Ứng Dụng GenAI & LLM Trong Công Việc Và Doanh Nghiệp: Bắt Đầu Từ Đâu Cho Người Mới?

GenAI & LLM trong công việc: vượt xa việc hỏi vài câu trên ChatGPT

Nhiều người dừng lại ở mức:

Mở ChatGPT → hỏi vài thứ → thấy hay → đóng lại.

Nhưng GenAI & LLM thực sự mang lại giá trị khi:

Tăng hiệu suất cá nhân
Giảm thời gian cho các việc lặp lại
Tự động hóa bước đầu của quy trình
Tạo ra công cụ nội bộ hoặc sản phẩm mới

Bạn không cần xây một ChatGPT mới, chỉ cần dùng LLM đúng bài toán – đúng quy trình.

Ứng dụng GenAI & LLM theo từng nhóm công việc (kể cả người Non-Tech)

Marketing, Content, Truyền thông

Tìm insight, chân dung khách hàng
Brainstorm hook, angle, kịch bản
Viết blog, caption, email, A/B title
Tối ưu SEO: heading, keyword, meta description
Tóm tắt báo cáo campaign
Dùng RAG tạo chatbot nội bộ về sản phẩm/brand guideline

HR, Tuyển dụng, Đào tạo

Viết JD rõ ràng
Gợi ý câu hỏi phỏng vấn
Tóm tắt CV dài
Viết tài liệu onboarding & checklist
Chatbot hỏi–đáp nội bộ về phúc lợi, policy
Tóm tắt survey & tổng hợp ý kiến nhân viên

Tài chính – Kế toán – Phân tích kinh doanh

Tự động diễn giải bảng số liệu
Tóm tắt báo cáo tài chính
Gợi ý KPI quan trọng
Tạo kịch bản rủi ro – cơ hội
Giải thích khái niệm phức tạp theo ngôn ngữ dễ hiểu

Sản phẩm – Vận hành – CSKH

Chatbot trả lời FAQ bằng RAG
Gợi ý cách trả lời khách cho CSKH
Chuẩn hóa SOP, tóm tắt incident
Phân tích feedback user
Gợi ý text UX/UI

Developer – Data – AI

Gợi ý code, debug, viết test
Viết doc, README, thiết kế kiến trúc
Gợi ý pipeline, feature engineering
Xây trợ lý nội bộ cho team dev/data

Làm dự án GenAI/LLM đầu tay: hãy bắt đầu từ rất nhỏ

Bước 1 — Chọn một bài toán nhỏ nhưng “đau”

Tự hỏi:

Mình đang tốn thời gian nhất ở bước nào?
Tóm tắt tài liệu?
Viết mail?
Trả lời câu hỏi lặp lại?

Chọn thứ có dữ liệu trong tay — không cần big data.

Bước 2 — Quyết định vai trò của LLM

LLM sẽ:

Tự động hóa hoàn toàn?
Hay chỉ hỗ trợ nháp (bạn vẫn kiểm tra)?

Đừng kỳ vọng “full AI”, hãy làm assistant AI.

Bước 3 — Làm demo 1 chiều (không RAG)

Dán nội dung vào prompt
Hỏi LLM đúng cách
Yêu cầu output có cấu trúc

Mục tiêu: chứng minh ý tưởng chạy được.

Bước 4 — Khi cần tài liệu → thêm RAG

RAG phù hợp khi bạn có:

FAQ
Policy
Sản phẩm / tài liệu nội bộ
Quy trình / hợp đồng

Flow:

Câu hỏi → retrieve đoạn liên quan → LLM trả lời dựa trên nguồn tin.

Đây là loại project phổ biến nhất trong AIO.

Bước 5 — Đánh giá & cải thiện

Thu thập câu trả lời sai
Tối ưu prompt
Chỉnh chunking
Thêm post-processing

Đây là cách bạn bắt đầu nghĩ như AI Product/AI Engineer.

Những hiểu lầm phổ biến về GenAI trong doanh nghiệp

Hiểu lầm 1 — “Phải có server xịn, đội tech mạnh”

Không phải.

Bạn có thể bắt đầu bằng:

ChatGPT API
Model open-source nhẹ
Cloud inference

Quan trọng nhất = hiểu bài toán thật.

Hiểu lầm 2 — “Chỉ doanh nghiệp lớn mới dùng LLM”

Sai.

Doanh nghiệp nhỏ thường:

Thiếu người
Thiếu quy trình chuẩn
Tri thức nằm trong đầu mỗi cá nhân

LLM & RAG giúp:

Tài liệu hóa
Tự động trả lời
Tăng hiệu suất team nhỏ

Hiểu lầm 3 — “LLM thay hết con người”

LLM tốt nhất khi kết hợp với:

Người hiểu quy trình
Người kiểm tra tính đúng đắn
Người ra quyết định

LLM không thay thế — nó khuếch đại người giỏi.

GenAI & LLM xuất hiện thế nào trong lộ trình AIO 1 năm?

AIO2026 – chương trình Data Science & AI 1 năm của AI VIET NAM:

Giai đoạn nền tảng:

Python, DS, EDA
ML, Logistic, Linear, Tree, XGBoost
Deep Learning

Giai đoạn AI nâng cao:

NLP
Transformer & BERT
LLM thực chiến
Prompt Engineering
RAG
Vision-Language
Triển khai GenAI

Thực hành dự án:

Chatbot Q&A nội bộ
RAG cho tài liệu doanh nghiệp
Trợ lý phân tích dữ liệu
Vision-language mini-app
Hệ thống GenAI nhỏ deploy bằng API + Docker

AIO không chạy theo trend.
AIO giúp bạn hiểu nền tảng → làm project thật → có portfolio thật.

FAQ – Các câu hỏi thường gặp về ứng dụng GenAI & LLM

1. Người trái ngành làm được dự án GenAI không?

Hoàn toàn được.

Nhiều học viên AIO là:

Marketing
Kế toán
Ngân hàng
Vận hành
Xây dựng

…nhưng vẫn làm được chatbot RAG, trợ lý báo cáo, công cụ phân tích.

2. Không có big data thì có làm GenAI được không?

Có.

GenAI rất hợp khi:

Dữ liệu ít nhưng quan trọng
Cần hỏi–đáp theo tài liệu
Cần tóm tắt, phân tích nhanh

3. Có nên học GenAI trước ML/DL?

Nếu chỉ sử dụng → OK.
Nếu muốn làm nghề → phải học ML/DL nền tảng.

AIO sắp xếp đúng thứ tự để bạn không bị hổng gốc.

4. Đi làm full-time có làm project GenAI được không?

Có — nếu bạn:

Sắp xếp 2–3 tiếng/ngày
Dùng LLM làm trợ lý học tập & code
Kiên trì 6–12 tháng

Nhiều học viên AIO bận vẫn build xong portfolio GenAI.

Kết & bước tiếp theo

Đến đây bạn đã:

Thấy GenAI dùng được trong mọi ngành
Nhìn ra vài use case có thể triển khai ngay
Hiểu cách bắt đầu dự án đầu tay mà không cần quá kỹ thuật

Bước tiếp theo phù hợp nhất:

Chọn 1 bài toán nhỏ trong công việc
Làm POC bằng prompt
Nếu cần tài liệu → thêm RAG
Ghi lại & biến thành case study cá nhân