- Càng về giai đoạn sau của sự nghiệp, các vấn đề mơ hồ càng nhiều lên, và không thể loại bỏ hoàn toàn các kết quả xấu
- Trong những tình huống khó dự đoán kết quả như tuyển dụng hay đại dịch, điều cốt lõi không phải là tránh sai, mà là giảm chi phí khi sai
- Việc ưu tiên thể hiện sự tò mò là kỹ thuật hiệu quả nhất để hạ thấp chi phí của những phán đoán sai, và nguyên tắc "sự tò mò là bước đầu tiên của việc giải quyết vấn đề" đang được vận hành như một giá trị cốt lõi của tổ chức kỹ thuật
- Trong nhiều tình huống khác nhau như đánh giá tuyển dụng, câu hỏi khi chưa kiểm tra tài liệu, hay đề xuất ngôn ngữ lập trình mới, bài viết đưa ra cách áp dụng sự tò mò một cách cụ thể thông qua mẫu phản ứng 3 cấp độ Bad/Good/Best
- Sự tò mò không phải là né tránh trách nhiệm hay ra quyết định dựa trên đồng thuận, mà là để ngỏ khả năng bản thân đang bỏ sót thông tin quan trọng, từ đó ngăn việc truy cứu trách nhiệm thiếu ngữ cảnh làm tổn hại quan hệ
Giảm chi phí khi sai, thay vì cố tránh sai
- Tác giả đã trải qua nhiều lần phán đoán sai về các mẫu kỹ thuật (như từng cho rằng microservices sẽ thống trị thế giới vào năm 2014) và phương pháp quản lý (từng xem tư duy hệ thống là kỹ thuật tối thượng, nhưng sau đó chứng kiến nhiều sai lầm bắt nguồn từ việc quá lệ thuộc vào tư duy hệ thống)
- Ban đầu, tác giả dành nhiều thời gian để giảm tần suất mắc sai lầm, nhưng những vấn đề gặp phải ở giai đoạn sau sự nghiệp lại mang tính mơ hồ sâu sắc, khiến việc loại bỏ hoàn toàn kết quả xấu là bất khả thi
- Hiện nay, tác giả dành nhiều thời gian hơn cho việc tìm cách làm cho cái giá của việc sai trở nên rẻ hơn thay vì tìm cách tránh sai
Ví dụ về ra quyết định khi thông tin chưa đầy đủ
- Tuyển dụng luôn là một hoạt động mang tính xác suất; ngay cả một tuyển dụng xuất sắc cũng có thể gặp khó khăn trong một công ty/vai trò cụ thể hoặc trở nên không còn phù hợp vì bước ngoặt trong cuộc sống
- Đại dịch năm 2020 đã phá vỡ những mô hình kinh doanh vốn rất thành công trước đó, và nhiều công ty phản ứng quá mức với việc chuyển sang online, dẫn đến tuyển dụng ồ ạt rồi chịu thiệt hại dài hạn
- Khi theo đuổi data locality, việc chia nhỏ mô hình dữ liệu theo từng khu vực địa chính trị càng chi tiết thì luôn đi kèm chi phí hoặc giới hạn chức năng; mà các khu vực địa chính trị lại thay đổi thường xuyên và khó lường, nên nếu vận hành ở đủ nhiều quốc gia thì dù dự đoán ban đầu có chính xác đến đâu cuối cùng cũng sẽ sai
Đưa sự tò mò thành giá trị cốt lõi của kỹ thuật
- Trong tất cả các cách từng thử, thể hiện sự tò mò là kỹ thuật hiệu quả ổn định nhất để giảm chi phí khi mắc sai lầm
- Những lần hối tiếc vì phán đoán sai gần như luôn xảy ra khi bắt tay vào giải quyết vấn đề trước khi thể hiện sự tò mò
- Nguyên tắc "sự tò mò là bước đầu tiên của việc giải quyết vấn đề" đã được định hình như một giá trị kỹ thuật vững chắc của tổ chức mà tác giả dẫn dắt
Mẫu phản ứng Bad / Good / Best: ví dụ theo 4 tình huống
-
1. Khi nhận được ý kiến rằng không nên tuyển một ứng viên mà bản thân bạn rất hiểu rõ
- Bad: Giả định đối phương đã sai
- Good: Giải thích mô hình tinh thần của mình về lý do ứng viên đó sẽ phù hợp, rồi hỏi đối phương đồng ý và không đồng ý ở phần nào của mô hình đó
- Best: Căn chỉnh trước với các interviewer về tiêu chí phù hợp cụ thể cần tập trung cho vai trò đó
-
2. Khi được hỏi cách đăng nhập vào dashboard dù đã có tài liệu chi tiết trên wiki nội bộ
- Bad: Phản ứng hơi khó chịu vì người hỏi chưa đọc tài liệu
- Good: Hỏi xem họ có đang vướng phải vấn đề nào mà tài liệu chưa đề cập hay không
- Best: Xây dựng để chatbot tự động thực hiện cách tiếp cận kiểu Good, giúp con người không cần phải làm việc này
-
3. Khi nhận được đề xuất đưa một ngôn ngữ lập trình mới vào stack nội bộ
- Bad: Thông báo rằng phải làm theo tài liệu kiến trúc hiện có
- Good: Nói rằng đề xuất này có vẻ xung đột với tài liệu kiến trúc hiện tại, rồi hỏi họ nghĩ gì về xung đột đó
- Best: Đưa link tài liệu liên quan vào quy trình onboarding nhân sự mới và tạo một RFC reviewer dựa trên LLM để hướng dẫn người viết RFC tham khảo tài liệu sẵn có
-
4. Khi người trực on-call không xuất hiện trong một incident
- Bad: Thông báo rằng họ đã không đáp ứng kỳ vọng của vai trò on-call
- Good: Hỏi điều gì trong hoàn cảnh thực tế đã khiến họ bỏ lỡ kỳ vọng on-call
- Best: Xây dựng tự động hóa nhắc trước khi bắt đầu ca on-call, đồng thời xây một hệ thống tự động phát hiện những người có cơ chế cảnh báo chưa được cấu hình phù hợp
Bản chất của sự tò mò: không phải né tránh trách nhiệm, mà là bảo đảm ngữ cảnh
- Thể hiện sự tò mò không có nghĩa là không truy trách nhiệm, cũng không phải ra quyết định dựa trên đồng thuận
- Đó là việc mở ra không gian cho khả năng rằng bản thân đang bỏ sót thông tin quan trọng ngay từ khi bắt đầu mỗi cuộc thảo luận
- Nếu không thiếu thông tin, bước tiếp theo dĩ nhiên là truy trách nhiệm; nhưng việc ưu tiên sự tò mò trước sẽ ngăn tình huống truy cứu trách nhiệm khi thiếu ngữ cảnh
- Vì vậy, sự tò mò là thiết yếu cho cả việc giải quyết vấn đề hiệu quả lẫn duy trì văn hóa tổ chức lành mạnh
3 bình luận
Sự bực bội vì người ta không đọc tài liệu... tôi cũng từng có, nhưng khi đổi góc nhìn thì lại nhớ ra rằng chính tôi trước đây cũng hay kiểu “đàn ông thì đời nào đọc manual!” rồi gây ra đủ thứ rắc rối.
Vì thế bây giờ tôi để LLM trả lời cách sử dụng dựa trên RAG, để người dùng có thể cứ hỏi trực tiếp và dùng các tính năng mà không cần manual, thì ai cũng thích lắm.
Tò mò là điều quan trọng, nhưng có lẽ cũng cần một thái độ kiểu đặt mình vào vị trí của người khác. Nhìn rộng ra thì điều này cũng là một dạng siêu nhận thức nhỉ.
Sự tò mò vốn dĩ từ trước đến nay đã rất quan trọng, và giờ đây trong thời đại AI làm mọi thứ trong chớp mắt, có lẽ nó càng trở nên quan trọng hơn.
Nội dung thật sự rất hay. Có vẻ như nhiều vấn đề xảy ra vì người phụ trách không nắm được bức tranh tổng thể và cũng không hiểu ngữ cảnh hiện tại, nên cứ chăm chỉ làm theo những gì mình biết, để rồi đến cuối cùng mọi thứ mới đồng loạt vỡ lở và phát sinh khó khăn. Có lẽ điểm rất quan trọng là phát huy sự tò mò để mở rộng nhận thức ở cấp độ siêu nhận thức về những gì bản thân còn chưa biết.