Này anh em, mình vừa hoàn thành một thử nghiệm khá điên rồ.
Chắc ai cũng thấy trên mạng đầy những video kiểu “AI thay thế cả team”, “tăng năng suất gấp 10 lần” các thứ. Mình cũng tò mò lắm, nhưng nói thật là hơi hoài nghi. Làm gì có chuyện ngon ăn thế?
Thế là mình quyết định tự kiểm chứng luôn. 30 ngày, dùng AI cho mọi thứ có thể. Email, báo cáo, code, lên kế hoạch, thậm chí cả việc chọn quán ăn trưa. Kết quả ra sao? Đọc tiếp nhé.
Trước Khi Bắt Đầu - Một Chút Bối Cảnh
Mình làm công việc văn phòng khá điển hình ở Việt Nam: email ngập đầu, họp hành liên tục, hạn nộp dí sát. Lương tầm 25-30 triệu/tháng, không phải dạng senior nhưng cũng không phải fresher.
Theo khảo sát của Gallup cuối 2025, tỷ lệ nhân viên Mỹ dùng AI tăng từ 40% lên 45% chỉ trong một quý. Ở Việt Nam mình cảm giác tỷ lệ còn thấp hơn, nhưng đang tăng nhanh lắm. Đặc biệt là dân tech và marketing.
Quy Tắc Thử Nghiệm
- AI trước — Trước khi làm gì cũng thử AI trước. Không được bỏ qua.
- Ghi chép thật — Cái gì hay ghi hay, cái gì dở ghi dở. Không tô hồng.
- Công việc thực — Không thử với ví dụ đơn giản. Dùng email thật, dự án thật.
- Đo thời gian — Xem tiết kiệm được bao nhiêu phút mỗi việc.
Mình dùng chủ yếu là Claude và ChatGPT, xen kẽ tùy loại việc.
Tuần 1: Háo Hức Như Mua Điện Thoại Mới
Số việc thử với AI: 47 Việc AI giúp được: 38 Việc AI làm tệ hơn: 3 Thời gian tiết kiệm: ~4 tiếng
Cái Ngon Ngay Từ Đầu
Viết email tiếng Anh — Đây là cái đỉnh nhất luôn. Mình viết bản nháp tiếng Việt lộn xộn, dán vào Claude, xin nó chuyển sang tiếng Anh chuyên nghiệp. Xong trong 10 giây, mail gửi khách hàng mà cứ như người bản xứ viết. Trước mình mất 15-20 phút để viết một email quan trọng, giờ còn 3 phút.
Tóm tắt tài liệu dài — Có hợp đồng 50 trang phải xem trước họp. Dán vào AI xin tóm tắt các điểm chính và đánh dấu những điều khoản lạ. Nó phát hiện một điều khoản sở hữu trí tuệ mà mình suýt bỏ qua. Đáng đồng tiền bát gạo!
Chuẩn bị họp — Trước khi gặp khách mới, mình dán thông tin công ty và xin AI đưa ra nội dung thảo luận, câu hỏi nên hỏi, những thứ cần tìm hiểu thêm. Vô họp tự tin hẳn.
Cái Không Ổn
Viết bài Facebook/LinkedIn — AI viết văn rất… AI. Đọc là biết ngay robot viết. Toàn câu kiểu “Trong thế giới ngày nay…” hoặc “Điều quan trọng là…”. Phải sửa nhiều đến mức viết từ đầu còn nhanh hơn.
Đặt tên sản phẩm — Xin AI gợi ý tên cho dự án mới. Toàn tên nhạt như “SmartFlow”, “EasyTask”. Không sáng tạo chút nào.
Tuần 2: Bắt Đầu Thấy Giới Hạn
Số việc thử với AI: 52 Việc AI giúp được: 41 Việc AI làm tệ hơn: 5 Thời gian tiết kiệm: ~5 tiếng
Phát Hiện Mới
Sửa lỗi code — Mình không phải lập trình viên chuyên, nhưng hay phải sửa mấy cái lỗi nhỏ trên website. Dán lỗi vào Claude, nó giải thích rõ ràng và đưa cách sửa. Khỏi phải đào Stack Overflow mấy tiếng.
Theo nghiên cứu của OECD, những người làm hỗ trợ khách hàng và lập trình có thể tăng năng suất từ 5% đến hơn 25% khi dùng AI. Mình cảm thấy con số này khá chính xác.
Học khái niệm mới — Cần hiểu về kinh tế đơn vị cho dự án. Thay vì đọc 10 bài blog, mình hỏi AI “giải thích kinh tế đơn vị cho một startup SaaS, đơn giản như đang giải thích cho người thông minh nhưng mới với chủ đề này”. 10 phút là hiểu, thay vì 2 tiếng.
Cái Toang
Tin nhắn nhạy cảm — Phải gửi tin nhắn cho một đồng nghiệp về vấn đề hơi tế nhị. AI viết đúng về mặt nội dung nhưng giọng văn rất vô cảm. Đọc xong còn căng thẳng hơn. Phải viết lại hoàn toàn.
Kiểm tra sự thật — AI nói một công ty thành lập năm 2018, hóa ra là 2015. Từ đó mình học được: luôn xác minh bất cứ thông tin gì quan trọng.
Đây cũng là điều Fortune đã cảnh báo — một nghiên cứu với 16 lập trình viên cho thấy họ thực sự làm việc chậm hơn khi dùng AI, vì quá tin tưởng và phải sửa lỗi liên tục.
Tuần 3: Xây Dựng Hệ Thống
Số việc thử với AI: 61 Việc AI giúp được: 52 Việc AI làm tệ hơn: 2 Thời gian tiết kiệm: ~7 tiếng
Bước Ngoặt Quan Trọng
Mình nhận ra đang lãng phí thời gian viết câu lệnh từ đầu mỗi lần. Thế là bắt đầu xây hệ thống:
Mẫu email — Tạo sẵn câu lệnh cho từng loại: email giới thiệu, nhắc lại, đề xuất. Giờ chỉ cần điền thông tin vào chỗ trống.
Danh sách chuẩn bị họp — Trước mọi cuộc họp, chạy cùng một câu lệnh: thông tin khách, nội dung thảo luận, rủi ro tiềm ẩn, câu hỏi cần hỏi.
Bộ lọc viết nội dung — Viết bản nháp thô, dán vào AI xin “cắt 30% chữ mà giữ nguyên ý”. Gọn gàng hẳn.
Điều này thay đổi hoàn toàn trải nghiệm. Anthropic ước tính AI có thể tăng năng suất lao động Mỹ thêm 1.8%/năm trong thập kỷ tới — gấp đôi tốc độ hiện tại. Nhưng điều đó chỉ xảy ra khi có hệ thống, không phải dùng bừa.
Bất Ngờ Thú Vị
Lên kế hoạch ăn — Bạn gái hay than chán không biết ăn gì. Mình cho AI biết khẩu vị hai đứa và xin lên thực đơn tuần. Bất ngờ là nó khá ngon, gợi ý cả quán ở Sài Gòn luôn.
Lên lịch du lịch — “Lên lịch 3 ngày ở Đà Nẵng, thích biển và hải sản, ngân sách 3-4 triệu/người”. Lịch trình ra chi tiết, hay hơn đọc blog du lịch.
Tuần 4: Thành Thói Quen
Số việc thử với AI: 58 Việc AI giúp được: 51 Việc AI làm tệ hơn: 1 Thời gian tiết kiệm: ~6 tiếng
Cuối Cùng Thì Sao?
Đến tuần 4, mình không còn phải nghĩ “nên dùng AI không” nữa. Nó thành phản xạ tự nhiên cho một số việc nhất định.
Việc luôn dùng AI:
- Viết và chỉnh email (đặc biệt tiếng Anh)
- Tóm tắt tài liệu dài
- Chuẩn bị và theo dõi sau họp
- Giải thích khái niệm mới
- Tìm hiểu ban đầu (sau đó xác minh)
- Định dạng và làm sạch dữ liệu
Việc AI không giúp được:
- Viết nội dung cần giọng văn cá nhân
- Giao tiếp nhạy cảm với người thật
- Phân tích sâu trong lĩnh vực mình rành
- Bất cứ thứ gì cần độ chính xác cao 100%
Con Số Cuối Cùng
| Chỉ số | Kết Quả |
|---|---|
| Tổng việc thử | 218 |
| Việc AI giúp được | 182 (83%) |
| Việc AI làm tệ hơn | 11 (5%) |
| Việc không khác biệt | 25 (12%) |
| Thời gian tiết kiệm | ~22 tiếng / 30 ngày |
Tính ra khoảng 45 phút mỗi ngày.
Không phải “tăng năng suất gấp 10” như người ta hay nói, nhưng có ý nghĩa thật. 45 phút/ngày = ~275 tiếng/năm. Nếu tính giá trị thời gian theo lương, đó là khoảng 4-5 triệu VND tiết kiệm mỗi tháng cho công ty (hoặc cho bạn nếu làm tự do).
Điều này khớp với khảo sát của PwC: 92% người dùng AI hàng ngày thấy năng suất tăng, so với chỉ 58% người dùng không thường xuyên. Chìa khóa là dùng đều đặn và có hệ thống.
Đánh Giá Thật Lòng
AI đỉnh cho:
- Công việc có cấu trúc — Email, tóm tắt, dàn ý, mẫu
- Giải thích kiến thức — Tốt hơn Google vì có thể hỏi lại
- Bản nháp đầu tiên — Khỏi lo hội chứng trang trắng
- Xử lý dữ liệu — Định dạng, làm sạch, trích xuất thông tin
AI tạm được cho:
- Công việc sáng tạo — Kết quả khá chung chung, cần chỉnh nhiều
- Phân tích chuyên sâu — Thiếu bối cảnh ngành
AI không nên dùng cho:
- Thay thế suy nghĩ — AI hỗ trợ quyết định, không ra quyết định
- Giao tiếp cảm xúc — Đúng về logic, sai về cảm giác
- Việc cần độ chính xác cao — Luôn phải xác minh
Những Kỹ Năng Mình Dùng Nhiều Nhất
Sau 30 ngày, đây là những kỹ năng mình gợi ý:
- Viết Email Chuyên Nghiệp — MVP của thử nghiệm
- Tạo Tóm Tắt Điều Hành — Cho mọi tài liệu dài
- Gia Sư AI — Học nhanh khái niệm mới
- Trích Xuất Hành Động Từ Ghi Chú Họp — Sau mỗi cuộc họp
- Tạo Ma Trận Quyết Định — Khi phân vân
Lời Khuyên Nếu Bạn Muốn Thử
Không cần 30 ngày. Thử 1 tuần thôi:
- Bắt đầu với email — Cái này thấy kết quả nhanh nhất
- Lưu câu lệnh hay — Không viết lại từ đầu mỗi lần
- AI viết nháp, bạn sửa — Đừng bao giờ gửi kết quả AI thẳng
- Xác minh sự thật — AI tự tin ngay cả khi sai
- Đừng ép AI làm việc sáng tạo — Đó không phải thế mạnh của nó
Muốn thử ngay? Xem tất cả kỹ năng hoặc đọc Hướng dẫn cho người lười nếu mới bắt đầu nhé.
Có gì thắc mắc cứ để lại bình luận, mình sẽ trả lời!