Việc sử dụng chatgpt tại nơi làm việc như thế nào? Các phương pháp hay nhất và ví dụ

Trong hai năm qua, ChatGPT đã không còn là một công cụ thử nghiệm nữa mà đã trở thành một phần hữu hình — thường là không thể thiếu — của nhiều quy trình làm việc doanh nghiệp. Nhân viên ở nhiều bộ phận khác nhau sử dụng ChatGPT để soạn thảo email, viết và xem lại mã, tóm tắt các cuộc họp, tạo ý tưởng tiếp thị và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại. Các nhà cung cấp lớn đã tích hợp các trợ lý AI tạo sinh tương tự vào các bộ năng suất cốt lõi (đáng chú ý nhất là các sản phẩm Copilot của Microsoft), và những cải tiến ở cấp độ nền tảng (nâng cấp mô hình, tính năng doanh nghiệp, kiểm soát lưu trữ dữ liệu) đã giúp các tổ chức dễ dàng áp dụng các hệ thống tương tự ChatGPT theo cách đáp ứng các nhu cầu về tuân thủ và bảo mật. Những thay đổi về sản phẩm và chính sách này đã đẩy nhanh quá trình tích hợp nơi làm việc và giúp các trợ lý kiểu ChatGPT trở nên rõ ràng đối với bất kỳ ai dành thời gian cho công việc trí óc.

Nhân tiện, bạn có thể thử Sao chổiAPI cung cấp quyền truy cập vào GPT-5.1, GPT-5 và hơn 100 mô hình AI để tạo trò chuyện, hình ảnh, nhạc và video. Giá API của nó chỉ bằng 80% giá API ChatGPT.

Tại sao ChatGPT lại trở nên phổ biến ở nơi làm việc?

ChatGPT (và các trợ lý LLM tương tự) đã đạt đến mức độ hữu ích hàng hóa cho các tác vụ kiến thức phổ thông — viết, tóm tắt, tìm kiếm, phân loại, mã hóa bản thảo đầu tiên, tạo ghi chú cuộc họp và hỗ trợ đàm thoại trong các công cụ cộng tác. Đây là lý do khiến quá trình chuyển đổi từ thử nghiệm sang hiển nhiên:

Tăng năng suất: Tự động hóa công việc văn bản lặp đi lặp lại, soạn thảo và lặp lại, đồng thời tăng tốc quy trình làm việc của nhà phát triển.
Mở rộng kiến thức công việc: Biến kiến thức và tài liệu của bộ lạc thành trợ lý có thể tìm kiếm và sáng tạo, giúp đỡ nhân viên mới và giảm việc chuyển đổi ngữ cảnh.
Lợi thế cạnh tranh: Sản xuất nội dung nhanh hơn, tổng hợp dữ liệu nhanh hơn để đưa ra quyết định và tự động hóa các quy trình thường lệ (ví dụ: xem xét hợp đồng, xây dựng mã).

Quy trình chỉnh sửa chính là gì?

Có ba luồng chỉnh sửa thực tế mà bạn sẽ thường xuyên sử dụng:

Chỉnh sửa và tạo lại theo văn bản — thay đổi cảnh quay bằng cách viết lại lời nhắc hoặc áp dụng hướng dẫn mới cho cùng một cảnh.
Chỉnh sửa hướng dẫn hình ảnh tham khảo (“Thành phần của video”) — bạn cung cấp tối đa 3 hình ảnh để lưu giữ một ký tự hoặc đối tượng trên các khung hình được tạo.
Nội suy khung hình (Khung hình đầu tiên và cuối cùng) — cung cấp hình ảnh bắt đầu và kết thúc và Veo sẽ tạo chuỗi chuyển tiếp giữa chúng (có âm thanh nếu được yêu cầu).
Mở rộng cảnh — mở rộng một clip hiện có do Veo tạo ra (hoặc các clip khác) bằng cách tạo một clip kết nối tiếp tục từ giây cuối cùng của clip trước đó.
Chèn/xóa đối tượng và các công cụ chỉnh sửa luồng khác — một số tính năng của Flow UI (chèn/xóa đối tượng, nhắc nhở vẽ nguệch ngoạc, chụp lại góc máy ảnh) đang được bổ sung vào các khả năng của Veo và có thể hỗ trợ chỉnh sửa ở cấp độ khung hình trong GUI.

Dưới đây tôi sẽ hướng dẫn các quy trình làm việc theo chương trình và UI phổ biến nhất: chỉnh sửa trong Flow (UI của người sáng tạo), sử dụng ứng dụng Gemini (tạo nhanh) và sử dụng API Gemini / API CometAPI theo chương trình (cho sản xuất và tự động hóa).

ChatGPT thực sự xuất hiện như thế nào trong quy trình làm việc hàng ngày?

Trong những công việc hàng ngày nào thì điều này đã thể hiện rõ ràng?

Email và giao tiếp: Soạn thảo, viết lại để có giọng điệu phù hợp, cô đọng các chủ đề dài thành các mục hành động.
Tóm tắt cuộc họp: Công cụ tóm tắt + phiên âm trực tiếp giúp giảm nhu cầu ghi chép thủ công.
Hỗ trợ mã: Tự động hoàn thành, tìm lỗi, tạo thử nghiệm đơn vị, bản nháp yêu cầu kéo.
Tìm kiếm tài liệu và kiến thức: Chuyển đổi tài liệu nội bộ thành dạng hỏi đáp đàm thoại và kiến thức có cấu trúc.
Nội dung và tiếp thị: Soạn thảo bài đăng trên blog, bản quảng cáo, ý tưởng thử nghiệm A/B và lịch truyền thông xã hội.
Tự động hóa hoạt động: Tạo tập lệnh, truy vấn SQL hoặc các chương trình tự động hóa nhỏ từ các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Mỗi tính năng này không chỉ xuất hiện dưới dạng "người dùng sử dụng ChatGPT trong trình duyệt" mà còn là các tính năng tích hợp trong phần mềm doanh nghiệp (ví dụ: Copilot trong ứng dụng Office) và dưới dạng các lệnh gọi API tích hợp vào các công cụ nội bộ tùy chỉnh. Xu hướng tích hợp Copilot vào Word, Excel và Teams của Microsoft là một tín hiệu rõ ràng cho thấy các nhà cung cấp coi trợ lý sáng tạo là chức năng cốt lõi, chứ không phải là một plugin tùy chọn. Các nhóm đang sử dụng ChatGPT như một công cụ khuếch đại cho một tập hợp các tác vụ có thể dự đoán được. Dưới đây là các ví dụ có tác động mạnh mẽ và các mô hình triển khai ngắn gọn mà bạn có thể áp dụng ngay lập tức.

Lưu ý: Mã bên dưới sử dụng các mẫu máy khách OpenAI hiện đại (Python dựa trên máy khách). Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng Sao chổiAPI API, vì mức giảm giá mang lại giá trị tuyệt vời. Chỉ cần thay thế khóa OpenAI của bạn bằng khóa CometAPI, sau đó chuyển đổi giữa các điểm cuối trò chuyện và phản hồi CometAPI.

Biên tập, soạn thảo và các nhiệm vụ liên quan đến sáng tạo

Email, mô tả công việc, đề xuất: biến các điểm chính thành bản thảo hoàn chỉnh.
Bản sao tiếp thị và các biến thể A/B: ý tưởng nhanh chóng và các biến thể cục bộ.
Soạn thảo chính sách và tài liệu: tạo bản thảo đầu tiên và cách diễn đạt thay thế.

Python: Soạn thảo và cá nhân hóa email nội bộ (API phản hồi)

# save as ai_email_draft.py

# Requires: pip install openai (or the latest `openai` package)
import os
from openai import OpenAI

API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not API_KEY:
    raise RuntimeError("Set OPENAI_API_KEY in environment")

client = OpenAI(api_key=API_KEY)

def draft_email(name: str, role: str, topic: str, tone: str = "professional", bullets=None):
    """
    Produce a first-draft internal email.
    """
    bullets = bullets or []
    instruction = (
        f"You are a helpful assistant that writes clear internal emails. "
        f"Write an email to {name} ({role}) about: {topic}. "
        f"Tone: {tone}. Include an executive summary (1 sentence), "
        "2-3 action items, and a short closing line."
    )

    # Responses API: instructions + input

    response = client.responses.create(
        model="gpt-4o-mini",  # pick a model your org has access to

        instructions=instruction,
        input=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "input_text", "text": "Draft for internal use."},
                    {"type": "input_text", "text": "\n".join(bullets)}
                ],
            }
        ],
        max_output_tokens=700,
    )

    # The API returns structured outputs — use output_text for quick extraction

    draft = response.output_text
    return draft

if __name__ == "__main__":
    print(draft_email("Aiko Tanaka", "Product Manager", "Q1 roadmap alignment", bullets=[
        "- Provide status on feature X",
        "- Confirm owners for initiative Y",
    ]))

Ghi chú tích hợp: chạy phía máy chủ này; không bao giờ nhúng khóa API vào ứng dụng khách. Lưu bản nháp vào kho tài liệu của bạn với siêu dữ liệu để kiểm tra.

Tóm tắt cuộc họp và trích xuất mục hành động

Một mô hình phổ biến: bản ghi cuộc họp (từ Zoom, Teams) được đưa vào trợ lý, sau đó trả về bản tóm tắt ngắn gọn và các mục hành động được giao.

Ví dụ về Python — trình tóm tắt cuộc họp (đơn giản, bản production sẽ thêm tính năng xác thực/kiểm toán và giới hạn tốc độ):

# meeting_summarizer.py — simple example

import os
import openai   # pip install openai

from typing import List

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

def summarize_meeting(transcript: str) -> str:
    prompt = f"""
    You are an expert meeting summarizer.
    Produce:
    1) A 3-sentence summary of the meeting.
    2) A bulleted list of action items in the form:  -  - 
    3) 3 suggested next steps for leadership.
    Transcript:
    {transcript}
    """
    resp = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",            # replace with your organization's model

        messages=,
        max_tokens=400
    )
    return resp

# usage:

# transcript = load_transcript("meeting_123.txt")
# print(summarize_meeting(transcript))

(Trong cài đặt doanh nghiệp: chạy lệnh này bên trong một hàm ghi nhật ký yêu cầu, lưu trữ đầu ra trong hồ sơ của người dùng và thực thi các quy tắc lưu giữ và lưu trữ dữ liệu.)

Phân loại hỗ trợ khách hàng

Tự động phân loại phiếu yêu cầu, đề xuất bản thảo câu trả lời, tìm kiếm trong cơ sở kiến thức. Những tính năng này giúp giảm thời gian phản hồi đầu tiên và cho phép nhân viên tập trung vào các vấn đề phức tạp.

Hỗ trợ mã và năng suất của nhà phát triển

Tạo các bài kiểm tra đơn vị, đề xuất cải tiến, giải thích mã nội tuyến.
Nhiều nhóm kỹ thuật đã sử dụng trợ lý trong quá trình đánh giá mã và tạo PR.

Ví dụ mã — lời nhắc đơn giản để tạo các bài kiểm tra đơn vị:

prompt = """
You are a python unit test generator.
Given the function below, create pytest unit tests that cover normal, edge, and error cases.
Function:

def add(a: int, b: int) -> int:
trả lại a + b

"""
# send prompt using the same ChatCompletion pattern as above

ChatGPT thay đổi quy trình làm việc và vai trò của người lao động như thế nào?

AI chuyển đổi đơn vị công việc: các nhiệm vụ trước đây mang tính nguyên tử (soạn thảo, tóm tắt, phân loại) trở thành tăng cường: con người đưa ra ý định, trợ lý soạn thảo, và con người chỉnh sửa và phê duyệt. Nghiên cứu cho thấy các công ty đang đầu tư mạnh vào AI, nhưng chỉ một số ít cho biết họ đã đạt đến độ chín muồi — cơ hội lớn nằm ở sự phối hợp: cách các nhà quản lý thiết kế lại quy trình làm việc để các nhóm con người + AI cộng tác tối ưu.

Tương tác thay đổi tùy theo vai trò:

Nhà phát triển: Yêu cầu đoạn mã, bản sửa lỗi, giải thích về hành vi của thư viện hoặc các bài kiểm tra tự động.
Các nhà tiếp thị và truyền thông: Yêu cầu các biến thể giọng điệu, phác thảo chiến dịch hoặc bản sao giàu từ khóa.
Các nhà phân tích và vận hành: Tạo các tập lệnh SQL hoặc chuyển đổi dữ liệu, yêu cầu các mẫu trích xuất dữ liệu.
Quản lý và PM: Sử dụng nó cho các tài liệu một trang, thông tin liên lạc với các bên liên quan và chuyển đổi kết quả cuộc họp thành danh sách hành động.

Sự đa dạng trong các trường hợp sử dụng này giúp ChatGPT trở nên trực quan hơn: bạn sẽ thấy cửa sổ trò chuyện ChatGPT, khung Copilot trong các ứng dụng Office, bot Slack tự động được hỗ trợ bởi LLM hoặc bảng điều khiển nội bộ với hộp trò chuyện "Hỏi tài liệu của chúng tôi" — tất cả đều dễ nhận biết đối với cả nhân viên và bộ phận CNTT.

Các mẫu thiết kế lại công việc (ví dụ thực tế)

Nhóm pháp lý: trợ lý soạn thảo bản tóm tắt ban đầu, nhưng luật sư lập luận và hoàn thiện về mặt pháp lý.
Thành công của khách hàng: trợ lý đề xuất câu trả lời và xác định rủi ro mất khách hàng, trong khi các tác nhân con người quản lý các cuộc trò chuyện về mặt cảm xúc và chiến lược.
Sản phẩm & kỹ thuật: các kỹ sư sử dụng trợ lý để hỗ trợ (kiểm tra, lập tài liệu) trong khi tập trung vào tư duy về kiến trúc và hệ thống.

Đo lường tác động của vai trò (số liệu mẫu):

Thời gian trung bình để phản hồi đầu tiên (hỗ trợ).
Tỷ lệ chỉnh sửa từ bản nháp đến bản cuối cùng (nhóm nội dung).
Chu kỳ PR cho kỹ thuật.
Số lượng vé được chuyển lên cấp trên (độ chính xác phân loại).

Thực hành và tối ưu hóa nâng cao

Các mẫu nhắc nhở làm giảm ảo giác

Căn cứ rõ ràng: “Chỉ sử dụng các tài liệu được liệt kê trong sources bên dưới. Nếu bạn không thể trả lời, hãy nói 'Tôi không biết'.”
Yêu cầu đầu ra có cấu trúc: yêu cầu JSON hoặc các phần được đánh số để bạn có thể phân tích cú pháp và tự động hóa.
Ví dụ ít ảnh với các ví dụ đúng và sai để đặt ra kỳ vọng.

Ví dụ: lời nhắc có cấu trúc về yêu cầu sản phẩm:

You are a product analyst. Using only the following three requirement documents (DOC1, DOC2, DOC3), produce:
1) 1-paragraph summary of the product goal.
2) JSON array of feature names with priority (high|med|low).
If information is missing, return an empty array.

Xác thực và kiểm tra tự động

Sử dụng các bài kiểm tra đơn vị để đưa ra lời nhắc (lời nhắc vàng).
So sánh kết quả đầu ra của trợ lý với cơ sở kiến thức được quản lý với các kiểm tra về độ tương đồng về mặt ngữ nghĩa (RAG + điểm tin cậy).
Tự động hóa bước đánh giá của con người đối với các đầu ra dưới ngưỡng chất lượng.

Kết luận — ChatGPT hiện có hoạt động rõ ràng không và tiếp theo là gì?

Có — ChatGPT hoạt động rất hiệu quả vì nó được nhúng, tích hợp công cụ và hiện được quản lý trong bối cảnh doanh nghiệp. Các nhà cung cấp đã chuyển từ các cờ tính năng thử nghiệm sang tích hợp chặt chẽ (Copilot, kiến thức công ty, lưu trữ khu vực), và các báo cáo nghiên cứu và ngành cho thấy sự áp dụng nhanh chóng và sự quan tâm nghiêm túc đến việc mở rộng quy mô một cách có trách nhiệm.

Lời khuyên dành cho các nhà lãnh đạo: Hãy coi trợ lý ảo như một nền tảng mới: xác định rõ ràng các trường hợp sử dụng, khóa chặt dữ liệu và quản trị trước, thử nghiệm để đo lường tác động, rồi mở rộng quy mô với các giới hạn. Lợi ích (tiết kiệm thời gian, soạn thảo nhanh hơn, phân loại tốt hơn) là có thật — nhưng các nghĩa vụ pháp lý và an toàn cũng vậy. Nếu làm tốt cả hai, trợ lý ảo sẽ không chỉ trở nên hiển nhiên mà còn không thể thiếu.

Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hìnhSao chổiAPI trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Với e tAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.

Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !

Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!