10 quy tắc của Vishal Kapoor để xây dựng sản phẩm trung thực với AI
10 nguyên tắc của Vishal Kapoor (Affirm) về cách xây dựng sản phẩm AI đáng tin cậy: từ first-principles thinking, hiểu cảm xúc người dùng đến tránh “AI slop”.
#AI Strategy
AI Evals trong thực tế: đánh giá bởi con người, LLM làm giám khảo, và những khoảng trống giữa chúng
Phân tích cách đánh giá hệ thống hội thoại AI trong thực tế: kết hợp human evaluation và LLM-as-a-judge, cùng những thách thức về dữ liệu, annotation và “human-like conversation”.
Chống lại “vibes”: Khi nào một mô hình sinh (generative model) thực sự hữu ích?
Khi nào generative model thực sự hữu ích? Phân tích 3 yếu tố quan trọng: chi phí prompt, chi phí kiểm chứng và vai trò của process trong công việc.
Bạn đã bị đá ra khỏi đấu trường — chỉ là bạn chưa nhận ra
AI đang thay đổi cuộc chơi công nghệ. Nhiều công ty tưởng rằng họ vẫn đang cạnh tranh, nhưng thực tế đã bị bỏ lại phía sau.
AI khiến mối quan hệ với người dùng trở thành lợi thế cạnh tranh cuối cùng
Một người bạn của tôi đã đặt cược toàn bộ vào AI. Anh ấy dùng AI để điều hành doanh nghiệp, quản lý đời sống cá nhân và điều khiển ngôi nhà của mình.
Data là lợi thế cạnh tranh duy nhất
Khi việc build phần mềm trở nên dễ nhờ AI, dữ liệu trở thành lợi thế cạnh tranh duy nhất. Vì sao data moat quan trọng hơn code trong kỷ nguyên AI.
Nghịch lý Cowan: Vì sao AI Agent không giúp bạn làm ít việc hơn — mà khiến bạn làm nhiều hơn
Phân tích Nghịch lý Cowan: vì sao AI agent không giúp giảm khối lượng công việc mà còn làm tăng kỳ vọng, năng suất và áp lực trong B2B.
AI sẽ không thay thế sự đổi mới
AI sẽ thay đổi cách làm việc nhưng không giết chết đổi mới. Vì sao startup vẫn có cơ hội lớn trong kỷ nguyên AI và cách biến model thành sản phẩm thực tế.
Vì sao Product Sense là kỹ năng sản phẩm duy nhất còn lại giá trị trong thời đại AI
Product Sense là lợi thế cạnh tranh cốt lõi trong thời đại AI khi công cụ bị commoditize. Bài viết phân tích vì sao judgment của con người quyết định thành công sản phẩm.
Mọi nhà cung cấp AI code review đều tự benchmark — và đều chiến thắng
Phân tích vì sao benchmark AI code review thiếu chuẩn chung, mỗi vendor đều “thắng”, và những tiêu chí cần có để đánh giá đáng tin cậy.
Vì sao mỗi người prompt AI theo cách khác nhau (dù họ muốn cùng một thứ)
Vì sao người dùng prompt AI theo nhiều cách khác nhau nhưng vẫn cho kết quả tương tự, và tại sao AI visibility là bài toán nghiên cứu người dùng.
Khác biệt cạnh tranh là chất độc
Khác biệt không đồng nghĩa với lợi thế. Bài viết phân tích vì sao tập trung vào “khác biệt” có thể phá hủy chiến lược sản phẩm và cách xây dựng lợi thế cạnh tranh thực sự.