BÍ QUYẾT NÂNG CAO KỸ THUẬT PROMPT TRONG ỨNG DỤNG AI CHO DOANH NGHIỆP

Trong thời đại AI bùng nổ, việc chỉ biết sử dụng công cụ không còn đủ doanh nghiệp cần làm chủ “ngôn ngữ” giao tiếp với AI thông qua kỹ thuật Prompt. Đây chính là chìa khóa giúp khai thác tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn đang loay hoay vì thiếu tư duy và công cụ triển khai đúng cách. Trong bài viết này, AI First sẽ đồng hành cùng doanh nghiệp khám phá kỹ thuật Prompt trong ứng dụng AI, từ lý thuyết đến thực tiễn, để tăng hiệu suất và bứt phá chuyển đổi số cho doanh nghiệp.

Những điểm đáng chú ý trong bài viết:

• Giải thích khái niệm kỹ thuật Prompt trong ứng dụng AI.
• Tầm quan trọng của kỹ thuật Prompt trong ứng dụng AI.
• Các loại Prompt phổ biến: Prompt mô tả, prompt hướng dẫn, prompt theo vai trò, prompt chuỗi, prompt mẫu.
• Các kỹ thuật Prompt trong ứng dụng AI phổ biến: Zero-Shot Prompt AI, Few-Shot Prompt AI, Chain of Thought, Tree-of-Thought, Self-Consistency Prompting.
• 5 nguyên tắc viết Prompt hiệu quả.
• Bí kíp nâng cao kỹ thuật Prompt.
• Các công cụ hỗ trợ Prompt Engineering: Engineering, ChatGPT, Midjourney, Claude, Prompt Perfect, PromptBase.

1. Kỹ thuật Prompt trong ứng dụng AI là gì?

Kỹ thuật prompt (Prompt Engineering) là quá trình thiết kế, viết và tối ưu câu lệnh đầu vào (prompt) để hướng dẫn mô hình AI tạo ra kết quả đầu ra chính xác, phù hợp và có giá trị. Trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT, Claude hay Gemini, prompt đóng vai trò như “bản hướng dẫn” giúp AI hiểu đúng yêu cầu, ngữ cảnh và vai trò cần thực hiện. Việc ứng dụng kỹ thuật prompt hiệu quả giúp doanh nghiệp khai thác tối đa sức mạnh AI trong tạo nội dung, xử lý văn bản, phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình công việc.

2. Tầm quan trọng của kỹ thuật Prompt trong ứng dụng AI

Trong kỷ nguyên AI, prompt không còn đơn thuần là câu lệnh nhập vào mà chính là “ngôn ngữ giao tiếp” giữa con người và trí tuệ nhân tạo. Việc viết prompt đúng cách sẽ quyết định chất lượng đầu ra, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả ứng dụng AI trong doanh nghiệp. 

• Quyết định chất lượng đầu ra của AI: Một prompt tốt sẽ giúp AI trả về kết quả đúng trọng tâm, chính xác về mặt nội dung và ngữ nghĩa. Ngược lại, prompt thiếu rõ ràng sẽ khiến đầu ra lan man, chung chung hoặc không thể sử dụng được ngay trong công việc.
• Tối ưu hóa hiệu suất làm việc với AI: Khi người dùng biết cách viết prompt hiệu quả, họ sẽ giảm đáng kể thời gian thử – sai, chỉnh sửa hoặc viết lại yêu cầu. Điều này giúp tăng tốc quy trình làm việc, đặc biệt trong các tác vụ lặp đi lặp lại như viết email, tạo báo cáo hay xử lý phản hồi khách hàng.
• Giúp AI hiểu đúng ngữ cảnh và vai trò: Prompt không chỉ là câu hỏi, mà còn là “bối cảnh” để AI nhập vai đúng như một chuyên gia. Khi bạn giao vai trò rõ ràng cho AI, AI sẽ tạo nội dung chính xác và sát thực hơn với nhu cầu người dùng.
• Cá nhân hóa ứng dụng AI theo từng phòng ban: Mỗi phòng ban trong doanh nghiệp có từ ngữ chuyên môn, quy trình và mục tiêu riêng. Kỹ thuật prompt giúp AI điều chỉnh nội dung phù hợp với từng lĩnh vực như marketing, nhân sự, vận hành, pháp lý,... từ đó tạo ra kết quả cá nhân hóa, dễ áp dụng ngay vào công việc thực tế.
• Tăng giá trị ứng dụng AI trong doanh nghiệp: Khi nhân sự thành thạo kỹ thuật prompt, AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ đơn thuần mà trở thành “trợ lý chiến lược”. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí, tăng năng suất và tạo lợi thế cạnh tranh vượt trội trong quá trình chuyển đổi số.

3. Các loại Prompt phổ biến và cách sử dụng

Trong quá trình ứng dụng AI vào công việc, việc hiểu rõ các loại prompt và cách sử dụng chúng là yếu tố quan trọng quyết định độ chính xác và tính ứng dụng của kết quả đầu ra. Mỗi loại prompt có cách viết và mục đích sử dụng khác nhau, phù hợp với từng tình huống và mục tiêu cụ thể trong doanh nghiệp.

Các loại Prompt phổ biến:

• Prompt mô tả (Descriptive Prompt): Là dạng prompt đơn giản nhất, dùng để mô tả yêu cầu cụ thể mà bạn muốn AI thực hiện. Chỉ cần nói rõ đối tượng, giọng văn, độ dài và mục tiêu là AI có thể tạo ra nội dung sát với mong muốn.
• Prompt hướng dẫn (Instructional Prompt): Prompt dạng hướng dẫn yêu cầu AI làm theo từng bước, thường dùng để tạo checklist, quy trình hoặc bảng thông tin. Loại prompt này rất hiệu quả khi bạn cần kết quả có cấu trúc rõ ràng và dễ áp dụng.
• Prompt theo vai trò (Role Prompting): Với prompt này, bạn sẽ giao vai trò cụ thể cho AI như chuyên gia tài chính, nhân sự, hay nhà tư vấn,... giúp AI phản hồi với ngữ điệu, chuyên môn và ngữ cảnh phù hợp hơn với công việc thực tế.
• Prompt chuỗi (Chain of Thought Prompt): Prompt chuỗi yêu cầu AI tư duy logic theo từng bước, rất phù hợp với các tác vụ như phân tích nguyên nhân, đề xuất giải pháp, viết báo cáo hoặc nội dung dạng phân tích chuyên sâu.
• Prompt mẫu (Template Prompt): Là dạng prompt có cấu trúc sẵn, có thể dùng lại nhiều lần cho các tác vụ lặp đi lặp lại trong doanh nghiệp. Đây là loại prompt lý tưởng để xây dựng thư viện nội bộ và chuẩn hóa cách làm việc với AI.

3.1. Prompt mô tả (Descriptive Prompt)

Prompt mô tả là dạng prompt đơn giản và dễ tiếp cận nhất. Bạn chỉ cần diễn đạt rõ ràng yêu cầu mà bạn muốn AI thực hiện, không cần theo cấu trúc phức tạp. Đây là loại prompt rất phù hợp với người mới bắt đầu hoặc các tác vụ đơn lẻ như viết mô tả sản phẩm, giới thiệu dịch vụ, viết tiêu đề,...

Cách sử dụng:

• Trình bày yêu cầu cụ thể bạn muốn AI thực hiện: làm gì, cho ai, phong cách ra sao.
• Càng chi tiết, kết quả càng đúng ý bạn (giọng văn, đối tượng, độ dài...).
• Không cần viết theo mẫu cứng nhắc chỉ cần “mô tả đúng thứ bạn muốn”.

Ví dụ chi tiết:

“Viết một đoạn mô tả ngắn giới thiệu sản phẩm viên uống collagen dành cho phụ nữ sau sinh. Giọng văn nhẹ nhàng, tích cực, độ dài khoảng 120 từ. Tập trung vào công dụng làm đẹp da, cải thiện nội tiết tố và tăng sự tự tin sau sinh.”

3.2. Prompt hướng dẫn (Instructional Prompt)

Prompt hướng dẫn yêu cầu AI thực hiện một chuỗi hành động theo chỉ dẫn. Thay vì nói “viết gì đó”, bạn hướng dẫn AI làm từng bước rõ ràng, bao gồm định dạng, độ dài, nội dung cần có. Đây là dạng prompt lý tưởng để tạo báo cáo, checklist, bảng phân tích, quy trình làm việc,...

Cách sử dụng:

• Dùng động từ rõ ràng như: “Hướng dẫn”, “Liệt kê”, “Tạo bảng”, “Trình bày các bước...”.
• Chỉ định định dạng đầu ra mong muốn: bullet points, bảng, đoạn văn,...
• Có thể kết hợp thêm dữ liệu đầu vào (số liệu, tình huống, mục tiêu).

Ví dụ chi tiết:

“Hãy trình bày quy trình 6 bước để triển khai một chiến dịch email marketing cho doanh nghiệp vừa và nhỏ. Mỗi bước trình bày dưới dạng tiêu đề + mô tả chi tiết khoảng 2–3 dòng. Đối tượng khách hàng là phụ nữ từ 25–40 tuổi, quan tâm đến sản phẩm chăm sóc sức khỏe.”

3.3. Prompt theo vai trò (Role Prompting)

Prompt theo vai trò giúp AI “nhập vai” giống như một người thật có chuyên môn cụ thể. Khi bạn nói với AI: “Bạn là chuyên gia tài chính” hoặc “Bạn là cố vấn nhân sự”, nó sẽ thay đổi cách trả lời để phù hợp với vai trò đó. Đây là loại prompt rất mạnh khi bạn muốn AI viết nội dung mang tính chuyên sâu, đúng giọng điệu, phù hợp với ngữ cảnh công việc.

Cách sử dụng:

• Mở đầu bằng “Bạn là...” để thiết lập vai trò.
• Sau đó nêu nhiệm vụ AI cần thực hiện trong vai trò đó.
• Có thể thêm ngữ cảnh: ngành nghề, loại khách hàng, mục tiêu,...

Ví dụ chi tiết:

“Bạn là trưởng phòng nhân sự của một công ty công nghệ có quy mô 200 người. Hãy viết một email mời ứng viên đến phỏng vấn vị trí Front-end Developer, nhấn mạnh môi trường làm việc hiện đại, chính sách lương hấp dẫn và cơ hội phát triển nghề nghiệp. Giọng văn chuyên nghiệp, thân thiện.”

3.4. Prompt chuỗi (Chain of Thought / Step-by-Step Prompt)

Prompt chuỗi hướng AI “tư duy từng bước” giống như con người. Dạng prompt này rất hiệu quả trong các tác vụ đòi hỏi phân tích – suy luận – giải thích chi tiết, ví dụ như giải thích lý do sụt giảm doanh thu, đề xuất giải pháp, hay viết bài phân tích sâu cho blog doanh nghiệp.

Cách sử dụng:

• Yêu cầu AI “phân tích từng bước”, “diễn giải theo từng phần” hoặc “trình bày theo trình tự logic”.
• Có thể kết hợp prompt theo vai trò + dữ liệu đầu vào để tăng tính chính xác.
• Dùng cho các tình huống cần đánh giá, phản biện hoặc đề xuất giải pháp.

Ví dụ chi tiết:

“Bạn là chuyên gia kinh doanh. Phân tích nguyên nhân khiến doanh số quý 2 của công ty giảm 15% so với quý 1, dựa trên các yếu tố: thị trường, đội ngũ sale, chi phí marketing. Sau đó, đề xuất 3 giải pháp khắc phục phù hợp với doanh nghiệp quy mô vừa.”

3.5. Prompt mẫu (Template Prompt)

Prompt mẫu là dạng prompt được chuẩn hóa theo một cấu trúc cố định. Khi bạn có các tác vụ lặp lại hằng tuần như viết báo cáo, email nội bộ, tin tuyển dụng,… bạn nên tạo một “khung prompt” để tái sử dụng nhiều lần. Đây là loại prompt quan trọng để xây dựng thư viện prompt nội bộ cho doanh nghiệp.

Cách sử dụng:

• Viết một cấu trúc gồm các phần cố định, chỉ cần thay đổi một số nội dung tùy theo từng tình huống.
• Khuyến khích lưu vào Notion, Excel hoặc phần mềm quản lý tri thức.
• Có thể chia theo phòng ban: marketing, HR, tài chính, vận hành,…

Ví dụ chi tiết:

Template:
“Bạn là [vai trò chuyên môn] trong [loại doanh nghiệp/ngành]. Hãy [nhiệm vụ cụ thể], giọng văn [phong cách], độ dài khoảng [số từ]. Kết quả cần trình bày theo [định dạng].”

Ứng dụng thực tế:
“Bạn là quản lý đào tạo nội bộ trong công ty FMCG. Hãy viết một thông báo nội bộ mời tham gia khóa học kỹ năng giao tiếp cho nhân viên mới, giọng văn gần gũi, độ dài khoảng 100 từ, trình bày theo đoạn văn.”

4. Các kỹ thuật Prompt trong ứng dụng AI phổ biến

Để giao tiếp hiệu quả với các mô hình AI như ChatGPT, Gemini,... người dùng không chỉ cần biết “hỏi gì”, mà còn cần biết “hỏi như thế nào”. Đây chính là lý do kỹ thuật prompt trở thành một trong những kỹ năng quan trọng nhất trong thời đại AI. 

Các kỹ thuật Prompt trong ứng dụng AI:

• Kỹ thuật Zero-Shot Prompt: Zero-Shot là kỹ thuật đơn giản, không cần đưa ví dụ minh họa. Chỉ cần viết yêu cầu trực tiếp, AI sẽ tự suy luận để trả lời. Phù hợp với các tác vụ đơn giản, phổ biến như dịch, liệt kê, viết mô tả nhanh.
• Kỹ thuật Few-Shot Prompt: Few-Shot giúp AI hiểu rõ yêu cầu hơn nhờ có một vài ví dụ mẫu (1–3). Thích hợp với các tác vụ đòi hỏi phong cách nhất quán hoặc xử lý tình huống linh hoạt như viết email, phân loại nội dung, mô phỏng hội thoại.
• Kỹ thuật Chain of Thought: Đây là kỹ thuật yêu cầu AI tư duy theo từng bước logic thay vì đưa ra kết luận ngay. Rất hữu ích trong các tác vụ phân tích, báo cáo, ra quyết định có nhiều yếu tố liên quan hoặc đòi hỏi diễn giải chi tiết.
• Kỹ thuật Tree-of-Thought: Tree-of-Thought cho phép AI mở rộng suy nghĩ thành nhiều hướng khác nhau, từ đó đánh giá và chọn ra phương án tối ưu. Kỹ thuật này phù hợp với brainstorming, lập kế hoạch hoặc đánh giá chiến lược.
• Kỹ thuật Self-Consistency Prompting: Thay vì nhận câu trả lời duy nhất, kỹ thuật này yêu cầu AI đưa ra nhiều phương án rồi chọn câu trả lời logic và nhất quán nhất. Phù hợp với các tác vụ cần tính chính xác, độ tin cậy cao và có nhiều hướng giải quyết.

4.1. Kỹ thuật Zero-Shot Prompt AI

Đây là kỹ thuật đơn giản và dễ triển khai nhất, trong đó bạn không cần cung cấp ví dụ minh họa mà chỉ cần đưa ra yêu cầu hoặc câu hỏi cho AI. Phương pháp này phù hợp với các nhiệm vụ phổ biến, rõ ràng và không yêu cầu AI bắt chước phong cách hay cấu trúc cụ thể.

Đặc điểm:

• Không cần ví dụ đầu vào: AI sẽ tự động suy đoán cách trả lời dựa trên kiến thức và dữ liệu đã được huấn luyện, mà không cần bạn cung cấp mẫu cụ thể nào.
• Phù hợp với tác vụ đơn giản và phổ thông: Thường được dùng cho các yêu cầu như “viết tiêu đề cho bài blog”, “dịch câu sau sang tiếng Anh”, “liệt kê 5 lợi ích của AI”.
• Tốc độ triển khai nhanh, dễ sử dụng: Giúp người mới bắt đầu làm quen với prompt có thể tạo kết quả hữu ích mà không cần nhiều kỹ thuật.

4.2. Kỹ thuật Few-Shot Prompt AI

Khác với Zero-Shot, kỹ thuật này yêu cầu bạn cung cấp một vài ví dụ mẫu để AI hiểu được cấu trúc, giọng văn hoặc logic bạn mong muốn. Từ đó, AI sẽ dựa vào mẫu để tạo ra nội dung tương tự, có độ chính xác và sát với yêu cầu hơn.

Đặc điểm:

• Cung cấp 1–3 ví dụ minh họa cụ thể: Những ví dụ này giúp AI “bắt chước” cách bạn trình bày vấn đề, từ đó tạo ra đầu ra có phong cách hoặc cấu trúc gần giống.
• Thích hợp với các nhiệm vụ yêu cầu tính nhất quán hoặc phong cách riêng: Ví dụ như viết email chăm sóc khách hàng, mô tả sản phẩm, phân loại nội dung,... nơi phong cách viết rất quan trọng.
• Giảm rủi ro AI hiểu sai yêu cầu: Khi có mẫu cụ thể, AI sẽ bám sát hướng bạn mong muốn hơn là suy đoán.

4.3. Kỹ thuật Chain of Thought

Chain of Thought (tư duy từng bước) là kỹ thuật yêu cầu AI không trả lời trực tiếp, mà phải giải thích hoặc phân tích theo từng bước logic. Điều này giúp mô hình suy luận sâu hơn, đặc biệt phù hợp với các tác vụ phân tích dữ liệu, giải thích lý do, hoặc giải bài toán.

Đặc điểm:

• Hướng dẫn AI suy nghĩ theo trình tự: Prompt thường bao gồm yêu cầu như “hãy phân tích từng bước” hoặc “giải thích lý do theo từng phần”.
• Phù hợp với các tác vụ suy luận đa chiều: Ví dụ như phân tích nguyên nhân doanh thu sụt giảm, viết báo cáo tài chính, đánh giá phản hồi khách hàng,...
• Tăng tính logic và minh bạch trong đầu ra: Giúp người dùng hiểu rõ quá trình AI suy nghĩ, thay vì chỉ nhận được kết luận mà không có căn cứ.

4.4. Kỹ thuật Tree-of-Thought

Đây là phiên bản nâng cao hơn của Chain of Thought. Thay vì đi theo một dòng suy luận duy nhất, Tree-of-Thought cho phép AI phân nhánh tư duy và phát triển nhiều hướng giải quyết cho cùng một vấn đề. Từ đó, AI có thể đánh giá các lựa chọn và chọn ra phương án tốt nhất.

Đặc điểm:

• Cho phép AI tạo ra nhiều nhánh tư duy song song: Mỗi nhánh là một hướng tiếp cận khác nhau cho cùng một yêu cầu hoặc vấn đề.
• Hữu ích khi cần brainstorming hoặc đánh giá nhiều lựa chọn: Rất phù hợp trong việc lập kế hoạch kinh doanh, xây dựng chiến lược, đề xuất phương án sản phẩm mới,...
• Giúp người dùng có nhiều góc nhìn để ra quyết định: Thay vì bị giới hạn trong một câu trả lời duy nhất, bạn sẽ có danh sách các phương án để chọn lựa linh hoạt hơn.

4.5. Kỹ thuật Self-Consistency Prompting

Đây là kỹ thuật nâng cao, thường được sử dụng trong các tác vụ đòi hỏi độ chính xác và nhất quán cao. Thay vì lấy ngay câu trả lời đầu tiên, kỹ thuật này yêu cầu AI tạo ra nhiều đáp án khác nhau rồi so sánh, chọn ra câu trả lời tốt nhất dựa trên logic hoặc mức độ lặp lại.

Đặc điểm:

• AI sinh ra nhiều câu trả lời cho cùng một prompt: Sau đó hệ thống sẽ đánh giá tính nhất quán giữa các câu trả lời và chọn ra đáp án hợp lý nhất.
• Phù hợp với các tác vụ có nhiều khả năng giải thích hoặc hướng đi: Ví dụ như phân tích rủi ro đầu tư, lựa chọn chiến lược marketing, đánh giá kịch bản kinh doanh.
• Tăng độ tin cậy và chính xác của phản hồi AI: Tránh tình trạng AI trả lời khác nhau ở mỗi lần truy vấn cho cùng một yêu cầu.

5. 5 nguyên tắc viết Prompt hiệu quả dành cho doanh nghiệp

Việc ứng dụng AI hiệu quả không chỉ phụ thuộc vào công cụ mà còn nằm ở khả năng giao tiếp rõ ràng, đúng mục tiêu với AI thông qua prompt. Đặc biệt trong môi trường doanh nghiệp, nơi mỗi phòng ban có mục tiêu, dữ liệu và cách giao tiếp riêng, kỹ năng viết prompt đúng sẽ giúp AI trả về kết quả chính xác, dễ áp dụng vào công việc.

5 nguyên tắc viết Prompt hiệu quả:

1. Xác định rõ mục tiêu đầu ra: Trước khi viết prompt, doanh nghiệp cần làm rõ AI sẽ làm gì, cho ai, và kết quả đó được dùng vào mục đích gì. Việc xác định mục tiêu cụ thể giúp AI trả về nội dung sát nhu cầu và giảm thời gian thử sai.
2. Cung cấp đầy đủ ngữ cảnh và dữ liệu đầu vào: AI không thể “đoán ý” nếu thiếu ngữ cảnh. Doanh nghiệp cần mô tả rõ tình huống, ngành nghề, đối tượng và cung cấp dữ liệu cần thiết để AI tạo nội dung chính xác, đúng với thực tế công việc.
3. Giao vai trò cụ thể cho AI: Khi bạn giao cho AI một vai trò cụ thể (chuyên gia nhân sự, cố vấn tài chính,...), AI sẽ phản hồi đúng giọng điệu, chuyên môn và ngữ cảnh hơn. Đây là cách hiệu quả để cá nhân hóa đầu ra theo từng phòng ban.
4. Chỉ định rõ định dạng mong muốn: Prompt cần nêu rõ cấu trúc kết quả mong muốn như dạng bảng, bullet, đoạn văn, số lượng từ,... để AI trình bày đúng yêu cầu. Điều này giúp tiết kiệm thời gian định dạng lại và dễ tích hợp vào báo cáo, tài liệu.
5. Kiểm thử và điều chỉnh liên tục: Prompt hiệu quả là kết quả của việc thử – sai và tối ưu hóa liên tục. Doanh nghiệp nên test nhiều phiên bản prompt, quan sát kết quả và xây dựng thư viện prompt nội bộ để chuẩn hóa cách làm việc với AI.

1 - Xác định rõ mục tiêu đầu ra

Rất nhiều người khi sử dụng AI thường bắt đầu bằng một câu lệnh mơ hồ hoặc chung chung, khiến kết quả trả về không sát với mong đợi. Trước khi đặt bút viết prompt, doanh nghiệp cần xác định rõ: AI sẽ làm gì, cho ai, và kết quả đó sẽ được sử dụng vào việc gì? Đây chính là nền tảng để AI trả lời chính xác, đúng trọng tâm và tránh tình trạng phải hỏi lại nhiều lần.

• Làm rõ mục tiêu công việc cần AI hỗ trợ: Viết nội dung, tổng hợp báo cáo, tạo checklist, gợi ý giải pháp,… mỗi mục tiêu sẽ cần cách viết prompt khác nhau.
• Chỉ định rõ người nhận kết quả đầu ra: Nội dung gửi cho khách hàng sẽ khác với báo cáo trình bày cho ban giám đốc hay tài liệu đào tạo nội bộ.
• Xác định yêu cầu cụ thể về kết quả: Bạn cần văn bản dài 300 từ, một bảng thông tin 2 cột, hay danh sách bullet rõ ràng? Càng cụ thể, AI càng trả về đúng mong muốn.

2 - Cung cấp đầy đủ ngữ cảnh và dữ liệu đầu vào

Một sai lầm thường thấy là người dùng cho rằng AI “biết hết” và chỉ cần nêu yêu cầu chung chung là đủ. Thực tế, AI không thể tự suy đoán nếu bạn không cung cấp ngữ cảnh hoặc dữ liệu đầu vào cần thiết. Càng có nhiều thông tin liên quan, AI càng dễ “nhập vai” và tạo ra kết quả thực tế, đúng với tình huống doanh nghiệp.

• Mô tả ngắn về tình huống, ngành nghề hoặc người dùng: Ví dụ: “Doanh nghiệp đang chuẩn bị ra mắt sản phẩm chức năng mới cho nhóm phụ nữ 30–45 tuổi tại TP.HCM.”
• Đưa vào các thông tin liên quan hoặc dữ liệu có sẵn: Bạn có thể cung cấp số liệu, đoạn mô tả thô, phản hồi khách hàng, yêu cầu từ quản lý,...
• Tránh yêu cầu mơ hồ hoặc chung chung: Thay vì nói “viết giúp tôi một bài giới thiệu sản phẩm”, hãy mô tả rõ đặc điểm, công dụng, chân dung khách hàng mục tiêu, phong cách muốn thể hiện,...

3 - Giao vai trò cụ thể cho AI

AI có thể thay đổi cách phản hồi hoàn toàn tùy vào “vai trò” bạn giao cho nó. Khi bạn xác định rõ vai trò của AI (ví dụ: chuyên gia nhân sự, nhà phân tích tài chính, cố vấn chiến lược...), nó sẽ xử lý yêu cầu đúng phong cách và chuyên môn hơn. Đây là yếu tố cực kỳ quan trọng để cá nhân hóa phản hồi AI theo từng phòng ban.

 4 - Chỉ định rõ định dạng mong muốn

Trong môi trường doanh nghiệp, cách trình bày kết quả quan trọng không kém nội dung. Nếu bạn không yêu cầu định dạng cụ thể, AI sẽ tự chọn – và điều này có thể khiến bạn mất thời gian chỉnh sửa, format lại. Khi prompt có định dạng rõ ràng, AI sẽ xuất ra nội dung đúng cấu trúc, dễ đọc, dễ sử dụng.

• Nêu rõ định dạng mong muốn trong prompt: Ví dụ: “Viết dưới dạng bảng so sánh 3 lựa chọn với 2 cột: Ưu điểm – Nhược điểm”, hoặc “Trình bày thành 5 bullet rõ ràng”.
• Chỉ định số lượng hoặc độ dài mong muốn: “Liệt kê 3 lý do”, “viết khoảng 200 từ”, “chia thành 3 phần: mở đầu – nội dung – kết luận”.
• Đảm bảo dễ đưa vào báo cáo, slide hoặc chia sẻ nội bộ: Việc có định dạng giúp bạn tiết kiệm công đoạn xử lý hậu kỳ sau khi nhận nội dung từ AI.

5 - Kiểm thử và điều chỉnh liên tục

Viết prompt hiệu quả không phải là kỹ năng đạt được trong một lần, mà là quá trình kiểm thử – tinh chỉnh – tối ưu liên tục theo nhu cầu thực tế. Việc tạo ra một “vòng phản hồi” giữa người dùng và AI sẽ giúp bạn ngày càng hiểu cách AI hoạt động, từ đó đưa ra prompt tốt hơn qua từng lần sử dụng.

• Viết nhiều phiên bản khác nhau cho cùng một mục tiêu: Thử các cách diễn đạt khác nhau, thêm bớt ngữ cảnh để kiểm tra phản hồi.
• Quan sát cách AI phản hồi và điều chỉnh câu lệnh: Nếu AI trả lời chưa đúng, hãy đánh giá xem bạn đã thiếu gì trong prompt – thiếu mục tiêu, thiếu vai trò hay thiếu định dạng?
• Lưu lại các prompt hiệu quả thành thư viện nội bộ: Góp phần xây dựng bộ “standard prompt” dùng chung cho cả phòng ban, giúp mọi người sử dụng AI nhất quán và tiết kiệm thời gian.

6. Bí kíp nâng cao kỹ thuật Prompt cho doanh nghiệp

Trong kỷ nguyên AI, kỹ năng viết Prompt không đơn thuần là “gõ câu lệnh” mà là một năng lực cốt lõi giúp doanh nghiệp giao tiếp hiệu quả với các công cụ AI, từ đó tăng năng suất, tối ưu chi phí và cá nhân hóa đầu ra theo mục tiêu.

Bí kíp nâng cao kỹ thuật Prompt:

• Đào tạo nền tảng & tư duy đúng về Prompt: Trang bị kiến thức nền và tư duy thiết kế Prompt là bước đầu tiên giúp đội ngũ nhân sự hiểu rõ bản chất và cách tương tác hiệu quả với AI. Khi nhân sự được đào tạo bài bản, doanh nghiệp sẽ tránh được tình trạng “dùng sai công cụ” và tăng hiệu quả ứng dụng AI thực tiễn.
• Chuẩn hóa & xây dựng thư viện Prompt nội bộ: Việc xây dựng thư viện Prompt giúp doanh nghiệp hệ thống hóa tri thức, tạo ra bộ công cụ dùng chung cho toàn tổ chức. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng nhân rộng trong quá trình triển khai.
• Tối ưu và ứng dụng vào quy trình tự động hóa: Khi Prompt đã được chuẩn hóa, doanh nghiệp có thể tích hợp vào các nền tảng công nghệ để tự động hóa công việc. Việc này giúp tăng tốc độ xử lý, giảm chi phí và mở rộng quy mô vận hành mà không cần tăng thêm nhân sự.
• Cá nhân hóa triển khai AI theo ngành dọc: Mỗi ngành có đặc thù riêng, vì vậy doanh nghiệp cần tùy chỉnh Prompt theo ngữ cảnh và nghiệp vụ để tối ưu hiệu quả. Cá nhân hóa Prompt giúp AI trả lời chính xác hơn, đồng thời tăng tính ứng dụng vào các sản phẩm và dịch vụ cốt lõi.

6.1. Đào tạo nền tảng & tư duy đúng về prompt

Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất, giúp đội ngũ nhân sự hiểu đúng bản chất của Prompt, từ đó biết cách tương tác với AI hiệu quả hơn trong từng ngữ cảnh công việc cụ thể.

• Tổ chức đào tạo nội bộ định kỳ: Giải thích rõ khái niệm Prompt, cách hoạt động của mô hình ngôn ngữ và vai trò của Prompt trong từng nghiệp vụ.
• Xây dựng tư duy thiết kế Prompt đúng chuẩn: Hướng dẫn đội ngũ cách đặt câu hỏi rõ ràng, cụ thể, phân tầng logic và đưa ra chỉ dẫn phù hợp với đầu ra mong muốn.
• Đào tạo theo phòng ban/ngành dọc: Cá nhân hóa nội dung đào tạo để phù hợp với nghiệp vụ của từng bộ phận như Marketing, chăm sóc khách hàng, Sales, tuyển dụng,...
• Thường xuyên cập nhật xu hướng mới: Cập nhật các phương pháp Prompt Engineering hiện đại như Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought,…

6.2. Chuẩn hóa & xây dựng thư viện prompt nội bộ

Việc chuẩn hóa giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, đảm bảo chất lượng đầu ra và nhân rộng kiến thức cho toàn bộ tổ chức. Một thư viện Prompt nội bộ là “bộ não thứ hai” giúp đội ngũ làm việc nhanh hơn, thông minh hơn.

• Tổng hợp các Prompt hiệu quả đã từng sử dụng: Ghi lại các Prompt mẫu đã được kiểm nghiệm thực tế ở từng bộ phận.
• Chuẩn hóa định dạng và cấu trúc Prompt: Xây dựng quy chuẩn về cách viết Prompt gồm các yếu tố như: bối cảnh, mục tiêu, hướng dẫn, định dạng đầu ra.
• Phân loại thư viện theo chủ đề và phòng ban: Ví dụ: Prompt cho marketing – lên ý tưởng, viết quảng cáo; Prompt cho tuyển dụng – lọc CV, viết JD,...
• Quản lý quyền truy cập và cập nhật phiên bản: Đảm bảo sự bảo mật và minh bạch, đồng thời có phiên bản cập nhật khi có cải tiến mới.

6.3. Tối ưu và ứng dụng vào quy trình tự động hóa

Sau khi chuẩn hóa, Prompt nên được tích hợp vào các nền tảng, phần mềm AI để phục vụ quy trình tự động hóa. Việc này giúp doanh nghiệp tăng tốc độ xử lý công việc và giảm phụ thuộc vào con người.

• Tích hợp Prompt vào các công cụ tự động hóa AI: Như Zapier, Make.com, Notion AI, ChatGPT API,... để tự động hóa quy trình tạo nội dung, báo cáo, phân tích,...
• Xây dựng kịch bản xử lý tự động đa bước (multi-step prompt): Kết hợp các Prompt theo chuỗi, xử lý từ đầu vào thô đến kết quả đầu ra hoàn chỉnh.
• Gắn Prompt vào các mẫu công việc cố định (template task): Giúp nhân viên chỉ cần điền thông tin đầu vào là có thể nhận được kết quả tự động.
• Theo dõi, đo lường và cải tiến Prompt thường xuyên: Phân tích kết quả đầu ra, so sánh với mục tiêu và liên tục tối ưu Prompt cho từng tình huống cụ thể.

6.4. Cá nhân hóa triển khai AI theo ngành dọc

Mỗi ngành nghề có đặc thù khác nhau, vì vậy cách viết Prompt cũng cần được điều chỉnh để phù hợp với ngữ cảnh, khách hàng mục tiêu và nghiệp vụ cụ thể. Đây là yếu tố giúp doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh và giảm thiểu rủi ro khi triển khai AI.

• Phân tích quy trình đặc thù của từng ngành: Hiểu rõ quy trình đặc trưng của ngành để xác định điểm chạm có thể ứng dụng Prompt hiệu quả.
• Thiết kế Prompt theo ngữ cảnh ngành dọc: Ví dụ: Spa – viết kịch bản tư vấn; Bất động sản – phân tích hồ sơ khách hàng; F&B – lên thực đơn AI cá nhân hóa,...
• Huấn luyện đội ngũ theo từng use case thực tế: Đào tạo Prompt theo tình huống thường gặp trong ngành để nâng cao khả năng ứng dụng linh hoạt.
• Tích hợp AI vào sản phẩm, dịch vụ cốt lõi: Áp dụng Prompt vào chatbot chăm sóc khách hàng, công cụ bán hàng AI, phân tích hành vi tiêu dùng,...

7. Các công cụ hỗ trợ Prompt Engineering

Trong hành trình nâng cao kỹ năng Prompt và triển khai AI hiệu quả, việc sử dụng các công cụ hỗ trợ chuyên biệt là yếu tố không thể thiếu. Những công cụ này không chỉ giúp người dùng tạo ra các Prompt tối ưu mà còn cung cấp môi trường kiểm thử, tinh chỉnh và ứng dụng Prompt vào các tác vụ thực tế.

Các công cụ hỗ trợ Prompt Engineering:

• Prompt Engineering: Là tập hợp các kỹ thuật và phương pháp giúp tối ưu hóa cách giao tiếp với AI thông qua câu lệnh (Prompt). Đây là nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp khai thác sức mạnh AI trong mọi tác vụ từ tạo nội dung đến phân tích dữ liệu.
• ChatGPT: Công cụ AI hội thoại hàng đầu từ OpenAI, cho phép thử nghiệm, điều chỉnh và triển khai các Prompt một cách nhanh chóng. ChatGPT phù hợp với đa lĩnh vực và có thể tích hợp API vào hệ thống nội bộ của doanh nghiệp.
• Midjourney: Là công cụ tạo hình ảnh bằng AI dựa trên Prompt văn bản, lý tưởng cho các lĩnh vực sáng tạo như thời trang, mỹ phẩm, thiết kế. Midjourney giúp doanh nghiệp sản xuất hình ảnh độc quyền theo nhiều phong cách khác nhau.
• Claude: Mô hình AI phát triển bởi Anthropic, nổi bật với khả năng phân tích logic cao, bảo mật và đạo đức AI. Claude phù hợp với các doanh nghiệp yêu cầu xử lý văn bản dài, tính chính xác và kiểm soát nội dung đầu ra chặt chẽ.
• Prompt Perfect: Công cụ chuyên tối ưu và viết lại Prompt để nâng cao chất lượng đầu ra của AI. Giúp người dùng tiết kiệm thời gian, cải thiện kết quả và hạn chế sai sót khi thiết kế Prompt thủ công.
• PromptBase: Là chợ mua bán các Prompt hiệu quả đã được kiểm nghiệm thực tế. Doanh nghiệp có thể tìm kiếm Prompt theo ngành, mua nhanh mẫu đã tối ưu sẵn, hoặc tạo thêm doanh thu bằng cách bán Prompt của mình.

7.1. Engineering 

Prompt Engineering không phải là một phần mềm cụ thể mà là tập hợp các phương pháp, mô hình tư duy và công cụ hỗ trợ để thiết kế câu lệnh tương tác tối ưu với AI. Đây là năng lực cốt lõi để khai thác sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT, Claude, Gemini,... Việc làm chủ kỹ năng này giúp doanh nghiệp tạo ra nội dung chất lượng cao, xử lý dữ liệu tốt hơn và cá nhân hóa đầu ra theo mục tiêu.

Tính năng nổi bật:

• Chain of Thought Prompting: Cho phép AI suy luận theo chuỗi logic, nâng cao độ chính xác trong câu trả lời.
• Few-shot & Zero-shot Prompting: Cung cấp ví dụ mẫu hoặc không cần ví dụ để định hướng AI xử lý nhiệm vụ.
• ReAct (Reasoning + Acting): Kết hợp tư duy logic và hành động giúp mô hình phản hồi sát với ngữ cảnh.
• LangChain & LLMOps: Hệ sinh thái hỗ trợ xây dựng ứng dụng AI tích hợp nhiều bước Prompt liên tiếp.

7.2. ChatGPT

ChatGPT là công cụ AI nổi bật được phát triển bởi OpenAI, cho phép người dùng tương tác với mô hình ngôn ngữ thông qua giao diện hội thoại. Với khả năng hiểu ngữ cảnh và phản hồi tự nhiên, ChatGPT là công cụ lý tưởng để thử nghiệm, đánh giá và cải tiến Prompt trong nhiều lĩnh vực như marketing, đào tạo, chăm sóc khách hàng,...

Tính năng nổi bật:

• Tạo và kiểm thử Prompt nhanh chóng: Giúp người dùng dễ dàng tinh chỉnh câu lệnh để có kết quả tốt hơn.
• Lưu trữ lịch sử hội thoại: Giúp doanh nghiệp có thể xem lại, cải tiến và chuẩn hóa các Prompt sử dụng.
• Hỗ trợ đa ngành: Ứng dụng hiệu quả trong nội dung, tài chính, giáo dục, y tế, bán hàng,...
• Tích hợp API linh hoạt: Phù hợp để kết nối vào các hệ thống phần mềm nội bộ hoặc sản phẩm AI tùy chỉnh.

7.3. Midjourney

Midjourney là công cụ tạo hình ảnh bằng AI nổi tiếng, hoạt động thông qua Discord. Với khả năng chuyển đổi các Prompt văn bản thành hình ảnh chất lượng cao, Midjourney rất phù hợp cho các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực sáng tạo như thời trang, mỹ phẩm, thiết kế thương hiệu,...

Tính năng nổi bật:

• Chuyển đổi prompt văn bản thành hình ảnh: Tạo ra các thiết kế độc đáo chỉ từ mô tả bằng từ ngữ.
• Tùy chỉnh phong cách và định dạng ảnh: Có thể hướng AI tạo ảnh theo phong cách cổ điển, hiện đại, vẽ tay,...
• Nâng cấp độ chi tiết hình ảnh: Sử dụng các lệnh nâng cao để kiểm soát bố cục, ánh sáng, chất liệu.
• Tạo thư viện hình ảnh độc quyền: Giúp thương hiệu dễ dàng xây dựng tài nguyên hình ảnh riêng biệt.

7.4. Claude

Claude là một mô hình ngôn ngữ AI mạnh mẽ do Anthropic phát triển, tập trung vào độ chính xác, bảo mật và kiểm soát đạo đức. Claude đặc biệt hữu ích cho các tác vụ yêu cầu logic cao, tính nhất quán trong văn bản hoặc phân tích dữ liệu chuyên sâu.

Tính năng nổi bật:

• Hiểu ngữ cảnh và phân tích sâu: Claude xử lý tốt các Prompt yêu cầu lập luận và logic đa tầng.
• Tập trung vào đạo đức AI và bảo mật: Lý tưởng cho doanh nghiệp trong lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục.
• Phù hợp với văn bản dài, nhiều bước xử lý: Hỗ trợ tốt cho các quy trình Prompt phức tạp, nhiều giai đoạn.
• Giao diện thân thiện và dễ kiểm soát đầu ra: Giúp người dùng doanh nghiệp dễ dàng đánh giá và hiệu chỉnh kết quả.

7.5. Prompt Perfect

Prompt Perfect là một tiện ích hỗ trợ tinh chỉnh và tối ưu Prompt trước khi gửi đến mô hình AI. Công cụ này tự động phân tích và cải tiến Prompt của người dùng để tạo ra kết quả chính xác, logic và tối ưu hơn.

Tính năng nổi bật:

• Tự động viết lại Prompt hiệu quả hơn: Phân tích mục tiêu và điều chỉnh câu lệnh tối ưu đầu ra.
• Đề xuất các cải tiến cụ thể: Gợi ý từ ngữ, cấu trúc phù hợp với mục tiêu sử dụng.
• Tương thích với ChatGPT & Claude: Có thể tích hợp trực tiếp để tăng hiệu suất trò chuyện.
• Tiết kiệm thời gian thử nghiệm Prompt thủ công: Hạn chế lỗi người dùng và tăng độ chính xác.

7.6. PromptBase

PromptBase là nền tảng mua bán các Prompt đã được kiểm nghiệm hiệu quả cho nhiều mục tiêu khác nhau. Đây là nơi giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian xây dựng Prompt từ đầu, đồng thời khám phá các cấu trúc Prompt tốt nhất từ cộng đồng chuyên gia.

Tính năng nổi bật:

• Mua bán các Prompt chuyên nghiệp: Có sẵn Prompt cho nội dung, hình ảnh, sản phẩm, phân tích,...
• Tìm kiếm Prompt theo ngành nghề: Dễ dàng lọc Prompt phù hợp với lĩnh vực như marketing, giáo dục, F&B,...
• Thư viện mẫu đa dạng: Cung cấp nhiều mẫu prompt có thể chỉnh sửa và áp dụng nhanh chóng.
• Hỗ trợ kiếm tiền từ sáng tạo Prompt: Cho phép chuyên gia đăng bán và chia sẻ Prompt hiệu quả.

Làm chủ kỹ thuật Prompt trong ứng dụng AI không còn là lợi thế cạnh tranh mà đã trở thành kỹ năng bắt buộc trong hành trình chuyển đổi số của doanh nghiệp hiện đại. Từ việc đào tạo nội bộ, xây dựng thư viện Prompt đến ứng dụng vào các quy trình tự động, mỗi bước đi đúng sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Qua bài viết trên, AI First mong rằng sẽ giúp các SME nâng cao kỹ thuật Prompt tối ưu hoá việc ứng dụng AI vào công việc.