Bảng Khảo Sát Đánh Giá Báo Cáo Chẩn Đoán (Dành cho Beta Tester)¶

Mục đích: Bảng khảo sát này được gửi cho các Leader (người dùng thử/beta tester) sau khi họ nhận bản Báo cáo Chẩn đoán Nhanh do AI tạo ra. Tiêu chí lõi: Tập trung 100% vào việc Hiệu chuẩn (Calibration) mô hình. Thu thập dữ liệu thực tế để Kỹ sư AI hiểu rõ Báo cáo đang ĐÚNG ở đâu, SAI ở điểm nào, có đang bị "Generic" (Chung chung) hay không, từ đó điều chỉnh Trọng số (Weights) và Prompt.

Phần 1: Kiểm Định Độ Chính Xác Tổng Thể (Overall Accuracy)¶

Q1. Mức độ "Sát Thực Tế" (Accuracy Assessment) Câu hỏi: Dựa trên hiểu biết của anh/chị về chính team mình, bản báo cáo này miêu tả tình trạng thực tế chính xác đến mức nào? (Loại: Trắc nghiệm 1 lựa chọn - Dùng để phân loại cấp độ lỗi của Engine) - [ ] Rất chính xác (90-100%): Báo cáo như "đi guốc trong bụng" team tôi, gọi tên đúng những vấn đề nhức nhối nhất. - [ ] Đúng phần lớn (70-89%): Bắt được bệnh chính, nhưng một vài nhận định về mức độ (Severity) hơi quá đà hoặc nhẹ hơn thực tế. - [ ] Đúng nhưng Chung chung (Generic): Giống như đọc sách giáo khoa quản trị, đọc thấy đúng nhưng không mang tính "đặc thù riêng" của team tôi, áp dụng cho công ty nào cũng được. - [ ] Sai lệch (Dưới 50%): Báo cáo phân tích sai vấn đề lõi, miêu tả một team nào khác chứ không phải team của tôi.

Q2. Phân tích điểm "Bị Lệch" (Nếu Q1 Không phải là "Rất chính xác") Câu hỏi: Nếu báo cáo chưa chính xác hoặc quá chung chung, theo anh/chị phần phân tích nào dưới đây đang đi sai hướng hoặc cần làm sâu hơn? (Loại: Multiple Choice - Thu thập bug logic cho Kỹ sư) - [ ] Chỉ số Lục giác (Radar): Chấm sai điểm/xếp sai hạng các mảng (VD: Team phối hợp tốt nhưng báo cáo kêu tệ). - [ ] Mối quan hệ Nguồn Lực - Áp Lực (JD-R): Đánh giá sai về sức chịu đựng hoặc độ kiệt sức của nhân sự. - [ ] Định danh Xung đột (Conflict): Bắt sai loại mâu thuẫn (VD: Team tôi tranh luận công việc gắt gao, nhưng báo cáo lại chẩn đoán là mâu thuẫn cá nhân độc hại). - [ ] Đoạn Action Levers (Gợi ý hành động): Các lời khuyên quá lý thuyết, không thể tự áp dụng vào bối cảnh công ty tôi. - [ ] Khác (Mở: .....................................................)

Phần 2: Đo lường Yếu tố "Unexpected Insight" (Yếu tố Wow)¶

Q3. Phát hiện "Góc Khuất" (Blindspot Validation) Mục đích của báo cáo là giúp Leader thấy được những thứ họ có thể đã bỏ lỡ. Câu hỏi: Báo cáo này có giúp anh/chị nhận ra hoặc "gọi tên" được một vấn đề nào mà trước đây anh/chị không để ý tới hoặc từng nghĩ là nó không nghiêm trọng không? - [ ] Có, tôi hoàn toàn bất ngờ về mức độ rủi ro tiềm ẩn của yếu tố [....................] mà báo cáo chỉ ra. - [ ] Có, tôi đã từng lờ mờ cảm nhận được vấn đề này, và báo cáo giúp tôi hệ thống hóa/đặt tên rõ ràng cho nó. - [ ] Rất tiếc, không có gì mới. Tôi đã biết rõ toàn bộ các vấn đề (và các rủi ro dài hạn) được nhắc đến trong báo cáo.

Q4. Điểm sáng của Báo Cáo (Best Feature) Câu hỏi: Anh/chị ấn tượng và thấy phần nào có giá trị nhất trong bản báo cáo này? (Để chúng tôi tiếp tục đào sâu phát triển) - [ ] Bảng thông số Lục giác Năng lực (Trực quan, dễ hiểu). - [ ] Phần Viễn cảnh suy thoái (Chi phí của sự trì hoãn). - [ ] Các phân tích chuyên sâu về cơ chế chéo (Domino Effect). - [ ] Đòn bẩy hành động "Cầm máu khẩn cấp".

Phần 3: Đánh giá Nhu cầu Thực tế & Đóng góp Tối ưu¶

Q5. Đo lường Nhu cầu Chẩn Đoán Sâu (Toàn diện hóa Dữ liệu) Ngữ cảnh: Bản báo cáo này mới chỉ lấy dữ liệu Khảo sát từ 1 người (Đại diện là Leader). Câu hỏi: Đứng ở góc độ một người Quản lý, sau khi đọc bản báo cáo 1 chiều này, nếu công cụ này cung cấp một tính năng cho phép thu thập dữ liệu ẩn danh từ Toàn bộ Nhân viên để chạy ra một bản Báo Cáo Xung Đột Nhận Thức 360 độ (Leader nghĩ A nhưng Nhân sự nghĩ B), anh/chị có muốn sử dụng tính năng này không? - [ ] Rất muốn, đây là thứ bắt buộc phải có để ra bảng định bệnh chính xác cuối cùng. - [ ] Muốn thử, nhưng lo ngại việc nhân sự sẽ lười làm khảo sát. - [ ] Không cần thiết, bản chẩn đoán 1 chiều này là đủ dùng cho tôi rồi.

Q6. Đóng góp tự do (Feedback Open Text) Câu hỏi: Dưới danh nghĩa là một người dùng thử sản phẩm, anh/chị có nhận xét, phàn nàn hay gợi ý gì thêm để chúng tôi nâng cấp hệ thống AI đánh giá này trở nên "thực chiến" hơn nữa không? (Về từ ngữ, cấu trúc, hay những yếu tố ngành nghề mà AI còn thiếu sót...) [..............................................................]

Hướng Dẫn Dành Cho Kỹ Sư AI (Engine Optimization Guide)¶

Metric 1 (Fix Logic): Nếu Q1 = "Sai lệch" + Nhặt ra các mục ở Q2: Chắc chắn bộ Rules Threshold hoặc Prompt đang bị "ảo". Kỹ sư CẦN trích xuất file YAML input của khách hàng này (dựa trên Run ID) và chạy test case trực tiếp để debug tại sao AI lại bẻ lái sai.
Metric 2 (Fix LLM Prompt): Nếu Q1 = "Generic" + Q2 = "Đòn bẩy hành động": Các Prompt ở Phần 3 đang quá an toàn và chung chung. Cần cập nhật Prompt, ép AI đọc kỹ biến triage.TQ01 (ngành nghề) để nhả ra các action mang tính chuyên ngành thực thụ.
Metric 3 (Validate Business Model): Tập trung vào Tỉ lệ chọn Q5. Nếu > 70% Tester chọn "Rất muốn" ở Q5, chứng tỏ chiến lược "Mini-report khơi gợi Upsell Gói 360 độ" đã được Verify thành công về mặt tâm lý học hành vi. Khung sườn này có thể release sang phiên bản Commercial.