Tôi thiết kế và triển khai hệ thống AI tự vận hành cho doanh nghiệp — workflow tự động, trợ lý AI, RAG và huấn luyện dữ liệu — để đội ngũ của bạn giám sát, không phải ngồi thao tác thủ công.
Theo khảo sát McKinsey 2025, 88% tổ chức đã dùng AI ở ít nhất một bộ phận — nhưng chỉ khoảng 6% đưa được nó tới tác động lợi nhuận thực sự, và chỉ 1% đạt mức triển khai "trưởng thành". Khoảng cách không nằm ở công nghệ. Nó nằm ở thiết kế quy trình, tích hợp hệ thống và vận hành ổn định lâu dài. Đó chính là phần tôi làm.
Email, đơn hàng, dữ liệu, báo cáo — kết nối các công cụ bạn đang dùng bằng n8n và OpenClaw thành một quy trình tự động. Bạn kích hoạt một lần, hệ thống làm phần còn lại và tự báo khi có sự cố.
Trả lời khách hàng, tra cứu nội bộ, xử lý tác vụ lặp lại — dựa trên tài liệu và giọng của chính doanh nghiệp bạn. Không phải chatbot chung chung trả lời sai lệch.
AI truy xuất trực tiếp từ kho tài liệu, quy trình và sản phẩm của bạn — trả lời chính xác kèm trích dẫn, giảm mạnh chuyện "bịa" thông tin.
Thu thập, làm sạch và cấu trúc dữ liệu để AI học đúng thứ cần học. Nền dữ liệu quyết định phần lớn chất lượng đầu ra — đây là phần thường bị bỏ qua.
Tôi bàn giao hệ thống kèm dashboard giám sát và tài liệu hướng dẫn, đào tạo đội của bạn để tự chạy và tự theo dõi. Mục tiêu là bạn giám sát hệ thống, chứ không phải thuê người vận hành nó mỗi ngày.
Chi phí AI phình to khi mọi thứ đều gọi model mạnh. Tôi phân tầng để 70–80% tác vụ chạy gần như miễn phí, chỉ dành model đắt cho quyết định thật sự cần.
Cron, gọi API, xử lý dữ liệu theo quy tắc — không tốn chi phí inference. Nền tảng chạy ổn định.
Xử lý ngôn ngữ số lượng lớn bằng model nhẹ hoặc local — nhanh, rẻ, riêng tư.
Chỉ dùng cho điều phối và các quyết định phức tạp thật sự. Đắt nhưng ít lần gọi.
Chọn công cụ theo bài toán, không chạy theo hype. Ưu tiên caching, batch, nén ngữ cảnh và model phân tầng để hóa đơn AI không leo thang khi mở rộng — chạy được lâu dài, không phải bản demo đẹp rồi tốn kém.
Phạm vi và thời gian được chốt trước khi bắt đầu — bạn biết chính xác nhận được gì và khi nào, không phát sinh giữa chừng.
Xem quy trình hiện tại, tìm 3 điểm nghẽn tốn thời gian và tiền nhất, xác định thứ nên tự động hóa trước.
Bản thiết kế hệ thống, chọn công cụ và model phân tầng, ước tính thời gian tiết kiệm và chi phí vận hành hằng tháng.
Xây workflow, trợ lý và RAG; tích hợp vào công cụ hiện có; kiểm thử trên dữ liệu thật của bạn cho tới khi chạy ổn định.
Giao hệ thống tự chạy kèm dashboard giám sát, đào tạo đội của bạn, theo dõi giai đoạn đầu để đảm bảo ổn định.
Tôi tự xây và vận hành nhiều hệ thống tự chạy cho chính các dự án của mình — nơi mỗi lỗi là chi phí thật của tôi. "Monitor not operate" không phải slide demo, mà là cách tôi làm hằng ngày.
Phù hợp: doanh nghiệp muốn thử nghiệm và chứng minh hiệu quả trước khi đầu tư lớn.
Phù hợp: doanh nghiệp muốn AI thật sự xử lý khách hàng hoặc tra cứu nội bộ.
Phù hợp: doanh nghiệp muốn AI thành hạ tầng vận hành lâu dài.
Mọi gói đều bắt đầu bằng audit miễn phí và bàn giao kèm dashboard giám sát — bạn giám sát, không vận hành thủ công.
Có. Chúng ta bắt đầu từ đúng một quy trình đang tốn nhiều thời gian nhất, chứng minh hiệu quả rồi mới mở rộng. Không cần đầu tư lớn ngay từ đầu.
Có thể chạy model local hoặc riêng để dữ liệu không rời khỏi hệ thống của bạn. Với dữ liệu nhạy cảm, đây là phương án mặc định tôi đề xuất.
Bạn không cần rành kỹ thuật. Tôi bàn giao kèm dashboard và hướng dẫn để bạn chỉ cần giám sát — hệ thống lo phần thực thi. Đó là toàn bộ ý tưởng "monitor not operate".
Workflow đầu tiên thường xong trong 1–2 tuần. Trợ lý AI và RAG tùy khối lượng tài liệu. Hệ thống đầy đủ triển khai theo từng giai đoạn để bạn thấy giá trị sớm.
Đây là phần tôi tối ưu ngay từ thiết kế. Kiến trúc phân tầng giúp 70–80% tác vụ chạy gần như miễn phí, chỉ dành model đắt cho quyết định thật sự cần.
Gửi mô tả ngắn về quy trình bạn muốn tự động hóa. Tôi phản hồi kèm 3 đề xuất cụ thể — không ràng buộc.
onmeevn@gmail.com →