Bạn muốn đi đến đâu?

Làm PM cho sản phẩm AI

Sản phẩm AI lúc đúng lúc sai. Hành trình này dạy cách đặc tả, đo và thiết kế cho điều đó.

7 chặng · khoảng 12 giờ học · 3 tuần với 5 giờ mỗi tuần

1. 1
   Nghĩ theo xác suất

   Cùng một đầu vào, model có thể cho hai kết quả. Mọi quyết định sau đều bắt đầu từ đây.

   • Đọc hết trang “Tư duy xác suất trong sản phẩm”
   • Học xong “AI & Agentic AI cho dân Product — Mental Models”
   • Chọn một tính năng AI bạn dùng, ghi lại 3 lần nó trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi.
2. 2
   Thiết kế sản phẩm LLM

   Bắt đầu từ việc người dùng cần làm xong, không từ model mới nhất.

   • Đọc hết trang “LLM Product Design”
   • Học xong “LLM Application Product Manager: Xây sản phẩm trên nền LLM”
   • Viết một trang mô tả một tính năng LLM: việc người dùng làm, đầu vào, đầu ra, khi nào sai thì sao.
3. 3
   Prompt trong sản phẩm

   Prompt trong sản phẩm là một phần của spec, có phiên bản và có kiểm thử.

   • Đọc hết trang “Prompt Engineering for Products”
   • Học xong “Prompt Engineering cho Product Professionals”
   • Viết prompt cho tính năng ở chặng trước và 10 đầu vào để thử nó.
4. 4
   Đặc tả và đo chất lượng

   Không có đáp án đúng duy nhất thì “xong” phải định nghĩa bằng bộ eval.

   • Đọc hết trang “Phát triển dẫn dắt bởi đánh giá (Eval-Driven)”
   • Học xong “Đánh giá & Kiểm thử sản phẩm LLM”
   • Lập bộ eval 20 ca có tiêu chí chấm, chạy và ghi tỉ lệ đạt.
5. 5
   RAG và dữ liệu

   Phần lớn câu trả lời sai đến từ lấy sai tài liệu, không từ model.

   • Đọc hết trang “RAG & Evaluation for AI Features”
   • Học xong “RAG & LLM cho PM (không cần code)”
   • Với 10 câu hỏi, kiểm tra tài liệu lấy về có chứa câu trả lời không.
6. 6
   UX cho thứ có thể sai

   Thiệt hại khi sai quyết định mức tự động: gợi ý, người duyệt, hay tự làm.

   • Đọc hết trang “AI UX Patterns”
   • Học xong “Thiết kế trải nghiệm AI (AI UX)”
   • Xếp các tính năng AI của bạn theo mức thiệt hại khi sai và chọn mức tự động cho từng cái.
7. 7
   Chi phí và trách nhiệm

   Một tính năng AI người dùng yêu nhưng lỗ trên mỗi lượt dùng chưa phải sản phẩm.

   • Đọc hết trang “AI Cost Economics”
   • Học xong “Đạo đức & Quản trị sản phẩm AI”
   • Tính chi phí trên mỗi lượt dùng của tính năng và so với giá trị nó mang lại.