Use cases

Problems I solve.Những vấn đề tôi giải quyết.

Problem → solution → result — for work I take on, and for products I run myself.Vấn đề → giải pháp → kết quả — cho công việc tôi nhận làm và các sản phẩm tôi tự chủ.

01 · Open for workNhận dự án

AI Solution Architect & TrainingKiến trúc sư giải pháp AI & Đào tạo

Turn AI ambition into a system that works in production — and train your team to build and run it with the right model, data flow and guardrails.Biến tham vọng AI thành hệ thống chạy được trên production và đào tạo đội ngũ tự xây dựng, vận hành — đúng mô hình, luồng dữ liệu và hàng rào bảo vệ.

Enterprise · Support & OperationsDoanh nghiệp · Hỗ trợ & Vận hành

Q&A assistant over internal documentsTrợ lý hỏi đáp trên tài liệu nội bộ

ProblemVấn đề

Policies and procedures live in hundreds of PDFs and wiki pages. New staff and support agents spend hours searching, and two people often give two different answers.Chính sách và quy trình nằm rải rác trong hàng trăm file PDF và trang wiki. Nhân viên mới và đội hỗ trợ mất hàng giờ để tìm, và hai người thường trả lời khác nhau.

How I solve itCách giải quyết
  1. Audit sources, owners and who may see whatRà soát nguồn tài liệu, người sở hữu và ai được xem gì
  2. Design the RAG pipeline: chunking, hybrid search, rerankingThiết kế pipeline RAG: chia đoạn, tìm kiếm kết hợp, xếp hạng lại
  3. Answer with citations and refuse when there is no evidenceTrả lời kèm trích dẫn nguồn và từ chối khi không có căn cứ
  4. Build an evaluation question set before rolling out widerXây bộ câu hỏi đánh giá trước khi mở rộng
OutcomeKết quả

Answers are traceable to a source.Mọi câu trả lời truy được về nguồn.

Measured byĐo bằng Accuracy on the evaluation set and fewer repeated questions to the support team.Độ chính xác trên bộ câu hỏi đánh giá và số câu hỏi lặp lại gửi đội hỗ trợ giảm đi.
Finance · Legal · Public sectorTài chính · Pháp lý · Khu vực công

Using LLMs on sensitive data (PII / CUI)Dùng LLM trên dữ liệu nhạy cảm (PII / CUI)

ProblemVấn đề

The team wants AI to summarise contracts and case files, but personal and controlled data cannot be sent to an external model as-is.Đội ngũ muốn dùng AI tóm tắt hợp đồng và hồ sơ, nhưng dữ liệu cá nhân và dữ liệu kiểm soát không thể gửi nguyên bản cho mô hình bên ngoài.

How I solve itCách giải quyết
  1. Classify data by sensitivity and decide what may leave the boundaryPhân loại dữ liệu theo mức độ nhạy cảm và quyết định phần nào được ra ngoài
  2. Detect PII with rules plus NER, then redact or tokenise reversiblyPhát hiện PII bằng luật kết hợp NER, rồi che hoặc token hóa có thể khôi phục
  3. Pick API vs. self-hosted model per sensitivity levelChọn dùng API hay mô hình tự host theo từng mức nhạy cảm
  4. Keep an audit trail of every prompt and redactionLưu nhật ký kiểm toán mọi prompt và thao tác che dữ liệu
OutcomeKết quả

AI becomes usable on real files while meeting security review.AI dùng được trên hồ sơ thật mà vẫn đạt yêu cầu rà soát bảo mật.

Measured byĐo bằng Detection recall and a complete audit trail.Độ phủ phát hiện PII và nhật ký truy vết đầy đủ.
Operations · Customer serviceVận hành · Chăm sóc khách hàng

AI agent for repetitive operations workAI agent cho công việc vận hành lặp lại

ProblemVấn đề

Ops staff handle the same tickets all day: classify, look up the customer, draft a reply. It is slow, and quality depends on who is on shift.Nhân sự vận hành xử lý cùng loại ticket cả ngày: phân loại, tra cứu khách hàng, soạn phản hồi. Chậm, và chất lượng phụ thuộc người trực ca.

How I solve itCách giải quyết
  1. Start with one low-risk ticket type, not the whole queueBắt đầu với một loại ticket rủi ro thấp, không làm cả hàng đợi
  2. Give the agent narrow tools (lookup, draft) with least privilegeCho agent các công cụ hẹp (tra cứu, soạn thảo) với quyền tối thiểu
  3. Keep a human approving replies until trust is earnedGiữ người duyệt phản hồi cho đến khi đủ độ tin cậy
  4. Log every action and track quality over timeGhi log mọi hành động và theo dõi chất lượng theo thời gian
OutcomeKết quả

Less time on repetitive tickets, with automation widened step by step.Giảm thời gian cho ticket lặp lại, mở rộng tự động hóa từng bước.

Measured byĐo bằng Handling time per ticket and the approval rate of drafted replies.Thời gian xử lý mỗi ticket và tỉ lệ phản hồi nháp được duyệt.
Software teams · Product companiesĐội phần mềm · Công ty sản phẩm

Upskilling an engineering team on AINâng kỹ năng AI cho đội kỹ sư

ProblemVấn đề

Engineers experiment with AI on their own, with uneven results. There is no shared practice for prompting, evaluation or safe use, so every team re-learns the same lessons.Các kỹ sư tự thử AI, kết quả không đồng đều. Chưa có thực hành chung về prompt, đánh giá hay dùng an toàn, nên mỗi đội lại học lại cùng một bài học.

How I solve itCách giải quyết
  1. Assess the team's current level and the real tasks they doĐánh giá trình độ hiện tại và công việc thực tế của đội
  2. Run hands-on workshops on the team's own codebase and dataTổ chức workshop thực hành trên chính codebase và dữ liệu của đội
  3. Agree on shared patterns: prompting, evals, review of AI outputThống nhất mẫu chung: prompt, đánh giá, rà soát kết quả AI
  4. Follow up with office hours and a short playbookTheo sát bằng buổi hỏi đáp và một playbook ngắn
OutcomeKết quả

A team that uses AI consistently and safely.Một đội dùng AI nhất quán và an toàn.

Measured byĐo bằng Adoption in daily work and fewer rejected AI-written changes in review.Mức độ dùng trong công việc hằng ngày và số thay đổi do AI viết bị từ chối khi review giảm đi.
Operations · Sales · SupportVận hành · Kinh doanh · Hỗ trợ

AI literacy for non-technical staffPhổ cập AI cho nhân sự không chuyên kỹ thuật

ProblemVấn đề

Business teams are curious but unsure what AI can and cannot do, what is safe to paste, and where it saves real time.Các đội nghiệp vụ tò mò nhưng chưa rõ AI làm được gì và không làm được gì, dữ liệu nào được phép dán, và dùng ở đâu thì thực sự tiết kiệm thời gian.

How I solve itCách giải quyết
  1. Collect each team's most repetitive tasks before the sessionThu thập các công việc lặp lại nhiều nhất của từng đội trước buổi học
  2. Teach with their own examples, not generic demosDạy bằng ví dụ của chính họ, không dùng demo chung chung
  3. Cover safe-use rules in plain languageGiải thích quy tắc dùng an toàn bằng ngôn ngữ đơn giản
  4. Leave each person with two or three working prompts or flowsMỗi người ra về với hai ba prompt hoặc quy trình dùng được ngay
OutcomeKết quả

Staff use AI with confidence and within policy.Nhân sự dùng AI tự tin và đúng chính sách.

Measured byĐo bằng The number of tasks moved to AI-assisted flows after the training.Số công việc chuyển sang quy trình có AI hỗ trợ sau đào tạo.
02 · Open for workNhận dự án

Digital TransformationChuyển đổi số

Align people, process and tooling so new technology actually changes how the business runs — not just how the slides look.Đồng bộ con người, quy trình và công cụ để công nghệ mới thực sự thay đổi cách doanh nghiệp vận hành — không chỉ đẹp trên slide.

Retail · Manufacturing · Back officeBán lẻ · Sản xuất · Back office

Replacing Excel-and-email workflowsThay thế quy trình chạy bằng Excel và email

ProblemVấn đề

Approvals and reports move through spreadsheets and email chains. Things get delayed or lost, and nobody sees the whole process.Phê duyệt và báo cáo chạy qua bảng tính và chuỗi email. Việc bị trễ hoặc thất lạc, và không ai nhìn được toàn bộ quy trình.

How I solve itCách giải quyết
  1. Interview the people doing the work and map the as-is processPhỏng vấn người trực tiếp làm và vẽ quy trình hiện tại
  2. Find the bottlenecks and score fixes by impact vs. effortTìm điểm nghẽn và chấm điểm giải pháp theo tác động so với công sức
  3. Choose the tooling: low-code where it fits, custom where it mustChọn công cụ: low-code nơi phù hợp, tự phát triển nơi bắt buộc
  4. Ship one or two quick wins first to build momentumTriển khai một hai thắng nhanh trước để tạo đà
OutcomeKết quả

A prioritised automation backlog plus working quick wins.Có backlog tự động hóa theo thứ tự ưu tiên và các thắng nhanh đã chạy.

Measured byĐo bằng Cycle time per request and the number of manual hand-offs removed.Thời gian xử lý mỗi yêu cầu và số bước chuyển giao thủ công được loại bỏ.
Services · Mid-size companyDịch vụ · Doanh nghiệp vừa

Rolling out AI across a company safelyTriển khai AI toàn công ty một cách an toàn

ProblemVấn đề

Staff already paste company data into public chatbots. Leadership has no policy, no approved tools and no view of the risk.Nhân viên đã dán dữ liệu công ty vào chatbot công khai. Lãnh đạo chưa có chính sách, chưa có công cụ được phê duyệt và chưa nhìn thấy rủi ro.

How I solve itCách giải quyết
  1. Survey real usage, needs and risks per departmentKhảo sát mức sử dụng, nhu cầu và rủi ro thực tế theo phòng ban
  2. Write a short, usable AI policy and pick approved toolsViết chính sách AI ngắn gọn dễ áp dụng và chọn công cụ được phê duyệt
  3. Run pilots in one or two teams with a clear ownerChạy thí điểm ở một hai đội với người phụ trách rõ ràng
  4. Train staff and review usage before scalingĐào tạo nhân sự và rà soát việc sử dụng trước khi mở rộng
OutcomeKết quả

AI is used in the open with governance instead of in the shadows.AI được dùng công khai và có quản trị thay vì dùng ngầm.

Measured byĐo bằng Adoption in pilot teams and zero sensitive data leaving approved tools.Mức độ áp dụng ở đội thí điểm và không có dữ liệu nhạy cảm đi ra ngoài công cụ được duyệt.
Enterprise · Core systemsDoanh nghiệp · Hệ thống lõi

Modernising a legacy system without a rewriteHiện đại hóa hệ thống cũ mà không viết lại từ đầu

ProblemVấn đề

The core system is hard to change: every new feature takes weeks and everyone fears breaking it. A full rewrite is too risky and too expensive.Hệ thống lõi khó thay đổi: mỗi tính năng mới mất nhiều tuần và ai cũng sợ làm hỏng. Viết lại toàn bộ thì quá rủi ro và quá tốn kém.

How I solve itCách giải quyết
  1. Assess the architecture and technical debt honestlyĐánh giá kiến trúc và nợ kỹ thuật một cách trung thực
  2. Carve out modules behind an API layer (strangler pattern)Tách dần từng module sau lớp API (strangler pattern)
  3. Order the work by business value, not by technical tasteSắp xếp công việc theo giá trị kinh doanh, không theo sở thích kỹ thuật
  4. Introduce CI/CD and automated tests along the wayĐưa CI/CD và kiểm thử tự động vào trong quá trình
OutcomeKết quả

The system keeps running during the change.Hệ thống vẫn chạy liên tục trong lúc chuyển đổi.

Measured byĐo bằng Lead time for a new feature and the rate of production incidents.Thời gian ra một tính năng mới và tần suất sự cố trên production.
03 · My own productsSản phẩm tự chủ

Game ProducerNhà sản xuất game

Take a game from concept to ship — scope, team, pipeline and live ops — with AI where it adds real player value.Đưa game từ ý tưởng đến ngày phát hành — phạm vi, đội ngũ, pipeline và live ops — với AI ở những nơi thực sự tạo giá trị cho người chơi.

Mobile · Casual · Indie studioMobile · Casual · Studio indie

From prototype to a shippable gameTừ prototype đến game có thể phát hành

ProblemVấn đề

The prototype is fun, but there is no production plan. Scope keeps growing, the deadline slips, and the team is unsure what is really required for launch.Prototype hay nhưng chưa có kế hoạch sản xuất. Phạm vi cứ phình ra, deadline trễ, và đội không chắc điều gì thật sự cần để ra mắt.

How I solve itCách giải quyết
  1. Fix the MVP scope: must, should and couldChốt phạm vi MVP: phải có, nên có, có thể có
  2. Plan milestones: vertical slice, alpha, beta, soft launchLập cột mốc: vertical slice, alpha, beta, soft launch
  3. Set the team structure and build pipelineThiết lập cơ cấu đội và build pipeline
  4. Add QA gates and a change-control rule for scopeThêm các cổng QA và quy tắc kiểm soát thay đổi phạm vi
OutcomeKết quả

A realistic release plan and a team that can say no to scope creep.Có kế hoạch phát hành thực tế và một đội biết nói không với phình phạm vi.

Measured byĐo bằng Milestones met against plan.Số cột mốc đạt đúng kế hoạch.
Games · Content productionGame · Sản xuất nội dung

AI-assisted content without losing the art styleNội dung có AI hỗ trợ mà không mất phong cách nghệ thuật

ProblemVấn đề

Demand for art, text and levels outgrows the team. Quick AI generation drifts from the style and raises ownership questions.Nhu cầu về art, text và level vượt quá năng lực của đội. Sinh nội dung nhanh bằng AI dễ lệch phong cách và đặt ra câu hỏi về bản quyền.

How I solve itCách giải quyết
  1. Decide what AI assists (concepts, variations, drafts) and what people ownQuyết định phần AI hỗ trợ (ý tưởng, biến thể, bản nháp) và phần con người làm chủ
  2. Write a style guide and standard promptsViết style guide và bộ prompt chuẩn
  3. Put a human review step before anything enters the buildĐặt bước người duyệt trước khi nội dung vào bản build
  4. Set clear rules on tool licences and asset provenanceĐặt quy tắc rõ về giấy phép công cụ và nguồn gốc tài sản
OutcomeKết quả

More content from the same team with a consistent style.Nhiều nội dung hơn từ cùng một đội mà vẫn nhất quán phong cách.

Measured byĐo bằng Assets approved per sprint and the review rejection rate.Số tài sản được duyệt mỗi sprint và tỉ lệ bị từ chối khi duyệt.
Mobile · Live serviceMobile · Live service

Running live ops after launchVận hành live ops sau khi ra mắt

ProblemVấn đề

After launch, updates and events are ad hoc and player data is scattered, so decisions are made on gut feeling.Sau khi ra mắt, việc cập nhật và sự kiện làm theo đợt, dữ liệu người chơi rải rác nên quyết định dựa vào cảm tính.

How I solve itCách giải quyết
  1. Set a live ops calendar: events, patches, seasonsLập lịch live ops: sự kiện, patch, mùa
  2. Define core KPIs (retention, session length, ARPDAU) in one dashboardXác định KPI cốt lõi (retention, thời lượng phiên, ARPDAU) trong một dashboard
  3. Create a hotfix and release process with clear ownersTạo quy trình hotfix và phát hành với người phụ trách rõ ràng
OutcomeKết quả

A steady update rhythm and decisions backed by data.Nhịp cập nhật đều đặn và quyết định có dữ liệu hậu thuẫn.

Measured byĐo bằng Retention trend and time to ship a hotfix.Xu hướng retention và thời gian ra hotfix.
04 · My own productsSản phẩm tự chủ

AI Animation ProducerNhà sản xuất AI Animation

Make animation faster and cheaper with AI — from storyboard and keyframes to motion, voice and final cut — without losing the art direction.Làm animation nhanh và tiết kiệm hơn với AI — từ storyboard, keyframe đến chuyển động, giọng nói và bản dựng cuối — mà không mất định hướng nghệ thuật.

Marketing · Education · StudiosMarketing · Giáo dục · Studio

Short animated video in days, not monthsVideo animation ngắn trong vài ngày thay vì vài tháng

ProblemVấn đề

A 60-second animated piece needs storyboard, frames, motion and voice. A traditional pipeline is slow and costly, so the idea never ships.Một video animation 60 giây cần storyboard, khung hình, chuyển động và giọng nói. Quy trình truyền thống chậm và tốn kém nên ý tưởng không bao giờ ra mắt.

How I solve itCách giải quyết
  1. Lock the script, storyboard and a short style bible firstChốt kịch bản, storyboard và một style bible ngắn trước
  2. Generate keyframes with a fixed character and style referenceSinh keyframe với tham chiếu nhân vật và phong cách cố định
  3. Animate shots with image-to-video, then fix issues by handLàm chuyển động bằng image-to-video, rồi sửa lỗi bằng tay
  4. Add voice, music and edit in a standard timelineThêm giọng nói, nhạc và dựng trên timeline chuẩn
OutcomeKết quả

A finished piece at a fraction of the usual time.Một sản phẩm hoàn chỉnh trong thời gian ngắn hơn nhiều.

Measured byĐo bằng Days to first cut and the share of shots accepted without rework.Số ngày đến bản dựng đầu và tỉ lệ cảnh được duyệt không cần làm lại.
Animation · Series contentAnimation · Nội dung nhiều tập

Keeping characters and style consistent across shotsGiữ nhân vật và phong cách nhất quán giữa các cảnh

ProblemVấn đề

AI output drifts: the character's face, outfit and palette change from shot to shot, so the episode looks stitched together.Kết quả AI hay bị lệch: khuôn mặt, trang phục và bảng màu nhân vật đổi từ cảnh này sang cảnh khác nên tập phim trông chắp vá.

How I solve itCách giải quyết
  1. Build a character sheet and reference set for every recurring assetXây character sheet và bộ tham chiếu cho mọi tài sản lặp lại
  2. Standardise prompts, seeds and model versions per projectChuẩn hóa prompt, seed và phiên bản mô hình theo dự án
  3. Add a review gate that checks each shot against the style bibleThêm cổng duyệt đối chiếu từng cảnh với style bible
  4. Record tool licences and asset provenance for deliveryGhi lại giấy phép công cụ và nguồn gốc tài sản khi bàn giao
OutcomeKết quả

Episodes that look like one production.Các tập phim trông như cùng một sản xuất.

Measured byĐo bằng The review rejection rate and the time spent on corrections.Tỉ lệ bị từ chối khi duyệt và thời gian dành cho chỉnh sửa.

Recognise your situation?Thấy tình huống của mình trong đây?

Book a 30-min callĐặt lịch gọi 30 phút