- Công cụ LLM có thể trở nên mạnh mẽ khi nhân viên tự nguyện học và chọn dùng như công cụ hỗ trợ công việc, nhưng việc ép buộc sử dụng trên toàn công ty và đe dọa sa thải không phải là cách tận dụng tốt
- Trong 3 tháng gần đây, 4 trường hợp được ghi nhận cho thấy các CEO gửi email toàn công ty với thông điệp kiểu như nếu không học và dùng công cụ AI ngay thì hãy đi tìm việc khác
- Những cách như bảng xếp hạng lượng token sử dụng, tức là thưởng cho bản thân mức sử dụng, không giúp khuyến khích cách dùng LLM hiệu quả mà có thể làm tăng việc sử dụng kém năng suất
- Dù CEO có tạo ra được nguyên mẫu hay hợp đồng bằng công cụ agent đi nữa, những công việc thực tế như review code, kiểm tra điều khoản, bảo mật và tuân thủ pháp lý vẫn luôn cần thiết
- Sức mạnh của LLM nằm ở chỗ giúp những nhân viên biết dùng nó làm được nhiều việc hơn, chứ không có nghĩa là cần ít con người hơn
Phản ứng thái quá của CEO với AI
- Trong 3 tháng gần đây đã có 4 trường hợp CEO phản ứng quá mức với AI được chia sẻ
- Điểm chung là trong email gửi toàn công ty, họ đưa ra thông điệp kiểu như nếu không lập tức học và sử dụng công cụ LLM thì hãy tìm công việc khác
- Một số công ty mời tư vấn viên đến dạy các nhóm cách dùng công cụ, hoặc tổ chức office hour và hackathon AI nội bộ
- Trọng tâm của mọi trường hợp là gây áp lực rằng AI là công nghệ phi thường nên nhân viên phải luôn dùng nó trong công việc
Cách khuyến khích sai lầm
- Một vài công ty đã tạo bảng xếp hạng lượng token sử dụng, và đây là cách không phù hợp để khuyến khích dùng LLM tốt hơn
- Muốn dùng AI hiệu quả thì phải học cách coi token là tài nguyên khan hiếm
- Nếu chỉ tính rằng dùng càng nhiều token càng tốt thì việc sử dụng kém năng suất sẽ rất dễ gia tăng
- Công cụ LLM có thể mạnh mẽ và quan trọng, nhưng tính hữu ích thực tế của chúng vẫn có nhiều vấn đề và giới hạn
Khác biệt giữa ép buộc sử dụng và tự nguyện lựa chọn
- LLM có thể trở nên mạnh mẽ khi người dùng học cách sử dụng thành thạo và tự nguyện chọn nó làm công cụ hỗ trợ công việc
- Người bị ép dùng công cụ LLM sẽ không học được cách dùng nó thật tốt
- Nhân viên cũng sẽ được lợi nếu hiểu sâu hơn về sức mạnh và giới hạn của công cụ AI
- Sức mạnh của LLM nằm ở việc khi được dùng tốt và được dùng một cách tự nguyện, nó giúp nhân viên làm được nhiều việc hơn
Công việc thực tế mà CEO bỏ qua
- CEO của Box là Aaron Levie, dù là người rất tin vào AI, vẫn giải thích vì sao CEO dễ bị cuốn quá mức vào AI
- Các CEO thường ở quá xa công việc thực tế cần thiết ở giai đoạn cuối để tạo ra giá trị bằng AI, nên dễ rơi vào trạng thái “AI psychosis”
- Thuật ngữ “AI psychosis” có thể gây hiểu lầm, và đã bị nhiều nhà tâm lý học cùng bác sĩ tâm thần chỉ trích là không chính xác và có thể làm vấn đề trầm trọng hơn
- Khi CEO dùng AI, họ chỉ nhìn thấy kết quả tốt mà không nghĩ tới 10 hoặc 20 công việc tiếp theo cần thiết để biến nó thành kết quả bền vững bằng agent
- Dù CEO nói rằng mình “đã tạo ra một nguyên mẫu sản phẩm ấn tượng”, trước khi đưa vào production vẫn cần review code và sửa lỗi
- Dù CEO nói rằng mình “đã tạo ra một bản hợp đồng”, trước khi gửi cho đối tác vẫn cần kiểm tra mọi điều khoản và liên kết với các hợp đồng hiện có
Khác biệt giữa thứ hoạt động được và sản phẩm vận hành ở quy mô lớn
- “Hoạt động được”, “hoạt động tốt”, “hoạt động tốt ở quy mô lớn” và “hoạt động tốt ở quy mô lớn trong một môi trường cụ thể” là những điều hoàn toàn khác nhau
- Lý do công ty có nhiều nhân viên là để lấp đầy những chi tiết nhỏ nhưng quan trọng mà CEO thường không nhìn thấy rõ
- Bảo mật, tuân thủ pháp lý và khả năng truy cập là những ví dụ về các chi tiết mà CEO dễ bỏ sót
- Có thể tạo ra thứ gì đó hoạt động bằng công cụ agent, nhưng để làm ra sản phẩm tốt cho thị trường đại chúng và bảo đảm nó được dùng an toàn thì cần nhiều công việc hơn rất nhiều
- Công cụ lập trình agent cũng có thể hỗ trợ một số việc, nhưng nếu nhảy từ “tôi đã làm được một cái” sang “vậy thì ai cũng làm được” thì sẽ bỏ qua lý do vì sao cần thuê những người có kiến thức và kinh nghiệm
Công cụ cá nhân hóa và tư duy cargo cult
- Trường hợp sử dụng tốt nhất của công cụ LLM là tạo ra các công cụ hoàn toàn cá nhân hóa để hỗ trợ thực hiện những công việc cụ thể, hơn là làm công cụ cho thị trường đại chúng
- Nếu CEO chỉ nhìn thấy ở đâu đó trong tổ chức rằng nhân viên làm việc với máy tính để tạo ra kết quả, rồi cho rằng việc tự mình làm thứ gì đó bằng Claude Code cũng là cùng một loại công việc, thì đó là tư duy cargo cult
- Những bước bổ sung và công việc xử lý mà nhân viên thực hiện nhưng CEO không thấy vẫn luôn cần thiết
- Khi CEO tạo ra thứ gì đó bằng công cụ agent như Claude Code và thấy nó hoạt động, họ có thể đánh giá sai về việc vì sao vẫn cần nhiều nhân viên
Logic sa thải và câu chuyện doanh nghiệp
- Hình ảnh CEO sau khi hoàn toàn chìm đắm trong công nghệ AI rồi ngay lập tức kết luận rằng có thể sa thải một nửa nhân viên được mô tả như một tình huống hài đen tối
- Những công ty nghĩ rằng có thể sa thải số lượng lớn nhân sự vì công cụ LLM rồi sẽ sớm nhận ra họ đã sai
- Điều cần thiết không phải là ít nhân lực hơn, mà là nhiều nhân lực hơn biết cách làm việc một cách hiệu quả
- Trong phần lớn trường hợp, doanh nghiệp viện dẫn LLM làm lý do cho các đợt sa thải quy mô lớn chỉ là đang dùng nó như cái cớ
- So với việc thừa nhận đã tuyển dụng quá mức, câu chuyện “hiệu quả nhờ AI” là điều Phố Wall dễ chấp nhận hơn
CEO cần học điều gì
- CEO cần học cách công nghệ vận hành, và điều đó bao gồm cả việc hiểu các giới hạn của công nghệ
- Nếu CEO cho rằng nguyên mẫu làm bằng vibe coding đã sẵn sàng cho production, thì nên để họ tự phát hành nó và tự thấy kết quả
- Nếu CEO cho rằng bản hợp đồng được vibe coding ra vững chắc như hợp đồng đã qua luật sư rà soát, thì họ sẽ phải thấy chi phí pháp lý sẽ thế nào khi có vấn đề xảy ra
- Công cụ AI rất mạnh, nhưng CEO nào tin rằng chúng thay thế được công việc của nhân viên thì là một CEO tồi
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Nhớ đến câu đùa cũ: “90% code là 90% công việc. 10% code còn lại lại là thêm 90% công việc nữa”
Từ năm 1986 đến nay, gần như toàn bộ cuộc đời trưởng thành của tôi đều dành cho việc ra mắt sản phẩm, và một trong những điều tôi học được từ rất sớm là “ra mắt” lớn hơn nhiều so với “thiết kế”
Có vô số việc phải làm để đưa ra một sản phẩm mang thương hiệu của mình rồi còn phải hỗ trợ nó sau đó
Nó giống như có con vậy. Thụ thai thì vui, sinh nở thì đau đớn, còn nuôi dạy là công việc của cả đời
Tôi nghĩ sản phẩm được phát hành để kiếm tiền cũng y như thế
Kiểu như bầy tác nhân của họ lục qua GitHub, Slack và wiki để tìm ra việc cần làm tiếp theo, rồi một bầy tác nhân khác lo luôn việc review code, test, merge, deploy, A/B testing, thậm chí cả rollback
Chỉ riêng Boris trong 1–2 tuần qua đã merge gần 300 PR, nên các phòng thí nghiệm hàng đầu có vẻ như đã phá được phong ấn năng suất
Và họ còn nói về AI tự cải thiện đệ quy mạnh và tự chủ đến mức mọi công ty nên chuẩn bị “dừng” nỗ lực của mình lại
Model card của Fable/Mythos[1] thậm chí còn có những giới hạn kiểu như mô hình quá mạnh nên không thể để người bình thường sử dụng, vì vậy họ sẽ từ chối các yêu cầu tinh chỉnh và huấn luyện mô hình
[1] We’ve implemented new interventions that limit Claude’s effectiveness for requests targeting frontier LLM development (for example, on building pretraining pipelines, distributed training infrastructure, or ML accelerator design). Using Claude to develop competing models already violates our Terms of Service, but enforcing this restriction through our safeguards avoids accelerating the actors most willing to violate these terms. Unlike our interventions for cybersecurity, biology and chemistry, and distillation attempts, these safeguards will not be visible to the user. Fable 5 will not fall back to a different model. Instead, the safeguards will limit effectiveness through methods such as prompt modification, steering vectors, or parameter-efficient fine-tuning (PEFT)
Trước hết phải làm ra một sản phẩm đầy đủ với nhiều tính năng, rồi sau đó lại phải tạo một bản tóm lược nén đến mức cực hạn để có thể thể hiện toàn bộ những tính năng đó trên landing page
Nếu khách truy cập không thể hiểu toàn bộ sản phẩm phức tạp trong vòng 10 giây thì coi như đã lỡ mất họ rồi
Sản phẩm buộc phải phức tạp. Thị trường phần mềm vốn đã như vậy, và những quả thấp dễ hái thì đến lúc bạn phát hiện ra thường đã bị hái sạch
Chắc chắn sẽ có người kiếm được tiền từ những cơ hội dễ dàng mới xuất hiện nhờ thay đổi công nghệ, nhưng khả năng người đó là bạn thì không cao. Vì bạn sẽ không có các mối quan hệ kinh doanh để biến điều đó thành hiện thực
Nó cũng làm tôi nhớ đến câu “90% của trận đấu là khoảng một nửa nằm ở tinh thần”
Có rất nhiều CEO tồi. Cũng khá giống với chính trị gia. Việc trở thành CEO là khá khó, nhưng năng lực cần để leo lên vị trí đó và năng lực cần để thực sự làm tốt công việc không phải lúc nào cũng trùng khớp.
Biết nịnh ai và không nịnh ai, rồi may mắn đúng thời điểm, là điều quan trọng.
Trường hợp CEO thực sự làm tốt công việc của mình một cách có năng lực là cực kỳ hiếm.
Phần lớn là tầng lớp lao động đang chống đỡ công ty, và trong một số trường hợp, nhân viên còn giữ cho công ty tồn tại bất chấp ý CEO.
Không phải là các lãnh đạo muốn phá hỏng công ty, mà là họ bất tài nên liên tục đưa ra những quyết định tồi.
Điều cần để trở thành CEO rốt cuộc chỉ là thuyết phục ai đó rằng nếu họ cho bạn vay tiền thì sẽ lấy lại được.
Tôi từng làm việc dưới trướng những kẻ thật sự khủng khiếp, tưởng như không thể qua nổi một buổi phỏng vấn ở đâu, nhưng họ lại là CEO vì có tài đều đặn kéo thêm tiền về.
Phần lớn được bố mẹ giàu có chu cấp tiền bạc, vào trường danh tiếng nhờ ưu ái đồng môn.
Khá nhiều người thông minh hơn mức trung bình, nhưng hoàn toàn không phải thiên tài.
Nhờ sự giàu có đó mà họ tiếp xúc với máy tính sớm hơn người khác.
Có vẻ họ áp đảo về mặt số lượng trong nhóm những người là “nepo babies” ở mức trung bình, nhưng lại không hiểu hoặc không muốn hiểu điều đó.
Tất nhiên, CEO của một công ty như Microsoft sẽ rất khó và áp lực lớn ở nhiều khía cạnh, nhưng đa số CEO không ở vị trí như vậy.
Xét thuần về trải nghiệm, phần lớn CEO và CTO tôi từng gặp đều là những kẻ ngốc không biết gì.
Nhưng tôi đã lập trình 25 năm còn chỉ làm CEO 3 năm, nên cũng cần nghe với chút dè dặt.
Tôi nghĩ mọi người đánh giá quá cao các chức danh này. Cuối cùng vẫn phụ thuộc vào việc công ty thực sự làm gì và vị trí đó ở công ty ấy đòi hỏi điều gì.
CTO của một công ty SaaS vô thưởng vô phạt có khi chỉ cần người mới tốt nghiệp đại học. Rất có thể họ chỉ đang làm mấy việc vụn vặt mà ai cũng ráp được, kể cả LLM.
Ngược lại, nếu là CTO của một dịch vụ streaming đáng tin cậy, được dùng rộng rãi và xử lý một phần đáng kể lưu lượng Internet toàn cầu, thì họ đang giải những bài toán thú vị và khó hơn rất nhiều, và các quyết định của họ cũng quan trọng hơn nhiều.
Tôi thấy trên Xitter có câu “CEO nào muốn thay thế việc làm bằng AI thì trước hết nên thay thư ký của mình bằng AI”, và tôi nghĩ đó là một quy tắc hoàn hảo.
Tất cả demo AI đều giống một biến thể của trợ lý cá nhân, vậy chẳng phải AI phải làm được việc đó sao?
Tôi nghĩ số CEO có thư ký tình nguyện làm vậy sẽ là 0.
Nhân tiện, tôi không có ý xúc phạm thư ký con người. Họ đang làm công việc có giá trị và tôi cũng không nghĩ họ nên bị thay thế bởi AI.
Có người bên OpenAI giờ nói nó giỏi hơn bác sĩ. Không phải tôi nói mà là ông ta nói. Vậy chắc ông ta đã thay bác sĩ của mình rồi chứ?
AI tùy biến có vẻ sẽ khá phù hợp để thay CEO. Chỉ cần nghĩ xem nếu cắt được ngần ấy chi phí gián tiếp thì công ty có thể làm được bao nhiêu việc.
Code do con người + AI làm, còn quản lý thì chỉ để AI đảm nhiệm.
Các CEO hiểu rằng AI mang lại khả năng tăng năng suất. Dùng phần tăng năng suất đó để cắt giảm nhân sự là một cách tiếp cận thiếu trí tưởng tượng.
Cách táo bạo hơn là dùng phần cải thiện đó để vượt kỳ vọng của khách hàng hiện tại, hoặc tăng doanh thu mà không cần tăng số nhân viên theo tỷ lệ tương ứng.
Có rất nhiều CEO tồi.
Cũng có rất nhiều lập trình viên phần mềm tồi.
Khi hai bên gặp nhau thì lập trình viên phần mềm bị sa thải.
CEO thì một thời gian sau sẽ thực hiện quyền chọn cổ phiếu rồi rời đi.
CEO của các công ty niêm yết hiện đại nhìn chung gần với người quản lý quỹ phòng hộ đang cố vắt đến đồng cuối cùng từ lực lượng lao động. AI là một đòn bẩy vừa mê hoặc họ vừa kém hiệu quả.
Nếu AI khiến bạn trở nên có năng lực hơn, thì về cơ bản cũng giống như bạn vừa nhận được thêm vốn đầu vào.
CEO nào nhìn vào đó rồi nghĩ phải cắt người thì đồng thời cũng đang phát đi tín hiệu rằng họ không biết dùng nguồn lực gia tăng đó vào việc gì.
Tại sao chúng ta không làm ra mô hình AI để thay những CEO kiểu này? Có vẻ nó sẽ vận hành công ty khá ổn đấy.
Còn những nhân viên nghĩ AI sẽ thay chính CEO của họ thì sao?