Tác giả: Denee McCloud, Hetvi Parsana, Karishma Damania, và Kattie Sepehri 

Ngày đăng: 25 tháng 06 năm 2025 

Một trong những thách thức lớn nhất cho các chuyên gia mới vào ngành điện toán đám mây là việc tích lũy kinh nghiệm thực tế từ các dự án với khách hàng thật. Kể cả khi có cơ hội được “đi theo” các đàn anh để học hỏi, nhịp độ công việc gấp gáp thường không cho phép họ có đủ không gian để dừng lại, chiêm nghiệm và thấu hiểu các vấn đề phức tạp.

AWS SimuLearn ra đời để lấp đầy “lỗ hổng” kinh nghiệm này, bằng cách kết hợp độc đáo giữa các tình huống mô phỏng đối thoại với khách hàng bằng AI tạo sinh và các chương trình training kỹ thuật mang tính thực tiễn cao.

Với nền tảng công nghệ từ Amazon Bedrock, AWS SimuLearn tạo ra một môi trường học tập nhập vai và hoàn toàn không có rủi ro. Đây là nơi bạn có thể rèn luyện đồng thời cả kỹ năng chuyên môn (technical skills) lẫn kỹ năng mềm (soft skills) thông qua các buổi đối thoại tương tác với “khách hàng ảo”, xem video về ý tưởng giải pháp, tự tay thực hành trong các bài lab, và hoàn thành các bài tập thực tế — tất cả đều theo nhịp độ của riêng bạn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng theo dõi câu chuyện của ba bạn Kiến trúc sư giải pháp (Solutions Architect) mới vào nghề tại AWS. Họ đã sử dụng các lộ trình học tập được thiết kế riêng theo vai trò và những kịch bản mô phắng này để nâng cao chuyên môn về đám mây cũng như sự tự tin khi làm việc trực tiếp với khách hàng. Trải nghiệm của họ là minh chứng rõ ràng cho thấy việc rèn luyện một cách có hệ thống trong một môi trường được kiểm soát có thể giúp đẩy nhanh quá trình phát triển chuyên môn như thế nào.

Câu chuyện của Hetvi: Chinh phục AI tạo sinh qua lộ trình học tập theo vai trò

Khi mới bắt đầu công việc của một Kiến trúc sư giải pháp (Solutions Architect), tôi đã gặp phải một thử thách mà hầu như ai cũng trải qua: làm thế nào để trình bày các giải pháp kỹ thuật phức tạp cho các lãnh đạo doanh nghiệp một cách thật hiệu quả. Dù tôi rất tự tin về kiến thức chuyên môn, nhưng việc “dịch” các khái niệm về đám mây thành những giá trị kinh doanh cụ thể lại là một kỹ năng hoàn toàn khác biệt.

Thông qua các kịch bản mô phỏng tương tác, tôi đã được rèn luyện kỹ năng trao đổi với những “khách hàng ảo” – những người đang có các bài toán kinh doanh thực tế cần giải quyết bằng genAI. 

Một trong những kịch bản đáng nhớ nhất là khi tôi phải giúp một khách hàng trong ngành bán lẻ hiểu được cách AI có thể nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua các gợi ý mua sắm được cá nhân hóa. Tôi đã nhận được phản hồi ngay lập tức về cả các đề xuất kỹ thuật lẫn phong cách giao tiếp của mình. Nhờ đó, tôi học được cách thay thế các thuật ngữ kỹ thuật khó hiểu bằng những kết quả kinh doanh cụ thể, tập trung vào ROI và các cải tiến vận hành thay vì chỉ trình bày về các đặc tả kiến trúc.

Điều khiến trải nghiệm này trở nên vô giá chính là khả năng được thực hành lại các cuộc hội thoại và thử nghiệm nhiều cách tiếp cận khác nhau. Mỗi lần lặp lại như vậy đã giúp tôi tinh chỉnh thông điệp của mình và xây dựng sự tự tin để xử lý các tương tác phức tạp với khách hàng.

Giờ đây, tôi đã có thể tự tin kết nối giữa giải pháp kỹ thuật và giá trị kinh doanh – một kỹ năng đã được chứng minh là tối quan trọng trong vai trò Kiến trúc sư giải pháp của mình. Đối với bất kỳ ai đang làm trong các vai trò kỹ thuật và muốn nâng cao kỹ năng giao tiếp với khách hàng, AWS SimuLearn mang đến một môi trường không rủi ro để bạn có thể thực hành và trưởng thành.

Câu chuyện của Karishma: Nâng cao chiều sâu kiến thức kỹ thuật

Với vai trò là một Kiến trúc sư giải pháp, tôi nhận thấy rằng kiến thức kỹ thuật chuyên sâu là yếu tố cốt lõi để có thể thiết kế những giải pháp hiệu quả cho khách hàng. Để nâng cao chiều sâu chuyên môn của mình, tôi đã tự kết hợp các chủ đề đào tạo riêng lẻ trong AWS SimuLearn lại với nhau, nhằm tạo ra một lộ trình học tập có hệ thống, được thiết kế riêng để giải quyết các thách thức kỹ thuật trong thực tế.

Tôi đã bắt đầu với chủ đề “bảo mật ở lớp biên” (security at the edge), sau đó đi qua lần lượt các module về an ninh mạng, mã hóa, quản lý định danh và truy cập, và cuối cùng là các công nghệ serverless như Amazon API Gateway, AWS Lambda, và Amazon DynamoDB. Mỗi module đều bao gồm các kịch bản tương tác với khách hàng mô phỏng, nơi tôi thực hành việc thu thập yêu cầu và đề xuất giải pháp. Ngay sau đó là các bài lab thực hành (hands-on labs) để củng cố lại kiến thức đã học.

Bằng cách tự kết hợp các module training, tôi đã có thể mô phỏng lại các luồng công việc (workflows) đặc thù của từng khách hàng, từ đó giúp tôi nắm bắt sâu sắc hơn những thách thức mà họ đối mặt. Phương pháp học tập được cá nhân hóa này không chỉ giúp tôi chuẩn bị cho các buổi trình bày với khách hàng, mà quan trọng hơn, nó còn cho tôi một khuôn khổ (framework) để liên tục đào sâu chuyên môn kỹ thuật của mình. Nhờ có AWS SimuLearn, giờ đây tôi có thể nhanh chóng nâng cao kỹ năng (upskill) trong những lĩnh vực mới, và tự tin thiết kế các giải pháp đáp ứng chính xác mục tiêu kinh doanh. Điều này thực sự đã giúp tôi trở thành một Kiến trúc sư giải pháp hiệu quả hơn.

Câu chuyện của Kattie: Xây dựng chuyên môn theo từng lĩnh vực ngành

Xuất phát điểm của tôi là trong lĩnh vực thiết kế và phát triển công cụ phần mềm cho các nhóm nghiên cứu thuộc ngành Chăm sóc Sức khỏe và Khoa học Sự sống (HCLS). Dù tôi đã quen thuộc với nhiều ngôn ngữ lập trình, nhưng kiến thức về đám mây của tôi chỉ ở mức độ cơ bản, tương đương với chứng chỉ AWS Certified Solutions Architect – Associate. Tôi muốn mở rộng hiểu biết của mình về cách ứng dụng AWS trong ngành HCLS. Bên cạnh đó, tôi cũng muốn tìm hiểu chuyên sâu về các dịch vụ AWS khác nhau, các trường hợp sử dụng thực tế (use cases), và cách tích hợp chúng với phần mềm của bên thứ ba.

Lộ trình học tập AWS SimuLearn: Healthcare Learning Plan đã mang đến cho tôi rất nhiều bài toán kinh doanh đa dạng. Điều này cho tôi cơ hội để thử nghiệm với nhiều dịch vụ AWS khác nhau nhằm tìm ra giải pháp kỹ thuật phù hợp. Ví dụ, tôi đã thử nghiệm các dịch vụ liên quan đến việc tuân thủ tiêu chuẩn HIPAA với AWS Config và AWS Systems Manager, ứng dụng AI với Amazon SageMaker, cũng như các chủ đề về xử lý hàng loạt (batch processing), phân tích dữ liệu, cơ sở dữ liệu và lưu trữ, dashboard xử lý dữ liệu thời gian thực, IoT, và nhiều hơn nữa.

Mỗi lộ trình học tập đều có thể bắt đầu với hai chế độ: Open Dialogue (Đối thoại Mở) hoặc Scripted (Theo kịch bản). Ban đầu, tôi đã chọn chế độ Scripted vì nó ít thử thách hơn, nhưng sau khi quan sát một vài cuộc hội thoại mô phỏng, tôi đã cảm thấy đủ tự tin để chuyển sang chế độ Open Dialogue. Chế độ Open Dialogue mang đến cơ hội để bạn rèn luyện kỹ năng mềm của mình thông qua một cuộc đối thoại tương tác, thời gian thực với khách hàng.

Trong suốt quá trình học, AWS SimuLearn còn cung cấp những gợi ý hữu ích để định hướng cuộc hội thoại, cũng như một sơ đồ kiến trúc chưa hoàn chỉnh để bạn có thể bổ sung và phát triển trong lúc đối thoại với khách hàng. Bạn cũng sẽ nhận được các câu hỏi liên quan đến nhiều dịch vụ khác nhau để nâng cao hơn nữa trải nghiệm học tập.

Bắt đầu hành trình của bạn cùng AWS SimuLearn

Thông qua các cuộc hội thoại mô phỏng với khách hàng và quá trình học tập thực hành, AWS SimuLearn đã hỗ trợ đắc lực cho ba chuyên gia mới vào nghề trên hành trình học tập của họ. Họ đã nhận được phản hồi theo thời gian thực để cải thiện cả kỹ năng mềm lẫn kỹ năng kỹ thuật, đồng thời tích lũy kinh nghiệm trực tiếp trên môi trường console thực.

Với hơn 200 chương trình training, bao gồm các lựa chọn học tập được thiết kế riêng theo vai trò trên đám mây hoặc theo từng ngành công nghiệp, AWS SimuLearn mang đến cho bạn một trải nghiệm học tập được cá nhân hóa. Phương pháp đào tạo dựa trên trò chơi (Game-based training) với các kịch bản mô phỏng giúp những người mới vào nghề có thể xây dựng cả chuyên môn kỹ thuật lẫn kỹ năng tương tác với khách hàng trong một môi trường hoàn toàn không có rủi ro.

Bạn đã sẵn sàng để khởi động sự nghiệp đám mây của mình chưa? Hãy bắt đầu với lộ trình học tập miễn phí AWS SimuLearn: Cloud Practitioner Learning Plan và khám phá toàn bộ thư viện các kịch bản mô phỏng theo chủ đề của chúng tôi.