Một cẩm nang thực tế, lấy người tiêu dùng làm trung tâm cho sản phẩm AI, dựa trên ý tưởng công khai của Mustafa Suleyman: niềm tin, UX, an toàn, lặp nhanh và áp dụng thực tế.
Mustafa Suleyman được nhắc đến nhiều trong các cộng đồng sản phẩm AI vì ông đã dành nhiều năm suy nghĩ về điều gì làm cho AI hữu dụng (và chấp nhận được) đối với người bình thường — không chỉ ấn tượng trong phòng thí nghiệm. Qua các bài nói công khai, phỏng vấn và bài viết, ông thường quay về một ý tưởng đơn giản: sản phẩm tiêu dùng chiến thắng khi chúng phù hợp với cuộc sống thực.
“AI lấy người tiêu dùng làm trung tâm” có nghĩa là bạn bắt đầu từ con người, không phải từ mô hình.
Thay vì hỏi “Công nghệ này có thể làm gì?”, bạn hỏi:
Một sản phẩm lấy người tiêu dùng làm trung tâm coi AI như một trải nghiệm dịch vụ — rõ ràng, nhanh và dự đoán được — chứ không phải một bản demo công nghệ bắt người dùng phải học cách vận hành.
Bài viết này không dựa trên thông tin nội bộ hay cuộc trò chuyện riêng tư. Đây là tổng hợp thực dụng các bài học rút ra từ quan điểm công khai của Suleyman và các mẫu rộng hơn mà chúng phù hợp trong xây dựng sản phẩm tiêu dùng.
Bạn sẽ thấy các nguyên tắc chuyển thành lựa chọn hằng ngày: onboarding, copy giao diện, xử lý lỗi, mặc định quyền riêng tư và cách bạn truyền đạt giới hạn.
Nếu bạn đang xây (hoặc tiếp thị) một sản phẩm AI cho người dùng hàng ngày, đây dành cho bạn:
Mục tiêu: phát hành AI mà người dùng tin tưởng, hiểu và lựa chọn — vì nó thực sự có ích cho họ.
Một sản phẩm AI lấy người tiêu dùng làm trung tâm bắt đầu từ một nỗi bực bội hàng ngày, không phải một khả năng ấn tượng. Ngôi sao phương hướng của Suleyman đơn giản: nếu một người không thể giải thích vì sao họ sẽ dùng nó, thì mô hình chưa phải là vấn đề. Việc đầu tiên của bạn là mô tả vấn đề con người bằng ngôn ngữ đơn giản — và chứng minh nó đủ thường xuyên và đủ đau để xứng đáng xuất hiện trong thói quen của ai đó.
Thay vì hỏi “Mô hình này có thể làm gì?”, hãy hỏi “Khoảnh khắc nào khiến ai đó nghĩ: Ơ ước sao việc này dễ hơn?” Các điểm khởi đầu tốt là nhiệm vụ lặp đi lặp lại, gây lo lắng cao (nhưng rủi ro thấp), hoặc gây bối rối vì người ta không biết phải làm gì tiếp theo.
Với v1, chọn một công việc chính cần giải quyết. Không phải “giúp tôi với cuộc sống”, mà là điều cụ thể như: “Giúp tôi viết một tin nhắn lịch sự, rõ ràng khi tôi đang căng thẳng,” hoặc “Giúp tôi so sánh hai lựa chọn và giải thích đánh đổi.” Một công việc chặt giúp bạn thiết kế prompt, hàng rào bảo vệ và tiêu chí thành công mà không sa vào buffet tính năng.
Viết một lời hứa giá trị một câu mà người không chuyên hiểu:
“Trong chưa đầy một phút, điều này giúp bạn ___ để bạn có thể ___.”
Rồi liệt kê ba chỉ số kết quả phản ánh giá trị thực cho người tiêu dùng (không phải lượt tải hay hiển thị):
Nếu bạn không thể viết lời hứa và các chỉ số, bạn vẫn đang ở chế độ demo — chứ không phải chế độ sản phẩm.
Nếu ai đó không thể lấy giá trị từ sản phẩm AI của bạn trong nửa phút đầu tiên, họ sẽ nghĩ nó phức tạp, không đáng tin cậy, hoặc “không dành cho tôi.” Một trải nghiệm AI tiêu dùng tốt cảm thấy hữu ích, dự đoán được và bình tĩnh — như thể sản phẩm đang làm giúp, không bắt người dùng học một hệ thống mới.
Một tương tác đầu mạnh có ba đặc tính:
Người tiêu dùng không muốn cấu hình một AI — họ muốn nó chạy ngay. Dùng một điểm vào hiển nhiên (một hộp prompt duy nhất hoặc một nút “Bắt đầu”), và đặt mặc định phù hợp cho phần lớn mọi người.
Thay vì đưa mười chế độ, hãy cung cấp hai:
Bạn có thể hiển thị tùy chọn nâng cao sau, khi đã xây dựng được niềm tin.
Mọi người sẽ vào vụn, bị gián đoạn, và quay lại giờ khác. Hãy làm cho việc tiếp tục dễ dàng:
Đừng dựa vào người dùng phải tự sáng tạo prompt. Sau mỗi phản hồi, đề xuất 2–3 bước tiếp theo rõ ràng qua gợi ý, nút bấm, hoặc trả lời nhanh (ví dụ: “Rút gọn,” “Thêm ví dụ,” “Biến thành tin nhắn”). UX AI tốt nhất hướng dẫn mà không điều khiển — để tiến trình luôn chỉ cách một chạm.
Niềm tin không đến bằng việc nói AI “thông minh.” Nó đến khi người dùng hiểu chuyện gì đang xảy ra, cảm thấy có quyền kiểm soát, và có thể khôi phục nhanh khi hệ thống sai.
Tránh hứa mơ hồ như “trả lời bất kỳ thứ gì.” Thay vào đó, mô tả khả năng bằng ngôn ngữ hàng ngày: trợ lý giỏi việc gì, gặp khó ở đâu, và khi nào nó có thể từ chối. Điều này giảm thất vọng và giảm việc dùng quá mức rủi ro.
Khi AI đưa lời khuyên, tóm tắt, hoặc khuyến nghị, thêm những affordance “tại sao” nhẹ nhàng. Điều đó có thể là:
Người dùng không cần một bài luận — chỉ đủ để kiểm tra tính hợp lý của đầu ra.
Độ tin cậy AI không bao giờ hoàn hảo, nhưng che giấu sự không chắc chắn giết niềm tin. Dùng các dấu hiệu rõ ràng như “Tôi không hoàn toàn chắc,” “Đây là suy đoán tốt nhất của tôi,” hoặc một chỉ báo độ tin cậy cho những hạng mục quan trọng (sức khỏe, tài chính, pháp lý). Khi không chắc, chủ động gợi ý bước an toàn: “Bạn muốn tôi hỏi thêm một câu không?”
Niềm tin tăng khi người dùng có thể sửa lỗi mà không phải đấu với sản phẩm:
Khi AI học từ sửa lỗi, nói rõ điều đó — và cho phép reset hoặc từ chối.
Quyền riêng tư không phải là vấn đề “trang cài đặt” — đó là vấn đề trải nghiệm. Nếu sản phẩm AI của bạn bắt người dùng phải đọc chính sách, tìm toggle và giải mã thuật ngữ trước khi họ cảm thấy an toàn, bạn đã thêm ma sát vào việc chấp nhận.
Bắt đầu bằng chỉ thu thập những gì bạn thực sự cần để cung cấp giá trị, và nói rõ bằng ngôn ngữ đơn giản ngay khi bạn hỏi:
Nếu bạn có thể hỗ trợ tính năng mà không lưu dữ liệu cá nhân lâu dài, hãy đặt đó làm mặc định. “Cá nhân hóa tùy chọn” nên thật sự là tùy chọn.
Quyền riêng tư tốt dễ tìm, dễ hiểu và có thể đảo ngược:
Đừng giấu việc xóa sau các ticket hỗ trợ. Người dùng nên có thể xuất dữ liệu và xóa trong vài thao tác — lý tưởng là từ cùng nơi quản lý tài khoản. Nếu bạn cần giữ một số hồ sơ (ví dụ, thanh toán), giải thích cái gì ở lại và vì sao.
Nhiều sản phẩm AI tiêu dùng mời các câu hỏi rất cá nhân. Hãy thừa nhận thực tế đó:
Một giải thích ngắn, nhân văn — cái gì được lưu, cái gì không, ai có thể truy cập và lưu bao lâu — có giá trị hơn một chính sách dài. Liên kết đến chi tiết sâu hơn cho người muốn (ví dụ: /privacy), nhưng làm cho trải nghiệm mặc định đủ tự giải thích.
Nếu một sản phẩm AI không an toàn khi dùng hàng ngày, không quan trọng nó nghe thông minh thế nào trong demo. Đối với sản phẩm tiêu dùng, an toàn chính là trải nghiệm: người dùng tin bạn với quyết định, cảm xúc và đôi khi những khoảnh khắc dễ tổn thương.
Xác định rủi ro hàng đầu cho trường hợp sử dụng của bạn, không phải những nỗi sợ AI chung chung. Các hạng mục phổ biến gồm:
Viết những điều này ra thành “vạch đỏ” và “vùng xám.” Vạch đỏ kích hoạt từ chối. Vùng xám yêu cầu phương án an toàn hơn hoặc câu hỏi làm rõ.
Hàng rào không nên giống thông báo lỗi mắng mỏ. Dùng mẫu từ chối nhất quán (“Tôi không thể giúp với điều đó”), kèm hoàn thành an toàn: gợi ý hướng an toàn hơn, tài nguyên, hoặc thông tin chung. Khi tình huống người dùng có thể cấp bách hoặc nhạy cảm, thêm cơ chế chuyển lên con người (ví dụ, hướng tới hỗ trợ chính thức hoặc nguồn cấp cứu).
Tạo vòng lặp rà soát đơn giản cho prompt và đầu ra rủi ro: một hàng đợi chia sẻ, một rubric ngắn (tổn hại, độ tin cậy, tác động người dùng), và họp hàng tuần để quyết các thay đổi. Mục tiêu là tốc độ có trách nhiệm, không quan liêu.
Lên kế hoạch theo dõi các vấn đề mới nổi: tăng đột biến từ chối, các mẫu “jailbreak” lặp lại, chủ đề rủi ro cao và báo cáo người dùng. Xử lý các chế độ thất bại mới như bug sản phẩm — phân loại, sửa và thông báo rõ trong ghi chú phát hành hoặc trung tâm trợ giúp của bạn.
Các tính năng AI tuyệt vời thất bại khi tương tác cảm thấy lạc lõng, chậm, hoặc không dự đoán được. “Mô hình” ở đây không chỉ là LLM nền tảng — đó là hợp đồng xã hội: trợ lý dùng để làm gì, cách bạn nói chuyện với nó, và những gì bạn có thể mong đợi trả về một cách đáng tin cậy.
Bắt đầu bằng chọn chat, giọng nói, hoặc kết hợp dựa trên nơi sản phẩm tồn tại.
Chat phù hợp khi người dùng muốn quét, chỉnh sửa và sao chép. Giọng nói nổi bật khi tay bận (nấu ăn, lái xe) hoặc khi tiếp cận là mục tiêu. Kết hợp có thể lý tưởng, nhưng chỉ khi bạn thiết kế chuyển giao rõ ràng (ví dụ: nhập giọng nói kèm bản tóm tắt dễ đọc và nút cho bước tiếp theo).
Hầu hết người tiêu dùng sẽ không nghĩ ra prompt tuyệt vời. Cung cấp cấu trúc:
Điều này giữ trải nghiệm nhanh trong khi vẫn cảm thấy linh hoạt.
Mặc định giữ ngữ cảnh ngắn hạn: nhớ những gì cần trong phiên hiện tại và reset mềm mại.
Nếu bạn cung cấp bộ nhớ dài hạn, hãy làm nó tùy chọn và có thể kiểm soát. Cho người dùng xem những gì được nhớ, chỉnh sửa và xóa. Nếu trợ lý sử dụng bộ nhớ, nó nên báo hiệu điều đó (“Đang dùng sở thích đã lưu của bạn…”), để kết quả không có cảm giác bí ẩn.
Đặt mức đọc rõ ràng, hỗ trợ screen reader với cấu trúc hợp lý, và có phụ đề cho giọng nói. Cũng cân nhắc trạng thái lỗi: khi trợ lý không giúp được, nó nên nói một cách rõ ràng và gợi ý bước tiếp theo (câu hỏi ngắn hơn, nút, hoặc đường đến hỗ trợ con người).
Việc người dùng chấp nhận không xảy ra vì sản phẩm AI ấn tượng — mà vì ai đó cảm thấy giá trị nhanh, với ít nỗ lực, và biết phải làm gì tiếp theo.
Bắt đầu bằng viết con đường ngắn nhất có thể từ lúc mở app đến khoảnh khắc khiến người dùng nghĩ “Ồ, cái này hữu ích.” Cụ thể về những gì người dùng thấy, chạm và nhận được.
Với trợ lý AI tiêu dùng, “aha” hiếm khi là “nó có thể làm mọi thứ.” Thường là một thắng lợi cụ thể: một tin nhắn được viết lại theo giọng của họ, một kế hoạch cho tối nay, hoặc một ảnh được giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản.
Một thủ thuật thực tế: định mục tiêu “thời gian đến giá trị” (ví dụ: dưới 60 giây) và thiết kế mọi thứ quanh mục tiêu đó — màn hình, quyền, gọi mô hình và copy.
Bỏ qua tour tính năng. Thay vào đó, hướng dẫn người dùng qua một micro-task tạo kết quả tốt ngay.
Các luồng ví dụ hiệu quả:
Điều này dạy quy tắc tương tác (cách prompt, cách sửa, sản phẩm giỏi việc gì) mà không bắt người dùng đọc hướng dẫn.
Mỗi bước thừa trước khi nhận giá trị là một điểm bỏ cuộc.
Giữ đăng ký nhanh, cân nhắc chế độ khách để người ta thử core experience trước khi cam kết. Nếu bạn monetise, làm giá rõ ràng đủ sớm để tránh bất ngờ — trong khi vẫn để người dùng đạt “aha” trước.
Cũng chú ý ma sát ẩn: phản hồi đầu chậm, yêu cầu quyền quá sớm, hoặc hỏi quá nhiều dữ liệu hồ sơ.
Tái tương tác tốt nhất không phải là loạt thông báo; mà là lý do để quay lại.
Xây các vòng nhẹ gắn với ý định người dùng:
Nếu dùng thông báo, hãy làm chúng dự đoán được, dễ kiểm soát và rõ ràng liên quan đến giá trị. Người dùng nên cảm thấy sản phẩm tôn trọng chú ý của họ — không cạnh tranh giành nó.
Tốc độ chỉ hữu ích nếu nó tạo ra học hỏi đáng tin. Một đội AI lấy người tiêu dùng làm trung tâm phát hành sớm, nhưng làm vậy theo cách giữ người dùng an toàn, bảo vệ thương hiệu, và ngăn sản phẩm biến thành đống thử nghiệm dở dang.
Chọn một workflow và xây nó end-to-end, dù nhỏ. Ví dụ: “Giúp tôi viết trả lời lịch sự cho tin nhắn này” hoặc “Tóm tắt bài viết thành ba ý chính.” Tránh phát hành năm “mẹo AI” rời rạc. Một lát mỏng buộc bạn giải quyết các vấn đề sản phẩm thực sự — đầu vào, đầu ra, lỗi và khôi phục — mà không che đậy bằng demo.
Nếu bạn muốn nhanh từ ý tưởng đến nguyên mẫu hoạt động, một quy trình vibe-coding có thể giúp — miễn là bạn vẫn áp dụng kỷ luật lấy người tiêu dùng làm trung tâm ở trên. Ví dụ, Koder.ai cho phép đội biến spec dựa trên chat thành một web app thực (React + Go + PostgreSQL) với mã nguồn có thể xuất, hữu ích để thử onboarding, luồng an toàn và thời gian đến giá trị mà không cần hàng tuần dựng khung.
Dùng rollout từng bước và feature flag để bạn có thể:
Điều này giữ động lực cao trong khi làm cho thất bại có thể chứa đựng. Nó cũng giúp đội hỗ trợ và phản hồi khách hàng hoạt động hiệu quả.
AI hỏng theo cách khác nhau cho người khác nhau: giọng, phong cách viết, tham chiếu văn hóa, nhu cầu tiếp cận, và hành vi biên. Test với người dùng đa dạng sớm, và ghi lại nơi AI thất bại:
Nhật ký thất bại đó trở thành roadmap của bạn, không phải mộ phần của “vấn đề đã biết”.
Đặt nhịp hàng tuần tập trung vào các điểm bối rối lớn nhất: prompt không rõ, đầu ra không nhất quán, và lỗi lặp lại. Ưu tiên sửa những thứ giảm ticket hỗ trợ và khoảnh khắc “Tôi không tin nữa”. Nếu bạn không thể giải thích thay đổi trong một câu, có lẽ nó chưa sẵn sàng để phát hành.
Nếu bạn xây AI lấy người tiêu dùng làm trung tâm, chỉ số không thể giới hạn ở biểu đồ tương tác và nút “like”. Người tiêu dùng không quan tâm họ “đã dùng” tính năng — họ quan tâm nó có hoạt động không, có lãng phí thời gian không, và có làm họ thấy bất an không.
Nút phản hồi hữu ích nhưng ồn. Cách tốt hơn là: người dùng có hoàn thành công việc họ đến vì nó hay không?
Theo dõi chất lượng ngoài like/dislike:
Những chỉ số này cho thấy nơi AI “gần đủ hữu ích” nhưng vẫn tốn công — thường là con đường nhanh nhất dẫn đến churn.
Niềm tin mong manh và có thể đo nếu bạn nhìn đúng nơi.
Đo các tín hiệu niềm tin:
Khi niềm tin giảm, giữ chân thường theo sau.
Trung bình che đi nỗi đau. Phân đoạn theo ý định và loại người dùng (mới vs. người dùng mạnh, nhiệm vụ nhạy cảm vs. thông thường, ngôn ngữ khác nhau). AI có thể xuất sắc cho động não nhưng không đáng tin cho hỗ trợ khách hàng — không nên gộp chung một điểm số.
Định nghĩa ngưỡng không thể thương lượng cho lỗi nghiêm trọng (ví dụ: sự cố an toàn, rò rỉ quyền riêng tư, thông tin sai mức độ cao). Nếu vượt ngưỡng, bạn dừng rollout, điều tra và sửa — trước khi tối ưu tăng trưởng. Kỷ luật đó bảo vệ giữ chân vì nó bảo vệ niềm tin.
“Mô hình tốt nhất” không hẳn là to nhất — mà là mô hình mang lại trải nghiệm người dùng mong đợi một cách đáng tin. Bắt đầu từ kết quả người dùng (tốc độ, độ chính xác, giọng, quyền riêng tư), rồi ngược lại tới kiến trúc.
Xây khi trải nghiệm phụ thuộc vào năng lực độc nhất bạn phải sở hữu (chuyên môn miền riêng, dữ liệu độc quyền, yêu cầu quyền riêng tư nghiêm ngặt).
Mua khi bạn cần phát hành nhanh với chất lượng và hỗ trợ dự đoán được.
Hợp tác khi phân phối, dữ liệu, hoặc công cụ an toàn chuyên biệt nằm ngoài đội bạn — đặc biệt cho moderation, định danh, thanh toán hoặc tích hợp thiết bị.
Mô hình thay đổi. Đối xử mọi nâng cấp như phát hành sản phẩm: chạy đánh giá trước khi rollout, so sánh với baseline ổn định, và bao gồm các luồng người dùng thực (các trường hợp biên, an toàn, giọng điệu). Ra mắt dần, theo dõi khiếu nại và giữ đường lui rollback nhanh.
Tránh hard-code vào quirks của một nhà cung cấp. Dùng lớp trừu tượng cho prompt, routing và ghi log để bạn có thể đổi mô hình, chạy A/B test và thêm tùy chọn on-device hoặc open-source mà không phải viết lại sản phẩm.
Nếu bạn xây trên nền tảng, nguyên tắc giống: chọn công cụ giữ tính di động. (Ví dụ, Koder.ai hỗ trợ xuất mã nguồn, điều này giúp đội tránh bị khóa khi họ lặp trên nhà cung cấp mô hình, lớp an toàn hoặc hosting.)
AI lấy người tiêu dùng làm trung tâm sống hay chết bởi quản lý kỳ vọng. Nếu người dùng cảm thấy bị lừa một lần — bởi một tuyên bố bóng bẩy, một nút “ma thuật” mơ hồ, hoặc giới hạn ẩn — họ mất niềm tin vào mọi thứ còn lại.
Tránh phóng đại khả năng hệ thống trong quảng cáo, mô tả store app và onboarding. Mô tả công việc nó giúp và điều kiện nó hoạt động tốt.
Dùng tên tính năng rõ ràng, bằng ngôn ngữ đơn giản. “Chế độ Thông Minh” hoặc “AI Boost” không nói gì; cũng khiến khó giải thích vì sao kết quả thay đổi.
Một mẫu đặt tên đơn giản giúp:
Sản phẩm AI thất bại theo các cách quen thuộc: hallucination, từ chối, trả lời một phần, sai giọng điệu, hoặc nhạy cảm bất ngờ. Xử những trường hợp này như kịch bản sản phẩm, không phải edge case.
Tạo trung tâm trợ giúp trình bày ví dụ, giới hạn và ghi chú an toàn — viết cho người bình thường, không phải kỹ sư. Cấu trúc tốt:
Công bố nó như trang sống (ví dụ: /help/ai) và link trực tiếp từ onboarding.
Cuối cùng, chuẩn bị playbook hỗ trợ khách hàng: câu hỏi phân loại nhanh, lời giải thích mẫu không đổ lỗi cho người dùng, và quy tắc nâng cấp rõ ràng cho báo cáo liên quan an toàn.
Roadmap lấy người tiêu dùng làm trung tâm ít về “thêm AI” mà hơn về làm tốt ba việc: một công việc người dùng rõ ràng, trải nghiệm mặc định an toàn, và vòng học nhanh không làm người dùng rối.
Nếu bạn cần cách nhẹ chia sẻ bài học, công bố ghi chú ngắn nội bộ (hoặc cập nhật công khai) trên /blog để khách hàng thấy tiến triển và ranh giới.
Điều đó có nghĩa là bạn bắt đầu từ công việc cần giải của một người bình thường và thiết kế AI xung quanh trải nghiệm đó.
Thay vì tối ưu cho “mô hình có thể làm gì”, bạn tối ưu cho:
Một v1 hẹp ngăn chặn việc sản phẩm bị “ăn nhiều tính năng” và cho phép thiết kế prompt, hàng rào bảo vệ và chỉ số thành công.
Cách đơn giản để xác định phạm vi v1:
Dùng một câu hứa ngắn và các chỉ số dựa trên kết quả.
Thử:
“Trong chưa đầy một phút, điều này giúp bạn ___ để bạn có thể ___.”
Sau đó theo dõi:
Thiết kế lần trải nghiệm đầu tiên sao cho người dùng có thể nhận kết quả hữu ích với tối thiểu cấu hình.
Các thủ thuật thực tế:
Mọi người sẽ rời đi và quay lại sau; hãy làm cho điều đó trở nên bình thường.
Bao gồm:
Giữ các phiên ngắn và dễ quét để việc quay lại không đòi hỏi học lại ngữ cảnh.
Niềm tin đến từ sự rõ ràng, quyền kiểm soát và khả năng phục hồi.
Những tiện ích xây dựng niềm tin tốt:
Nếu sản phẩm học từ các sửa đổi, hãy làm rõ và cho phép hoàn tác.
Mặc định là thu thập ít hơn.
Danh sách triển khai:
Đối xử an toàn như hành vi cốt lõi của sản phẩm, không phải là tiện ích mở rộng.
Bắt đầu bằng cách định nghĩa các thất bại “có khả năng xảy ra” nhất:
Rồi triển khai:
Dùng cấu trúc giúp mà không bắt người dùng phải “học cách prompt”.
Các tùy chọn hiệu quả:
Điều này giảm tải nhận thức trong khi vẫn giữ trải nghiệm linh hoạt.
Quảng bá kết quả, đặt giới hạn sớm để người dùng không bị bất ngờ.
Các bước thực tế:
