Thư viện
Mỗi báo cáo là một câu hỏi nghiên cứu được trả lời bằng dữ liệu công khai, có phân loại bằng chứng.
Báo cáo này không hứa “thắng SEO”, không dự báo traffic của Việt Nam từ mẫu Mỹ và không bán một bộ mẹo GEO. Nó giải một quyết định hẹp hơn: trong 90 ngày tới, SME nên phân bổ nguồn lực acquisition ra sao khi Google vừa trả lời ngay trên trang kết quả, vừa tiếp tục đưa người dùng đến website.
Báo cáo evidence-first cho SME Việt Nam: vì sao 2 giờ tiết kiệm mỗi tuần vẫn có thể không tạo P&L, cách đo Value Capture Rate, all-in AI cost và quyết định SCALE/HOLD/REDESIGN/STOP sau 90 ngày.
Báo cáo evidence-first bóc tách con số 7,315 triệu “công ty một người”, khảo sát 1.500 founder Honghub, case founder điều phối 8 AI agents, chính sách Hangzhou và đối chiếu OECD/Vietnam để trả lời: một người + AI có thể vận hành công ty đến đâu — và khi nào phải thuê người.
Báo cáo evidence-first cho chủ SME Việt Nam: vì sao AI có thể làm chat nhanh hơn nhưng rating thấp hơn, cách chia 3 lane copilot/controlled automation/human-first và workbook 20 tình huống để test trước khi scale.
Một báo cáo evidence-first cho SME Việt Nam: dùng AI trước ở research, prep, qualification, CRM và follow-up có duyệt; chỉ scale persuasion sau khi chứng minh consent, data quality, deliverability và KPI chất lượng.
Báo cáo evidence-first này biến nghiên cứu về task-level exposure, productivity, agent autonomy và security thành một bản đồ thực hành: 50 task khởi đầu để giao AI, 20 human gates không nên bỏ, thang L0–L4 và workbook pilot 30 ngày.
Dữ liệu Việt Nam cho thấy khó tìm khách hàng là một pain lớn, nhưng bằng chứng quốc tế cũng cho thấy AI tạo giá trị không đồng đều và có thể phản tác dụng khi task-fit hoặc khả năng đánh giá kém. Báo cáo này biến bằng chứng đó thành một 90-Day AI Value Sprint có scorecard và Value Ledger để chủ SME tự đo.
ILO ước tính khoảng 11,5 triệu lao động Việt Nam làm trong các nghề có tác vụ phơi nhiễm GenAI — nhưng phơi nhiễm không phải mất việc. Báo cáo dùng đơn vị tác vụ để trả lời: phần việc nào đổi trước, phần nào vẫn cần người, và 90 ngày tới nên làm gì.
AI viết nhanh, code nhanh, trả lời nhanh — nhưng giá trị thường mắc lại ở hàng chờ kiểm duyệt, tích hợp và phê duyệt. Báo cáo này giải thích nghịch lý bằng 36 nguồn và một kế hoạch 90 ngày dễ áp dụng.
AI adoption đã rộng. Nhưng adoption không trả lời câu hỏi quan trọng nhất: AI đang thực sự lấy bao nhiêu execution khỏi tay con người? Báo cáo này phân biệt reach, frequency, depth, delegation, autonomy và value để tìm câu trả lời bằng evidence thay vì hype.