Khi mọi thứ đều số hoá, đối thủ của bạn không chỉ là hacker… mà là hacker có AI. Phía tấn công dùng GenAI để viết phishing “ngọt như mía”, tạo deepfake gọi điện mạo danh CFO, và tự động hoá “đập cửa” vào hệ thống. Phía phòng thủ buộc phải AI-hoá SOC: phát hiện bất thường real-time, phân tích log quy mô tỷ sự kiện, tự động cô lập endpoint, và học liên tục từ dữ liệu mối đe doạ mới. Dưới đây là 3 mảng ứng dụng AI trong an ninh mạng mà doanh nghiệp nên triển khai ngay 👇

Created by: tieplv | Date: 04/10/2025 | 309

AI không còn là “phần mềm bổ trợ” nữa, mà đã trở thành trợ lý học tập thông minh: biết giải thích, tạo quiz, chấm bài, gợi ý lộ trình cá nhân hóa, soạn bài giảng, và đo mức độ tiến bộ theo thời gian. Với ChatGPT, Copilot, Gemini (và các hệ thống RAG/LMS), trải nghiệm học – dạy đang chuyển từ động tác thủ công sang tương tác thông minh, đa kênh và đo lường được hiệu quả. Dưới đây là khung năng lực, use case, kiến trúc triển khai và best practice “đem vào dùng luôn”.

Created by: tieplv | Date: 04/10/2025 | 313

Nếu Generative AI là “cỗ máy sáng tạo”, thì AI Agents chính là “nhân viên ảo” biết hiểu ngữ cảnh → ra quyết định → thực thi hành động: gửi email, gọi API, cập nhật CRM, chạy pipeline dữ liệu, mở ticket hỗ trợ… Khi kết hợp với nền tảng workflow automation như n8n, Zapier, agent trở thành trung tâm điều phối giúp doanh nghiệp giảm việc thủ công, vận hành 24/7, không mệt, không quên, không trễ deadline 😌 Agent khác gì chatbot thường? Chatbot thường: phản hồi kịch bản cố định, khó linh hoạt. AI Agent: có trí nhớ (memory), công cụ (tools/actions), tri thức (RAG), mục tiêu (goals) và khả năng hành động qua workflow. Không chỉ “trả lời” mà còn làm được việc.

Created by: tieplv | Date: 04/10/2025 | 310

Trong thời đại mà “dữ liệu là dầu mỏ mới”, doanh nghiệp nào có khả năng khai thác insight nhanh và chính xác hơn sẽ chiếm lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, truyền thống trước đây để xây dựng dashboard, báo cáo hay dự báo KPI đòi hỏi: Nhiều tuần làm việc của data team 👨‍💻 Kiến thức nâng cao về SQL, DAX, R/Python 📚 Và đôi khi, các bộ phận non-tech phải… chờ analyst “rảnh” để hỗ trợ 😅 Giờ đây, với sự kết hợp của AI và Business Intelligence (BI), cục diện đã thay đổi hoàn toàn. Phân tích dữ liệu không còn là “đặc quyền” của data team nữa — mà trở thành “self-service analytics”: bất kỳ ai trong doanh nghiệp cũng có thể hỏi và nhận insight tức thì, như đang chat với một đồng nghiệp thông minh. Dưới đây là 3 ứng dụng nổi bật nhất của AI trong Data Analytics & BI mà bạn cần biết 👇

Created by: tieplv | Date: 04/10/2025 | 311

Thế giới sáng tạo nội dung đang bước vào một giai đoạn “bùng nổ” chưa từng có. Nếu trước đây để triển khai một chiến dịch marketing cần cả đội ngũ copywriter, designer, editor, planner… thì giờ đây, chỉ với vài dòng prompt, bạn có thể tạo nên một chiến dịch hoàn chỉnh — từ bài viết, hình ảnh, video cho đến nội dung cá nhân hoá ở quy mô lớn ⚡ Các mô hình Generative AI như ChatGPT, Claude, Gemini, MidJourney, Runway Gen-2, Pika Labs đang không chỉ hỗ trợ mà còn tái định nghĩa vai trò sáng tạo trong marketing hiện đại. Dưới đây là 3 ứng dụng tiêu biểu bạn nhất định phải biết 👇

Created by: tieplv | Date: 04/10/2025 | 306

Trong kỷ nguyên dữ liệu, nơi mọi giao dịch, hồ sơ và tương tác đều được số hoá, bảo mật dữ liệu và tuân thủ pháp lý không còn là “tùy chọn” mà là yêu cầu bắt buộc. Các quy định như GDPR (châu Âu), HIPAA (Mỹ) hay các chuẩn ISO 27001 đã đặt ra những khung pháp lý nghiêm ngặt để doanh nghiệp phải đảm bảo dữ liệu cá nhân (PII – Personally Identifiable Information) và dữ liệu nhạy cảm (PHI – Protected Health Information) luôn an toàn. Nếu doanh nghiệp vi phạm? Hậu quả có thể là phạt hàng triệu USD, mất lòng tin khách hàng và ảnh hưởng trực tiếp đến thương hiệu. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết các lớp bảo mật, quy định compliance, mô hình phân quyền và best practice mà Data Engineer/Architect nên nắm vững.

Created by: tieplv | Date: 02/10/2025 | 312

Trong kỷ nguyên real-time, batch processing (xử lý dữ liệu theo lô, ví dụ mỗi 1h hoặc mỗi ngày) đôi khi không còn đủ nhanh. Khi người dùng click trên app, khi có giao dịch tài chính, khi một sensor IoT gửi dữ liệu… chúng ta không thể chờ vài tiếng để mới có kết quả phân tích. 👉 Đây là lúc event-driven data pipeline (pipeline theo sự kiện) trở thành “xương sống” cho các hệ thống realtime analytics, alerting, và automation.

Created by: tieplv | Date: 02/10/2025 | 313

Bạn vừa train xong một mô hình phân loại và thấy accuracy = 95%, nghe có vẻ “đỉnh” đúng không? 💡 Sự thật: accuracy cao chưa chắc mô hình tốt – đặc biệt với dữ liệu mất cân bằng (imbalanced data). Đó là lý do bạn cần hiểu Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC để đánh giá mô hình một cách đúng đắn.

Created by: tieplv | Date: 02/10/2025 | 316