Xuyên suốt Module 2, bạn đã học cách đánh giá 1 MÔ HÌNH (accuracy, ROC, expected value…). Nhưng trước khi có mô hình để đánh giá, thường có 1 bước sớm hơn: đọc 1 đề xuất dự án — và quyết định có nên đầu tư vào nó không. Đây là kỹ năng dành cho cả người không tự code.
Bộ câu hỏi cốt lõi khi đọc 1 đề xuất
Những câu hỏi này không đòi hỏi kiến thức kỹ thuật sâu — chúng đòi hỏi tư duy phân tích dữ liệu mà bạn đã xây dựng xuyên suốt lộ trình này. Ví dụ, câu hỏi “cách đánh giá thành công là gì” trực tiếp liên quan đến bài “đánh giá mô hình tốt” đã học — nếu đề xuất chỉ nói “sẽ chính xác cao” mà không nói rõ đo trên tỷ lệ nhóm nào, đó là dấu hiệu đáng ngờ.
Dấu hiệu cảnh báo (red flags) thường gặp
Một điểm quan trọng khác từ sách: đánh giá 1 đề xuất không chỉ là đánh giá kỹ thuật — còn cần đánh giá liệu mô hình có dễ hiểu (comprehensible) với người ra quyết định không. Một mô hình cực chính xác nhưng là “hộp đen” không ai giải thích được có thể khó được các bên liên quan (stakeholders) “gật đầu” thông qua triển khai — kể cả khi kỹ thuật đúng.
Xem thêm
Video này (tiếng Anh) đi sâu vào cách phân biệt ứng dụng AI thực chất với “AI snake oil” (thổi phồng) — bổ sung góc nhìn hoài nghi lành mạnh cho bộ câu hỏi vừa học.
- Bạn nêu được ít nhất 4/6 câu hỏi cốt lõi khi đọc 1 đề xuất dự án dữ liệu.
- Bạn nhận diện được 1 dấu hiệu cảnh báo (red flag) trong 1 đề xuất giả định.
- Bạn hiểu vì sao “dễ hiểu với người ra quyết định” cũng là 1 tiêu chí đánh giá, không chỉ độ chính xác.
Không cần là chuyên gia kỹ thuật để đánh giá 1 đề xuất dữ liệu — cần biết đặt đúng câu hỏi. Đề xuất thực chất luôn có thể trả lời rõ ràng 6 câu hỏi cốt lõi; đề xuất chỉ nói cho hay thường mập mờ hoặc né tránh ít nhất 1-2 câu trong số đó.
Câu hỏi thường gặp
Bộ câu hỏi này có áp dụng được cho đề xuất đầu tư (không chỉ dự án nội bộ) không?
Có — logic giống nhau: khi 1 công ty/startup gọi vốn dựa trên “ứng dụng AI/dữ liệu”, cùng bộ câu hỏi này giúp bạn đánh giá liệu tuyên bố đó có thực chất hay chỉ là marketing.
Nếu đề xuất trả lời được hết 6 câu hỏi, có nghĩa là nó chắc chắn tốt?
Không đảm bảo tuyệt đối, nhưng nó cho thấy người đề xuất đã suy nghĩ nghiêm túc — vẫn cần đánh giá thêm về chất lượng câu trả lời, không chỉ việc có trả lời hay không.
Làm sao áp dụng khi mình không có chuyên môn kỹ thuật để phản biện sâu?
Chính là tinh thần của bài này — bạn không cần phản biện kỹ thuật sâu, chỉ cần đòi hỏi người đề xuất trả lời rõ 6 câu hỏi bằng ngôn ngữ bạn hiểu được.