#Mentor_Sharing: Đừng chỉ dùng AI để “chém gió”, hãy biến nó thành “bộ não phụ” - Mentora

Khi làn sóng AI ập đến, rất nhiều dân văn phòng đi theo một lối mòn quen thuộc: tạo tài khoản ChatGPT, nhờ viết vài email, làm vài bài thơ cho vui, hoặc hỏi những câu vu vơ. Ban đầu, trải nghiệm này mang lại cảm giác rất “đã” – AI phản hồi nhanh, văn phong mượt, tưởng như mình vừa sở hữu một trợ lý thông minh làm được mọi thứ. Nhưng thực tế, phần lớn chúng ta mới chỉ dừng lại ở mức “AI Chatting”: dùng AI để trò chuyện và tạo nội dung bề mặt, thay vì giải quyết công việc thật.

Mục lục

Vấn đề lớn mà 90% người dùng AI đang mắc kẹt

Vì sao AI kém hiệu quả?

Khi quay lại guồng công việc thực tế từ 8h sáng đến 5h chiều – với deadline, báo cáo, số liệu nội bộ, biên bản họp, quy trình chồng chéo – sự hào hứng ban đầu với AI nhanh chóng tan biến. Không phải vì AI kém thông minh, mà vì chúng ta đang dùng AI sai cách.

Các công cụ AI (đặc biệt là bản miễn phí) có thể bịa số liệu – hiện tượng “ảo giác” mà rất nhiều người vẫn xem nhẹ. Bạn không thể đưa toàn bộ một file báo cáo dài 50 trang, vài bảng Excel nặng dữ liệu hay hàng loạt biên bản họp vào để hỏi chi tiết, vì giới hạn bộ nhớ và ngữ cảnh. Và điều quan trọng nhất:
Sếp không cần một đoạn văn hay. Sếp cần con số chính xác.

Sếp cần biết doanh thu nằm ở trang nào của file PDF, căn cứ dựa trên tài liệu nào, dữ liệu đó đến từ đâu. AI “nói cho hay” nhưng không kiểm chứng được nguồn thì gần như vô dụng trong môi trường doanh nghiệp.

Vấn đề cốt lõi

Vấn đề cốt lõi là chúng ta biết cách ra lệnh cho AI (Prompting, nhưng chưa biết cách nạp dữ liệu đúng để AI suy nghĩ chính xác (Grounding)

Nói thẳng ra, rất nhiều người đang hỏi AI về những thứ nó không hề được cung cấp dữ liệu, rồi thất vọng khi câu trả lời không đáng tin. Đây là lý do vì sao AI bị gán mác “bịa đặt”, trong khi lỗi thực sự nằm ở cách chúng ta sử dụng.

“Nuôi” AI bằng dữ liệu thật

Trong các buổi training, khoảnh khắc khiến học viên “wow” nhất không phải lúc AI viết content mượt mà, mà là khi họ thấy AI có thể đọc, hiểu và phân tích chính dữ liệu nội bộ của mình.

Hãy hình dung một tình huống rất thực tế:

Bạn đưa vào AI 10 file PDF quy trình công ty, 5 file Excel báo cáo và một đường link website nội bộ. Sau đó, bạn đặt câu hỏi:

“Tổng hợp cho tôi 3 rủi ro lớn nhất của dự án này dựa trên các biên bản họp tháng trước?”

AI không đoán, không suy diễn, không cố “nói cho tròn câu”. Nó trả lời dựa hoàn toàn trên dữ liệu đã được cung cấp, kèm trích dẫn nguồn rõ ràng: thông tin lấy từ file nào, trang nào, dòng nào.

Đây chính là cách các công cụ như Google NotebookLM hay các AI Agent được thiết kế để phục vụ công việc thật – nơi độ chính xác và khả năng truy xuất nguồn quan trọng hơn văn phong.

Khi AI được grounding đúng cách, nó không còn là một “kẻ nói nhiều” mà trở thành trợ lý nghiên cứu đáng tin cậy. Bạn có thể dùng kết quả đó để báo cáo với sếp, phân tích rủi ro, ra quyết định và chịu trách nhiệm cho công việc của mình.

Đó mới là AI thực chiến cho dân văn phòng.

Cách sử dụng AI tối ưu lợi ích

Thông điệp quan trọng nhất ở đây là:

Đừng học AI như học một công cụ chat chit.

Đừng sưu tầm prompt, copy – paste chỉ để tạo vài thứ giải trí.

Hãy học tư duy biến AI thành “Bộ não thứ hai”. Đừng bắt não bộ của bạn phải ghi nhớ hàng tấn tài liệu, báo cáo, biên bản họp. Hãy để AI làm việc đó. Còn bạn, hãy dùng não cho phần quan trọng nhất: phân tích, lựa chọn và ra quyết định.

Nếu bạn đang mệt mỏi vì “bơi” trong biển tài liệu mỗi ngày và muốn thực sự làm chủ những công cụ AI thực dụng như NotebookLM, Gamma hay AI Agent, thì việc học cách ứng dụng AI đúng bản chất là điều không thể tránh khỏi.

AI không giúp bạn giỏi hơn chỉ vì bạn dùng nó. AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi bạn dùng đúng cách và dùng nó để giải phóng thời gian cho những việc đáng giá hơn, thậm chí là về nhà sớm hơn 2 tiếng mỗi ngày.

Xem thêm tại: https://mentora.edu.vn/course/ung-dung-ai-trong-cong-viec/