Bài 2 — Cung cấp context đúng cách: "Bơm" nghiệp vụ cho AI mà không rò rỉ dữ liệu

Vấn đề: AI không biết gì về dự án của bạn

AI được huấn luyện trên dữ liệu công khai đến một thời điểm — nó không biết app của bạn có bao nhiêu màn hình, persona nào, roadmap ra sao. Khi bạn không cung cấp context, nó tự bịa ("giả sử người dùng là..."). Với Product, một AC dựa trên giả định sai còn nguy hiểm hơn không có AC.

Cung cấp context tốt là kỹ năng phân biệt người dùng AI nghiệp dư và chuyên nghiệp. Nhưng context phải đủ, đúng, và an toàn.

Ba tầng context nên chuẩn bị sẵn

• Context sản phẩm (dùng lại mọi lúc): tên sản phẩm, mô tả 1 câu, persona chính, mô hình kinh doanh, tech stack ở mức khái niệm.
• Context tác vụ (theo từng việc): tài liệu liên quan — đoạn PRD, bảng feedback, log dữ liệu.
• Context ràng buộc: quy định pháp lý, định nghĩa thuật ngữ nội bộ, tiêu chuẩn viết của team.

Ví dụ: Đưa dữ liệu thật vào prompt

Giả sử bạn cần AI phân loại 5 phản hồi người dùng. Đừng chỉ hỏi "phân loại giúp". Hãy dán dữ liệu có cấu trúc và ra luật rõ ràng:

[ROLE] Bạn là BA chuyên tổng hợp Voice of Customer.
[CONTEXT] Sản phẩm EduLearn — app học tiếng Anh cho học sinh cấp 2.
Dưới đây là 5 phản hồi thật từ store (đã ẩn danh):
"Bài nghe load chậm quá, chờ mãi"
"Con mình thích phần trò chơi từ vựng"
"Sao không có chế độ offline?"
"Đăng nhập bằng Google bị lỗi liên tục"
"Giá gói năm hơi cao so với đối thủ"

[TASK] Phân loại mỗi phản hồi vào: Bug / Feature request / UX / Pricing / Khen.
Gán mức độ ưu tiên (Cao/Trung/Thấp) dựa trên mức ảnh hưởng trải nghiệm.
[FORMAT] Bảng: 
#
Phản hồi
Nhóm
Ưu tiên
Lý do
[CONSTRAINTS] Chỉ phân loại dựa trên nội dung được cung cấp.
Không suy diễn phản hồi không có trong danh sách.

Câu "chỉ phân loại dựa trên nội dung được cung cấp" ép AI bám vào dữ liệu thật (grounding), giảm ảo giác.

Quy trình cung cấp context an toàn

• Viết sẵn một "Product Context Block" chuẩn, lưu trong file cá nhân.
• Trước khi dán dữ liệu, ẩn danh: thay tên khách bằng "KH-01", bỏ email/SĐT/số CMND.
• Kiểm tra dữ liệu có thuộc loại mật không (doanh thu, hợp đồng, PII) — nếu có, dùng tool nội bộ đã được công ty duyệt hoặc không dùng AI.
• Dán context TRƯỚC, nhiệm vụ SAU.
• Thêm ràng buộc "chỉ dùng dữ liệu tôi cung cấp".

Template: Product Context Block

=== BỐI CẢNH SẢN PHẨM (dán vào đầu mọi prompt) ===
Sản phẩm: <tên> — <mô tả 1 câu>
Người dùng chính: <persona + đặc điểm>
Mô hình: <B2B/B2C, freemium/subscription...>
Giai đoạn: <MVP / scale / mature>
Ràng buộc: <pháp lý, kỹ thuật, thương hiệu>
Thuật ngữ nội bộ: <từ viết tắt và nghĩa>
=== DỮ LIỆU CHO TÁC VỤ NÀY ===
<dán dữ liệu đã ẩn danh>

Checklist an toàn dữ liệu trước khi bấm Enter

• [ ] Đã bỏ tên thật, email, SĐT, số tài khoản?
• [ ] Không có số liệu tài chính/hợp đồng chưa công bố?
• [ ] Tool này được công ty cho phép dùng?
• [ ] Đã thêm ràng buộc "chỉ dùng dữ liệu cung cấp"?

Sai lầm thường gặp

• Dán cả file PRD 20 trang. AI bị loãng, bỏ sót phần quan trọng. Hãy trích đúng đoạn liên quan.
• Rò rỉ dữ liệu vì tiện tay. Dán bảng người dùng có PII vào tool công cộng có thể vi phạm chính sách công ty và luật bảo vệ dữ liệu. Luôn ẩn danh.
• Quên nói thuật ngữ nội bộ. AI hiểu "MAU" là gì nhưng không biết "gói VIP-Kim Cương" của bạn — phải giải thích.
• Phụ thuộc quá mức, quên context sẽ cũ. Roadmap thay đổi thì context block cũng phải cập nhật, nếu không AI làm việc trên thông tin lỗi thời.

Ghi nhớ: AI thông minh đến đâu cũng chỉ giỏi bằng context bạn đưa vào. Chuẩn hóa context = tăng chất lượng đầu ra và bảo vệ dữ liệu cùng lúc.