Lộ trình phát triển toàn diện cho AI Product Manager

Cập nhật ngày: 4/11/2025
Tôi đã cập nhật lại tất cả đường dẫn tài nguyên.

Trong số này, tôi tổng hợp mọi nội dung cần thiết để bạn phát triển trở thành AI Product Manager.
Bài viết này là tập hợp tài liệu, mẫu, hướng dẫn từng bước dành cho AI PM và các bạn muốn xây dựng sản phẩm AI.
Nếu bắt đầu lại từ đầu với lĩnh vực Quản lý Sản phẩm AI, tôi sẽ khởi đầu từ đây:

Khái niệm nền tảng

[Hình minh họa về khái niệm nền tảng trong Quản lý Sản phẩm AI]

Trước tiên, hãy tìm hiểu AI Product Manager là gì.
Đối với đa số PM, không bắt buộc phải chuyên sâu về thống kê, Python hay các hàm mất mát. Quan trọng nhất là nắm vững các khái niệm cốt lõi trong bài: Giới thiệu về Quản lý Sản phẩm AI: Mạng nơ-ron, Transformer và LLM.
Nếu muốn khám phá sâu hơn, bạn có thể xem qua trực quan hóa LLM tương tác:
[Hình minh họa trực quan hóa LLM]
Nguồn: Trực quan hóa LLM tương tác
Với vai trò AI PM, bạn sẽ chủ yếu làm việc với LLM vì hiệu quả chi phí. Ngoài ra, dưới đây là 8 thuật ngữ AI quan trọng mà bạn có thể gặp:

LLM (Large Language Model): Thành thạo trong việc hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên (ví dụ: ChatGPT).
LCM (Latent Concept Model): Được thiết kế để phân tích các khái niệm tiềm ẩn trong dữ liệu.
LAM (Language Action Model): Có khả năng thực hiện hành động dựa trên đầu vào ngôn ngữ.
MoE (Mixture of Experts): Kết hợp nhiều mô hình chuyên biệt để tối ưu hiệu suất.
VLM (Vision-Language Model): Xử lý đồng thời hình ảnh và văn bản, kết nối trực quan với ngôn ngữ.
SLM (Small Language Model): Tối ưu cho tốc độ và hiệu quả trong môi trường giới hạn tài nguyên.
MLM (Masked Language Model): Dự đoán phần thông tin bị che giấu trong văn bản.
SAM (Segment Anything Model): Chuyên dùng để phân đoạn và nhận diện chi tiết trên hình ảnh.

[Hình minh họa 8 mô hình AI cần biết]
Nguồn: Generative AI

Kỹ thuật xây dựng Prompt

[Hình minh họa về kỹ thuật xây dựng Prompt]

52% người Mỹ trưởng thành dùng LLM hàng ngày, nhưng số người biết cách xây dựng prompt hiệu quả vẫn rất ít.
Bạn nên bắt đầu với các tài nguyên đã được chọn lọc dành riêng cho PM:

Một số tài nguyên miễn phí khác bạn có thể tham khảo:

Hướng dẫn:

Hướng dẫn Prompt GPT-5
Hướng dẫn Prompt GPT-4.1
Prompt Engineering của Anthropic
Prompt Engineering Google
Phân tích chuyên sâu: Phân tích System Prompt cho Claude 4
Công cụ:
Anthropic Prompt Generator
Anthropic Prompt Library
Khóa học miễn phí, tương tác: Prompt Engineering từ Anthropic

Tham khảo thêm các gợi ý ChatGPT sáng tạo nội dung hay nhất của tôi

Tinh chỉnh mô hình (Fine-Tuning)

[Hình minh họa về tinh chỉnh AI]

Bạn có thể thử nghiệm huấn luyện, xác thực bộ dữ liệu, điều chỉnh thông số epoch trên các nền tảng sau mà không cần viết mã:

Bắt đầu thực hành với hướng dẫn tinh chỉnh chuyên sâu dành cho PM

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

[Hình minh họa về RAG trong AI PM]

RAG về bản chất cần có nguồn dữ liệu kết hợp với LLM, và có rất nhiều kiến trúc để lựa chọn.

Thay vì học các thuật ngữ quá phức tạp, hãy ưu tiên thực hành RAG qua các tài nguyên sau:

Hướng dẫn kỹ thuật Context cho Product Manager
Xây dựng chatbot RAG không cần code
Ba kiến trúc RAG tiêu biểu từ AI Agent Architectures
Trình mô phỏng RAG tương tác: https://rag.productcompass.pm/

AI Agent & Quy trình Agentic

[Hình minh họa về công cụ Agentic Workflow]

Công cụ tôi đánh giá cao là n8n, giúp bạn:

Thiết kế quy trình agentic phức tạp với hệ thống đa agent bằng giao diện kéo thả.
Tích hợp dễ dàng với hàng loạt hệ thống (Google, Intercom, Jira, SQL, Notion,…).
Xây dựng và điều phối các AI agent có khả năng sử dụng công cụ, kết nối đến bất kỳ máy chủ MCP.

Tham khảo các hướng dẫn sau để bắt đầu:

Tham khảo thêm các tài liệu chuyên sâu, báo cáo miễn phí:

Prototyping & Xây dựng sản phẩm AI

Trong thực tế, chỉ cần sử dụng Lovable, Supabase, GitHub và Netlify là đã đáp ứng tới 80% nhu cầu xây dựng sản phẩm. Nếu cần, có thể bổ sung Stripe. Không yêu cầu lập trình.
Bốn hướng dẫn thực hành tiêu biểu:

Nếu muốn tạo sản phẩm thực tế và kiếm doanh thu, ví dụ cho portfolio AI PM:

Khi phát triển sản phẩm, ưu tiên giá trị thực cho khách hàng; họ không quan tâm sản phẩm dùng AI hay không, cái quan trọng là đáp ứng đúng nhu cầu.

Mô hình AI nền tảng

[Hình minh họa về các mô hình AI nền tảng]

Các mô hình tôi khuyên dùng (cập nhật tới 15/8/2025):

GPT-5 > GPT-4.1 > GPT-4.1-mini cho AI Agent
GPT-5 tuy có thể cho cảm giác hơi máy móc và tốc độ không nhanh, nhưng lại nổi trội về lập kế hoạch, sử dụng công cụ đáng tin cậy và xử lý các tác vụ phức tạp.
Claude Sonnet 4.5 phù hợp cho lập trình.
Gemini 2.5 Pro cho các nhu cầu khác.

Hệ thống đánh giá AI

[Hình minh họa về hệ thống đánh giá AI]

Dù bạn sở hữu kiến trúc tiên tiến nhất, câu hỏi quan trọng vẫn là: Sản phẩm của bạn có thực sự hoạt động hiệu quả không?
Đánh giá (evals) là yếu tố quyết định, cũng là nhiệm vụ của Product Manager.