"Làm thế nào để kiếm tiền từ AI?" - có thể không phải là câu hỏi hay
AI là công cụ, không phải nguồn thu. Tiền đến từ việc giải quyết vấn đề cho đúng người — AI chỉ giúp bạn làm nhanh hơn.
Mình thấy câu hỏi này ở khắp nơi — trong inbox, trong comment, trong cả những buổi workshop. Mọi người hỏi rất nghiêm túc, ghi chép cẩn thận, chờ đợi một câu trả lời kiểu “bước 1, bước 2, bước 3, ra tiền.”
Nhưng vấn đề nằm ở chính câu hỏi.
Nó không khác câu hỏi “làm sao kiếm tiền từ Excel”
Chúng ta đều biết rằng không ai trả tiền cho bạn vì bạn biết dùng Excel. Người ta trả tiền vì bạn làm được kế toán cho họ, vì bạn phân tích được data giúp họ ra quyết định, vì bạn giải quyết được vấn đề cho đúng người đúng lúc. Excel chỉ là cái giúp bạn làm việc đó nhanh hơn.
AI cũng nằm đúng chỗ đó — mạnh, nhanh, làm được nhiều thứ, nhưng vẫn là công cụ. Và công cụ không tạo ra tiền. Người biết dùng công cụ để giải quyết đúng vấn đề mới tạo ra tiền.
Khi bạn bị vướng vào câu hỏi này, bạn sẽ…
Bắt đầu từ tool rồi đi tìm problem. “AI viết được content à? Vậy bán dịch vụ viết content bằng AI.” Nghe logic, nhưng ngược hoàn toàn với cách tiền thật hoạt động. Tiền thật đi từ problem → solution → tool. Không phải tool → tìm ai đó để bán.
Chạy theo trend liên tục. Tháng này bán prompt trên PromptBase, tháng sau làm AI avatar, tháng sau nữa build chatbot. Mỗi trend mới = reset về zero. Chạy hoài mà không đi đến đâu, vì kiến thức cũ gần như không dùng được cho cái mới.
Bán tool skill thay vì problem-solving skill. Tool skill thay đổi mỗi 3 tháng khi có cái mới ra. Problem-solving skill thì compound — càng làm càng sâu, càng sâu càng khó thay thế. Một cái depreciate, một cái appreciate. Chọn sai thì càng chạy càng mệt.
Trong khi đó, nói căn bản thì bạn cần…
Hiểu rõ mình đang giải quyết vấn đề gì, cho ai. Không phải “AI làm được gì” mà “ai đang đau chỗ nào mà mình giúp được.” Câu hỏi này buồn tẻ hơn nhiều so với “AI tool nào hot nhất”, nhưng nó là câu hỏi tạo ra tiền.
Biết phần nào AI giỏi, phần nào vẫn cần mình. AI giỏi generate, xử lý, tổng hợp. Nhưng quyết định vấn đề nào đáng giải, deliver cho ai, lúc nào — đó là việc của bạn. AI là đội ngũ, bạn là người điều phối. Đội ngũ giỏi mà không có người biết giao việc thì cũng chỉ ngồi đó chờ lệnh.
Thiết kế workflow để AI chạy cho mình, thay vì ngồi hỏi AI từng câu một. Khác biệt giữa người dùng AI và người điều phối AI nằm ở chỗ này. Một bên tốn thời gian hỏi-đáp, một bên thiết kế một lần rồi để AI chạy.
Câu hỏi tốt hơn là gì?
Chỉ cần thay đổi câu hỏi, bạn sẽ có cách tiếp cận khác hẳn:
| Thay vì hỏi | Thì giờ hỏi |
|---|---|
| ”AI tool nào hot nhất?" | "Vấn đề nào đáng giải nhất?" |
| "Học AI để làm gì?" | "Công việc hiện tại, chỗ nào AI thay đổi được?" |
| "Làm sao kiếm tiền từ AI?" | "Làm sao deliver giá trị nhanh hơn bằng AI?" |
| "AI có thay thế mình không?" | "Mình cần thêm gì để điều phối AI thay vì bị thay thế?” |
AI là đòn bẩy — nhưng đòn bẩy nhân với cái gì mới quan trọng
Mình thường nói AI giống đòn bẩy. Nếu việc bạn đang làm có giá trị và AI dùng được cho việc đó — thì đòn bẩy nhân lên, lớn hơn 1. Bạn giải quyết nhanh hơn, nhiều hơn, tốt hơn.
Nhưng nếu bạn fomo công cụ, chạy theo trend rồi ngồi fix tool cả ngày thay vì tập trung tạo giá trị — thì đòn bẩy nhỏ hơn 1. Càng dùng càng tốn thời gian, càng xa mục tiêu.
Công thức đơn giản:
- Giá trị bạn tạo ra × AI = Kết quả
- Giá trị lớn × AI → kết quả lớn hơn
- Giá trị = 0 × AI → vẫn = 0
- Fomo × AI → âm, vì mất thời gian mà không tạo gì
Thành ra câu chuyện không phải “kiếm tiền từ AI.” Câu chuyện là bạn đang tạo giá trị gì, cho ai — và AI có giúp bạn làm việc đó tốt hơn không.
Trả lời được câu đó, tiền là hệ quả.