/Bằng chứng
Vì sao khóa học AI là chưa đủ
Khóa học AI có thể dạy một phương pháp, nhưng marketer vẫn cần một cách để nộp công việc thật, nhận phản hồi và đi qua một chuỗi rõ ràng.
Trả lời ngắn
Khóa học AI hữu ích để học khái niệm, nhưng marketer vẫn cần bài nộp thật, phần rà soát và một chuỗi thực hành để biến việc học thành công việc có thể dùng.
Tôi thích khóa học. Tôi đã học rất nhiều khóa. Tôi cũng đã tự làm tài liệu khóa học.
Khóa học hữu ích vì nó cho cấu trúc. Nó giúp bạn thấy bản đồ. Nó cho ngôn ngữ để gọi tên một vấn đề trước đó còn lộn xộn.
Nhưng một khóa học không thể bắt bạn làm việc.
Đó là khoảng trống không dễ chịu.
Biết hệ thống không giống chạy được hệ thống
Một marketer có thể hiểu khái niệm rà soát quy trình AI nhưng vẫn né việc chọn một quy trình cụ thể.
Một người phụ trách có thể hiểu kiến trúc đo lường nhưng vẫn né việc gọi tên chỉ số.
Một người xây có thể hiểu rủi ro QA nhưng vẫn bỏ qua đường khôi phục vì bản demo đã chạy được một lần.
Tôi không phán xét chuyện này. Tôi cũng làm vậy. Tôi đã trốn trong chế độ "học thêm một bài nữa" nhiều lần hơn mức tôi muốn thừa nhận. Học cảm thấy an toàn hơn nộp bài.
Vòng lặp bị thiếu
Để tiến bộ thật, tôi nghĩ cần có một vòng lặp:
- Học khái niệm.
- Tạo một bài nộp.
- Nộp để được rà soát.
- Tìm chi tiết còn thiếu.
- Chỉnh lại hoặc chuyển sang chặng thực hành tiếp theo.
Vòng lặp đó kém hào nhoáng hơn một bài học mới. Nó cũng là nơi năng lực được xây.
Prova thêm gì
Khóa học dạy hệ thống. Prova là nơi bạn chứng minh mình chạy được hệ thống đó.
Câu này nghe hơi sắc, nhưng đó là cách rõ nhất tôi có thể mô tả sự khác biệt.
Prova không nên thay thế tài liệu khóa học tốt. Nó nên biến tài liệu đó thành thực hành. Ứng dụng yêu cầu bản rà soát quy trình, bảng điểm sẵn sàng, kiến trúc đo lường, kế hoạch triển khai, hệ vận hành báo cáo hoặc bản tóm lược sản phẩm. Sau đó nó rà soát bài nộp và dùng kết quả để chọn chặng thực hành tiếp theo.
ChatGPT, Claude hoặc Gemini có thể giải thích chủ đề. Chúng cũng có thể giúp phác thảo bài nộp. Nhưng nếu không có một chuỗi, bạn rất dễ trôi sang một cuộc trò chuyện dài nữa và không bao giờ biết công việc đã đủ tốt chưa.
Tiêu chuẩn
Nếu Prova không làm sáng rõ sáng thứ Hai tiếp theo, nó chưa làm đúng việc.
Ứng dụng phải giảm mơ hồ. Nó phải giữ lại phần rà soát. Nó phải nói cho người dùng biết nên đi tiếp, chỉnh lại hay sửa nền móng.
Đó là tiêu chuẩn cao hơn nội dung.
Tôi vẫn đang học cách làm tiêu chuẩn đó thành thật trong sản phẩm. Nhưng tôi biết vấn đề đủ rõ rồi: thông tin không phải nút thắt. Công việc có thể được rà soát mới là nút thắt.
Nếu bạn vừa học xong một khóa AI, bài nộp đầu tiên nào bạn có thể nộp thay vì bài học tiếp theo bạn có thể xem?
Thân, Chandler
