Đầu tháng 5/2026, TELOS Academy (TLA) đã đồng hành cùng đội ngũ Product của WebMD Health Services Vietnam trong chương trình đào tạo A.I. Orchestration dành riêng cho cách một team Product vận hành công việc thật.
WebMD là một công ty toàn cầu trong lĩnh vực thông tin y tế và HealthTech, nơi mỗi requirement, ticket hay quyết định sản phẩm đều cần độ chính xác, tính nhất quán và khả năng truy nguyên rõ ràng. Vì vậy, mục tiêu của chương trình không dừng ở việc “dùng A.I. nhanh hơn”, mà là giúp team chuyển từ những mẹo A.I. riêng lẻ của từng cá nhân sang một cách làm có chuẩn chung, có điểm kiểm soát, và có thể tích lũy theo thời gian.
Điểm đặc biệt của chương trình lần này là phần thực hành được may đo từ trước. 5 ngày trước buổi đầu tiên, TLA gửi cho từng học viên một survey 7 câu hỏi để hiểu vai trò, cách họ đang dùng A.I., các đầu việc lặp lại hằng tuần, một việc họ muốn tự động hóa nhất, ví dụ output thật đã ẩn thông tin nhạy cảm, khả năng cài Claude Code trên máy công ty, và quan trọng nhất: điều gì khiến buổi đào tạo này thật sự “đáng thời gian” với họ.
TLA đọc toàn bộ phản hồi, tổng hợp thành bản một trang “những gì chúng tôi hiểu về team của bạn” gửi lại phía WebMD trước buổi học, rồi dựng lại phần thực hành của cả hai buổi quanh đúng những việc mọi người đã nêu. TLA cũng pre-build một số skill template cho các nhóm việc xuất hiện nhiều nhất trong survey, để khi vào lớp, học viên không bắt đầu từ trang trắng. Nói cách khác, syllabus là điểm khởi đầu; survey mới là thứ định hình phần lớn nội dung phía trên. TLA không mang một giáo án đóng gói tới đọc, mà hỏi trước, đọc kỹ, rồi may đo.
I. Nội dung đào tạo
Khung nhìn của chương trình là một bậc thang đi lên: không dừng ở “nhớ vài mẹo prompt”, mà đưa team đi từ hiểu đúng bản chất công việc với A.I., áp dụng trên việc thật, phân loại việc nào nên giao, đánh giá một output hoặc một skill có đủ tốt không, rồi cao nhất là tự thiết kế skill và tự nối hệ thống của riêng team.
Ở bậc đầu tiên, buổi 1 reframe lại prompting. Trọng tâm không phải là “viết prompt cho hay”, mà là học cách giao việc cho A.I.. Một prompt tốt thực chất phải trả lời được những câu mà một người quản lý giỏi vẫn hỏi khi brief freelancer hoặc onboard người mới: ai nhận việc, cần biết bối cảnh gì, việc cụ thể là gì, ràng buộc nằm ở đâu, và thế nào được xem là xong. Các framework như RCTCO hay CRISPE được dùng như khung hỗ trợ, nhưng framework chỉ là vỏ; phần lõi vẫn là tư duy giao việc.
Sau đó là bậc áp dụng. Trong khoảng 60 phút thực hành, mỗi học viên chọn một việc thật mà trước đây A.I. thường làm lệch ý, chỉnh ngay tại chỗ, nhận góp ý trực tiếp, rồi thử lại cho đến khi prompt bám sát hơn với cách team thật sự làm việc.
Phần giúp chất lượng prompt thay đổi rõ nhất lại đến từ những thứ bình thường ít ai viết ra: bộ thuật ngữ nội bộ của team, cách gọi sản phẩm, cách gọi một bước handoff, tiêu chuẩn “thế nào là xong” mà senior reviewer thường bắt lỗi theo phản xạ nhưng chưa từng diễn đạt thành câu chữ, và một output thật đã ship để làm mẫu cho “tốt là như vậy”. Khi những thông tin này được đóng gói thành một Context Card, prompt không còn là mẹo riêng của một người. Nó trở thành tài sản dùng chung, để đồng nghiệp khác chạy lại vẫn có cơ hội ra đúng chuẩn.
Sang buổi 2, team bước vào bậc phân loại trước khi tự động hóa. Học viên dùng một bộ câu hỏi để quyết định việc nào đáng giao cho A.I.: việc đó có lặp lại đủ thường xuyên không, đầu vào có cấu trúc không, đầu ra có khuôn không, và nếu A.I. sai thì con người có sửa được trong dưới 30 phút không. Với một team làm trong ngành y tế, còn có thêm câu hỏi thứ năm: nếu kết quả sai, cơ quan quản lý có quan tâm không? Nếu có, điểm kiểm soát của con người là bắt buộc, không phải tùy chọn. Đây cũng là nguyên tắc quan trọng của chương trình: con người không bị loại khỏi workflow, mà được đặt đúng chỗ.
Tiếp theo là bậc đánh giá. Tự dựng một skill chưa phải là kỹ năng đầy đủ; biết skill đó có tốt không mới là phần khó hơn. Học viên được học bộ tiêu chí chấm một skill theo nhiều chiều: mục tiêu có rõ không, đầu vào có đủ không, checklist có kiểm được không, output có dùng được không, rủi ro có được đặt điểm chặn không, và người khác trong team có chạy lại được không. Trước khi cài skill của người khác, team cũng có checklist 5 điểm phải đọc trước, để tránh biến một mẫu có vẻ tiện thành rủi ro vận hành. Cuối buổi, mỗi người tự chấm skill của mình, ra một con số cụ thể, và chiều thấp nhất trở thành mục tiêu nâng cấp trong 30 ngày tiếp theo.
Bậc cao nhất là tự tạo và nối hệ thống. Đây là lúc khái niệm skill trở nên quan trọng. Một skill là đơn vị làm cho một workflow “đi được”: về bản chất, nó là một file markdown kèm checklist mà A.I. nạp khi cần làm một loại việc cụ thể. Cùng một hình dạng đó có thể dùng được trong Claude Code lẫn Claude Project. Một skill tốt có người sở hữu, có bộ tiêu chí chấm, có checklist kiểm trước khi cài skill của người khác, và có cách cập nhật khi team học thêm điều mới. Nói đơn giản, skill là cách một cách làm hay của một người trở thành thứ cả team chạy lại được.
MCP là lớp khác của bức tranh này: đây là lúc A.I. thôi là một ô chat và bắt đầu chạm vào hệ thống thật nơi công việc đang sống. Một PRD nằm trong Notion có thể tự thành ticket trong tool quản lý dự án. Một trợ lý có thể đọc design system trong Notion, Figma hoặc Drive để trả lời đúng theo chuẩn nội bộ, thay vì đoán theo kiến thức chung. Một bộ tổng hợp có thể gom Slack/Discord, tracker và Google Sheets thành bản digest mỗi tuần. Và khi một workflow đủ ổn, nó có thể được đặt thành routine chạy theo lịch trên cloud, chạy cả khi máy đã tắt. Các demo buổi 2 ánh xạ thẳng vào những gì mọi người đã viết trong survey, nên phần kỹ thuật không đứng riêng như một màn trình diễn, mà gắn trực tiếp với việc team muốn giải quyết.
Từ đó, học viên bắt đầu dựng trong môi trường thật: Claude Code, hoặc bản không cần terminal cho những ai không quen dòng lệnh. Một việc có thể mang nhiều hình dạng: một prompt, một skill, một Claude Project, một workflow nối hệ thống qua MCP, hay một routine theo lịch. Phần học không phải là ép mọi việc vào cùng một khuôn, mà là biết chọn đúng hình dạng cho đúng việc.
Phần để lại giá trị lâu dài không chỉ là vài demo chạy được. TLA bàn giao thêm hai meta-skill, tạm gọi là “me” và “task-extractor”, để phỏng vấn chính người dùng về cách họ làm việc rồi sinh ra khung khởi đầu cho một skill mới. Nhờ đó, team không ra về với một mẫu cố định, mà có cách tự tiếp tục tạo skill cho việc tiếp theo, theo cùng một chuẩn: có tiêu chí, có điểm kiểm soát, có người sở hữu rõ ràng.
Một điều cần nói thẳng: đây là một team giỏi. Đội ngũ Product của WebMD Health Services Vietnam — designers, POs, PMs, BAs — đều là những người đã thạo việc của mình và đã dùng A.I. rất tốt trong công việc thật trước khi chương trình bắt đầu. Họ không vào lớp để học A.I. từ con số không. Và điều đó thể hiện ngay trong phòng: mọi người mang theo đúng những việc đang chạy hằng ngày, các câu hỏi sắc nhất rơi đúng vào những chỗ đáng được thử lực — việc gì không nên giao cho A.I., đặt điểm review của con người ở đâu, giữ traceability thế nào khi kết quả đi vào một requirement hay một ticket — và không ai ngồi xem demo cho qua, mỗi người tự dựng một skill chạy được trên đúng việc của mình. Một phòng học như vậy là thước đo thật cho chương trình: nếu nội dung mỏng, một team ở trình độ này sẽ thấy ngay.
Và đây là phần đáng nói nhất. Ngay cả với một team đã giỏi A.I. ở mức cá nhân như vậy, vẫn có một khoảng còn bỏ ngỏ: những workflow tốt nhất thường nằm trong đầu vài người mạnh, mỗi người một kiểu, chưa thành chuẩn chung và chưa tích lũy được. Bước từ “A.I. là mẹo riêng của từng người giỏi” lên “A.I. là thứ cả team chạy theo một chuẩn chung, có điểm kiểm soát, và lớn dần theo thời gian” — đó là phần mới, và đó chính là phần 6 giờ này thêm vào cho team.
Đào tạo 100% bằng tiếng Anh
Toàn bộ chương trình được triển khai bằng tiếng Anh chuyên ngành, phù hợp với đội ngũ đa quốc gia, giúp thống nhất thuật ngữ kỹ thuật và giảm rào cản khi phối hợp xuyên team.
II. Tài liệu bàn giao sau chương trình
Sau buổi học, TLA bàn giao kho slide đầy đủ, cheat sheet 1 trang, bộ prompt template theo từng vai trò, worksheet “việc nào đáng tự động hóa”, bộ tiêu chí chấm một skill, checklist trước khi cài skill của người khác, skill template để fork-and-edit, hai meta-skill “me” và “task-extractor”, hướng dẫn cài Claude Code kèm cấu hình MCP và mẫu email xin duyệt cho bộ phận IT, video demo để xem lại, cùng kế hoạch triển khai 30 ngày theo từng tuần. Vì một chương trình kết thúc khi giảng viên rời lớp thì chưa đủ.
Cảm ơn WebMD Health Services Vietnam đã tin tưởng TELOS Academy trong chương trình đào tạo lần này.
III. Tại sao nên chọn TELOS Academy cho chương trình A.I. training nội bộ?
TELOS Academy thiết kế giáo trình theo bài toán thật của từng team, không dùng một syllabus chung cho mọi doanh nghiệp. Học viên học từ chuyên gia đã trực tiếp triển khai A.I. vào workflow sản phẩm, vận hành, nội dung và automation. Toàn bộ chương trình được chuẩn bị minh bạch, có khảo sát trước, tài liệu bàn giao sau, và kế hoạch để doanh nghiệp tiếp tục triển khai sau đào tạo.
Doanh nghiệp muốn xây dựng chương trình A.I. Orchestration, Prompt Engineering, A.I. Agent hoặc A.I. Workflow Automation cho đội ngũ của mình có thể liên hệ TELOS Academy để được tư vấn.
