Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, việc tối ưu hóa cách chúng ta tương tác với các mô hình AI – hay còn gọi là kỹ thuật Prompt Engineering – đã trở thành một yếu tố then chốt quyết định hiệu quả kinh doanh. Tuy nhiên, một thực trạng đáng báo động là phần lớn lời khuyên về Prompt Engineering đang lan truyền trên các nền tảng như LinkedIn hay Twitter không chỉ vô ích mà còn có thể phản tác dụng. [[1]](//mixdigital.vn/cong-thuc-viet-prompt-ai-ung-dung-trong-marketing-hieu-qua-khong-phai-ai-cung-biet/)
Các công ty đang đạt được doanh thu hàng chục triệu đô la Mỹ (ARR) không hề tuân theo những “thực hành tốt nhất” được thảo luận rầm rộ trên mạng xã hội. Ngược lại, họ đang làm điều hoàn toàn khác biệt so với những gì được coi là thông thường. Điều này đã được các chuyên gia AI xác nhận trên Product Growth Podcast: tồn tại một khoảng cách lớn giữa những gì nghe có vẻ hay và những gì thực sự hiệu quả. [[2]](//splanet.vn/ky-thuat-toi-uu-prompt-ai-cuc-hieu-qua/)[[3]](//cesglobal.com.vn/3-chuoi-prompt-ai-cho-doanh-nghiep-phat-trien-kd)
Đây không chỉ là một vấn đề mang tính học thuật. Việc thấu hiểu sự khác biệt giữa những gì thực sự mang lại giá trị trong Prompt Engineering và những lý thuyết suông có thể là yếu tố quyết định giữa một tính năng AI làm hài lòng người dùng và một tính năng AI tiêu tốn ngân sách mà không mang lại giá trị. [[4]](//ecommerai.com/prompt-ai/)
Sau khi phân tích hàng trăm nghiên cứu khoa học và các triển khai thực tế, tôi đã xác định sáu lầm tưởng phổ biến đang dẫn dắt nhiều đội ngũ đi sai hướng – và những thực tế được chứng minh bằng nghiên cứu mà các công ty thành công đang áp dụng. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)
Tại Sao Những Lời Khuyên Thông Thường Lại Sai Lầm?
Trước khi đi sâu vào từng lầm tưởng cụ thể, điều quan trọng là phải hiểu tại sao những lời khuyên thông thường về Prompt Engineering lại thường xuyên sai. Hầu hết các lời khuyên này xuất phát từ những thử nghiệm ban đầu với các mô hình kém tiên tiến hơn, bằng chứng giai thoại từ các thử nghiệm quy mô nhỏ, hoặc các khuôn khổ lý thuyết không tính đến sự phức tạp của môi trường sản xuất thực tế. [[6]](//vnreview.vn/threads/vo-mong-nghe-prompt-thu-chom-no-da-tan-su-that-phu-phang-tu-thi-truong-ai.60530/)
Ngược lại, nghiên cứu học thuật bao gồm các thí nghiệm có kiểm soát với bộ dữ liệu lớn, so sánh có hệ thống giữa các kiến trúc mô hình khác nhau và phân tích thống kê chặt chẽ về những gì thực sự cải thiện hiệu suất, chứ không phải những gì chỉ mang lại cảm giác trực quan. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi) Một nhà nghiên cứu đã xuất bản nhiều công trình về tối ưu hóa prompt chia sẻ: “Khoảng cách giữa những gì nghe có vẻ thông minh và những gì thực sự hiệu quả trong AI là rất lớn. Mọi người đang đưa ra quyết định dựa trên trực giác hơn là bằng chứng.”
Sáu lầm tưởng dưới đây đại diện cho những khoảng cách lớn nhất giữa lời khuyên phổ biến và bằng chứng thực nghiệm.
Sáu Lầm Tưởng Phổ Biến Về Prompt Engineering
1. Lầm tưởng 1: Prompt càng dài, càng chi tiết thì kết quả càng tốt.
Đây là lầm tưởng phổ biến nhất trong Prompt Engineering. Trực giác mách bảo rằng nếu bạn yêu cầu sự giúp đỡ từ một người, việc cung cấp nhiều ngữ cảnh và hướng dẫn cụ thể hơn thường dẫn đến kết quả tốt hơn. [[7]](//kstudy.edu.vn/bi-kip-viet-prompts-hieu-qua-cho-cong-cu-ai-chat-tang-tuong-tac-va-toi-uu-hoa-ket-qua/)[[8]](//viblo.asia/p/tat-tan-tat-nhung-ki-thuat-prompt-engineering-huu-ich-nhat-cho-chatgpt-bXP4WzmqV7G)
Tuy nhiên, các mô hình AI không hoạt động giống con người. Nghiên cứu liên tục chỉ ra rằng các prompt ngắn gọn, có cấu trúc tốt thường vượt trội hơn các lựa chọn dài dòng, đồng thời giảm đáng kể chi phí. [[1]](//mixdigital.vn/cong-thuc-viet-prompt-ai-ung-dung-trong-marketing-hieu-qua-khong-phai-ai-cung-biet/)[[2]](//splanet.vn/ky-thuat-toi-uu-prompt-ai-cuc-hieu-qua/)
Một nghiên cứu gần đây so sánh độ dài prompt trên các loại tác vụ khác nhau đã phát hiện ra rằng các prompt ngắn gọn, có cấu trúc đã giảm 76% chi phí API mà vẫn duy trì chất lượng đầu ra. Yếu tố then chốt ở đây là cấu trúc, không phải độ dài. [[1]](//mixdigital.vn/cong-thuc-viet-prompt-ai-ung-dung-trong-marketing-hieu-qua-khong-phai-ai-cung-biet/)
Prompt dài thực sự có thể làm giảm hiệu suất bằng cách đưa vào nhiễu, tạo ra các hướng dẫn mâu thuẫn, hoặc đẩy ngữ cảnh quan trọng ra khỏi cửa sổ chú ý của mô hình. Các prompt hiệu quả nhất là chính xác và tiết kiệm ngôn ngữ. [[7]](//kstudy.edu.vn/bi-kip-viet-prompts-hieu-qua-cho-cong-cu-ai-chat-tang-tuong-tac-va-toi-uu-hoa-ket-qua/)
Thực tế: Cấu trúc quan trọng hơn độ dài. Một prompt 50 từ được tổ chức tốt thường vượt trội hơn một prompt 500 từ dài dòng, trong khi chi phí thực hiện thấp hơn đáng kể. [[1]](//mixdigital.vn/cong-thuc-viet-prompt-ai-ung-dung-trong-marketing-hieu-qua-khong-phai-ai-cung-biet/)[[7]](//kstudy.edu.vn/bi-kip-viet-prompts-hieu-qua-cho-cong-cu-ai-chat-tang-tuong-tac-va-toi-uu-hoa-ket-qua/)
2. Lầm tưởng 2: Càng nhiều ví dụ càng tốt (Few-Shot Prompting).
Kỹ thuật Few-shot prompting – cung cấp các cặp ví dụ đầu vào-đầu ra mong muốn – trở nên phổ biến trong những ngày đầu của các mô hình ngôn ngữ lớn khi các minh họa cải thiện đáng kể hiệu suất. Điều này dẫn đến giả định rằng càng nhiều ví dụ thì kết quả càng tốt. [[9]](//uplift.vn/cac-ky-thuat-tao-prompt-dinh-cao-giup-lam-chu-ai-huong-dan-chi-tiet-vi-du-thuc-te)[[10]](//coin98.net/prompt-engineering)
Nghiên cứu gần đây cho thấy giả định này không chỉ sai mà còn có thể gây hại với các mô hình tiên tiến như GPT-4 và Claude. [[11]](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn)
Các mô hình hiện đại đủ tinh vi để hiểu hướng dẫn mà không cần nhiều ví dụ, và việc cung cấp các ví dụ không cần thiết thực sự có thể làm rối mô hình hoặc thiên vị nó theo những khuôn mẫu không tổng quát tốt cho các đầu vào mới. [[11]](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn)
Thực tế: Các mô hình tiên tiến như OpenAI’s o1 thực sự hoạt động kém hơn khi được cung cấp ví dụ. Chúng đủ tinh vi để hiểu các hướng dẫn trực tiếp và các ví dụ có thể đưa vào sự thiên vị hoặc nhiễu không mong muốn. [[11]](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn)
3. Lầm tưởng 3: Lựa chọn từ ngữ hoàn hảo là quan trọng nhất.
Một trong những khía cạnh tốn thời gian nhất của Prompt Engineering là “wordsmithing” – cẩn thận lựa chọn từ ngữ hoàn hảo, điều chỉnh giọng điệu và tối ưu hóa cách diễn đạt. Nhiều đội ngũ dành hàng giờ để tranh luận xem nên dùng từ “làm ơn” hay sử dụng các thuật ngữ chuyên ngành cụ thể. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)
Nghiên cứu cho thấy nỗ lực này phần lớn là đặt sai chỗ. Định dạng và cấu trúc của prompt quan trọng hơn nhiều so với các từ ngữ cụ thể được sử dụng. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)[[12]](//blog.slimcrm.vn/ung-dung-ai/ai-prompt-engineer-la-gi)
Đối với các mô hình Claude nói riêng, định dạng XML liên tục mang lại hiệu suất tăng 15% so với định dạng ngôn ngữ tự nhiên, bất kể nội dung cụ thể. Lợi thế về định dạng này thường lớn hơn việc tối ưu hóa từ ngữ cẩn thận. [[12]](//blog.slimcrm.vn/ung-dung-ai/ai-prompt-engineer-la-gi)
Thực tế: Định dạng vượt trội hơn nội dung. Các thẻ XML, dấu phân cách rõ ràng và định dạng có cấu trúc mang lại những cải thiện nhất quán hơn so với việc lựa chọn từ ngữ hoàn hảo. [[12]](//blog.slimcrm.vn/ung-dung-ai/ai-prompt-engineer-la-gi)
4. Lầm tưởng 4: Chain-of-Thought hiệu quả cho mọi thứ.
Kỹ thuật Chain-of-Thought prompting – yêu cầu mô hình “suy nghĩ từng bước” – trở nên cực kỳ phổ biến sau khi nghiên cứu cho thấy những cải thiện đáng kể trong các tác vụ suy luận toán học. Thành công này đã dẫn đến việc áp dụng rộng rãi cho tất cả các loại vấn đề. [[9]](//uplift.vn/cac-ky-thuat-tao-prompt-dinh-cao-giup-lam-chu-ai-huong-dan-chi-tiet-vi-du-thuc-te)[[13]](//www.brandsvietnam.com/congdong/topic/345759-tat-tan-tat-ve-kien-thuc-prompt-engineering)
Nhưng Chain-of-Thought prompting không phải là một giải pháp phổ quát. Nó hoạt động tốt cho các tác vụ suy luận toán học và logic nhưng mang lại lợi ích tối thiểu cho nhiều ứng dụng khác và thực sự có thể làm giảm hiệu suất trên một số tác vụ. [[13]](//www.brandsvietnam.com/congdong/topic/345759-tat-tan-tat-ve-kien-thuc-prompt-engineering)[[14]](//cesglobal.com.vn/10-ky-thuat-prompt-engineering-cho-tai-chinh)
Cụ thể đối với các tác vụ phân tích dữ liệu, nghiên cứu cho thấy các phương pháp Chain-of-Table (cấu trúc suy luận xung quanh dữ liệu dạng bảng) mang lại cải thiện 8,69% so với các phương pháp Chain-of-Thought truyền thống. [[14]](//cesglobal.com.vn/10-ky-thuat-prompt-engineering-cho-tai-chinh)
Thực tế: Chain-of-Thought là kỹ thuật đặc thù cho từng tác vụ. Nó xuất sắc trong toán học và logic nhưng các phương pháp chuyên biệt như Chain-of-Table hoạt động tốt hơn cho các tác vụ phân tích dữ liệu. [[13]](//www.brandsvietnam.com/congdong/topic/345759-tat-tan-tat-ve-kien-thuc-prompt-engineering)[[14]](//cesglobal.com.vn/10-ky-thuat-prompt-engineering-cho-tai-chinh)
5. Lầm tưởng 5: Chuyên gia con người viết prompt tốt nhất.
Giả định rằng các chuyên gia con người là những kỹ sư prompt tốt nhất nghe có vẻ hợp lý. Con người hiểu ngữ cảnh, sắc thái và các yêu cầu cụ thể theo cách mà dường như không thể tự động hóa. [[15]](//topdev.vn/blog/prompt-engineering-va-tac-dong-voi-thi-truong-viec-lam/)
Nghiên cứu gần đây về tối ưu hóa prompt tự động cho thấy giả định này là sai. Các hệ thống AI có thể tối ưu hóa prompt hiệu quả hơn các chuyên gia con người, và chúng có thể làm điều đó nhanh hơn đáng kể. [[6]](//vnreview.vn/threads/vo-mong-nghe-prompt-thu-chom-no-da-tan-su-that-phu-phang-tu-thi-truong-ai.60530/)[[11]](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn)
Các nghiên cứu so sánh các kỹ sư prompt con người với các hệ thống tối ưu hóa tự động đã phát hiện ra rằng các hệ thống AI liên tục tạo ra các prompt hoạt động tốt hơn trong khi chỉ mất 10 phút thay vì 20 giờ làm việc của con người. [[6]](//vnreview.vn/threads/vo-mong-nghe-prompt-thu-chom-no-da-tan-su-that-phu-phang-tu-thi-truong-ai.60530/)[[11]](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn) Hãy lắng nghe cuộc trò chuyện của tôi về các chiến lược tối ưu hóa AI trên Spotify, nơi chúng tôi đi sâu vào các trường hợp thực tế của việc tạo prompt tự động.
Thực tế: AI tối ưu hóa prompt tốt hơn con người trong một phần nhỏ thời gian. Chuyên môn của con người nên được dành để xác định mục tiêu và đánh giá kết quả hơn là tạo prompt thủ công. [[6]](//vnreview.vn/threads/vo-mong-nghe-prompt-thu-chom-no-da-tan-su-that-phu-phang-tu-thi-truong-ai.60530/)[[11]](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn)
6. Lầm tưởng 6: “Thiết lập một lần và quên đi”.
Có lẽ lầm tưởng nguy hiểm nhất là Prompt Engineering là một nhiệm vụ tối ưu hóa một lần. Các đội ngũ đầu tư công sức vào việc tạo prompt, triển khai chúng vào sản xuất và cho rằng chúng sẽ tiếp tục hoạt động tối ưu vô thời hạn. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)
Dữ liệu thực tế cho thấy hiệu suất của prompt suy giảm theo thời gian khi các mô hình thay đổi, phân phối dữ liệu dịch chuyển và hành vi người dùng phát triển. Các công ty đạt được thành công bền vững với các tính năng AI coi tối ưu hóa prompt là một quá trình liên tục chứ không phải là một nhiệm vụ một lần. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)
Nghiên cứu về tối ưu hóa prompt liên tục cho thấy các quy trình cải tiến có hệ thống có thể tổng hợp để cải thiện hiệu suất lên đến 156% trong 12 tháng so với các prompt tĩnh. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)
Thực tế: Tối ưu hóa liên tục là điều cần thiết. Hiệu suất tăng đáng kể theo thời gian với các quy trình cải tiến có hệ thống. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)
Những Gì Các Công Ty Đạt Doanh Thu Hàng Chục Triệu Đô La Thực Sự Làm
Các công ty đang xây dựng các tính năng AI đạt doanh thu lớn không tuân theo lời khuyên trên mạng xã hội. Thay vào đó, họ tuân theo một chiến lược hoàn toàn khác biệt:
- Họ tối ưu hóa theo các chỉ số kinh doanh, không phải chỉ số mô hình. Thay vì tập trung vào các thước đo hiệu suất kỹ thuật trừu tượng, họ theo dõi sự hài lòng của người dùng, tỷ lệ hoàn thành tác vụ và tác động đến doanh thu. [[3]](//cesglobal.com.vn/3-chuoi-prompt-ai-cho-doanh-nghiep-phat-trien-kd)
- Họ tự động hóa việc tối ưu hóa prompt. Thay vì để con người lặp đi lặp lại prompt thủ công, họ sử dụng các phương pháp có hệ thống để kiểm tra và cải thiện hiệu suất prompt liên tục. [[6]](//vnreview.vn/threads/vo-mong-nghe-prompt-thu-chom-no-da-tan-su-that-phu-phang-tu-thi-truong-ai.60530/)[[11]](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn)
- Họ cấu trúc mọi thứ. Định dạng, tổ chức và các dấu phân cách rõ ràng được ưu tiên hơn cách diễn đạt khéo léo hoặc các ví dụ mở rộng. [[12]](//blog.slimcrm.vn/ung-dung-ai/ai-prompt-engineer-la-gi)
- Họ chuyên biệt hóa kỹ thuật theo loại tác vụ. Thay vì áp dụng Chain-of-Thought ở mọi nơi, họ kết hợp các kỹ thuật tối ưu hóa với các loại vấn đề cụ thể. [[13]](//www.brandsvietnam.com/congdong/topic/345759-tat-tan-tat-ve-kien-thuc-prompt-engineering)[[14]](//cesglobal.com.vn/10-ky-thuat-prompt-engineering-cho-tai-chinh)
- Họ coi prompt như một sản phẩm. Giống như bất kỳ tính năng sản phẩm nào, prompt đòi hỏi bảo trì, cải tiến và tối ưu hóa liên tục dựa trên dữ liệu người dùng thực tế. [[3]](//cesglobal.com.vn/3-chuoi-prompt-ai-cho-doanh-nghiep-phat-trien-kd)[[4]](//ecommerai.com/prompt-ai/) Để biết thêm thông tin chi tiết về việc xây dựng các tính năng AI có khả năng mở rộng, hãy theo dõi Product Growth Podcast trên Apple, nơi tôi thường xuyên phỏng vấn các nhà lãnh đạo từ các công ty đạt ARR lớn với các sản phẩm AI.
Khoảng Cách Phương Pháp Luận
Lý do những lầm tưởng này tồn tại là do khoảng cách cơ bản về phương pháp luận giữa nghiên cứu học thuật và thực tiễn ngành. Các nhà nghiên cứu học thuật thực hiện các thí nghiệm có kiểm soát với các đường cơ sở phù hợp, kiểm định ý nghĩa thống kê và đánh giá có hệ thống trên nhiều kiến trúc mô hình. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)
Các nhà thực hành trong ngành thường dựa vào trực giác, các thử nghiệm A/B quy mô nhỏ hoặc bằng chứng giai thoại từ các trường hợp sử dụng cụ thể. Điều này tạo ra một vòng lặp phản hồi nơi các kỹ thuật không hiệu quả được củng cố vì chúng “có vẻ đúng” chứ không phải vì chúng hoạt động nhất quán. [[16]](//www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1f1uaut/why_do_people_think_prompt_engineering_is_not_a/?tl=vi)
Một kỹ sư học máy tại một công ty công nghệ lớn giải thích: “Vấn đề lớn nhất trong AI ứng dụng là mọi người đang tối ưu hóa cho những gì có ý nghĩa hơn là những gì thực sự hiệu quả. Nghiên cứu cung cấp sự thật cơ bản mà trực giác thường bỏ lỡ.”
Ý Nghĩa Thực Tiễn
Việc hiểu những phát hiện nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn ngay lập tức đối với bất kỳ ai đang xây dựng các tính năng được hỗ trợ bởi AI:
- Bắt đầu với cấu trúc, không phải nội dung. Đầu tư thời gian vào định dạng và tổ chức trước khi trau chuốt từng cụm từ cụ thể. [[12]](//blog.slimcrm.vn/ung-dung-ai/ai-prompt-engineer-la-gi)
- Tự động hóa tối ưu hóa sớm. Xây dựng các hệ thống để kiểm tra và cải thiện prompt một cách có hệ thống thay vì dựa vào lặp lại thủ công. [[6]](//vnreview.vn/threads/vo-mong-nghe-prompt-thu-chom-no-da-tan-su-that-phu-phang-tu-thi-truong-ai.60530/)[[11]](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn)
- Kết hợp kỹ thuật với tác vụ. Sử dụng Chain-of-Thought cho suy luận toán học, Chain-of-Table cho phân tích dữ liệu và hướng dẫn trực tiếp cho hầu hết các ứng dụng khác. [[13]](//www.brandsvietnam.com/congdong/topic/345759-tat-tan-tat-ve-kien-thuc-prompt-engineering)[[14]](//cesglobal.com.vn/10-ky-thuat-prompt-engineering-cho-tai-chinh)
- Đo lường tác động kinh doanh. Theo dõi các chỉ số quan trọng đối với người dùng và doanh nghiệp của bạn thay vì các điểm hiệu suất mô hình trừu tượng. [[3]](//cesglobal.com.vn/3-chuoi-prompt-ai-cho-doanh-nghiep-phat-trien-kd)
- Lập kế hoạch cải tiến liên tục. Xây dựng tối ưu hóa prompt vào quy trình phát triển liên tục của bạn thay vì coi đó là một nhiệm vụ một lần. [[5]](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)
Lợi Thế Cạnh Tranh
Các công ty dựa trên Prompt Engineering của họ vào nghiên cứu thay vì kiến thức thông thường sẽ đạt được những lợi thế cạnh tranh đáng kể:
- Họ đạt được hiệu suất tốt hơn với chi phí thấp hơn.
- Họ xây dựng các hệ thống mạnh mẽ hơn, cải thiện theo thời gian.
- Họ tránh được những ngõ cụt mà các đội ngũ khác mắc phải khi theo đuổi lời khuyên phổ biến nhưng không hiệu quả.
Quan trọng nhất, họ có thể tập trung chuyên môn của con người vào các hoạt động có giá trị cao như xác định mục tiêu và đánh giá kết quả, thay vì tạo prompt thủ công. [[6]](//vnreview.vn/threads/vo-mong-nghe-prompt-thu-chom-no-da-tan-su-that-phu-phang-tu-thi-truong-ai.60530/)[[11]](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn)
Câu Hỏi Mà Mọi Đội Ngũ Nên Đặt Ra
Thay vì hỏi “Làm thế nào chúng ta có thể viết prompt tốt hơn?”, hãy bắt đầu hỏi “Làm thế nào chúng ta có thể tối ưu hóa một cách có hệ thống các tương tác AI của mình dựa trên bằng chứng thực nghiệm?”
Sự thay đổi trong quan điểm này sẽ đưa bạn từ việc chạy theo xu hướng sang việc chạy theo dữ liệu. Nó định vị đội ngũ của bạn để xây dựng các tính năng AI thực sự có khả năng mở rộng, thay vì các tính năng nghe có vẻ ấn tượng trong các bản demo nhưng không mang lại giá trị bền vững. [[3]](//cesglobal.com.vn/3-chuoi-prompt-ai-cho-doanh-nghiep-phat-trien-kd)[[4]](//ecommerai.com/prompt-ai/)
Đội ngũ của bạn đang đưa ra những giả định nào về Prompt Engineering dựa trên kiến thức thông thường thay vì nghiên cứu? Và việc thách thức những giả định đó có thể mở khóa hiệu suất tốt hơn và chi phí thấp hơn như thế nào?
Các công ty chiến thắng với AI sẽ không phải là những công ty theo dõi những tiếng nói ồn ào nhất trên mạng xã hội. Họ sẽ là những người theo dõi bằng chứng, ngay cả khi nó mâu thuẫn với ý kiến phổ biến. Hãy kết nối với tôi trên LinkedIn, nơi tôi chia sẻ những hiểu biết hàng ngày về quản lý sản phẩm và xu hướng AI dựa trên những nghiên cứu mới nhất.
Nghiên cứu đã rõ ràng. Câu hỏi là liệu bạn đã sẵn sàng bỏ qua những lầm tưởng và làm theo những gì thực sự hiệu quả hay chưa.
—
Learn more:
1. [Công Thức Viết Prompt AI Ứng Dụng Trong Marketing Hiệu Quả – Mix Digital](//mixdigital.vn/cong-thuc-viet-prompt-ai-ung-dung-trong-marketing-hieu-qua-khong-phai-ai-cung-biet/)
2. [\[2025\] 10 Kỹ Thuật Tối Ưu Prompt AI Cực Hiệu Quả Cho Người Mới Bắt Đầu](//splanet.vn/ky-thuat-toi-uu-prompt-ai-cuc-hieu-qua/)
3. [3 Chuỗi Prompt AI Cho Doanh Nghiệp Phát Triển Kinh Doanh – CES GLOBAL](//cesglobal.com.vn/3-chuoi-prompt-ai-cho-doanh-nghiep-phat-trien-kd)
4. [Prompt AI Tận Dụng Năng Lực AI Trong Mọi Lĩnh Vực Kinh Doanh – EcommerAI](//ecommerai.com/prompt-ai/)
5. [Prompt Engineering là gì? Tìm hiểu về Prompt Engineer | 200Lab Blog](//200lab.io/blog/prompt-engineering-la-gi)
6. [Vỡ mộng nghề “Prompt thủ” chớm nở đã tàn, sự thật phũ phàng từ thị trường AI – VnReview](//vnreview.vn/threads/vo-mong-nghe-prompt-thu-chom-no-da-tan-su-that-phu-phang-tu-thi-truong-ai.60530/)
7. [Bí kíp viết prompts hiệu quả cho công cụ AI Chat: Tăng tương tác và tối ưu hóa kết quả](//kstudy.edu.vn/bi-kip-viet-prompts-hieu-qua-cho-cong-cu-ai-chat-tang-tuong-tac-va-toi-uu-hoa-ket-qua/)
8. [Tất tần tật những kĩ thuật Prompt Engineering hữu ích nhất cho chatGPT – Viblo](//viblo.asia/p/tat-tan-tat-nhung-ki-thuat-prompt-engineering-huu-ich-nhat-cho-chatgpt-bXP4WzmqV7G)
9. [Các Kỹ Thuật Tạo Prompt Đỉnh Cao Giúp Làm Chủ AI: Hướng Dẫn Chi Tiết & Ví Dụ Thực Tế](//uplift.vn/cac-ky-thuat-tao-prompt-dinh-cao-giup-lam-chu-ai-huong-dan-chi-tiet-vi-du-thuc-te)
10. [Prompt Engineering là gì? Kỹ thuật tạo lệnh trong AI hiệu quả – Coin98 Insights](//coin98.net/prompt-engineering)
11. [Từng được ca tụng là “nghề hot của kỷ nguyên AI”, giờ bị chính AI “khai tử” – Kenh14](//kenh14.vn/tung-duoc-ca-tung-la-nghe-hot-cua-ky-nguyen-ai-gio-bi-chinh-ai-khai-tu-215250515161401203.chn)
12. [AI Prompt Engineering Là Gì? Công Việc Của AI Prompt Engineer Gồm Những Gì?](//blog.slimcrm.vn/ung-dung-ai/ai-prompt-engineer-la-gi)
13. [Tất tần tật về kiến thức Prompt Engineering | bởi Admatrix Agency | Brands Vietnam](//www.brandsvietnam.com/congdong/topic/345759-tat-tan-tat-ve-kien-thuc-prompt-engineering)
14. [Hướng Dẫn 10 Kỹ Thuật Prompt Engineering Cho Tài Chính – CES GLOBAL](//cesglobal.com.vn/10-ky-thuat-prompt-engineering-cho-tai-chinh)
15. [Prompt Engineering: Ngôn ngữ của AI và tác động của nó đối với thị trường việc làm](//topdev.vn/blog/prompt-engineering-va-tac-dong-voi-thi-truong-viec-lam/)
16. [Sao nhiều người lại nghĩ prompt engineering không phải là nghề nghiệp thực sự? – Reddit](//www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1f1uaut/why_do_people_think_prompt_engineering_is_not_a/?tl=vi)
Tham khảo: medium.com
Bài viết liên quan: