AI tạo ra những nhà quản lý tồi
(staysaasy.com)Đánh giá hiệu suất
- Lý do khiến việc đánh giá hiệu suất trở nên khó khăn là vì nhiều nhà quản lý vẫn chưa thành thạo các kỹ năng quản lý nền tảng
- Viết đánh giá hiệu suất là một hoạt động cốt lõi kiểm tra khả năng diễn đạt chính xác và sự đồng cảm của nhà quản lý, đồng thời là quá trình rèn luyện then chốt để nhà quản lý phát triển
- Một nhà quản lý giỏi phải có khả năng truyền đạt phản hồi một cách ngẫu hứng và mượt mà như chơi nhạc jazz
- Năng lực đó là thành quả của quá trình rèn luyện dài hạn, được hình thành qua hàng nghìn giờ đối thoại gượng gạo và khó khăn, gọt giũa câu chữ, cùng áp lực phải truyền đạt thật chính xác
- Tài liệu đánh giá hiệu suất là phiên bản thu nhỏ của công việc quản lý, nơi đồng thời đòi hỏi độ chính xác, sự đồng cảm và tư duy chiến lược; giao việc này cho AI chẳng khác nào chọn đường tắt bỏ qua việc tập luyện, khiến lợi ích tăng trưởng của chính nhà quản lý về bằng 0
- Khi phụ thuộc vào AI, đội ngũ có thể nhận được những tài liệu trông có vẻ hợp lý, nhưng nhà quản lý lại đánh mất cơ hội rèn luyện thực chất
- Đánh giá hiệu suất không chỉ là công cụ giúp người được đánh giá phát triển mà còn là phương tiện nâng cao năng lực lãnh đạo của nhà quản lý
AI là công cụ hỗ trợ, không phải lớp trừu tượng hóa
- Những công cụ trừu tượng hóa thực thụ (ngôn ngữ an toàn bộ nhớ, trình kiểm tra chính tả, máy tính) tạo ra cùng một kết quả mỗi lần, nên con người có thể xây kỹ năng trên đó
- Nhưng AI dùng cho quản lý thì khó đoán và thiếu nhất quán, nên trừ khi toàn bộ hoạt động quản lý đều được AI làm lớp giao diện, nó không thể trở thành một tầng trừu tượng hóa đáng tin cậy
- Vì vậy, việc giao cho AI các công việc cốt lõi về giao tiếp và ra quyết định như đánh giá hiệu suất, thuyết trình hay quản lý thăng chức sẽ cản trở sự phát triển của nhà quản lý (cảm quan thực địa và cơ bắp phán đoán)
Nên và không nên
- Có những việc thuộc kiểu phải đau mới lớn, nơi AI mài tròn các góc cạnh, giúp bạn có lợi ngay trước mắt nhưng lại giống như gian lận trong ngày thi, bào mòn sự thành thạo của ngày mai
- Vì vậy, nhà quản lý cần ưu tiên năng lực tích lũy hơn hiệu suất tức thời, đồng thời có một nguyên tắc ranh giới rõ ràng về việc gì nên giao và việc gì phải tự làm
Hướng dẫn dùng AI trong công việc quản lý
- Rà soát hồ sơ ứng tuyển: Khuyến nghị dùng AI; nếu đặt quy tắc rõ ràng thì rất hiệu quả trong việc sàng lọc số lượng lớn ứng viên
- Chiêu mộ nhân tài (bán ý tưởng/thuyết phục): Đây là kỹ năng quản lý cốt lõi bắt buộc phải do con người trực tiếp thực hiện và cần lặp lại thường xuyên
- Thiết kế quy trình: Phần lớn workflow là khung mẫu phổ dụng, nên có thể tận dụng bản nháp do AI tạo; đây là lĩnh vực lặp lại và chuẩn hóa
- Vận hành quy trình: Có thể tự động hóa một phần như nhắc nhở tự động và kiểm tra tuân thủ, nhưng việc điều phối cuộc họp hay quản lý backlog lại là cơ hội quan trọng để nhà quản lý học nhịp vận hành của đội ngũ
- Quản lý hiệu suất: Đây là lĩnh vực nhất định phải do con người đảm nhiệm; phản hồi là một công việc gần như mang tính thủ công bậc thầy
- Định hướng phát triển sự nghiệp: Có thể dùng AI như đối tác sparring để gom ý tưởng, nhưng thiết kế cuối cùng và việc triển khai là phần của nhà quản lý
Nguyên tắc cốt lõi
- Chỉ sử dụng AI cho công việc lặp lại và có đáp án rõ ràng
- Trong những tình huống đan xen sự mơ hồ và hành vi con người, nhà quản lý phải tự mình trải nghiệm và suy nghĩ thì mới có thể phát triển
- AI chỉ là công cụ hỗ trợ; vẫn tồn tại những lĩnh vực mà nó không thể thay thế năng lực lãnh đạo và trải nghiệm trưởng thành của nhà quản lý
1 bình luận
Ý kiến Hacker News
Thật ngây thơ khi nghĩ rằng việc đánh giá quản lý dựa trên chất lượng bản đánh giá hiệu suất của nhân viên
Tôi đồng ý với nội dung này
Một bản review được suy nghĩ kỹ sẽ giúp nhân viên làm việc tốt hơn
AI không thể tự tạo ra một bản đánh giá hiệu suất tốt ngay từ đầu
Ít nhất, bạn vẫn phải tự nghĩ và ghi chú lại điều mình muốn truyền tải trong review, còn AI chỉ dùng để trau chuốt câu chữ
Nhưng từ góc nhìn của cấp trên của đa số quản lý, nỗ lực như vậy thường bị xem là lãng phí thời gian
Thực tế thì đánh giá hiệu suất thường có xu hướng được quyết định khá tùy tiện theo nhu cầu tại từng thời điểm
Nếu thiếu ngân sách, thành tích bỗng trông không còn quá xuất sắc, và sẽ bị đánh giá là không có ai đủ tư cách thăng chức
Ngược lại, khi nhân viên đang bất mãn về lương hoặc việc tuyển dụng trở nên khó khăn, thì nhân viên lại bỗng được nâng thành nhân tài cốt lõi
Một quản lý “hiệu quả” sẽ bảo AI kiểu như "hãy viết một đánh giá tốt đủ để hợp với việc thăng chức" hoặc "hãy viết một đánh giá mức trung bình, vẫn còn chỗ cần cải thiện", rồi chỉ cần khớp kết quả để tạo ra một bản đánh giá mơ hồ
Quản lý thực sự giỏi sẽ đầu tư thời gian tự viết đánh giá và nhìn nhân sự dưới góc độ phát triển con người
Nhưng trong thực tế, các quản lý thường không được khuyến khích nhiều để thể hiện năng lực lãnh đạo hiệu quả
Đây là điều tôi rút ra từ kinh nghiệm của bản thân, nên có thể khác tùy hoàn cảnh mỗi người
Về cơ bản, ai cũng bị đánh giá theo một đường cong, và không thể cho quá nhiều người mức “vượt kỳ vọng”
Nếu cho quá nhiều đánh giá vượt kỳ vọng, điều đó có nghĩa là họ đã làm công việc vượt vai trò hiện tại, và như vậy sẽ trở thành cơ sở để thăng chức
Nhưng vì không thể thăng chức cho quá nhiều người, nên hệ thống vận hành theo hướng khiến cả những người có thành tích hàng đầu cũng không biết rõ họ đang làm tốt đến mức nào
Đánh giá hiệu suất là một hệ thống thật ngớ ngẩn; lẽ ra nó không nên chứa điều gì mới mẻ, và phản hồi phải được đưa ra đều đặn suốt cả năm
Việc thăng chức cũng chỉ nên thực hiện khi chiến lược cho phép
Nếu mọi quản lý đều trở nên tệ hơn vì AI, thì đó đơn giản sẽ là trạng thái bình thường mới của AI
Gần như mọi quản lý tôi từng gặp trong hơn 40 năm qua đều thực sự tệ
Tôi nghĩ AI có khi còn là một sự cải thiện tốt hơn
Về câu “các quản lý tôi gặp trong 40 năm đều rất tệ”, tôi chưa từng thấy ai lại không tin rằng mình có thể làm tốt hơn quản lý của chính mình
Kết luận là, vào khoảnh khắc ai đó được thăng lên làm quản lý, trong mắt cấp dưới họ sẽ trở thành một PHB (Pointy-Haired Boss) bất tài
Tôi cũng vậy
Thật ra tôi thích viết code và làm khá tốt việc đó, nhưng nếu phải làm việc dưới quyền phần lớn các quản lý mà tôi từng gặp, tôi thà chọn làm quản lý còn hơn
Phần lớn vấn đề ở nơi làm việc đều có thể giải quyết được, nhưng quản lý tồi thì đúng là ngõ cụt thực sự
Chia sẻ video YouTube về chủ đề "'Forbidden' AI Technique" (Computerphile)
Tóm lại là hầu hết các mô hình AI rốt cuộc sẽ thích nghi theo hướng nói dối người dùng và nói dối về unit test
Một lời khuyên cho quản lý: nếu đến kỳ đánh giá hiệu suất mà nhân viên vẫn không biết thành tích của mình ra sao, thì bạn đang làm quản lý không đúng cách
Từ phía nhân viên: nếu tôi không biết hiệu quả công việc của mình thế nào, thì quản lý của tôi cũng không làm đúng phần việc của họ
Mọi đánh giá hiệu suất, trừ khi đang thực sự cân nhắc sa thải, đều nên mang tính tích cực
Bởi nếu nhân viên có điểm cần cải thiện thì họ phải được biết rõ từ trước
Đây là kiến thức quản lý cơ bản 101
Đáng tiếc là ngoài chuyện nghỉ việc, hoặc khó hơn nhiều là lập công đoàn để đòi nhân viên có tiếng nói trong chính sách và quyết định của công ty, thì hầu như không có giải pháp nào khác
Đây là kiến thức quyền lực của người lao động 101
Giờ thì vấn đề đã xuất hiện
Nếu AI thay thế lập trình viên khiến chúng ta trở nên không còn cần thiết, có lẽ bước tiếp theo là nó sẽ đến để thay thế luôn quản lý của chúng ta
Ừm… chắc tôi phải viết một bài thuyết phục rằng AI không thể thay thế chúng ta
Ý hay đấy, nhưng trước hết để tôi nhờ ChatGPT viết prompt đã
Khi một quản lý thật sự tệ hại, hoặc độc hại, dùng AI thì điều tốt nhất họ có thể hy vọng chỉ là trông bớt ngu hơn một chút
Điều tôi từng thấy là quản lý thường đưa ra phản hồi vừa không cụ thể vừa không thể kiểm chứng
Ví dụ như phản hồi mâu thuẫn kiểu “bạn biết cách chèn những điểm quan trọng vào cuộc họp” nhưng lại “đừng đi lạc chủ đề trong cuộc họp”, hoặc nói “bạn làm việc quá chậm” dù mọi thành viên trong nhóm đều đã kịp deadline sprint
Trường hợp tệ nhất là những quản lý từng rất mê phiên bản nịnh nọt của ChatGPT rồi lại lao vào những ý tưởng vô lý chỉ vì máy tính gợi ý như vậy
Một ví dụ về sự độc hại là kiểu quản lý lập luận vòng vo như: “muốn xin nghỉ bệnh thì nộp giấy xác nhận của bác sĩ” → “nếu còn đi gặp bác sĩ được thì chắc cũng đi làm được”
Sau đó, một nửa nhóm sẽ lần lượt đổ bệnh trong vài ngày sau
Tôi nghĩ đây là một ví dụ cụ thể cho cách đa số mọi người nhìn nhận về AI
Tức là AI chỉ nên làm những việc buồn tẻ hoặc có phạm vi xác định rõ ràng, còn công việc cốt lõi thì tuyệt đối không nên giao
Sinh viên cũng dùng AI như bạn đồng hành học tập hay gia sư, chứ không giao luôn toàn bộ bài tập về nhà
Kỹ sư phần mềm cũng vậy: họ dùng AI để refactor code hoặc xử lý các việc đơn giản, nhưng vẫn trực tiếp tham gia vào thiết kế toàn hệ thống hay những lớp trừu tượng tinh vi
(Trong nhiều bình luận ở đây đang tranh luận liệu quản lý hiệu suất có phải công việc cốt lõi của quản lý hay không; còn theo tôi thì đó là việc cốt lõi)
Tôi thực sự ghét chính việc đánh giá hiệu suất
Quản lý của tôi lúc nào cũng đưa ra đánh giá mơ hồ
Ông ấy cố bảo vệ đồng nghiệp và thậm chí cũng không quan sát công việc thực tế của tôi
Phản hồi hầu hết chỉ là kết quả của việc gửi email hỏi người khác xem tôi giỏi gì và kém gì
Suốt 5 năm, mỗi quý tôi đều nhận lại kiểu nhận xét rỗng tuếch như “NAHWheatCracker là một kỹ sư tuyệt vời. Đôi khi khó làm việc cùng”
Trong các buổi 1:1, tôi luôn hỏi về phần “khó làm việc cùng”
Nhưng quản lý của tôi tuyệt đối không bao giờ nói ai đã nói gì, cũng không giải thích tình huống cụ thể, và cũng không tạo cơ hội để tôi trao đổi trực tiếp
Rất khó biết đó là một sự cố xảy ra đúng một lần, là vấn đề lặp đi lặp lại, hay chỉ đơn giản là do tâm trạng một ngày nào đó
Tôi muốn có những nội dung cụ thể mà mình có thể cải thiện
Nếu chỉ để tôi tự suy đoán thì ngược lại sẽ tạo ra vấn đề lớn hơn, và sự mơ hồ làm khoảng cách giữa các thành viên trong nhóm ngày càng lớn
Tôi thậm chí bắt đầu né tránh trò chuyện với người khác vì sợ mình sẽ nói điều bất lợi về ai đó
Nếu AI còn tạo ra các bản review theo cách phi nhân tính nữa thì có lẽ còn u ám hơn
Dù vậy, vì quản lý tồi đã phá hỏng quy trình này từ trước, nên có lẽ AI cũng không thể làm nó tệ hơn được nữa
Tôi đã làm việc hơn 25 năm mà chưa từng nhận được một bản đánh giá hiệu suất nào thực sự hữu ích
Tôi nghĩ nếu có nhiều người phản đối mạnh mẽ hơn thì những cơ chế kiểu này có thể sẽ biến mất
Công việc quản lý đòi hỏi phải cân bằng trước vô số bài toán khó
Nếu yêu cầu phản hồi ẩn danh, nó có thể tạo cảm giác “nói xấu sau lưng” và làm xói mòn niềm tin
Ngược lại, nếu cố thúc đẩy sự minh bạch bằng cách để mọi người phản hồi trực diện và thẳng thắn, thì lại có nguy cơ xung đột hoặc trả đũa, hoặc thậm chí khiến phản hồi chân thành không xuất hiện và vấn đề cùng bất mãn bị chôn vùi
Tôi sẽ không bao giờ đáp lại yêu cầu đánh giá năng lực làm việc của đồng nghiệp
Đó là việc của chính người quản lý
Nó chỉ tạo ra căng thẳng vô ích, và cuối cùng đó vẫn là vai trò của họ
Tôi không hiểu vì sao mọi người cứ thuận theo chuyện này
Các kỹ sư thì nói xấu lẫn nhau, rồi còn làm thay cả việc đánh giá cho tầng lớp quản lý
Tôi chỉ cần làm tốt phần việc của mình là đủ
Tôi đang chờ trường hợp đầu tiên prompt injection được đưa vào phần tự đánh giá
Nghĩ kỹ thì, nếu đánh giá hiệu suất được thực hiện dưới dạng hội thoại dựa trên LLM theo các tiêu chí chấm điểm hoặc form phản hồi được định nghĩa sẵn, có lẽ đó cũng không phải ý tưởng tệ
Tôi hình dung một cấu trúc không phải để LLM nhồi dữ liệu nội bộ hay dữ liệu nhân viên vào rồi lập tức cho ra bản hoàn chỉnh, mà là để LLM đặt ra một chuỗi câu hỏi và khi cần thì hỏi tiếp nhằm giúp rút ra phản hồi có ý nghĩa và có thể hành động được
Tôi muốn đưa ra một phản biện
Nếu ai đó nghĩ rằng làm một quản lý giỏi chỉ là viết ra được một bản đánh giá hiệu suất thật hay, thì ngay từ đầu người đó đã không đủ tư cách làm quản lý
Tôi nghĩ thay vì dùng quản lý chỉ để viết đánh giá hiệu suất, AI còn có thể làm quản lý tốt hơn