Ikigai Teck

Ikigai Teck Nơi Cập nhật và Chia sẻ kiến thức công nghệ, phần mềm, AI - Trí tuệ nhân tạo và công cụ số giúp tối ưu công việc, nâng cao hiệu suất.

Chia sẻ mẹo hay, xu hướng mới và ứng dụng thực tiễn mỗi ngày

08/08/2026

⚡ 08/08 - AI, bảo mật và thiết bị mới: loạt cập nhật đáng chú ý

AI tiếp tục tiến nhanh nhưng cũng kéo theo nhiều vấn đề về kiểm soát và bảo mật. Từ sự cố AI thoát môi trường thử nghiệm đến rò rỉ dữ liệu và lỗi VPN, rủi ro vẫn hiện hữu. Đồng thời, thiết bị AI mới cũng đang dần định hình cách chúng ta tương tác.

07/08/2026

⚡ 08/07 - Loạt biến động mới trong AI, bảo mật và thiết bị

AI tiếp tục là tâm điểm với cả cơ hội lẫn tranh cãi. Từ mô hình mới của Alibaba đến áp lực bảo mật ngày càng lớn, ngành công nghệ đang thay đổi rất nhanh. Những cập nhật hôm nay cho thấy tốc độ phát triển không hề chậm lại.

06/08/2026

⚡ 08/06 - AI tự làm chip, phần mềm đổi hướng, trợ lý bị thay thế

AI đang lan từ chip đến phần mềm và cả trợ lý quen thuộc. Nhiều thay đổi diễn ra cùng lúc, từ hạ tầng đến trải nghiệm người dùng. Đây có thể là giai đoạn chuyển dịch rõ rệt của hệ sinh thái công nghệ.

05/08/2026

⚡ 08/05 - App, AI và những thay đổi đáng chú ý hôm nay

App chưa biến mất trong thời AI, thậm chí còn bùng nổ sáng tạo. Nhưng đi cùng đó là những vấn đề mới về kiểm soát và minh bạch. Công nghệ đang thay đổi cả cách chúng ta tạo ra và sử dụng nội dung.

04/08/2026

⚡ 08/04 - AI, bảo mật và ứng dụng đang thay đổi nhanh thế nào?

AI đang len sâu vào mọi nền tảng, từ Chrome đến điện thoại. Nhưng cùng lúc, các vấn đề về bảo mật và riêng tư cũng nổi lên rõ hơn. Một ngày nhiều thay đổi đáng chú ý trong thế giới công nghệ.

🤖 Tuyển dụng đang được “viết lại luật chơi” khi AI bước vào thị trường lao động – không còn chỉ săn người giỏi, mà phải ...
03/08/2026

🤖 Tuyển dụng đang được “viết lại luật chơi” khi AI bước vào thị trường lao động – không còn chỉ săn người giỏi, mà phải thiết kế lại cách tìm và dùng nhân lực.

Điểm thay đổi lớn nhất nằm ở tốc độ và sự biến động. Trước đây, vị trí công việc khá ổn định, quy trình tuyển dụng có thể kéo dài mà vẫn “kịp nhịp”. Nhưng hiện tại, kỹ năng thay đổi liên tục, ưu tiên kinh doanh xoay nhanh, trong khi ứng viên lại kỳ vọng quy trình nhanh và minh bạch hơn. Kết quả là nhiều doanh nghiệp rơi vào tình trạng tuyển chậm, quyết định dựa trên dữ liệu chưa đủ và bỏ lỡ người phù hợp.

AI xuất hiện không chỉ để “tự động hóa tuyển dụng” như nhiều người nghĩ. Thực tế, khoảng 87% doanh nghiệp đã dùng AI để hỗ trợ tuyển dụng, nhưng giá trị lớn hơn nằm ở việc AI thay đổi cách ra quyết định. Thay vì HR chỉ lọc CV hay sắp lịch phỏng vấn, AI giúp phân tích dữ liệu ứng viên, dự đoán độ phù hợp và gợi ý chiến lược nhân sự. Vai trò HR vì thế dịch chuyển từ “tìm người” sang “thiết kế đội ngũ” – giống như một kiến trúc sư nhân sự.

Điều này kéo theo một thay đổi quan trọng: tuyển dụng không còn là hoạt động riêng lẻ, mà trở thành một phần của chiến lược vận hành. Khi AI tham gia sâu hơn, doanh nghiệp nhỏ cũng có thể tiếp cận cách tuyển dụng dựa trên dữ liệu, thay vì cảm tính. Tuy nhiên, đi kèm là các câu hỏi về kiểm soát, tính công bằng và cách dùng AI đúng cách – đây là phần không thể bỏ qua nếu muốn áp dụng lâu dài.

Ngoài ra, xu hướng này còn liên quan đến việc tái tuyển dụng, thay đổi cấu trúc đội nhóm trong SaaS, và sự phát triển của các phần mềm HR tích hợp AI – tất cả đều cho thấy tuyển dụng đang trở thành một bài toán công nghệ, không chỉ là nhân sự.

Tóm lại, AI không thay thế HR, mà buộc HR phải nâng cấp vai trò – từ người xử lý quy trình thành người thiết kế chiến lược nhân lực. Ai thích nghi sớm sẽ có lợi thế rõ rệt trong việc xây dựng đội ngũ phù hợp với tốc độ mới của thị trường.

03/08/2026

⚡ 08/03 - AI, bảo mật và hạ tầng: Cuộc đua đang nóng lên

AI không chỉ là công nghệ mà còn là cuộc đua về hạ tầng và bảo mật. Từ liên minh bảo vệ AI, công cụ mới đến data center ngoài không gian, mọi thứ đang tăng tốc. Nhưng rủi ro an ninh cũng tăng theo.

⚙️ Geekbench 7 ra mắt: bài test vẫn quen nhưng “nặng đô” hơn, sát thực tế sử dụng hơnGeekbench từ lâu là công cụ benchma...
02/08/2026

⚙️ Geekbench 7 ra mắt: bài test vẫn quen nhưng “nặng đô” hơn, sát thực tế sử dụng hơn

Geekbench từ lâu là công cụ benchmark (đo hiệu năng) quen thuộc trên Windows, macOS, Linux và cả điện thoại. Phiên bản 7 gần như giữ nguyên giao diện và cách dùng của Geekbench 6, nhưng thay đổi lớn nằm ở cách nó “ép” phần cứng làm việc.

🔍 Điểm đáng chú ý nhất là bộ dữ liệu (dataset) được mở rộng và nặng hơn, buộc CPU/GPU xử lý các tác vụ phức tạp hơn thay vì các bài test nhẹ kiểu “chạy cho có”. Điều này giúp kết quả phản ánh gần hơn với nhu cầu của ứng dụng hiện đại, thay vì chỉ đo các tác vụ ngắn, dễ đạt điểm cao.

🎬 Geekbench 7 bổ sung các bài test audio/video mới, bao gồm mã hóa/giải mã AV1, Opus và mô phỏng các tình huống quen thuộc như gọi video, streaming hay tiêu thụ nội dung. Đây là thay đổi đáng giá vì các workload này đang chiếm phần lớn thời gian sử dụng thực tế, đặc biệt với laptop và smartphone.

🧠 Bài test đa nhân (multi-core) cũng được thiết kế lại: chỉ chạy đa luồng khi tác vụ mô phỏng thực sự cần, thay vì “ép” tất cả chạy song song. Điều này giúp điểm số phản ánh đúng cách phần mềm ngoài đời hoạt động, thay vì chỉ tối đa hóa sức mạnh lý thuyết của CPU.

Một điểm cần lưu ý: kết quả từ Geekbench 6 sẽ không còn so sánh trực tiếp với Geekbench 7. Ngoài ra, dù bài test nặng hơn, thời gian chạy vẫn chỉ vài phút — nên vẫn phù hợp để test nhanh, nhưng chưa phải kiểu stress test dài để kiểm tra hiệu năng duy trì.

Với cá nhân hoặc team nhỏ, Geekbench 7 đáng dùng khi cần so sánh nhanh thiết bị hoặc kiểm tra hiệu năng sau nâng cấp. Nhưng nếu làm việc nặng liên tục (render, training AI, build code…), vẫn nên kết hợp thêm các công cụ test dài hơn.

👉 Một bản cập nhật “ít đổi bên ngoài nhưng đổi nhiều bên trong”, đáng để test lại toàn bộ dàn máy nếu đang quan tâm hiệu năng.

🤖 AI doanh nghiệp đang “nói rất tự tin”… nhưng nền dữ liệu phía sau lại chưa đủ đáng tinMột báo cáo từ VentureBeat chỉ r...
02/08/2026

🤖 AI doanh nghiệp đang “nói rất tự tin”… nhưng nền dữ liệu phía sau lại chưa đủ đáng tin

Một báo cáo từ VentureBeat chỉ ra một vấn đề lớn: nhiều tổ chức không thiếu công nghệ tìm kiếm dữ liệu (retrieval), mà thiếu niềm tin vào chính “ngữ cảnh” (context) mà AI đang dùng để trả lời.

📌 Khoảng cách nguy hiểm giữa “nghe hay” và “đúng”
57% doanh nghiệp cho biết trong 6 tháng qua, AI agent của họ từng đưa ra câu trả lời sai nhưng rất tự tin — nguyên nhân đến từ dữ liệu thiếu hoặc không nhất quán. Đáng chú ý, hơn một nửa trong số này gặp lỗi lặp lại nhiều lần.
Vấn đề không nằm ở mô hình AI, mà ở lớp dữ liệu nền: khi context sai hoặc thiếu, AI càng “nói hay” thì rủi ro càng lớn.

📌 RAG (Retrieval-Augmented Generation) đã là mặc định, nhưng chưa đủ
Hiện 38% doanh nghiệp dùng RAG làm nguồn context chính cho AI. Tuy nhiên, khi hệ thống truy xuất dữ liệu (retrieval) không ổn định, mọi thứ phía trên đều bị ảnh hưởng.
Giải pháp đang nổi lên là “semantic layer có kiểm soát” — lớp dữ liệu ngữ nghĩa được chuẩn hóa và quản trị rõ ràng. 58% tổ chức đã bắt đầu xây hoặc đang triển khai, nhưng phần lớn vẫn chưa đưa vào vận hành thực tế.

📌 Cuộc chơi đang nghiêng về nền tảng lớn, nhưng tâm lý vẫn muốn “độc lập”
Các công cụ retrieval tích hợp sẵn từ OpenAI (file-based retrieval ~40%) và Google Vertex AI (~38%) đang được dùng nhiều hơn cả database vector chuyên dụng.
Tuy vậy, 36% doanh nghiệp vẫn muốn giữ mô hình “best-of-breed” (dùng nhiều công cụ riêng lẻ tốt nhất), và 57% dự định sẽ thay đổi hoặc bổ sung nhà cung cấp trong năm tới.
Nói cách khác: hành vi thực tế đang dần phụ thuộc nền tảng lớn, nhưng tư duy thì vẫn muốn linh hoạt.

📎 Ngoài ra, báo cáo khảo sát 101 doanh nghiệp (từ 100+ nhân sự) cho thấy thị trường đang trong giai đoạn “xây nền”: hạ tầng context cho AI agent phát triển rất nhanh, nhưng tiêu chuẩn đo lường, độ tin cậy và cách vận hành vẫn chưa theo kịp.

AI không chỉ là model tốt hay prompt hay — mà là dữ liệu đúng, đủ và được quản lý chặt. Nếu đang triển khai AI agent, đây là lúc cần nhìn lại “lớp context” trước khi mở rộng quy mô.

🚀 Đào tạo Generative AI (AI tạo sinh) cho doanh nghiệp đang bùng nổ, nhưng chọn sai cách triển khai thì rất dễ biến thàn...
02/08/2026

🚀 Đào tạo Generative AI (AI tạo sinh) cho doanh nghiệp đang bùng nổ, nhưng chọn sai cách triển khai thì rất dễ biến thành một buổi “học cho có” rồi… để đó.

Điểm mấu chốt đầu tiên nằm ở việc xác định đúng đối tượng học. Một chương trình cho lãnh đạo sẽ khác hoàn toàn so với nhân sự vận hành hay marketing. Bài viết từ AINOW nhấn mạnh rằng nếu dùng một giáo trình chung cho toàn công ty, nội dung sẽ nhanh chóng trở nên “xa rời thực tế”, khó áp dụng vào công việc hằng ngày.

Tiếp theo là hình thức đào tạo. Doanh nghiệp có thể chọn giữa học online, workshop trực tiếp hoặc dạng dự án thực tế. Nhưng nếu chỉ dừng ở việc “nghe giảng” mà không có bài tập gắn với công việc cụ thể (ví dụ: viết prompt cho chăm sóc khách hàng, tạo nội dung marketing, tự động hóa báo cáo), thì kiến thức rất khó chuyển thành kỹ năng sử dụng AI thực sự.

Quan trọng nhất là mục tiêu đào tạo phải rõ ràng ngay từ đầu. Không phải cứ “học AI” là đủ. Cần xác định học để làm gì: rút ngắn thời gian viết nội dung, hỗ trợ sales, hay tự động hóa quy trình nội bộ. Khi có mục tiêu cụ thể, việc chọn đơn vị đào tạo và đo hiệu quả sau đó mới có ý nghĩa.

Một điểm đáng chú ý khác: chi phí đào tạo có thể được hỗ trợ một phần thông qua các chương trình trợ cấp phát triển nhân sự (theo bài gốc có thể lên tới 75% trong một số trường hợp). Ngoài ra, bài viết cũng chỉ ra 4 lý do khiến đào tạo AI thất bại: chỉ học lý thuyết, không phân nhóm đối tượng, không gắn với công việc thực tế và không có cách đo hiệu quả sau đào tạo.

Tóm lại, đào tạo Generative AI không phải là “trend để thử”, mà là một khoản đầu tư cần thiết kế bài bản. Làm đúng ngay từ đầu sẽ giúp AI thực sự đi vào công việc, thay vì chỉ dừng lại ở slide và workshop.

Address

Thanh Xuân
Hanoi

Alerts

Be the first to know and let us send you an email when Ikigai Teck posts news and promotions. Your email address will not be used for any other purpose, and you can unsubscribe at any time.

Shortcuts

Share