1. Mục Tiêu

• Xây dựng nền tảng tư duy AI: Cung cấp bức tranh tổng quan về AI hiện đại và cách ứng dụng trong doanh nghiệp.
• Làm quen với công cụ AI tiên tiến: Mỗi ngày, học viên tiếp cận và thực hành một công cụ AI hàng đầu thế giới, giúp đa dạng hóa kỹ năng và góc nhìn.
• Tạo đà cho việc tự học và chia sẻ: Khuyến khích học viên rèn luyện “Micro Learning” (tinh gọn, đều đặn), áp dụng “Feynman Technique” (dạy lại để học sâu) và tham gia “Community Learning” (học tập qua cộng đồng).

2. Nội Dung Chính

Video Bài Giảng Khai Mở

Học viên bắt đầu bằng các chuỗi video giới thiệu tổng quan AI, tầm quan trọng của AI trong kinh doanh và cách AI đã, đang, cũng như sẽ thay đổi nhiều lĩnh vực (xử lý hình ảnh, âm thanh, văn bản, dữ liệu…). Những bài giảng này đóng vai trò như “kim chỉ nam”, giúp học viên hiểu được bối cảnh phát triển AI hiện nay và các xu hướng ứng dụng AI trong doanh nghiệp.

Chuỗi 32 Ngày “Cày AI”

Mỗi ngày, học viên nhận một video ngắn hướng dẫn cách sử dụng một công cụ AI nổi tiếng hoặc mới mẻ trên thị trường. Mục tiêu là để học viên “điều khiển” được các công cụ đa dạng, từ AI tổng hợp giọng nói, AI tạo hình ảnh, AI phân tích dữ liệu, đến các nền tảng chatbot hay tự động hóa quy trình. Thời lượng mỗi video ngắn gọn (Micro Learning), phù hợp để học viên vừa xem, vừa thực hành ngay trong khoảng 15-20 phút/ngày.

Hoạt Động Thực Hành Hằng Ngày

• Sau khi xem video: Học viên thực hiện bài thực hành đơn giản với công cụ AI vừa học.
• Ứng dụng Feynman Technique: Học viên được khuyến khích ghi chép, giải thích lại hoặc thậm chí làm một bản hướng dẫn nhỏ để “dạy” cho người khác.
• Ứng dụng Community Learning: Học viên đăng kết quả, chia sẻ kinh nghiệm và mẹo sử dụng công cụ AI lên nhóm học tập chung. Qua việc này, mọi người cùng trao đổi, bổ sung kiến thức cho nhau, tạo nên môi trường cộng đồng gắn kết.

3. Phương Pháp & Hình Thức Học

• Micro Learning (M): Mỗi ngày, học viên dành 15-20 phút xem video và thực hành, giúp việc học trở nên nhẹ nhàng, liên tục và bền vững.
• Feynman Technique (F): Khuyến khích học viên “dạy lại” những gì vừa học, thông qua việc giải thích cho bản thân hoặc cho cộng đồng, từ đó hiểu sâu hơn.
• Community Learning (C): Mỗi cá nhân được tham gia vào nhóm học tập, đăng bài, trao đổi và đặt câu hỏi. Cộng đồng sẽ góp ý, chia sẻ kinh nghiệm, giúp đỡ nhau tiến bộ.

4. Kết Quả Mong Đợi

• Kiến thức nền tảng vững chắc: Học viên hiểu rõ khái niệm AI, các lĩnh vực ứng dụng chính, cũng như nắm được bức tranh toàn cảnh về công nghệ AI hiện đại.
• Trải nghiệm đa dạng công cụ AI: Mỗi người thành thạo bước đầu ít nhất 32 công cụ AI khác nhau, đủ để hình dung rõ cách AI hỗ trợ giải quyết các bài toán cụ thể trong công việc.
• Hình thành thói quen tự học: Việc duy trì lịch học 15-20 phút/ngày sẽ rèn luyện thói quen gắn bó lâu dài với AI, giúp học viên sẵn sàng cho những tháng tiếp theo của chương trình.
• Xây dựng văn hóa chia sẻ: Thông qua việc đăng kết quả và “dạy lại” cho người khác, học viên rèn luyện khả năng truyền đạt, đóng góp vào việc xây dựng một cộng đồng học tập bền vững.

Tháng đầu tiên trong Luyện CAIO mang tính chất khởi động, giúp học viên có cái nhìn tổng quan về AI, làm quen với nhiều công cụ AI hữu ích, đồng thời bắt đầu xây dựng thói quen học tập và chia sẻ trong cộng đồng. Đây chính là nền móng quan trọng để bước sang những tháng tiếp theo, nơi học viên sẽ đào sâu vào cách “làm chủ” và “điều hành” AI Agents ở cấp độ doanh nghiệp.

Tháng thứ hai: Xây dựng kênh truyền thông đa ngôn ngữ với các công cụ phân tích dữ liệu

1. Mục Tiêu

• Nâng cao kỹ năng thu thập, khai thác và phân tích dữ liệu: Học viên biết cách ứng dụng các công cụ phân tích dữ liệu để xây dựng nội dung truyền thông một cách hiệu quả, đa ngôn ngữ.
• Phát triển kênh truyền thông cá nhân: Mỗi học viên có khả năng tự tạo và vận hành kênh truyền thông riêng, áp dụng AI trong việc khai thác thông tin, chuyển ngữ, và tối ưu nội dung.
• Rèn luyện khả năng trình bày và trao đổi: Qua các buổi seminar ngắn, học viên thực hành “dạy để học”, chia sẻ kinh nghiệm với cộng đồng, đồng thời nhận góp ý để tiếp tục hoàn thiện.

2. Nội Dung Chính

Chuỗi Seminar Hằng Tuần (Thuyết Trình & Thảo Luận)

Mỗi học viên đăng ký thuyết trình ít nhất 1 lần/tuần, trong khoảng 15-30 phút, vào thời gian linh hoạt phù hợp với lịch cá nhân và nhóm.

Buổi thuyết trình tập trung vào chủ đề “Phân tích dữ liệu & Xây dựng truyền thông đa ngôn ngữ”:

• Giới thiệu một bộ công cụ hoặc quy trình phân tích dữ liệu mà học viên đã áp dụng.
• Chia sẻ cách sử dụng AI để chuyển ngữ hoặc tạo nội dung đa ngôn ngữ cho kênh truyền thông.
• Các học viên khác tham dự và tương tác: đặt câu hỏi, trao đổi ý kiến, góp ý hoàn thiện.

Hoạt Động Thực Hành Hằng Ngày

• 15 phút micro learning: Mỗi học viên tiếp tục thói quen hằng ngày từ Tháng 1, dành 15 phút sử dụng AI hoặc một công cụ phân tích dữ liệu cụ thể.
• Bài tập và Chia sẻ: Sau khi thực hành, học viên đăng kết quả lên nhóm học tập, chia sẻ cách làm, quy trình, và bí quyết khai thác công cụ.
• Chấm điểm & Phản hồi: Các thành viên và ban hướng dẫn đưa nhận xét, xếp hạng, giúp cá nhân cải thiện kiến thức, đồng thời khuyến khích mọi người cùng tiến bộ.

Chủ Đề Sinh Hoạt Tháng: “Phân Tích Dữ Liệu Tạo Tài Nguyên Truyền Thông”

Học viên tìm hiểu cách thu thập dữ liệu (từ mạng xã hội, website, diễn đàn…) và sử dụng các công cụ AI để phân tích, lọc và tổ chức nội dung.

Chú trọng vào khâu chuyển ngữ, tạo nội dung cho kênh truyền thông đa ngôn ngữ (tiếng Anh, tiếng Việt, hoặc các ngôn ngữ khác tùy nhu cầu).

Thông qua đó, học viên hiểu được cơ bản về tối ưu hóa nội dung (SEO, từ khóa, xu hướng chủ đề...), đồng thời “cày sâu” vào khả năng xử lý dữ liệu của AI.

Phát Triển Kênh Truyền Thông Cá Nhân

Mỗi học viên “ra mắt” một kênh truyền thông (Facebook Page, YouTube Channel, Blog, Podcast, v.v.) trong tháng này, áp dụng những gì đã học:

• Dùng AI để tạo bài viết, video, hoặc nội dung âm thanh.
• Dùng các công cụ phân tích để theo dõi tương tác, nhận diện mối quan tâm của người xem/nghe.
• Từ đó xây dựng kế hoạch nội dung dài hạn, nâng cao mức độ hấp dẫn và hiệu quả tiếp cận.

3. Phương Pháp & Hình Thức Học

• Micro Learning (M): Vẫn duy trì lịch học 15 phút/ngày để thực hành công cụ và chia sẻ kết quả.
• Feynman Technique (F): Mỗi học viên thuyết trình trong seminar chính là cách “dạy để học”, từ đó hiểu sâu hơn về công cụ và phương pháp mình sử dụng.
• Community Learning (C): Thông qua nhóm học tập, tất cả cùng trao đổi ý kiến, phản hồi lẫn nhau, tạo nên một “phòng thí nghiệm AI” trực tuyến sôi nổi.

4. Kết Quả Mong Đợi

• Thành thạo công cụ phân tích dữ liệu: Học viên bước đầu “nằm lòng” các phương pháp thu thập, khai thác dữ liệu, và ứng dụng AI để tạo nội dung truyền thông đa ngôn ngữ.
• Kênh truyền thông riêng: Mỗi học viên sở hữu ít nhất một kênh truyền thông cá nhân, có nội dung được AI hỗ trợ, qua đó làm tăng tính chuyên nghiệp và phạm vi tiếp cận.
• Khả năng thuyết trình & làm việc nhóm: Thông qua seminar và hoạt động chia sẻ hằng ngày, học viên tự tin hơn trong việc trình bày, phản biện, hợp tác, góp phần xây dựng văn hóa “học chung” gắn kết.
• Sẵn sàng cho bước tiếp theo: Kết thúc Tháng 2, học viên có nền tảng phân tích dữ liệu vững vàng hơn, tư duy đa ngôn ngữ, và kỹ năng quản trị nội dung, tạo tiền đề cho các giai đoạn nâng cao tiếp theo của Luyện CAIO.

tháng thứ 2 của Luyện CAIO giúp học viên tiến xa hơn trong việc ứng dụng AI: không chỉ sử dụng mà còn biết phân tích dữ liệu phục vụ mục đích xây dựng kênh truyền thông đa ngôn ngữ. Qua việc thực hành hằng ngày và thuyết trình trong seminar, học viên củng cố kỹ năng và tự tin phát triển kênh riêng của mình, sẵn sàng bước vào những thử thách mới ở các tháng kế tiếp.

Tháng thứ ba: Phát Triển Chatbot & Tối Ưu Quy Trình với Reasoning AI

1. Mục Tiêu

• Nâng cao khả năng ứng dụng AI: Chuyển từ việc chỉ sử dụng AI phân tích dữ liệu, tạo nội dung (như ở Tháng 2) sang phát triển và “huấn luyện” chatbot.
• Tích hợp “Reasoning AI”: Ứng dụng những mô hình AI có khả năng suy luận, giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa các quy trình trong doanh nghiệp.
• Tạo sản phẩm chatbot hoàn chỉnh: Mỗi học viên nắm rõ quy trình xây dựng chatbot, mô phỏng chính xác dữ liệu, tri thức nội bộ, và/hoặc quy trình doanh nghiệp.

2. Nội Dung Chính

Truy Cập Công Cụ AI Trả Phí

Học viên được chương trình cung cấp tài khoản các nền tảng AI cao cấp, vốn yêu cầu phí sử dụng hằng tháng. Việc dùng các phiên bản trả phí giúp học viên tiếp cận tính năng nâng cao (như khả năng reasoning tốt hơn, tùy chỉnh mô hình sâu hơn, tốc độ xử lý nhanh hơn…).

Phát Triển Chatbot Tích Hợp Tri Thức Doanh Nghiệp

• Thu thập & Xử lý dữ liệu nội bộ: Học viên sử dụng những dữ liệu, quy trình, SOP (Standard Operating Procedure), FAQ, v.v. thu thập được từ Tháng 2 (hoặc các nguồn khác của doanh nghiệp).
• Áp dụng vào Chatbot: Triển khai chatbot mô phỏng quy trình, hướng dẫn nội bộ doanh nghiệp, hoặc tương tác với khách hàng, tư vấn sản phẩm...
• Mô hình hoá tri thức: Tìm hiểu cách “biên soạn” tri thức (knowledge modeling) để chatbot có khả năng trả lời chính xác, mạch lạc và nhất quán.

Luyện Tập với Reasoning AI

• Tìm hiểu và áp dụng các mô hình AI tiên tiến (có khả năng lập luận - reasoning), giúp chatbot:
  • Giảm sai sót trong trả lời, nhất là các câu hỏi phức tạp cần sự phân tích.
  • Hiểu ngữ cảnh sâu hơn, xử lý tình huống linh hoạt.
  • Tối ưu quy trình: từ sắp xếp công việc đến phân luồng khách hàng, đề xuất giải pháp hỗ trợ ra quyết định.
• Học viên thực hiện bài tập mô phỏng các tình huống doanh nghiệp thực tế (quy trình bán hàng, chăm sóc khách hàng, quản lý dự án…), và dùng Reasoning AI để đề xuất cải tiến.

Hoạt Động Hằng Ngày & Seminar

• Micro Learning Hằng Ngày (15-20 phút): Học viên thực hành nhỏ với chatbot, tinh chỉnh dữ liệu doanh nghiệp, kiểm tra kết quả, xử lý các lỗi phát sinh… Đồng thời đăng kết quả và chia sẻ kinh nghiệm lên nhóm học tập, nhận phản hồi từ cộng đồng.
• Seminar Hằng Tuần: Mỗi học viên thuyết trình ít nhất 1 lần/tuần, trình bày về tiến độ “huấn luyện” chatbot, những khó khăn gặp phải, cách sử dụng Reasoning AI để tối ưu nội dung/trải nghiệm người dùng. Nhận phản hồi, góp ý từ người hướng dẫn và cộng đồng để hoàn thiện chatbot.
• Tích Điểm & Thăng Hạng: Tiếp tục duy trì cơ chế gamification: Mỗi bài tập, seminar, chia sẻ cộng đồng đều được chấm điểm, tăng cấp độ, giúp duy trì động lực và tinh thần thi đua tích cực. Lộ trình rõ ràng: Tính điểm tích lũy để “thăng hạng” (đạt các cấp bậc mới), có thể liên quan đến quyền truy cập thêm tài nguyên AI hoặc cơ hội tham gia sâu hơn vào các dự án thực tế.

3. Phương Pháp & Hình Thức Học

• Micro Learning (M): Duy trì đều đặn, từng bước nâng cao kỹ năng phát triển chatbot và áp dụng Reasoning AI.
• Feynman Technique (F): Thông qua seminar, học viên “dạy lại” những gì mình học, giúp ghi nhớ và hiểu sâu hơn.
• Community Learning (C): Chia sẻ, hỏi đáp và giải quyết các vấn đề về chatbot trong nhóm học tập, cùng tiến bộ qua tương tác.
• Gamification (G): Hệ thống điểm số, thứ hạng được cập nhật liên tục, tạo động lực và sự cạnh tranh lành mạnh.

4. Kết Quả Mong Đợi

• Chatbot Cá Nhân/Doanh Nghiệp: Mỗi học viên xây dựng được một (hoặc nhiều) chatbot ứng dụng được cho chính mình hoặc cho doanh nghiệp.
• Năng Lực Reasoning AI: Biết cách lựa chọn, tùy chỉnh mô hình có khả năng suy luận, giảm thiểu lỗi và nâng cao hiệu quả.
• Kiến Thức Về Mô Hình Hóa Tri Thức: Hiểu cách “chuyển hóa” dữ liệu, quy trình, SOP… thành tri thức mà chatbot có thể khai thác.
• Tối Ưu Quy Trình: Bước đầu áp dụng chatbot và AI reasoning để tối ưu hóa một số quy trình nội bộ doanh nghiệp (tiếp cận khách hàng, quản lý thông tin, hỗ trợ nhân viên...).
• Nền Tảng Vững Chắc Cho Tháng 4: Sẵn sàng bước sang giai đoạn kế tiếp, nơi học viên sẽ đào sâu hơn nữa việc quản trị, điều hành, và triển khai AI Agents ở tầm doanh nghiệp.

Tháng 3 là bước nhảy vọt quan trọng trong hành trình Luyện CAIO: học viên không chỉ “biết dùng AI” mà còn tích cực phát triển chatbot và tận dụng Reasoning AI để xử lý những nhiệm vụ phức tạp, mô phỏng quy trình doanh nghiệp. Kết quả mang tính ứng dụng cao, đồng thời giúp học viên tiến thêm một bước gần hơn đến “người lãnh đạo AI Agents” thực thụ.

Tháng thứ tư: Ứng dụng Agentic AI để tự động hóa quy trình

1. Mục Tiêu

• Tăng cường kỹ năng tự động hóa: Học viên học cách sử dụng “Agentic AI” – các mô hình AI có khả năng hành động độc lập và chủ động đề xuất giải pháp, giúp tự động hóa nhiều quy trình nghiệp vụ.
• “Deep Research” và Phân Tích Chuyên Sâu: Biết cách khai thác dữ liệu, tài liệu chuyên ngành để đưa ra những báo cáo có chiều sâu, hỗ trợ ra quyết định hoặc giải quyết các vấn đề chuyên môn phức tạp.
• Làm Chủ “Agentic AI Cá Nhân”: Mỗi học viên kiểm soát được một Agent AI của riêng mình, giao những công việc cơ bản như tổng hợp thông tin, sắp xếp lịch, xử lý tài liệu...
• Chia Sẻ & Thực Hành Liên Tục: Duy trì các buổi seminar và trao đổi định kỳ nhằm củng cố kiến thức, nhận góp ý từ cộng đồng, hoàn thiện kỹ năng triển khai Agentic AI.

2. Nội Dung Chính

Hằng Ngày Thực Tập Agentic AI (≥15 Phút/Ngày)

Tiếp tục duy trì Micro Learning: dành ít nhất 15 phút mỗi ngày để thử nghiệm, cài đặt, điều chỉnh, và tương tác với Agentic AI.

Tìm hiểu các tính năng mới nhất của Agentic AI trên thế giới, ví dụ:

• Tự động hoá tác vụ (tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu, gửi email, lập báo cáo...)
• Gợi ý giải pháp cho các tình huống thực tế trong doanh nghiệp.
• Tự học và cập nhật dữ liệu để cải thiện kết quả.

Khai Thác Agentic AI Trong Nghiệp Vụ

Mỗi học viên tập trung vào một (hoặc vài) nghiệp vụ cụ thể liên quan tới chuyên môn của mình (tài chính, marketing, nhân sự, vận hành...).

Thử nghiệm AI Agents với bài toán thực tế:

• Ví dụ: Tự động theo dõi số liệu kinh doanh, phân tích xu hướng, gửi cảnh báo khi có biến động lớn.
• Ví dụ: Thiết lập “trợ lý marketing” để tự động viết và đăng bài, phân tích hiệu quả chiến dịch, đề xuất chiến lược điều chỉnh.

Qua đó, học viên rèn luyện kỹ năng tinh chỉnh (prompting, fine-tuning) để Agentic AI đáp ứng đúng yêu cầu.

Deep Research & Báo Cáo Chuyên Ngành

Học viên học cách tận dụng AI Agents để nghiên cứu chuyên sâu (thu thập tài liệu học thuật, dữ liệu thống kê, bài báo nghiên cứu, white paper...).

Biên soạn báo cáo theo tiêu chuẩn chuyên ngành: logic, số liệu xác thực, phân tích đa chiều.

Thực hành trích dẫn, tổng hợp, kiểm duyệt thông tin để đảm bảo tính chính xác.

Điều Khiển “Agentic AI Cá Nhân”

Mỗi học viên cài đặt hoặc cấu hình một Agentic AI riêng, phục vụ công việc hằng ngày:

• Quản lý tác vụ cá nhân (task management).
• Sắp xếp lịch, gửi nhắc nhở.
• Tiếp nhận yêu cầu, tự lên danh sách việc cần làm, sau đó gửi báo cáo tiến độ.

Mục đích là để học viên “thực chiến”, tự trải nghiệm ưu - nhược điểm của việc áp dụng Agentic AI trong cuộc sống và công việc thường nhật.

Seminar Thường Xuyên Hằng Tuần

Mỗi học viên chia sẻ ít nhất 1 buổi/tuần về chủ đề Agentic AI:

• Hướng dẫn chi tiết một quy trình tự động hoá đã triển khai.
• Báo cáo chuyên sâu về kết quả “Deep Research”, bài học kinh nghiệm.
• Tương tác, trao đổi, đặt câu hỏi với cộng đồng, từ đó học hỏi lẫn nhau.

3. Phương Pháp & Hình Thức Học

• Micro Learning (M): Vẫn duy trì hoạt động học và thực hành 15-20 phút/ngày.
• Feynman Technique (F): Qua seminar, học viên “dạy lại” những gì mình học, giúp củng cố kiến thức và nâng cao hiểu biết.
• Community Learning (C): Học viên tích cực chia sẻ ứng dụng Agentic AI, deep research, báo cáo chuyên ngành trong nhóm học tập, tương tác và phản biện lẫn nhau.
• Gamification (G): Hệ thống tính điểm, xếp hạng vẫn được duy trì, khuyến khích học viên nỗ lực khám phá các phương pháp mới, tham gia hoạt động chung thường xuyên.

4. Kết Quả Mong Đợi

• Thành thạo Agentic AI: Học viên tự tin sử dụng, điều khiển, và khai thác AI Agents để tự động hóa nghiệp vụ, thậm chí cá nhân hóa “trợ lý AI” cho công việc thường ngày.
• Khả năng Nghiên Cứu Chuyên Sâu: Thông qua “Deep Research”, học viên làm quen với cách AI hỗ trợ thu thập, phân tích, và trình bày thông tin chuyên ngành một cách hiệu quả.
• Tối Ưu Quy Trình: Nhờ ứng dụng Agentic AI vào các tác vụ doanh nghiệp, học viên đúc kết được cách cải tiến quy trình, giảm tải công việc thủ công, tăng tính chính xác.
• Xây Dựng Tư Duy Lãnh Đạo AI: Khi đã quen với việc AI hỗ trợ tự động hằng ngày, học viên dần hình thành tư duy “AI First”, sẵn sàng cho vai trò CAIO – Chief AI Officer, tiếp tục nâng cấp đội ngũ AI Agents ở quy mô lớn hơn.

Tháng 4 trong chương trình Luyện CAIO đánh dấu giai đoạn “tự động hóa quy trình” thông qua việc áp dụng Agentic AI. Không chỉ dừng lại ở bước phát triển chatbot (Tháng 3), giờ đây học viên sẽ điều khiển AI Agents một cách chủ động, tận dụng tối đa khả năng suy luận, đề xuất và tự động hành động của AI. Đây là bước đệm quan trọng để tiến tới một doanh nghiệp “lai”, nơi con người và AI cùng cộng tác, tạo ra giá trị bền vững trong kỷ nguyên số.

Tháng thứ năm: Mở lớp đào tạo theo mô hình Luyện AI trong nội bộ doanh nghiệp

1. Mục Tiêu

• Triển Khai Mô Hình “Luyện AI” Nơi Làm Việc: Sau 4 tháng làm quen, khai thác và ứng dụng AI (đặc biệt là Agentic AI), học viên đã hình thành tư duy AI First và nắm vững các phương pháp đào tạo “Mình Fải Cố Vẽ Góc Phố”. Tháng 5 là lúc chuyển giao tri thức sang đội ngũ nhân sự bên trong doanh nghiệp.
• Xây Dựng “Nội Bộ Doanh Nghiệp AI-Driven”: Thông qua việc mở lớp Luyện AI và hỗ trợ nhân sự nội bộ, học viên dần trở thành nhà lãnh đạo AI (CAIO) thực thụ, biết cách huấn luyện, hướng dẫn, và tổ chức hoạt động học tập AI.

2. Nội Dung Chính

Thành Lập Các “Nhóm Kín” Nội Bộ

Học viên chủ động tạo group riêng (trên các nền tảng chat/cộng đồng nội bộ) để tổ chức sinh hoạt hằng ngày/tuần với nhân sự của công ty. Áp dụng Micro Learning: Mỗi thành viên trong nhóm được khuyến khích dành 15-20 phút mỗi ngày để xem, thực hành AI theo mô hình Luyện AI, giống như cách học viên đã trải nghiệm trước đó.

Thiết Kế Hoạt Động Đào Tạo AI

Học viên soạn tài liệu, bài giảng, video ngắn (hoặc sử dụng lại nội dung do chương trình Luyện AI cung cấp) phù hợp với lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp. Triển khai phương pháp Feynman Technique: Học viên (vai trò “người dạy”) truyền đạt lại kiến thức AI cho đồng nghiệp. Thông qua việc giải thích, trả lời câu hỏi, học viên sẽ củng cố hiểu biết của chính mình, đồng thời giúp người học mới tiếp thu nhanh hơn.

Duy Trì Bài Tập & Seminars Hằng Ngày

• Bài Tập Hằng Ngày: Học viên tiếp tục thực hiện bài tập cá nhân (15 phút/ngày), sau đó chia sẻ kết quả lên:
  • Nhóm chung của chương trình Luyện CAIO (để ban hướng dẫn và cộng đồng ngoài doanh nghiệp góp ý).
  • Nhóm kín nội bộ (để nhân sự trong công ty học hỏi, trao đổi).
• Seminar Nội Bộ: Mỗi tuần, học viên tổ chức 1 buổi chia sẻ trực tuyến/ngay tại văn phòng, hướng dẫn nhân sự cách sử dụng Agentic AI, cách tối ưu quy trình, cách kiểm tra chất lượng thông tin AI trả về…

Ứng Dụng Mạnh Mẽ Agentic AI

Khuyến khích mọi người trong doanh nghiệp tiếp tục sử dụng Agentic AI để tự động hóa các quy trình công việc thực tế (kế toán, tuyển dụng, marketing, chăm sóc khách hàng…). Học viên hỗ trợ, giải đáp, “gỡ rối” khi đồng nghiệp gặp khó khăn, từng bước xây dựng văn hóa AI ngay trong công ty.

3. Phương Pháp & Hình Thức Học

• Micro Learning (M): Học viên và đồng nghiệp duy trì đều đặn 15-20 phút luyện tập hằng ngày để đảm bảo tính liên tục và dễ thực hiện.
• Feynman Technique (F): Học viên đóng vai trò “người dạy”, giải thích, hướng dẫn lại kiến thức AI, qua đó cả người dạy và người học cùng hiểu sâu hơn.
• Community Learning (C): Ngoài nhóm chung của chương trình, nay còn có nhóm kín nội bộ, giúp trao đổi, chia sẻ bài tập, kinh nghiệm, thảo luận các tình huống “may đo” cho doanh nghiệp.
• Gamification (G): Tiếp tục cơ chế chấm điểm, xếp hạng, trao huy hiệu, vừa trong nội bộ công ty vừa trên nền tảng Luyện CAIO chính, thúc đẩy tinh thần học tập tích cực.

4. Kết Quả Mong Đợi

• Học Viên Trở Thành “Huấn Luyện Viên AI”: Biết cách thiết lập, tổ chức, và duy trì các lớp Luyện AI nội bộ, đào tạo đồng nghiệp, thúc đẩy văn hóa AI trong doanh nghiệp.
• Lan Tỏa Tri Thức AI: Nhân sự nội bộ làm quen với phương pháp học và thực hành AI, từng bước áp dụng AI vào công việc hàng ngày, nâng cao hiệu quả và chất lượng.
• Tạo Nền Tảng Xây Dựng “Doanh Nghiệp AI-Driven”: Khi nhiều người trong công ty hiểu và biết cách ứng dụng AI, doanh nghiệp dần trở thành tổ chức “AI-Driven”: linh hoạt, sáng tạo, tối ưu chi phí, nâng cao năng lực cạnh tranh.

Tháng 5 đánh dấu bước chuyển từ tự học, tự thực hành sang triển khai mô hình Luyện AI cho các đồng nghiệp trong doanh nghiệp. Học viên đóng vai trò chủ chốt trong việc tổ chức, hướng dẫn, và duy trì văn hóa học tập AI nội bộ. Qua đó, cả cá nhân lẫn tổ chức cùng đẩy nhanh tốc độ chuyển đổi số, chuẩn bị sẵn sàng cho tương lai bùng nổ của kỷ nguyên AI.

Tháng thứ sáu: Làm mini-project tốt nghiệp cuối khóa

1. Mục Tiêu

• Tổng hợp và ứng dụng thực tiễn toàn bộ kiến thức AI: Đây là tháng cuối, nhằm giúp học viên “xâu chuỗi” tất cả kỹ năng, công cụ và tư duy đã học (từ Micro Learning, Chatbot, Agentic AI, v.v.) để triển khai một sản phẩm có giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp mình.
• Hoàn thành “Mini-Project Tốt Nghiệp”: Mỗi học viên chọn một dự án AI cụ thể và phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp (có thể là quy trình tự động hóa, chatbot nâng cao, hệ thống phân tích dữ liệu chuyên sâu, v.v.) để hiện thực hóa trong vòng một tháng.
• Đủ điều kiện nhận Chứng Nhận Hoàn Thành Khóa Học: Học viên công bố sản phẩm, báo cáo kết quả cuối tháng để được cấp chứng nhận từ chương trình Luyện CAIO, đồng thời chứng minh năng lực “CAIO” (Chief AI Officer) ở môi trường thực tế.

2. Nội Dung Chính

Chọn Chủ Đề “Mini-Project”

Tự do lựa chọn: Học viên được quyền chọn bất kỳ chủ đề AI nào, miễn là có tính ứng dụng cho doanh nghiệp hoặc lĩnh vực hoạt động cá nhân.
Định hình mục tiêu: Xác định rõ đầu ra (ví dụ: một chatbot chuyên xử lý khiếu nại khách hàng, một Agentic AI quản lý kho hàng, một bộ phận “AI marketer” tự động hóa chiến dịch, v.v.), quy mô dự án, nguồn lực sẵn có.

Triển Khai Dự Án Hằng Ngày

• Micro Learning: Dù là giai đoạn “dồn sức” cho dự án, học viên vẫn duy trì 15 phút thực hành AI mỗi ngày để rèn luyện, khám phá thêm tính năng, cập nhật kiến thức.
• Báo Cáo Tiến Độ: Hằng ngày, học viên chia sẻ những bước tiến, thách thức, giải pháp lên nhóm học tập chung để nhận được phản hồi, ý tưởng khắc phục từ cộng đồng.

Seminar Hằng Tuần

Mỗi học viên thuyết trình về dự án của mình ít nhất 1 lần/tuần, trình bày:

• Mục tiêu dự án.
• Tình hình triển khai (đã hoàn thành những gì, vướng mắc ở đâu).
• Hướng giải quyết hoặc công cụ AI đang được áp dụng.
• Các thành viên khác lắng nghe, đặt câu hỏi, đóng góp ý kiến, tạo ra môi trường trao đổi và học tập đa chiều.

Hoàn Thiện & Bảo Vệ “Mini-Project”

Cuối tháng, học viên “bảo vệ” dự án trước ban tổ chức và cộng đồng, cho thấy cách thức hoạt động, ưu/nhược điểm, tính khả thi, tiềm năng mở rộng.

• Thẩm định & Đánh giá: Ban hướng dẫn (và/hoặc các chuyên gia AI khách mời) đánh giá dựa trên tính hoàn thiện, ứng dụng, và đóng góp cho hoạt động doanh nghiệp.

3. Kết Quả & Chứng Nhận

• Chứng Nhận Hoàn Thành Khóa Học: Học viên nào hoàn tất dự án, đáp ứng đủ các yêu cầu (trình bày, nộp báo cáo, minh chứng kết quả) sẽ được cấp chứng nhận hoàn thành chương trình Luyện CAIO.
• Ngoài ra, học viên tiếp tục tích điểm trong hệ thống “Gamification” của chương trình, có thể nâng “đẳng cấp” (ranking level) tương tự các chứng nhận trong Luyện AI.
• Dự Án AI Thực Sự Cho Doanh Nghiệp: Sản phẩm tốt nghiệp là mini-project có tính khả thi, học viên và doanh nghiệp có thể tiếp tục duy trì và phát triển, thậm chí nhân rộng cho các bộ phận khác.
• Tiếp Tục Tham Gia Cộng Đồng Luyện AI Premium: Sau khi hoàn thành khóa, học viên vẫn duy trì kết nối với cộng đồng Luyện AI Premium, thường xuyên cập nhật xu hướng AI mới, tham gia các seminar nâng cao, chia sẻ kinh nghiệm với thế hệ học viên tiếp theo.

Tháng 6 là giai đoạn mang tính “tốt nghiệp” của chương trình Luyện CAIO, nơi học viên khẳng định năng lực qua một dự án AI thực tiễn dành cho doanh nghiệp mình. Việc triển khai dự án, báo cáo tiến độ, và nhận chứng nhận không chỉ đánh dấu thành tựu sau 6 tháng học tập, mà còn mở ra cơ hội mở rộng và phát triển AI bền vững trong môi trường doanh nghiệp, đồng thời tiếp tục đồng hành cùng cộng đồng Luyện AI Premium ở giai đoạn kế tiếp.