Một câu AI viết có thể bắt đầu từ dữ liệu thật, đi qua một suy luận hợp lý, rồi kết thúc bằng một kết luận nghe rất chắc nhưng không còn bằng chứng hỗ trợ.
⏱ 10–15 phút🧠 Evidence → Inference → Assumption🎭 Role-play với business analysis🎯 Output: Evidence / Inference / Assumption Review
0% hoàn thành
🧠 MANAGER THINKING
1. Một câu nghe rất hợp lý — nhưng nó đang đi xa đến đâu?
Tình huống mở đầu
📊 Dữ liệu
Store
Sales vs LY
Traffic vs LY
Margin vs LY
Store A
+8%
+10%
-4%
🤖 AI
Store A tăng sales 8% nhờ traffic tăng 10%. Tuy nhiên margin giảm 4%, có thể do promotion sâu hơn. Điều này cho thấy store đang dùng discount để mua tăng trưởng.
Câu nào trong output trên chắc chắn có bằng chứng trực tiếp?
Không phải mọi suy luận đều xấu. Vấn đề là bạn phải biết nó đang ở tầng nào.
Tầng 1
📎 EVIDENCE
Điều có dữ liệu hoặc nguồn hỗ trợ trực tiếp.
Có thể chỉ ra nguồn
→
Tầng 2
🧠 INFERENCE
Kết luận hợp lý được suy ra từ evidence, nhưng chưa phải fact trực tiếp.
Có lý, nhưng cần kiểm tra
→
Tầng 3
⚠️ ASSUMPTION
Điều được thêm vào để lấp khoảng trống khi evidence chưa đủ.
Không nên nói như fact
Manager không cần loại bỏ inference. Manager cần tách inference khỏi evidence và không để assumption đội lốt fact.
🎭 ROLE-PLAY · PHÂN LOẠI
3. Bạn phân loại từng câu như thế nào?
“Sales của Store A tăng 8%.”
“Traffic tăng có thể là một yếu tố hỗ trợ sales.”
“Margin giảm vì promotion sâu hơn.”
“Store đang mua tăng trưởng bằng discount.”
🧠 MANAGER THINKING
4. Cùng một ý, cách nói có thể làm nó trông chắc hơn dữ liệu
Nói quá chắc
“Margin giảm do promotion sâu hơn.”
Nói đúng mức độ chắc chắn
“Margin giảm 4%. Một khả năng cần kiểm tra là promotion mix hoặc mức discount.”
Từ như “do”, “chắc chắn”, “nguyên nhân là” thường cần evidence mạnh hơn từ như “có thể”, “một khả năng”, “cần kiểm tra”.
🎭 ROLE-PLAY · KIỂM TRA EVIDENCE
5. Muốn nâng inference thành kết luận, bạn cần thêm gì?
AI nói: “Margin giảm có thể do promotion sâu hơn.” Bạn muốn kiểm tra giả thuyết này.
Nguồn nào hữu ích nhất?
🧠 MANAGER THINKING
6. Câu hỏi mạnh hơn “AI có đúng không?”
Thay vì hỏi
“Kết luận này đúng không?”
Hãy hỏi
“Câu nào có evidence trực tiếp? Câu nào là inference? Inference này cần thêm dữ liệu gì để kiểm tra?”
Khi AI không thể chỉ ra evidence, hãy giữ kết luận ở trạng thái giả thuyết cần kiểm tra, không nâng nó thành fact.
⏸ STOP & CHECK
7. Bạn đã phân biệt được ba tầng chưa?
1 · Evidence Điều nào có nguồn hỗ trợ trực tiếp?
2 · Inference Điều nào là suy luận hợp lý nhưng chưa phải fact?
3 · Assumption Điều nào đang lấp khoảng trống bằng điều chưa được chứng minh?
Viết lại bằng lời của bạn
🛠 HANDS-ON WITH AI
8. Yêu cầu AI tự tách evidence khỏi interpretation
Prompt 1 · Phân loại từng câu
Hãy review phần phân tích dưới đây.
Với từng câu, phân loại thành:
- Evidence
- Inference
- Assumption
Với Evidence, chỉ ra số liệu hoặc nguồn hỗ trợ.
Với Inference, nói rõ inference dựa trên evidence nào.
Với Assumption, ghi “chưa đủ bằng chứng” và nêu dữ liệu cần thêm.
Không nâng inference hoặc assumption thành fact.
Prompt 2 · Viết lại đúng mức độ chắc chắn
Hãy viết lại phần phân tích để phân biệt rõ:
1. điều đã biết từ dữ liệu;
2. điều có thể suy ra;
3. điều còn cần kiểm tra.
Không dùng từ “do”, “chắc chắn”, “nguyên nhân là” nếu chưa có evidence trực tiếp.
🛠 HANDS-ON REVIEW
9. Output nào dùng được trong management review?
🎯 OUTPUT CUỐI BÀI
10. Tạo Evidence / Inference / Assumption Review của bạn
Chọn một kết luận AI gần đây hoặc một câu phân tích bạn chuẩn bị dùng.
Câu / kết luận cần review
📎 Evidence
🧠 Inference
⚠️ Assumption / Next check
0/5
Bạn đã hoàn thành Lesson 4.
Một câu để mang theo: Không phải mọi câu hợp lý đều là fact. Hãy hỏi: evidence ở đâu?