HƯỚNG DẪN CÁCH HUẤN LUYỆN CHATGPT CÁ NHÂN HOÁ CHO SME

Mục lục [Ẩn]

Trong bối cảnh ngày nay, ChatGPT không còn chỉ là công cụ thử nghiệm mà đang dần trở thành “trợ lý ảo” quan trọng hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, để khai thác tối đa sức mạnh của ChatGPT, doanh nghiệp cần biết cách huấn luyện ChatGPT đúng chuẩn. Trong bài viết này, AI First sẽ hướng dẫn doanh nghiệp từng bước để tự huấn luyện ChatGPT một cách bài bản, giúp doanh nghiệp sở hữu một “trợ lý AI” riêng biệt trong thời đại AI bùng nổ.

Những điểm nổi bật trong bài:

Giải thích huấn luyện ChatGPT là gì?

Lợi ích của việc huấn luyện ChatGPT.

Những điều doanh nghiệp cần chuẩn bị khi huấn luyện ChatGPT.

3 cách huấn luyện ChatGPT: Huấn luyện bằng prompt, huấn luyện qua dữ liệu nội bộ, fine-tuning mô hình.

6 yếu tố đánh giá sự thành công khi huấn luyện ChatGPT: Mức độ chính xác, mức độ phù hợp, tỷ lệ sử dụng, tốc độ và tính nhất quán, hiệu quả vận hành, khả năng mở rộng.

2 phương pháp huấn luyện ChatGPT bằng dữ liệu tuỳ chỉnh.

1. Huấn luyện ChatGPT là gì?

Huấn luyện ChatGPT là quá trình giúp mô hình ngôn ngữ như ChatGPT hiểu rõ hơn các kiến thức, ngữ cảnh hoặc mục tiêu sử dụng cụ thể thông qua việc cung cấp dữ liệu mẫu, chỉ dẫn, hoặc điều chỉnh hành vi phản hồi. Việc huấn luyện có thể được thực hiện bởi người dùng cuối hoặc các kỹ sư AI, với mục tiêu tạo ra một ChatGPT “thông minh hơn”, “hiểu việc hơn” và phù hợp hơn với nhu cầu cá nhân hoặc doanh nghiệp.

Ví dụ, một doanh nghiệp trong ngành dược phẩm có thể huấn luyện ChatGPT để nắm rõ các thuật ngữ chuyên ngành, quy trình tư vấn khách hàng, từ đó tự động hoá việc chăm sóc khách hàng hoặc hỗ trợ bán hàng hiệu quả hơn.

2. Lợi ích của việc huấn luyện ChatGPT

Huấn luyện ChatGPT không chỉ giúp mô hình hiểu đúng hơn mục tiêu sử dụng, mà còn mở ra nhiều giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số và tối ưu hóa vận hành bằng AI. Dưới đây là những lợi ích nổi bật:

Tối ưu hoá độ chính xác và tính nhất quán của phản hồi: ChatGPT sau khi được huấn luyện sẽ hạn chế trả lời sai thông tin, giữ tính đồng nhất trong từng tình huống giao tiếp – đặc biệt hữu ích trong các ngành yêu cầu độ chính xác cao như y tế, pháp lý, tài chính.
Tiết kiệm thời gian, chi phí và tăng hiệu suất công việc: Nhờ hiểu đúng bối cảnh, ChatGPT xử lý công việc nhanh hơn, hỗ trợ tự động hoá các tác vụ lặp lại như trả lời email, chăm sóc khách hàng, viết nội dung… giúp tiết kiệm nguồn lực đáng kể.
Cá nhân hoá trải nghiệm khách hàng hoặc người dùng: ChatGPT có thể “ghi nhớ” phong cách, hành vi, hoặc nhu cầu đặc thù của từng nhóm khách hàng để phản hồi phù hợp tạo ra trải nghiệm tương tác tự nhiên và gần gũi hơn.
Tối ưu hóa quy trình vận hành nội bộ: Từ hướng dẫn nhân viên mới, hỗ trợ nghiệp vụ, xử lý thông tin nội bộ cho đến tự động hóa báo cáo, ChatGPT sau khi được huấn luyện có thể đảm nhận như một “trợ lý ảo” cho từng phòng ban.
Giảm chi phí nhân sự, tăng khả năng mở rộng: Thay vì tuyển thêm nhân lực, doanh nghiệp có thể “nhân bản” ChatGPT đã được huấn luyện để hỗ trợ nhiều bộ phận cùng lúc vừa tiết kiệm, vừa dễ mở rộng quy mô vận hành.

3. Doanh nghiệp cần chuẩn bị những gì trước khi huấn luyện ChatGPT

Trước khi bắt tay vào quá trình huấn luyện ChatGPT, doanh nghiệp cần có sự chuẩn bị kỹ lưỡng về mặt mục tiêu, dữ liệu, nhân lực và quy trình kiểm soát chất lượng. Việc chuẩn bị đầy đủ ngay từ đầu sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, giảm sai sót và tối ưu hiệu quả triển khai.

Doanh nghiệp cần chuẩn bị:

Xác định mục tiêu và phạm vi huấn luyện: Trước khi triển khai ChatGPT, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu sử dụng phục vụ phòng ban nào, giải quyết bài toán gì như CSKH, viết nội dung hay tự động hóa quy trình.

Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện chất lượng: Dữ liệu là “nhiên liệu” giúp ChatGPT hiểu đúng doanh nghiệp, nên cần được thu thập từ nhiều nguồn như tài liệu đào tạo, chatlog, SOP, email hoặc FAQ.

Thiết kế vai trò cho ChatGPT: ChatGPT cần được định nghĩa vai trò rõ ràng, không nên hoạt động như một trợ lý đa năng mà nên có danh xưng, phong cách và ngữ điệu phù hợp với từng mục đích sử dụng.

Lựa chọn phương pháp huấn luyện phù hợp: Tùy vào ngân sách và mức độ chuyên sâu, doanh nghiệp có thể chọn các phương pháp khác nhau để đạt độ chính xác cao hơn.

Xây dựng quy trình đánh giá – kiểm thử – cải tiến: Sau khi huấn luyện, doanh nghiệp cần thiết lập bộ tiêu chí đánh giá như tính chính xác, ngữ cảnh, độ thân thiện và khả năng hiểu người dùng.

Đảm bảo bảo mật và tuân thủ quy định: Khi huấn luyện AI, doanh nghiệp phải đảm bảo an toàn dữ liệu và tuân thủ các quy định bảo mật như GDPR hoặc Nghị định 13 tại Việt Nam.

1 - Xác định rõ mục tiêu và phạm vi huấn luyện

Trước khi bắt đầu huấn luyện, doanh nghiệp cần xác định rõ ChatGPT sẽ được sử dụng vào mục đích gì chăm sóc khách hàng, hỗ trợ nội bộ, viết nội dung, hay tự động hoá quy trình vận hành. Việc này sẽ giúp chọn đúng dữ liệu và thiết kế vai trò phù hợp cho ChatGPT.

Làm rõ nhu cầu: ChatGPT sẽ phục vụ phòng ban nào? Giải quyết bài toán cụ thể nào?
Xác định phạm vi: Gói gọn theo từng giai đoạn (theo chức năng hoặc kịch bản sử dụng).
Đặt mục tiêu đo lường: Ví dụ như giảm 30% thời gian xử lý email CSKH trong 2 tháng.

2 - Chuẩn bị nguồn dữ liệu huấn luyện có chất lượng

Dữ liệu chính là “nguồn thức ăn” giúp ChatGPT học hỏi và hiểu đúng doanh nghiệp. Việc chuẩn bị dữ liệu đầy đủ, chuẩn hóa và có tính hệ thống là yếu tố tiên quyết quyết định độ chính xác của mô hình sau huấn luyện.

Thu thập dữ liệu từ nội bộ: Bao gồm tài liệu đào tạo, kịch bản CSKH, email, chatlog, SOP, FAQ…
Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Xóa thông tin sai lệch, trùng lặp, hoặc lỗi chính tả.
Phân loại dữ liệu: Chia theo từng chủ đề/kịch bản để huấn luyện theo module.

3 - Thiết kế “vai trò” cho ChatGPT

ChatGPT không nên hoạt động như một trợ lý “đa năng”, mà cần có vai trò rõ ràng và giới hạn ứng xử. Điều này giúp AI phản hồi nhất quán, chuyên sâu hơn và dễ kiểm soát hơn khi vận hành trong môi trường doanh nghiệp.

Xác định danh xưng, tính cách và ngữ điệu phản hồi của ChatGPT: Ví dụ: Chuyên gia tư vấn tài chính, trợ lý spa, cố vấn học thuật…
Định nghĩa phạm vi quyền hạn: ChatGPT có được phép đưa ra lời khuyên? Hay chỉ trả lời theo tài liệu có sẵn?
Xây dựng hướng dẫn hành vi (Prompt Guide): Giúp định hình cách phản hồi thống nhất.

4 - Lựa chọn phương pháp huấn luyện phù hợp

Tùy vào mức độ chuyên sâu và ngân sách, doanh nghiệp có thể chọn các phương pháp huấn luyện khác nhau như: huấn luyện qua prompt (Prompt Engineering), fine-tune mô hình, hoặc tích hợp qua API tùy chỉnh.

5 - Xây dựng quy trình đánh giá – kiểm thử – cải tiến

Sau khi huấn luyện, doanh nghiệp cần xây dựng một quy trình kiểm thử và đo lường hiệu quả rõ ràng. Việc kiểm soát chất lượng giúp đảm bảo ChatGPT phản hồi đúng, không sai lệch và có thể nâng cấp liên tục theo thời gian.

Thiết lập bộ tiêu chí đánh giá: Đúng thông tin, đúng ngữ cảnh, dễ hiểu, thân thiện.
Tạo kịch bản test mẫu: Kiểm tra phản hồi trong các tình huống thực tế.
Ghi nhận và cập nhật phản hồi: Cải tiến liên tục mô hình theo phản hồi từ người dùng nội bộ.

6 - Xem xét yếu tố bảo mật & quy định khi huấn luyện AI

Việc xử lý dữ liệu trong doanh nghiệp luôn đi kèm với yêu cầu về bảo mật thông tin và tuân thủ quy định pháp lý. Đây là bước quan trọng để tránh rò rỉ dữ liệu và tuân thủ các chuẩn mực như GDPR, Decree 13 tại Việt Nam.

4. 3 cách huấn luyện ChatGPT phổ biến hiện nay

Tùy vào quy mô, mục tiêu và ngân sách, doanh nghiệp SME có thể lựa chọn các phương pháp huấn luyện ChatGPT phù hợp. Mỗi phương pháp mang lại hiệu quả khác nhau và yêu cầu mức độ kỹ thuật riêng biệt.

3 cách huấn luyện ChatGPT phổ biến:

Huấn luyện bằng Prompt (Prompt Engineering): Là phương pháp đơn giản nhất, chỉ cần viết các câu lệnh (prompt) rõ ràng để hướng dẫn ChatGPT phản hồi theo ý muốn, không cần can thiệp mô hình.

Huấn luyện qua dữ liệu nội bộ: ChatGPT được kết nối với kho dữ liệu nội bộ (SOP, tài liệu sản phẩm, báo cáo...) để truy xuất và trả lời theo thông tin doanh nghiệp.

Fine-tuning mô hình: Là phương pháp nâng cao cho phép “đào tạo lại” ChatGPT bằng dữ liệu riêng, giúp AI hiểu sâu văn hóa doanh nghiệp và phản hồi tự nhiên hơn.

4.1. Huấn luyện bằng Prompt (Prompt Engineering)

Đây là phương pháp đơn giản nhất, doanh nghiệp chỉ cần viết các câu lệnh (prompt) rõ ràng để hướng dẫn ChatGPT trả lời theo hướng mong muốn. Không cần can thiệp vào mô hình AI, prompt chính là “bản hướng dẫn” giúp ChatGPT hiểu vai trò và ngữ cảnh sử dụng. Cách này phù hợp với doanh nghiệp mới bắt đầu triển khai AI hoặc muốn thử nghiệm nhanh các kịch bản.

Xác định vai trò và mục tiêu sử dụng ChatGPT trước khi viết prompt.
Thiết kế câu lệnh rõ ràng, có cấu trúc, ví dụ: “Bạn là chuyên gia tư vấn mỹ phẩm, hãy gợi ý...”
Kiểm thử nhiều phiên bản prompt AI cho ChatGPT để chọn ra mẫu phản hồi hiệu quả nhất.
Tạo bộ prompt mẫu cho từng tình huống/kịch bản trong doanh nghiệp.

4.2. Huấn luyện qua dữ liệu nội bộ

Phương pháp này cho phép ChatGPT truy xuất và trả lời dựa trên dữ liệu doanh nghiệp cung cấp (như tài liệu SOP, sản phẩm, báo cáo đào tạo…). AI không học lại mô hình mà chỉ tìm và trích xuất thông tin phù hợp khi cần. Phù hợp với doanh nghiệp có nhiều tài liệu nội bộ.

Chuẩn bị dữ liệu nội bộ chất lượng: File PDF, SOP, slide đào tạo… phải rõ ràng, cập nhật, có cấu trúc.
Phân loại và gắn tag nội dung theo chủ đề: Giúp AI tìm thông tin nhanh và chính xác hơn.
Tích hợp AI qua công cụ như GPTs, Langchain, LlamaIndex…: Hỗ trợ khả năng truy xuất dữ liệu trong thời gian thực.
Thiết lập cơ chế kiểm duyệt nội dung AI phản hồi: Đảm bảo AI không cung cấp thông tin sai hoặc nhạy cảm.
Cập nhật dữ liệu thường xuyên: Tránh để ChatGPT phản hồi thông tin cũ, không còn phù hợp.

4.3. Fine-tuning mô hình (Huấn luyện lại bằng dữ liệu riêng)

Fine-tuning là phương pháp nâng cao, cho phép “đào tạo lại” ChatGPT bằng dữ liệu đặc thù của doanh nghiệp. Mô hình sau huấn luyện có khả năng phản hồi giống người thật, hiểu sâu văn hóa doanh nghiệp, và phục vụ các tình huống đặc thù. Tuy nhiên, cần đội ngũ kỹ thuật chuyên nghiệp và dữ liệu được xử lý bài bản.

Chuẩn bị tập dữ liệu gắn nhãn đầy đủ và chuẩn hóa: Bao gồm hội thoại thực tế, nội dung email, câu hỏi thường gặp, v.v.
Sử dụng nền tảng hỗ trợ fine-tuning: Như OpenAI API, Azure OpenAI, Hugging Face…
Thiết lập tiêu chí đánh giá đầu ra rõ ràng: Đảm bảo phản hồi của mô hình đúng ngữ cảnh và mục tiêu.
Thực hiện kiểm thử toàn diện sau khi huấn luyện: Test nhiều tình huống để đánh giá độ chính xác.

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHOÁ HỌC HBR

Anh/Chị đang kinh doanh trong lĩnh vực gì?

Giáo dục, đào tạo

Thẩm mỹ, Spa

Dược/ Mỹ phẩm

F&B

Salon tóc

Khác

5. 6 yếu tố đánh giá sự thành công trong huấn luyện ChatGPT

Sau khi huấn luyện ChatGPT, việc đánh giá hiệu quả là bước quan trọng để đảm bảo mô hình mang lại giá trị thực tế cho doanh nghiệp. Dưới đây là 6 yếu tố then chốt mà doanh nghiệp nên theo dõi sát sao.

6 yếu tố đánh giá sự thành công trong huấn luyện ChatGPT:

Mức độ chính xác của phản hồi: Tiêu chí quan trọng nhất là ChatGPT phải trả lời đúng thông tin, đúng ngữ cảnh và bám sát dữ liệu doanh nghiệp cung cấp.

Mức độ phù hợp với giọng thương hiệu: ChatGPT cần thể hiện đúng phong cách, thái độ và ngôn ngữ đặc trưng của doanh nghiệp.

Tỷ lệ sử dụng và phản hồi tích cực: Sự thành công của ChatGPT thể hiện qua việc người dùng quay lại sử dụng, đưa ra phản hồi hài lòng và tăng thời gian tương tác.

Tốc độ và tính nhất quán trong phản hồi: ChatGPT phải phản hồi nhanh, mượt và duy trì chất lượng ổn định giữa các phiên tương tác.

Hiệu quả vận hành: ChatGPT cần góp phần giảm tải công việc thủ công, rút ngắn thời gian xử lý và tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp.

Khả năng mở rộng và thích ứng linh hoạt: Một hệ thống ChatGPT tốt phải dễ dàng cập nhật, mở rộng sang bộ phận khác và thích ứng với sự thay đổi trong hoạt động doanh nghiệp.

5.1. Mức độ chính xác của phản hồi

Đây là yếu tố quan trọng nhất để đánh giá chất lượng huấn luyện. ChatGPT cần đưa ra câu trả lời đúng nội dung, đúng ngữ cảnh và đúng với thông tin doanh nghiệp cung cấp. Sai sót trong phản hồi có thể gây mất niềm tin, ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và uy tín thương hiệu.

Đảm bảo nội dung phản hồi đúng sự thật: Không bịa đặt thông tin, không suy diễn quá mức.
Bám sát ngữ cảnh câu hỏi: Trả lời đúng trọng tâm, tránh lan man hoặc trả lời chung chung.
Căn cứ vào dữ liệu nội bộ đã huấn luyện: Không dựa trên kiến thức "ngoài lề" không liên quan.

5.2. Mức độ phù hợp với “giọng thương hiệu” và phong cách doanh nghiệp

Một ChatGPT được huấn luyện thành công không chỉ trả lời đúng mà còn phải “nói đúng giọng” thể hiện rõ văn phong, thái độ và chuẩn mực giao tiếp của thương hiệu. Đây là yếu tố quan trọng trong xây dựng trải nghiệm nhất quán và tạo cảm giác “con người hóa” cho AI.

Giữ giọng văn thống nhất theo kịch bản: Dù là hỗ trợ kỹ thuật hay chăm sóc khách hàng, AI đều cần giữ một phong cách giao tiếp nhất quán.
Phản ánh đúng văn hóa doanh nghiệp: Trang trọng – chuyên nghiệp, hay trẻ trung thân thiện… phải được định hình rõ từ đầu.
Tạo sự gần gũi với khách hàng mục tiêu: Giao tiếp đúng ngôn ngữ, đúng cách xưng hô sẽ tăng tỷ lệ tương tác.

5.3. Tỷ lệ sử dụng & phản hồi tích cực từ người dùng

Không có chỉ số nào rõ ràng hơn bằng việc người dùng chủ động sử dụng lại và phản hồi tích cực sau khi tương tác với ChatGPT. Đây là minh chứng cho việc AI thực sự giải quyết được nhu cầu, chứ không phải chỉ “có cho có”.

Tỷ lệ người dùng quay lại sử dụng ChatGPT: Cho thấy mức độ tin tưởng và hữu ích.
Phản hồi hài lòng (CSAT) hoặc chấm điểm chất lượng: Có thể triển khai khảo sát ngắn sau phiên tương tác.
Tăng thời gian sử dụng trên mỗi phiên: Người dùng càng hỏi nhiều, càng chứng tỏ AI đáp ứng được nhu cầu.

5.4. Tốc độ và tính nhất quán trong phản hồi

Người dùng ngày nay không chỉ cần “đúng” mà còn cần “nhanh” và “đồng đều”. ChatGPT phải phản hồi nhanh chóng, mượt mà, và không có sự chênh lệch chất lượng giữa các lần tương tác.

5.5. Hiệu quả vận hành

Yếu tố này đánh giá ChatGPT có giảm tải được cho nhân sự hay chưa. Một mô hình AI hiệu quả cần giúp tiết kiệm thời gian, tối ưu chi phí và giảm thiểu lỗi trong quá trình xử lý công việc hàng ngày.

Giảm số lượng công việc thủ công cho nhân viên: Ví dụ như trả lời câu hỏi lặp lại, gửi email mẫu, hướng dẫn quy trình...
Tối ưu thời gian phản hồi khách hàng: Hỗ trợ chăm sóc khách hàng 24/7 mà không cần tăng ca, làm đêm.
Tiết kiệm chi phí vận hành dài hạn: Không cần mở rộng đội ngũ quá nhanh nhưng vẫn tăng năng suất.

5.6. Khả năng mở rộng và thích ứng linh hoạt theo thời gian

Một mô hình ChatGPT thành công không chỉ dùng tốt ở hiện tại mà còn phải sẵn sàng thích nghi khi doanh nghiệp phát triển. Khả năng mở rộng, cập nhật nội dung mới hoặc áp dụng vào bộ phận khác là chỉ số đánh giá giá trị bền vững.

Dễ cập nhật dữ liệu mới, quy trình mới: Không mất quá nhiều thời gian để "dạy lại" ChatGPT.
Áp dụng được ở nhiều phòng ban: Từ marketing, chăm sóc khách hàng, nhân sự đến đào tạo nội bộ.
Thích ứng với sự thay đổi trong hành vi người dùng: Cập nhật ngôn ngữ mới, trend mới, quy định mới linh hoạt.

6. Các bước huấn luyện ChatGPT bằng dữ liệu tùy chỉnh

Để ChatGPT có thể hiểu đúng bối cảnh doanh nghiệp và phản hồi sát với nhu cầu thực tế, doanh nghiệp cần tiến hành huấn luyện mô hình bằng dữ liệu tùy chỉnh. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết cách thực hiện theo từng phương pháp để đảm bảo hiệu quả cao và tiết kiệm nguồn lực cho doanh nghiệp SME.

Phương pháp 1: Hướng dẫn tùy chỉnh (Custom Instructions)

Đây là cách huấn luyện đơn giản và nhanh chóng nhất, cho phép người dùng “định hình” hành vi và phong cách phản hồi của ChatGPT bằng cách điền một số thông tin cơ bản.

Dưới đây là hướng dẫn đơn giản để thêm hướng dẫn tùy chỉnh vào ChatGPT:

Bước 1:

Đăng nhập vào tài khoản ChatGPT, sau đó nhấp vào biểu tượng hồ sơ (ảnh đại diện) chọn cá nhân hoá ChatGPT.

Bước 2:

Nhập chi tiết thông tin về những gì ChatGPT cần biết và cách bạn muốn nó phản hồi.

Bước 3:

Trong trường hợp chưa được bật, nhấp vào nút “Tham khảo bộ nhớ đã lưu”, “Tham khảo lịch sử đoạn chat”.

Bước 4:

Chọn lưu.

Phương pháp 2: GPT tùy chỉnh (Custom GPTs)

Custom GPTs là phương pháp tạo ra một phiên bản ChatGPT riêng, có thể “nhúng” dữ liệu nội bộ, thiết lập vai trò cụ thể và thêm cả file tài liệu hỗ trợ. Đây là lựa chọn lý tưởng cho doanh nghiệp muốn xây dựng một trợ lý AI chuyên biệt cho từng phòng ban, sản phẩm hoặc mục tiêu kinh doanh.

Dưới đây là các bước GPT tuỳ chỉnh:

Bước 1:

Trên thanh bên trái, nhấp chọn “khám phá”.

Bước 2:

Tiếp đến chọn “Tạo” để xây dựng ChatGPT tuỳ chỉnh.

Bước 3:

Trình tạo GPT có thiết lập chia đôi màn hình: Bảng tạo là nơi bạn nhập các lời nhắc để xây dựng chatbot, trong khi Bảng xem trước cho phép bạn kiểm tra và tinh chỉnh chatbot trong thời gian thực.

Nhập những hướng dẫn của bạn vào thanh tin nhắn của trang tạo và nhấn Enter để áp dụng các thay đổi.

Bước 4:

GPT Builder sau đó sẽ tạo ra các đề xuất dựa trên hướng dẫn của bạn, bao gồm tên chatbot, ảnh đại diện và các câu mở đầu cuộc hội thoại mặc định.

Bước 5:

GPT Builder sẽ hướng dẫn bạn qua một số câu hỏi để tinh chỉnh hành vi của chatbot. Bạn cũng có thể thêm chi tiết bổ sung để đảm bảo chatbot hiểu rõ nhu cầu của bạn.

Bước 6:

Tiếp tục tinh chỉnh các câu lệnh cho đến khi chatbot của bạn cung cấp các phản hồi phù hợp với mong đợi của bạn.

Việc huấn luyện ChatGPT không chỉ dành cho chuyên gia công nghệ, mà giờ đây bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể triển khai. Khi được huấn luyện đúng, ChatGPT có thể trở thành một “nhân sự AI” làm việc 24/7, hiểu rõ quy trình, văn hóa và mục tiêu của doanh nghiệp bạn. Qua bài viết trên AI First mong rằng sẽ giúp các doanh nghiệp nắm được cách huấn luyện ChatGPT, giúp tiết kiệm chi phí nhân sự mà còn mở ra một hướng đi mới trong chiến lược chuyển đổi số.