Sau nhiều thử nghiệm, mình thấy một điều quan trọng: Kết quả của việc giao tiếp với AI phản ánh chất lượng đầu vào mà bạn cung cấp. Nếu bạn đặt một câu hỏi mơ hồ, bạn sẽ nhận được một câu trả lời chung chung, không thể sử dụng được.
Ví dụ sai lầm phổ biến:
"Giúp tôi xây dựng chiến lược cho công ty tôi."
Kết quả? AI sẽ trả về một câu trả lời chung chung như:
"Chiến lược của công ty nên tập trung vào định vị thương hiệu, tăng trưởng khách hàng, và tối ưu hóa vận hành."
Câu trả lời này không có giá trị thực tiễn, vì AI không biết công ty bạn làm gì, đối tượng khách hàng là ai, hay mục tiêu cụ thể là gì.
Vậy làm sao để khai thác tối đa AI? Bạn cần một cấu trúc câu lệnh rõ ràng.
Đây là khung mà mình đã học được từ một chuyên gia AI nước ngoài (xin lỗi là đã quên tên luôn rồi): C.R.E.A.T.E.
Mình sử dụng khung này kể từ những ngày đầu tiên học AI đến giờ.
C.R.E.A.T.E – Cấu trúc câu lệnh AI hiệu quả
C – Character (Định nghĩa vai trò AI)
R – Request (Yêu cầu chính)
E – Example (Ví dụ cụ thể)
A – Addition (Thông tin bổ sung)
T – Type of Output (Định dạng kết quả mong muốn)
E – Extras (Các yêu cầu đặc biệt khác, nếu có)
Hãy cùng áp dụng phương pháp này vào một tình huống thực tế: Xây dựng chiến lược lõi (Core Strategy) cho một doanh nghiệp.
Ví dụ: Câu lệnh AI theo khung C.R.E.A.T.E
Mục tiêu: Nhờ AI giúp xây dựng chiến lược lõi cho doanh nghiệp
Câu lệnh chưa tối ưu (mơ hồ, thiếu chi tiết)
Kết quả nhận được:
"Một chiến lược kinh doanh hiệu quả cần tập trung vào khách hàng, đổi mới sản phẩm, và tối ưu hóa vận hành."
Vấn đề:
- Chiến lược này quá chung chung, không áp dụng được.
- Không biết công ty bạn thuộc ngành nào.
- Không có cách triển khai cụ thể.
Câu lệnh chuẩn theo C.R.E.A.T.E (rõ ràng, có cấu trúc, dễ áp dụng):
(C - Character) Bạn là một chuyên gia chiến lược kinh doanh với 20 năm kinh nghiệm, từng tư vấn cho các công ty hàng đầu như McKinsey và BCG.
(R - Request) Hãy giúp tôi xây dựng một chiến lược lõi (Core Strategy) cho công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ giáo dục (EdTech), tập trung vào giá trị cốt lõi và lợi thế cạnh tranh bền vững.
(E - Example) Một số công ty thành công trong lĩnh vực này có thể kể đến như Duolingo (cá nhân hóa học tập), Coursera (học trực tuyến đại trà) và Khan Academy (học miễn phí chất lượng cao).
(A - Addition) Công ty của tôi cung cấp nền tảng học tập AI cá nhân hóa, tập trung vào kỹ năng mềm cho người đi làm. Đối tượng khách hàng chính là người trẻ từ 22-35 tuổi, đang làm việc trong các ngành sáng tạo và công nghệ.
(T - Type of Output) Trình bày chiến lược lõi theo mô hình 3 phần: Sứ mệnh, Giá trị cốt lõi, Lợi thế cạnh tranh.
(E - Extras) Phân tích điểm mạnh, điểm yếu của chiến lược này và đề xuất cách triển khai trong 6 tháng đầu.
Kết quả nhận được:
Tại sao công thức này hiệu quả?
C - Character (Định nghĩa vai trò AI)
Nếu bạn không định nghĩa rõ AI đóng vai trò gì, nó sẽ chỉ đưa ra câu trả lời chung chung. Khi gán cho AI vai trò chuyên gia, bạn sẽ nhận được một câu trả lời mang tính chuyên sâu và thực tế hơn.
R - Request (Yêu cầu chính)
Một yêu cầu mơ hồ sẽ tạo ra câu trả lời mơ hồ. Bạn cần chỉ rõ mục tiêu chính mà bạn mong đợi từ AI.
E - Example (Ví dụ cụ thể)
AI sẽ đưa ra kết quả chính xác hơn nếu có ví dụ tham chiếu. Khi nhắc đến Duolingo, Coursera, AI sẽ hiểu ngay bạn đang nói về một nền tảng giáo dục công nghệ.
A - Addition (Thông tin bổ sung)
Đây là nơi bạn cung cấp thêm bối cảnh cụ thể về doanh nghiệp mình, giúp AI tùy chỉnh câu trả lời sát với thực tế của bạn.
T - Type of Output (Định dạng kết quả mong muốn)
Nếu bạn không yêu cầu định dạng rõ ràng, AI có thể trả về kết quả dưới dạng danh sách, đoạn văn hoặc phân tích dài dòng. Việc chỉ rõ cấu trúc sẽ giúp bạn có kết quả dễ hiểu, dễ áp dụng.
E - Extras (Các yêu cầu đặc biệt khác, nếu có)
Đây là phần giúp bạn tinh chỉnh câu trả lời để có chiều sâu hơn, ví dụ như phân tích điểm mạnh – điểm yếu, hoặc đề xuất kế hoạch triển khai.
Rồi, giờ thì hãy chia sẻ những câu lệnh mà bạn đang sử dụng nhé. Đây không phải là cấu trúc duy nhất, còn nhiều cách khác nữa.
Bắt đầu viết ở đây...