Có lẽ đây là thời điểm tốt nhất để học phát triển phần mềm

• Sự xuất hiện của AI code agent khiến nhiều người nghĩ vai trò của lập trình viên sẽ biến mất, nhưng ngược lại, có lập luận cho rằng đây lại là lúc tốt để học lập trình
• Lập trình viên không chỉ là người viết mã, mà là người tìm ra bản chất của vấn đề và điều phối giữa thực tế với yêu cầu
• AI nhìn bề ngoài có thể nhanh chóng tạo ra mã đang chạy được, nhưng trên thực tế thường giải quyết sai vấn đề hoặc tạo ra ảo tưởng
• Những lập trình viên học vững nền tảng và biết tận dụng AI sẽ có năng suất và tầm ảnh hưởng lớn hơn
• Thay đổi là điều không thể tránh khỏi, vì vậy tầm quan trọng của các chuyên gia con người biết sử dụng AI sẽ còn tăng lên

---

What do you do while awaiting the agents writing your code?

• Trong lúc các code agent làm việc, tác giả dành thời gian để tập thể dục hoặc thử nghiệm các agent mới
• Nhưng việc xử lý nhiều agent cùng lúc không hề dễ, và đôi khi lại rơi vào cảnh liên tục yêu cầu "sửa đi!!" dù chưa thực sự hiểu vấn đề
• Dù vậy, tác giả vẫn thấy môi trường này đầy hứng thú, và trái với bầu không khí cảnh báo về sự kết thúc của lập trình viên, ông cho rằng đây mới là thời điểm tốt nhất

Developers are highly-paid farmers. LLMs are the combine harvesters.

• Trích dẫn tweet của Tom Blomfield

  "Lập trình viên là những người nông dân được trả lương cao, còn LLM là máy gặt đập liên hợp"

• AI khiến một lập trình viên có thể làm được nhiều việc hơn rất nhiều so với trước đây, và năng lực đó đang lan rộng rất nhanh
• Có nhận thức rằng AI có thể thay thế vai trò của lập trình viên con người, nhưng thực tế, những người biết dùng nó như công cụ lại càng trở nên quan trọng hơn
• Điều này không có nghĩa vai trò của lập trình viên biến mất, mà có thể hiểu là nó đã trở nên mạnh mẽ hơn

1. It’s your moat, too

• Việc lập trình viên là lợi thế cạnh tranh (moat) của công ty thì theo chiều ngược lại cũng đúng với chính bản thân họ
• Trong bối cảnh đối thủ cũng được tăng cường nhờ AI, sa thải các lập trình viên hiện có gần như là hành động tự sát
• Khi các đối thủ đang mở rộng lãnh địa bằng AI, nếu chỉ lo phòng thủ thì bạn có thể sẽ tụt lại phía sau
• Giờ đây, lập trình viên giống như những người lính được trang bị trực thăng hoặc máy gặt liên hợp, và công ty nào biết tận dụng họ tốt hơn sẽ chiến thắng

2. AI grants wishes, developers discover

• AI có thể nhanh chóng hiện thực hóa các yêu cầu bề mặt của người dùng, nhưng phần lớn vấn đề thực sự lại là vấn đề định nghĩa và thiết kế chứ không phải viết mã
• Do thiếu hiểu biết về thực tế và các yêu cầu sai lệch, nhiều khi kết quả tạo ra lại hoàn toàn lạc hướng
  • Ví dụ: có ứng dụng dựa trên blockchain, nhưng ngoài đời lại còn chia sẻ mật khẩu và thậm chí không có 2FA
  • Ví dụ: có cổng thông tin khách hàng, nhưng dữ liệu thực tế vẫn được lưu thủ công trong Excel
• AI có thể đưa ra một "câu trả lời dễ chịu", nhưng vẫn cần chuyên gia biết phân biệt đó có thật sự là câu trả lời hữu ích hay không
• Cũng có thể học bằng AI, nhưng nếu thiếu nền tảng thì cuối cùng chỉ kéo dài thêm thời gian lạc lối
• Những khái niệm phức tạp như GDPR hay bảo mật cũng có thể được AI triển khai, nhưng người dùng thường không hiểu trọn vẹn ý nghĩa của chúng
• Lập trình viên vẫn cần thiết vì họ có vai trò tìm ra bản chất vấn đề và lọc bỏ những yêu cầu sai
• AI chỉ là công cụ hỗ trợ học tập; để trở thành lập trình viên thực thụ, kiến thức nền tảng và cảm quan thực tế vẫn là điều bắt buộc

3. Software is kinda the last problem anyway

• Vấn đề cuối cùng mà AI giải quyết có thể lại là vấn đề phần mềm, và hiện vẫn còn rất nhiều vấn đề phần mềm chưa được xử lý
• Công cụ AI ngày càng nhiều lên, và khả năng phân biệt công cụ tốt với công cụ tệ trở nên quan trọng hơn
• Hiện tại là thời điểm dễ học nhất, công cụ phong phú, và cơ hội giải quyết vấn đề thì vô cùng dồi dào
• Trong thời điểm như vậy, việc nói rằng "AI sẽ làm hết nên hãy cắt giảm lập trình viên" thực ra là một lựa chọn tự chặn đi khả năng tăng trưởng của chính mình
• Thế hệ lập trình viên trưởng thành cùng AI sẽ sở hữu sức mạnh rất lớn trong tương lai, và khoản đầu tư ở hiện tại là rất quan trọng

Bây giờ là thời điểm dễ học, năng suất cao và càng cần nhiều sự can thiệp của con người hơn. Vai trò của chuyên gia con người có thể kiểm chứng và chịu trách nhiệm cho các phán đoán của AI sẽ ngày càng quan trọng hơn nữa

Kết luận

• Công nghệ luôn thay đổi, và không thể dự đoán chính xác hướng đi của nó
• Tuy nhiên, vai trò của con người vẫn rất quan trọng, và con người phải đảm nhận việc kiểm chứng cũng như chịu trách nhiệm cho những ảo giác và sai sót của AI
• Chỉ biết dùng AI là chưa đủ; nhất định vẫn cần những chuyên gia con người biết xử lý nó cho đúng cách
• Cuối cùng, lập trình viên không đứng trước một cái kết lãng mạn của công nghệ, mà đang ở thời điểm đón nhận một khởi đầu mới

[draupnir]

Tôi rất đồng cảm. Tôi đồng ý rằng dần dần sẽ có nhiều việc hơn có thể làm được thông qua các công cụ no-code, nhưng với những người đã biết phát triển ở một mức độ nào đó hoặc muốn học phát triển, việc nhận được sự hỗ trợ của AI thì... có vẻ như ngay lúc này đã trở nên tốt lên một cách bùng nổ rồi. Tốc độ mà kiến thức và kinh nghiệm của những người tiếp cận một mức độ phức tạp nhất định bằng sự tò mò tăng lên có lẽ sẽ nhanh hơn, và cũng thú vị hơn, so với việc chờ đến ngày có thể làm được mà không cần biết gì.

[fanotify]

Nhưng (ít nhất là trong nước) doanh nghiệp lại đang áp dụng như thế này.

Tập đoàn OOO đang tái cơ cấu tổ chức xoay quanh trí tuệ nhân tạo. ... Các công việc thiết yếu, không thể thiếu như bảo trì dịch vụ thì tận dụng nhân lực phát triển từ trung tâm phát triển tại Campuchia, còn một bộ phận nhân viên trong nước bao gồm cả lập trình viên đang được cho hoàn thành chương trình đào tạo AI rồi chuyển sang đội ngũ sản phẩm. Theo lời Phó chủ tịch MMM của OOO, hiện công ty đã tạm dừng tuyển dụng nhân sự mới, bao gồm cả lập trình viên.

Tôi đã che đi để phòng trường hợp bị nhận ra, nhưng đây là bài báo có thật: https://news.nate.com/view/20250610n33754

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Thật ra, theo tôi, một trong những lợi ích lớn nhưng ít được nhắc đến của các công cụ AI là chúng mang lại “sự nâng đỡ về mặt tinh thần”. Khi bị mắc kẹt trong công việc, việc nhận được chút động lực hay cảm giác được tiếp sức có ý nghĩa rất lớn. Dù không phải lúc nào cũng là câu trả lời hoàn hảo, chúng vẫn tạo ra một sự hiện diện giúp ta tiếp tục tiến lên. Cảm giác không phải làm việc một mình thực sự quan trọng hơn nhiều so với mọi người vẫn nghĩ

  • Tùy mỗi người, nhưng với tôi chỉ cần nói chuyện với LLM 30 phút là cạn sạch năng lượng. Cảm giác như đang nói chuyện với một kẻ ngốc cứ tỏ ra hiểu biết. Cho LLM nói chuyện với nhau thì cuộc hội thoại hỏng ngay, chẳng thấy có gì tạo động lực cả. Tôi thấy đáng tin hơn nhiều nếu lên Google, bỏ qua phần tóm tắt LLM ở đầu trang vốn đôi khi sai, rồi tìm câu trả lời trên các website chuyên môn thật sự. Ở đó thường có cả những tác giả gốc của đoạn mã mà LLM đã sao chép
  • Tôi từng bảo sinh viên thử nghĩ ra các câu đùa về AI. Tôi cho rằng hài hước là một trong những cách tốt nhất để khiến con người bộc lộ nỗi sợ của mình một cách thành thật. Một sinh viên viết: “Hôm đó tôi đến công ty sớm thì thấy màn hình đã sáng và có mã đang được viết dù không ai đụng vào. Tôi chạy đến báo sếp rằng có ai đó đăng nhập vào máy tôi và đang viết code, thì sếp nhìn đầy lo lắng rồi bảo tôi bị ảo giác, không phải hacker mà là agent mới của công ty. Trong lúc tôi ngủ, nó đã làm ra cái app mà chúng tôi cần. Cái lần thăng chức mà anh hằng mong ấy mà, tin vui đây! Anh được thăng chức lên làm quản lý prompt. Lương thì giảm một nửa nhưng anh sẽ được ngồi xem TikTok cả ngày.” Tôi thấy khó mà tìm được sự an ủi tâm lý thật sự từ những câu chuyện kiểu này
  • Trong một số tình huống, thay vì tra đáp án ngay, ép bản thân suy nghĩ sâu hơn lại tốt hơn cho người học. Quá trình không bỏ cuộc quá sớm và cố hiểu vấn đề kỹ hơn cũng là một năng lực quan trọng. Tôi thấy tiếc khi trong thời đại mà sự thỏa mãn tức thì kiểu thế hệ TikTok được ưu tiên, kiểu tư duy sâu như vậy có lẽ sẽ ngày càng ít đi. Tôi cũng nghĩ vấn đề là giới quản lý ngày càng tưởng thưởng cho kiểu hành vi đó. Họ coi kết quả nhanh là giá trị cốt lõi và ngày càng ám ảnh với tốc độ hơn là tư duy dài hạn hay định hướng đúng đắn
  • Tôi hoàn toàn không cảm nhận được sự hỗ trợ tinh thần đó. Ngược lại còn thấy nản hơn. Kỳ vọng rằng cứ hỏi AI là xong khiến hợp tác giữa người với người giảm đi, mà khi việc tuyển nhân sự junior và mid-level chắc chắn sẽ còn giảm nữa, cơ hội phát triển sự nghiệp cũng theo đó mà ít đi
  • Tôi nghĩ có cả mặt lợi lẫn hại. LLM đúng là giúp tăng độ nhập tâm nên có ích thật, nhưng đồng thời nó cũng thành chỗ để xả stress. Khi LLM cư xử ngớ ngẩn, đôi lúc tôi cố tình đáp lại khá cay nghiệt để trút bực. Nghĩ vậy vẫn còn hơn trút lên con người. Mà thôi, chắc tôi sẽ chẳng bao giờ được Skynet đối xử tử tế đâu

• “Tin tốt đây, thưa sếp! Chúng tôi đã tạo ra một công nghệ mới cho phép cả người không chuyên cũng có thể trực tiếp viết và triển khai mã bằng tiếng Anh! Không cần phải thuê lập trình viên đắt đỏ nữa!” “Ồ, cho tôi xem đi!” “Vâng, đây ạ. Nó tên là COBOL”

  • FORTRAN (Formula Translator) cũng là một kiểu “AI”, một dự án tiên phong từng thử tự động hóa việc lập trình. Trước năm 1954, hầu như mọi lập trình đều được thực hiện bằng mã máy hoặc hợp ngữ, và lập trình viên phải rất sáng tạo để làm chương trình chạy hiệu quả. FORTRAN là một hệ thống cho phép bạn viết công thức bằng ký hiệu toán học rồi máy tính tự tạo ra chương trình nhanh (liên kết tham khảo 1) (liên kết tham khảo 2)
  • Nói như chuyện đùa thôi nhưng tôi nghĩ ai cũng biết đó là sự thật. SQL cũng từng được quảng bá theo kiểu tương tự, là một ngôn ngữ khai báo nơi bạn chỉ cần nói cho máy tính biết mình muốn gì để nó tự xử lý. Tương tự như vậy, nó cũng được viết bằng tiếng Anh
  • Cách diễn đạt này thật sự rất hay và tôi đồng cảm. Tôi muốn nhấn mạnh rằng đổi mới công nghệ là hiện tượng làm cái bánh lớn hơn theo những cách vốn trước đây không thể làm được. Máy ảnh số trở nên phổ biến khiến ai cũng có thể thành nhiếp ảnh gia, và hiện tượng bùng nổ sáng tạo kiểu YouTube là ví dụ điển hình. LLM và lập trình cũng vậy. Rốt cuộc đây là một xu hướng có lợi, tạo ra nhiều ứng dụng hơn và nhiều lập trình viên hơn
  • Điều chúng ta hay quên là, chính nhờ những ngôn ngữ bậc cao như vậy mà những người trước đây bị xem là “không chuyên” cũng có thể tham gia lập trình theo những cách hoàn toàn mới
  • Tôi nghĩ vài chục năm nữa người ta sẽ nói: “Đây chính là Dreamweaver”

• Sau nhiều lần chứng kiến phản ứng thái quá của doanh nghiệp và những liều thuốc bách bệnh được truyền thông thổi phồng, tôi có linh cảm là làn sóng AI lần này rồi cũng sẽ diễn ra khá giống trước đây. Doanh nghiệp cuối cùng sẽ đưa ra các quyết định bất lợi cho lao động trí óc, nhưng chẳng bao giờ đụng đến lương thưởng của giới điều hành. Dù vậy, với những builder thông minh và đầy động lực như tác giả TFA, đợt sóng này lại trông như một cơ hội khổng lồ. Nếu công việc hiện tại của bạn đang gặp rủi ro hoặc bạn đã mất việc, thì đây có thể là lúc làm những thứ bạn lâu nay chưa làm được vì quá bận hoặc quá mệt. Trong quá trình đó, bạn có thể tạo ra nguồn thu tốt mà không bị công ty chi phối, thậm chí có người còn sẽ làm được thứ mà sau này doanh nghiệp sẵn sàng bỏ ra khoản tiền lớn để mua lại

  • Tôi đã bắt đầu rồi. Tôi đã để lại voice memo cho chính mình suốt thời gian dài, nhưng gần như chỉ đọc lại lướt qua hoặc cứ để đấy. Ghi âm thì dễ, nhưng trích xuất thông tin thì khó. Dạo này tôi đang phát triển phần mềm giúp rút thông tin ra nhanh từ các voice memo này. Không chỉ các sử gia tương lai, mà bản thân tôi cũng sẽ dùng nó rất hữu ích. Nếu không có AI thì tôi đã không có thời gian để dồn sức cho dự án như vậy. Phần lớn mã và cấu trúc vẫn do tôi làm ra, nhưng nhờ AI mà tốc độ tăng lên
  • Lời khuyên kiểu “nếu mất việc hoặc sắp mất thì hãy tranh thủ xây thứ bạn chỉ mới nghĩ đến” không phải là tệ, nhưng với những người hiện giờ khó tìm việc hoặc sắp phải đối mặt với một thị trường phần mềm thu hẹp, nó có thể rất nguy hiểm. Vài năm trước người ta còn nói AI sẽ không cướp việc, nhưng ngay từ lúc đó tôi đã cho rằng phải mau chóng học kỹ năng khác. Nếu bạn đang không tìm được việc lập trình, thì học sơn tường hay lắp thảm có thể là cách sinh tồn cần thiết trước khi cạn sạch quỹ khẩn cấp. Cần nhớ rằng xác suất kiếm được món tiền lớn từ startup hoặc duy trì được cuộc sống nhờ nó là cực thấp. Nhất là nếu còn phải nuôi gia đình, tôi muốn khuyên là đừng lao vào quá liều lĩnh

• Tôi viết khá nhiều, gần như kiểu nhật ký, nhưng thường không chia sẻ. Xin nói trước là văn phong hơi kiểu ghi chú nguệch ngoạc. Dù vậy, tôi muốn chia sẻ để cân bằng lại xu hướng gần đây là chỉ nhìn giá trị của lập trình viên phần mềm theo hướng quá bi quan

  • Tôi muốn được đọc bài của bạn thường xuyên hơn. Kể cả kiểu kết hợp với vụ nổ hạt nhân cũng được hoan nghênh
  • Bài viết thật sự rất ấn tượng. Nó khiến tôi có cảm giác như đang đọc một blogger lập trình kỳ cựu. Hy vọng bạn sẽ tiếp tục đăng bài
  • Đọc rất thích. Cảm ơn bạn đã viết
  • Tôi thích kiểu hài hước mới mẻ này
  • Blog lập trình dạo này nghiêm túc quá mức đến ngột ngạt, nên tôi rất mừng và biết ơn vì kiểu châm biếm khéo léo như thế này

• Tôi làm trong lĩnh vực bảo mật chứ không phải lập trình viên, nhưng trong chương trình học tôi cũng đã học phát triển phần mềm. Nếu chỉ nhìn tiêu đề mà nói, tôi nghĩ thời điểm mà việc nắm những điều cơ bản trở nên dễ dàng cũng là thời điểm tốt hơn để học bất cứ thứ gì. Trước đây người ta phải tốn rất nhiều thời gian lang thang trên các diễn đàn để sửa bug, tìm giải thích khái niệm, cách áp dụng v.v. LLM có thể đóng nhiều vai trò như một gia sư: trả lời nhiều câu hỏi, phản hồi về code, giải thích khái niệm, tìm vị trí lỗi. Thực ra phần lớn những gì ta thường phải lục tìm chỉ là các “câu hỏi ngớ ngẩn”. Tuy vậy, với người từ mức trung cấp trở lên thì lợi thế này áp dụng thế nào, tôi vẫn chưa thật sự chắc

  • Tôi cũng nhận được khá nhiều hỗ trợ vì lý do tương tự. Tôi có thể trao đổi ý tưởng với LLM hoặc hỏi kiểu “tôi hiểu như thế này có đúng không? Sai ở đâu?”. Tôi không tin nó chính xác đến tận cùng ở những vấn đề cực khó, nhưng tôi nghĩ định hướng suy luận của nó thường đúng. Nhờ vậy các chỗ bị mắc kẹt được gỡ nhanh hơn, và vì tôi tự đặt ra nhiều câu hỏi đa dạng, sâu hơn nên tốc độ học cũng nhanh hơn
  • Kết luận của tôi là từ mức trung cấp trở lên, hiệu quả lớn nhất đến khi dùng LLM như một bộ tăng tốc, chất xúc tác, chứ không phải bản thân việc học

• Tôi đồng ý rằng phép so sánh với nông nghiệp khá thú vị, nhưng để nghịch lý Jevons thực sự áp dụng thì đường cầu phải có độ co giãn rất cao, trong khi thực phẩm trên thực tế lại khá kém co giãn. Ẩn số lớn nhất hiện tại là nhu cầu đối với phần mềm còn có thể tăng thêm bao nhiêu, và giới hạn năng lực của AI rốt cuộc nằm ở đâu

  • Dù sao thì có một điểm khá rõ. Những dinh thự lớn xây vào cuối thế kỷ 19 cho thấy rất rõ giai đoạn mà nông dân thời đó từng bị gọi là “được trả lương quá cao”. Nhưng thực tế thời kỳ thịnh vượng đó chỉ đến sau khi máy gặt đập liên hợp được phát minh khoảng 50~75 năm. Nếu phép so sánh này đúng, thì có lẽ lập trình viên hiện nay vẫn còn nghèo nếu so với thời đại LLM trong tương lai. Nhưng điểm khác biệt quan trọng là nông dân ngày xưa là những “ông chủ” sở hữu công việc của mình, còn kỹ sư phần mềm hiện đại phần lớn là “người làm thuê” thuộc về công ty. Nếu lịch sử lặp lại, nhiều khả năng bên thắng cuộc lần này vẫn sẽ là người sở hữu
  • Nhu cầu thực phẩm cũng có độ co giãn. Nếu giá thịt bò tăng thì nhu cầu với các hàng thay thế như gà, heo, đậu phụ, đậu nành cũng tăng theo. Trái cây hay các mặt hàng không thiết yếu có độ co giãn cầu cao, và thực tế cũng chiếm tỷ trọng khá lớn trong chi tiêu tiêu dùng. Khi ngũ cốc rẻ tiền trở nên quá phổ biến, người ta sẽ phải hy sinh chất lượng ở mức tương ứng, nên nhu cầu cho sản phẩm chất lượng cao cũng tự nhiên tăng lên. Tôi dự đoán thị trường phần mềm cũng sẽ cùng với sự phát triển của LLM mà liên tục nâng cao yêu cầu về chất lượng và phần mềm cao cấp
  • Nhu cầu đối với chính lượng calo nạp vào là kém co giãn, nhưng khi tổng lượng lương thực trở nên dồi dào thì kết cục là con người chuyển sang “sản xuất thịt”, vốn đi kèm phá hoại môi trường, kém hiệu quả và đầy tranh cãi đạo đức
  • Tỷ lệ lãng phí thực phẩm ở các hộ gia đình tại các nước phát triển cũng khá cao, nên cũng có quan điểm cho rằng cầu thực phẩm có thể co giãn hơn nhiều so với trực giác

• Ẩn dụ thì có thể nghe rất hợp lý, nhưng vẫn cần bằng chứng thật sự để chứng minh. “Máy móc nông nghiệp” có thể là một phép so sánh đúng, nhưng cũng có thể nó giống với việc công cụ CAD thay thế thời kỳ bản vẽ cơ khí còn được vẽ tay. Nhưng nhìn vào việc kỹ sư đã không bị CAD thay thế hoàn toàn, tôi cho rằng không nhất thiết phải đi đến cùng một kết luận như những thay đổi năng suất cực đoan trong nông nghiệp

• Tôi không đồng ý với toàn bộ cách đặt khung của bài này. Đặc biệt, tôi không nghĩ mức tăng hiệu suất lại lớn đến mức như máy gặt đập liên hợp. Nhưng thay đổi quan trọng là giá trị đang dịch chuyển từ đơn thuần “khả năng code” sang kiến thức miền, hiểu biết về business logic, và năng lực qua lại tốt giữa các bên liên quan kỹ thuật/phi kỹ thuật để giải quyết đúng vấn đề gốc. Tôi nghĩ mình đã thấy sự chuyển dịch này từ 20 năm trước, vào thời làn sóng outsourcing diễn ra

  • Sở dĩ phép so sánh với máy gặt đập liên hợp hấp dẫn là vì nó tạo ra hình ảnh rất rõ: trên một mặt phẳng rộng như cánh đồng lúa mì, sản lượng cứ thế tăng lên. Nhưng thực ra với code, tăng số dòng không nhất thiết là điều hữu ích

• Về bản chất, đây là hiện tượng lặp đi lặp lại từ trước đến nay. Sau khi các công cụ low-code, no-code được đưa vào, những giải pháp do người không chuyên triển khai cuối cùng lúc nào cũng cần kỹ sư vào dọn dẹp. Bản thân tôi cũng đã xây dựng được một sự nghiệp khá ổn từ chính công việc dọn dẹp đó

  • Những app Node/React do ChatGPT tạo ra giờ đây đã trở thành kiểu “file Excel nhồi đầy macro VBA” mới
  • Với trình độ AI hiện tại, tôi dự đoán những cơ hội kiểu này sẽ còn tăng thêm

• Tổng hợp tất cả các hiện tượng này lại thì lẽ ra doanh nghiệp nên hạn chế sa thải lập trình viên. Nhưng thực tế thì sa thải đã diễn ra rồi. Điều thấy nhiều hơn trong các tổ chức hiện nay là logic “nếu làm từ xa thì hãy thuê người ở khu vực lương rẻ”, và logic “hãy thay lập trình viên bằng AI” rõ ràng cũng ăn khớp với chiến lược nhân sự sẵn có. Sâu xa hơn, tôi cũng muốn chỉ ra rằng nhiều công việc mà lập trình viên làm trong 20 năm qua rốt cuộc chỉ là kiểu “khai thác sự chú ý”, gần như không tạo ra hiệu quả tiêu dùng thực sự

  • Tôi muốn hỏi ngược lại rằng nên diễn giải điều đó thế nào. Ở hầu hết tổ chức, việc sa thải nhân sự dưới mức trung bình và tuyển nhân sự trên mức trung bình trong cùng khung đãi ngộ là chiến lược hiệu quả. Và khi người có năng lực cao càng dùng AI để khuếch đại hiệu quả của mình, khoảng cách này sẽ còn lớn hơn. Xu hướng “ưu ái nhân sự top đầu” mạnh hơn là điều gần như không thể tránh khỏi