Phần đầu tiên giúp người đi làm chuyển dịch từ “dùng AI” sang “làm việc cùng AI như một cộng sự thực sự”, xây dựng Hệ thống năng suất AI cá nhân và Bộ quy ước cộng tác AI cho đội nhóm.

Nội dung

• Tư duy AI-First: chuyển dịch từ “hỏi–đáp” rời rạc sang “làm việc cùng AI” như một cộng sự trong mọi tác vụ.
• Giải phẫu giao diện Claude: Chat, Projects, Artifacts, Style, Memory — công dụng và thời điểm dùng từng phần.
• Kỹ thuật Prompt nền tảng theo công thức 3 lớp: Bối cảnh – Yêu cầu – Định dạng đầu ra mong muốn.
• Prompt lặp (Iterative Prompting): kỹ thuật hội thoại tinh chỉnh kết quả thay vì hỏi lại từ đầu.
• Nguyên tắc bảo mật & đạo đức khi đưa dữ liệu doanh nghiệp lên môi trường AI.
• Xây dựng “Bộ quy ước cộng tác AI” cho đội nhóm: khi nào dùng AI, khi nào không, ai chịu trách nhiệm duyệt kết quả.

Thực hành

• Thiết lập Claude Workspace cá nhân (Style, Memory, Project đầu tiên).
• Soạn 5 prompt mẫu áp dụng ngay cho công việc thật đang làm dở.
• Viết “Bộ quy ước cộng tác AI” áp dụng ngay cho phòng/nhóm của mình.

💼 CASE STUDY — Nhân sự văn phòng

• Rút ngắn thời gian soạn báo cáo tuần từ 2 giờ xuống còn 20 phút nhờ làm việc cùng Claude theo đúng công thức prompt 3 lớp
• Đồng thời có Bộ quy ước cộng tác AI để cả team thống nhất văn phong, không mỗi người dùng AI một kiểu.

🎯 Sản phẩm đầu ra:

• Hệ thống năng suất AI cá nhân (Claude Workspace + thư viện prompt)
• Xây dựng bộ quy ước cộng tác AI cho đội nhóm.

Phần này giúp người học xây dựng bộ công cụ chạy được và Bản thiết kế Chuyển đổi AI cá nhân/phòng ban hoàn chỉnh trên hệ sinh thái Claude.

Nội dung

• Claude Projects: kiến trúc tri thức, cách nạp tài liệu nội bộ (SOP, tiêu chuẩn, biểu mẫu) để AI trả lời đúng ngữ cảnh doanh nghiệp.
• System Instructions: định hình vai trò chuyên gia riêng cho từng Project, tránh câu trả lời chung chung.
• Artifacts: tạo nhanh ứng dụng mini, dashboard, checklist tương tác mà không cần biết lập trình.
• Claude trong Excel/PowerPoint: tự động hoá báo cáo, phân tích số liệu, dựng slide thuyết trình từ dữ liệu thô.
• Bản đồ hoá quy trình phòng ban để xác định đúng “điểm chạm AI” — nơi ứng dụng AI mang lại hiệu quả cao nhất.

Thực hành

• Dựng 1 Claude Project hoàn chỉnh cho chính công việc/phòng ban đang phụ trách.
• Tạo 1 Artifact — ứng dụng mini giải quyết một tác vụ lặp lại hằng ngày.
• Vẽ Bản thiết kế Chuyển đổi AI cá nhân/phòng ban trên 1 trang giấy.

💼 CASE STUDY — Phòng Kinh doanh Bất động sản

• Dựng Claude Chat “Phân tích dòng tiền”: Xây dựng bảng tính kịch bản dòng tiền vay mua căn hộ, tóm tắc dòng tiền trả nợ, lịch trả nợ vay, kịch bản lãi suất thị trường
• Dựng Claude Project “Trợ lý tư vấn dự án”: tự động đối chiếu bảng giá, soạn báo giá và trả lời câu hỏi khách hàng theo đúng dữ liệu đã nạp
• Muc tiêu: Nhân viên môi giới BĐS am hiểu chuyên sâu phân tích tài chính, mở kênh tiếp thị tập trung giải pháp pháp tài chính thay vì sản phẩm và giảm 60% thời gian xử lý mỗi yêu cầu khách hàng.

🎯 Sản phẩm đầu ra:

• Bộ file Excel liên kết nhiều sheet, hàm macro tính toán và show biểu đồ cho kịch bản phân tích dòng tiền
• Bộ công cụ AI chạy được (Claude Project/Artifact) với bản thiết kế Chuyển đổi AI cá nhân/phòng ban hoàn chỉnh.

Phần 3 chuyên sâu tập trung vào tự động hóa quy trình không cần viết code, giúp người học tự xây dựng và triển khai các workflow end-to-end chạy thực tế.

Nội dung

• Tư duy No-code Automation trên nền tảng Claude — không cần biết lập trình vẫn dựng được quy trình tự động.
• Kết nối Claude với công cụ làm việc hằng ngày qua MCP (Model Context Protocol): Gmail, Google Drive, Google Calendar.
• Thiết kế Workflow end-to-end: tiếp nhận dữ liệu đầu vào → xử lý → xuất kết quả → thông báo cho người liên quan.
• Kỹ thuật gỡ lỗi (Debugging) khi workflow chạy sai logic doanh nghiệp, tinh chỉnh qua phản hồi hội thoại tự nhiên.
• Nguyên tắc kiểm soát rủi ro khi để AI tự hành động thay người — xác định ranh giới cần con người duyệt lại.

Thực hành

• Kết nối Claude với 1 công cụ thật (Gmail/Drive/Calendar) qua MCP.
• Xây 1 workflow tự động end-to-end xử lý một tác vụ lặp lại hằng tuần.
• Kiểm thử và gỡ lỗi workflow với dữ liệu thật của chính học viên.

💼 CASE STUDY — Doanh nghiệp dịch vụ

• Xây dựng luồng workflow nghiệp vụ xử lý nghiệp vụ khách hàng
• Tự động hoá quy trình tiếp nhận yêu cầu khách hàng qua email: Claude tự phân loại yêu cầu, soạn phản hồi nháp và cập nhật lịch hẹn
• Giảm 70% thời gian xử lý thủ công của bộ phận CSKH.

🎯 Sản phẩm đầu ra:

• 1 Workflow tự động end-to-end đang chạy thực tế trên đúng công việc của học viên.

Phần 4 giúp chuyển hóa tư duy chiến lược thành Bộ công cụ điều hành thực tế (Executive AI Toolkit), hỗ trợ phân tích, ra quyết định, xây công cụ điều hành và quản trị AI trên nền tảng Claude.

Nội dung

• Tư duy chiến lược: chuyển dịch từ “dùng AI cá nhân” sang “quản trị AI cấp tổ chức”.
• Executive AI Toolkit: dựng dashboard điều hành, phân tích tài chính, dự báo doanh thu bằng Claude.
• Claude hỗ trợ ra quyết định: phân tích đa chiều, phản biện phương án, mô phỏng nhiều kịch bản kinh doanh.
• Quản trị rủi ro & bảo mật dữ liệu khi triển khai AI trên quy mô toàn doanh nghiệp.
• Xây dựng chính sách sử dụng AI nội bộ (AI Governance) và lộ trình nhân rộng cho các phòng ban khác.

Thực hành

• Dựng 1 Dashboard điều hành bằng Claude trên chính dữ liệu thật của doanh nghiệp.
• Yêu cầu Claude phản biện 1 quyết định/kế hoạch đang cân nhắc triển khai.
• Soạn thảo phiên bản đầu tiên của Chính sách sử dụng AI nội bộ (AI Governance).

💼 CASE STUDY — Ban giám đốc doanh nghiệp sản xuất

• Dùng Claude dựng dashboard theo dõi doanh thu – chi phí theo tuần
• Mô phỏng 3 kịch bản tăng trưởng khác nhau để đưa vào cuộc họp chiến lược quý, rút ngắn thời gian chuẩn bị số liệu từ vài ngày xuống còn vài giờ.

🎯 Sản phẩm đầu ra:

• Executive AI Toolkit (dashboard điều hành + bộ câu hỏi phản biện chiến lược)

Chính sách sử dụng AI nội bộ.

Phần 5 này giúp người học vượt qua giới hạn “hỏi từng câu” để giao cả một tác vụ lớn cho AI tự chủ động thực hiện — Cowork cho công việc tri thức, Claude Code cho công việc cần ra sản phẩm là công cụ/phần mềm chạy được, tất cả không cần biết lập trình.

Nội dung

• Hai cách “giao việc” khác nhau: Cowork nhận nhiệm vụ tri thức nhiều bước (nghiên cứu, tổng hợp, ra báo cáo/slide); Claude Code nhận nhiệm vụ ra sản phẩm là một công cụ/ứng dụng chạy được (tool tính toán, dashboard nội bộ, tool xử lý dữ liệu lặp lại).
• Claude Cowork: cách giao một tác vụ phức tạp và giám sát tiến trình nhiều bước, kết hợp với Claude in Chrome/Excel/PowerPoint để hoàn thành công việc đầu–cuối.
• Claude Code: tư duy Vibe Coding cho người không chuyên — mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên để Claude Code tự viết, tự kiểm thử, tự sửa lỗi, tạo ra công cụ nội bộ nhỏ mà không cần thuê lập trình viên riêng.
• Nguyên tắc chọn đúng công cụ: việc cần kết quả là thông tin/báo cáo → dùng Cowork; việc cần kết quả là một công cụ dùng lại nhiều lần → dùng Claude Code.
• Ranh giới an toàn khi giao việc: việc nào có thể để AI toàn quyền, việc nào bắt buộc người duyệt lại trước khi dùng thật (gửi email thật, sửa dữ liệu gốc, đưa công cụ vào vận hành chính thức).

Thực hành

• Giao 1 tác vụ nghiên cứu/tổng hợp nhiều bước cho Cowork, theo dõi và nghiệm thu kết quả.
• Dùng Claude Code xây 1 công cụ nội bộ nhỏ giải quyết đúng 1 vấn đề thật của phòng ban, yêu cầu Claude Code tự kiểm thử trước khi bàn giao.

💼 CASE STUDY — Phòng Marketing & Phòng Nhân sự

• Marketing: Giao Cowork nghiên cứu 10 đối thủ cạnh tranh, tự tổng hợp bảng so sánh và dựng bản nháp slide báo cáo, rút thời gian chuẩn bị họp chiến lược từ 2 ngày xuống nửa ngày.
• Nhân sự (không biết lập trình): Dùng Claude Code xây công cụ tự động tính số ngày phép còn lại của từng nhân viên từ file Excel chấm công, triển khai xong trong buổi học mà không cần chờ đội IT.

🎯 Sản phẩm đầu ra:

• 1 tác vụ phức tạp được giao hoàn chỉnh cho Cowork
• 1 công cụ nội bộ nhỏ chạy được thật do chính học viên xây cùng Claude Code, kèm bộ nguyên tắc chọn công cụ và giao việc an toàn.

Phần này tổng kết, giúp học viên hệ thống hoá toàn bộ năng lực đã xây dựng qua 5 PHẦN, trình bày sản phẩm thực tế và nhận lộ trình duy trì, nâng cấp năng lực AI sau khóa học.

Nội dung

• Tổng hợp 5 PHẦN đã học thành một “Bản đồ năng lực AI cá nhân” duy nhất, dễ theo dõi và áp dụng dần.
• Trình bày dự án/sản phẩm ứng dụng đã xây dựng xuyên suốt 2 buổi học.
• Đánh giá và phản biện chéo giữa các học viên để nhìn thấy cách ứng dụng ở ngành nghề khác.
• Lộ trình duy trì và nâng cấp năng lực AI sau khóa học — học phần nào tiếp theo, khi nào cần nâng cấp công cụ.

Thực hành

• Trình bày 3–5 phút sản phẩm đã xây dựng (Project/Artifact/Workflow/Dashboard/Cowork/Code).
• Nhận phản hồi trực tiếp từ giảng viên để hoàn thiện trước khi đưa vào vận hành thật.

💼 CASE STUDY — Lớp học thực tế

• Chọn 2–3 sản phẩm tiêu biểu của học viên trong lớp làm case mẫu tham khảo cho các khóa sau, đồng thời là cơ sở đánh giá để cấp chứng nhận hoàn thành.