Ghi chép thực tếtừ các dự án đang vận hành.
Bài học, đánh giá sau dự án và cách làm rút ra từ công việc thực tế, nói rõ cả điều đã làm được lẫn điều chưa làm được.
Nhân viên ảo AI: Đừng vội mua phần mềm khi chưa viết nổi bản JD
Nhân viên ảo AI không phải món phần mềm đóng gói sẵn để mua về cắm điện là chạy. Trước khi tính chuyện tuyển hay dựng, doanh nghiệp cần viết được một bản mô tả công việc đủ rõ ràng.
Tư vấn AI cho doanh nghiệp: Đọc thông báo của NATIF như một bảng kiểm
Những gì Quỹ Đổi mới công nghệ quốc gia đòi hỏi ở một dự án AI cũng chính là thứ doanh nghiệp cần nhận được từ một đợt tư vấn: dữ liệu rõ ràng, đầu ra đo đếm được và chạy thật.
AI agent cho doanh nghiệp: Thêm bot không đủ, SME cần một lớp điều phối
Khi đưa AI agent vào vận hành, nút thắt không còn là viết prompt mà là kiểm soát dữ liệu, chi phí và điểm dừng phê duyệt. Thêm nhiều bot chỉ làm rối thêm nếu thiếu một lớp điều phối có con người chốt chặn.
Khi nào AI agent cho doanh nghiệp cần một model không sinh văn bản?
Thay vì ép model chat trả lời dài dòng rồi cắt lấy JSON, một thế hệ model mới không sinh câu chữ nào. Với phần lớn SME, việc cần làm trước là biết bước nào chỉ cần vài dòng code thường.
Agent chạy đúng vẫn có thể nguy hiểm: giám sát hành vi lúc runtime
Khi AI agent trả lời lịch sự và trả kết quả đúng việc, nhiều chủ doanh nghiệp mặc định hệ thống an toàn. Nhưng output sạch không chứng minh đường đi an toàn. Đây là tiêu chí nhận diện rủi ro và đặt chốt chặn thực tế.
Google cho ứng viên dùng Gemini: tuyển dụng SME phải đổi gì?
Google dự kiến thí điểm cho ứng viên kỹ sư dùng Gemini trong một số vòng phỏng vấn. Với SME, tín hiệu quan trọng không phải “cho dùng AI hay cấm AI”, mà là biết đo năng lực dùng AI đúng cách.
Apple bị AI ép thay đổi: bài học ecosystem cho SME Việt
Apple tăng R&D kỷ lục không chỉ để bắt trend AI, mà để giữ người dùng trong ecosystem. SME Việt có thể học cách thiết kế AI gắn vào workflow, không khóa cứng một model.
Không có bài viết phù hợp trên trang này. Bạn hãy thử từ khoá khác hoặc xoá nội dung tìm kiếm.