Giới thiệu chung
Thông điệp chính: Biến việc lặp lại mỗi ngày thành quy trình tự động với AI: chạy được, kiểm được, bàn giao được.
Bạn đang gặp:
- Dùng ChatGPT, Claude hằng ngày nhưng kết quả mỗi lần một kiểu, vẫn phải kiểm và sửa lại nhiều.
- Báo cáo, tổng hợp, nhập liệu, trả lời câu hỏi lặp lại chiếm nhiều giờ mỗi tuần.
- Muốn tự động hóa nhưng không biết lập trình; chờ bộ phận IT thì lâu.
- Đã thử công cụ tự động hóa nhưng workflow hay lỗi, không ai dùng tiếp được.
Sau khóa học, bạn:
- Giao việc cho AI có tiêu chí, kết quả nhất quán và kiểm chứng được.
- Thiết kế lại quy trình trước khi tự động hóa, biết việc nào nên và không nên tự động.
- Tự xây 3-5 quy trình tự động hóa và Chatbot trên ChatGPT/Claude, n8n, Dify từ chính công việc của mình.
- Bàn giao quy trình đã kiểm thử, vận hành thử, có hướng dẫn để đồng nghiệp dùng lại.
Running Project - AI Workflow Portfolio: từ quy trình thực tế đến vận hành có bằng chứng.
- Đề bài: công việc lặp lại của chính bạn, hoặc bộ dữ liệu mô phỏng theo ngành.
- Tối thiểu 3 quy trình: quy trình 1 trên ChatGPT hoặc Claude; quy trình 2 tự động trên n8n (có thể là Chatbot tiếp nhận yêu cầu); quy trình 3 chọn nền tảng theo bài toán (có thể là Chatbot tra cứu tài liệu trên Dify).
- 9 mốc có review; mỗi quy trình chạy 10 test case và có hướng dẫn sử dụng.
- 2 quy trình trọng tâm được vận hành thử và đo trước/sau.
Thời lượng:
- 15 buổi × 2,5 giờ = 37,5 giờ học trực tuyến có hướng dẫn, không tính giờ nghỉ.
- 3 buổi/tuần, khoảng 7 tuần, gồm tối thiểu 7 ngày làm việc vận hành thử trước buổi cuối.
- Khoảng 40 giờ tự học và 4 giờ chuẩn bị trước khai giảng.
- Ưu đãi tài khoản AI: học viên đăng ký cá nhân được VTI Academy chi trả 1 tháng ChatGPT Plus hoặc Claude Pro, tính từ buổi học đầu tiên. Điều kiện áp dụng thông báo khi ghi danh.
Đối tượng tham gia
- Chuyên viên, trưởng nhóm trực tiếp làm công việc lặp lại: Văn phòng, Hành chính, HR Operations; Dữ liệu và Báo cáo; Vận hành và Quản lý nhóm; Content và Marketing; Sales và Sales Operations; Chăm sóc khách hàng; cùng nhiều ngành khác như kế toán, mua hàng, kho, đào tạo. Bạn hiểu quy tắc công việc của mình và muốn tự cải tiến bằng AI thay vì chờ bộ phận IT.
- Chủ doanh nghiệp, quản lý SME trực tiếp tham gia vận hành: phù hợp khi bạn tự xây và kiểm ít nhất một quy trình, muốn làm mẫu trước khi nhân rộng cho đội ngũ.
- Nhân sự IT hỗ trợ nghiệp vụ: phù hợp khi muốn phối hợp cùng người nghiệp vụ; có thể chọn bài toán khó hơn trong cùng chuẩn đánh giá.
Học xong làm ở đâu?
- Chuyên viên hành chính, HR Operations - Tiếp nhận, phân loại và điều phối đề xuất nội bộ có người duyệt; soạn hướng dẫn onboarding theo vai trò; Chatbot tra cứu chính sách có dẫn nguồn.
- Chuyên viên báo cáo, trưởng nhóm vận hành - Tổng hợp báo cáo định kỳ có đối soát, tối đa 3 KPI; biên bản họp và danh sách hành động; nhắc việc quá hạn và cảnh báo ngưỡng.
- Marketing, Content - Soạn và kiểm duyệt nội dung theo brief và brand guide; tiếp nhận, phân công yêu cầu sản xuất nội dung; tra cứu claim được phép.
- Sales Operations - Tiếp nhận lead, tóm tắt nhu cầu, xếp ưu tiên theo quy tắc, ghi CRM sau khi trưởng nhóm duyệt; nhắc follow-up.
- Chăm sóc khách hàng - Phân loại phản hồi và chuyển đúng bộ phận; Chatbot trả lời câu hỏi thường gặp theo tài liệu, chuyển người khi ngoài phạm vi; soạn phản hồi có nguồn; tổng hợp tiếng nói khách hàng hằng tuần.
- Kế toán, mua hàng, kho - Trích xuất hóa đơn từ email, kiểm trường và ghi bảng kê; duyệt đề nghị mua hàng; cảnh báo tồn kho dưới ngưỡng.
LÝ DO LỰA CHỌN CHÚNG TÔI?
VTI Academy trực thuộc VTI Group - tập đoàn công nghệ hàng đầu chuyên gia công phần mềm cho thị trường trong và ngoài nước 
Chương trình đào tạo chất lượng từ cơ bản tới nâng cao, bám sát yêu cầu của doanh nghiệp 
Đội ngũ giảng viên là các chuyên gia lâu năm kinh nghiệm, luôn hỗ trợ học viên 24/7 
Tham gia các dự án xuyên suốt khóa học để tăng khả năng thực chiến .png)
Cam kết giới thiệu việc làm sau khóa học 
Giá trị nhận được sau khóa học
- Giao việc cho AI có kiểm chứng: viết yêu cầu có tiêu chí, tổ chức tài liệu context có nguồn và đóng gói cách làm thành Skill dùng lại, được kiểm trên nhiều tình huống trước khi dùng cho việc quan trọng.
- Thiết kế đúng trước khi tự động hóa: vẽ quy trình hiện tại, đo thời gian và lỗi thực tế, loại bước thừa; thiết kế quy trình mới với SOP, chuẩn dữ liệu, quy tắc, ngoại lệ và chọn nền tảng có lý do.
- Xây quy trình trên đúng nền tảng: quy trình AI-native trên ChatGPT hoặc Claude; workflow n8n nối hai ứng dụng, có bước AI, người duyệt trước khi ghi/gửi, chống trùng và xử lý lỗi.
- Xây Chatbot với AI trên n8n và Dify: Chatbot n8n tiếp nhận yêu cầu qua kênh chat, dùng AI phân loại, tóm tắt, ghi vào bảng theo dõi và chuyển người duyệt; Chatbot Dify trả lời trên bộ tài liệu của đơn vị, có dẫn nguồn và từ chối câu hỏi ngoài phạm vi.
- Dữ liệu và báo cáo đáng tin cậy: làm sạch, đối soát dữ liệu, lập báo cáo có đề xuất hành động mà mỗi con số truy được về nguồn.
- Kiểm thử, đo hiệu quả và bàn giao: chạy 10 test case cho mỗi quy trình, vận hành thử, so sánh trước/sau và viết hướng dẫn để đồng nghiệp chạy lại được, tuân thủ quy định dữ liệu cá nhân và sử dụng AI.
Lộ trình khóa học
Bắt đầu
.png)
Chặng 1. Nền móng: Làm chủ AI và thiết kế quy trình đúng trước khi tự động hóa
Học phần: Nền tảng AI ứng dụng: Model, Prompt, Context và Skills; Thiết kế quy trình sẵn sàng tự động hóa.
Trọng tâm: chọn cách dùng AI cho từng việc; prompt, context có nguồn và Skill; kiểm soát dữ liệu, quyền của AI; phân tích quy trình hiện tại, đo điểm nghẽn, thiết kế quy trình mới và chọn nền tảng.
Giai đoạn 1
Chặng 2. Tự động hóa: Xây quy trình AI và Chatbot trên ChatGPT/Claude, n8n và Dify
Học phần: Tự động hóa công việc văn phòng với ChatGPT và Claude; Xây dựng Workflow tự động Low-code với n8n và Dify.
Trọng tâm: không gian làm việc AI theo vai trò, xử lý tài liệu có nguồn, kiểm duyệt đầu ra; đọc, chạy và gỡ lỗi workflow n8n, kể cả workflow do AI sinh; điều kiện, chống trùng, kết nối ứng dụng; bước AI, phê duyệt, xử lý lỗi; Chatbot tiếp nhận yêu cầu trên n8n; Chatbot tra cứu tri thức và giới hạn AI Agent trên Dify.
Giai đoạn 2
.png)
.png)
Chặng 3. Dữ liệu: Từ số liệu có đối soát đến báo cáo và hành động quản trị
Học phần: AI cho dữ liệu và quản trị: Từ dữ liệu đến hành động.
Trọng tâm: chuẩn hóa, trích xuất và đối soát dữ liệu; báo cáo tối đa 3 KPI có đối soát; đề xuất hành động, cảnh báo và theo dõi thực hiện.
Giai đoạn 3
Chặng 4. Vận hành: Nghiệm thu, đo hiệu quả và bàn giao Portfolio
Học phần: Đưa Workflow vào vận hành: Nghiệm thu, đo hiệu quả và bàn giao.
Trọng tâm: nghiệm thu toàn bộ quy trình, kiểm khôi phục khi sự cố; vận hành thử và đo trước/sau hai quy trình trọng tâm; bảo vệ trên dữ liệu mới; bàn giao và kế hoạch duy trì 30 ngày.
Giai đoạn 4
.png)
Hiển thị thêm [+]
Kết thúc
Khung chương trình
Phần 1
Nền tảng AI ứng dụng: Model, Prompt, Context và Skills
Day 1: Tổng quan về AI Automation, Workflow, API
- Nhận diện AI, Generative AI và mô hình ngôn ngữ
- Lựa chọn Model theo chất lượng, thời gian và chi phí
- Phân biệt ứng dụng AI, Workflow và AI Agent
- Kiểm chứng kết quả và sử dụng AI có trách nhiệm
Day 2: Thiết kế Prompt và Context cho đầu ra ổn định
- Chuyển yêu cầu công việc thành Prompt có tiêu chí
- Thiết kế ví dụ mẫu và chuỗi tác vụ nhiều bước
- Xây dựng Context có nguồn và phiên bản
- Kiểm thử và cải tiến Prompt trên dữ liệu mới
Unit 3. Đóng gói Skills và kiểm soát quyền dùng công cụ
- Chuyển SOP thành Skill có thể tái sử dụng
- Đóng gói và kiểm thử Skill trên nền tảng phù hợp
- Kết nối công cụ qua Connector và MCP
- Kiểm soát dữ liệu, quyền truy cập và hành động của AI
.png)
Phần 2
Thiết kế quy trình sẵn sàng tự động hóa
Unit 4. Phân tích hiện trạng, chọn quy trình đáng tự động hóa
- Xác định mục tiêu, phạm vi và chủ sở hữu quy trình
- Mô hình hóa hiện trạng và các điểm bàn giao
- Đo hiệu suất hiện tại và phân tích điểm nghẽn
- Ưu tiên cơ hội cải tiến theo giá trị và tính khả thi
Unit 5. Chuẩn hóa quy trình và lập Blueprint tự động hóa
- Loại bỏ lãng phí và thiết kế quy trình tương lai
- Chuẩn hóa SOP, vai trò và trách nhiệm xử lý
- Thiết lập chuẩn dữ liệu, quy tắc và ngoại lệ
- Chọn nền tảng, hoàn thiện thiết kế và tiêu chí nghiệm thu
Phần 3
Tự động hóa công việc văn phòng với ChatGPT và Claude
Unit 6. Thiết lập AI Workspace và xử lý tài liệu có kiểm chứng
- Thiết lập không gian làm việc AI theo vai trò
- Tổng hợp và đối chiếu tài liệu có nguồn
- Biên soạn tài liệu theo mẫu và yêu cầu nghiệp vụ
- Kiểm duyệt, quản lý phiên bản và bàn giao tài liệu
Unit 7. Hoàn thiện Workflow văn phòng đầu-cuối theo vai trò
- Phân loại yêu cầu và soạn phản hồi theo ngữ cảnh
- Chuyển nội dung cuộc họp thành quyết định và hành động
- Xây dựng nội dung theo brief và chuẩn thương hiệu
- Đóng gói quy trình làm việc hằng ngày với AI
Phần 4
Xây dựng Workflow tự động Low-code với n8n và Dify
Unit 8. Làm quen n8n: Đọc, chạy và gỡ lỗi Workflow
- Thiết lập Trigger, Node và thông tin kết nối
- Ánh xạ dữ liệu với JSON và Expression
- Đọc execution, chạy từng bước và gỡ lỗi workflow mẫu
- Sinh workflow bằng AI và review trước khi sử dụng
Unit 9. Xử lý logic nghiệp vụ và kết nối nhiều ứng dụng
- Điều phối theo điều kiện và trạng thái nghiệp vụ
- Chống trùng và chạy lại an toàn
- Kết nối ứng dụng và kiểm chứng kết quả thực thi
- Tích hợp dịch vụ qua API theo hợp đồng dữ liệu
Unit 10. Tích hợp AI, bước phê duyệt và xử lý lỗi
- Xử lý bằng AI và kiểm tra đầu ra có cấu trúc
- Thiết kế bước phê duyệt và xử lý yêu cầu chỉnh sửa
- Kiểm thử lỗi, Retry và khôi phục quy trình
- Hoàn thiện test matrix và chạy W2 đầu-cuối
Unit 11. Xây dựng trợ lý tri thức và kiểm soát AI Agent với Dify
- Chuẩn bị nguồn tri thức và cơ chế truy xuất RAG
- Xây dựng trợ lý tra cứu có nguồn với Dify
- Thiết lập mục tiêu, công cụ và giới hạn AI Agent
- Kiểm chứng câu trả lời và xử lý yêu cầu ngoài phạm vi
Phần 5
AI cho dữ liệu và quản trị: Từ dữ liệu đến hành động
Unit 12. Làm sạch, chuẩn hóa và đối soát dữ liệu với AI
- Xác định nguồn dữ liệu, cấu trúc và tiêu chuẩn chất lượng
- Trích xuất dữ liệu từ tài liệu theo Schema
- Chuẩn hóa dữ liệu thiếu, trùng và sai định dạng
- Đối soát dữ liệu và xử lý sai lệch trước báo cáo
Unit 13. Lập báo cáo KPI và theo dõi hành động quản trị
- Xác định KPI nghiệp vụ và nguồn số liệu
- Xây dựng báo cáo và biểu đồ có đối soát
- Phân tích kết quả và đề xuất hành động quản lý
- Thiết lập cảnh báo và theo dõi thực hiện hành động
Phần 6
Đưa Workflow vào vận hành: Nghiệm thu, đo hiệu quả và bàn giao
Unit 14. Nghiệm thu UAT và chuẩn bị vận hành thử
- Hoàn thiện quy trình và kiểm thử đường chính, ngoại lệ
- Kiểm chéo khả năng sử dụng và chuyển giao
- Kiểm chứng khả năng khôi phục khi có sự cố
- Chốt kế hoạch vận hành thử và chỉ số đo
Unit 15. Đo hiệu quả, bảo vệ Portfolio và bàn giao
- Đo hiệu quả trước và sau cải tiến quy trình
- Bảo vệ thiết kế và thực thi trên dữ liệu mới
- Chứng minh giá trị và giới hạn áp dụng
- Bàn giao bộ quy trình và kế hoạch duy trì 30 ngày
Đối tác
Học viên nói gì về chúng tôi?
Trước đây mình chủ yếu dùng AI để hỗ trợ từng việc riêng lẻ. Sau khóa học, mình hiểu cách nhìn lại cả quy trình công việc, xác định khâu nào nên dùng AI và từng bước xây workflow để tự động hóa. Quan trọng nhất là mình biết cách kiểm tra đầu ra thay vì giao hết cho AI.
Vũ Minh Phương
Điều mình thích ở khóa học là không chỉ học cách dùng công cụ, mà còn được thực hành xây workflow từ đầu đến cuối. Từ ChatGPT, Claude đến n8n, Dify và API, mình hiểu cách kết nối các công cụ để AI thực sự tham gia vào quy trình công việc.
Hoàng Tuấn Đức
Trước đây mình nghĩ xây một AI Workflow chắc phải biết code mới làm được. Sau khóa học, mình đã tự thiết kế và xây được workflow bằng n8n, kết nối các bước xử lý, thêm AI và cả bước kiểm duyệt. Mình có thể tự nhìn một quy trình công việc và nghĩ xem phần nào có thể tự động hóa.
Đỗ Thu Hương
Điều mình thấy hữu ích nhất là được làm trên những bài toán gần với công việc thực tế. Từ phân tích quy trình, xây workflow đến kiểm thử và đo hiệu quả, mình đều được mentor hướng dẫn và góp ý rất cụ thể. Có vấn đề phát sinh trong lúc thực hành hay liên quan đến công việc thực tế, mình cũng được hỗ trợ khá sát.
Huỳnh Văn Thái
