Từ dữ liệu đến vận hành và quản trị: một buổi offline ở GearVN, người thật việc thật
bởi Võ Quốc Cường
Hôm nay mới có thời gian để viết bài tổng hợp kể về sự kiện 24/07 vừa rồi, nguyên cái showroom GearVN được anh em dọn ghế ra làm hội trường.
Ghế gaming và tất cả ghế có thể đem ra tận dụng hết. Khoảng 100 anh chị em ngồi kín, phía sau còn người đứng.
Tôi cầm mic mở màn bằng câu mà tôi nghĩ nên nói trước tiên, trước cả lời chào:
Buổi này không lùa gà, không bán khoá học. Chỉ có người thật, việc thật.
Nói vậy vì chủ đề buổi “AI trong doanh nghiệp” đa số trên thị trường toàn bị anh chị doanh chủ cho là làm màu và toàn mùi bánh vẽ.
Mà GearVN thì bắt đầu quăng AI cực mạnh vô vận hành từ tháng 09/2025. Đủ lâu để thương tích đầy mình, giẫm mìn đủ chỗ, và thương tích thì mới có chuyện để kể.
Dưới đây là phần tổng hợp cho anh chị nào không dự được. Tôi ghi lại theo trình tự buổi nói chuyện, cố giữ nguyên ý chính của từng người.
Ba tầng của một ngôi nhà
Tôi giới thiệu đội diễn giả theo đúng cách mà tụi tôi hay hình dung một hệ thống AI trong doanh nghiệp: như một ngôi nhà ba tầng.
Tầng móng là kiến trúc. Việt Trần, Founder & Solution Architect tại 200Lab. Việt lo phần hạ tầng, phần an toàn vận hành, cũng chính là cha đẻ của skill UI UX Pro Max hơn 100k sao, cũng như người tạo ra GoClaw và AgentBrain. Mấy công cụ mã nguồn mở của Việt đều xuất phát từ một bài toán thật của GearVN trước, chạy được rồi mới tách ra chia sẻ cho cộng đồng. Không phải ngồi nghĩ ra tool rồi đi tìm chỗ xài.
Tầng giữa là ứng dụng. Anh Duy Nguyễn, Founder và CTO tại T.O.P Group Vietnam, Founder cộng đồng Build in Public lớn nhất Việt Nam hiện tại. Ổng và tụi mình hay tự nhận mình là “những gã thợ hồ tầng trên” (ý nói NextLevelBuilder - công ty và cộng đồng mà 3 đứa tôi sáng lập), lo phần biến hạ tầng thành sản phẩm và chia sẻ cách anh em Builder làm ra được thứ bán được tiền. Chủ nhân của ClaudeKit - CK (bây giờ là AgentKit) nổi khắp cộng đồng chắc không anh em builder nào là không biết.
Khớp nối Biz & Tech. Dĩ nhiên là tôi rồi, tôi cũng tự giới thiệu mình không phải là MC hay Host chuyên nghiệp, đơn giản chỉ là người làm nghề tư vấn & phát triển giải pháp - có nhiều điểm chạm nhất để biến các giải pháp Tech khả thi cho Biz và ngược lại chuyển thể các yêu cầu Biz sang cho anh em Tech hiểu. Thứ mà tôi hay nói đùa là nghề “dịch từ tiếng Việt sang tiếng Việt” hehe…
Tầng trên là kết quả. Anh Thế Anh (NTA7), Nhà sáng lập kiêm Tổng giám đốc GEARVN. Anh là người ra đề bài, và cũng là người trực tiếp đẩy mọi thứ anh em triển khai chúng tôi vào thực tế xem có ra tiền hoặc tiết kiệm chi phí không từ khi áp dụng AI tới giờ.
Ba tầng này thiếu tầng nào cũng sập. Có kiến trúc mà không có người ra đề bài thì làm đồ chơi. Có đề bài mà móng yếu thì Agent chạy được một tháng rồi tắt.
Chat thì vui, mà thực thi mới ra tiền
Mr. Thế Anh nói 2024 là năm AI bùng nổ, còn 2025 mới là lúc nó thật sự chín tới. Và trong giai đoạn đó, GearVN chọn “chịu chơi chịu chi” để đốt token.
Đốt token ở đây không phải để vọc cho vui. Là để mua bài học.
Bước ngoặt trong đầu là chỗ này: chuyển từ coi AI như một khung chat để hỏi, sang coi nó như một thằng nhân viên biết THỰC THI.
Chat thì zui, mà chat xong bạn vẫn phải tự mở hệ thống ra gõ lại, copy nội dung, rồi download file xong lại upload file sang AI khác thì chỉ mới đi được.. nửa đường.
“AI Agent gần đúng thì vẫn là sai”
Đây là câu tôi ấn tượng nhất buổi hôm đó.
AI Agent gần đúng thì vẫn là sai.
Doanh nghiệp thì không có cửa cho “gần đúng”. Agent trả lời giá 199.000đ đúng mà tồn kho lệch đúng 1 cái, thì cái lệch 1 đó nó cũng sai thôi. Vì đơn hàng sai, xuất kho hụt, khách chờ, biên lợi nhuận méo mó, rồi niềm tin của anh em đang dùng đi luôn với hệ thống.
Tương tự nó sẽ nặng hơn khi đi vào các báo cáo tài chính kế toán, đừng nói “gần đúng” nha, không chấp nhận được đâu. Mà làm AI thì chuyện này gặp như cơm bữa, đa số lại cứ lờ nó đi không xem đây là vấn đề thật sự cần giải quyết ^^
Mà trong chuyển đổi số thì “tèo” một lần là có khi anh em bỏ cuộc luôn, mà cái này “tạch” không biết bao nhiêu lần nhưng vẫn chịu làm tiếp.
Mình rất là nể cách mà GearVN đã kiên trì tới bây giờ.
Nên tiêu chí để một Agent được cho vô luồng việc chính thức không phải là “nó thông minh cỡ nào”, mà là “đầu ra của nó có kiểm soát được không”.
Ba con agent đang đi làm thiệt
Mr. Thế Anh kể ba con đang chạy trong GearVN, mỗi con một việc, không con nào ôm đồm:
Promotion Agent. Phụ Marketing kiểm lệnh booking khuyến mãi, tư vấn đặt giá cho chuẩn, rồi thao tác thẳng trên hệ thống luôn chứ không chỉ gợi ý suông.
Product Đệ. Con này đứng gác cửa: double check giá nhập, giá bán, biên lợi nhuận trước khi ai đó bấm cập nhật SKU. Hàng ngàn mặt hàng, con người gõ tay thì kiểu gì cũng có ngày lộn.
Agent tra cứu hàng hoá đối tác. Quét file tồn kho từ mấy chục nhà cung cấp, mỗi ông một định dạng, rồi tự cập nhật vô. Anh em ngành hàng thoát được cái việc mở từng file Excel dò từng dòng.
Nghe thì nhỏ thôi mà ba việc đó cộng lại là mấy trăm giờ người mỗi tháng.
Sếp là chúa tể nợ task
Câu này tôi nghe xong cười.. vì trúng “tim đen” quá :))
Họp một tiếng rưỡi, chốt được năm bảy thứ. Ra khỏi phòng, ai về việc nấy. Tuần sau họp lại, hỏi cái đó tới đâu rồi.. im ru.
Cách GearVN làm: cho nội dung thảo luận vô AgentBrain để chạy pipeline xử lý trích xuất KB/KG.
Nó tự phân loại, tự chấm độ ưu tiên, tự đẩy lịch nhắc lên và gán cho nhân sự cụ thể.
Không phải chuyện thuận tiện đâu, mà là chuyện giải phóng bộ nhớ. Cái đầu của người quản lý nên để dành cho việc quyết định, chứ không phải để làm cái kho ghi nhớ ai hứa gì với ai.
Một cuộc họp 106 phút, AI móc ra 10 rủi ro
Chỗ này là chỗ tôi thấy đắt nhất buổi.
GearVN chuẩn hoá việc ghi âm họp rồi bóc ra thành dữ liệu có cấu trúc. Anh Thế Anh lấy ví dụ một cuộc họp nghiệp vụ bảo hành, dài 106 phút. Sau khi chạy qua hệ thống:
- 18 chủ đề được bóc tách
- 09 quyết định được ghi vào Decision Log
- 15 việc phải làm được xác định rõ
- 10 rủi ro tiềm ẩn được chỉ ra
Ba con số đầu thì thư ký giỏi cũng làm được, chậm hơn thôi. Con số thứ tư mới là cái mà biên bản họp truyền thống gần như không bao giờ có. Rủi ro là thứ nằm giữa các câu nói, không ai đọc ra thành lời, nên không ai chép lại.
Toàn bộ đống đó đổ vô AgentBrain.sh làm kho tri thức. Nhân viên tra quy chế, tra quy trình thì tự tra, không phải chạy đi hỏi cấp trên.
Tri thức doanh nghiệp mà nằm trong đầu vài người thì đó là rủi ro nhân sự. Nằm trong kho mà toàn bộ doanh nghiệp tra được thì mới gọi là tài sản.
Dashboard đẹp mà chết
Anh Thế Anh chỉ ra một cái sai rất phổ biến: doanh nghiệp bỏ tiền làm dashboard, biểu đồ màu mè đủ cả, mở ra ai cũng khen đẹp.
Rồi thôi xem xong để đó.
Anh gọi đó là dashboard chết. Cái GearVN chuyển qua là dữ liệu phải dẫn tới hành động: thiếu linh kiện trong đơn thì tự báo đặt hàng ngay, phiếu bảo hành sắp quá hạn thì tự nhắc, khiếu nại khách chưa xử lý thì tự dí.
Nghĩa là dữ liệu trên dashboard là dữ liệu chết, nó cần phải tạo ra quyết định, hành động là gì, việc này giao cho ai, deadline là khi nào.. Từ đó các nút thắt của doanh nghiệp mới được thông cống.. à nhầm.. thông các nút thắt bế tắc.
Agent Tào Tháo, cái tên nghe là hiểu
Con này thì đúng là văn hoá thực thi đóng thành phần mềm. Tôi cố tình nhắc lại tại chờ mãi ông Thế Anh ổng không nói hehe..
Nó nắm dữ liệu mục tiêu. Chiến dịch cam kết 1 tỷ mà thực tế chạy được 700 triệu, nó tự tag tên người phụ trách vô, hỏi thẳng, và hối luôn. Không chờ tới cuộc họp cuối tháng.
Hiệu suất cao bằng giảm tắc nghẽn. Các quyết định phải được chạy liên tục và kịp thời đến đúng người cần xử lý, thay vì chờ đợi và nghẽn lại ở một cá nhân nào đó.
Câu đó của anh Thế Anh. Tôi nghĩ nó đúng cho cả những công ty chưa đụng tới AI dòng nào.
Panel: mấy câu hỏi xoáy thẳng vô túi tiền
Tới phần thảo luận thì anh chị em bên dưới hỏi thẳng, không khách sáo chút nào, mà quá nhiều câu hack não, trả lời mãi không hết.
Tiền đâu mà đốt token hoài?
Câu chốt của phần này: không phải model nào mạnh nhất cũng là model đúng.
Cách GearVN chia:
- Local (Llama, Mistral, Gemma, DeepSeek, Qwen). Dành cho việc khối lượng lớn mà đơn giản, hoặc dữ liệu nhạy cảm không muốn ra ngoài: phân loại ticket, làm sạch data thô.
- Cloud (GPT-5, Claude). Dành cho bài toán phân tích chiến lược, cần cái đầu tốt nhất.
- Model tiết kiệm (DeepSeek v4, Qwen 3.7). Dành cho mấy việc lặt vặt chạy suốt ngày, để ngân sách token đừng phình, cứ thế gắn vào mấy con GoClaw/Dewee thôi. (GoClaw là bản mã nguồn mở Việt làm, còn Dewee là bản đóng cho doanh nghiệp, Duy phụ trách chính.)
Và trước khi tính tới mấy tầng này thì làm quick win trước đã. Thắng một trận nhỏ, có số đem đi khoe, rồi nội bộ mới chịu cho làm tiếp.
Hành lang đường ray
Ông Việt Trần đưa ra một ẩn dụ mà tôi nghĩ đáng chép lại nguyên văn. Việt gọi việc này là Harness Engineering: AI giống một đoàn tàu, còn việc của người làm kiến trúc là dựng “hành lang đường ray” (guardrail) bằng code và bằng luật.
Hành lang hẹp quá thì AI hết linh hoạt, siết tới mức đó thì thôi viết phần mềm truyền thống cho rồi, rẻ hơn.
Hành lang rộng quá thì nó đi lung tung, rồi ảo giác.
Việc của người làm kiến trúc không phải là chọn hẹp hay rộng một lần rồi thôi, mà là ngồi nới ra siết vô cho từng tác vụ cho tới khi ra điểm vừa.
Bảo mật: sinh tồn trước hay tuyệt đối trước?
Câu này có anh hỏi thẳng: đưa dữ liệu lên Cloud AI vậy có sợ tuồn ra ngoài không?
Câu trả lời của các anh khá thực dụng, và tôi đồng ý: doanh nghiệp nhỏ thì lo sinh tồn trước đã. Ngồi lo bảo mật ở chuẩn tập đoàn trong khi doanh thu chưa có, rồi đứng ngoài cuộc đua luôn.. thì cái đó mới là rủi ro lớn nhất.
Giờ thử hỏi SME kêu làm giải pháp AI Local bắt buộc, tôi báo giá 10 tỏi so với việc xài Cloud API AI chỉ 15 củ mỗi tháng thì anh chọn cái nào hehe…
Cách làm là phân loại: lương, tài chính, bí mật kinh doanh thì giữ local. Nội dung bán hàng, chăm sóc khách, mấy thứ cần tốc độ thì đưa lên cloud mà xài cho sướng.
Mà nói vậy thôi..
Ngồi nghe một buổi rồi về nghĩ rằng doanh nghiệp mình cũng có thể làm như GearVN thì chắc anh chị em.. hơi vội rồi hihi..
Mấy con Agent kể ở trên nó không tự nhiên mà có. Đằng sau nó là gần cả năm đốt token, là dữ liệu được dọn tới dọn lui, là một ông chủ chịu ngồi ra đề bài và chịu chấp nhận mấy lần chạy hỏng. Cái phần “gần cả năm” đó không có trong slide nào hết.
Còn EGANY của tôi thì cũng đang đi trên đường, chưa phải mẫu mực gì. Có mấy quy trình nội bộ tôi vẫn tối ưu muốn chớt mãi không xong, đúng là có những thứ vẫn cần có thời gian để tạo ra hiệu quả. Mình nhớ câu anh Nam từng nói:
Một người phụ nữ muốn có con cũng phải bầu 9 tháng 10 ngày, dù chúng ta có kéo 9 phụ nữ mang bầu thì cũng không thể sinh trong 1 tháng được.
Tôi có viết kỹ hơn về chuyện đo xem công ty mình đang ở đâu trên cái hành trình này trong bài Công ty bạn đang ở giai đoạn nào trên hành trình chuyển đổi sang làm việc với AI Agent?, anh chị nào muốn tự soi thì đọc thử.
Chốt lại: bắt đầu từ việc nhỏ
Thông điệp cuối buổi, tôi tóm gọn lại theo cách của tôi:
AI cho phép một doanh nghiệp nhỏ có được cái thứ mà trước đây chỉ tập đoàn mới có, là tri thức được hệ thống hoá, với chi phí của một doanh nghiệp nhỏ.
Và lời chia sẻ chân thành cho mấy anh chị làm chủ thì rất đơn giản, đơn giản tới mức dễ bị bỏ qua: nhúng tay vô làm. Bắt đầu từ việc nhỏ nhất, thử sai liên tục. Đừng chờ có chiến lược AI hoàn chỉnh rồi mới động tay, vì cái chiến lược đó chỉ ra đời sau khi bạn đã làm hỏng vài lần.
Cảm ơn
Cảm ơn gần 100 anh chị em đã tới, và vài chục người vẫn còn ngồi tới hơn 12 giờ trưa, và hỏi những câu làm cả bốn anh em trên sân khấu phải suy nghĩ.
Cảm ơn anh Việt Trần, anh Duy Nguyễn và anh Thế Anh đã chịu kể cả phần nát bét luôn chứ không chỉ thêu hoa dệt gấm những thứ hay ho bóng bẩy.
Cảm ơn các đơn vị đồng hành cùng chương trình: GEARVN, NextLevelBuilder, NVIDIA GeForce RTX, MSI và Leadtek.
Anh chị nào muốn coi lại không khí mấy buổi trước của tụi tôi thì có bài CafeTalk #2: AI Trong Vận Hành Thực Chiến, cũng chung mạch chuyện này.
Còn anh chị, trong ba tầng ở trên thì công ty mình đang kẹt ở tầng nào? Móng chưa xong, hay móng xong rồi mà không có ai ra đề bài? Comment tôi nghe thử coi.
#voquoccuong #gearvn #aiagent #vanhanh #cuonghoaai
