Trong thời đại số, sử dụng công cụ AI đã trở thành xu hướng tất yếu giúp doanh nghiệp tăng năng suất, tự động hóa quy trình và khai thác dữ liệu hiệu quả hơn. Tuy nhiên, khi để AI “chạm” vào dữ liệu nội bộ, chỉ một thao tác thiếu cẩn trọng cũng có thể khiến thông tin nhạy cảm bị rò rỉ, ảnh hưởng đến uy tín và an toàn của tổ chức.
Trước khi tích hợp AI vào quy trình làm việc, bạn cần nắm rõ những nguyên tắc cốt lõi để vừa tận dụng được sức mạnh của công nghệ, vừa bảo vệ dữ liệu quan trọng. Bài viết này sẽ chỉ ra 5 lưu ý quan trọng trước khi sử dụng công cụ AI, giúp bạn vận hành thông minh – an toàn – bền vững.
Phân loại dữ liệu & kiểm tra tính bảo mật trước khi sử dụng công cụ AI
Trước khi sử dụng công cụ AI để xử lý, phân tích hay tạo nội dung dựa trên dữ liệu nội bộ, bước quan trọng nhất không phải là viết câu lệnh (prompt), mà là hiểu rõ bạn đang chuẩn bị cho AI truy cập vào loại dữ liệu nào. Đây là khâu nền tảng giúp tổ chức và cá nhân sử dụng AI đúng cách, tránh những rủi ro nghiêm trọng về rò rỉ thông tin, vi phạm pháp luật hoặc lộ bí mật kinh doanh.
Vì sao phải phân loại dữ liệu trước khi dùng công cụ AI
Nhiều người cho rằng chỉ cần “ẩn danh” một phần thông tin là đủ, nhưng thực tế, rủi ro bảo mật thường bắt đầu từ những dữ liệu tưởng như vô hại.
Khi bạn dán một đoạn báo cáo nội bộ, file Excel khách hàng hay văn bản hành chính vào hệ thống AI công cộng, bạn đã vô tình cho phép công cụ đó lưu lại, phân tích và đôi khi tái sử dụng thông tin cho mục đích huấn luyện mô hình.
Trường hợp của Samsung năm 2023 là một ví dụ điển hình. Một kỹ sư đã dán đoạn mã nguồn nội bộ vào ChatGPT để nhờ kiểm tra lỗi. Sau đó, đoạn mã này được lưu trên máy chủ của nhà cung cấp và trở thành dữ liệu công khai trong hệ thống huấn luyện. Hậu quả là Samsung phải cấm toàn bộ nhân viên sử dụng công cụ AI công cộng và xây dựng hạ tầng AI nội bộ riêng.
Điều này cho thấy, tác hại của AI không nằm ở bản thân công nghệ, mà nằm ở cách người dùng triển khai mà không có quy trình kiểm soát dữ liệu rõ ràng.
Đặc biệt, khi sử dụng AI trong công việc hành chính công, rủi ro càng lớn. Dữ liệu của công dân, hồ sơ quản lý hoặc thông tin chính trị — dù chỉ là một đoạn nhỏ — nếu bị rò rỉ, có thể vi phạm quy định về bảo mật thông tin Nhà nước. Do đó, trước khi sử dụng công cụ AI bạn cần làm gì trước? Câu trả lời là: hãy bắt đầu bằng việc phân loại dữ liệu.
Cách phân loại dữ liệu để đảm bảo an toàn
Phân loại dữ liệu giúp bạn xác định đâu là thông tin có thể sử dụng cho AI, đâu là nội dung cần hạn chế. Một quy tắc đơn giản là chia dữ liệu thành bốn cấp độ:
| Mức độ dữ liệu | Mô tả | Có thể dùng với công cụ AI không? | Ghi chú |
| Công khai | Văn bản, số liệu, báo cáo đã được phép phổ biến rộng rãi | Có thể sử dụng | Không chứa thông tin định danh cá nhân |
| Nội bộ | Dữ liệu chỉ dùng trong phạm vi tổ chức (ví dụ: kế hoạch, báo cáo nội bộ) | Có thể, nhưng phải ẩn danh | Nên dùng bản AI nội bộ hoặc có bảo mật riêng |
| Mật | Dữ liệu hạn chế chia sẻ như chiến lược, tài chính, hồ sơ nhân sự | Không nên sử dụng | Có nguy cơ vi phạm quy chế thông tin |
| Tuyệt mật | Liên quan đến an ninh, quốc phòng hoặc dữ liệu cá nhân quan trọng | Tuyệt đối không sử dụng | Chỉ xử lý trên hạ tầng được cấp phép |
Quy trình này nên được văn bản hóa rõ ràng trong chính sách sử dụng AI nội bộ. Mỗi nhân viên cần được hướng dẫn cách xác định cấp độ dữ liệu trước khi truy cập hoặc nhập vào công cụ AI.
Hướng dẫn kiểm tra và xử lý dữ liệu trước khi đưa vào AI
Để sử dụng công cụ AI đúng cách và an toàn, hãy tuân theo bốn bước cơ bản sau:
Bước 1: Xác định loại dữ liệu đang xử lý
Hãy kiểm tra tệp, nội dung hoặc thông tin bạn chuẩn bị nhập có chứa yếu tố nhạy cảm hay không. Nếu chưa rõ, mặc định coi đó là dữ liệu nội bộ cần kiểm soát.
Bước 2: Loại bỏ thông tin nhận dạng cá nhân (PII)
Trước khi gửi dữ liệu lên AI, cần xóa hoặc thay thế các thông tin như họ tên, số căn cước, email, mã hợp đồng, địa chỉ, số điện thoại hoặc tài khoản ngân hàng.
Ví dụ, thay vì nhập nguyên văn “Nguyễn Văn A – Giám đốc Công ty TNHH Minh Phát”, hãy chuyển thành “Cán bộ A – Doanh nghiệp X”.
Bước 3: Sử dụng dữ liệu mô phỏng thay vì dữ liệu thật
Nếu cần thử nghiệm hoặc huấn luyện mô hình, nên tạo bộ dữ liệu giả lập. Có thể dùng Excel hoặc phần mềm thống kê để ngẫu nhiên hóa dữ liệu thật, giúp mô phỏng đúng cấu trúc nhưng không tiết lộ nội dung thực.
Bước 4: Chọn công cụ AI có tính năng bảo mật
Không phải mọi công cụ AI đều có chính sách xử lý dữ liệu giống nhau. Trước khi sử dụng, hãy đọc kỹ mục “Privacy Policy” và “Terms of Service” để biết dữ liệu bạn nhập có bị lưu, chia sẻ hoặc dùng để huấn luyện mô hình hay không.
Ví dụ, ChatGPT phiên bản doanh nghiệp (ChatGPT Enterprise) hoặc Copilot for Microsoft 365 đều có cơ chế “data isolation” – dữ liệu người dùng được tách biệt, không dùng để train. Đây là giải pháp sử dụng AI hiệu quả và an toàn hơn nhiều so với các bản miễn phí công khai.
Việc phân loại dữ liệu và kiểm tra tính bảo mật không phải là thủ tục rườm rà, mà là điều kiện bắt buộc để đảm bảo sử dụng công cụ AI an toàn, đúng quy định và hiệu quả. Dù bạn làm việc trong khối doanh nghiệp hay hành chính công, hãy nhớ rằng: một phút kiểm tra dữ liệu trước khi nhập vào AI có thể giúp bạn tránh hàng tháng khắc phục sự cố bảo mật.
Kiểm soát quyền truy cập & thiết lập quy trình sử dụng AI đúng cách
Sau khi đã phân loại dữ liệu, bước tiếp theo để đảm bảo sử dụng công cụ AI an toàn và hiệu quả chính là kiểm soát quyền truy cập và thiết lập quy trình làm việc rõ ràng.
Không ít tổ chức — từ doanh nghiệp tư nhân đến các cơ quan hành chính — đã mắc sai lầm khi cho phép nhân viên dùng AI một cách tự do, không giới hạn. Kết quả là, dữ liệu bị rò rỉ, nội dung bị sai lệch, và toàn bộ hệ thống phải tạm ngưng để “dọn dẹp” hậu quả.
Vì sao cần kiểm soát quyền truy cập khi sử dụng AI
Một công cụ AI, dù thông minh đến đâu, vẫn chỉ an toàn khi người sử dụng nó tuân theo quy trình kiểm soát. Khi quyền truy cập được mở rộng bừa bãi, bạn không thể biết:
- Ai đang nhập loại dữ liệu nào vào AI,
- Công cụ đó lưu trữ thông tin ở đâu,
- Và liệu dữ liệu nhạy cảm có bị dùng để huấn luyện mô hình hay không.
Năm 2024, một công ty tư vấn tài chính tại Singapore bị rò rỉ hơn 5.000 bản tóm tắt hồ sơ khách hàng vì nhân viên sử dụng ChatGPT cá nhân để viết báo cáo nhanh. Dù thông tin không bị công khai ngay lập tức, nhưng log truy cập cho thấy các đoạn văn bản đó đã được lưu trong hệ thống học máy của nhà cung cấp. Vụ việc khiến công ty bị phạt hơn 70.000 USD vì vi phạm quy định bảo mật dữ liệu.
Câu chuyện này là lời nhắc nhở rằng sử dụng AI đúng cách không thể chỉ dựa vào ý thức cá nhân, mà phải có quy trình phân quyền, giám sát và phê duyệt rõ ràng.
Nguyên tắc “phân quyền tối thiểu” (Least Privilege)
Đây là nguyên tắc mà các tổ chức nên áp dụng khi triển khai giải pháp sử dụng AI hiệu quả: chỉ cấp quyền truy cập ở mức tối thiểu cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ.
- Mỗi người dùng nên có một vai trò rõ ràng (ví dụ: người nhập dữ liệu, người kiểm duyệt, người phê duyệt).
- Quyền truy cập được giới hạn theo thời gian, phạm vi và mục đích sử dụng.
- Hệ thống AI nội bộ cần lưu nhật ký (log) để theo dõi ai đã truy cập, lúc nào, với nội dung gì.
Ví dụ:
Một công ty marketing tại TP.HCM triển khai công cụ AI tạo nội dung tự động. Họ quy định:
- Nhân viên content chỉ được phép nhập brief tổng quát, không được nhập dữ liệu khách hàng chi tiết.
- Trưởng nhóm có quyền duyệt đầu ra trước khi đăng tải.
- Bộ phận kỹ thuật giám sát log truy cập hàng tuần.
Nhờ đó, sau hơn 6 tháng sử dụng, họ vừa đảm bảo năng suất tăng 30%, vừa không gặp bất kỳ sự cố rò rỉ thông tin nào.
Đây là một minh chứng rõ ràng rằng: kiểm soát quyền truy cập không làm chậm quy trình làm việc, mà giúp sử dụng AI đúng cách, bền vững và đáng tin cậy hơn.
Thiết lập quy trình sử dụng AI đúng cách trong tổ chức
Việc thiết lập quy trình sử dụng công cụ AI không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn là bài toán quản trị. Dưới đây là mô hình quy trình 4 bước được nhiều tổ chức áp dụng hiệu quả:
Bước 1. Xác định mục tiêu và phạm vi sử dụng AI
Trước khi dùng, cần trả lời rõ: công cụ AI này dùng để làm gì? Dữ liệu nào được phép xử lý? Dữ liệu nào bị cấm?
Ví dụ, trong khối hành chính công, AI có thể được dùng để tóm tắt văn bản công khai, nhưng không được phép xử lý hồ sơ công dân.
Bước 2. Phân quyền và kiểm duyệt đầu vào
Mỗi nhóm hoặc cá nhân sử dụng AI phải đăng nhập qua tài khoản được cấp chính thức, không dùng tài khoản cá nhân. Hệ thống cần có bước kiểm duyệt tự động hoặc thủ công để phát hiện dữ liệu nhạy cảm trước khi AI truy cập.
Bước 3. Duyệt kết quả đầu ra trước khi công bố
Tất cả nội dung do AI tạo ra cần được con người kiểm tra độ chính xác, nguồn thông tin và ngữ cảnh.
Điều này giúp tránh tình trạng “AI ảo tưởng thông tin” (hallucination) — nguyên nhân phổ biến gây sai lệch trong các văn bản, báo cáo.
Bước 4. Ghi nhận log và đánh giá định kỳ
Mọi hoạt động liên quan đến AI phải được ghi lại (prompt, dữ liệu, thời gian sử dụng, kết quả). Định kỳ hàng quý nên có báo cáo đánh giá hiệu quả, rủi ro và đề xuất cải thiện.
Không có công cụ AI nào an toàn tuyệt đối; chỉ có cách sử dụng AI đúng cách mới tạo ra sự an toàn.
Đọc kỹ chính sách dữ liệu và điều khoản của công cụ AI
Trước khi sử dụng công cụ AI, hầu hết người dùng thường tập trung vào hiệu quả và tốc độ, mà quên mất một việc quan trọng hơn: đọc kỹ chính sách dữ liệu và điều khoản sử dụng. Chính phần “chữ nhỏ” mà ta hay bỏ qua này lại là nơi quy định rõ AI được phép làm gì với dữ liệu của bạn, dữ liệu được lưu ở đâu, ai có quyền truy cập, và thời gian lưu trữ là bao lâu.
Vì sao cần đọc chính sách dữ liệu trước khi dùng công cụ AI
Khi bạn nhập thông tin nội bộ, báo cáo tài chính, hoặc dữ liệu khách hàng vào một công cụ AI, bạn đang giao cho bên thứ ba quyền xử lý và tạm thời lưu giữ thông tin đó. Nếu bạn không biết công cụ này lưu trữ dữ liệu ở đâu và sử dụng ra sao, bạn đang mở cửa cho rủi ro bảo mật mà chính bạn không kiểm soát được.
Ví dụ, trong năm 2023, một hãng luật tại Anh đã sử dụng AI để tóm tắt hồ sơ vụ án. Sau đó, phía khách hàng phát hiện bản tóm tắt có chứa thông tin từ một vụ việc hoàn toàn khác – nghĩa là hệ thống AI đã tái sử dụng dữ liệu từ người dùng khác để “học hỏi”. Đây là hệ quả trực tiếp của việc không đọc kỹ điều khoản dữ liệu: công cụ có quyền dùng mọi dữ liệu nhập vào để huấn luyện mô hình mà người dùng không hề hay biết.
Một ví dụ khác gần gũi hơn: bản miễn phí của ChatGPT (dùng GPT-3.5) mặc định sẽ lưu và dùng dữ liệu của người dùng để cải thiện mô hình. Trong khi đó, phiên bản ChatGPT Plus hoặc Enterprise lại có tùy chọn “opt-out” (không lưu dữ liệu chat). Nếu không đọc chính sách trước, người dùng sẽ mặc nhiên để dữ liệu nội bộ bị lưu và sử dụng công khai.
Do đó, trước khi sử dụng công cụ AI bạn cần làm gì trước? – Chính là đọc kỹ các điều khoản về dữ liệu để biết rõ quyền và nghĩa vụ của mình.
5 nội dung quan trọng cần đọc trong chính sách dữ liệu của công cụ AI
Để sử dụng AI đúng cách và an toàn, bạn không cần đọc hết hàng chục trang chính sách. Chỉ cần tập trung vào 5 mục cốt lõi dưới đây:
Thứ nhất, chính sách huấn luyện (Training Data Policy)
Xem công cụ AI có sử dụng dữ liệu đầu vào của bạn để huấn luyện mô hình hay không. Nếu có, dữ liệu bạn nhập có thể bị tái xuất hiện trong kết quả của người dùng khác.
Ví dụ: OpenAI, Google và Anthropic đều có tùy chọn “turn off training” trong phần cài đặt tài khoản doanh nghiệp.
Thứ hai, nơi lưu trữ dữ liệu (Data Residency)
Xác định máy chủ đặt ở đâu: trong nước hay nước ngoài. Với các cơ quan hành chính công hoặc ngành nhạy cảm (ngân hàng, y tế), dữ liệu bắt buộc phải lưu trong lãnh thổ Việt Nam theo Nghị định 53/2022/NĐ-CP. Nếu công cụ AI bạn dùng lưu trữ tại nước ngoài, hãy cân nhắc rủi ro này.
Thứ ba, thời gian và cách thức lưu trữ
Một số công cụ chỉ lưu dữ liệu tạm thời trong 30 ngày, số khác có thể lưu không thời hạn. Việc hiểu rõ thời gian lưu trữ giúp bạn chủ động xóa hoặc yêu cầu xóa dữ liệu khi cần thiết.
Thứ tư, chia sẻ với bên thứ ba (Third-party Sharing)
Nhiều công cụ AI hợp tác với các dịch vụ khác như cloud provider, phân tích hành vi người dùng, hoặc API tích hợp. Nếu không kiểm soát, dữ liệu của bạn có thể được chia sẻ ngoài ý muốn.
Thứ năm, các chứng chỉ và tiêu chuẩn bảo mật
Công cụ uy tín thường có chứng nhận ISO 27001, SOC 2 hoặc tuân thủ GDPR. Nếu không có những chứng nhận này, rủi ro bảo mật sẽ cao hơn.
Cách kiểm tra nhanh chính sách dữ liệu của công cụ AI
Nếu bạn không có thời gian đọc hàng chục trang điều khoản, hãy thực hiện ba bước sau để kiểm tra nhanh và an toàn:
- Tìm mục “Privacy Policy” hoặc “Data Use Policy” trong website hoặc phần cài đặt của công cụ.
- Dò các từ khóa: “train”, “store”, “share”, “third-party”, “opt-out”.
Đây là những từ thể hiện cách công cụ xử lý dữ liệu của bạn. - Xem phần cài đặt tài khoản (Settings):
- Nếu có tùy chọn “Improve the model with my data” hoặc “Allow training”, hãy tắt ngay khi xử lý dữ liệu thật.
- Kiểm tra xem công cụ có cung cấp tùy chọn Data export hoặc Data delete không.
Ví dụ:
- Trong ChatGPT, người dùng có thể vào Settings → Data Controls → Chat History & Training → Off để đảm bảo nội dung trò chuyện không bị lưu cho mục đích huấn luyện.
- Trong Microsoft Copilot, toàn bộ dữ liệu doanh nghiệp được lưu trong môi trường Microsoft 365 E5, tách biệt hoàn toàn với các mô hình công cộng – đây là giải pháp sử dụng AI hiệu quả cho khối doanh nghiệp và cơ quan hành chính công.
Bảo mật hạ tầng và giám sát trong quá trình sử dụng AI
Một trong những sai lầm phổ biến khi sử dụng công cụ AI là chỉ tập trung vào “cái gì nhập vào” và “kết quả đầu ra”, mà quên mất yếu tố nền tảng: hạ tầng vận hành và cơ chế giám sát bảo mật.
Ngay cả khi dữ liệu được phân loại cẩn thận và quy trình nội bộ chặt chẽ, nếu hệ thống lưu trữ, mạng truyền tải hoặc môi trường AI không an toàn, mọi nỗ lực bảo mật đều có thể sụp đổ chỉ trong vài giây.
Vì sao hạ tầng bảo mật là yếu tố sống còn
AI hoạt động dựa trên khả năng xử lý dữ liệu ở quy mô lớn, thường thông qua nền tảng đám mây (cloud). Điều này đồng nghĩa với việc dữ liệu phải di chuyển ra khỏi thiết bị nội bộ và đi qua nhiều lớp mạng. Nếu hạ tầng không có tường lửa (firewall), mã hóa (encryption), hoặc cơ chế giám sát, dữ liệu có thể bị đánh cắp, bị nghe lén hoặc bị chèn sửa.
Một ví dụ điển hình: năm 2024, một startup tại Hàn Quốc bị lộ hơn 300GB dữ liệu khách hàng do sử dụng API AI của bên thứ ba qua kết nối HTTP không mã hóa. Vấn đề không nằm ở bản thân công cụ AI, mà ở hạ tầng thiếu bảo mật: họ dùng server thử nghiệm để truyền dữ liệu thật mà không kích hoạt SSL/TLS.
Vụ việc đó khiến startup mất hợp đồng với ba đối tác lớn chỉ trong một tuần — một minh chứng rõ ràng cho tác hại của AI nếu triển khai mà bỏ qua hạ tầng bảo mật.
Những lớp bảo vệ kỹ thuật cần có khi sử dụng AI
Để sử dụng AI đúng cách và giảm rủi ro, mỗi tổ chức nên xây dựng mô hình bảo mật nhiều lớp (multi-layer security), bao gồm ít nhất ba trụ cột:
Thứ nhất, mã hóa dữ liệu (Encryption)
Mọi dữ liệu gửi đến hoặc đi từ công cụ AI cần được mã hóa ở cả hai trạng thái: “khi đang lưu trữ” (at rest) và “khi đang truyền” (in transit).
Ví dụ: bật giao thức HTTPS/TLS cho mọi kết nối API, mã hóa tệp bằng AES-256 nếu lưu trữ trên server nội bộ.
Thứ hai, kiểm soát truy cập (Access Control)
Chỉ cho phép người có thẩm quyền truy cập hệ thống AI. Dùng cơ chế xác thực đa yếu tố (MFA) và phân quyền theo vai trò.
Nếu là môi trường hành chính công, cần tích hợp đăng nhập một lần (SSO) theo tài khoản công vụ để dễ kiểm soát.
Thứ ba, giám sát và phát hiện bất thường (Monitoring & Alerts)
Xây dựng dashboard giám sát hoạt động của AI theo thời gian thực: ai đang dùng, đang nhập dữ liệu gì, có dấu hiệu bất thường hay không.
Các công cụ như Azure Security Center, AWS CloudWatch hoặc ELK Stack có thể giúp thiết lập hệ thống cảnh báo sớm khi phát hiện truy cập trái phép.
Quản lý đầu ra của AI – bước giám sát ít người để ý
Nhiều tổ chức chỉ lo “AI có rò dữ liệu không”, mà quên rằng AI cũng có thể tạo ra nội dung sai, thiếu kiểm chứng hoặc tiết lộ thông tin nội bộ một cách vô thức.
Ví dụ: khi một nhân viên yêu cầu AI “viết bản tin nội bộ về kết quả kinh doanh quý này”, nếu AI có quyền truy cập vào dữ liệu lưu tạm, nó có thể vô tình trích dẫn số liệu thật. Đây chính là lý do cần có bộ lọc đầu ra (output filter) và cơ chế kiểm duyệt (review pipeline).
Cách làm hiệu quả là xây dựng quy trình kiểm tra ba bước:
- Tự động quét nội dung AI sinh ra để phát hiện thông tin nhạy cảm (sử dụng DLP – Data Loss Prevention).
- Kiểm tra ngữ cảnh: đảm bảo nội dung không tiết lộ dữ liệu mật hoặc sai lệch.
- Phê duyệt thủ công: chỉ xuất bản hoặc chia sẻ khi có người kiểm duyệt xác nhận.
Đây là giải pháp sử dụng AI hiệu quả mà nhiều doanh nghiệp công nghệ tại Việt Nam đang áp dụng để đảm bảo vừa khai thác AI, vừa kiểm soát rủi ro.
Bảo mật hạ tầng và giám sát không phải là “phần phụ” của việc sử dụng công cụ AI, mà là trụ cột bảo vệ mọi dữ liệu và quy trình. Một hệ thống có chính sách tốt nhưng thiếu giám sát vẫn có thể bị xâm nhập; ngược lại, hạ tầng vững chắc giúp tổ chức chủ động phòng ngừa rủi ro ngay từ gốc.
Duyệt kết quả & đào tạo người dùng để sử dụng AI đúng cách
Khi sử dụng công cụ AI, rất nhiều người tin rằng “AI thông minh rồi, mình chỉ cần tin vào kết quả”. Đây là sai lầm phổ biến nhất – và cũng là nguyên nhân chính dẫn đến nhiều tác hại của AI: sai lệch dữ liệu, thông tin bịa đặt, và thậm chí là rò rỉ thông tin nhạy cảm trong đầu ra của hệ thống.
Bởi vậy, ngoài việc kiểm soát dữ liệu và hạ tầng, bước cuối cùng không thể bỏ qua là kiểm duyệt kết quả đầu ra và đào tạo người dùng – để AI trở thành công cụ hỗ trợ, chứ không phải “người thay thế”.
Vì sao cần duyệt kết quả trước khi sử dụng
Trí tuệ nhân tạo có khả năng sinh nội dung ấn tượng, nhưng nó không hiểu ngữ cảnh pháp lý, chính trị hoặc đạo đức như con người.
Nhiều công cụ AI hiện nay vẫn có tỷ lệ sai thông tin (hallucination) từ 5–20%, đặc biệt trong các chủ đề chuyên ngành như y tế, pháp luật, hành chính công.
Ví dụ:
- Một cán bộ hành chính tại Nhật Bản đã dùng AI để tóm tắt quy định mới của Bộ Nội vụ. Kết quả, bản tóm tắt bỏ sót hai điều khoản quan trọng về xử lý hồ sơ công dân, khiến đơn vị phải đính chính và xin lỗi.
- Tại Việt Nam, một doanh nghiệp nhỏ dùng AI để viết bài quảng cáo sản phẩm y tế. AI đã tự ý thêm câu “sản phẩm có chứng nhận Bộ Y tế” dù điều này không có thật. Doanh nghiệp bị xử phạt vì quảng cáo sai sự thật.
Những trường hợp này không xuất phát từ AI xấu, mà từ việc không duyệt kết quả trước khi sử dụng. Vì vậy, nguyên tắc đầu tiên của cách sử dụng AI đúng cách là: mọi đầu ra phải được con người xem xét trước khi công bố hoặc sử dụng vào quyết định chính thức.
Quy trình duyệt kết quả khi sử dụng công cụ AI
Một giải pháp sử dụng AI hiệu quả cần có quy trình kiểm soát rõ ràng. Mô hình “Human-in-the-loop” (con người trong vòng kiểm duyệt) là phương pháp đang được các tổ chức lớn trên thế giới áp dụng. Quy trình cơ bản gồm 4 bước:
Bước 1. Xác định mục đích và ngữ cảnh sử dụng AI
Trước khi dùng, người vận hành cần xác định AI được dùng để làm gì: tóm tắt dữ liệu, tạo nội dung, hay phân tích thông tin.
Trong hành chính công, AI chỉ nên dùng cho công việc hỗ trợ – ví dụ: tổng hợp văn bản công khai, gợi ý biểu mẫu, chứ không dùng để ra quyết định hành chính.
Bước 2. Kiểm tra đầu vào và yêu cầu của lệnh (prompt)
Một lệnh mơ hồ có thể khiến AI tạo ra kết quả sai lệch. Người dùng cần được hướng dẫn cách viết prompt an toàn: mô tả rõ yêu cầu, giới hạn phạm vi, tránh yêu cầu AI “phán đoán” hoặc “đưa ra ý kiến” về vấn đề pháp lý.
Bước 3. Duyệt nội dung đầu ra
Mọi kết quả AI tạo ra cần được kiểm tra theo ba tiêu chí:
- Độ chính xác: thông tin có đúng nguồn và phù hợp ngữ cảnh không.
- Độ phù hợp: nội dung có tuân thủ pháp luật, chính sách bảo mật và đạo đức nghề nghiệp không.
- Độ an toàn: có tiết lộ dữ liệu nội bộ, tên cá nhân, số liệu tài chính hay không.
Bước 4. Ghi nhận và phản hồi
Nếu AI trả kết quả sai hoặc có xu hướng lệch, người dùng cần phản hồi để hệ thống tự điều chỉnh (nếu dùng mô hình có huấn luyện nội bộ). Đây cũng là cách giúp AI “học” đúng hướng hơn theo thực tế doanh nghiệp hoặc tổ chức.
Đào tạo người dùng – nền tảng để sử dụng AI đúng cách
Bên cạnh kiểm duyệt, đào tạo người dùng là điều kiện tiên quyết để AI vận hành an toàn và hiệu quả.
Việc đào tạo không chỉ dừng ở “hướng dẫn cách dùng”, mà cần bao gồm cả nhận thức về rủi ro, quy tắc bảo mật và kỹ năng kiểm tra thông tin do AI tạo ra.
Một chương trình đào tạo cơ bản có thể gồm 3 phần:
Phần 1 – Kiến thức nền tảng về AI:
Giúp nhân viên hiểu AI hoạt động như thế nào, giới hạn của mô hình ngôn ngữ, và lý do vì sao AI có thể “bịa đặt” thông tin.
Phần 2 – Quy tắc bảo mật và đạo đức sử dụng:
Giới thiệu các tình huống rủi ro, ví dụ: nhập dữ liệu khách hàng, thông tin tài chính, hay tài liệu công vụ vào công cụ AI công khai.
Người học cần biết những hành động nào bị cấm và cách phát hiện dấu hiệu rò rỉ dữ liệu.
Phần 3 – Thực hành kiểm duyệt và đánh giá kết quả:
Hướng dẫn người dùng cách kiểm tra nội dung AI sinh ra, xác minh thông tin, đối chiếu nguồn và hiệu chỉnh trước khi công bố.
Xem thêm: Tác hại của AI: Những nguy cơ tiềm ẩn mà bạn cần biết.
Cách sử dụng AI đúng cách – quy trình 7 bước
Để sử dụng AI đúng cách và khai thác tối đa giá trị của công nghệ này mà vẫn đảm bảo an toàn dữ liệu, người dùng – dù là cá nhân hay tổ chức – nên tuân theo quy trình 7 bước sau:
Bước 1. Xác định mục tiêu rõ ràng.
Trước khi sử dụng công cụ AI, cần biết bạn muốn giải quyết vấn đề gì – viết nội dung, phân tích dữ liệu hay hỗ trợ ra quyết định. Mục tiêu càng cụ thể, kết quả càng chính xác.
Bước 2. Chọn công cụ phù hợp.
Mỗi nền tảng có thế mạnh riêng: ChatGPT cho nội dung, Copilot cho văn bản hành chính, Gemini cho tìm kiếm thông tin… Hãy chọn công cụ đáp ứng đúng nhu cầu và có chính sách bảo mật rõ ràng.
Bước 3. Chuẩn bị dữ liệu an toàn.
Loại bỏ thông tin cá nhân, bí mật kinh doanh hoặc dữ liệu công vụ trước khi nhập vào AI.
Bước 4. Viết lệnh (prompt) chính xác.
Diễn đạt cụ thể, nêu rõ yêu cầu, định dạng mong muốn và giới hạn phạm vi.
Bước 5. Kiểm tra và duyệt kết quả.
Không sao chép hoặc công bố ngay nội dung AI sinh ra, luôn kiểm chứng nguồn và độ chính xác.
Bước 6. Lưu trữ, giám sát và đánh giá.
Lưu lại các truy vấn, theo dõi hiệu quả, điều chỉnh cách sử dụng nếu cần.
Bước 7. Đào tạo và chia sẻ nội bộ.
Hướng dẫn đội ngũ hiểu rủi ro, quy tắc bảo mật và quy trình vận hành chuẩn.
Thực hiện đúng 7 bước trên chính là giải pháp sử dụng AI hiệu quả và bền vững – vừa giúp tăng năng suất, vừa bảo vệ an toàn thông tin trong thời đại số.
Xem thêm: Sử dụng AI đúng cách: Những điều cần biết khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào công việc
VIMA đồng hành cùng doanh nghiệp trong thời đại mới
Tại Việt Nam Marketing (VIMA), chúng tôi tin rằng công nghệ chỉ thật sự mạnh khi được con người sử dụng đúng cách. Là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực tư vấn và triển khai giải pháp Marketing tổng thể, VIMA không chỉ hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng chiến lược truyền thông, SEO, thương mại điện tử và nhân sự marketing, mà còn đồng hành trong quá trình ứng dụng và sử dụng công cụ AI một cách an toàn, hiệu quả và phù hợp với từng mô hình kinh doanh.
Chúng tôi giúp doanh nghiệp hiểu rõ cách sử dụng AI đúng cách, từ việc đánh giá dữ liệu, lựa chọn nền tảng phù hợp, xây dựng quy trình kiểm duyệt nội dung cho đến đào tạo đội ngũ vận hành. Mục tiêu của VIMA là mang lại giải pháp sử dụng AI hiệu quả – nơi con người, dữ liệu và công nghệ kết nối hài hòa để tạo nên giá trị thật cho thương hiệu.
Trong thời đại mà AI trở thành công cụ tất yếu, VIMA không chỉ là đối tác tư vấn chiến lược, mà còn là người bạn đồng hành giúp doanh nghiệp Việt khai thác AI an toàn, minh bạch và bền vững – đúng tinh thần “Sáng tạo – Chuyên nghiệp – Tận tâm” của chúng tôi.
Kết luận
Ứng dụng AI vào công việc không chỉ là xu hướng mà còn là lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, để AI thực sự mang lại giá trị, tổ chức cần có chiến lược rõ ràng, quy trình kiểm soát chặt chẽ và đội ngũ được đào tạo bài bản.
Tại Việt Nam Marketing (VIMA), chúng tôi đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình sử dụng công cụ AI đúng cách – từ tư vấn chiến lược, đào tạo nhân sự đến triển khai hệ thống marketing tích hợp công nghệ AI an toàn và hiệu quả.
Nếu bạn muốn biến AI thành “trợ lý thông minh” thay vì “rủi ro tiềm ẩn”, hãy để VIMA giúp bạn bắt đầu đúng hướng.
Liên hệ VIMA ngay hôm nay để được tư vấn giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp của bạn!
