Appearance
📊 PHỤ LỤC: CASE STUDIES, RESOURCES & APPENDIX
A. TỔNG HỢP CASE STUDIES
Case Studies Chính (Mở đầu mỗi Module)
| Module | Case Study | Công ty | Bài học chính |
|---|---|---|---|
| 1 | System Thinking Revolution | Toyota | System Map quyết định chất lượng AI Agent |
| 2 | Cái Giá Của Assumption Ẩn | Zillow | $3.7B loss vì không challenge assumptions |
| 3 | AI Agent Trở Thành Sản Phẩm | Duolingo | Product strategy phải thay đổi khi có AI |
| 4 | AI Quyết Định Sai Vì Đo Sai | Netflix | Sai metric → AI tối ưu sai → kết quả ngược |
| 5 | $150M Cho AI Mà Vẫn Cần BA | JPMorgan Chase | Business logic > AI model |
| 6 | 700 Nhân Viên Thay Bằng 1 Prompt | Klarna | Prompt architecture = 9 tháng design |
| 7 | Knowledge Base Quyết Định Chất Lượng | Notion AI | RAG quality = 80% agent quality |
| 8 | Agent Trở Thành Sản Phẩm $10B | Salesforce Agentforce | Agent = nhân viên, cần role + authority |
| 9 | Nghĩ Quá Đơn Giản | Shopify Sidekick | Single-purpose > multi-purpose agent |
| 10 | Thay 30 Consultant Bằng 6 Agents | McKinsey Project Lumen | Orchestration > Individual agent quality |
| 11 | Chatbot Hứa Nhầm | Air Canada | Guardrails = legal requirement |
| 12 | Human-in-the-Loop Cứu Mạng | Google DeepMind x NHS | HITL design > raw AI accuracy |
| 13 | Prototype Đến Production | Stripe | Ship fast, iterate, don't wait for perfect |
B. MINI CASE STUDIES BỔ SUNG (Dùng trong Quiz & Discussion)
B1. Game Industry
Case: Riot Games AI Agent cho Game Balancing
- AI Agent phân tích 10M+ matches/ngày
- Tự đề xuất champion buff/nerf
- Human game designer review trước khi apply
- Kết quả: Balance patch cycle giảm từ 4 tuần → 1 tuần
B2. Vietnamese Tech
Case: VNPay AI Agent cho Fraud Detection
- 100M+ transactions/tháng
- Multi-agent: Pattern Agent + Behavior Agent + Network Agent
- Challenge: Tiếng Việt, payment patterns đặc thù VN
- Kết quả: Fraud detection rate +35%, false positive -20%
B3. E-Commerce
Case: Tiki AI Shopping Assistant
- Agent hỏi user preference → suggest products → handle objections → upsell
- Challenge: Vietsub product names, regional preferences
- HITL: Human take over cho high-value orders > 10M VND
B4. Education
Case: ELSA Speak AI Tutor Agent
- Multi-agent: Pronunciation Agent + Grammar Agent + Conversation Agent + Progress Agent
- Orchestration: Progress Agent quyết định bài nào tiếp theo
- Personalization: Memory layer nhớ weak points của mỗi user
B5. Healthcare
Case: DrAid (VN) — AI Agent hỗ trợ đọc X-quang
- AI flag anomalies → Bác sĩ review → AI learn from feedback
- Guardrail: KHÔNG bao giờ output "bình thường" — luôn có human confirm
- Challenge: Liability, regulation, trust
C. FRAMEWORK & TEMPLATE LIBRARY
C1. Templates đã dạy trong khóa (có thể download)
| Template | Module | Format |
|---|---|---|
| System Map Template | M1 | Miro / Draw.io |
| SAFE Framework | M1 | Spreadsheet |
| Assumption Bank | M2 | Spreadsheet |
| Requirement Iceberg | M2 | Document |
| AI Product Canvas | M3 | Miro / FigJam |
| RICE Score cho AI | M3 | Spreadsheet |
| AARRR for AI Agent | M3 | Spreadsheet |
| Metrics Pyramid | M4 | Document |
| Counter-Metrics Matrix | M4 | Spreadsheet |
| Prompt Architecture (6-layer) | M6 | Document |
| Prompt Test Matrix | M6 | Spreadsheet |
| Prompt Specification Document | M6 | Document |
| RAG Knowledge Taxonomy | M7 | Spreadsheet |
| Knowledge Audit Framework | M7 | Spreadsheet |
| Agent Profile Template | M8 | Document |
| Tool Authorization Matrix | M8 | Spreadsheet |
| Orchestration Design Document | M10 | Document |
| Agent Communication Protocol | M10 | Document |
| Guardrail Architecture | M11 | Document |
| RACE Evaluation Framework | M11 | Spreadsheet |
| Bias Audit Framework | M11 | Spreadsheet |
| HITL Pattern Selection | M12 | Flowchart |
| Stakeholder Readiness Assessment | M12 | Spreadsheet |
| Capstone Project Brief | M13 | Document |
| Test Matrix | M15 | Spreadsheet |
D. RECOMMENDED READING & RESOURCES
D1. Sách
| Sách | Tác giả | Tại sao đọc |
|---|---|---|
| Thinking in Systems | Donella Meadows | Foundation cho Module 1 |
| The Fifth Discipline | Peter Senge | System Thinking nâng cao |
| Inspired | Marty Cagan | Product Management foundation |
| Designing Machine Learning Systems | Chip Huyen | ML system design cho non-engineer |
| Building LLM Apps | Valentino Gagliardi | Practical LLM application |
| Multi-Agent Systems | Gerhard Weiss | Academic nhưng comprehensive |
| Competing in the Age of AI | Iansiti & Lakhani | HBR Press — AI strategy |
D2. Khóa học bổ trợ (Free/Low-cost)
| Khóa | Platform | Focus |
|---|---|---|
| Agentic AI | DeepLearning.AI | Technical foundation |
| Multi-AI Agent Systems with CrewAI | DeepLearning.AI | Hands-on agent building |
| Agentic AI for Business Analysis | LinkedIn Learning | BA perspective (intro) |
| Prompt Engineering for Everyone | DeepLearning.AI | Prompt basics |
D3. Newsletters & Blogs
| Source | Focus | Frequency |
|---|---|---|
| The Batch (Andrew Ng) | AI trends | Weekly |
| Lenny's Newsletter | Product Management × AI | Weekly |
| Stratechery (Ben Thompson) | Tech strategy | Daily |
| Harvard Business Review — AI section | Business × AI | Daily |
E. GLOSSARY — THUẬT NGỮ QUAN TRỌNG
| Thuật ngữ | Giải thích | Module |
|---|---|---|
| Agent | Hệ thống AI tự hành, có khả năng nhận input, suy luận, hành động | M8 |
| Agentic AI | AI có khả năng tự chủ, lên kế hoạch và thực thi | M8 |
| Assumption Mapping | Kỹ thuật liệt kê và thách thức giả định ẩn | M2 |
| Chain-of-Thought | Kỹ thuật prompt bắt AI suy nghĩ từng bước | M6 |
| Chunking | Chia document thành phần nhỏ để embed | M7 |
| Context Window | Lượng text tối đa AI xử lý cùng lúc | M5 |
| Counter-Metric | Metric đối trọng để tránh tối ưu sai | M4 |
| Embedding | Vector số đại diện cho nghĩa của text | M5, M7 |
| Escalation | Chuyển task từ agent lên người/agent cấp cao hơn | M8, M10 |
| Guardrail | Rào chắn an toàn cho AI output | M11 |
| Hallucination | AI tạo thông tin sai nhưng nghe hợp lý | M5 |
| HITL | Human-in-the-Loop — người trong vòng quyết định | M12 |
| LLM | Large Language Model — mô hình ngôn ngữ lớn | M5 |
| North Star Metric | Metric quan trọng nhất đo business value | M3, M4 |
| Orchestration | Điều phối nhiều agents phối hợp | M10 |
| Prompt Engineering | Thiết kế input cho AI để đạt output mong muốn | M6 |
| RACE Framework | Reliability, Accuracy, Compliance, Efficiency | M11 |
| RAG | Retrieval-Augmented Generation — AI + tìm kiếm knowledge | M7 |
| ReAct | Reasoning + Acting — pattern agent suy luận và hành động | M6 |
| SAFE Framework | Scope, Authority, Feedback, Escalation | M1 |
| Shadow Mode | Agent chạy song song nhưng không output cho user | M3 |
| System Thinking | Tư duy hệ thống — hiểu mối liên kết thay vì phần tử rời | M1 |
| Temperature | Parameter kiểm soát độ sáng tạo/nhất quán của AI | M5 |
| Token | Đơn vị nhỏ nhất AI xử lý (≈ 0.75 từ) | M5 |
| Vector Database | Database lưu trữ embeddings cho semantic search | M7 |
F. WEEKLY SCHEDULE OVERVIEW
| Week | Module | Tổng giờ | Chia ra |
|---|---|---|---|
| 1 | System Thinking Revolution | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h self-study |
| 2 | Requirement Architecture | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h self-study |
| 3 | Product Strategy in AI Era | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h self-study |
| 4 | Metrics & Decision Framework | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h milestone |
| 5 | LLM Under the Hood | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h self-study |
| 6 | Prompt Engineering Mastery | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h self-study |
| 7 | RAG & Knowledge Architecture | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h self-study |
| 8 | Agent Foundation | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h milestone |
| 9 | Single Agent Design | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h self-study |
| 10 | Multi-Agent Orchestration | 10h | 4h video + 3h workshop + 2h quiz/game + 1h self-study |
| 11 | Guardrails & Evaluation | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h self-study |
| 12 | Human-AI Collaboration | 10h | 4h video + 2h workshop + 2h quiz/game + 2h milestone |
| 13 | Project Kickoff & Prototype | 10h | 1h lecture + 6h hands-on + 1h quiz + 2h project |
| 14 | Build & Integration | 10h | 1h lecture + 7h hands-on + 2h project |
| 15 | Test, Measure & Iterate | 10h | 1h lecture + 5h testing + 2h iteration + 2h documentation |
| 16 | Demo Day & Graduation | 10h | 2h prep + 4h demo day + 2h reflection + 2h portfolio |
| Total | 160h |
G. DIFFERENTIATION — TẠI SAO KHÓA NÀY KHÁC BIỆT?
| Yếu tố | Khóa khác trên thị trường | Khóa này |
|---|---|---|
| Audience | Engineers muốn build agents | BA/PM muốn DESIGN agents |
| Approach | Code-first | Business Logic-first |
| Depth | 1-6 giờ overview HOẶC 30+ giờ pure technical | 160 giờ balanced: business + AI + hands-on |
| Case Studies | Abstract examples | Real companies, HBR-style storytelling |
| Assessment | Quiz only hoặc no assessment | Quiz + Game + Peer Review + Project + Demo |
| Output | Certificate of completion | Portfolio + Working Product + Career transformation |
| Language | English only | Vietnamese + English bilingual |
| Community | None | Discord + Peer Review + Mentor network |
| Career Path | Undefined | Clear: BA → AI Product Architect |
"Trong 5 năm tới, mọi Business Analyst sẽ phải hiểu AI Agent — hoặc bị thay thế bởi một người hiểu. Khóa học này đảm bảo bạn thuộc nhóm đầu tiên."