- Gần đây ngày càng thường thấy phản ứng quá khích của các CEO khi lập tức ép toàn bộ nhân viên dùng công cụ LLM và coi những ai không dùng là đối tượng có thể bị sa thải; kiểu triển khai cưỡng ép này ngược lại còn phản tác dụng
- Công cụ chỉ phát huy hiệu quả khi được tự nguyện lựa chọn để sử dụng; người bị ép dùng sẽ không bao giờ thực sự thành thạo nó
- CEO ở quá xa chặng cuối cùng của công việc (last mile), nên chỉ nhìn thấy đầu ra trơn tru của AI (happy path) mà bỏ qua vô số công việc tiếp nối cần thiết phía sau
- “Hoạt động được” khác với “hoạt động đúng cách, ở quy mô lớn, và phù hợp trong một môi trường cụ thể”; để lấp đầy những chi tiết như bảo mật, tuân thủ pháp lý, khả năng tiếp cận, vẫn cần nhân sự lành nghề
- Phần lớn doanh nghiệp lấy LLM làm lý do để biện minh cho việc cắt giảm nhân sự quy mô lớn thực chất chỉ đang dùng AI như một cái cớ để che giấu việc tuyển dụng quá tay
Phản ứng thái quá của các CEO với AI
- Trong 3 tháng qua đã thấy 4 trường hợp, và tất cả đều theo một mô-típ tương tự
- Trong email gửi "toàn công ty (all hands)", họ nhấn mạnh sự kỳ diệu của công cụ LLM và thông báo kiểu như toàn bộ nhân viên phải học ngay lập tức, nếu không thì nên đi tìm việc khác
- Thuê "consultant" để dạy cách dùng công cụ, hoặc tổ chức "office hours" hay "AI hackathon" nội bộ
- Trường hợp tệ nhất là một số công ty thiết lập bảng xếp hạng token, đây là một trong những cách ngớ ngẩn nhất để thúc ép việc học LLM
- Sử dụng AI hiệu quả bao gồm cả việc học cách coi token là tài nguyên khan hiếm
- Cách tính rằng cứ dùng càng nhiều càng tốt là điều tích cực sẽ dễ dẫn tới việc lãng phí token vào sử dụng phi sản xuất, nên rất phi lý
Tầm quan trọng của lựa chọn tự nguyện
- LLM có thể trở nên mạnh mẽ khi người dùng học công cụ tốt và tự nguyện chọn nó làm công cụ hỗ trợ công việc
- Người bị ép buộc dùng công cụ LLM sẽ không học được cách dùng nó cho 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 chỗ, khi được dùng đúng cách và tự nguyện, nó giúp nhân viên làm được nhiều việc hơn
Chẩn đoán của Aaron Levie
- CEO của Box, Aaron Levie, dù bản thân rất tin vào AI, vẫn chỉ ra rất chính xác nguyên nhân khiến các CEO phản ứng quá khích
- Các CEO vẫn quá xa chặng cuối của công việc thực tế, vốn vẫn cần thiết để tạo ra phần lớn giá trị bằng AI, nên dễ rơi vào trạng thái “AI psychosis”
- Khi trực tiếp dùng AI, họ chỉ nhìn thấy đầu ra mượt mà mà không tính đến 10–20 công việc tiếp theo cần có để biến nó thành kết quả bền vững
- "Tôi đã tạo ra một nguyên mẫu sản phẩm rất hay" → nhưng trước khi triển khai vào môi trường vận hành, vẫn cần review code và sửa nhiều vấn đề
- "Tôi đã tạo được một hợp đồng" → nhưng trước khi gửi cho đối tác, vẫn cần xác minh mọi điều khoản hoặc liên kết với các hợp đồng trước đó
- Điều tốt nhất CEO có thể làm là dùng AI thật nhiều để hiểu hàm ý thực tế của agent trong môi trường doanh nghiệp, đồng thời hiểu cả ưu điểm lẫn khối lượng công việc thực tế đi kèm
- Tuy nhiên, bản thân thuật ngữ "AI psychosis" cũng dễ gây hiểu lầm và bị nhiều nhà tâm lý học, bác sĩ tâm thần phê phán là không chính xác
CEO bị tách rời và lối nghĩ kiểu cargo cult
- Phần lớn vấn đề bắt nguồn từ việc các CEO truyền thống bị tách rời khỏi những người thực sự xử lý công việc
- Khi phải đi qua nhiều nhóm và nhiều tầng nấc, cách công việc thực tế vận hành chỉ được truyền đạt rời rạc qua sơ đồ tổ chức
- Vấn đề bộc lộ rõ ở chỗ một CEO dùng công cụ agent như Claude Code để tạo ra thứ gì đó chạy được rồi nghĩ rằng: "Tôi có thể tự làm thế này, vậy cần nhiều nhân sự đến thế để làm gì?" — kiểu CEO như vậy chính là một CEO kém năng lực
- Lý do có nhân viên là để hoàn thiện những chi tiết nhỏ nhưng quan trọng mà CEO khó nhìn thấy, như bảo mật, tuân thủ pháp lý, khả năng tiếp cận…
- “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 khác nhau
- Có sự khác biệt rất lớn giữa việc tạo ra một thứ chạy được và việc làm ra một sản phẩm an toàn, hữu dụng cho thị trường đại chúng
- Bước nhảy lập luận kiểu "tôi làm được thì ai cũng làm được" đã bỏ qua chính lý do phải tuyển dụng nhân sự có kỹ năng và kinh nghiệm
- Vì vậy, nơi ứng dụng tối ưu không phải là công cụ cho thị trường đại chúng mà là việc tạo ra công cụ được cá nhân hóa hoàn toàn để hỗ trợ các tác vụ cụ thể
- Điều này giống với tư duy cargo cult — CEO tự mình thấy Claude Code tạo ra kết quả nên tưởng đó tương đương với công việc của nhân viên, trong khi mọi bước vô hình mà nhân viên xử lý vẫn còn nguyên nhu cầu
Lỗ hổng trong logic cắt giảm nhân sự
- Hình ảnh CEO sau khi lao vào AI một cách toàn diện rồi lập tức kết luận có thể sa thải một nửa nhân viên là một cảnh tượng vừa u ám vừa buồn cười
- Những công ty tin rằng có thể cắt giảm nhân sự quy mô lớn nhờ LLM sẽ nhanh chóng nhận ra đó là một phán đoán sai lầm
- Sức mạnh của LLM là nâng cao năng suất của nhân viên khi được dùng tốt và tự nguyện, chứ không có nghĩa là cần ít con người hơn — ngược lại, còn cần nhiều con người biết làm việc hiệu quả hơn
- Phần lớn công ty lấy LLM làm cái cớ cho sa thải hàng loạt thực ra chỉ đang dùng nó như một lý do biện minh
- Vì họ đã tuyển quá tay, và câu chuyện "tối ưu hóa nhờ AI" dễ được Phố Wall chấp nhận hơn là thừa nhận "quyết định nhân sự sai lầm"
Kết luận
- Theo cách kê đơn của Levie, CEO cần học cách công nghệ vận hành, nhưng điều đó phải bao gồm cả giới hạn của công nghệ
- Nếu một CEO nghĩ rằng nguyên mẫu làm bằng vibe coding của mình đã sẵn sàng cho production, hãy để họ tự phát hành và xem kết quả
- Nếu một CEO nghĩ rằng hợp đồng viết bằng vibe coding của mình vững chắc ngang với hợp đồng đã qua luật sư rà soát, thì khi có sự cố họ sẽ thấy chi phí pháp lý sẽ ra sao
- Công cụ AI rất mạnh, nhưng CEO nào tin rằng nó thay thế được công việc của nhân viên thì chỉ đơn giản là một CEO kém năng lực
3 bình luận
"Chỉ khi tự nguyện chọn và sử dụng công cụ thì hiệu quả mới phát huy, còn người bị ép dùng thì sẽ không bao giờ thành thạo được"
Câu này đúng là rất đáng đồng cảm.
làm ơn
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?