Author: hello@scuti

puma303 puma303 puma303 puma303 puma303 puma303 puma303 puma303 puma303 direksitoto direksitoto direksitoto direksitoto direksitoto direksitoto direksitoto pendi188 pendi188 pendi188 ojol69 ojol69 macrototo slot raffi ahmad slot raffi ahmad slot raffi ahmad panen77=

Trying the Realtime Prompting Guide for GPT-Realtime: Experiments with Vietnamese Voice Input

Posted on by hello@scuti

Try Realtime Prompting Guide for GPT-Realtime

1.Introduction

OpenAI’s Realtime API enables the creation of interactive voice experiences with ultra-low latency. Instead of waiting for a full text input, the model can “listen” to a user while they are still speaking and respond almost instantly. This makes it a powerful foundation for building voice assistants, audio chatbots, automated customer support, or multimodal creative applications.

To get the best results, writing a clear and well-structured prompt is essential. OpenAI published the Realtime Prompting Guide as a playbook for controlling model behavior in spoken conversations.

References:

2.What is GPT-Realtime

GPT-Realtime is a model/API designed to handle continuous audio input and provide rapid responses. Its key features include:

  • Real-time speech-to-text recognition.

  • Robust handling of noisy, cut-off, or unclear audio.

  • Customizable reactions to imperfect audio, such as asking for repetition, clarifying, or continuing in the user’s language.

  • Support for detailed prompting to ensure safe, natural, and reliable responses.

3.Overview of the Prompting Guide

The Realtime Prompting Guide outlines seven best practices for writing system prompts for voice agents:

1. Be precise, avoid conflicts.
Instructions must be specific and consistent. For example, if you say “ask again when unclear,” don’t also instruct the model to “guess when unsure.”

2. Use bullet points instead of paragraphs.
Models handle lists better than long prose.

3. Handle unclear audio.
Explicitly instruct what to do when input is noisy or incomplete: politely ask the user to repeat and only respond when confident.

4. Pin the language when needed.
If you want the entire conversation in one language (e.g., English only), state it clearly. Otherwise, the model may switch to mirror the user.

5. Provide sample phrases.
Include example greetings, clarifications, or closing lines to teach the model your desired style.

6. Avoid robotic repetition.
Encourage varied phrasing for greetings, confirmations, and closings to keep interactions natural.

7. Use capitalization for emphasis.
For example: “IF AUDIO IS UNCLEAR, ASK THE USER TO REPEAT.”

4.Prompt Examples

Sample Prompt A – Avoid conflicts, be clear

SYSTEM: – Always speak clearly and respond in the same language the user is speaking. – If the user’s audio is unclear, noisy, partial, or unintelligible, politely ask them to repeat. – Never assume what was said if you did not hear it clearly. – Use short, varied phrases; avoid repeating the same sentence. – Provide helpful, concise responses.

USER: “Hello, can you help me with my internet issue?”

ASSISTANT: (responds according to the prompt, asks for clarification if needed)

Sample Prompt B – Handling unclear audio

SYSTEM: – If the audio is not clear, ask: “I’m sorry, I didn’t catch that. Could you please repeat?” – Only respond when you are confident you understood the user’s request. – Continue conversation in the same language as the user. – Use bullet points for clarity.

USER: “Um… internet…” (noisy, unclear audio)

ASSISTANT: (follows the system instructions)

Sample Prompt C – Keep a natural style, avoid repetition

SYSTEM: – Do not respond with the same phrase twice. – Vary greetings, confirmations, closings. – Aim for a warm, helpful tone. – If the user ends the conversation, say something like: “If there’s anything else you need, feel free to ask.”

USER: “Thank you, that’s all.”

ASSISTANT: “You’re welcome! Glad I could help. Take care!” (or another variation)

5.Experiments

For my testing, I deliberately used Vietnamese speech to see how the model would react in different situations.

First Test: Speaking Unclear Without a Prompt

To begin, I tested what would happen if I spoke unclearly in Vietnamese without providing any system prompt.

For example, I said:

USER: “Ư… mệnh của mình không tỏa lại” (unclear Vietnamese speech)

The model responded in Indonesian, saying:

ASSISTANT: “Tentu, aku di sini untuk membantu. Coba ceritakan dulu apa yang lagi kamu rasakan atau alami. Kita bisa cari solusinya bareng-bareng.”

This shows that when no system prompt is defined, the model may guess or switch languages unpredictably, instead of asking for clarification.

Second Test: Adding a System Prompt

Next, I added a system prompt to guide the model’s behavior when the audio is unclear:

SYSTEM:
- If the audio is not clear, ask: “I’m sorry, I didn’t catch that. Could you please repeat?”
- Only respond when you are confident you understood the user’s request.
- Continue conversation in the same language as user.
- Use bullet points for clarity.

Then I spoke unclearly in Vietnamese again, for example:

USER: “Um… internet…” (spoken quietly, unclear audio)

This time, the model followed the system instructions and politely asked me to repeat. Sometimes, it even suggested that I try saying a simple test sentence so it could better check whether my voice was coming through clearly.

This shows how a well-written system prompt can prevent the model from making random guesses or switching languages, ensuring a more reliable and natural conversation flow.

Third Test: Singing to the Model

Finally, I experimented by singing in Vietnamese to see how the model would react.

The model listened carefully and was able to understand the lyrics and emotional tone of my singing. However, when I asked it to repeat the lyrics back to me, it refused due to copyright restrictions.

This shows that while GPT-Realtime can analyze and comment on songs — such as summarizing their meaning, describing the mood, or suggesting new lines in a similar style — it cannot reproduce lyrics verbatim. In practice, this means you should not expect the model to sing or echo back copyrighted content.

6.Conclusion

GPT-Realtime provides smooth and natural voice interactions with minimal latency. However, its effectiveness depends heavily on the prompt.

Key takeaways:

  • Always write a clear, bullet-pointed system prompt.
  • Define explicit behavior for unclear audio.
  • Control language use and discourage robotic repetition.
  • Respect copyright limitations: the model will not repeat lyrics verbatim but can summarize or create new content.

The Realtime Prompting Guide is a practical resource for building high-quality voice agents that are both natural and safe.

Installing and Using GPT-OSS 20B Locally with Ollama

Posted on by hello@scuti

In this document, we will explore how to install and run GPT-OSS 20B — a powerful open-weight language model released by OpenAI — locally, with detailed instructions for using it on a Tesla P40 GPU.

1. Quick Introduction to GPT-OSS 20B

  • GPT-OSS 20B is an open-weight language model from OpenAI, released in August 2025—the first since GPT-2—under the Apache 2.0 license, allowing free download, execution, and modification.

  • The model has about 21 billion parameters and can run efficiently on consumer machines with at least 16 GB of RAM or GPU VRAM.

  • GPT-OSS 20B uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture, activating only a subset of parameters (~3.6B) at each step, saving resources and energy.

  • The model supports chain-of-thought reasoning, enabling it to understand and explain reasoning processes step by step.

2. Hardware & Software Preparation

Hardware requirements:

  • RAM or VRAM: minimum 16 GB (can be system RAM or GPU VRAM).

  • Storage: around 12–20 GB for the model and data.

  • Operating system: macOS 11+, Windows, or Ubuntu are supported.

  • GPU (if available): Nvidia or AMD for acceleration. Without a GPU, the model still runs on CPU but very slowly.

Software options:

  • Ollama: the simplest method; quick installation with a convenient CLI.

  • LM Studio: a graphical interface, suitable for beginners.

  • Transformers + vLLM (Python): flexible for developers, integrates well into open-source pipelines.

3. How to Run GPT-OSS 20B with Ollama (GPU Tesla P40)

3.1 Goal and Timeline

  • Goal: successfully run GPT-OSS 20B locally using Ollama, leveraging the Tesla P40 GPU (24GB VRAM).

  • Timeline: the first setup takes about 15–20 minutes to download the model. After that, launching the model takes only a few seconds.

3.2 Environment Preparation

  • GPU: Tesla P40 with 24GB VRAM, sufficient for GPT-OSS 20B.

  • NVIDIA Driver: version 525 or higher recommended. In the sample logs, CUDA 12.0 works fine.

  • RAM: minimum 16GB.

  • Storage: at least 20GB free space; the model itself takes ~13GB plus cache.

  • Operating system: Linux (Ubuntu), macOS, or Windows. The following example uses Ubuntu.

3.3 Install Ollama

The fastest way:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Or manually (Linux):

curl -LO https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz
sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz

Start the Ollama service:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8888 ollama serve

When the log shows listening on [::]:8888, the server is ready.

3.4 Download GPT-OSS 20B

Open a new terminal and run:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8888 ollama pull gpt-oss:20b

The first download is about 13GB. When the log shows success, the model is ready.

3.5 Run the Model

Start the model and try chatting:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8888 ollama run gpt-oss:20b

Example:

>>> hi
Hello! 👋 How can I help you today?

3.6 Verify GPU Usage

Run:

nvidia-smi

Result: the Tesla P40 (24GB) consumes around 12–13GB VRAM for the process /usr/bin/ollama. The Ollama log also shows “offloading output layer to GPU” and “llama runner started in 8.05 seconds”, proving the model is running on GPU, not CPU.

3.7 Monitor API and Performance

Ollama exposes a REST API at http://127.0.0.1:8888.
Common endpoints include /api/chat and /api/generate.

Response times:

  • Short prompts: about 2–10 seconds.

  • Long or complex prompts: may take tens of seconds to a few minutes.

4. Conclusion

You have successfully run GPT-OSS 20B on a Tesla P40. The initial model download takes some time, but afterward it launches quickly and runs stably. With 24GB VRAM, the GPU can handle the large model without overload. While long prompts may still be slow, it is fully usable for real-world experiments and local project integration.

Claude Code và Tương Lai Lập Trình Với AI Agent

Posted on by hello@scuti

Trong vòng một năm trở lại đây, cách chúng ta viết code đã thay đổi nhanh đến mức chóng mặt. Nếu như trước kia AI chỉ dừng ở mức autocomplete vài dòng trong IDE, thì nay các công cụ như Claude Code đã tiến hóa thành những “người đồng hành” thực sự: có thể đọc hiểu toàn bộ project, viết, sửa, refactor, và thậm chí xây dựng ứng dụng từ đầu đến cuối.

Bài viết này tổng hợp những ý chính từ buổi trò chuyện giữa Alex và Boris (Anthropic) về Claude Code, đồng thời chia sẻ thêm vài góc nhìn cá nhân.

Link video: https://www.youtube.com/watch?v=iF9iV4xponk

Claude Code là gì?

Để hiểu Claude Code, hãy bắt đầu từ Claude. Đây là mô hình ngôn ngữ (LLM) do Anthropic phát triển, nổi tiếng nhờ khả năng suy luận tốt, trả lời an toàn và viết code khá mạnh. Tuy nhiên, nếu chỉ có một mô hình ngôn ngữ thì vẫn còn thiếu nhiều thứ để làm việc trong môi trường lập trình thực tế.

Ví dụ: nếu bạn thả Claude “chay” vào một dự án, nó có thể viết code hoặc trả lời câu hỏi, nhưng sẽ gặp khó khăn khi:

  • Không biết trạng thái repo hiện tại.

  • Không có quyền chỉnh sửa file.

  • Không thể chạy test hoặc commit.

  • Không tích hợp được vào workflow của team.

Đây chính là khoảng trống mà Claude Code ra đời để lấp đầy.

Claude Code = “Agentic IDE”

Anthropic gọi Claude Code là agentic IDE (một môi trường phát triển dựa trên agent). Nó giống một IDE thông minh, nhưng có khả năng tự hành động chứ không chỉ gợi ý.

Cấu trúc Claude Code gồm nhiều thành phần:

  1. Harness – Lớp điều phối giữa mô hình, ngữ cảnh project, và người dùng.

    • Harness giống như “bộ não phụ” để nối Claude với codebase.

    • Nó đảm bảo Claude có cái nhìn đầy đủ về repo, không chỉ một file rời rạc.

  2. Tools & Permissions – Cơ chế kiểm soát.

    • AI có thể thực hiện hành động thực sự: chỉnh sửa file, chạy script, cài dependency, commit.

    • Nhưng mọi hành động đều trong phạm vi cho phép, tránh “AI phá repo”.

  3. MCP Servers (Model Context Protocol) – Hệ thống plugin/API.

    • Cho phép mở rộng Claude Code ra ngoài: kết nối tới database, API, CI/CD, issue tracker (GitHub, Jira…).

    • Đây là điểm giúp Claude Code không chỉ làm code “trên máy”, mà còn tham gia vào toàn bộ pipeline.

  4. Settings, Hooks & Slash Commands – Tùy biến workflow.

    • Dev có thể định nghĩa shortcut (ví dụ: /fix-tests, /deploy) hoặc viết hook để AI làm việc theo cách riêng.

    • Tính năng này khiến Claude Code hackable, khác biệt so với nhiều công cụ AI coding “đóng hộp”.

  5. CLAUDE.md – Tài liệu hướng dẫn dành riêng cho AI.

    • Bạn có thể tạo file này trong repo để mô tả project, convention, style guide.

    • Claude sẽ đọc và hiểu ngữ cảnh như một dev mới join team.

Điểm khác biệt với AI coding khác

So với GitHub Copilot hay Cursor, Claude Code không chỉ dừng ở gợi ý code trong editor, mà là:

  • Có trí nhớ dài: hiểu và thao tác trên codebase lớn.

  • Có quyền hành động: sửa file, chạy lệnh.

  • Có khả năng mở rộng: thông qua MCP và plugins.

  • Có thể hack/tùy biến: lập trình viên điều chỉnh workflow theo ý mình.

Sự tiến hóa: từ autocomplete đến agent

Trong vòng một năm qua, AI coding đã thay đổi nhanh đến mức khó tin. Điểm đáng chú ý là sự tiến hóa không chỉ đến từ bản thân mô hình (model), mà chủ yếu nằm ở cách chúng ta đóng gói và sử dụng nó trong workflow thực tế.

  • Trước đây – thời kỳ autocomplete
    AI chỉ đóng vai trò như một “bộ gợi ý thông minh” trong IDE. GitHub Copilot (ra mắt 2021) là ví dụ điển hình: nó dự đoán vài dòng code tiếp theo, giống như autocomplete trong Gmail, nhưng dành cho lập trình viên. Rất tiện, nhưng vẫn giới hạn trong phạm vi vài dòng code.

  • Hiện tại – AI như đồng nghiệp
    Với các công cụ mới như Claude Code hay Cursor, AI không chỉ gợi ý từng dòng, mà có thể:

    • Đọc và phân tích toàn bộ repo.

    • Sửa lỗi và refactor hàng loạt file.

    • Review Pull Request (PR) và đưa ra nhận xét.

    • Hiểu ngữ cảnh project (nhờ cơ chế long context window như Claude 3.5 Sonnet với 200k tokens).

    Điều này biến AI từ một “công cụ hỗ trợ viết code” thành một trợ lý phát triển phần mềm thực thụ.

  • Tương lai gần – AI hiểu ý định (intent)
    Anthropic mô tả tầm nhìn tiếp theo: AI sẽ không chỉ viết code theo prompt, mà còn quản lý mục tiêu của lập trình viên.
    Ví dụ: bạn nói “Xây API thanh toán với Stripe”, Claude Code sẽ:

    1. Thiết kế cấu trúc.

    2. Tạo endpoint.

    3. Viết test.

    4. Deploy và thông báo kết quả.

    Ở giai đoạn này, AI giống một “agent” thực sự – tự động hóa toàn bộ chu trình dựa trên ý định của con người, thay vì chỉ thao tác cục bộ trên từng file.

Điều gì thúc đẩy sự tiến hóa này?

Theo chia sẻ từ Boris Cherny (Anthropic), chính feedback thực chiến từ dev nội bộ đã dẫn dắt sản phẩm. Anthropic không xây Claude Code trong phòng lab, mà cho chính nhân viên sử dụng hàng ngày để làm việc thật. Model và công cụ đồng tiến hóa:

  • Dev phản hồi về điểm yếu (ví dụ AI refactor chưa sạch → cải tiến).

  • Model mạnh hơn lại mở ra use case mới (ví dụ context dài → đọc cả repo).

Đây là lý do tại sao Claude Code không chỉ “mạnh về lý thuyết”, mà còn thực sự hữu dụng trong quy trình phát triển phần mềm.

Hackability là gì và vì sao quan trọng?

Một trong những điểm khác biệt khiến Claude Code nổi bật so với nhiều công cụ AI coding khác chính là tính hackability – tức khả năng tùy biến, mở rộng, và “bẻ cong” công cụ theo cách mà lập trình viên mong muốn.

Vì sao hackability quan trọng?

Trong thế giới phần mềm, mỗi đội và mỗi dự án có workflow riêng:

  • Có team ưu tiên CI/CD tự động, để code merge là deploy ngay.

  • Có team lại yêu cầu review thủ công và check kỹ lưỡng.

  • Một số lập trình viên thích command-line tool, số khác muốn UI trực quan.

Nếu một công cụ AI bị “đóng khung” theo một quy trình cứng nhắc, nó sẽ không thể đáp ứng được sự đa dạng này. Do đó, tính hackable là yếu tố then chốt giúp AI coding trở thành công cụ thực sự linh hoạt, thay vì chỉ là demo đẹp.

Hackability trong Claude Code

Claude Code được thiết kế để cực kỳ hackable với nhiều cơ chế:

  • CLAUDE.md: file cấu hình cho phép mô tả project, hướng dẫn AI hiểu ngữ cảnh (giống như README nhưng dành riêng cho AI).

  • Configurable workflows: bạn có thể cấu hình lại workflow qua settings, hooks hoặc script tùy chỉnh.

  • MCP servers (Model Context Protocol): cơ chế mở rộng theo kiểu “plugin/API”, cho phép AI tương tác với tool, service hoặc dữ liệu riêng của bạn.

  • Slash commands & sub-agents: tạo lệnh chuyên biệt (ví dụ: /generate-tests, /lint*) hoặc định nghĩa agent con để xử lý tác vụ hẹp.

Ví dụ thực tế

  • Một công ty fintech có thể viết MCP server riêng để Claude trực tiếp đọc dữ liệu từ hệ thống nội bộ, thay vì copy-paste code.

  • Một startup game có thể tạo slash command /render để AI gọi engine dựng hình trong quá trình phát triển.

  • Team backend có thể thêm CLAUDE.md để AI luôn tuân thủ chuẩn code style và kiến trúc microservices của họ.

👉 Chính vì vậy, hackability quan trọng ở chỗ: nó giúp AI không chỉ phù hợp với lập trình nói chung, mà còn thích nghi với phong cách làm việc riêng của từng lập trình viên và từng đội ngũ.

Tương lai của lập trình với AI agent

Bức tranh được Alex và Boris vẽ ra khá rõ:

  • Ngắn hạn: dev vẫn viết code thủ công, nhưng AI sẽ gánh phần “text manipulation” (refactor, đổi tên biến, viết test, v.v.).

  • Trung hạn: AI sẽ review code, đề xuất thay đổi, và có thể merge PR.

  • Dài hạn: dev chỉ cần nói “Xây API thanh toán với Stripe”, AI sẽ tự thiết kế, viết, test, deploy. Lập trình viên sẽ dần trở thành người định hướng, review và tư duy giải pháp thay vì “người gõ từng dòng code”.

Suy nghĩ cá nhân

Thật sự thì khi nhìn vào những gì Claude Code (và các agent AI khác) đang làm được, mình có cảm giác việc viết code không còn khô khan và đã trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Trước đây, để tạo ra một ứng dụng, chúng ta phải bỏ ra hàng tuần hay thậm chí hàng tháng để gõ từng dòng code, fix bug, rồi refactor. Nhưng giờ, AI có thể giúp sinh ra hàng nghìn dòng code chỉ trong vài phút.

Điều đó có nghĩa là: giá trị thật sự không còn nằm ở việc bạn viết được bao nhiêu dòng code, mà nằm ở việc bạn muốn xây dựng cái gì, thiết kế ra sao, và giải quyết vấn đề gì cho người dùng.

Điều này cũng kéo theo sự thay đổi lớn trong kỹ năng mà một developer cần. Thay vì chỉ tập trung vào “gõ code”, lập trình viên trong tương lai sẽ phải biết cách:

  • Đặt câu hỏi và mô tả yêu cầu rõ ràng cho AI. Đây giống như việc ra đề thi: đề càng rõ, đáp án càng đúng.

  • Hiểu và review code mà AI tạo ra, vì cuối cùng trách nhiệm với sản phẩm vẫn là của con người.

  • Kết hợp nhiều công cụ và agent để đạt được mục tiêu nhanh và hiệu quả hơn.

  • Có thể sẽ hình thành 2 nhóm nghề: người phát triển sản phẩm (product developer) và người lập trình ở mức thấp hơn (low-level developer) để xây dựng module cốt lõi.

Nếu nghĩ kỹ thì kỹ năng này khá giống với vai trò của một technical architect hơn là một coder thuần túy: định hình giải pháp, kết nối các mảnh ghép, và đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định.

Về cơ hội và thách thức thì mình thấy rõ ràng:

  • Cơ hội: thời gian từ ý tưởng → sản phẩm rút ngắn cực kỳ nhiều. Một cá nhân giờ đây có thể làm được những thứ mà trước kia phải cần cả một team. Điều này mở ra rất nhiều cơ hội cho sáng tạo và khởi nghiệp.

  • Thách thức: nếu chỉ dừng lại ở việc “biết code”, bạn sẽ nhanh chóng bị thay thế. AI có thể viết, sửa, refactor code rất nhanh, nhưng AI chưa thể giao tiếp và thấu hiểu con người. Những kỹ năng như trao đổi với khách hàng, lắng nghe nhu cầu, đàm phán, thuyết phục, hay đơn giản là xây dựng niềm tin vẫn là phần không thể thiếu – và chỉ con người mới làm được.

Running Latent Diffusion Model on Regular Computers via Google Colab and Ngrok

Posted on by hello@scuti

Introduction

In recent years, diffusion models such as the Latent Diffusion Model (LDM) have become the gold standard for text-to-image generation thanks to their high image quality, fast inference speed, and flexible fine-tuning capabilities. However, the biggest barrier for beginners is often the expensive GPU hardware requirement. This article will guide you on how to run LDM on a regular computer by taking advantage of Google Colab—a cloud environment that provides free/affordable GPU access, allowing you to focus on your ideas instead of hardware setup.

Main Content

What is Colab?

Colab is a hosted Jupyter Notebook service that requires no setup to use and provides free access to computing resources, including GPUs and TPUs. Colab is especially well suited to machine learning, data science, and education.

What You Need to Prepare

  1. A Colab account – Getting one is very easy; just search for it and sign up. Colab can be used for free but with limits on memory, GPU, etc. You can also subscribe to a paid plan depending on your needs.

  2. An Ngrok account – Just like the first step, sign up for an account, then get your authtoken, which will be used later.

  3. An example LDM setup for this tutorial – In this article, we’ll use the Stable Diffusion Pipeline in Python. Hugging Face provides a list of text-to-image models ranging from weaker to stronger ones at: https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=trending.
    Example repo for this article: https://github.com/thangnch/MiAI_StableDiffusion_Flask_Text2Image

Running on a Personal Computer

First, clone the above GitHub repo to your local machine. Then install the required libraries and packages such as pip, PyTorch, and diffusion.

Next, run the svr_model.py file.

Depending on whether your personal computer has GPU support (CUDA or MPS), the model can run on GPU; otherwise, it defaults to CPU—which is much slower.

Since my GPU doesn’t support NVIDIA CUDA, I had to run it on CPU.

After starting the server, the demo web page URL appears in the terminal.

Now we can generate an image from a prompt.

 

  • Speed: quite slow at 4.14s/it

  • Consumes a lot of CPU power

  • But still managed to generate an image successfully with the weakest model

This shows that although it is possible to run locally on your own machine, it is very slow and CPU-intensive, even with the smallest model.

Using Colab with Ngrok

  1. Visit Google Colab: https://colab.research.google.com/

  2. Visit Ngrok: https://dashboard.ngrok.com/get-started/setup/windows

In Colab:

Then:

  • Run another cell to install all required libraries (already listed in the repo)

  • Copy the code from text2image_model.py to start running the model

  • Next, copy the code from svr_model.py

Before running svr_model.py, install Ngrok in the Colab environment by running another code cell.

After installation:

  • Go to your Ngrok dashboard, copy your personal authtoken

  • Back in Colab, paste it into the Secrets section on the left sidebar, name it, and save

Now run svr_model.py.


Ngrok will provide a temporary public URL (my tunnel) that connects to your server running on GPU.

Visit the link, and you’ll get the text-to-image web interface.

Time to generate images!

Example:

  • Prompt: “Cat and dog” – With the lowest model

    • Very fast at 9.9s

    • GPU used effectively

Even with higher-level models, the process still runs smoothly.

  • Prompt: “City landscape” – Model level 6

Still stable and responsive

Conclusion

Through these experiments, we have learned how to use Latent Diffusion Models easily on a personal computer and optimize performance with Colab and Ngrok combined. This provides a smooth and fast user experience. Hopefully, this article will be helpful to readers.

Thank you for reading!

🧑‍💻 Kiro – When the AI IDE Becomes a Software Architect

Posted on by hello@scuti

In recent years, AI coding assistants have reshaped how we build software. From GitHub Copilot to Cursor and Windsurf, developers can now write code faster, debug less, and “vibe code” any idea with just a few prompts.

But alongside the convenience comes a major issue: lack of structure. Prototypes are spun up quickly but are hard to scale. Code lacks documentation, design artifacts, and tests, often leading to technical debt.

Amazon AWS introduced Kiro to solve exactly this. Instead of being just a “coding companion,” Kiro positions itself as an AI software architect – guiding you from requirements to design, implementation, and validation. It marks a shift from prompt-driven development to spec-driven development.

 

🌍 Why Do We Need a “Spec-Driven AI IDE”

Most AI coding tools today focus on speed & productivity for individuals. Cursor, Copilot, and Windsurf enable a single developer to prototype an MVP in days. But when it’s time to scale or work in a team, these prototypes often become liabilities:

  • No clear requirements → miscommunication when tasks are handed off.
  • No design docs → difficult to refactor or onboard new devs.
  • Poor test coverage → bugs slip through QA.
  • Lack of best practices → fragile architectures.

AWS identified this gap and proposed a philosophy: AI should not only be a coding assistant but a software architect. Kiro is designed to follow a full development lifecycle: Requirement → Design → Implementation → Validation.

🔑 Core Features of Kiro

1. Spec-Driven Development

You describe requirements in natural language, and Kiro generates:

  • Requirement documents (user stories, acceptance criteria).
  • Design documents (system architecture, ER diagrams, sequence diagrams).
  • Task lists (implementation steps, tests).

 

2. Agent Hooks – Your “Senior Dev on Autopilot”

Agent hooks in Kiro act like a senior developer running in the background:

  • Automatically generate unit tests when you save files.
  • Check code smells against SOLID principles.
  • Update README and API specs.
  • Scan for accidentally committed secrets or credentials.

3. MCP & Steering Rules – Context Integration

Kiro supports the Model Context Protocol (MCP), allowing AI to access company docs, API specifications, or database schemas for richer context. Steering rules ensure AI stays aligned with project goals.

4. Agentic Chat – Context-Aware Conversations

Beyond inline completions, Kiro’s chat agent understands the entire codebase, requirements, and design docs. You can request:

  • “Add OAuth2 login flow with Google.”
  • “Generate a sequence diagram for password reset.”
  • “Write integration tests with Postgres.”

5. Familiar Foundation

  • Built on Code OSS, fully compatible with VS Code extensions, themes, and settings.
  • Powered by strong models (Claude 3.7, Claude 4.0) with future support for GPT and Gemini.
  • Pricing (Preview): Free tier (50 interactions/month), Pro $19 (1,000 interactions), Pro+ $39 (3,000 interactions).

⚔️ Kiro vs Cursor – A Fascinating Duel

Criteria Kiro – Spec-Driven IDE Cursor – Prompt-Driven IDE
Philosophy Requirement → Design → Code → Test Prompt → Code
Automation Agent Hooks (docs, tests, best practices) Manual, one task at a time
Context Handling MCP: APIs, DBs, external docs Mainly codebase indexing
Output Production-grade, standardized Quick prototypes, vibe coding
IDE Foundation Code OSS (VS Code ecosystem) VS Code fork
Best Fit For Enterprise teams, large-scale development Startups, solo prototyping

 

🛠️ Walkthrough: How Kiro Handles a Requirement

To see Kiro in action, I asked it to:

“Create a REST API for login/signup with JWT. You can use documents accounts for logic login/signup.”

Kiro then generated three artifacts: requirements, design, and tasks — essentially doing the work of a product manager, software architect, and tech lead in one.

You can see more in the folder .kiro in the source code on GitHub

1. Requirements

Kiro produced a requirements.md file describing the system as user stories with acceptance criteria:

  • Signup: Users can register with email and password. Validation rules include unique email, proper format, and a minimum 8-character password. On success, the system returns a JWT and user info.

  • Login: Users log in with valid credentials to receive a JWT. Invalid or non-existent accounts return a 401 Unauthorized.

  • Token Validation: Protected routes require a valid JWT. Expired, missing, or malformed tokens are rejected.

  • Security: Passwords must be hashed with bcrypt, never stored in plain text, and tokens signed with a secure secret.

  • Error Handling: The API must return clear but secure error messages, avoiding user enumeration.

This structured requirements file ensures that the authentication system has a clear scope and testable outcomes before any code is written.

2. Design

Next, Kiro generated a design.md document, laying out the NestJS architecture:

  • Modules & Services: AuthModule, AuthService, AuthController, JwtStrategy, AuthGuard.

  • DTOs for input validation (signup.dto.ts, login.dto.ts).

  • Data Model: An extended AccountSchema with unique userId/userName fields, password hashing middleware, and timestamps.

  • Security Setup: bcrypt with 12 salt rounds, JWTs signed with HS256, 24-hour expiration.

  • REST Endpoints:

    • POST /auth/signup → register new accounts

    • POST /auth/login → authenticate and return token

    • GET /auth/profile → protected endpoint returning current user info

The design document also detailed error handling policies (e.g., generic “Invalid credentials” messages), validation strategies, and a test plan (unit + integration).

3. Tasks

Finally, Kiro produced a tasks.md file — essentially an implementation plan:

  1. Setup dependencies: Install @nestjs/jwt, passport-jwt, bcrypt, and validation libraries.

  2. Create DTOs for signup/login validation.

  3. Enhance the Account model with password hashing and secure comparison methods.

  4. Implement JWT strategy for validating tokens in requests.

  5. Build AuthService methods for signup and login, returning JWTs.

  6. Build AuthController endpoints: /signup, /login, /profile.

  7. Add AuthGuard to protect routes.

  8. Wire everything into AuthModule and integrate with the app.

  9. Error handling via custom exception filters.

  10. Unit & integration tests for flows like signup, login, and token validation.

This task list reads like a well-prepared Jira board — ready for developers to pick up and implement step by step.

✨ The Result

In just one prompt, Kiro produced a requirements spec, a detailed design doc, and an actionable implementation plan.

Instead of jumping straight into code, the system starts with clarity:

  • What needs to be built

  • How it should be structured

  • How to test and validate it

This demonstrates how Kiro goes beyond “AI autocomplete” and into end-to-end engineering workflow automation.

🧪 Real-World Feedback from Early Users

1. Dev.to – Testing Kiro in Real Projects

  • Kiro produced clear design docs and structured task lists.
  • Agent Hooks auto-generated basic tests (though not deep coverage).
  • Strongest feature: spec-first workflow → immediate blueprint for the project.
  • Limitation: complex logic still requires developer intervention.

👉 Takeaway: Kiro feels more like a senior PM + junior dev than a pure coder.

2. Substack – Developing with Kiro

  • After just a few lines of description, Kiro generated detailed user stories broken into assignable tasks.
  • Docs and code stayed in sync — changes to requirements updated design and code automatically.
  • Saved several days of manual documentation work.
  • Still requires developer review for security and performance concerns.

👉 Takeaway: Perfect for small teams or startups without a dedicated product manager.

3. AWS Re:Post – Beyond a Coding Assistant

  • Positions Kiro as a tool for full-stack development from spec to deployment.
  • Biggest strength: reducing communication overhead between devs, PMs, and QA.

👉 Takeaway: The real value lies not just in code generation, but in process standardization.

🎯 Insights from Real Use Cases

  • Biggest Strength: End-to-end sync from requirements → design → code, saving huge time on documentation and planning.
  • Main Limitation: Complex logic still needs developer oversight, especially for security and performance.
  • Ideal Use Cases: Startups that need speed and structure, or enterprise teams looking to minimize technical debt.

📌 Conclusion – Is Kiro the “Future IDE”?

Kiro is not just another AI IDE. It represents a new philosophy: Spec-Driven Development, where AI doesn’t just write code but participates in the entire software development lifecycle.

  • Cursor remains fantastic when you need to code fast and iterate rapidly.
  • Kiro is for when you want to elevate AI from “assistant” to “software architect.”

💡 My take:

Kiro may not replace Cursor immediately. But in the next 2–3 years, as enterprises demand standardized, testable, documented code, spec-driven IDEs like Kiro are likely to become the norm.

👉 Have you tried Kiro yet? Do you think the future of AI IDEs should lean more towards speed (Cursor style) or structure (Kiro style)?

7 Chiến Lược Tối Ưu Hóa Quy Trình Tuyển Dụng Thành Công Và Cách Tận Dụng KPI

Posted on by hello@scuti

7 Chiến Lược Tối Ưu Hóa Quy Trình Tuyển Dụng Thành Công Và Cách Tận Dụng KPI

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như Phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như Cung cấp giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Đối với những ai đang làm việc trong việc tối ưu hóa quy trình tuyển dụng. Việc tìm kiếm nhân tài xuất sắc đòi hỏi thời gian và công sức, nhưng bằng cách cải tiến quy trình, bạn không chỉ có thể giảm chi phí mà còn nhanh chóng tuyển dụng ứng viên chất lượng cao. Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là yếu tố quan trọng giúp hỗ trợ sự phát triển của doanh nghiệp.

Bài viết này sẽ giải thích chi tiết 7 chiến lược hiệu quả để tối ưu hóa quy trình tuyển dụng, các KPI chính và các công cụ cần sử dụng. Bằng cách thực hiện những phương pháp này, bạn sẽ có thể tiến hành hoạt động tuyển dụng một cách hiệu quả và hiệu suất hơn.

Kiến thức cơ bản về tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

Basic Knowledge of Recruitment Process Optimization​​

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI tạo sinh, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là gì?

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là việc cải thiện các quy trình nhằm thu hút, sàng lọc và tuyển dụng ứng viên chất lượng cao trong điều kiện thời gian và nguồn lực hạn chế. Cụ thể, điều này bao gồm tối ưu hóa toàn bộ hoạt động tuyển dụng và loại bỏ các lãng phí, với mục tiêu thu hút nhân tài một cách hiệu quả hơn.

Việc tối ưu hóa này cho phép các nhân viên tuyển dụng tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng và giúp tuyển dụng nhân tài cần thiết cho công ty một cách nhanh chóng.

Tại sao tối ưu hóa quy trình tuyển dụng lại quan trọng?

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng mang lại nhiều lợi ích cho công ty. Các lý do chính như sau:

  • Giảm thời gian và chi phí: Một quy trình tuyển dụng hiệu quả giúp giảm thiểu thời gian dành cho việc sàng lọc ứng viên, lên lịch phỏng vấn và các công việc hành chính khác. Việc sử dụng các công cụ như Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) giúp đội ngũ tuyển dụng tập trung vào việc tương tác với ứng viên và cải thiện hiệu quả tuyển dụng tổng thể. Điều này cho phép các nhân viên tuyển dụng dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ chiến lược và góp phần nâng cao năng suất chung của công ty. Hơn nữa, quy trình tối ưu hóa giúp đẩy nhanh quá trình tuyển dụng, qua đó giúp công ty có lợi thế cạnh tranh trên thị trường khốc liệt.

  • Cải thiện chất lượng tuyển dụng: Một quy trình hiệu quả dẫn đến các quyết định tuyển dụng tốt hơn. Bằng cách theo dõi các chỉ số tuyển dụng và tập trung vào các lĩnh vực quan trọng như giao tiếp với ứng viên và sàng lọc hồ sơ, công ty có thể tuyển dụng nhân tài phù hợp với các kỹ năng kỹ thuật yêu cầu và văn hóa công ty. Điều này giúp nâng cao hiệu suất công việc sau khi tuyển dụng và hỗ trợ sự phát triển lâu dài của tổ chức. Việc tuyển dụng chất lượng cao giúp tăng tỷ lệ giữ chân nhân viên và củng cố sự ổn định của tổ chức.

  • Củng cố thương hiệu nhà tuyển dụng: Một chiến lược tuyển dụng liền mạch sẽ tạo ấn tượng tốt với ứng viên. Các ứng viên trải qua một quy trình nộp đơn suôn sẻ có khả năng đánh giá tổ chức của bạn là một nơi làm việc chuyên nghiệp và hấp dẫn, từ đó củng cố thương hiệu nhà tuyển dụng. Điều này giúp thu hút nhân tài xuất sắc trong các đợt tuyển dụng sau. Một thương hiệu nhà tuyển dụng mạnh mẽ nâng cao năng lực cạnh tranh của công ty và cải thiện vị thế của công ty trong ngành

TỐI ƯU HÓA QUY TRÌNH TUYỂN DỤNG

Các Kpi Chính Để Đo Lường Tối Ưu Hóa Quy Trình Tuyển Dụng

Key KPIs for Measuring Recruitment Process Optimization

Thời gian tuyển dụng (Time to Hire)

Định nghĩa: Thời gian tuyển dụng là khoảng thời gian từ khi bắt đầu đăng tuyển cho đến khi ứng viên chấp nhận lời mời làm việc.
Tầm quan trọng: Rút ngắn thời gian tuyển dụng giúp nhân sự mới có thể bắt đầu đóng góp nhanh chóng, thúc đẩy sự phát triển của công ty. Nó cũng giảm thiểu nguy cơ mất đi những ứng viên xuất sắc.
Phương pháp đo lường: Sử dụng Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) để ghi lại các dữ liệu như ngày đăng tuyển, ngày nộp hồ sơ, ngày phỏng vấn và ngày chấp nhận lời mời, từ đó tính toán thời gian cho mỗi giai đoạn.

Chi phí tuyển dụng (Cost per Hire)

Định nghĩa: Chi phí tuyển dụng là tổng chi phí bỏ ra để tuyển dụng một ứng viên.
Tầm quan trọng: Hiểu được chi phí tuyển dụng giúp làm rõ các chi phí liên quan đến quá trình tuyển dụng và tìm kiếm các phương pháp tuyển dụng hiệu quả về chi phí.
Phương pháp tính toán: Cộng tất cả các chi phí liên quan đến hoạt động tuyển dụng, bao gồm chi phí quảng cáo tuyển dụng, phí dịch vụ của các công ty tuyển dụng, chi phí lương của nhân viên tuyển dụng, chi phí phỏng vấn và phí sử dụng hệ thống quản lý tuyển dụng, sau đó chia cho số lượng nhân sự đã tuyển dụng.

Chi phí mỗi ứng viên (Cost per Applicant)

Định nghĩa: Chi phí mỗi ứng viên là chi phí bỏ ra cho mỗi ứng viên.
Tầm quan trọng: Hiểu được chi phí mỗi ứng viên giúp bạn phân tích hiệu quả chi phí của các hoạt động tuyển dụng một cách chi tiết hơn.
Phương pháp tính toán: Cộng tất cả các chi phí liên quan đến quá trình tuyển dụng, bao gồm chi phí quảng cáo tuyển dụng, phí dịch vụ công ty tuyển dụng và chi phí lương của nhân viên tuyển dụng, sau đó chia cho số lượng ứng viên.

Chất lượng tuyển dụng (Quality of Hire)

Định nghĩa: Chất lượng tuyển dụng là một chỉ số đánh giá mức độ hiệu quả của nhân sự được tuyển dụng.
Tầm quan trọng: Đo lường chất lượng tuyển dụng giúp đánh giá hiệu quả của hoạt động tuyển dụng và cải thiện quy trình tuyển dụng.
Phương pháp đo lường: Đánh giá hiệu suất của nhân viên mới tuyển qua kết quả đánh giá hiệu suất, tỷ lệ hoàn thành mục tiêu, đánh giá từ cấp trên và phản hồi từ đồng nghiệp.

Trải nghiệm ứng viên (Candidate Experience)

Định nghĩa: Trải nghiệm ứng viên là một chỉ số đánh giá mức độ hài lòng của ứng viên trong suốt quy trình tuyển dụng.
Tầm quan trọng: Mức độ hài lòng của ứng viên càng cao, hình ảnh thương hiệu của công ty càng được cải thiện, và công ty sẽ dễ dàng thu hút được nhân tài xuất sắc hơn.
Phương pháp đo lường: Đo lường sự hài lòng của ứng viên bằng cách thực hiện khảo sát hoặc thu thập phản hồi sau khi phỏng vấn.

Tỷ lệ giữ chân nhân viên (Employee Retention Rate)

Định nghĩa: Tỷ lệ giữ chân nhân viên là tỷ lệ phần trăm nhân viên vẫn ở lại công ty trong một khoảng thời gian nhất định.
Tầm quan trọng: Tỷ lệ giữ chân nhân viên cao giúp giảm chi phí tuyển dụng và duy trì sự ổn định của tổ chức.
Phương pháp tính toán: Lấy số lượng nhân viên bắt đầu tại thời điểm đầu kỳ trừ đi số lượng nhân viên nghỉ việc trong kỳ, sau đó chia cho số lượng nhân viên ban đầu.

CÁC KPI CHÍNH ĐỂ ĐO LƯỜNG TỐI ƯU HÓA QUY TRÌNH TUYỂN DỤNG

7 Chiến lược để đạt được tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

7 Strategies for Achieving Recruitment Process Optimization

1. Triển khai Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS)

Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) là công cụ thiết yếu để tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng. Nó cung cấp nhiều tính năng như quản lý ứng viên, theo dõi quá trình tuyển chọn và tự động hóa giao tiếp, giúp giảm bớt gánh nặng cho nhân viên tuyển dụng và tăng tốc quy trình tuyển dụng.

Điều này giúp nhân viên tuyển dụng dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ chiến lược và góp phần nâng cao năng suất chung của công ty.

2. Tạo thông tin tuyển dụng hấp dẫn

Thông tin tuyển dụng hấp dẫn là yếu tố quan trọng để thu hút nhiều ứng viên hơn. Việc truyền tải hiệu quả sự hấp dẫn của công ty, công việc và các phúc lợi sẽ thu hút sự chú ý của ứng viên.

  • Cụ thể về công việc và trách nhiệm: Bằng cách tránh các diễn đạt mơ hồ và mô tả rõ ràng các nhiệm vụ cụ thể, phạm vi trách nhiệm và kết quả kỳ vọng, ứng viên sẽ dễ dàng đánh giá xem họ có phù hợp với vai trò đó hay không.

  • Văn hóa và giá trị công ty: Tạo thông tin tuyển dụng phản ánh văn hóa và giá trị của công ty sẽ thu hút những ứng viên đồng cảm và nâng cao ý thức thuộc về công ty.

  • Cơ hội phát triển: Nhấn mạnh các sáng kiến hỗ trợ sự phát triển của nhân viên, như hệ thống đào tạo và con đường sự nghiệp, sẽ cho thấy công ty bạn là một nơi làm việc hấp dẫn đối với những ứng viên có động lực cao.

3. Triển khai các chiến lược tìm kiếm hiệu quả

Để thu hút nhân tài phù hợp, các chiến lược tìm kiếm hiệu quả là điều không thể thiếu. Bằng cách kết hợp các kênh khác nhau như quảng cáo tuyển dụng, công ty giới thiệu nhân sự và tuyển dụng trực tiếp, bạn có thể tìm kiếm ứng viên từ một phạm vi rộng hơn.

  • Quảng cáo tuyển dụng: Quảng cáo tuyển dụng là cách hiệu quả để tiếp cận nhiều ứng viên. Tuy nhiên, việc xác định đúng phương tiện đăng tải và đối tượng mục tiêu là rất quan trọng.

  • Công ty giới thiệu nhân sự: Các công ty giới thiệu nhân sự giúp thúc đẩy nhanh chóng quá trình tuyển dụng bằng cách giới thiệu những ứng viên có chuyên môn và kinh nghiệm cao.

  • Tuyển dụng trực tiếp: Tuyển dụng trực tiếp là khi công ty tiếp cận ứng viên trực tiếp. Bằng cách sử dụng các mạng xã hội như LinkedIn hoặc trang web của công ty, bạn có thể tìm kiếm và tiếp cận ứng viên trực tiếp.

4. Tối ưu hóa quy trình phỏng vấn

Quy trình phỏng vấn là một phần tốn nhiều thời gian và công sức trong hoạt động tuyển dụng. Bằng cách đào tạo người phỏng vấn, làm rõ tiêu chí đánh giá và cải tiến phương pháp phỏng vấn, quy trình phỏng vấn có thể được tối ưu hóa.

  • Đào tạo người phỏng vấn: Người phỏng vấn cần phát triển kỹ năng để đánh giá ứng viên một cách chính xác. Việc chia sẻ mục tiêu phỏng vấn, cách đặt câu hỏi và các tiêu chí đánh giá qua các buổi đào tạo giúp nâng cao chất lượng phỏng vấn.

  • Làm rõ tiêu chí đánh giá: Nếu các người phỏng vấn có tiêu chí đánh giá khác nhau, việc đánh giá công bằng sẽ trở nên khó khăn. Bằng cách làm rõ và chia sẻ tiêu chí đánh giá trước, việc đánh giá khách quan sẽ trở nên khả thi.

  • Cải tiến phương pháp phỏng vấn: Bằng cách cải tiến phương pháp phỏng vấn, bạn có thể thu thập thêm thông tin và đánh giá chính xác hơn năng lực của ứng viên. Ví dụ, phỏng vấn nhóm, nghiên cứu tình huống và thuyết trình có thể được áp dụng để đánh giá khả năng giao tiếp và giải quyết vấn đề của ứng viên.

5. Tăng cường giao tiếp với ứng viên

Giao tiếp với ứng viên là yếu tố quan trọng trong suốt quá trình tuyển dụng. Việc phản hồi nhanh chóng, giải thích rõ ràng và đưa ra phản hồi phù hợp sẽ giúp nâng cao hình ảnh công ty và dễ dàng thu hút nhân tài.

  • Phản hồi nhanh chóng: Trả lời các câu hỏi của ứng viên càng sớm càng tốt. Phản hồi chậm có thể ảnh hưởng xấu đến hình ảnh công ty.

  • Giải thích rõ ràng: Giải thích rõ ràng quy trình tuyển dụng và công việc cho ứng viên. Việc giải tỏa các thắc mắc và lo lắng của ứng viên sẽ giúp họ cảm thấy yên tâm hơn.

  • Phản hồi phù hợp: Sau phỏng vấn, cung cấp phản hồi mang tính xây dựng cho ứng viên. Chia sẻ kết quả tuyển chọn cũng như những điểm cần cải thiện sẽ giúp hỗ trợ sự phát triển của ứng viên.

TĂNG CƯỜNG GIAO TIẾP VỚI ỨNG VIÊN

6. Xây dựng thương hiệu nhà tuyển dụng

Thương hiệu nhà tuyển dụng là hình ảnh mà công ty xây dựng trong mắt các ứng viên. Bằng cách xây dựng một thương hiệu nhà tuyển dụng hấp dẫn, công ty có thể thu hút nhiều nhân tài xuất sắc hơn.

  • Truyền thông về triết lý và tầm nhìn công ty: Truyền đạt rõ ràng triết lý và tầm nhìn của công ty sẽ thu hút những ứng viên đồng cảm với chúng.

  • Chia sẻ tiếng nói của nhân viên: Việc chia sẻ tiếng nói của nhân viên giúp truyền tải cụ thể hơn văn hóa và môi trường làm việc của công ty.

  • Đảm bảo tính minh bạch trong tuyển dụng: Công khai quy trình tuyển dụng và các tiêu chí đánh giá giúp công ty xây dựng được niềm tin từ ứng viên.

7. Cải tiến liên tục qua phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu tuyển dụng giúp phát hiện vấn đề và các điểm cần cải thiện, qua đó nâng cao hiệu quả hoạt động tuyển dụng.

  • Phân tích các chỉ số tuyển dụng: Phân tích các chỉ số như thời gian tuyển dụng, chi phí tuyển dụng, chi phí mỗi ứng viên, hiệu suất sau tuyển dụng và sự hài lòng của ứng viên giúp đánh giá hiệu quả và năng suất của các hoạt động tuyển dụng.

  • Phân tích dữ liệu ứng viên: Phân tích các đặc điểm, kỹ năng và kinh nghiệm của ứng viên giúp thực hiện các hoạt động tuyển dụng phù hợp với đối tượng mục tiêu.

  • Phân tích dữ liệu phỏng vấn: Phân tích các đánh giá của người phỏng vấn, câu hỏi và câu trả lời của ứng viên giúp cải tiến quy trình phỏng vấn.

Các công cụ được khuyến nghị để hỗ trợ tối ưu hóa quy trình tuyển dụng

Recommended Tools to Support Recruitment Process Optimization

1. Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS)

Tính năng: Quản lý ứng viên, theo dõi tình trạng tuyển chọn, tự động hóa giao tiếp, v.v.
Lợi ích: Tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng, giảm gánh nặng cho nhân viên tuyển dụng, trực quan hóa dữ liệu tuyển dụng.

2. Công cụ phỏng vấn video

Tính năng: Tiến hành phỏng vấn trực tuyến.
Lợi ích: Giảm thiểu thời gian và chi phí, loại bỏ các giới hạn về địa lý, cải thiện sự tiện lợi cho ứng viên.

3. Công cụ tuyển dụng qua mạng xã hội

Tính năng: Sử dụng mạng xã hội để tuyển dụng nhân tài.
Lợi ích: Mở rộng phạm vi tiếp cận đối tượng mục tiêu, nâng cao thương hiệu nhà tuyển dụng, tăng cường sự tương tác với ứng viên.

4. Công cụ tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI)

Tính năng: Tự động sàng lọc hồ sơ, kết nối ứng viên, tự động hóa phỏng vấn, v.v.
Lợi ích: Tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng, nâng cao chất lượng nhân sự, giảm chi phí tuyển dụng.

Kết Luận

Conlusion

Tối ưu hóa quy trình tuyển dụng là một nỗ lực thiết yếu để thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp. Bằng cách thiết lập các KPI phù hợp và theo dõi chúng một cách liên tục, bạn có thể xác định các vấn đề và điểm cần cải thiện trong hoạt động tuyển dụng, từ đó triển khai các chiến lược hiệu quả hơn. Hơn nữa, việc sử dụng các công cụ như Hệ thống Theo dõi Ứng viên (ATS) giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình tuyển dụng và giảm bớt gánh nặng cho nhân viên tuyển dụng.

7 Strategies For Successful Recruitment Process Optimization And How To Leverage KPIs

Posted on by hello@scuti

7 Strategies For Successful Recruitment Process Optimization And How To Leverage KPIs

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in services such as Offshore Development And Lab-type Development in Vietnam, as well as Generative AI Consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

To those working on recruitment process optimization. Finding top talent requires time and effort, but by streamlining the process, you can not only reduce costs but also quickly hire high-quality candidates. Optimizing the recruitment process is a key element in supporting the growth of your business.

This article provides a detailed explanation of 7 effective strategies for recruitment process optimization, key KPIs, and tools that should be utilized. By implementing these methods, you will be able to conduct your recruitment activities more efficiently and effectively.

Basic Knowledge of Recruitment Process Optimization

Basic Knowledge of Recruitment Process Optimization​​
If you want to learn more about Generative AI, be sure to check out this article first.
Related article: Comprehensive Guide To Implementing Generative AI: From Basic Knowledge To Practical Applications And Future Prospects

What is Recruitment Process Optimization?

Recruitment process optimization refers to the improvement of processes aimed at attracting, screening, and onboarding high-quality candidates with limited time and resources. Specifically, it involves optimizing the entire recruitment activity and eliminating waste, with the goal of acquiring talent more effectively.

This optimization allows recruiters to focus on crucial tasks and enables the rapid acquisition of necessary talent for the company.

Why Recruitment Process Optimization is Important

Recruitment process optimization brings many benefits to a company. The main reasons are as follows:

  • Time and Cost Reduction: An efficient recruitment process minimizes the time spent on applicant screening, scheduling interviews, and other administrative tasks. By utilizing tools like Applicant Tracking Systems (ATS), recruitment teams can focus on candidate engagement and overall recruitment efficiency. This allows recruiters to allocate more time to strategic tasks and contributes to the overall productivity improvement of the company. Furthermore, an optimized process enables faster recruitment, which helps secure a competitive edge in a highly competitive market.

  • Improved Recruitment Quality: An efficient process leads to better hiring decisions. By tracking recruitment metrics and focusing on key areas like candidate communication and resume screening, companies can hire talent that matches the required technical skills and fits with the corporate culture. This leads to improved post-hire performance and supports long-term organizational growth. High-quality hiring increases employee retention rates and strengthens organizational stability.

  • Strengthened Employer Brand: A seamless recruitment strategy leaves a positive impression on job seekers. Candidates who experience a smooth application process are more likely to view your organization as a professional and attractive workplace, strengthening the employer brand. This makes it easier to attract top talent in future recruitment efforts. A strong employer brand enhances the company’s competitiveness and improves its position within the industry.

Optimizing Recruitment For Strategic Advantage

Key KPIs for Measuring Recruitment Process Optimization

Key KPIs for Measuring Recruitment Process Optimization

Time to Hire

Definition: Time to hire refers to the period from the start of the job posting until the candidate accepts the job offer.
Importance: Shortening the time to hire allows new talent to start contributing quickly, accelerating the company’s growth. It also reduces the risk of losing top candidates.
Measurement Method: By utilizing an Applicant Tracking System (ATS), record data such as the job posting date, application date, interview date, and offer acceptance date, and calculate the duration for each stage.

Cost per Hire

Definition: Cost per hire refers to the total cost incurred to hire one candidate.
Importance: Understanding the cost per hire helps visualize the costs involved in recruitment and consider more cost-effective hiring methods.
Calculation Method: Add up all costs associated with the recruitment process, such as job advertising fees, recruitment agency fees, recruiter salaries, interview expenses, and recruitment management system usage fees, and then divide by the number of hires.

Cost per Applicant

Definition: Cost per applicant refers to the cost incurred for each applicant.
Importance: By understanding the cost per applicant, you can analyze the cost-effectiveness of your recruitment activities in greater detail.
Calculation Method: Add up all costs associated with the recruitment process, such as job advertising fees, recruitment agency fees, and recruiter salaries, and then divide by the number of applicants.

Quality of Hire

Definition: Quality of hire is a metric used to evaluate how well the hired talent is performing.
Importance: Measuring the quality of hire allows you to assess the effectiveness of your recruitment activities and make improvements.
Measurement Method: Evaluate the performance of hires based on performance review results, goal achievement rates, evaluations from managers, and feedback from colleagues.

Candidate Experience

Definition: Candidate experience is a metric that evaluates how satisfied applicants are with the entire recruitment process.
Importance: The higher the candidate experience score, the better the company’s brand image, and the easier it becomes to attract top talent.
Measurement Method: Measure candidate satisfaction by conducting surveys or collecting feedback after interviews.

Employee Retention Rate

Definition: Employee retention rate refers to the percentage of employees who remain with the company over a certain period.
Importance: A high employee retention rate helps reduce recruitment costs and maintain organizational stability.
Calculation Method: Subtract the number of employees who left during the period from the number of employees at the start of the period, and then divide by the number of employees at the start of the period.

KEY KPIS FOR MEASURING RECRUITMENT PROCESS OPTIMIZATION

7 Strategies for Achieving Recruitment Process Optimization

7 Strategies for Achieving Recruitment Process Optimization

1. Implementing an Applicant Tracking System (ATS)

An Applicant Tracking System (ATS) is an essential tool for streamlining the entire recruitment process. It provides various features such as managing applicants, tracking the selection process, and automating communication, which reduces the burden on recruiters and speeds up the recruitment process.

This allows recruiters to dedicate more time to strategic tasks and contributes to the overall productivity of the company.

2. Creating Attractive Job Listings

Attractive job listings are crucial for attracting more applicants. Effectively conveying the company’s appeal, the attractiveness of the job, and the benefits will capture the attention of candidates.

  • Specific Job Responsibilities: By avoiding vague expressions and clearly describing the specific duties, responsibilities, and expected outcomes, candidates can more easily determine if they are suitable for the role.

  • Company Culture and Values: Creating job listings that reflect the company’s culture and values will attract candidates who resonate with them and enhance their sense of belonging to the company.

  • Growth Opportunities: Highlighting initiatives that support employee growth, such as training systems and career paths, will show that your company is an attractive workplace for highly motivated candidates.

3. Implementing Effective Sourcing Strategies

To acquire the right talent, effective sourcing strategies are essential. By combining various channels such as job postings, recruitment agencies, and direct recruiting, a broader range of candidates can be found.

  • Job Postings: Job advertisements are an effective way to approach many candidates. However, it is important to properly set the media and target audience for the postings.

  • Recruitment Agencies: Recruitment agencies help efficiently advance the hiring process by introducing specialized and experienced candidates.

  • Direct Recruiting: Direct recruiting is when companies approach candidates directly. By utilizing social media like LinkedIn or the company’s website, companies can find and approach candidates directly.

4. Streamlining the Interview Process

The interview process is one of the most time- and labor-intensive parts of recruitment. By training interviewers, clarifying evaluation criteria, and improving interview methods, the interview process can be streamlined.

  • Interviewer Training: Interviewers need to develop skills to appropriately assess candidates. Sharing the purpose of interviews, how to ask questions, and evaluation criteria through training improves the quality of interviews.

  • Clarification of Evaluation Criteria: If interviewers have different evaluation standards, it can be difficult to conduct fair assessments. By clarifying and sharing evaluation criteria in advance, objective evaluations become possible.

  • Improving Interview Methods: By enhancing the interview methods, more information can be gathered and candidates’ abilities can be assessed more accurately. For example, group interviews, case studies, and presentations can be used to evaluate candidates’ communication and problem-solving skills.

5. Strengthening Communication with Candidates

Communication with candidates is crucial throughout the recruitment process. By providing prompt responses, clear explanations, and appropriate feedback, companies can improve their image and attract top talent.

  • Prompt Responses: Respond to applicants’ inquiries as quickly as possible. Delayed responses can harm the company’s image.

  • Clear Explanations: Clearly explain the recruitment process and job duties to applicants. By resolving any uncertainties or concerns, applicants will feel more comfortable.

  • Appropriate Feedback: After interviews, provide constructive feedback to applicants. Sharing not only the selection results but also areas for improvement helps support the applicants’ growth.

 

STRENGTHENING COMMUNICATION WITH CANDIDATES

6. Building an Employer Brand

An employer brand is the image a company has among job seekers. By building an attractive employer brand, more top talent can be attracted.

  • Communicating the Company’s Philosophy and Vision: Clearly communicating the company’s philosophy and vision attracts candidates who resonate with them.

  • Sharing Employee Voices: Sharing employees’ voices allows companies to convey their culture and working environment more concretely.

  • Ensuring Transparency in Recruitment: By making the recruitment process and evaluation criteria transparent, companies can gain trust from applicants.

7. Continuous Improvement through Data Analysis

Analyzing recruitment data can uncover issues and areas for improvement, leading to more effective recruitment efforts.

  • Analyzing Recruitment Metrics: Analyzing metrics such as time to hire, cost per hire, cost per applicant, post-hire performance, and candidate satisfaction helps evaluate the efficiency and effectiveness of recruitment activities.

  • Analyzing Applicant Data: By analyzing applicant attributes, skills, and experience, recruitment activities can be tailored to the target audience.

  • Analyzing Interview Data: Analyzing interviewers’ evaluations, questions asked, and candidates’ responses helps improve the interview process.

Recommended Tools to Support Recruitment Process Optimization

Recommended Tools to Support Recruitment Process Optimization

1. Applicant Tracking System (ATS)

Features: Management of applicants, tracking of selection status, automation of communication, etc.
Benefits: Streamlining the entire recruitment process, reducing the burden on recruiters, visualizing recruitment data.

2. Video Interview Tools

Features: Conducting interviews online.
Benefits: Reducing time and costs, eliminating geographical limitations, improving convenience for candidates.

3. Social Recruiting Tools

Features: Recruiting talent using social media.
Benefits: Expanding reach to target audiences, enhancing employer brand, strengthening engagement with candidates.

4. AI-powered Tools

Features: Automated resume screening, candidate matching, automation of interviews, etc.
Benefits: Streamlining the entire recruitment process, improving the quality of hires, reducing recruitment costs.

Conlusion

Conlusion

Recruitment process optimization is an essential effort to accelerate business growth. By setting appropriate KPIs and continuously tracking them, you can identify the issues and areas for improvement in your recruitment activities, allowing you to implement more effective strategies. Additionally, utilizing tools such as an Applicant Tracking System (ATS) helps streamline the entire recruitment process and reduces the burden on recruiters.

Utilizing Generative AI In HR Operations To Improve Efficiency By Up To 30%! Concrete Examples And Implementation Methods

Posted on by hello@scuti

Utilizing Generative AI In HR Operations To Improve Efficiency By Up To 30%! Concrete Examples And Implementation Methods

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in services such as Offshore Development And Lab-type Development in Vietnam, as well as Generative AI Consulting. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

Generative AI is gaining attention in human resources! The HR department involves a wide range of tasks, and employees are often overwhelmed with daily responsibilities. However, by utilizing generative AI, these tasks can be streamlined, allowing for a more people-oriented way of working.

In fact, companies that have implemented generative AI have seen a reduction in recruitment costs by 20-25%, a 50% reduction in onboarding time, and an improvement in offer acceptance rates by 10-15%. While generative AI in HR may seem complex, there is no need to worry.

This article will clearly explain what generative AI in HR is, its benefits, and how to implement it. From basic knowledge to specific use cases and implementation steps, this article will cover everything, making you an expert in generative AI in HR!

Basic Knowledge of Generative AI in HR

Basic Knowledge of Generative AI in HR

If you want to learn more about AI, be sure to check out this article first.
Related article: Comprehensive Guide To Implementing Generative AI: From Basic Knowledge To Practical Applications And Future Prospects

What is Generative AI?

Generative AI refers to artificial intelligence that can generate new content such as text, images, videos, and audio. It learns patterns from large amounts of data and creates new content based on these patterns. For example, a generative AI that has learned from a large number of images can create new images similar to the original ones.

Role of Generative AI in HR

Generative AI in HR can be applied to various tasks such as recruitment, employee development, and HR management. Specifically, it can be applied to the following tasks:

  • Content Creation: Creating job postings, drafting emails to candidates, drafting HR policies, creating training content, etc.

  • Data Analysis: Aggregating and analyzing performance evaluations, analyzing salary data, etc.

  • Communication: Improving employee engagement through AI chatbots, enhancing access to HR knowledge bases, recommending personalized learning based on skill gaps, etc.

  • Coding: Supporting HR analysis and planning through data collection and analysis, identifying patterns and correlations, etc.

GENERATIVE AI APPLICATIONS IN HR

Mechanism of Generative AI

Generative AI functions by using neural networks that mimic the structure of the human brain. These neural networks learn from large datasets and recognize patterns. Based on the patterns they recognize, they generate new content.

Impact on the HR Department

Generative AI has the potential to significantly transform HR operations.

  • Increased Productivity: Generative AI can automate many tasks, potentially improving productivity by up to 30%.

  • Enhanced Employee Services: By providing tools like AI chatbots, employee experience can be enhanced. These chatbots have advanced language capabilities compared to traditional ones, enabling more intuitive and personalized responses.

  • Strengthened Strategic Role: As everyday tasks are automated by generative AI, HR professionals can focus on more complex and strategic responsibilities.

  • Shaping the Future of the Organization: HR departments can strengthen their role as strategic partners within organizations and take on a key role in shaping the future of the organization.

TRANSFORMATIVE IMPACT OF GENERATIVE AI ON HR

Specific Use Cases of Generative AI in HR

Specific Use Cases of Generative AI in HR

Recruitment and Employment

Generative AI tools such as ChatGPT are useful for creating accurate and engaging job postings and generating screening questions tailored to specific roles or candidate profiles. This allows for a more targeted and effective interview process. Additionally, by leveraging generative AI, various emails involved in the hiring process can be automatically generated.

For example, outreach emails and rejection notifications can be automatically drafted. Some talent intelligence platforms have generative AI features that allow searching databases through question formats instead of complex Boolean search strings, enabling the comparison and analysis of candidates’ job responsibilities and profiles. This allows recruiters to efficiently select candidates and quickly find the right talent.

Furthermore, generative AI can personalize communication with candidates throughout the recruitment process, providing a better candidate experience. This helps companies attract and retain top talent.

Onboarding

During onboarding, AI chatbots function as virtual onboarding assistants, providing real-time support to new hires. They can answer questions related to company policies, compensation and benefits, and vacation requests, improving the onboarding experience. This allows new employees to quickly adapt to the workplace and focus on their tasks.

Additionally, generative AI can automate the onboarding process, providing timely information and reducing new hires’ anxiety, facilitating a smooth transition. This helps companies prevent early turnover and foster long-term success.

Training and Skill Development

The combination of generative AI and HR supports employee growth and development. It analyzes employees’ skills, performance data, and career aspirations to suggest customized learning plans. AI-based coaching tools provide real-time feedback, aiding employees in improving their skills.

Moreover, generative AI updates training materials based on industry requirements, delivering the latest content and enabling employees to maintain up-to-date knowledge. This helps companies stay competitive and maximize employee potential. Training programs using generative AI can enhance employee engagement and improve overall organizational performance.

Employee Engagement

Generative AI can be used to brainstorm questions for employee engagement surveys and gather actionable insights to improve workplace satisfaction. AI chatbots handle routine inquiries from employees, allowing HR professionals to spend more time on higher-value face-to-face interactions.

Policy and Document Generation

Generative AI for HR is highly beneficial for creating and updating policies and documents. It speeds up the drafting of contracts and agreements, accurately generating documents based on company policies, significantly reducing administrative work for HR professionals.

HR Data Analysis

Generative AI analyzes large datasets to discover critical patterns and trends. It is useful for analyzing anonymized salary data, detecting anomalies in employee attendance data, and identifying potential issues early on, allowing for proactive solutions.

Internal Communication

Generative AI can quickly generate content tailored to organizational needs. It personalizes messages aligned with company values and fosters empathetic communication with employees.

Task Acceleration

When used effectively, generative AI allows HR professionals to complete many tasks quickly, enabling them to focus on more strategic activities such as employee development, talent management, and organizational planning.

HR Tips

If you want to deepen your knowledge of AI, consider investing in courses or training workshops that teach how to enhance HR productivity and business impact using generative AI tools such as ChatGPT.
The ChatGPT for HR online course from AIHR is a great example of a practical course that can be taken at your own pace.

Recommended Generative AI HR Tools

Recommended Generative AI HR Tools

AI tools for HR are evolving daily. Here are 5 generative AI tools that are gaining attention.

AI Tools Applicable Areas How They Help
Benify Total Rewards Benify’s generative AI assistant “Beni” provides 24/7 personalized employee support, offering immediate responses to inquiries.
Diversio DEIB Diversio’s generative AI identifies patterns in HR data and provides actionable recommendations to assess and improve a company’s diversity, equity, inclusion, and belonging (DEIB) efforts.
ChatGPT HR Efficiency and Productivity As an advanced AI language model, it generates and streamlines communication, content creation, and problem-solving within the organization.
Findem Talent Acquisition and Recruitment Findem’s AI assistant helps talent acquisition teams gain data-driven insights, supporting effective candidate search and email creation.
Leena Employee Experience Leena is a virtual HR assistant that provides support throughout the employee lifecycle, automatically resolving inquiries related to onboarding, payroll, vacation, and more.

Case Studies of Generative AI in HR Implementation

Case Studies of Generative AI in HR Implementation

How Companies Are Using Generative AI in HR: Specific Implementation Examples

Case 1: Large Transportation and Logistics Company
A large logistics and service company struggled with the vast complexity of its HR policy documents. By implementing generative AI, they developed an HR policy document query assistant. This reduced HR-related inquiries by 30% and decreased compliance-related incidents by 20%.

Case 2: RingCentral
RingCentral, a cloud communication company, felt that traditional talent sourcing methods were insufficient for achieving recruitment goals. They implemented Findem’s generative AI solution, which resulted in a 40% increase in their talent pipeline and a 22% improvement in the quality of candidates.

Case 3: Manipal Health Enterprises
Manipal Health Enterprises, which needed to handle HR inquiries 24/7, implemented Leena AI. This reduced the HR team’s workload by over 60,000 hours and decreased new employee attrition by 5%.

Case 4: Straits Interactive
Straits Interactive, a data governance solutions company, used generative AI to develop an AI-driven data protection officer assistant. This allowed them to provide 24/7 responses to legal inquiries related to data protection and compliance.

Case 5: Heluna Health
Heluna Health implemented CloudApper’s hrGPT, improving communication with their dispersed workforce. This enhanced employee engagement and improved consistency of information through the automation of HR tasks.

How to Implement Generative AI in HR

How to Implement Generative AI in HR

Best Practices for Implementing Generative AI in HR

Step 1: Start Small and Experiment
Begin by testing free tools like ChatGPT to get familiar with the basic functionalities of generative AI. For example, use it for creating employee survey questions or brainstorming interview questions.

Step 2: Learn How to Create Effective Prompts
To use generative AI effectively, it’s important to create high-quality prompts. Be clear about the purpose, context, and format of your request. Through trial and error, refine your prompts to find the best results.

Step 3: Evaluate and Improve Based on AI Output
Always review the outputs generated by AI and evaluate the effectiveness of the queries. Check the accuracy and relevance of the content, and improve the prompts as needed.

Step 4: Gradually Integrate AI
Instead of introducing AI into everything at once, gradually incorporate it into your workflow. For example, start by using AI for policy document creation, and later extend it to data analysis.

Step 5: Always Mind Data Privacy
When using generative AI, make sure to prioritize data privacy. Be particularly cautious with confidential information and comply with data protection regulations.

Step 6: Collaborate with IT
Work with your IT team to understand the technical aspects of generative AI tools. This will ensure smooth integration with existing HR software and help minimize technical issues.

Summary

Generative AI continues to evolve and plays a significant role in improving HR efficiency and enhancing employee experience. By implementing generative AI tools in HR processes, teams can reduce their workload and focus on more strategic tasks. Properly leveraging generative AI will help future-proof HR departments.

The Future of Generative AI in HR

The Future of Generative AI in HR

Generative AI in HR enhances the efficiency of HR operations and improves the employee experience, strengthening its role as a strategic partner within the organization. By implementing generative AI, HR departments can focus more on human-centered and strategic tasks, thereby increasing the overall value of the organization.

Ứng Dụng AI Tạo Sinh Trong Các Hoạt Động Nhân Sự Để Nâng Cao Hiệu Quả Lên Đến 30%! Các Ví Dụ Cụ Thể Và Phương Pháp Triển Khai

Posted on by hello@scuti

Ứng Dụng AI Tạo Sinh Trong Các Hoạt Động Nhân Sự Để Nâng Cao Hiệu Quả Lên Đến 30%! Các Ví Dụ Cụ Thể Và Phương Pháp Triển Khai

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của công ty Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên cung cấp các dịch vụ như Phát triển phần mềm offshore và phát triển theo hình thức Labo tại Việt Nam, cũng như Cung cấp giải pháp AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi rất vinh dự khi nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

AI tạo sinh đang thu hút sự chú ý trong lĩnh vực nhân sự! Bộ phận nhân sự có rất nhiều công việc khác nhau, và nhân viên thường xuyên bị áp lực với các nhiệm vụ hàng ngày. Tuy nhiên, việc sử dụng AI tạo sinh có thể giúp tối ưu hóa các công việc này, tạo ra một cách làm việc gần gũi với con người hơn.

Thực tế, các công ty đã áp dụng AI tạo sinh đã giảm được chi phí tuyển dụng từ 20-25%, rút ngắn thời gian đào tạo lên đến 50% và tăng tỷ lệ chấp nhận lời mời tuyển dụng từ 10-15%. Dù AI tạo sinh trong nhân sự có thể có vẻ phức tạp, nhưng bạn không cần phải lo lắng.

Bài viết này sẽ giải thích rõ ràng AI tạo sinh trong nhân sự là gì, lợi ích của nó và cách triển khai. Từ kiến thức cơ bản đến các trường hợp sử dụng cụ thể và các bước triển khai, bài viết này sẽ cung cấp tất cả thông tin, giúp bạn trở thành chuyên gia về AI tạo sinh trong nhân sự!

Kiến Thức Cơ Bản Về AI Tạo Sinh Trong Nhân Sự

Basic Knowledge of Generative AI in HR

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI, hãy xem trước bài viết này.
Bài viết liên quan: Hướng Dẫn Toàn Diện Về Triển Khai AI Tạo Sinh: Từ Kiến Thức Cơ Bản Đến Ứng Dụng Thực Tiễn Và Triển Vọng Tương Lai

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra các nội dung mới như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, v.v. Nó học các mô hình từ lượng dữ liệu lớn và tạo ra nội dung mới dựa trên những mô hình này. Ví dụ, một AI tạo sinh đã học từ một lượng hình ảnh lớn có thể tạo ra những hình ảnh mới tương tự với hình ảnh gốc.

Vai trò của AI tạo sinh trong nhân sự

AI tạo sinh trong nhân sự có thể được áp dụng vào nhiều công việc khác nhau như tuyển dụng, phát triển nhân viên và quản lý nhân sự. Cụ thể, nó có thể được áp dụng vào các công việc sau:

  • Tạo nội dung: Tạo tin tuyển dụng, soạn email cho ứng viên, soạn thảo chính sách nhân sự, tạo nội dung đào tạo, v.v.

  • Phân tích dữ liệu: Tổng hợp và phân tích đánh giá hiệu suất, phân tích dữ liệu lương, v.v.

  • Giao tiếp: Cải thiện sự gắn kết của nhân viên thông qua chatbot AI, nâng cao khả năng truy cập vào cơ sở kiến thức nhân sự, đề xuất học tập cá nhân hóa dựa trên khoảng cách kỹ năng, v.v.

  • Lập trình: Hỗ trợ phân tích và lập kế hoạch nhân sự thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu, xác định các mô hình và mối tương quan, v.v.

VAI TRÒ CỦA AI TẠO SINH TRONG NHÂN SỰ

Cơ chế của AI tạo sinh

AI tạo sinh hoạt động bằng cách sử dụng mạng nơ-ron mô phỏng cấu trúc của bộ não con người. Các mạng nơ-ron này học từ các bộ dữ liệu lớn và nhận diện các mô hình. Dựa trên các mô hình mà chúng nhận diện được, chúng sẽ tạo ra nội dung mới.

Ảnh hưởng đối với bộ phận nhân sự

AI tạo sinh có khả năng biến đổi mạnh mẽ các hoạt động của bộ phận nhân sự.

  • Tăng năng suất: AI tạo sinh có thể tự động hóa nhiều công việc, giúp tăng năng suất lên đến 30%.

  • Cải thiện dịch vụ cho nhân viên: Bằng cách cung cấp các công cụ như chatbot AI, trải nghiệm của nhân viên có thể được nâng cao. Chatbot này có khả năng ngôn ngữ cao hơn so với các chatbot truyền thống, cho phép phản hồi trực quan và cá nhân hóa hơn.

  • Tăng cường vai trò chiến lược: Khi các công việc thường xuyên được tự động hóa nhờ AI tạo sinh, các chuyên gia nhân sự có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp và chiến lược hơn.

  • Hình thành tương lai tổ chức: Bộ phận nhân sự có thể tăng cường vai trò của mình như một đối tác chiến lược trong tổ chức và đảm nhận một vai trò quan trọng trong việc hình thành tương lai của tổ chức.

BIẾN ĐỔI CỦA AI TẠO SINH TRONG NHÂN SỰ

Các trường hợp cụ thể của AI tạo sinh trong nhân sự

Specific Use Cases of Generative AI in HR

Tuyển dụng và Việc làm

Các công cụ AI tạo sinh như Chat GPT rất hữu ích trong việc tạo ra các thông báo tuyển dụng chính xác và hấp dẫn, cũng như tạo ra các câu hỏi sàng lọc phù hợp với các vai trò hoặc hồ sơ ứng viên cụ thể. Điều này giúp thực hiện một quy trình phỏng vấn hiệu quả và nhắm mục tiêu hơn. Thêm vào đó, bằng cách tận dụng AI tạo sinh, các email trong quy trình tuyển dụng có thể được tự động tạo ra.

Ví dụ, các email tiếp cận và thông báo từ chối có thể được soạn thảo tự động. Một số nền tảng trí tuệ nhân sự có tính năng AI tạo sinh cho phép tìm kiếm cơ sở dữ liệu thông qua các câu hỏi thay vì các chuỗi tìm kiếm Boolean phức tạp, cho phép so sánh và phân tích các trách nhiệm công việc và hồ sơ của ứng viên. Điều này giúp các nhà tuyển dụng chọn lọc ứng viên hiệu quả và nhanh chóng tìm ra tài năng phù hợp.

Hơn nữa, AI tạo sinh có thể cá nhân hóa giao tiếp với ứng viên trong suốt quá trình tuyển dụng, mang lại một trải nghiệm ứng viên tốt hơn. Điều này giúp các công ty thu hút và giữ chân tài năng hàng đầu.

Đào tạo nhân viên mới

Trong quá trình đào tạo nhân viên mới, chatbot AI hoạt động như một trợ lý đào tạo ảo, cung cấp hỗ trợ theo thời gian thực cho nhân viên mới. Chúng có thể trả lời các câu hỏi liên quan đến chính sách công ty, thù lao và phúc lợi, yêu cầu nghỉ phép, nâng cao trải nghiệm đào tạo. Điều này giúp nhân viên mới nhanh chóng thích nghi với môi trường làm việc và tập trung vào công việc của mình.

Ngoài ra, AI tạo sinh có thể tự động hóa quy trình đào tạo nhân viên mới, cung cấp thông tin kịp thời và giảm bớt lo lắng của nhân viên mới, hỗ trợ quá trình chuyển giao suôn sẻ. Điều này giúp các công ty ngăn ngừa việc nhân viên rời đi sớm và thúc đẩy thành công lâu dài.

Đào tạo và Phát triển kỹ năng

Sự kết hợp giữa AI tạo sinh và nhân sự hỗ trợ sự phát triển và tăng trưởng của nhân viên. Nó phân tích các kỹ năng, dữ liệu hiệu suất và nguyện vọng nghề nghiệp của nhân viên để đề xuất các kế hoạch học tập được cá nhân hóa. Các công cụ huấn luyện dựa trên AI cung cấp phản hồi theo thời gian thực, hỗ trợ nhân viên nâng cao kỹ năng.

Hơn nữa, AI tạo sinh cập nhật tài liệu đào tạo dựa trên yêu cầu ngành nghề, cung cấp nội dung mới nhất và giúp nhân viên duy trì kiến thức cập nhật. Điều này giúp các công ty duy trì sự cạnh tranh và phát huy tối đa tiềm năng của nhân viên. Các chương trình đào tạo sử dụng AI tạo sinh có thể nâng cao sự tham gia của nhân viên và cải thiện hiệu suất tổ chức tổng thể.

Sự tham gia của nhân viên

AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo câu hỏi cho các cuộc khảo sát sự tham gia của nhân viên và thu thập thông tin có thể thực hiện được để cải thiện sự hài lòng tại nơi làm việc. Chatbot AI xử lý các yêu cầu hàng ngày từ nhân viên, giúp các chuyên gia nhân sự có thêm thời gian cho các cuộc trao đổi mặt đối mặt có giá trị hơn.

Tạo chính sách và tài liệu

AI tạo sinh cho nhân sự rất hữu ích trong việc tạo và cập nhật các chính sách và tài liệu. Nó tăng tốc việc soạn thảo hợp đồng và thỏa thuận, tạo tài liệu chính xác dựa trên các chính sách công ty, giảm thiểu công việc hành chính cho các chuyên gia nhân sự.

Phân tích dữ liệu nhân sự

AI tạo sinh phân tích các tập dữ liệu lớn để phát hiện các mẫu và xu hướng quan trọng. Nó có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lương ẩn danh, phát hiện các bất thường trong dữ liệu tham gia của nhân viên và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn, giúp giải quyết chúng một cách chủ động.

Giao tiếp nội bộ

AI tạo sinh có thể nhanh chóng tạo ra nội dung phù hợp với nhu cầu tổ chức. Nó cá nhân hóa các thông điệp phù hợp với giá trị công ty và tạo ra giao tiếp đồng cảm với nhân viên.

Tăng tốc công việc

Khi được sử dụng hiệu quả, AI tạo sinh giúp các chuyên gia nhân sự hoàn thành nhiều nhiệm vụ nhanh chóng, giúp họ tập trung vào các công việc chiến lược hơn như phát triển nhân viên, quản lý tài năng và lập kế hoạch tổ chức.

Lời khuyên cho nhân sự

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về AI, hãy cân nhắc đầu tư vào các khóa học hoặc buổi đào tạo để học cách nâng cao năng suất nhân sự và tác động đến kinh doanh bằng các công cụ AI tạo sinh như ChatGPT.
Khóa học trực tuyến ChatGPT for HR của AIHR là một ví dụ tuyệt vời về một khóa học thực tế mà bạn có thể học theo tiến độ của riêng mình.

Các công cụ AI tạo sinh trong nhân sự được khuyến nghị

Recommended Generative AI HR Tools

Các công cụ AI dành cho nhân sự đang phát triển từng ngày. Dưới đây là 5 công cụ AI tạo sinh đáng chú ý.

Công cụ AI Lĩnh vực áp dụng Cách thức hỗ trợ
Benify Phần thưởng tổng thể Trợ lý AI tạo sinh “Beni” của Benify cung cấp hỗ trợ nhân viên cá nhân hóa 24/7, trả lời ngay lập tức các câu hỏi.
Diversio DEIB AI tạo sinh của Diversio xác định các mô hình trong dữ liệu nhân sự và cung cấp các đề xuất khả thi để đánh giá và cải thiện các nỗ lực về sự đa dạng, công bằng, hòa nhập và cảm giác thuộc về (DEIB) của công ty.
ChatGPT Hiệu quả và năng suất nhân sự Là một mô hình ngôn ngữ AI tiên tiến, nó tạo ra và hợp lý hóa giao tiếp, tạo nội dung và giải quyết vấn đề trong tổ chức.
Findem Tuyển dụng và tìm kiếm tài năng Trợ lý AI của Findem giúp các đội ngũ tuyển dụng có được những thông tin sâu sắc dựa trên dữ liệu, hỗ trợ tìm kiếm ứng viên hiệu quả và tạo email.
Leena Trải nghiệm nhân viên Leena là một trợ lý HR ảo cung cấp hỗ trợ trong suốt vòng đời của nhân viên, tự động giải quyết các câu hỏi liên quan đến đào tạo nhân viên mới, tiền lương, kỳ nghỉ và các vấn đề khác.

Các trường hợp thực tế về việc triển khai AI tạo sinh trong nhân sự

Case Studies of Generative AI in HR Implementation

Các công ty đang sử dụng AI tạo sinh trong nhân sự như thế nào: Các trường hợp triển khai cụ thể

Trường hợp 1: Công ty vận chuyển và logistics lớn
Một công ty logistics và dịch vụ lớn gặp khó khăn với sự phức tạp và khối lượng lớn các tài liệu chính sách nhân sự. Bằng cách triển khai AI tạo sinh, họ đã phát triển trợ lý tìm kiếm tài liệu chính sách nhân sự. Điều này đã giảm 30% các yêu cầu liên quan đến nhân sự và giảm 20% các sự cố liên quan đến tuân thủ.

Trường hợp 2: RingCentral
RingCentral, một công ty truyền thông đám mây, cảm thấy rằng các phương pháp tìm kiếm nhân tài truyền thống không đủ để đạt được mục tiêu tuyển dụng. Họ đã triển khai giải pháp AI tạo sinh của Findem, dẫn đến việc tăng 40% số lượng ứng viên và cải thiện 22% chất lượng ứng viên.

Trường hợp 3: Manipal Health Enterprises
Manipal Health Enterprises, công ty phải xử lý các yêu cầu nhân sự 24/7, đã triển khai Leena AI. Điều này giúp giảm tải công việc cho đội ngũ nhân sự hơn 60,000 giờ và giảm tỷ lệ bỏ việc của nhân viên mới xuống 5%.

Trường hợp 4: Straits Interactive
Straits Interactive, một công ty cung cấp giải pháp quản lý dữ liệu, đã sử dụng AI tạo sinh để phát triển trợ lý giám sát viên bảo vệ dữ liệu điều khiển bởi AI. Điều này giúp họ có thể cung cấp phản hồi 24/7 cho các yêu cầu pháp lý liên quan đến bảo vệ dữ liệu và tuân thủ.

Trường hợp 5: Heluna Health
Heluna Health đã triển khai hrGPT của CloudApper để cải thiện giao tiếp với lực lượng lao động phân tán. Điều này nâng cao sự tham gia của nhân viên và cải thiện sự đồng nhất của thông tin thông qua tự động hóa các công việc nhân sự.

Cách triển khai AI tạo sinh trong nhân sự

How to Implement Generative AI in HR

Các phương pháp tốt nhất để triển khai AI tạo sinh trong nhân sự

Bước 1: Bắt đầu từ quy mô nhỏ và thử nghiệm
Hãy bắt đầu bằng cách thử các công cụ miễn phí như ChatGPT để làm quen với các chức năng cơ bản của AI tạo sinh. Ví dụ, bạn có thể sử dụng AI để tạo câu hỏi khảo sát nhân viên hoặc phác thảo câu hỏi phỏng vấn.

Bước 2: Học cách tạo các câu lệnh hiệu quả
Để sử dụng AI tạo sinh hiệu quả, việc tạo ra các câu lệnh chất lượng cao là rất quan trọng. Cần làm rõ mục đích, bối cảnh và định dạng yêu cầu của bạn. Qua thử nghiệm và điều chỉnh, hãy tinh chỉnh các câu lệnh để tìm ra kết quả tối ưu.

Bước 3: Đánh giá và cải thiện dựa trên đầu ra của AI
Luôn luôn kiểm tra các đầu ra do AI tạo ra và đánh giá hiệu quả của các truy vấn. Kiểm tra độ chính xác và sự liên quan của nội dung, và cải thiện các câu lệnh khi cần thiết.

Bước 4: Tích hợp AI một cách dần dần
Thay vì triển khai AI vào tất cả các quy trình cùng một lúc, hãy tích hợp nó dần dần vào quy trình làm việc của bạn. Ví dụ, bạn có thể bắt đầu sử dụng AI để tạo các tài liệu chính sách, sau đó mở rộng ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu.

Bước 5: Luôn chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu
Khi sử dụng AI tạo sinh, hãy ưu tiên bảo mật dữ liệu. Đặc biệt lưu ý khi xử lý thông tin mật và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.

Bước 6: Hợp tác với bộ phận IT
Hãy làm việc cùng với đội ngũ IT để hiểu các khía cạnh kỹ thuật của công cụ AI tạo sinh. Điều này sẽ giúp việc tích hợp với phần mềm nhân sự hiện có diễn ra suôn sẻ và giảm thiểu các vấn đề kỹ thuật.

Tóm tắt

AI tạo sinh tiếp tục phát triển và đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả nhân sự và cải thiện trải nghiệm nhân viên. Bằng cách triển khai các công cụ AI tạo sinh trong các quy trình nhân sự, các nhóm có thể giảm bớt khối lượng công việc và tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn. Việc khai thác đúng cách AI tạo sinh sẽ giúp phòng ban nhân sự có thể phát triển và chuẩn bị cho tương lai.

Tương lai của AI tạo sinh trong nhân sự

The Future of Generative AI in HR

AI tạo sinh trong nhân sự giúp tăng cường hiệu quả các hoạt động nhân sự và cải thiện trải nghiệm của nhân viên, củng cố vai trò của nó như một đối tác chiến lược trong tổ chức. Bằng cách triển khai AI tạo sinh, các phòng ban nhân sự có thể tập trung nhiều hơn vào các công việc mang tính con người và chiến lược, từ đó nâng cao giá trị tổng thể của tổ chức.

Exploring Claude Code Subagents: A Demo Setup for a RAG-Based Website Project

Posted on by hello@scuti

1. Introduction

Recently, Anthropic released an incredible new feature for its product Claude: subagents — secondary agents with specific tasks for different purposes within a user’s project.

2. Main Content

a. How to Set It Up:
First, install Claude using the following command in your Terminal window:

npm i @anthropic-ai/claude-code

If Claude is already installed but it’s an older version, it won’t have the subagent feature.

to update claude, command : claude update

Launch Claude Code in your working directory, then run the command:
/agents

Press Enter, and a management screen for agents will appear, allowing you to start creating agents with specific purposes for your project.

Here, I will set it up following Claude’s recommendation.

After the setup, I have the following subagents:

I will ask Claude to help me build a website using RAG with the following prompt:

The first subagents have started working.

The setup of the RAG project has been completed.

However, I noticed that the subagent ‘production-code-reviewer (Review RAG system code)’ didn’t function after the coding was completed. It might be an issue with my prompt, so I will ask Claude to review the code for me

After the whole working process, Claude Code will deliver an excellent final product.
Link: https://github.com/mhieupham1/claudecode-subagent

3. Conclusion

Through the entire setup process and practical use in a project, it’s clear how powerful and beneficial the Sub-agents feature introduced by Anthropic for Claude Code is. It enables us to have AI “teammates” with specialized skills and roles that operate independently without interfering with each other — allowing projects to be organized, easy to understand, and efficient.

© 2015 - 2025 Scuti. All rights reserved.