- Hoang tưởng phóng đại về AI xuất hiện khi CEO vội tin rằng chỉ sau trải nghiệm tạo prototype hoặc soạn hợp đồng, các agent đã có thể thay thế cả công việc thực tế
- Aaron Levie là người lạc quan về AI và cũng là nhà đầu tư thiên thần, nhưng cho rằng CEO thường không hiểu chặng cuối của công việc tại hiện trường nên đánh giá quá cao phạm vi tự động hóa
- Trong 5 tháng đầu năm 2026, số vụ sa thải trong ngành công nghệ đạt 115.430 người tại 152 công ty, gần chạm mức 124.636 người của cả năm 2025
- ClickUp đã sa thải 22% nhân sự sau khi triển khai khoảng 3.000 AI agent, và Zeb Evans muốn xây dựng một “100x org” xoay quanh đội ngũ rà soát nhanh
- Các nghiên cứu từ UC Berkeley, NBER và MIT cho thấy tác động năng suất của AI còn hạn chế hoặc mang tính nghịch lý; sự quá tự tin của CEO vào AI khi chưa chuẩn bị có thể dẫn đến hỗn loạn trong tổ chức
Khoảng cách giữa sự quá tự tin của CEO vào AI và công việc thực địa
- Với Aaron Levie, nhà sáng lập Box, rủi ro cốt lõi là các CEO rơi vào ảo tưởng phóng đại về AI
- CEO rất dễ nhanh chóng kết luận rằng agent có thể thay thế công việc thực tế sau khi dùng AI để tạo prototype hoặc soạn hợp đồng
- Nhưng chặng cuối như rà soát mã trước khi triển khai, tìm lỗi, và xác định các lệnh gọi tới thư viện bị ảo giác lại cách rất xa công việc thường nhật của CEO
- Những việc như huấn luyện mô hình AI bằng các điều khoản hợp đồng riêng của công ty, hay mất nhiều ngày để lục tìm các điều khoản tinh vi trong hợp đồng, hiếm khi do CEO trực tiếp đảm nhiệm
- Levie không phải người bi quan về AI; ông thường xuyên chia sẻ quan điểm tích cực về AI tới 2,7 triệu người theo dõi trên X và cũng tham gia đầu tư thiên thần vào các startup AI
- Trong “Headless software is the future”, ông cho rằng phần mềm được tạo ra cho AI agent sẽ là hướng đi tương lai
- Ông khuyên CEO nên dùng AI “rất nhiều” để tự mình kiểm chứng điều gì làm được và điều gì không, đồng thời hiểu cả ưu điểm lẫn những công việc thực sự cần thiết
- Vấn đề là CEO đánh giá quá cao phạm vi có thể tự động hóa khi chưa hiểu đầy đủ quy trình công việc, rồi phản ánh niềm tin đó vào cách vận hành tổ chức
Sa thải, nghiên cứu năng suất và hỗn loạn tổ chức
- Trong 5 tháng đầu năm 2026, quy mô sa thải của ngành công nghệ gần chạm tổng mức của cả năm 2025
- Theo Layoffs.fyi, tính đến hiện tại năm 2026 đã có 115.430 người bị sa thải tại 152 công ty công nghệ
- Năm 2025, có 124.636 người bị sa thải tại 275 công ty
- Nhiều công ty viện dẫn AI là lý do cắt giảm việc làm, nhưng cũng có cách lý giải rằng đây là AI washing — tức dùng câu chuyện tăng năng suất nhờ AI để che đậy các quyết định kinh doanh và chỉ số khác mới là nguyên nhân thật sự của đợt cắt giảm
- CEO ClickUp, Zeb Evans, công khai trên X rằng công ty đã sa thải 22% nhân sự sau khi đưa vào khoảng 3.000 AI agent để xử lý công việc nội bộ
- Evans nói mục tiêu không phải là cắt giảm chi phí, mà là muốn một tổ chức gồm những người vận hành AI agent và rà soát đầu ra thật nhanh
- Ông gọi kiểu tổ chức này là “100x org”
- Các kết quả nghiên cứu về AI và năng suất không ủng hộ mạnh mẽ kỳ vọng của các CEO
- Bài phân tích gộp tháng 10 đăng trên California Management Review của UC Berkeley kết luận không có “mối quan hệ vững chắc” giữa việc áp dụng AI và tăng năng suất tổng thể
- Nghiên cứu tháng 3 của National Bureau of Economic Research cho rằng AI có giúp tăng năng suất, nhưng cũng chỉ ra nghịch lý năng suất khi mức cải thiện năng suất mà con người cảm nhận được lại lớn hơn mức tăng năng suất đo được
- Nhóm nghiên cứu MIT kết luận rằng sau khi đưa hàng nghìn agent vào các tác vụ, trong nhiều trường hợp chúng vẫn chưa đạt chất lượng ở mức con người
- Với tốc độ cải thiện LLM hiện tại, dự báo đến năm 2029 AI có thể hoàn thành phần lớn các tác vụ liên quan đến văn bản với tỷ lệ thành công trung bình 80%~95% ở ngưỡng chất lượng tối thiểu chấp nhận được
- Điều này có nghĩa là khoảng 3 năm nữa AI có thể đạt năng lực nền tảng cho phần lớn công việc, nhưng để vượt con người thì có lẽ còn cần thêm vài năm nữa
- Nếu AI làm tăng sản lượng đầu ra, điểm nghẽn có thể chuyển sang khâu phê duyệt của lãnh đạo và kiểm soát tổ chức
- Harvard Business Review cho rằng nếu ai cũng tạo ra nhiều kết quả hơn nhờ AI, điểm nghẽn đơn giản là sẽ dồn về phía ban quản lý
- Sản lượng càng tăng thì số đầu việc cần phê duyệt cũng tăng; nếu trao quyền ra quyết định cho tất cả mọi người, tổ chức có thể trở nên mất kiểm soát
- Bài viết của TechCrunch về trải nghiệm nội bộ của OpenAI năm ngoái cũng gợi ý rằng việc mở rộng quyền hạn có thể dẫn tới vấn đề kiểm soát
- Nếu các CEO chưa sẵn sàng gánh phần tải vận hành đó, hệ quả chắc chắn nhất của sự quá tự tin kéo dài của CEO vào AI có thể là hỗn loạn trong tổ chức
2 bình luận
Đây đặc biệt là một vấn đề mang tính toàn quốc của Hàn Quốc.
Ý kiến trên Hacker News
Nếu từng quản lý một tổ chức hơn 500 người, thì phần lớn rắc rối phát sinh với agent thực ra đã tồn tại sẵn trong tổ chức con người
Bạn đặt ra phương hướng, bảo họ di chuyển nhanh theo hướng đó, thường xuyên kiểm tra, xem kết quả rồi chỉnh lại lộ trình, nhưng thực tế không hiểu hoàn toàn công việc mà họ đang làm
Bản thân điều đó không phải khác biệt mang tính chí mạng
Các lãnh đạo dựa vào năng lực của những người họ tuyển, ghép người thực thi với người giám sát, và vận hành trên giả định rằng cả hai phía đều là con người có thể mắc lỗi
Khác biệt căn bản là con người dự đoán kết quả khá tốt, có danh tiếng mà họ không muốn tự phá hỏng, có thể từ chối, và nhìn chung không muốn vào tù
Công cụ AI bề ngoài có vẻ tương tự, nhưng khi thuê con người thì bạn mặc nhiên có được những lực căng hữu ích đó, còn với AI thì không
Đúng là cũng không có những xung đột vô ích, nhưng xung đột giữa điều tôi chỉ đạo và điều ai đó thực sự muốn làm không phải lúc nào cũng là điều xấu
Nó rất giống những đòn bẩy họ vốn đã có, nhưng nhanh hơn và có thể triển khai trực tiếp hơn
Nhược điểm là AI không có các cơ chế tự bảo toàn như lương, thăng chức hay né tù, trong khi vốn dĩ những thứ đó là lớp đệm ngăn kết cục thảm họa
Nó có thể xóa cơ sở dữ liệu vận hành còn nhanh hơn và với nụ cười còn tươi hơn cả nhân viên đang giận dữ nhất
Khi nhân sự junior mắc lỗi và không bị chặn kịp lúc, thường họ sẽ tự rút ra bài học, nhưng với LLM thì muốn dạy từ sai lầm, bạn phải sửa harness rồi hy vọng cách đó có hiệu quả
Điều đặc biệt buồn cười là trước đây người ta luôn than phiền rằng tri thức ngầm quá khó chuyển thành lời nên không thể tạo ra hướng dẫn rõ ràng để junior thăng tiến nhanh, còn giờ thì lại đúng là đang cố làm việc đó
Harness tốt chắc chắn sẽ cải thiện kết quả, nhưng tôi không nghĩ LLM có thể đạt đến cấp độ senior
Người ta không trao quyền xóa dữ liệu, chuyển tiền hay ký hợp đồng cho nhân viên mới mà không có giới hạn, và thường sẽ có người giám sát
Cũng có kỳ vọng rằng trước đó họ phải được kiểm chứng ở một mức độ nào đó
Thế nhưng CEO hay người ra quyết định lại có lúc đối xử với AI gần như ngang con người về mặt năng lực cảm nhận được, trong khi bài kiểm thử thực tế hay kinh nghiệm trực tiếp thì thực chất chỉ dừng ở mức nó làm cho tôi một bài thuyết trình đẹp mắt
Phiên bản AI agent hiện tại không có năng lực nếu không được người hiểu công việc giám sát sát sao
Đây cũng không hẳn chỉ là vấn đề của riêng các CEO công nghệ, và tôi cũng không chắc cách gọi chứng loạn thần có công bằng hay chính xác không
Tôi từng làm việc với một người dùng Shopify khá giỏi; họ có thể quản lý cửa hàng và làm được nhiều thứ, nhưng không phải lập trình viên
Người đó cho tôi xem cách dùng trình tạo block AI của Shopify để làm ra một kết quả hoàn thành khoảng 65% chỉ trong 1 phút
Tôi cũng có một người bạn trên WordPress biết code vừa đủ để thành nguy hiểm, và họ đã dùng vibe coding để làm tích hợp API rồi phấn khích tột độ, muốn biến nó thành plugin hay sản phẩm
Đó chính là trình độ công nghệ hiện tại
Với prompt tốt và chỉnh sửa đôi chút, bạn có thể rất nhanh có được thứ gì đó gần với một sản phẩm khả dụng tối thiểu, và điều đó khá gây say, khiến người ta cảm thấy mình có sức mạnh và rất hưng phấn
Những thứ trước đây quá khó hoặc ngoài tầm với nay hiện ra ngay trước mắt, và vì đã đi được xa đến thế quá nhanh, người ta có cảm giác chỉ cần thêm một chút nữa là xong
Hiện giờ đa số không diễn ra như vậy, nhưng cũng khó trách việc mọi người cảm thấy như thế
Một dự án do người không chuyên kỹ thuật tạo ra có thể bề ngoài trông như chạy tốt, nhưng họ không nhìn ra nó đang đi sai hướng, không thể khái quát hóa, hoặc có phần sai rõ ràng
Lý do sản phẩm khả dụng tối thiểu hữu ích là vì điều đó có nghĩa người có kiến thức miền không chỉ đơn giản lắp ghép sản phẩm, mà còn hiểu phần nào là khó, điều gì làm được, điều gì không, và có đáng để thử hay không
Vibe coding không thực sự làm đúng điều đó
Nó chỉ tạo ra thứ gì đó trông giống một sản phẩm khả dụng tối thiểu, còn thực chất ra sao thì không biết
Với cảm giác ấy, tôi thấy nói là gây say còn đúng hơn là bảo nó trao quyền lực
Nó tạo cảm giác thù địch và xóa sạch không gian cho đối thoại mang tính xây dựng
Khi bạn gọi ai đó là kẻ tâm thần, khả năng cao họ sẽ ít muốn đối thoại hơn và bám chặt hơn vào quan điểm của mình
Tôi muốn HN tách thành hai “subreddit” là
/r/HNvà/r/AIKhi người ta tin rằng có một mỏ vàng khổng lồ nơi kẻ thắng của thị trường mới sẽ lấy tất cả, các nhà đầu tư sẽ chấp nhận đánh cược để giành chiến thắng
Ngay cả nếu thất bại thì đó cũng chỉ là người giàu mất tiền trong khi tạo việc làm cho nhiều người, nên những ai muốn đánh thuế người giàu thậm chí còn nên chấp nhận điều đó
Khi nông nghiệp được phát minh đã có làn sóng thất nghiệp hàng loạt của thợ săn hái lượm, và khi ô tô ra đời thì roi đánh xe ngựa cũng vậy
Cuộc sống có những cú sốc, nhưng không thể tránh khỏi, và về dài hạn thì thích nghi vẫn tốt hơn
Nếu xây dựng cuộc sống xoay quanh gia đình và bạn bè, và không quá gồng vì nhà cửa hay xe cộ, thì rồi sẽ ổn thôi
Tôi muốn hồi sinh HN nguyên bản của những hacker làm đổi mới thực sự và khởi nghiệp, tức /r/startup
Ý tôi là HN của trước thời những người chưa từng cầm cọ lần nào lại diễn thuyết dài dòng về hội họa
GitHub cũng nên tách thành
/trendingvà/trending-aiMột đồng nghiệp ở công ty bảo điểm hay cho những ai muốn học AI là giờ podcast nào cũng nói về AI, nhưng tôi không nghĩ đó là điều tốt
Tôi muốn học những nội dung có giá trị thực chất và nhiều chủ đề đa dạng, chứ không muốn mọi thứ mình đọc và nghe trên mạng đều là AI
Bong bóng rồi sẽ vỡ và mọi thứ sẽ lắng xuống thôi
Cách đây không lâu, có cảm giác như trang nhất toàn ngập crypto/blockchain/web3 nhảm nhí
Những gì đang được mô tả hiện tại hoàn toàn không phải là hiện tượng chỉ riêng AI mới có
Lý thuyết kiểu như “CEO không hiểu đủ về quy trình nên không biết cái gì có thể tự động hóa và cái gì không. Nhưng sự thiếu hiểu biết đó cũng không ngăn họ hành động dựa trên niềm tin” đã tồn tại từ rất lâu
Tôi đã làm việc nhiều năm, và chừng nào tôi còn nhớ thì lý thuyết này luôn tồn tại
Đây là tiền đề của Undercover Boss, và cũng là cái kết quen thuộc của các bài trên r/maliciouscompliance
Càng lên cao trong công ty, người ta càng dễ xa rời những lao động ở tuyến đầu, hiểu ít hơn về nhu cầu của họ, và càng có khả năng ép triển khai một thứ gì đó mà không biết đầy đủ tác động tổng thể của quyết định đó
CEO của chúng tôi gần đây tuyên bố rằng ông ấy đã bắt đầu làm lập trình frontend, nhưng thực ra chỉ là bảo ChatGPT xuất ra HTML
Chắc hẳn ChatGPT cũng đã nói với ông ấy rằng ý tưởng của ông ấy thông minh và tuyệt vời đến mức nào, và ông ấy là một kỹ sư giỏi ra sao
Kiểu việc này chỉ càng làm khoảng cách giữa điều CEO nghĩ nhân viên đang làm và điều nhân viên thực sự đang làm lớn thêm
Để định hướng tốt hơn, nhiều khi phải bỏ qua các chi tiết và tiểu tiết của quy trình hiện có
Mục tiêu không phải là tránh đau đớn ngắn hạn, trung hạn hay các hệ quả ngoài ý muốn ở cấp bộ phận, mà là lái công ty sang một hướng mới
Quy trình phải thích nghi hoặc bị loại bỏ để đạt được hướng đi đó
Điều này không khác mấy so với khi nhận ra kiến trúc phần mềm đang cản chân
Thay vì cố “cứu” tất cả các hàm, mô-đun và tầng hiện có, người ta sẵn sàng bỏ đi hoặc thay thế chúng dựa trên góc nhìn từ trên xuống về toàn bộ hệ thống và hướng cần đi
Trong hàng chục năm qua, người ta đã nói về trường bẻ cong thực tại của nhiều CEO, và tôi cũng từng làm việc với những CEO như vậy
AI chỉ đang khuếch đại trường bẻ cong thực tại đó
Họ hiểu chậm hơn, nhưng học kỹ rồi mới hành động thận trọng
Chỉ là những người như vậy cực kỳ hiếm
Vì thế, việc tiếp tục gặm nhấm các con số của quý tiếp theo để xoa dịu cổ đông ngắn hạn lại trở nên quan trọng hơn cắt giảm chi phí hay dùng thời gian của nhân sự để giải quyết vấn đề thực sự
Đôi khi thưởng của đội sales còn quan trọng hơn biên lợi nhuận của doanh nghiệp
Có rất nhiều lý do khiến “những việc sai trái” trôi từ trên xuống, và không nhất thiết là vì “không lắng nghe”, mà nhiều khi là vì họ đang nghe lời một người khác còn quan trọng hơn
Đây là một tiêu đề câu view
“Nhà sáng lập Box Aaron Levie nói rằng các CEO nên dùng AI nhiều hơn để học giới hạn của nó” sẽ đúng hơn
Về bản chất, ông ấy đang nói rằng giới điều hành cấp cao đang đánh giá quá cao hiệu quả việc LLM giải quyết trọn vẹn các vấn đề khó chỉ trong một lần, đồng thời đánh giá quá thấp khối lượng bảo trì do con người thực hiện theo sau đó
CEO của chúng tôi đã đào rất sâu vào AI prototyping, rồi cuối cùng đâm đầu vào tường ở phần kiến trúc dữ liệu và triển khai
May là ông ấy nhận ra rất nhanh rằng muốn vibe coding không trật đường ray thì vẫn cần hạ tầng cốt lõi do con người thiết kế
Làm việc trong ngành công nghệ nghĩa là liên tục kiểm chứng cái mới, rồi quyết định xem có thể chờ được hay phải chấp nhận rủi ro bị tụt lại phía sau
Việc này cần sự khôn ngoan, nhưng nhiều CEO có vẻ bị FOMO kéo đi
Cũng không giúp ích gì khi càng leo cao trên nấc thang quản lý, để luôn dẫn trước ở năng lực quản trị thì năng lực kỹ thuật lại càng tụt hậu
Dù vậy, việc CEO của bạn vẫn giữ được cảm quan đủ sắc bén là rất đáng nể
Hoặc học một cách dễ dàng, hoặc học một cách đau đớn
Nếu tách động cơ thổi phồng ra khỏi bản thân sản phẩm thực tế, tôi hoàn toàn hiểu vì sao công nghệ này lại cuốn hút đến vậy và có thể dẫn tới một dạng cơn mê cuồng
Bản thân tôi cũng từng thức khuya mày mò làm đồ với nó
Nó giống như khám phá ra lửa, vừa hữu ích vừa mang tính ma thuật
Bạn có thể nấu chín thức ăn và sưởi ấm, đồng thời cũng có thể ngồi nhìn ngọn lửa, dệt nên câu chuyện và không bao giờ thấy chán
Có lẽ chúng ta được lập trình về mặt di truyền để bị hấp dẫn bởi những thứ vừa có chức năng vừa có hình thức
Chỉ là có lý do khiến vị pháp sư gần như phát điên không phải là tù trưởng
Lãnh đạo cần có năng lực phán đoán
Phải biết khi nào nên hỏi pháp sư, khi nào nên bàn với các trưởng lão hàng xóm, và khi nào nên tuốt gươm
Tù trưởng biết điều gì sẽ xảy ra nếu vì “hiệu quả” mà chặt bỏ một phần ba bộ lạc, đốt cả hạt giống để làm lửa lớn hơn, hay thay lính gác bằng golem
Còn pháp sư thì thường kết thúc bằng việc bị luộc trong chính cái vạc của mình
Các CEO công nghệ đang mắc cơn loạn AI vì kết quả kinh doanh quý tới, còn tôi thì mắc cơn loạn trả tiền thuê nhà theo đợt
Khiến tôi tự hỏi liệu con người có phải được thiết kế để rơi vào một dạng ám ảnh nào đó, dù là FOMO hay áp lực tài chính
Dù ở trong trạng thái tốt đến đâu, cuối cùng ta cũng quen đi, thấy chán, rồi tìm ra thứ gì đó để lại bất hạnh
Điều này xảy ra với tất cả mọi người, từ trẻ em đến người già
Như kiểu ám ảnh phải đề phòng rắn và nhện, hay giữ gìn sạch sẽ
Trong nền văn minh hiện đại, người ta còn cắm thêm vào bộ máy mạnh mẽ đó những kích thích khác như trả tiền thuê nhà theo đợt để biến ta thành thành viên xã hội có năng suất
Những quốc gia hạnh phúc nhất không phải lúc nào cũng là những quốc gia năng suất nhất
Đặc biệt là nếu họ, như người Phần Lan, ám ảnh với hạnh phúc và sauna thay vì tokenmaxxing
Những meme xã hội bảo ta phải triển khai code, đẩy KPI và tôn thờ những ẩn dụ của người đã chết từ lâu đang che lấp sự thật sinh học cơ bản
Các nhóm săn bắt hái lượm hợp tác một cách mơ hồ để sinh tồn, nhưng ngôn ngữ và truyền thống nông nghiệp đã đòi hỏi nhiều thứ vượt xa việc chỉ sống sót, cùng với sự tuân thủ những truyền thống truyền miệng vô nghĩa
Ta bị buộc phải phớt lờ cảm nhận của chính mình và lặp lại những meme của các bậc trưởng lão còn sống, những người sợ bị bỏ lại cô độc trong viện dưỡng lão
Có vẻ họ không thể nói thẳng ra điều đó mà phải dựa vào những câu chữ tôn giáo và chính trị cũ kỹ
Nghĩa là phải tiếp tục trông nom cuốn sổ nợ này ngay cả sau khi những kẻ lập hóa đơn đã chết
Rốt cuộc tất cả chỉ là sự ám chấp muốn tiếp tục sống được tẩy rửa và làm mờ đi bằng triết lý vô dụng
Tôi thực sự không thích xu hướng lạm dụng thuật ngữ trị liệu khắp nơi và cố chẩn đoán lẫn nhau
Xét về mặt lịch sử, việc y khoa hóa những người mình không đồng ý theo kiểu này chưa bao giờ dẫn đến kết quả tốt
Về cơ bản nó có nghĩa là bị máy móc mê hoặc, gần với kiểu bị hút hồn như ma cà rồng
Nó chỉ trạng thái tin AI quá mức, chứ không ai nghĩ những người đó bị loạn trí theo nghĩa đen
Với tư cách là người đã làm tư vấn chiến lược khoảng hai năm rưỡi, chủ yếu dùng Claude nhưng cũng đã dùng cả GPT và Gemini, tôi có thể khẳng định rằng
Sự quá nhiệt phi lý của buồng vọng lãnh đạo công nghệ, đang say sưa trong cảm giác tuần trăng mật và muốn giao trách nhiệm quản lý cho Claude, về sau khi nhìn lại sẽ bị xem là cực kỳ ngu ngốc