này nó giống như là 400 người dân ở trong một thành phố. 4 triệu người dân này sẽ có những cái hành vi khác nhau. Khác nhau. Thì khi mà có một hành vi bất thường, ví dụ như một nhóm người tụ tập lại, tức là có sự bất thường, ví dụ như có 100 người, 100.000 người tụ tập lại tại một cái vị trí và họ đang xây dựng cái gì đó là bất thường đúng không? Thì cái con AI của anh đó theo dõi hành vi của 4 triệu và đưa ra bất thường. Tức là khi tụi nó có sự di chuyển bất thường hay tụi nó có hành vi bất thường hay tụi nó giao tiếp với nhau một cách bất thường thì anh đó chẩn đoán bệnh dựa trên hành vi bất thường
32:42 đó trên thời gian thực ngay tại thời điểm ngay tại thời điểm đó luôn. Những cái công nghệ sinh học trước đây của chúng ta là trên cái mức độ là mô tế bào. Mô chứ không phải tế bào. Mô tức là nhìn vào cái gan này, nhìn vào cái dạ dày này bảo ờ cái này loét nè hoặc là cái cái gan này nó có hình dạng này. Ờ cái này có thể là bệnh này bệnh kia nè. Ví dụ như quả gan của em nó nhiêu đây, quả tim của em nó nhiêu đây. Rồi khi nó đã thực hiện một cái vít lõm ở trên này hoặc một cái hành vi mà có thể quan sát được Dạ. Thì chúng ta đã trệ rồi. Còn ở mô tế bào là ở mức độ rất sớm. Dạ. very early stage mà nó có thể theo dõi được và nó ứng dụng AI để
33:28 nó dự đoán xem là cái tập tục cái tập quán cái sự thay đổi bất thường đó nó khác cái tập quán bình thường thì nó có thể là bệ đó là ứng dụng AI trong lĩnh vực A sinh học. Công ty của bản Anh là công ty Biotourin. Ở cái cấp độ tế bào thì trên thế giới chỉ có hai công ty nghiên cứu thôi. Công ty bản anh với một công ty là của Cohan vợ Mukbus. Còn đương nhiên thì các công ty về dịch vụ, công ty về professional service, công ty về manufacturing thì cũng có ứng dụng nhưng mà cái số lượng quy mô nó không có nhiều bằng. Bây giờ phải nói tới tiếp theo là ứng dụng làm cái gì? CAS sử dụng GNAI Asient thì Google hôm trước mới ra cái tổng kết á 601 cái use
34:15 case. Thì bây giờ người ta thống kê ra là phần lớn là tập trung vào cái USAS cho liên quan tới khách hàng ví dụ như là chatbot chẳng hạn. Số hai là những cái US hỗ trợ cho nhân viên. Thứ ba là USCE hỗ trợ về mặt dữ liệu. Thứ tư là liên quan đến creative. Thứ năm là liên quan đến lập trình. Và thứ sáu là liên quan tới security. Đó thì sáu cái loại USC này là sáu cái loại USA tương đối phổ biến. Thì cái USA mà liên quan tới khách hàng nó là nâng cao hỗ trợ khách hàng, cá nhân hóa, dịch vụ và tương tác là nó chính là những con boss mà trước đây chúng ta có. Nó là chính là chatbot á. Ừ. Nhưng mà chatbot này nó được chat với một cái ngôn ngữ nó mược hơn, nó con người hơn
35:03 và nó biết những cái thông tin của doanh nghiệp nhiều hơn. Ví dụ như là nó có thể sử dụng những công nghệ như là RAS hay là phunin trong cái việc là à đọc thêm dữ liệu của doanh nghiệp để trả lời câu hỏi cho nó đúng. Số hai là cho nhân viên ha. tân viên thì những cái công việc như là tăng năng suất tự động hóa công việc lặp đi lặp lại hay là cải thiện cái sự cộng tác với nghĩa là data agent thì phân tích dữ liệu ừ rồi sáng tạo thì nội dung marketing quảng cáo thiết kế những cái mà chúng ta biết for fun á có thể áp dụng được khá nhiều lập trình là cái trong ngành lập trình các công ty phần mềm cũng ứng dụng rất nhiều ha bảo mật thì phát hiện điều tra phật phục hồi phản hồi các mối đa dạng an ninh còn những cái công ty ở Việt Nam gọi là công ty SM smei hoặc là công ty vừa và nhỏ đó
35:50 thì nếu ứng dụng AI thì sẽ họ ứng dụng như thế nào? Rồi cái cốt loại của AI nó liên quan tới việc ứng dụng như thế nào á nó là dữ liệu. Dữ liệu nó chính là cái cái cái gọi là cái quan trọng nhất trong cái việc quyết định là có ứng dụng được hay không. Thì các doanh nghiệp SME Anh Đồ rằng họ không có ứng dụng không có dữ liệu nhiều hoặc là ít nhất là không tổ chức bài bản giống như mấy ông kia. Cho nên họ sẽ bị thiếu một trong những cái yếu tố đầu tiên là về mặt dữ liệu. Cho nên việc ứng dụng mình tạm có thể gọi là anh thấy là cũng tương đối có nhưng mà nó không đi vào chiều sâu, nó không đi vào vận mặt dữ liệu mà nó trên bề nổi. Tuy nhiên nó lại nợ rộ như là hoa mùa xuân đông nó nó sẽ có cái sự ừ
36:41 mặc dù nông nhưng mà lại rộng trên một bình diễn nó rộng hơn. Ok em cũng có thể làm được nè anh. Chat boss nè thì build lên và xẹt xẹt bỏ mấy trăm đô ra là cũng có thể build được rồi. Đó kiểu như vậy thì các công ty này anh nghĩ số lượng nó cũng tương đối là [âm nhạc] đông. Mọi người cũng đang nói đến AI agent rất là nhiều với các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Liệu nó có thể giúp cho doanh nghiệp tối ưu vận hành rồi tiết kiệm chi phí được hơn không? Vậy thì với quan điểm của anh, anh nhìn thấy rằng là các chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam đi họ có những cái hiểu lầm gì khi ứng dụng AI agent vào trong doanh nghiệp không? Và có những cái rào cản gì như anh nói vừa nãy em em có nhớ đến một cái rào cản đầu tiên và tin quyết nhất anh
37:26 vừa nói đến đấy là giào cản về dữ liệu đúng không ạ? Thì họ có những cái rào cản gì khi ứng dụng AI agent tại Việt Nam? À anh có hai công ty, một công ty là Opla C như mọi người biết và một công ty này là OPL CTIN không? hai công ty khác nhau, một công ty bán sản phẩm, một công ty làm dịch vụ, dịch vụ tư vấn thì à công ty dịch vụ tư vấn và đào tạo về chuyển đội số nói chung và về ai nói riêng. Thì điều này cả hai công ty offline xem và offline cần sao tiên giúp anh có một cái có rất nhiều cơ hội để tiếp xúc với khách hàng. Nếu mà narrow down cái cái cái quy mô cái cái gọi là cái tập mẫu mà anh em ta đang quan sát đó là những cái doanh nghiệp Sy á thì anh thấy nó có cái sự phân bố như thế này. Những cái công ty
38:13 mà làm về ecom, làm về digital họ thích ứng khá nhanh. Họ trải nghiệm nhiều, họ thử nghiệm nhiều, họ dám sai sửa, thử sai sửa. Những cái người mà họ có nhân sự làm trong lĩnh vực này, họ quen với công nghệ rồi thì cái nhóm này anh thấy ứng dụng tương đối là nhanh nhanh nhạy. Đó, cứ có tool gì mới là thử liền, có đồ chơi gì mới là thử. Rồi đưa ra kết quả rồi sẵn sàng chia sẻ. Rồi anh em xung quanh trong cái ngành đó cũng la lên ô hay quá hay quá chị em với làm như thế nào? Đó thì cái nhóm mà liên quan tới ecom digital anh thấy là là khá là nhạy nhạy. Mình đang nói SME nha. Ừ rồi những
39:00 cái nhóm mà làm à à dịch vụ sản xuất thì có vẻ chậm chạp hơn. bắt đầu cũng nghe nghe ngóng ngóng nhưng mà anh đấy họ cũng chưa thật sự là họ gọi là họ không phải là người tiên phong không là pioneer mà họ là những cái người quan sát và chờ đợi những người khác có những cái cây study success rồi thì họ mới xài thử. những công ty lớn họ cũng bị các công ty những cái tập đoàn to financial service rồi này kia technology họ nhìn vào những công ty mà ở cái tập mà anh em mình tạm gọi là pioneer đó dạ cái tập này họ cũng nóng ruột lắm họ cũng ồ mấy thằng kia nó áp dụng cái gì hay vậy có gì vui sao chúng ta có nên áp dụng hay không nhóm tiếp theo là nhóm early
39:46 adopter là những cái nhóm mà cũng ứng dụng bài bản sẵn là những công ty mà có cái sự à có ngân sách có tiền bạc họ cũng bắt đầu ứng dụng thử như những cái US mà anh nói với em thì các công ty đó là những công ty thược là các công ty NMC, công ty có yếu tố nước ngoài, tập đoàn, người ta có một cái định hướng rõ ràng trong cái việc là ứng dụng thử nghiệm. Thì hai nhóm này là hai cái nhóm đi đầu leading. Còn những cái nhóm mà leve phía sau như là các công ty về sản xuất hay là dịch vụ truyền thống hơn hoặc các công ty ở ngành càng truyền thống hơn. Ví dụ như là bệnh viện, ngân hàng thì anh nghĩ là à bệnh viện hoặc là khách sạn, hospitality nó chậm hơn một chút. Cái việc ứng dụng AI này nó đang
40:32 phụ thuộc vào cá nhân. Cá nhân là cái con người lead những cái dự án liên quan tới AI nhiều hơn là doanh nghiệp. Dạ. Thì những cái người mà những cái nhóm ngành mà anh em mình xác định đó là Pioneer là những người những cái nhóm ngành có những cái con người, những cái cá nhân mà họ họ dám thử sai. Cho nên nhóm đó họ họ họ đi đầu ứng dụng sẵn. Đó. Còn cái tập mà early adopter là những cái tập mà họ có cái chiến lược lớn và rõ ràng. Họ có practice là trước giờ cứ công nghệ là họ áp dụng, họ có ngân sách riêng cho việc đó. Thì hai nhóm này là hai nhóm nội trội hơn. Cái bối cảnh ở đây tức là có những cái người đi đầu họ kéo. Dạ. Đó là hai cái nhóm mà mình mới nói. Cái nhóm
41:19 này có giá trị ở mặt phải là nó kéo nhưng mà mặt trái nó lại sinh ra một cái sự phô cho các doanh nghiệp nhỏ cho các doanh nghiệp đi sau hoặc doanh nghiệp từ trên nhìn xuống họ bị giống như là scam vậy đó. Ví dụ như là ồ tạo một bức tranh rất đẹp, tạo một video rất đẹp nhưng mà thật ra là họ phải làm rất nhiều hoặc là rất may mắn hoặc là họ thử sai rất nhiều. Và khi đưa vào thực tế thì nó không phải như vậy. Đó thì cái hiệu lầm đầu tiên tức là hiệu cái khả năng của AI quá lớn so với cái thực tế nó mang lại. Hiệu lầm thứ nhất. Hiệu lầm thứ hai là mọi người sẽ nghĩ rằng AI nói chuyện là những cái tip and trick sử dụng làm
42:05 sao để viết mail, làm sao để tối ưu một cái văn bản ngựa ra như vậy. Trong khi đó ở phía doanh nghiệp thì mình nhìn giải quyết một bài toán lớn hơn đúng không? Khi ứng dụng AI vào thực tế thì cái AOI nó không như kỳ vọng. Ừ. Tức là em nghĩ là doanh nghiệp nhọ có một con chatbot chat như người thật Dạ. thì nó sẽ đem lại rất nhiều giá trị. Dạ. Ố. Nhưng mà thật ra nó không phải như vậy. Em có thể phải bỏ cả trăm triệu để customize một con Aion. Nhưng cuối cùng nó chat thì bình thường em có 20 người chat. Giờ thì em có 22 25 người chat rồi à tức là số lượng phục vụ ít hoặc là cái nội dung trước đây thì giờ thì thấy cũng
42:51 hay hơn đó nhưng mà [âm nhạc] những cái sai sót nhỏ hơn mình cũng không chấp nhận được. Ví dụ như là nó làm rất tốt chín đơn hàng nhưng đơn hàng thứ 10 nó lại báo giá sai hoặc là nó lại nhầm lận thì cái việc mà xử lý những cái nhỏ nhỏ như vậy thôi nó cũng đem lại những cái hậu quả mà phải đi sửa chữa khắc phục nó còn mệt hơn. Ví dụ em sẽ sẽ thấy những cái cây chatbot demo rất là đẹp. Ồ anh hỏi mặt hàng gì trả giá với nó rồi đưa ra thông tin hỏi thông tin thay đổi. Nhưng đó là những cái trải nghiệm ở trong phòng thí nghiệm tức là trong những cái cây rất là đẹp nhưng mà diễn ra trên thực tế nó sẽ rất nhiều các vấn đề xảy ra. Và con ai con boss đó bởi vì nó là tạo sinh mà tạo sinh tức là nó sẽ cố gắng để nó trả lời cái câu hỏi của
43:38 mình. Đúng hay không đúng, có hay không có nó cũng sẽ vẫn cố gắng trả lời nó phịa ra. Thì khi nó phịa ra một câu hỏi như thế này, nó lại sinh ra một cái hiệu lầm cho với khách hàng. Thì cái việc cứ 10 người thì có một người hiểu lầm và báo giáo sai, báo giá thiếu vân vân thì cuối cùng mình đi xử lý nó cũng tính thành chi phí của mình. Thì hóa ra là cái benefit đem lại từ cái việc đầu tư nó không nhiều như mình nghĩ. Rồi là cạn về việc trình độ công nghệ thông tin trong doanh nghiệp. SM thì thường mình không có đội ngủ IT, không có CIO, CTO nhưng việc ứng dụng công nghệ AI này vào nói gì nói cũng sẽ cần con người trong cái việc định hình là các giải hệ thống phải được giao tiếp với nhau à phải có kết nối, phải có API
44:24 thì nó mới có cái sự liên thông giữa việc này qua việc khác, luồng này qua luồng khác. AI agent nó mới hoạt động được chứ không phải AN độc lập đâu. Nó phải vào công ty nó được nhìn vào EAP, nhìn vào C nhìn vào hệ thống vận hành, nhìn vào hệ thống kế toán để nó tổng hợp thông tin và nó thực hiện tác vụ. Nhưng nếu mà không các hệ thống không kết nối với nhau thì không làm được. Mà để hệ thống kết nối với nhau thì phải có con người, tức là phải có đội ngũ IT. Thì nếu các doanh nghiệp nhỏ thì họ lại không có cái đội ngũ này để họ làm. Đ cả lớn nhất nó là số lượng dữ liệu em phải đủ. dự liệu phải chính xác rồi phải có cấu trúc, phải có cấu trúc, phải sạch sẽ. Đó thì để làm việc đó nó là một câu chuyện muôn thuở luôn. Từ hồi
45:10 nã đến giờ mọi người đều dính bài toán đó. Vì hai cái đào cạn tiếp theo như anh nói hallucination and bias tức là gọi là ảo giác á. Dạ và thiên kiến. Dạ. Tức là nó dựa trên những cái dữ liệu hoặc cách học hoặc là từ đâu đó nó nghĩ ra nó lại đứng ở quan điểm rất là lịch lạc hoặc là nếu không có thì nó phịa ra những câu chuyện khác. Hôm trước anh có vào một cái phim trên Netflix, cái phim a về tuổi thiếu niên. Một bộ phim tưới anh nhớ tên nhưng anh sợ mọi người thì nhắc đó là bộ phim về có giết người ám sát. Thì cái bộ phim đó thấy mọi người bàn bạc khá là nhiều. Sau đó anh tính nói với anh về anh tính bạn với thằng con
45:57 anh. Xong anh hỏi chat GBT anh hỏi là cái câu trong cái bộ phim đó thì tại sao nhân vật họ có những cái suy nghĩ như vậy và đưa ra cho tôi một cái kịch bản để tôi có thể nói chuyện với thằng con của tôi ở cùng cái độ tuổi này. Thì nó nói nó nói đưa ra một anh kịch bản nhìn cũng rất là hay ho. Xong anh hỏi nó là mày đã xem chưa? Nó nói chưa đó nó phỉ ra kiểu tới mức vậy luôn. Anh nghĩ cái việc mà nó phỉ ra thì mọi người đều đều hiểu rồi đúng không? Đều đều có trải nghiệm với nó. Thì với anh nó là một trải nghiệm như vậy. Ở doanh nghiệp mà nó còn phỉa ra nữa thì nó rất là là mệt đúng không? Đặc biệt là friend với lại phía khách hàng. Đương nhiên là công nghệ cũng có sự cho
46:42 phép để kiểm soát nhưng mà cũng không thể nào kiểm soát hết được. thì đúng đó là một trong những cái hạn chế của AI cố hữu không phải là đối với doanh nghiệp mà đối với người dùng bình thường mình cũng sẽ gặp những cái những cái trường hợp như vậy. Dạ. Còn đối với doanh nghiệp á thì nếu mà đứng ở góc độ triển khai anh cũng nói thêm cái này nó phụ thuộc vào tư duy của lãnh đạo á. Lãnh đạo mình phải có những cái lãnh đạo gọi là II driven leadership. những cái người mà họ họ bảo công ty chúng ta phải cưỡi cái con sóng này, chúng ta phải ứng dụng nó và ừ một cách hiệu quả cho cái công việc để thúc đẩy cái năng suất lao động cũng như là cái cách chúng ta làm việc tốt
47:27 hơn thì doanh nghiệp suy nghĩ vậy là một là một cái suy nghĩ đúng. Còn nếu mà suy nghĩ theo kiểu là à ứng dụng AI để thay thế bớt người này người kia đi rồi giảm sức lao động ờ xạm chi phí về mặt nhân sự là mục tiêu của tôi thì anh nghĩ này là hơi quá về cái về cái mong muốn. Còn nếu mà suy nghĩ thôi kệ từ từ đi, cứ để anh em nó thực hiện xong hết đi, chừng nào mình thấy hay rồi mình thấy được rồi mình mới vào. Thì tư thế này nó cũng ở cái tâm thế nó hơi bị bảo thủ quá. Thì nếu mà mình đứng ở cái tâm thế anh nghĩ là nó trung lập hơn một xíu đó là chúng ta sẽ ứng dụng và chúng ta đặt cái mục tiêu là để tăng năng suất.
48:14 năng suất cho cả hai góc độ tức là nhân viên lận lãnh đạo. Ở góc độ lãnh đạo thì nó là anh hay có một cuốn sách khá là hay của Pascal Bonet. Đúng rồi. Cuốn sách đó nói là leadership sử dụng AI như một second thought partner gọi là partner. Nó gọi là partner. Tức là một cái một cái đối tác một cái người lược hỗ trợ cho mình về mặt chiến lược thì nó cũng là một cách ứng dụng ừ về mặt tư tưởng. Em có từng hỏi các anh chị khác rằng là liệu rằng AI sau này nó sẽ chiếm được bao nhiêu phần trăm trong những cái công việc ở trong công ty, vận hành công ty với các
49:01 doanh nghiệp vừa và nhỏ chiếm được bao nhiêu phần trăm? Và còn những cái gì mà AI agent không thể nào làm và vẫn phải là con người thì với anh với nó đang như thế nào ạ? Anh và OP La hả? Anh cũng là công ty công nghệ, tụi anh cũng ứng dụng AI nhiều trong việc lập trình code, program tụi anh cũng build a dent riêng cho tụi anh. Tụi anh bu cho doanh nghiệp cho nên có thể nói là tụi anh cũng nhậng người on the field. Tuy nhiên gọi là thay thế con người. Mọi người cứ nói vậy thôi. Em chỉ cho anh công ty nào thay thế người bằng ai đi. Bảo thôi ông nghĩ đi con AI này làm
49:47 được rồi. Tôi không cần làm nữa. Công ty nào? Mọi người chỉ nói đến một cái khả năng trong phòng thí nghiệm chứ còn thực tế vẫn là con người làm ừ hầu hết mọi việc mà đúng không? lại quay lại vấn đề chị anh nói nó là chị thay đổi cách thức làm việc. Tức là trước đây công ty chúng ta 10 người thì bây giờ công ty chúng ta vẫn 10 người nhưng mà mọi người có năng suất tốt hơn và làm việc hiệu quả hơn chứ không phải công ty chúng ta 10 người bây giờ cắt sáu người còn bốn người vô nó mà ông làm còn lâu mà bả thay được như vậy đó thì anh anh anh không tin rằng nó sẽ thay đổi nhưng anh tin rằng mọi người làm việc hiệu quả hơn năng suất sẽ tốt hơn phát triển công nhanh hơn đúng point of view của anh là như vậy anh đã anh đã trải qua anh đã trải qua thời kỳ này
50:33 khoảng khoảng năm 2015 lúc mà 14 khi mà anh bắt đầu bán SAS SAS software service vụ cloud đó cũng là sá à đúng dạ tại cái thời điểm đó các cuộc họp mà khen bán sá có khá nhiều các anh IT tham gia các anh IT sẽ hỏi phần mềm này host ở đâu à server để như thế nào rồi cần mua server bao nhiêu size zin cho anh để anh mua con server cho đúng, để vào data center cho nó đúng, mua đường truyền cho nó đúng. Anh bảo các anh không cần quan tâm nữa. Những cái này tụi em sẽ lo được cho các anh. Em sẽ tự host giảng sát mà. Xong các anh bảo ô thế thì IT thất nghiệp à?
51:21 đó các anh sẽ hỏi như vậy. Tới bây giờ cũng có IT thì vẫn phải làm việc của IT thôi nhưng mà nó lại phát sinh ra những cái công việc mới, những cái cách làm mới trong đối với vật phần mềm sát. Tất cả nhân loại tiến lên một bước đương nhiên là vẫn có sự loại bỏ nhưng mà loại bỏ nó là cái phần hiệu triệu chứng phủ thôi. Còn tất cả nhân loại vẫn phải chứng lên một bước. Còn những cái ông nộ không bước thì ông rớt lại. Thì giống như cách mạng công nghiệp lần thứ nhất, lần thứ hai kiểu như vậy. Thì lần thứ ba, lần thứ tư cách mạng công nghiệp lần thứ ba và lần thứ tư có thể em hiểu được là có internet rồi chuyển đổi số những cái gần đây đó. Rồi mọi người có thất việc thất nghiệp không? Mọi người chuyển từ công
52:08 việc này qua loại hình công việc khác chứ đúng không? thì ai là ví dụ như giả sử như là cách mạng công nghiệp lần thứ năm đi tạm gọi như vậy thì anh cũng nghĩ là mọi người sẽ không phải là tôi sẽ bị thức mà tôi chuyển hình thức của tôi bởi vì cái phương thức làm việc là khác. New form of working đúng không? Nó sẽ thay đổi thì mọi người chuyển qua làm những cái công việc khác. [âm nhạc] Nhưng mà Việt Nam bây giờ ví dụ như các doanh nghiệp vừa và nhỏ em cũng thấy bắt đầu JD còn thêm một cái skill nữa là phải biết ứng dụng AI sử dụng AI. Bây giờ bây giờ anh với em nói câu chuyện thực tế luôn anh. Câu chuyện em đóng qua một người cực kỳ phô luôn.
52:53 Anh anh debate với em anh bảo em nha. Ok. À em nói là em là doanh nghiệp rất cần đúng không? Và các doanh nghiệp cá nhân phải biết sử dụng ai? Sử dụng ai là sử dụng gì? Sử dụng prom đúng không? Sử dụng câu lệnh thôi chứ gì? Biết prom thôi. Đ được gọi là biết ai à. Đây anh nói cho em nghe cái biết prom nó giống như là ví dụ như đấm vào em biết một cú đấm đây một cái prom một cái prom một cái prom ba cái thế đánh khác nhau là ba cái prom đánh nhau á nó đâu phải chỉ có ba cái prom nó có rất nhiều các tình huống và các cách thể khác nhau đúng không cái mà em cần ở đây nếu nếu là cái sự khác
53:41 biệt giữa em một người biết về ai và một người không biết về ai không phải là em biết prom hay là biết một vài cái vỏ công bên ngoài mà đó chính là nội công. Nội công nội công của em nó sẽ là cái sự khác biệt so với nội công của một người khác. Từng nô na học giỏi, em học giỏi và thằng học dở. Thằng học dở nó cũng có thể học prom nhanh bằng em cũng trong vòng nhiêu đó ngày nó học nhiêu đây cái prom học nhiêu đây cái prom nhưng mà vận dụng như thế nào cái tính đa dạng như thế nào em sẽ biết nhiều hơn nó cho nên cuối cùng nó vẫn quay về cái gốc rễ vấn đề đó là cái nội công của mình mình hiểu, mình hiểu mình ứng dụng chứ không
54:30 phải là vấn đề về biết hoặc cuối năm 2023 22 cuối năm 2 độ 53 anh nghĩ anh là một trong những người đầu tiên viết về chat CBT ở thị trường Việt Nam tháng 1 năm 2024 anh không thấy bài viết nào trước anh là người trại nghiệm chat GPT từ tháng 12 tháng 11 tháng 12 năm 23 không phải là người đầu tiên ở Việt Nam đâu nhưng là người viết về nó anh có cái trải nghiệm đó anh là người tạo ra Facebook group là cộng đồng chat GBT Việt viết một bài ra xong ngay sau đó rất nhiều người liên hệ để làm một cái việc đó là tạo tài khoản. Anh thu tiền 1 triệu một người một tài khoản. Lúc đó là mọi người bảo ờ như vậy là biết ai biết ai là là có tài
55:17 khoản. Sau đó tới một thời kỳ là biết prom prom. Xong một thời kỳ nhiều hơn nữa là người ta không dùng prom bình thường mà là format prom. có cái BNTA rồi PCAD rồi các cái cú pháp khác nhau. Thay vì là prom là à ở ở cái lễ hệ thế hệ thứ hai á là prom là anh thấy giờ đang hiểu sách vẫn còn. Để hỏi AI về lập thành lập lập kế hoạch kinh doanh thì câu lệnh của bạn nên bắt đầu là hãy cho tôi một kế hoạch kinh doanh trong vòng 3 năm về sản phẩm này ở thị trường này. Enter. Kiểu vậy. Xong là rất nhiều vấn đề. Mỗi vấn đề em lại học thêm một prom. Sau đó người ta mới ngôn ngữ hóa nó lại thành
56:02 những cái cứu pháp. Ví dụ như là phải có contest, phải có action rồi phải đưa cho nó là xuất ra format gì, đưa ra ví dụ như thế nào với cái tông giọng hay sau, đóng vai của người nào chẳng hạn là một số cái format cao cấp hơn. Nói chuyện với ai nó tương tự như là nói chuyện với con người. Bây giờ em có học em nói chuyện với mẹ em nói con ơi ra đường con chỉ cần học năm câu này đâu phải đâu đúng không? câu chuyện nó rất nhiều câu khác nhau cho nên em không thể nào học format được học prom được mà cái mình học là học nội công thể nói rõ hơn nội công sẽ nội công là sau khi nghe podcast này podcast này anh chắc chắn mọi người sẽ hết sợ vậy không bộ phận ai à biết ai là gì này là
56:49 anh nói tới AI truyền thống hay là anh nói tới AI tạo sinh Asian AI Asian AI Asian thì cũng biết AI Asian nó ứng dụng như thế nào? Anh nói tới là agent tổng quan hay là Asian chuyên môn kiểu như anh thấy bắt đầu em thấy không khi mà mọi người bắt đầu hỏi những câu hỏi như vậy trong thực tế là mọi người hết sợ. Mọi người hiểu nó không phải là một con ma nữa mình biết hình dung nó nó ở đâu nó to nó nhỏ cái đó nó chính là nội công. Còn cái việc giờ đặt prom đặt prom thì có gì đâu không biết prom hỏi nó. Bây giờ bảo prom tốt nhất để tôi hỏi vấn đề này là gì nó sẽ cho em biết. Nó bây giờ nó thông minh tới mức đó rồi em học làm cái gì nữa anh Huy sao phải đi trả tiền 300.000 500.000đ để học các prom có cái gì thì hỏi nó nó đã thông
57:36 minh tới mức vậy rồi. Ừ còn làm cái gì hả? Rất dễ em bỏ một cái video vô em bảo mày cho tao prom để làm cái video này. Em bỏ bức hình vô mày cho ta cái prom để có thể làm bức hình này. Nó chẽ chơ prom rồi. Quan trọng là mình có một cái tư duy đúng thì lúc đấy dạ nó chính là nội cộng. Dạ vâng. Lấy ch một bí mật. Trong cái prom nó không có one short prom tức là không có chuyện một câu prom của em mà nó giải quyết được vấn đề mà nó là một chuỗi các cái prom không. Nếu mà cái prom tốt nhất em cũng phải sau đó em cũng phải điêu khắc người ta gọi là điêu khắc á. Tiếng Anh gọi là crafting á. Craft tức là điêu khắc nó. Em không thể nào bấm một phát
58:22 cái tự nhiên nó ra cái đúng em cần được. Em phải điều chỉnh à ở dưới góc độ này, dưới góc độ kia, ngành nghề này, ngành nghề nọ, công ty của tôi, công ty của bạn ở cái thời điểm này, thời điểm kia đứng ở cái voice này cái voice nọ thì em thay đổi rất là nhiều những cái aspect khác nhau. Những cái cách để em khai thác lúc thì em điêu khắc ở phía dưới lên, lúc điêu khắc từ trên xuống trái lại phải nó rất là góc nhìn những cái góc những góc nhìn rất là khác nhau. Đó thì cái việc cái prom đầu tiên á nó không quan trọng bằng cái việc là cái quá trình điêu khắc nó quá trình điêu khắc. Dạ. Mà quá trình điêu khắc đó nó cần nội công. Tức là em hiểu em hiểu gì? Không phải em hiểu về ai đâu. Em hiểu bài toán của em. Em hiểu cái ngữ cạnh câu chuyện của em. Em hiểu cái tôi đang
59:07 muốn gì nữa. Đúng em hiểu em. Và cái đó nó lại quay trở về nó là nội công chứ nó không phải là cái prom ngoài kia. Anh không cần một cái prom nào nhưng anh biết là anh phải khởi đầu. Và sau đó anh điêu khắc nó theo cái ý muốn của anh. Và cái để mình hiểu của chính mình cũng phải là người học giỏi, người làm giỏi, hiểu cái công việc của mình. Dạ vâng. Hôm nay em ngồi nói chuyện với anh thì vợ lãi được rất nhiều thứ. Em vẫn luôn nói là em rất rất biết ơn vì em có cơ hội tất cả mọi người đây có cơ hội để được trò chuyện với những người rất giỏi, siêu siêu giỏi à vỡ ra được rất nhiều tư duy quan điểm mới mà họ mất rất nhiều năm để có thể nghiên cứu và đúc rút ra thì tụi em có được những cái thứ tinh túy đó.
59:54 Anh cũng vậy là người dạy sớm 5 giờ đông với ai này thôi. Vậy thì tiếp tục với cái những cơ hội này thì mọi người nên làm gì để đón được sóng nó đây ạ? Mọi người nên chuẩn bị như thế nào ạ? Đặc biệt là các doanh nghiệp bạn nên chuẩn bị gì để có thể như anh nói là cưỡi được sóng thay vì tôi chờ đợi một cái case study thành công nào đó và từng ch ứng dụng. Cái này nó lại thuộc vào cái tâm thế của cái người lãnh đạo. Vâng. Một lần nữa nhấn lại, nhấn mạnh lại là tâm thế bạn có phải là một cái leadership mà theo theo nguyên tắc là sẵn sàng thay đổi tiến về phía trước và là những cái người pioneer, những người tiên phong hay không? Anh không nói là đúng và sai nhưng mà
1:00:42 những cái người thành công nhiều hơn là những người thường là có cái sự tiên phong. Họ thử sai trước, họ khuyết win qu fail, họ rút ra bài học trước và họ cân đối giữa cái việc được và mất. Ví dụ như là mất mất ít thì thì thôi nhưng mà được họ được rất nhiều. Đó thì nếu mà cái người lãnh đạo mà có cái tư duy như vậy thì anh nghĩ họ sẽ không ngồi chờ sống, họ sẽ sẵn sàng trước. họ sẵn sàng cho công ty cho cá nhân của các những người lao động của họ tức là nhân viên của họ bắt đầu làm quen bắt đầu ứng dụng đưa ra những cái case phân tích xem chỗ nào chúng ta có thể sử dụng được AI
1:01:29 cho nó tốt hơn. AI trước đây ứng dụng rất khó nha, đầu tư rất là nhiều, đội ngủ rất là đông và rất nhiều tiền. Ví dụ như là xây dựng những cái model machine learning. Nhưng bây giờ chúng ta có ai rồi, việc đó nó dễ hơn, thuận tiện hơn rất nhiều. Cho nên khi mà chi phí nó cũng thấp rồi thì anh nghĩ cái việc làm quen ứng dụng nó dễ hơn là sự chuẩn bị. Rồi bắt tay vào việc luôn. Thật ra nó có một cái guine là những cái bước mà chúng ta cần làm. Mình thứ nhất là trong tâm tâm niệm chúng ta có phải là cái người chúng ta tiên phong hay không. Còn nếu không tiên phong ok ngoài chờ chờ ông nào có success case study chúng ta sẽ học theo mấy ổng dễ đỡ tốn tiền. Nhưng nếu mà có tư duy tiên
1:02:14 phòng chúng ta phải người làm trước ứng dụng thử bởi vì bởi vì chúng ta là cái người phải như vậy. Được chưa? Bước số hai chúng ta xác định là chúng ta phải làm thì chúng ta sẽ làm gì? làm gì thì chúng ta phải gà la có cái gà la gine ví dụ như là giống như chuyện đội số thôi chúng ta cũng phân tích đánh giá hiện trạng có những cái điểm nào, có những cái quy trình nào có những cái con người nào đang lặp đi lặp lại những công việc nhàm chán ai có thể xử lý được hay không hoặc những cái điểm nào mà cần sự sáng tạo, sự hỗ trợ những cái partner, những cái người mà giúp mình suy nghĩ nhiều hơn, sáng suốt hơn hoặc là đưa ra những cái second opinion, những cái yến khác, ý kiến khác hoặc là những cái chỗ mà cần mình challenge nhiều hơn để mình không bị
1:03:00 bias. Cá bân chúng ta cũng bias. Ai sẽ là cái người verify lại, kiểm tra lại chúng ta có bas hay không. Đó thì chúng ta sẽ tìm những cái góc ngách như vậy. Những cái chỗ nào mà ai có thế mạnh và có thể hỗ trợ cho con người. Đưa ra suy nghĩ, tính toán tự động hóa rồi sau đó chúng ta thử nghiệm với một cái quy mô nhỏ, chi phí nhỏ, chi phí thấp. Anh nói với em so với chuyển đổi số cách đây 2 3 năm khi mà mọi người nói về chuyển đổi số là một con số rất là to và rất là nhiều tiền. Ứng dụng những cái chuyển đổi số nhỏ thôi người ta cũng sẽ tốn tiền tốn thời gian. Nhưng với những cái ứng dụng AI này số tiền nó nhỏ hơn rất nhiều. Anh đang nghĩ nó khoảng bằng 1/3 đến 1/5 chi phí bình thường. Đặc biệt những cái POC những cái trải nghiệm nhỏ nó bằng chi phí vài chục triệu mình có
1:03:47 thể triển khai được nữa. Đó. đó thì tìm những cái US rồi chọn ra những cái con người mà có thể leck được dự án đó. Rồi chúng ta triển khai thử. Ok. Rồi thì chúng ta sẽ scale up nó lên. Dạ vâng. Lan tỏa nó ra nhiều bộ phận phòng ban hay là ở một quy mô xử lý lớn hơn. Rồi sau đó chúng ta quay lại vòng lập này giờ anh vẽ cái hình tròn tới đây rồi tiếp tục chúng ta đánh giá lại xem AOI như thế nào. Tốt thì chúng ta lại tiếp tục phân tích đưa ra dữ là sức. Đó đó nó là bồn lập liên tục liên tục. AI không phải là mục tiêu. Ứng dụng AI không phải là mục tiêu. Nó không phải là đích đến. AI nó là phương tiện thôi và giúp chúng ta tiến tới cái mục tiêu tăng năng suất, tăng
1:04:34 a hiệu quả, tăng doanh thu, giảm chi phí vân vân nó mới là những cái thứ mục tiêu cuối cùng. Ai cuối cùng nó quay về nó là công cụ mà. Nhưng với những cái thử nghiệm về AI, anh nghĩ chỉ khoảng một vài cái user mua sẵn hoặc là xây dựng những con Aizion sử dụng công cụ. Ví dụ như mình có những công cụ automation, low code, no code những cái nền tảng như vậy mình có thể trả bản quyền thử nghiệm thử vài trăm đô hoặc là chúng ta có thể thử nghiệm thử rồi. Đó thì những cái con đó những cái ứng dụng như vậy anh nghĩ nó cũng đã là một cái sự bắt đầu khởi đầu. Với AI các doanh nghiệp có thể dễ dàng nó gọi là lâu hanging fruit gọi là trái cây lụm có sạn
1:05:22 này mình thật ra mình không cần với nữ mình há mị mình ăn cái thôi nó cũng ăn được nữa. Nó sẽ có những cái rủi ro gì cho việc ứng dụng Asian cho doanh nghiệp không phải ai cũng có những cái concern giống như em những cái lo lắng giống như vậy bởi vì đây là một cái lo lắng ở tương lai. Dạ. Chỉ có những cái người mà nhìn trước tương lai người ta mới phải lo lắng thôi. Hoặc là nhiều người bị lo quá lo quá. Ok. À như thế này sử dụng AI thì mình sẽ biết là hallucination và bias là đầu tiên đúng không? Nó sẽ misleading tức là dẫn dắt mình tới một cái suy nghĩ sai lầm khác. À mình hiểu lầm rồi này kia. Đó là đó là chủ đề đầu tiên ha. Rồi thứ hai nữa là một số doanh nghiệp sẽ sợ trong cái việc lộ dữ liệu. Ừ. Tức là khi
1:06:09 mình hỏi nó, mình đưa dữ liệu lên cho nó phân tích thì cái dữ liệu đó nó sẽ chạy về một cái chỗ nào đó và con AI nó học tới khi một người khác nọ hỏi nó lại truy xuất vào chỗ đó để nói. Tức là về mặt data privacy là một vấn đề cũng một số người thấy được nhưng mà người ta cũng nói chung là cũng chưa có nhiều người nói về cái chủ đề này làm sao để bảo mật. Ừ. Đó thì về cơ chế về giải pháp kỹ thuật thì có. Ừ về các cái người cung cấp các foundation model ví dụ gerini hay là Open AI CHPT đó thì người ta cũng đưa ra một số cái biện pháp. Tuy nhiên là cái việc hành xử như thế nào với mặt dữ liệu về mặt bọn mặt dữ liệu
1:06:55 đó nó cũng là một câu bỏ ngõ là em trả cho họ có mấy chục đô một tháng rồi dự liệu em quăng lên phân tích. Phân tích xong thì nó trả về số liệu cho em. Nhưng mà khi em quăng lên tức là em đã bỏ ra dữ liệu của em. Ừ. Vào một cái kho chùng. Và một cái kho chung. Rồi vấn đề số hai là vấn đề bảo mật cho cái con AI đó. Mình xem nó như là một ứng dụng đúng không? Con nghe ai nó là một con người giống như một cô bé chưa đủ 18 tuổi đi. Khi ra đường mình có dặn nó rồi là người ta hỏi như này thì mày đừng có trả lời, hỏi thế kia thì mày đừng có trả lời. Nhưng mà mình không lừa trước các tình huống được. Nếu như mình bị lừa á thì con ai này nó
1:07:41 sẽ không phải là nó bị ảo giác, không phải nó bịa ra nha, nó trả lời thật. Nhưng mà những trả lời những câu mà mình không muốn nó trả lời thì nó sẽ bị tấn công. đó gọi là bị lợi dụng á. Đó thì có những cái trường hợp như vậy nữa. Tức là mình cần một cái sự bảo mật, một cái cơ chế bảo mật và bảo vệ cho cái con Air Asian chứ không phải buill con Air Asian ra là xong. Có một cái cây trước đây một công ty về thương mại điện tử Dạ họ có ừ một con AI AON ứng dụng Foundation AI rất là sớm. Thì khi mà một người đặt một bài toán là một câu hỏi là à mua hàng của anh thì rẻ hơn đối thủ hay không thì con AI nó bảo anh mua qua
1:08:28 đối thủ rẻ hơn ở đây. Đó là một chuyện hợp kiểu vậy đó. Có nhiều con nó có thể bị nói chung là bị lừa, bị lợi dụng thì mình cũng phải có bảo vệ. Đó là anh đang nói bảo vệ ở góc độ người dùng có thể hiểu được. Còn về bị tấn công rồi những cái liên quan tới việc là security cho nó gọi là AI Rich Management ATIS cho cái con AI đó là cũng một cái mạng nó còn tương đối là mới. Ừ thì bây giờ thì cũng đang thời kỳ châm hoa đua nợ quá cho nên là cũng chưa có nhiều nên một số cái người mà ở chỗ cái lĩnh vực chạy cảm thì họ cũng nhìn trước những
1:09:15 cái những cái rủi ro này. Ốp la sẽ phát triển như thế nào trong 2 năm 3 năm tiếp theo và một câu hỏi nữa là xu hướng của AI sẽ phát triển như thế nào tại thị trường Việt Nam? Nhìn gần thôi ạ 1 hai năm tới là một câu hỏi dành cho la và một câu hỏi dành cho xu hướng nói chung đúng không? À anh có một lộ trình 10 năm à mỗi năm có những cái bước phát triển mới. Tầm nhìn của anh là Global SAS chứ không phải ở thị trường Việt Nam không. Nên là trong 5 năm đầu tiên nó sẽ là khai thác thị trường Việt Nam. Từ năm thứ sáu thì nước ngoài nó sẽ là một cái thị trường lớn hơn và to hơn. Thì những cái năm thứ ba thứ tư này là những cái
1:10:00 năm bản lề trong cái việc chuyển dịch cơ cấu về mặt doanh thu. Anh đang ở trong cái bước chuyển dịch cơ cấu rồi. Tham vọng của anh là một tham vọng rất lớn. Anh anh chơi một cuộc chơi global to và đi xa. Đó là mong muốn nha. Đó là mong muốn. Dạ. Dạ. Dạ. Đó là trái tim anh mch bạo là anh cần phải làm được việc đó. Đó. Còn việc hiện thực như thế nào nó còn rất nhiều các yếu tố ảnh hưởng nữa ha. Ừ nhưng mà mong muốn của anh là như vậy. À với cái con sóng AI này, anh cũng là một cái người lướt cưỡi lên nó offlinecm.com đổi tên thành offlinecm.ai là em thấy em thấy em thấy cái sự adopt
1:10:48 của anh đối với cái cái việc chuyển độ này đúng không? Anh tin rằng ai sẽ đem lại một cái sự thay đổi lớn về cái cách tư duy và làm việc của con người. Cả nhân loại tiến lên một bước và C bước và Opla sẽ là một trong những người đầu tiên tiến cái bước đầu tiên đó trong lĩnh vực C. Dạ. Đó là về ốp la. Còn doanh nghiệp như thế nào? À Việt Nam đối với những con sóng gọi là trào lưu gần đây thì Việt Nam có những cái phát có gọi là cũng cũng tương đối gọi là tích cực. Ví dụ như trend blockchain,
1:11:35 coin, NFT rất nhiều những cái gì mà kiếm được tiền là Việt Nam mình cũng khá là tích cực nhào vào à đón bắt bắt bắt bắt sống bắt sống ha. Tuy nhiên là mình đang hơi bị thiên về võ công nhiều quá. Anh nói với em một thông tin này. Ở nước ngoài rất ít các khóa học dạy prom. Người ta không có dạy prom. Việt Nam thì lại rất nhiều là mình lại muốn ăn sổi. Đó. Cho nên anh nghĩ là thêm một bài học nữa về cái trend này thì các doanh nghiệp sẽ nghĩ về nội công nhiều hơn. AI nó chỉ là một công cụ, một môn, một
1:12:21 một vài đường quyền mà người ta cần phải học. Còn cái nội công vận cái là cái không đội và cái tạo nên sức mạnh cốt loại của mình. Đó thì những doanh nghiệp nào mà chỉ tiếp tục chạy theo võ công thôi thì anh nghĩ vài năm n họ cũng sẽ chán. Còn những cái doanh nghiệp mà tập trung vào giá trị cốt lõi ứng dụng AI đúng cách như là một môn võ nội công kết hợp với võ công. thì sẽ thành công nhiều
…
