You're Not Behind: Become AI-Native in 2025

Tóm tắt ngắn:

Video trình bày cách trở thành người dùng AI bản địa (AI-Native) vào năm 2025, giải quyết vấn đề nhiều người cảm thấy bị tụt hậu trong cuộc cách mạng AI.
Các điểm chính bao gồm: vượt qua "tê liệt vì quá nhiều công cụ AI" bằng chiến lược "bộ công cụ tối thiểu khả thi" (Minimum Viable Toolkit); khắc phục "tử vong vì lời nhắc" (death by prompts) bằng cách sử dụng công cụ mở rộng văn bản và nhúng lời nhắc vào quy trình làm việc; và tránh "ngạt thở vì cập nhật" (update suffocation) thông qua vòng lặp tác động (impact loop) – chọn lọc thông tin và thực hành thường xuyên. Các công cụ được đề cập bao gồm ChatGPT, Gemini, Perplexity, Napkin AI, Alfred, Raycast, Beeftext.
Áp dụng chiến lược này giúp tăng năng suất, tự động hóa các tác vụ, và học hỏi AI hiệu quả hơn.
Phương pháp được mô tả chi tiết bao gồm: xác định nhu cầu lặp lại, tìm kiếm và làm chủ một công cụ, xây dựng bộ công cụ tối thiểu; sử dụng công cụ mở rộng văn bản và nhúng lời nhắc vào quy trình làm việc; và xây dựng vòng lặp tác động (học hỏi chọn lọc và thực hành thường xuyên).

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành ba phần chính, mỗi phần giải quyết một thách thức trong việc áp dụng AI:

Phần 1: Tê liệt vì quá nhiều công cụ AI: Người thuyết trình chia sẻ khó khăn ban đầu khi đối mặt với vô số công cụ AI mới ra mắt. Ông đề xuất chiến lược "bộ công cụ tối thiểu khả thi" (Minimum Viable Toolkit) gồm ba bước: 1) Xác định nhu cầu lặp lại trong công việc; 2) Tìm kiếm công cụ phù hợp (ví dụ: sử dụng Perplexity thay vì ChatGPT vì tốc độ); 3) Làm chủ một công cụ trước khi chuyển sang công cụ khác. Ông lấy ví dụ về việc chọn Perplexity vì tốc độ và dễ sử dụng, trái ngược với Napkin AI chưa đủ mạnh. Ông nhấn mạnh rằng không cần phải theo đuổi tất cả các công cụ mới, mà chỉ tập trung vào những công cụ đáp ứng nhu cầu cốt lõi.

Phần 2: Tử vong vì lời nhắc: Thách thức này liên quan đến việc khó khăn trong việc sử dụng liên tục các công cụ AI do phải nhập lại lời nhắc (prompts) nhiều lần. Hai giải pháp được đưa ra: 1) Sử dụng công cụ mở rộng văn bản (text expander) như Alfred, Raycast, hoặc Beeftext để tự động hoàn thành lời nhắc; 2) Nhúng lời nhắc trực tiếp vào quy trình làm việc (ví dụ: trong lịch làm việc, bảng tính quản lý dự án) và lưu trữ lời nhắc trong một cơ sở dữ liệu (ví dụ: Notion). Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giảm thiểu ma sát trong việc sử dụng AI.

Phần 3: Ngạt thở vì cập nhật: Phần này tập trung vào việc xử lý lượng thông tin khổng lồ về các cập nhật AI. Giải pháp được đề xuất là "vòng lặp tác động" (impact loop) gồm hai bước: 1) Học hỏi chọn lọc: Theo dõi 1-2 nguồn tin đáng tin cậy về cập nhật AI (ví dụ: các bản tin, podcast); 2) Thực hành: Dành thời gian mỗi tuần để thử nghiệm một điều đã học (ví dụ: 30 phút mỗi thứ Bảy). Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hành để củng cố kiến thức và tránh bị quá tải thông tin.

Tóm lại, video cung cấp một lộ trình thực tế và khả thi để trở thành người dùng AI bản địa, tập trung vào việc xây dựng hệ thống bền vững thay vì chỉ đuổi theo những công cụ mới hào nhoáng. Ông sử dụng nhiều ví dụ thực tế và các công cụ cụ thể để minh họa cho các chiến lược của mình.