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 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 (text expander) 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 làm việc hàng ngày bằng cách sử dụng AI hiệu quả, tập trung vào các công cụ cốt lõi và tích hợp chúng vào quy trình làm việc hiện có.
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 áp dụng vòng lặp tác động (impact loop) để học tập và áp dụng kiến thức AI hiệu quả.

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành ba phần chính, mỗi phần tập trung vào một thách thức khi sử 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, gây ra tình trạng "tê liệt". Ông nhấn mạnh rằng điểm số benchmark cao không đồng nghĩa với hiệu quả thực tế. Ví dụ, mô hình ChatGPT cũ mặc dù kém hơn về điểm số nhưng lại nhanh hơn và rẻ hơn đáng kể so với phiên bản mới.
Giải pháp được đề xuất là chiến lược "bộ công cụ tối thiểu khả thi" (Minimum Viable Toolkit):
1. Xác định nhu cầu lặp lại trong công việc.
2. Tìm kiếm công cụ phù hợp (ví dụ: Perplexity cho việc nghiên cứu, nhưng Napkin AI chưa đủ tốt).
3. Làm chủ một công cụ trước khi chuyển sang công cụ khác.
Ông khuyến khích người xem tập trung vào nhu cầu chính và từ từ xây dựng bộ công cụ của mình thay vì đuổi theo mọi công cụ mới.

Phần 2: Tử vong vì lời nhắc (Death by prompts):

Thách thức thứ hai là sự khó khăn trong việc sử dụng liên tục các công cụ AI do việc nhập lại lời nhắc (prompts) nhiều lần.
Hai giải pháp được đề xuất:
1. Sử dụng công cụ mở rộng văn bản (text expander) như Alfred, Raycast, hoặc BeefText để tự động nhập lời nhắc dài.
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). Điều này giảm thiểu ma sát khi sử dụng AI.

Phần 3: Ngạt thở vì cập nhật (Update Suffocation):

Thách thức cuối cùng là lượng thông tin cập nhật về AI quá nhiều, gây ra sự mệt mỏi và khó khăn trong việc học tập.
Giải pháp là vòng lặp tác động (impact loop):
1. Học tập có chọn lọc: Theo dõi 1-2 nguồn tin đáng tin cậy về cập nhật AI (ví dụ: các bản tin, podcast).
2. Hành động thường xuyên: Dành thời gian mỗi tuần để thử nghiệm một điều gì đó đã học được. Ví dụ: thử nghiệm tích hợp ChatGPT với Notion, hoặc khám phá thư viện lời nhắc của Google.
Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thực hành để củng cố kiến thức thay vì chỉ thụ động tiếp nhận thông tin.

Tóm lại, video hướng dẫn người xem xây dựng một hệ thống bền vững để sử dụng AI hiệu quả, tập trung vào việc xác định nhu cầu, chọn lọc công cụ, và liên tục thực hành để trở thành người dùng AI bản địa. Ông sử dụng nhiều ví dụ thực tế và các công cụ cụ thể để minh họa cho các chiến lược của mình.