/Bằng chứng
Marketer đi từ dùng AI sang xây với AI như thế nào
Một lộ trình thực tế cho marketer muốn đi từ dùng công cụ AI sang xây quy trình, thử nghiệm và hệ thống nội bộ hữu ích.
Trả lời ngắn
Marketer đi từ dùng AI sang xây với AI bằng cách chọn một quy trình thật, định nghĩa lát cắt hữu ích đầu tiên và nộp bài để được rà soát thay vì sưu tầm thêm mẹo AI.
Tôi dành phần lớn sự nghiệp trong quảng cáo trước khi học xây phần mềm.
Câu đó bây giờ nghe gọn. Khi tôi đang ở giữa quá trình thì không gọn chút nào. Tôi không thức dậy vào một buổi sáng với kế hoạch sạch sẽ và một danh tính mới. Thứ tôi có chủ yếu là một đống câu hỏi, vài công cụ chạy được một nửa và rất nhiều thông báo lỗi khiến tôi thấy như mình đã bỏ lỡ lớp học mà ai cũng đã tham dự.
Việc chuyển từ Việt Nam sang Singapore rồi sang Mỹ có lẽ đã giúp nhiều hơn tôi nhận ra lúc đó. Tôi đã dành khá nhiều sự nghiệp làm người phiên dịch giữa các phòng vốn không tự nhiên hiểu nhau.
Theo kinh nghiệm của tôi, bước khó nhất với marketer không phải là học thêm một mẹo viết prompt. Nó là học cách biến phán đoán thành một hệ thống nhỏ mà người khác có thể dùng.
Sai lầm đầu tiên là cố trở thành lập trình viên
Nếu bạn là marketer, lợi thế bất công của bạn không phải là đột nhiên biết React, Python, Supabase hoặc định tuyến mô hình.
Lợi thế bất công của bạn là bạn hiểu công việc.
Bạn biết điểm giao việc trong chiến dịch vỡ ở đâu. Bạn biết báo cáo nào nhìn ấn tượng nhưng không đổi được quyết định nào. Bạn biết vì sao khách hàng nói "AI" trong khi vấn đề thật là tốc độ phê duyệt, dữ liệu lộn xộn, người chịu trách nhiệm không rõ hoặc nỗi sợ sai trước lãnh đạo.
Bối cảnh đó quan trọng. Nhưng chỉ có bối cảnh thì chưa biến bạn thành người xây.
Người xây phải tạo ra thứ có thể được rà soát.
Bắt đầu với một lát cắt hữu ích
Lát cắt hữu ích đầu tiên không phải một nền tảng lớn. Nó thường nhỏ hơn nhiều:
- Một bản rà soát quy trình nêu một điểm đau lặp lại.
- Một bảng điểm tách công việc đã sẵn sàng khỏi công việc còn rủi ro.
- Một công cụ nội bộ nhỏ giúp một người đưa ra một quyết định nhanh hơn.
- Một nhịp báo cáo nói cho từng nhóm liên quan biết điều họ thật sự cần.
Lát cắt phải đủ cụ thể để người khác thử được.
Phiên bản yếu:
Chúng tôi sẽ dùng AI để cải thiện báo cáo cho khách hàng.
Phiên bản tốt hơn:
Mỗi khi có bản tóm tắt khách hàng mới, người phụ trách chiến lược nhận một danh sách kiểm tra sẵn sàng ra mắt nêu bối cảnh còn thiếu, giả định rủi ro và quyết định cần có trước khi việc sáng tạo bắt đầu.
Phiên bản thứ hai có thể được đánh giá. Nó có thời điểm, người dùng, đầu ra và quyết định.
Prova đang cố làm gì
Prova được xây quanh ý tưởng này: bạn làm một phần việc thật, nộp nó, nhận phần rà soát có cấu trúc, rồi chuyển sang chặng thực hành tiếp theo.
Điều đó khác với việc hỏi ChatGPT, Claude hoặc Gemini cho lời khuyên. Những công cụ đó hữu ích. Tôi dùng chúng mỗi ngày. Nhưng chúng không tự nhiên giữ bạn trong một chuỗi. Chúng không biết bản rà soát quy trình của bạn đã sẵn sàng cho kiến trúc đo lường chưa, bản tóm lược sản phẩm có quá mơ hồ không, hay bạn nên dừng lại để sửa nền móng trước.
Prova không phải phép màu. Nó là một cái khung nghiêm hơn.
Lộ trình tôi sẽ khuyên
Nếu bạn là marketer đang đi từ dùng AI sang xây với AI, tôi sẽ bắt đầu ở đây:
- Chọn một vấn đề công việc, không phải một công cụ.
- Viết bài nộp trước khi xây bất cứ thứ gì.
- Hỏi điều gì sẽ làm công việc trở nên không an toàn, đắt đỏ hoặc đáng xấu hổ.
- Xây lát cắt nhỏ nhất có thể nhìn thấy.
- Nhận rà soát trước khi làm nó lớn hơn.
Bước cuối cùng không dễ chịu. Nhưng đó cũng là nơi việc học thật sự xảy ra.
Tôi có thể sai về lộ trình chính xác cho từng người. Một số người cần thêm lượt thực hành kỹ thuật trước. Một số người cần bỏ thói quen dùng ngôn ngữ chiến lược mơ hồ trước. Nhưng tôi ngày càng tin rằng marketer không trở thành người xây bằng cách tiêu thụ thêm nội dung AI.
Họ trở thành người xây bằng cách tạo ra công việc có thể được rà soát.
Tạm thời vậy từ tôi. Nếu bạn đang cố chuyển hướng này, lát cắt hữu ích đầu tiên bạn muốn cho một người thật xem là gì?
Thân, Chandler
