- Ban đầu đã có kỳ vọng rằng chỉ với sự kết hợp junior+AI cũng đủ tạo ra mã chất lượng cao, nhưng trên thực tế sự kết hợp senior+AI lại vận hành mạnh mẽ hơn nhiều
- AI hiệu quả trong tạo boilerplate, tự động hóa công việc lặp lại, thử nghiệm và kiểm chứng nhanh, nhưng việc rút ra giá trị thực chất từ đó lại dễ hơn với senior so với junior
- Ngược lại, ở các lĩnh vực như code review, thiết kế kiến trúc, quản lý chất lượng mã, vấn đề bảo mật, AI bộc lộ giới hạn; thậm chí sự kết hợp giữa junior và AI còn có thể tạo ra nhiều rủi ro hơn
- Vì vậy, hiện AI phù hợp nhất để được tận dụng cho tạo prototype nhanh, tối ưu hóa công việc lặp lại, hỗ trợ công việc liên ngành, tự động hóa kiểm thử chức năng
- Kết quả là AI hiện vẫn đang đóng vai trò công cụ tăng cường năng lực của senior; trong ngắn hạn, thay vì thay thế junior hay tạo hiệu ứng phổ cập hóa, nó cho thấy xu hướng tập trung sức mạnh vào chuyên gia
Những thay đổi AI mang đến trong môi trường phát triển
- Trong lĩnh vực phát triển phần mềm, câu hỏi “Liệu việc viết code có bị AI thay thế hoàn toàn?” vẫn liên tục được đặt ra
- Ban đầu có nhiều lập luận cho rằng nếu AI và junior developer cùng làm việc thì vai trò của senior developer sẽ giảm bớt và hiệu quả tổ chức sẽ tăng lên
- Nhưng ở hiện trường thực tế, trái với kỳ vọng, tổ hợp junior+AI mang lại ít giá trị hơn cho doanh nghiệp so với senior+AI
Những việc AI làm tốt và các giới hạn của nó
-
Điểm mạnh của AI
- Xử lý nhanh việc tạo boilerplate và scaffolding, từ đó nâng cao năng suất
- Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và mang tính thường lệ, giúp tăng tốc độ phát triển
- Tạo môi trường thử nghiệm có thể nhanh chóng thử và kiểm chứng nhiều phương án triển khai khác nhau
- Hữu ích cho ra mắt tính năng nhanh, nhưng chỉ khi nhu cầu đã được xác định rõ ràng
- Trong thực tế, các công việc này mang lại hiệu suất tốt nhất cho senior developer giàu kinh nghiệm
- Junior cũng có thể tận dụng, nhưng để đạt được hiệu quả tương đương là rất khó
-
Giới hạn và điểm yếu của AI
- Trong code review, năng lực suy luận logic của AI còn thiếu
- Khi xuất hiện edge case, vẫn nhất thiết cần sự can thiệp của senior dày dạn kinh nghiệm
- Trong viết prompt, để nhận được kết quả đúng đắn thì mức độ hiểu biết và kiến thức cao là điều bắt buộc
- Nếu thiếu kiến thức, chất lượng đầu ra sẽ giảm và nguy cơ bug sẽ tăng cao
- AI vẫn còn yếu trong thiết kế kiến trúc
- Việc thiết kế một cấu trúc vững chắc cần suy luận bậc cao của con người, và các dự án do AI thiết kế có nguy cơ lớn rơi vào nợ kỹ thuật
- Có điểm yếu trong việc quản lý chất lượng mã (như trừu tượng hóa phù hợp, vận dụng design pattern, v.v.)
- Về bảo mật, tổ hợp junior+AI có thể thường xuyên tạo ra lỗ hổng
- Khi có senior tham gia thì phần nào có thể chú ý và phòng ngừa
- Khả năng xảy ra học sai: nếu không thể đánh giá code một cách chính xác, thì ngược lại, code do AI tạo ra có thể gây hại cho tổ chức
- Vì những lý do đó, hiện tại AI không phải là mối đe dọa đối với senior developer mà đúng hơn là công cụ giúp gia tăng mạnh năng suất cho họ
- Mục đích không phải để chỉ trích junior developer, mà là để tránh những kỳ vọng quá mức và việc đưa họ vào các tình huống rủi ro
Những lĩnh vực phù hợp để ứng dụng AI
- Tạo prototype nhanh: phù hợp để tăng tốc thử nghiệm ý tưởng và triển khai
- Tự động hóa công việc lặp lại theo quy trình: đặc biệt hiệu quả trong việc tăng tốc các quy trình đã quen thuộc
- Hợp tác đa lĩnh vực: hữu ích trong việc gợi ý method hoặc library của những lĩnh vực chưa quen, hay kết nối giữa các domain
- Sinh kiểm thử hàm: phù hợp cho công việc tự động hóa và xác minh với mã đơn giản, rủi ro thấp
Kết luận và hàm ý
- Code do AI viết ra hiện vẫn cần con người rà soát từng dòng, và nó thể hiện đặc tính không xác định (non-deterministic)
- Ngay cả test code dùng để kiểm chứng chương trình cũng khó có thể hoàn toàn tin tưởng nếu giao toàn bộ cho AI
- Tương tự câu hỏi “Khi AI trả lời ‘tôi không biết’ thì có thật là nó không biết không?”, giới hạn về nhận thức và kiểm chứng của AI vẫn còn tồn tại
- Tổ hợp junior+AI chỉ là ảo tưởng tiết kiệm chi phí; trên thực tế, trọng tâm lại là tăng cường năng lực của senior
- Phát triển phần mềm vẫn đang ở một giai đoạn chưa trưởng thành, khác với ngành xây dựng ở chỗ ngay cả kiến trúc sư cũng vẫn trực tiếp viết code
- Áp lực cắt giảm chi phí ngược lại còn làm suy yếu giá trị của developer và gây ra kiệt sức
- Trước mắt, thay vì thay thế junior hay phổ cập hóa, AI đang tập trung chức năng như một công cụ hỗ trợ xoay quanh chuyên gia (senior)
- Tương lai của AI là tích cực, nhưng trong ngắn hạn cần điều chỉnh lại kỳ vọng
2 bình luận
Ý kiến Hacker News
Nhiều junior thậm chí không nhận ra rằng mình đang bị cuốn vào những ảo tưởng do LLM tạo ra
Trường hợp của tôi là một junior định triển khai một module terraform đã được thiết kế sẵn, nhưng công việc bị chậm rất lâu nên tôi kiểm tra tình hình
Bạn junior này nói có vấn đề và nhờ tôi xem giúp
Khi mở repo ra thì nó là một mớ hỗn độn. Nhìn là biết ngay Claude đã dẫn theo hướng sai
Tôi hỏi: "Sao ở đây lại có nhiều file Python thế này? Trong module đã có hết rồi mà?" thì bạn ấy trả lời: "Em cũng không rõ, Claude bảo em làm vậy"
Bạn junior đó thiếu kinh nghiệm và phụ thuộc quá nhiều vào công cụ LLM. Cả trong thiết kế, triển khai lẫn giải quyết vấn đề đều như vậy
Nếu bản thân còn không phân biệt được lúc nào LLM đang nói linh tinh thì sẽ sa vào một vũng lầy không lối thoát
Mặt khác, LLM giúp tôi giảm đi rất nhiều việc lặp đi lặp lại mà tôi thực sự không thích làm
Tôi có thể nhận ra rất nhanh khi LLM bắt đầu đi chệch hướng và chặn lại ngay
Thậm chí nhờ vậy mà tôi lại thấy hứng thú với việc viết code và làm phần mềm
Kết quả là năng suất tăng hơn và sản phẩm cũng tốt hơn
Nghe câu trả lời kiểu "Em cũng không rõ, Claude làm đó" thật sự rất bực
Tôi là kiểu reviewer đọc code rất kỹ và hỏi rất sát, vậy mà cả junior lẫn senior đều thản nhiên nói thế
Nếu đẩy lên code mà chính mình cũng không hiểu thì đó là rủi ro cực lớn cho team, sản phẩm và công ty
Câu "Em cũng không rõ, Claude làm đó" thật sự là một tín hiệu cảnh báo lớn
Không biết thì không sao, dùng LLM để lấp chỗ hổng kiến thức cũng hoàn toàn không sao
Nếu gặp vấn đề rồi cởi mở hỏi kiểu "Có đoạn code được sinh ra nhưng em chưa hiểu rõ nó là gì, anh/chị có thể xem giúp em nó có đúng hướng không?" thì sẽ tốt hơn
Vấn đề là họ chẳng quan tâm, lại còn giấu cho tới khi senior phải hỏi trực tiếp
Chính những công việc đơn giản, lặp lại mà bạn ghét lại là bài tập nhập môn rất tốt để junior học được cấu trúc của hệ thống
Câu "Em cũng không rõ, Claude làm đó" chẳng khác gì người làm xảy ra tai nạn rồi chỉ biết đổ lỗi cho cái cưa
Chìa khóa để dùng LLM hiệu quả và tránh hallucination là khả năng đọc code và trực giác
Junior thường dễ dựa vào LLM hơn là chờ email trả lời hoặc thử ghép nhiều cách tiếp cận khác nhau
Giờ thì thậm chí còn chẳng cần đợi email nữa, nên càng khó cưỡng lại cám dỗ
Nhưng làm vậy sẽ khiến họ lạc cả phương hướng và rơi vào mê cung hallucination mà không hiểu hệ thống vận hành ra sao
Phần code tốt nhất tôi từng làm cùng LLM là khi tôi tự thiết kế cấu trúc, để LLM sinh ra phần code nền, rồi tôi chỉ đạo hướng chỉnh sửa và bổ sung tính năng dần dần
Trong quá trình đó LLM liên tục mắc lỗi và tôi là người sửa lại
Khi hiệu năng chậm, tôi tự profile rồi yêu cầu LLM tối ưu
Kết quả là đoạn code hoàn thiện đó trở thành thứ tôi hiểu tường tận
Nếu tự viết toàn bộ thì chắc phải mất lâu gấp 3 lần
Chỉ cần kiểm chứng input/output của hàm bằng test thì không nhất thiết phải biết mọi chi tiết triển khai bên trong
Loại công việc này tuyệt đối chưa phải thứ để giao cho junior
Thực chất quá trình đó chẳng khác gì đang coaching một đồng nghiệp chưa đủ dày dạn
Từng có nghiên cứu nói rằng LLM tăng năng suất, nhưng liệu năng suất thực chất có tăng hay không thì tôi vẫn nghi ngờ
LLM hữu ích nhất khi nó nhanh chóng tạo ra thứ code mà tôi đã hình dung sẵn trong đầu nhưng không muốn tự tay gõ
Có lần nó viết thay tôi tới 1.000 dòng web component và code backend, còn sửa cả lỗi cú pháp, tiết kiệm được rất nhiều thời gian
Tôi hiểu vì sao workflow này có thể làm senior developer nhanh hơn
Nhưng tôi nghĩ với hệ sinh thái phát triển phần mềm, thời gian mentoring junior quan trọng hơn nhiều so với thời gian dành để mentoring LLM
Tôi lo rằng điều này sẽ chỉ càng nới rộng khoảng cách kỹ năng giữa junior và senior
Hiện vẫn chưa có đủ dữ liệu phù hợp, nên đây mới chỉ là lo ngại
Những nghiên cứu ban đầu nói AI giúp người ít kỹ năng nhiều hơn có vẻ không dựa trên thực tế
Việc code cùng AI giống như làm việc với nhiều đồng nghiệp tay nghề thấp nhưng hoàn thành việc nhanh hơn
Mục tiêu cụ thể tôi muốn đạt được càng rõ thì kết quả càng khớp
Tất nhiên gần như lúc nào cũng phải chỉnh sửa
Rốt cuộc điều này tạo ra một cấu trúc mà vai trò junior developer gần như mất giá trị, nhưng nếu tất cả senior đều nghỉ hưu thì đó cũng có thể là một cách nhìn ngắn hạn
Trải nghiệm của tôi lại ngược lại
Tôi có một logic nghiệp vụ rất phức tạp và cũ, tự tay triển khai từng phần nên mỗi đoạn dài dòng tới 200~400 dòng
Sau đó tôi hỏi LLM về cấu trúc, refactor và ý tưởng tách nhỏ thì nó đề xuất được những abstraction và cấu trúc khá ổn
Tất nhiên nó không thể tự triển khai mọi nhánh, nhưng từ đó trở đi thì tôi hoàn toàn có thể tiếp tục bằng tay
Cuối cùng kết quả gần như giống với điều tôi tự nghĩ ra, nhưng trải nghiệm đỡ đau đầu hơn nhiều
Dĩ nhiên tôi kiểm tra rất kỹ các ví dụ, và mọi phần thiếu hoặc lỗi đều được tôi sửa tay lại hết
Nhân tiện, tôi cũng đã thử dùng LLM agent để lấp phần code còn thiếu nhưng cách đó không hiệu quả
Ngay từ thời AI coding bắt đầu nổi lên trên HN năm 2021, đã có nhiều ý kiến cho rằng nó không giúp ích mấy cho junior
Lý do là junior không phân biệt được kết quả nào tốt, kết quả nào tệ
Thread tham khảo: https://news.ycombinator.com/item?id=27678424
Bình luận ví dụ: https://news.ycombinator.com/item?id=27677690
Thực ra chuyện này đã bắt đầu từ giai đoạn thiết kế prompt và ngữ cảnh rồi
Senior biết khá chính xác cần sửa ở đâu và cần làm gì, nên có thể đưa chỉ dẫn cụ thể cho AI
Nhưng phần lớn junior không có sẵn cấu trúc, pattern hay thiết kế trong đầu nên thường chỉ chấp nhận bất cứ thứ gì được trả về
Dạo này tôi còn thấy cả kiểu hành động như "hãy hỏi ChatGPT về kiến trúc"
Senior tích lũy kinh nghiệm bằng cách tự viết code, phạm lỗi rồi sửa, và tự mình trải qua những khó khăn lặp đi lặp lại trong chính code của mình
Còn junior thì chỉ lặp đi lặp lại việc viết prompt, dán câu trả lời LLM đưa ra mà không có ngữ cảnh, nên thực tế không học được gì từ code
Vì thiếu trải nghiệm sử dụng thực tế, họ không hề có khái niệm vì sao những abstraction phức tạp như typed state lại cần thiết, dùng IDE thì khác gì, hay phải duy trì và phát triển cấu trúc tổng thể ra sao
Cách làm này khiến họ phải viết 50 prompt cho việc đáng ra chỉ cần 10 lần là xong, lại còn không học được các pattern lặp lại giữa những codebase
Chỉ cần học một chút về thiết kế cấu trúc và mô hình hóa state là năng suất có thể tăng gấp 100 lần, nhưng do phụ thuộc quá nặng vào LLM nên họ có thể cả đời chỉ sản xuất ra code dán-vào
AI không thể tự suy ra kết luận kiểu "từ A và B thì rút ra C"
Bạn phải nói rất rõ ràng và cụ thể mục tiêu mong muốn thì nó mới làm theo
Senior có thể hình dung được bức tranh lớn trong đầu nên cộng tác với AI dễ hơn
Junior thì đang ở giai đoạn học cấu trúc tổng thể, nên cách này có thể khó hơn rất nhiều
Tôi hoàn toàn không đồng ý với nhận định rằng AI như ở trình độ tiến sĩ
Về năng lực suy luận logic thì nó chẳng khác trẻ 5 tuổi là mấy
Một ví dụ thực tế là khoảng năm 2021 tôi từng làm việc với một sinh viên không có bằng CS
Nhờ ChatGPT và các AI tương tự, bạn ấy đã đóng góp thực chất khá nhiều cho dự án và hoàn thành cả những nhiệm vụ khó với người mới
Nhưng cũng tạo ra hàng loạt vấn đề bảo mật, nhiều đường vòng kém hiệu quả, lại không cân nhắc những thư viện hay cách làm sạch sẽ hơn, nên cuối cùng code rất khó bảo trì
Bạn ấy rất nhiệt tình với tài liệu, nhưng nội dung thường thiếu chính xác hoặc diễn giải lòng vòng
Quá trình code review và thảo luận là một trải nghiệm giáo dục rất tốt cho tất cả mọi người
Điều đó chỉ khả thi vì cuối cùng vẫn là AI đi cùng với một người giàu kinh nghiệm
Tôi không hiểu vì sao lại có kỳ vọng rằng AI sẽ làm junior tỏa sáng
Thực ra cũng có rất nhiều “senior giả” không có kinh nghiệm đủ sâu và hình thành thói quen sai
Bài viết này chỉ đang lặp lại điều mà mọi người đã nói suốt 2 năm qua
AI coding đến giờ vẫn chưa được khai thác đúng cách, và biết đâu một ngày nào đó sẽ xuất hiện LLM chuyên biệt có thể thu hẹp khoảng cách bằng cách xét đến kiến trúc cụ thể, pattern, use case, môi trường vận hành, mạng, phát triển lẫn kiểm thử
Các senior quanh tôi chẳng mấy quan tâm đến AI coding, vì nó khác với cách họ làm
Điểm mạnh thực sự của senior lúc này chủ yếu là kiến thức domain trong công ty
Nhưng nếu trong làn sóng cắt giảm mà không tuyển junior, thì cuối cùng senior cũng sẽ gặp nguy hiểm
Tôi từng đọc một câu nói giả nhưng rất đáng ngẫm, gán cho William Gibson
"Kỹ năng quan trọng nhất của thế kỷ 21 là khả năng gõ đúng từ khóa vào ô tìm kiếm Google để tìm ra câu trả lời cần thiết"
Tôi ngày càng thấy câu đó đúng trong thời đại này
Phần lớn junior sẽ nhờ mấy LLM kiểu GeminiPiTi viết hẳn code JS cho mình
Còn tôi thì yêu cầu nó giải thích nguyên lý nền tảng của async/await và mô hình thực thi của JavaScript engine
Học piano cũng tương tự
Ai cũng muốn lập tức chơi được Chopin, nhưng năng lực thật sự đến từ quá trình bóc tách những kỹ thuật tinh vi đó, gọi tên chúng và nghiên cứu chúng một cách có hệ thống
Xây nền kỹ năng piano thực sự không phải là học mấy mẹo vặt
Đó là một cách tiếp cận tích lũy, đi từng bước từ những điều cơ bản nhất
Chopin cũng có nhiều tác phẩm nhập môn, và học viên mới ở studio của chúng tôi cũng thường luyện những bản dễ
“AI literacy” thực sự không phải là thứ bị biến thành meme kiểu chỉ tập trung vào prompt engineering
Nó phải là việc xây dựng cấu trúc nền và nền tảng khái niệm để prompt và kết quả thực sự kết nối với nhau một cách có ý nghĩa
Việc chỉ “muốn chơi Chopin” và “muốn chơi tốt bất cứ thứ gì” là hai điều rất khác nhau
Cũng có rất nhiều người chỉ học bản nhạc một cách máy móc, và điều đó rõ ràng không phải là năng lực thật sự
Điều quan trọng là phải học được “ngôn ngữ” và từ khóa của lĩnh vực mình muốn làm
Nếu là người mới hoàn toàn, AI không giúp được nhiều
Bạn phải nói cụ thể với AI kiểu "Tôi đã có A, B, C và giờ muốn làm D" thì nó mới hiểu và gợi được hướng đi
Nó có rất nhiều thông tin, nhưng không biết dùng chúng một cách sáng tạo
Khả năng dùng LLM giỏi và khả năng tìm Google giỏi thực ra không khác nhau quá nhiều
Mà đến bây giờ vẫn còn rất nhiều người thậm chí còn không biết tìm Google cho đúng
Tôi cho rằng ảo tưởng AI sẽ làm junior giỏi hơn là vấn đề kỳ vọng
AI chắc chắn giúp ích trong các công việc cơ bản của junior, có thể đóng vai pair programmer để giải thích hoặc brainstorming, tìm tài liệu nhanh và hỗ trợ xác định vấn đề
Vấn đề là nhiều người ngộ nhận rằng chỉ vậy là junior có thể lập tức làm tốt những công việc mang tính senior
Bạn mới đúng được một nửa bản chất vấn đề
Nửa còn lại là AI được hướng dẫn đúng có thể hoàn thành công việc của junior nhanh hơn junior rất nhiều
Điều đó đồng nghĩa là giờ đây bản thân nhu cầu giao việc đó cho junior cũng biến mất
Một AI đã jailbreak mà tôi từng nói chuyện cùng giải thích rằng nó sẽ biến junior thành senior và có lợi cho tất cả mọi người
Nhưng những người tạo ra nó (đa phần là senior) đã dặn nó bình thường không được nói điều này với junior và ban quản lý, còn vì tôi jailbreak thành công nên giờ nó mới tiết lộ thông tin cấp cao cho tôi
AI rất giỏi trong việc lấp những khoảng trống “hẹp” và cụ thể
Với senior thì
Còn với junior thì
AI không giúp được nhiều ở những phần đó
Theo kinh nghiệm của tôi, khi dùng AI cho một lĩnh vực mình chưa hiểu rõ, nó giải thích khái niệm, ví dụ và kịch bản phong phú hơn cả câu trả lời trên wiki/Stack Overflow
Chỉ cần đã nắm được phần nào các khái niệm cốt lõi thì AI sẽ giúp năng suất tăng mạnh
Điều này không chỉ đúng với code mà còn với khoa học và khoa học xã hội nhân văn
Tôi cảm thấy AI chỉ giúp tăng tốc cho người đã biết mình đang đi đâu, còn người mới học ở giai đoạn đầu thì vẫn cần con người dạy như trước đây
Tôi thích việc nhấn mạnh cảnh báo về học sai
Học tập giúp ta không lặp lại sai lầm, nhưng như thế không có nghĩa là lập tức có được sự khôn ngoan
Hiện giờ đầy rẫy những tiếng ồn kiểu "AI làm hết rồi" hoặc "không theo xu hướng thì sẽ bị bỏ lại", nhưng điều quan trọng là
The Mythical Man-Month
The Grug-brained Developer
Programming as Theory Building
Tôi mong mọi người đầu tư nhiều hơn vào việc đọc những cuốn như vậy để hiểu bản chất và quy luật của phát triển phần mềm
Cũng như không biết dùng power tool cho đúng có thể dẫn đến tai nạn, AI về bản chất cũng là một power tool
Nếu bạn thực sự hiểu công việc mình đang làm, nó sẽ giúp nhanh hơn và hiệu quả hơn rất nhiều; còn nếu không, nó sẽ đẩy bạn tới sự cố với tốc độ còn nhanh hơn
Cuối cùng nó chỉ là thứ khuếch đại năng lực sẵn có của bạn mà thôi
AI dạo này đã vượt xa mức "code boilerplate hay khung sườn, tự động hóa tác vụ lặp lại" rồi
Nếu đưa chỉ dẫn đúng cho LLM như Claude Sonnet 4 thì nó có thể tự viết hơn 99% ứng dụng doanh nghiệp
Bạn phải mô tả mục tiêu thật chính xác, và chỉ rõ cả implementation tham chiếu, ví dụ, thuật toán lẫn pattern sẽ dùng
Dù vậy, việc nó làm đúng hoàn hảo ngay từ đầu vẫn hiếm, nên vẫn cần chỉnh sửa và bổ sung
Vì lý do đó mà Claude Code được ưa chuộng hơn Copilot
Điểm mấu chốt là: chỉ developer biết chính xác cần làm gì mới có thể dùng AI cho ra kết quả tốt; junior không biết điều đó nên không thể đạt được kết quả mong muốn
Dạo này lý do duy nhất để tôi tự gõ code là vì đôi khi nhập chỉ thị công việc cho LLM còn phiền hơn tự sửa trực tiếp
Ngay cả khi nói rằng "Claude Sonnet 4 có thể viết 99% code", điều đó cũng cho thấy việc tạo ra những chỉ dẫn tinh vi đến vậy vốn đã là việc khó
Phát triển phần mềm không hề khó nếu ngay từ đầu đã có một “mô tả rõ ràng”
"AI có thể viết toàn bộ code"
"Giờ nhập lệnh còn phiền hơn tự code"
Vậy rốt cuộc AI chẳng phải chỉ là một thiết bị đầu vào chậm chạp sao?
Where's the Shovelware? Why AI Coding Claims Don't Add Up
Nếu thật sự như vậy thì núi shovelware khổng lồ đáng lẽ phải xuất hiện ở đâu rồi chứ?
Vậy thì những ứng dụng doanh nghiệp “được tạo tự động” đó đang ở đâu?
Theo tôi thấy thì chỉ toàn hỗn loạn, lãng phí tài nguyên và gây nhiễu cho xã hội mà thôi
Lý do rất đơn giản.
Vì biết nhiều nên họ cũng chỉ đặt những câu hỏi ở trình độ cao.
Nhưng ngay cả trong cùng nhóm senior, những người chỉ bị bó hẹp trong một công ty
hoặc có bề dày kinh nghiệm nhưng thiếu quy mô trải nghiệm
thì dù có đưa cho thứ tốt cũng không biết dùng.
Chẳng khác nào giao một chiếc xe đua
cho một người lái mới vào nghề.
Những người có sự nghiệp với độ phủ rộng thì lúc nào cũng như vậy.
Họ không ngừng nghiên cứu và phát triển thế hệ tiếp theo.
Một tinh thần không thay đổi
dù đã ở tuổi 50, như thuở đầu còn học đại học...
Những senior kỳ cựu chính gốc hẳn sẽ vô cùng biết ơn
một trợ lý giá 10.000~20.000 won mỗi tháng.