Làm chủ Gen AI
Nâng cao Năng lực
Hành trình nâng cao AI Fluency với phương pháp 4D tiêu chuẩn quốc tế.
Sử dụng AI hiệu quả, an toàn và có trách nhiệm.
AI đang thay đổi cách làm việc
Tăng năng suất 10x
Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.
Quyết định thông minh
Sử dụng AI để phân tích dữ liệu, khám phá insights và đưa ra quyết định sáng suốt.
An toàn & Tuân thủ
Hiểu rõ rủi ro và tuân thủ quy định pháp luật, bảo vệ thông tin nhạy cảm của tổ chức.
3 Thế hệ AI trong chuyển đổi số
AI Truyền thống (Traditional AI/ML)
Dùng dữ liệu có cấu trúc (SCADA, DCS, IoT) để dự báo và tối ưu vận hành công nghiệp: dự báo sản lượng, bảo trì dự phòng, tối ưu nhà máy.
AI Tạo sinh (Generative AI)
Tạo nội dung mới: văn bản, hình ảnh, code. ChatGPT là ví dụ điển hình. Trọng tâm của sổ tay này.
AI Tác nhân (Agentic AI)
AI tự động lập kế hoạch và thực hiện chuỗi tác vụ như "trợ lý ảo biết hành động". Xu hướng tương lai.
Định hướng ứng dụng AI tại PVN
AI-first
Ưu tiên đưa AI vào mọi quy trình, kể cả nhiệm vụ nhỏ nhất
Data-Centric
Dữ liệu là tài sản cốt lõi, lấy dữ liệu chất lượng làm trọng tâm
Platform Mindset
Xây dựng nền tảng AI tích hợp, tránh giải pháp manh mún
Human-in-the-loop
AI hỗ trợ, con người kiểm soát và chịu trách nhiệm cuối cùng
Phương pháp học trong khóa này
Delegation
3 chế độ: Automation, Augmentation, Agency
Description
Công thức prompt 6 khối (6 building blocks)
Discernment
Nhận biết hallucination và thiên kiến AI
Diligence
Phân loại dữ liệu 4 cấp độ, PDPL, bảo mật
Tập đoàn khuyến khích sử dụng AI để nâng cao hiệu quả công việc, đồng thời tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bảo mật thông tin và bí mật Nhà nước.
Ủy thác công việc cho AI
Kiến thức cơ bản: 3 Chế độ làm việc với AI
Chọn cách phối hợp phù hợp
Automation
Tự động hóaAI thực hiện tự động hoàn toàn các tác vụ lặp lại, đơn giản.
Augmentation
Tăng cường năng lựcAI hỗ trợ và nâng cao năng lực của con người, làm việc cùng nhau.
Agency
Tác nhân độc lậpAI hoạt động như tác nhân độc lập, tự ra quyết định trong phạm vi được phép.
Chọn đúng nền tảng AI theo loại dữ liệu
ChatGPT, Gemini, Bing Chat
ChatGPT Enterprise, Copilot
Server riêng, không Internet
Delegation không có nghĩa phó mặc cho AI. Luôn có bước kiểm tra và chịu trách nhiệm sau cùng.
Công việc nên và không nên giao cho AI
Nên giao cho AI
- Tóm tắt biên bản họp, báo cáo dài
- Soạn bản nháp email, tài liệu
- Dịch thuật (không nhạy cảm)
- Thu thập và tổng hợp thông tin
- Brainstorm ý tưởng ban đầu
Không nên giao cho AI
- Quyết định quan trọng về tài chính
- Xử lý thông tin mật, nhạy cảm PVN
- Đánh giá hiệu suất nhân viên
- Quyết định chiến lược kinh doanh
- Vấn đề pháp lý phức tạp (phải có luật sư)
Usecase PVN: Case Studies Delegation
Tình huống: Có biên bản họp 10 trang về tiến độ dự án, cần tóm tắt thành 1 trang.
Cách làm: Dùng chế độ Augmentation - AI tóm tắt, người duyệt và bổ sung chi tiết quan trọng.
Kết quả: Tiết kiệm 2 giờ làm việc, bản tóm tắt đầy đủ các quyết định chính.
Tình huống: Rà soát hợp đồng nhà thầu nước ngoài, kiểm tra rủi ro chậm tiến độ.
Cách làm: AI đánh dấu 5 điểm rủi ro tiềm ẩn → Luật sư kiểm tra lại với luật chuyên ngành.
Kết quả: 3/5 điểm AI nêu đúng, 2 điểm không phù hợp bối cảnh VN được loại. AI là "mắt thứ hai" hữu ích.
Tình huống: Cần đề xuất kế hoạch đào tạo kỹ năng AI cho 500 cán bộ.
Cách làm: Dùng chế độ Augmentation - AI tạo framework → Người bổ sung nhu cầu đặc thù PVN.
Kết quả: Kế hoạch đào tạo 3 giai đoạn với chi phí và thời gian hợp lý.
Lỗi thường gặp khi ủy thác cho AI
Phó mặc hoàn toàn cho AI
Giao việc rồi công bố kết quả AI mà không kiểm tra → Sai sót nghiêm trọng.
Dùng sai mode cho công việc
Dùng Automation cho task phức tạp → Kết quả không đạt yêu cầu.
Giao việc không thể xác minh
Giao AI viết nội dung về lĩnh vực bạn không hiểu → Không thể kiểm tra đúng sai.
Giao AI quyết định quan trọng
Để AI quyết định tuyển dụng, đánh giá nhân sự → Vi phạm đạo đức, thiên kiến.
Checklist trước khi ủy thác cho AI
Kiểm tra kiến thức Delegation
Câu 1/10
1. Bạn cần AI tóm tắt biên bản họp 10 trang thành 1 trang, sau đó bạn sẽ duyệt và bổ sung chi tiết. Nên chọn mode nào?
2. Công việc nào KHÔNG NÊN giao cho AI?
3. Mode Automation phù hợp với loại công việc nào?
4. Nguyên tắc quan trọng nhất của Delegation là gì?
5. AI Agent (Agency mode) nên được dùng khi nào?
6. Ban Pháp chế muốn AI rà soát hợp đồng tìm rủi ro. Kết quả AI nên được xử lý thế nào?
7. Công việc nào NÊN giao cho AI?
8. "Augmentation" trong framework 3A có nghĩa là gì?
9. Tại sao KHÔNG nên dùng AI để đánh giá hiệu suất nhân viên?
10. Ai PHẢI chịu trách nhiệm cuối cùng về kết quả công việc khi dùng AI?
Nghệ thuật mô tả và giao tiếp với AI
Công thức Prompt 6 Khối
Tư duy trước khi viết prompt
Product Description
Mô tả Sản phẩm: Kết quả cuối cùng bạn muốn nhận được là gì?
Process Description
Mô tả Quy trình: AI cần suy nghĩ theo cách nào để đạt kết quả?
Performance Description
Mô tả Ứng xử: AI hành xử như thế nào trong quá trình tương tác?
6 thành phần của một prompt hoàn hảo
Task Bắt buộc
Mô tả rõ bạn muốn AI làm gì. Bắt đầu bằng động từ hành động.
Context
Cung cấp bối cảnh hoặc thông tin nền để AI hiểu tình huống.
Exemplars
Đưa ra ví dụ mẫu hoặc định dạng để AI noi theo.
Persona
Đặt cho AI một vai trò cụ thể hoặc phong cách mong muốn.
Format
Chỉ định định dạng output mong muốn.
Tone
Xác định giọng điệu phù hợp.
❌ Prompt kém
→ Quá mơ hồ, thiếu ngữ cảnh, không có vai trò
✅ Prompt tốt
→ Có Persona + Task + Format rõ ràng
Chuẩn bị tinh thần cần 1-2 lượt hỏi lại để AI hiểu đúng. Lặp lại và tinh chỉnh prompt là bình thường!
Quy trình 5 bước viết prompt
Xác định rõ mục tiêu
AI cần làm gì? Kết quả đầu ra mong muốn là gì? Đích đến cụ thể.
Cung cấp ngữ cảnh & dữ liệu
Thu thập thông tin nền cho AI. Bối cảnh PVN, phòng ban, dự án.
Soạn thảo prompt có cấu trúc
Áp dụng 6 khối. Tách ý rõ ràng, đánh số nếu nhiều câu hỏi.
Yêu cầu format & style
Chỉ định dạng output (bảng, bullet, đoạn văn) và giọng điệu.
Iterate - Lặp lại & tinh chỉnh
Đọc kết quả → Điều chỉnh prompt → Hỏi lại. 2-3 lượt là bình thường.
Usecase PVN: Ví dụ prompt hiệu quả
Prompt mẫu:
Bạn là chuyên viên kỹ thuật dầu khí. Tóm tắt báo cáo sau thành 5 bullet points chính, bao gồm: kết quả chính, vấn đề phát hiện, khuyến nghị. Viết ngắn gọn, chuyên nghiệp.
[Paste nội dung báo cáo đã ẩn danh]
Kết quả: Tóm tắt chính xác, tiết kiệm 1-2 giờ đọc tài liệu gốc.
Prompt mẫu:
Viết email cho [ĐỐI TÁC] về gói thầu [TÊN GÓI]. Nội dung:
- Xác nhận nhận hồ sơ
- Thời gian đánh giá: 2 tuần
- Giọng văn: chuyên nghiệp, lịch sự
Format: email tiêu chuẩn PVN
Lưu ý: Thay [ĐỐI TÁC] và [TÊN GÓI] bằng placeholder để bảo mật.
Prompt mẫu:
Tạo template biên bản họp cho cuộc họp Ban Điều hành. Bao gồm các mục:
1. Thông tin cuộc họp (ngày, giờ, thành phần)
2. Nội dung thảo luận
3. Quyết định/kết luận
4. Phân công công việc (Ai, Việc gì, Deadline)
Format: bảng và bullet points, dễ điền.
Lỗi thường gặp khi viết prompt
🚫 Mơ hồ, thiếu chi tiết
"Viết cho tôi báo cáo" → AI không biết báo cáo gì, cho ai, dài bao nhiêu.
🚫 Quá dài, lan man
Nhồi nhét quá nhiều ý không liên quan, khiến AI bị "nhiễu" thông tin.
🚫 Thiếu Context cụ thể
Không nói rõ bối cảnh PVN, dự án, phòng ban → AI đoán mò chung chung.
🚫 Không iterate
Kỳ vọng AI đúng ngay lần đầu. Thực tế: cần tinh chỉnh prompt 2-3 lần.
Checklist trước khi gửi prompt
Kiểm tra kiến thức Description
Câu 1/10
1. Thành phần BẮT BUỘC phải có trong mọi prompt là gì?
2. Công thức prompt có bao nhiêu "khối" (building blocks)?
3. Context trong prompt dùng để làm gì?
4. Prompt nào SAI cách viết?
5. Exemplars trong prompt là gì?
6. Bước đầu tiên trong quy trình 5 bước viết prompt là gì?
7. Lỗi thường gặp nào KHÔNG được đề cập trong nội dung?
8. Iterate (bước 5) có nghĩa là gì?
9. Tone trong prompt giúp điều chỉnh điều gì?
10. Checklist prompt khuyên điều gì trước khi gửi prompt?
Đánh giá kết quả AI
Kiến thức cơ bản: AI Hallucination & Bias
Khi AI "bịa đặt" rất tự tin
AI có thể tạo ra thông tin không có thật nhưng trình bày rất tự tin, văn phong lưu loát.
Ví dụ thực tế: Một luật sư ở New York (2023) dùng ChatGPT soạn hồ sơ pháp lý - AI đã bịa ra án lệ không tồn tại khiến ông nộp lên tòa một tiền lệ giả.
Tại sao AI sai?
- AI dự đoán từ ngữ dựa trên xác suất, không "hiểu" thực sự
- Khi gặp câu hỏi lạ, AI "điền vào chỗ trống" bằng nội dung có vẻ hợp lý
- Độ trôi chảy ≠ Độ chính xác
Thiên kiến (Bias)
- AI học từ dữ liệu Internet - bao gồm cả định kiến, sai lầm
- Đôi khi AI phản hồi thiên vị mà người dùng không để ý
- Cần đánh giá tính công bằng, phù hợp
Kỹ năng đánh giá kết quả AI
Kỹ năng Discernment cần có
Phát hiện lỗi thực tế
Nhận ra khi AI trả lời sai sự thật hoặc logic có vấn đề.
Nhận biết dấu hiệu ảo giác
Cảnh giác với chi tiết mới lạ, không có nguồn rõ ràng.
Phân biệt ý kiến vs thực tế
Tách bạch số liệu khách quan và suy luận chủ quan của AI.
Phân tích độ tin cậy nguồn
Đánh giá chất lượng nguồn tham khảo (nếu AI cung cấp).
Kiểm chứng độc lập
"Trust but verify" - tìm nguồn bên ngoài để xác minh.
Đánh giá kết quả AI theo 3 chiều
Product Discernment
Đánh giá Sản phẩm: Kiểm tra chất lượng output cuối cùng
- Thông tin có chính xác về sự thật không?
- Số liệu có bịa đặt (hallucination) không?
- Văn phong có phù hợp chuẩn PVN không?
Process Discernment
Đánh giá Quy trình: Kiểm tra logic và phương pháp AI sử dụng
- AI có thực sự phân tích hay chỉ đoán mò?
- Các bước suy luận có tuân thủ quy trình không?
- Có bước quan trọng nào bị bỏ qua không?
Performance Discernment
Đánh giá Ứng xử: Kiểm tra cách AI thực hiện vai trò được giao
- AI có đóng đúng vai được yêu cầu không?
- AI có quá tự tin khi không chắc chắn?
- AI có chủ động đặt câu hỏi làm rõ không?
✓ Checklist kiểm chứng kết quả AI:
Giữ thái độ "tin nhưng phải xác minh" (trust but verify). AI là công cụ hỗ trợ, không phải nguồn sự thật tuyệt đối.
Case Studies: Kiểm chứng kết quả AI
Ví dụ kiểm chứng kết quả AI
Tình huống: AI tóm tắt biên bản họp 10 trang về dự án Nhà máy Điện.
Kiểm chứng: So sánh với biên bản gốc → Phát hiện AI bỏ sót 1 quyết định quan trọng về ngân sách.
Bài học: Dù tóm tắt nhanh, vẫn cần đọc lướt bản gốc để đảm bảo không bỏ sót quyết định then chốt.
Tình huống: AI phân tích báo cáo tài chính dự án và nêu "Tỷ lệ hoàn vốn 15%".
Kiểm chứng: Con số này KHÔNG có trong báo cáo gốc → AI đã "bịa" từ giả định!
Bài học: ⚠️ Hallucination! Luôn xác minh mọi số liệu với nguồn gốc, không tin vào số AI đưa ra mà không có dẫn chứng.
Tình huống: AI liệt kê 3 rủi ro cho hợp đồng nhà thầu: điều khoản phạt, bảo lãnh, luật áp dụng.
Kiểm chứng: Luật sư rà soát → 2 điểm hữu ích, 1 điểm sót (rủi ro về tỷ giá ngoại tệ).
Bài học: AI là "mắt thứ hai" tốt, nhưng không thay thế được kiến thức chuyên ngành. Dùng như checklist bổ sung, không phải kết quả cuối.
Tình huống: AI đề xuất cách cải thiện phúc lợi: "Giảm giờ làm 10%, tăng lương 5%".
Kiểm chứng: Đề xuất này không xét đến ngân sách thực tế và quy định nội bộ PVN.
Bài học: AI thiếu bối cảnh cụ thể của tổ chức. Phải cung cấp Context và Constraints khi dùng AI cho vấn đề nội bộ.
Lỗi thường gặp khi đánh giá output AI
Những sai lầm khi đánh giá output AI
Tin mù vào số liệu AI đưa ra
AI có thể bịa số liệu rất chính xác → Sai lầm nếu công bố mà không kiểm tra.
Không nhận ra văn phong tự tin của AI
AI trả lời rất tự tin dù sai → Dễ bị đánh lừa vì "nghe có vẻ đúng".
Bỏ qua thiên kiến tiềm ẩn
AI có thể thiên vị dựa trên dữ liệu training → Không công bằng với một số nhóm.
Checklist kiểm tra output AI
Checklist kiểm tra output AI
Kiểm tra kiến thức Discernment
Câu 1/10
1. AI Hallucination là gì?
2. Tại sao AI có thể mắc lỗi "bịa đặt" thông tin?
3. Bias (thiên kiến) trong AI đến từ đâu?
4. "Trust but verify" nghĩa là gì?
5. Năng lực nào KHÔNG thuộc 5 năng lực cốt lõi của Discernment?
6. Khi AI đưa ra số liệu (ví dụ IRR 15%), bạn nên làm gì?
7. Vụ luật sư New York 2023 dùng ChatGPT là ví dụ về?
8. Checklist kiểm chứng bao gồm kiểm tra những gì?
9. Tại sao thông tin chuyên môn PVN cần cảnh giác hơn khi dùng AI?
10. "Độ trôi chảy ≠ Độ chính xác" nghĩa là gì?
Phân loại Dữ liệu & Bảo mật
Phân loại Dữ liệu 4 Cấp
Biết rõ trước khi dùng AI
Public - Công khai
✅ Được dùng với AI công cộng
Thông cáo báo chí, website PVN, tài liệu marketing đã phát hành.
Internal - Nội bộ
⚠️ Cẩn trọng - Ưu tiên AI nội bộ
Quy trình nội bộ, thông báo, báo cáo tuần/tháng thông thường.
Confidential - Bí mật
🚫 KHÔNG nhập vào AI công cộng
Báo cáo tài chính chưa công bố, kế hoạch đầu tư, hợp đồng thương mại, dữ liệu địa chất mỏ.
Restricted - Mật Nhà nước
⛔ TUYỆT ĐỐI CẤM dùng AI
Tài liệu mật quốc gia, thông tin an ninh năng lượng, bí mật Nhà nước.
Nguyên tắc đạo đức khi dùng AI
4 Nguyên tắc khi dùng AI
Bảo mật
Phân loại dữ liệu trước khi nhập vào AI. Không đưa dữ liệu Cấp 3-4 vào AI công cộng.
Minh bạch
Gắn nhãn nội dung do AI tạo ra. Ghi nhận việc sử dụng AI khi cần công bố.
Công bằng
Kiểm tra thiên kiến trong output AI. Không dùng AI đưa quyết định phân biệt đối xử.
Tuân thủ
NĐ-13/2023 PDPL, Luật SHTT, quy định nội bộ PVN về bảo mật thông tin.
Trách nhiệm
CON NGƯỜI chịu trách nhiệm cuối cùng với mọi kết quả AI tạo ra.
Luật bảo vệ dữ liệu cá nhân (PDPL) quy định việc chia sẻ dữ liệu cá nhân cho bên thứ ba (AI online) cần sự đồng ý của chủ thể dữ liệu.
Case Studies: Xử lý dữ liệu & đạo đức AI
Ví dụ xử lý dữ liệu & đạo đức AI
Tình huống: Nhân viên Tài chính muốn dùng ChatGPT để tạo báo cáo ngân sách nội bộ.
Vấn đề: Dữ liệu ngân sách thuộc Cấp 3 (Confidential) - không được nhập vào AI công cộng!
Giải pháp: Sử dụng AI nội bộ PVN hoặc tạo dữ liệu mẫu không thật để test. Nếu dùng AI public, chỉ nhập số liệu đã ẩn danh hóa.
Tình huống: Phòng Truyền thông dùng Midjourney + ChatGPT tạo hình ảnh và nội dung cho báo nội bộ.
Vấn đề: Không ghi rõ nguồn gốc AI → thiếu minh bạch, có thể bị hiểu lầm là tự sáng tạo.
Giải pháp: Gắn nhãn "Hình ảnh được tạo bởi AI" hoặc "Nội dung được hỗ trợ bởi AI" trong mọi sản phẩm.
Tình huống: Ban Nhân sự dùng AI phân tích CV và xếp hạng ứng viên.
Vấn đề: AI ưu tiên ứng viên nam cho vị trí kỹ thuật → thiên vị giới tính ẩn trong dữ liệu đào tạo.
Giải pháp: Kiểm tra kết quả AI có phân bố công bằng. KHÔNG dùng AI đưa quyết định cuối, chỉ dùng như tham khảo.
Tình huống: Báo cáo phân tích có đoạn do AI viết bị phát hiện sai sót sau khi đã trình lãnh đạo.
Câu hỏi: Ai chịu trách nhiệm - AI hay người soạn báo cáo?
Bài học: Luôn là CON NGƯỜI chịu trách nhiệm cuối cùng! Dù AI giúp soạn, người ký tên phải kiểm duyệt và chịu trách nhiệm với nội dung.
Lỗi thường gặp về bảo mật dữ liệu
Những sai lầm về Diligence khi dùng AI
Chủ quan nghĩ "AI an toàn tuyệt đối"
Lầm tưởng chat với AI thì thông tin không lộ. Thực tế dữ liệu có thể bị lưu trữ và dùng để train mô hình.
Không nắm quy định nội bộ hoặc pháp lý
Không biết PVN có quy định gì về dùng AI, không cập nhật luật mới về dữ liệu → vi phạm NĐ bảo vệ DLCN.
Cho rằng "dùng AI ẩn danh thì không sao"
Cắt tên công ty, dự án rồi đưa dữ liệu cho AI → Số liệu quan trọng vẫn có thể bị lợi dụng gián tiếp.
Lạm dụng AI thay thế đạo đức cá nhân
Dùng AI viết đánh giá nhân viên, ký tên gửi đi mà không đọc kỹ → đánh giá thiếu công bằng.
"AI làm được thì dùng, không cần xin phép"
Tự tiện tích hợp AI vào công việc mà không thông qua IT hoặc quản lý → vi phạm chính sách CNTT.
Không ghi nhận nguồn gốc AI trong công việc
Dùng AI dịch/viết tài liệu nhưng không ghi chú → khó xác định trách nhiệm nếu có lỗi.
Checklist bảo mật khi dùng AI
Checklist tự đánh giá Diligence
Kiểm tra kiến thức Diligence
Câu 1/10
1. Dữ liệu Cấp 3 (Confidential) có được nhập vào ChatGPT công cộng không?
2. Dữ liệu "thông cáo báo chí đã công bố" thuộc cấp nào?
3. 4 nguyên tắc đạo đức khi dùng AI gồm những gì?
4. Nghị định 13/2023/NĐ-CP quy định về?
5. Khi dùng Midjourney tạo ảnh cho tài liệu PVN, nên làm gì?
6. Dữ liệu "mật quốc gia" thuộc cấp nào và xử lý thế nào?
7. Ai chịu trách nhiệm cuối cùng về nội dung do AI tạo trong báo cáo?
8. Dữ liệu "quy trình nội bộ chưa công bố" thuộc cấp nào?
9. "Công bằng" trong đạo đức AI có nghĩa là?
10. Khi AI phân tích CV mà ưu tiên nam hơn nữ cho vị trí kỹ thuật, đó là?
Quy trình 5 bước sử dụng GenAI
Quy trình 5 bước sử dụng GenAI
Xác định mục tiêu & đánh giá phù hợp
Làm rõ mục tiêu cần đạt. Đánh giá xem AI có phù hợp không (dùng 3A: Automation/Augmentation/Agency).
Chọn công cụ AI phù hợp
So sánh các công cụ (ChatGPT, Claude, Gemini, AI nội bộ PVN) dựa trên bảo mật, chi phí, giới hạn.
Chuẩn bị dữ liệu & viết prompt
Phân loại dữ liệu (4 cấp). Soạn prompt theo công thức 6 khối. Loại bỏ thông tin nhạy cảm.
Chạy AI & theo dõi
Thực hiện tác vụ, quan sát kết quả. Tinh chỉnh prompt nếu cần. Lưu lịch sử làm việc.
Kiểm tra & hoàn thiện
Áp dụng checklist Discernment. Xác minh thông tin. Chỉnh sửa và bổ sung chuyên môn.
Sử dụng quy trình này như một checklist mỗi khi làm việc với AI để không bỏ sót bước nào!
Usecase PVN: Ví dụ thực tế
Ví dụ thực tế tại PVN
- Bước 1: Mục tiêu: Tóm tắt dữ liệu sản lượng → AI phù hợp (Augmentation mode)
- Bước 2: Chọn Claude (xử lý tài liệu dài tốt, context 200K)
- Bước 3: Chuẩn bị dữ liệu đã ẩn danh, viết prompt 6 khối
- Bước 4: Chạy AI, tinh chỉnh format nếu cần
- Bước 5: Kiểm tra số liệu với nguồn gốc, bổ sung nhận xét chuyên môn
- Bước 1: Mục tiêu: Viết email chuyên nghiệp → AI hỗ trợ (Cyborg mode)
- Bước 2: Chọn ChatGPT (văn phong tốt, đa năng)
- Bước 3: Không nhập tên đối tác thật, thay bằng "[ĐỐI TÁC A]"
- Bước 4: Tạo 2-3 phiên bản, chọn phiên bản phù hợp nhất
- Bước 5: Thay lại thông tin thật, review tone trước khi gửi
- Bước 1: Mục tiêu: Tóm tắt nghị định dài → AI phù hợp
- Bước 2: Chọn Claude hoặc Gemini (context dài, tài liệu công khai)
- Bước 3: Upload văn bản gốc, yêu cầu format bullet points
- Bước 4: Đặt câu hỏi follow-up để làm rõ điểm quan trọng
- Bước 5: Đối chiếu với văn bản gốc, không tin 100% trích dẫn của AI
Lỗi thường gặp khi áp dụng quy trình
Những sai lầm phổ biến khi áp dụng quy trình
Bỏ qua Bước 1 - Nhảy thẳng vào hỏi AI
Không xác định rõ mục tiêu → Kết quả lạc đề, phải làm lại nhiều lần.
Dùng sai công cụ cho task
VD: Dùng ChatGPT cho task cần thông tin real-time (nên dùng Perplexity).
Không kiểm tra kết quả AI
Tin hoàn toàn vào output AI → Sai sót số liệu, thông tin ảo (hallucination).
Nhập dữ liệu nhạy cảm vào AI public
Dữ liệu hợp đồng, thông tin nhân sự bị lộ → Vi phạm quy định bảo mật.
Checklist quy trình 5 bước
Checklist quy trình 5 bước
Kiểm tra kiến thức Quy trình 5 bước
Câu 1/10
1. Bước đầu tiên trong quy trình 5 bước sử dụng GenAI là gì?
2. Bước 2 yêu cầu làm gì?
3. Ở bước 3, bạn nên làm gì?
4. Bước 4 trong quy trình là gì?
5. Bước cuối cùng (Bước 5) yêu cầu?
6. Tại sao cần chuẩn bị dữ liệu trước khi viết prompt?
7. "Iterate" trong bước 4 có nghĩa là gì?
8. Thứ tự đúng của 5 bước là gì?
9. Nếu AI trả lời chưa đúng ý, bạn nên?
10. Quy trình 5 bước nên được dùng như thế nào?
Hướng dẫn chọn công cụ AI
So sánh các công cụ AI phổ biến
ChatGPT (GPT-4)
- ✅ Đa năng, văn phong tốt
- ✅ Phổ biến, nhiều tài liệu
- ⚠️ Dữ liệu có thể lưu lại
- 💰 Miễn phí + $20/tháng
Claude
- ✅ An toàn, ít sai lệch
- ✅ Context dài (200K)
- ✅ Phân tích tài liệu tốt
- 💰 Miễn phí + $20/tháng
Google Gemini
- ✅ Tích hợp Google Workspace
- ✅ Cập nhật thông tin mới
- ✅ Xử lý hình ảnh tốt
- 💰 Miễn phí + $20/tháng
Perplexity
- ✅ Tìm kiếm + trích nguồn
- ✅ Thông tin cập nhật
- ⚠️ Cần kiểm chứng link
- 💰 Miễn phí + $20/tháng
Nếu PVN có hệ thống AI nội bộ, hãy ưu tiên sử dụng vì đảm bảo bảo mật dữ liệu tốt nhất.
So sánh các công cụ AI theo tiêu chí
| Tiêu chí | ChatGPT | Claude | Gemini | Perplexity |
|---|---|---|---|---|
| Điểm mạnh | Đa năng, văn phong tốt | An toàn, context dài | Tích hợp Google | Trích nguồn, cập nhật |
| Context length | 128K tokens | 200K tokens | 1M tokens | 32K tokens |
| Dữ liệu training | Đến 2024 | Đến 2024 | Real-time (khi bật) | Real-time search |
| Bảo mật | ⚠️ Có thể lưu data | ✅ Không train từ input | ⚠️ Liên kết tài khoản | ⚠️ Lưu lịch sử tìm |
| Phù hợp cho | Viết văn, code, chat | Phân tích tài liệu dài | Task liên quan Google | Tra cứu, nghiên cứu |
Usecase PVN: Khi nào dùng công cụ nào?
Khi nào dùng công cụ nào?
ChatGPT có văn phong tự nhiên, linh hoạt. Phù hợp cho:
- Viết email chuyên nghiệp cho đối tác
- Soạn thảo báo cáo, công văn
- Brainstorm ý tưởng presentation
Claude xử lý context 200K tokens, ít hallucination. Phù hợp cho:
- Tóm tắt nghị định, quy định pháp luật
- Phân tích hợp đồng (đã ẩn danh)
- Review báo cáo dài nhiều trang
Perplexity search real-time với trích nguồn. Phù hợp cho:
- Tra cứu giá dầu, thị trường năng lượng
- Tìm thông tin đối tác quốc tế
- Cập nhật quy định mới ban hành
Gemini tích hợp Google Workspace. Phù hợp cho:
- Phân tích dữ liệu Google Sheets
- Tóm tắt email trong Gmail
- Tạo bản trình bày từ Google Docs
Những sai lầm khi chọn công cụ
Dùng ChatGPT để tra cứu thông tin mới
ChatGPT không có kết nối internet → thông tin cũ hoặc bịa.
Upload tài liệu nhạy cảm lên AI public
Dữ liệu có thể bị lưu, sử dụng training → rò rỉ thông tin.
Không so sánh kết quả giữa các AI
Mỗi AI có điểm mạnh khác nhau → có thể bỏ lỡ output tốt hơn.
Checklist chọn công cụ AI
Checklist trước khi chọn AI
Kiểm tra kiến thức Công cụ AI
Câu 1/10
1. ChatGPT được phát triển bởi công ty nào?
2. Công cụ nào được khuyến cáo cho việc tìm kiếm + trích nguồn?
3. Claude được phát triển bởi?
4. Công cụ nào tích hợp tốt với Google Workspace (Docs, Sheets)?
5. Nếu PVN có hệ thống AI nội bộ, nên ưu tiên dùng vì?
6. Claude có điểm mạnh gì nổi bật?
7. Khi dùng Perplexity, cần lưu ý gì?
8. Hầu hết các công cụ AI có mức giá premium khoảng?
9. Công cụ nào phù hợp nhất cho tác vụ "phân tích báo cáo dài 50 trang"?
10. Nguyên tắc chung khi chọn công cụ AI?
Sử dụng AI có trách nhiệm
Quy định pháp luật & Phân loại dữ liệu
- Thông tin mật quốc gia
- Dữ liệu kinh doanh nhạy cảm của PVN
- Thông tin hợp đồng, đấu thầu
- Dữ liệu nhân sự, lương thưởng
📄 Luật PDPL
Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân
🖼️ Sở hữu trí tuệ
Kiểm tra bản quyền nội dung AI tạo ra
🎯 Chiến lược AI QG
Quyết định 127/QĐ-TTg về AI quốc gia
4 cấp độ dữ liệu và quy định sử dụng AI
TỐI MẬT / BÍ MẬT NHÀ NƯỚC
Thông tin an ninh quốc gia, chiến lược năng lượng quốc gia
NỘI BỘ NHẠY CẢM
Hợp đồng, đấu thầu, lương thưởng, chiến lược kinh doanh
NỘI BỘ THÔNG THƯỜNG
Báo cáo nội bộ, email công việc, tài liệu chưa công bố
CÔNG KHAI
Thông tin đã công bố, văn bản pháp luật, tài liệu công
Usecase PVN: Tình huống tuân thủ
Tình huống thực tế về tuân thủ
Sai: Nhân viên paste bảng lương phòng ban vào ChatGPT để tạo báo cáo.
Vấn đề: Dữ liệu lương thuộc Cấp 3, có thể bị lưu trữ và rò rỉ.
Cách đúng: Thay số thật bằng số giả (ví dụ: tổng 100 triệu → "100 đơn vị"), sau đó thay lại.
Đúng: Upload Nghị định 13/2023 lên Claude để tóm tắt các điểm chính.
Lý do: Nghị định là văn bản công khai (Cấp 1), không chứa thông tin nhạy cảm.
Lưu ý: Vẫn cần kiểm tra tính chính xác của summary với văn bản gốc.
Cần chú ý: AI có thể tạo hình ảnh/nội dung vi phạm bản quyền.
Rủi ro: Hình ảnh AI tạo có thể giống tác phẩm có bản quyền → kiện tụng.
Cách đúng: Luôn kiểm tra bản quyền, ghi chú "AI-generated" khi sử dụng.
Lỗi thường gặp về tuân thủ
Những vi phạm phổ biến cần tránh
Copy-paste nguyên văn email nội bộ
Email chứa tên người, phòng ban, số liệu → vi phạm PDPL.
Sử dụng output AI không kiểm tra
AI có thể tạo thông tin sai → gây hậu quả pháp lý nếu công bố.
Không ghi nhận AI trong báo cáo
Sử dụng AI nhưng không ghi chú → vi phạm đạo đức nghề nghiệp.
Lưu API key trong code công khai
API key lộ → bị sử dụng trái phép, tốn phí.
Checklist tuân thủ
Checklist trước khi sử dụng AI
Kiểm tra tổng hợp AI Fluency
15 câu kiến thức + 5 bài tập tình huống
Đánh giá tổng hợp AI Fluency
Câu 1/20
[D1] 1. Framework 3A bao gồm những mode nào?
[D1] 2. Việc nào sau đây NÊN giao cho AI?
[D2] 3. Công thức prompt 6 khối gồm những thành phần nào?
[D2] 4. Thành phần BẮT BUỘC trong mọi prompt là?
[D3] 5. "AI Hallucination" là hiện tượng gì?
[D3] 6. Nguyên tắc "Trust but verify" có nghĩa là?
[D4] 7. Dữ liệu "mật quốc gia" thuộc cấp nào trong phân loại 4 cấp?
[D4] 8. Ai chịu trách nhiệm cuối cùng về nội dung AI tạo ra?
[Ch5] 9. Bước đầu tiên trong quy trình 5 bước là gì?
[Ch5] 10. "Iterate" trong bước 4 có nghĩa là?
[Ch6] 11. Claude được phát triển bởi công ty nào?
[Ch6] 12. Công cụ nào phù hợp nhất cho "tìm kiếm + trích nguồn"?
[D1] 13. Mode Augmentation phù hợp khi?
[D3] 14. "Độ trôi chảy ≠ Độ chính xác" có nghĩa là?
[D4] 15. Khi tạo ảnh AI cho tài liệu công ty, nên làm gì?
📋 Tình huống 1: Nhân viên Ban Tài chính muốn dùng ChatGPT công cộng để phân tích báo cáo lợi nhuận Q4 (chưa công bố). Bạn nên làm gì?
📋 Tình huống 2: AI tóm tắt biên bản họp nói "Quyết định tăng ngân sách 10%". Bạn nhớ trong cuộc họp không có quyết định này. Nên làm gì?
📋 Tình huống 3: Bạn viết prompt "Phân tích cái này đi" và AI trả lời không như ý. Nguyên nhân có thể là gì?
📋 Tình huống 4: AI phân tích CV và đề xuất ưu tiên nam hơn nữ cho vị trí kỹ thuật. Đây là gì và xử lý thế nào?
📋 Tình huống 5: Báo cáo phân tích do AI viết bị phát hiện sai sót sau khi trình lãnh đạo. Ai chịu trách nhiệm?
Kiểm tra Prompt
Phân tích và đánh giá chất lượng prompt dựa trên Framework 6 Khối
💬 Nhập Prompt của bạn
Tạo Prompt
Trợ lý hướng dẫn tạo prompt từng bước qua hỏi đáp
Prompt Lab
Quản lý và theo dõi lịch sử prompt theo dự án
Chưa có Project nào
Tạo project đầu tiên để bắt đầu theo dõi prompt của bạn