31/10/2025
Sau nhiều năm theo dõi Lenny's Podcast về cách làm sản phẩm công nghệ, cuối cùng mình cũng có cơ hội trò chuyện với anh ấy về AI product!
https://youtube.com/watch?v=qbvY0dQgSJ4
Một số điểm bàn luận:
1. Nhiều vấn đề của AI products không thực sự đến từ AI
Thường thì nguyên nhân là do trải nghiệm người dùng, chất lượng dữ liệu, hoặc cấu trúc tổ chức.
Ví dụ: Một chatbot thất bại vì nhóm người dùng mục tiêu không thể gõ (tay họ thường bận — như chăm con hoặc lái xe). Sau khi nhóm phát triển thêm các câu hỏi có sẵn và thêm chế độ nói chuyện bằng voice, mức độ tương tác đã tăng đáng kể.
Một đội khác nói với mình rằng mô hình (lead scoring) của họ bị lỗi. Hóa ra là vì đội marketing không đặt đúng câu hỏi để thu thập dữ liệu phù hợp.
--> Những cải thiện lớn nhất của sản phẩm vẫn đến từ việc hiểu người dùng, chuẩn bị dữ liệu tốt, và đầu tư vào đội ngũ của mình.
2. Kỹ sư cấp cao hưởng lợi nhiều nhất từ AI khi lập trình
Họ có nhiều kinh nghiệm viết design docs và API, specs giúp họ viết instructions cho AI tốt hơn.
Tuy nhiên, họ cũng kháng cự việc sử dụng AI hơn. Các kỹ sư kỳ cựu thường có nhiều quan điểm mạnh và dễ bực bội khi AI không làm đúng ý mình.
3. Nhiều team tốn quá nhiều thời gian tranh luận về tools
Điều này đôi khi phản tác dụng. Khi team hỏi mình nên chọn công cụ nào giữa hai lựa chọn, mình thường hỏi hai câu:
“Tool tối ưu hơn sẽ mang lại hiệu quả nhiều hơn bao nhiêu?”
→ Nếu chênh lệch hiệu quản nhỏ, thì đừng mất quá nhiều thời gian để tranh luận.
“Nếu đã chọn một tool, việc chuyển sang tool khác có khó không?”
→ Nếu tool còn mới và chưa được thử nghiệm nhiều, mình sẽ cân nhắc kỹ trước khi chọn thứ mà sau này khó rút ra được.
4. Cách học AI hiệu quả nhất là xây dựng bằng AI
Nhưng nhiều người vẫn hỏi mình: “Mình nên xây cái gì?”
Có vẻ chúng ta đang trong “khủng hoảng ý tưởng” — có rất nhiều công cụ tuyệt vời để xây sản phẩm, nhưng lại không biết nên xây gì.
Bài tập mình thường gợi ý là:
Dành một tuần để chú ý những điều khiến mình bực bội trong công việc hàng ngày, rồi xây những công cụ nhỏ để giải quyết những vấn đề cụ thể đó.
Chip Huyen is a core developer on Nvidia’s Nemo platform, a former AI researcher at Netflix, and taught machine learning at Stanford. She’s a two-time founde...
