#tquynf

Nếu có một khoảnh khắc khiến tôi tỉnh ngộ trong công việc là khi tôi nhận ra: một ngày mình dành tới hơn 3 giờ chỉ để check email, tham gia cuộc họp và chồng chất những báo cáo mà tôi thậm chí không đọc lại sau đó. Tôi tự hỏi: "Mình có đang dùng thời gian để làm những việc thật sự quan trọng hay không?".

Và rồi tôi bắt đầu thử nghiệm các công cụ AI, không phải để cách mạng hoá toàn bộ quá trình, mà là để lấy lại một phần thời gian đã mất. Sau hàng loạt trial & error, đây là những bài học thiết thực mà tôi đã rút ra và muốn chia sẻ với các bạn.

Đầu tiên: nhận ra "giờ vàng" của mình đang bị lãng phí

Tôi ghi chép lại trong một tuần những hoạt động mình làm:

Mở email > 50 lần/ngày

Họp mỗi ngày 4–5 lần, nhiều khi chỉ để update “trạng thái”

Viết báo cáo cuối tuần — mà cuối cùng cũng không ai đọc kỹ

Khi nhìn con số rõ ràng, tôi choáng. Và đó là lúc tôi quyết tâm phải “thay đổi”.

Bài học:

👉 Việc đầu tiên không phải là tìm công cụ AI tốt nhất — mà là thấy rõ mình đang mất thời gian ở đâu. Nếu không, bạn sẽ chọn sai “vấn đề” để giải quyết.

Dùng AI để “lo việc lặp lại” — còn mình tập trung vào việc tạo giá trị

Tôi bắt đầu sử dụng các công cụ AI để:

Tóm tắt email: nhờ AI lấy phần “action items” thay vì ngốn 20 phút đọc từng email.

Họp ngắn gọn: chuyển từ những cuộc họp status dài thành những bản cập nhật tự động, gửi trước và chỉ họp lại nếu cần.

Viết báo cáo: giao cho AI phần draft, mình chỉ sửa và thêm insight — thay vì viết từ đầu.

Kết quả:

Thời gian dành cho mail/họp/báo cáo giảm khoảng 40% trong tháng đầu.

Tôi bắt đầu có thời gian “sáng tạo” hơn — viết blog, phát triển ý tưởng mới, gặp khách hàng sâu hơn.

Bài học:

👉 Giao việc “lặp lại, tẻ nhạt” cho máy móc — để con người làm những việc không thể thay thế bằng AI: thấu hiểu, kết nối, sáng tạo.

Đừng tưới nước cho cả khu vườn — hãy nhắm vào “cây” có tiềm năng nhất

Khi mới dùng AI, tôi muốn đập vào tất cả: auto-reply email, auto-schedule họp, auto-generate báo cáo, phân tích trend, etc. Nhưng nhanh chóng tôi nhận ra: cái gì “too much” cũng không hiệu quả.

Tôi chọn “…3 việc lớn” để ưu tiên:

Tóm tắt và phân loại email quan trọng

Gợi ý key-insights từ cuộc họp, gửi người tham dự trước

Tạo báo cáo tuần tự động + đề xuất next-step

Tập trung vào 3 việc này trước, tôi mới mở rộng dần sau khi ổn.

Bài học:

👉 “Ít mà tốt” thường tốt hơn “nhiều mà nửa vời”. Hãy chọn điểm nóng và làm nó tốt.

Biến AI thành “đối tác”, không phải “vua"

Có lúc tôi quá tin vào AI — và rồi bị “lệ thuộc”: bỏ qua xác minh, cứ để AI ghi họp, gửi mail mà không đọc lại. Kết quả: xuất hiện sai sót (nhóm nội bộ không nhận được info, báo cáo thiếu context).

Tôi học được rằng:

Luôn dành 5 phút rà soát kết quả AI

Thiết lập quy trình “AI làm → mình confirm → gửi”

Dạy nhóm “AI là trợ thủ, không phải thay thế con người”

Bài học:

👉 AI hỗ trợ tốt, nhưng không thay thế được quy trình và con người. Hãy giữ cái “nhân” ở giữa.

Liên tục đo lường ROI và điều chỉnh

Sau khi triển khai, tôi không ngồi yên mà:

Đo lường tiết kiệm thời gian (giờ mail/họp/báo cáo)

Đánh giá xem thời gian rảnh có được dùng cho việc quan trọng hơn không

So sánh trước & sau: năng suất nhóm tăng, chi phí gián tiếp giảm

Nếu công cụ AI không cải thiện thực tế – thì tôi sẽ ngừng, không “chạy thử mãi”.

Bài học:

👉 Công nghệ chỉ có giá trị khi có kết quả đo được. Đừng để công cụ thành gánh nặng.

Lời kết

Nếu bạn đang loay hoay giữa một lịch họp dày đặc, hộp thư đến liên tục kêu cứu và báo cáo tuần/tháng chồng chất — thì hãy dành vài giờ để nghĩ: mình đang lãng phí thời gian hay đang đầu tư vào việc quan trọng? Và nếu quyết định dấn thân vào AI — hãy làm như tôi đã làm: từ từ, tập trung, và luôn kiểm soát.