3 NĂNG LỰC CỐT LÕI GIÚP NGƯỜI LAO ĐỘNG THĂNG TIẾN TRONG KỶ NGUYÊN AI

Trong câu chuyện Aladdin, chàng trai nghèo chà cây đèn thần cũ kỹ, nói ra điều ước trong đầu, rồi ngồi chờ đợi. Thần đèn biến mất vào không khí, làm việc bằng những phép thuật không ai hiểu được, rồi quay trở lại với kết quả hoàn chỉnh đúng như điều Aladdin mong muốn. Aladdin không biết vị thần ấy đã đi đâu, làm những gì, nhưng điều anh ước đã thành hiện thực trước mắt. Đó là phép màu kỳ diệu, nhưng cũng là sự mù mờ đầy rủi ro.

Nhưng câu chuyện về Aladdin không dừng lại ở chỗ có được thần đèn là xong việc. Nếu Aladdin chỉ biết ước và nhận mà không học được gì về bản thân mình, về tình yêu đích thực và sự tự chủ trong cuộc sống, thì quyền năng khổng lồ của thần đèn sớm muộn cũng sẽ chuốc họa vào thân. Jafar cũng có thần đèn trong tay, nhưng cuối cùng anh ta bị chính sức mạnh đó nhốt vào chiếc lồng tối tăm.

Cách chúng ta đang làm việc với AI ngày nay đang ngày càng giống như câu chuyện đó.

Tuần trước, tôi ngồi uống cà phê với một người bạn đang làm kế toán trưởng tại một công ty sản xuất quy mô vừa. Anh ấy kể rằng vừa sử dụng AI để tạo ra một báo cáo tài chính phức tạp về phân tích dòng tiền trong vòng 3 giờ đồng hồ, thay vì phải mất 2 ngày làm việc như trước đây. Anh ấy vui mừng vì tiết kiệm được thời gian, nhưng cũng cảm thấy bối rối không ít. “Tao không biết nó làm gì ở bên trong đó cả. Chỉ biết kết quả nhìn qua có vẻ ổn, tao chỉ cần rà soát và tinh chỉnh khoảng 10% nữa là xong.”

Câu chuyện như vậy cũng không còn hiếm gặp nữa. Ethan Mollick, giáo sư nghiên cứu về quản trị và đổi mới sáng tạo tại Trường Kinh doanh Wharton thuộc Đại học Pennsylvania, vừa viết một bài phân tích sâu về hiện tượng đang diễn ra này. Ông gọi đó là sự chuyển đổi lớn từ làm việc với AI như một “cộng sự” sang làm việc với AI như một “phù thủy quyền năng”. Bạn đưa ra yêu cầu còn mơ hồ chưa rõ ràng, chờ đợi vài phút đồng hồ, rồi nhận lại kết quả hoàn chỉnh từ đầu đến cuối mà hoàn toàn không hiểu AI đã làm những gì bên trong quy trình đó.

Mollick đã thử nghiệm với ba công cụ AI tiên tiến nhất hiện nay. Ông yêu cầu NotebookLM tạo ra một video tổng hợp từ toàn bộ cuốn sách dày hơn 300 trang và 140 bài viết chuyên sâu mà ông đã công bố. Chỉ sau vài phút chờ đợi là đã có video hoàn chỉnh với chất lượng tốt, nhưng ông hoàn toàn không biết AI đã chọn nội dung theo logic và tiêu chí nào. Ông đưa cho GPT-5 Pro đọc bài báo nghiên cứu khoa học đầu tay của mình, một bài báo mà rất nhiều chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực đã đọc kỹ lưỡng suốt nhiều năm qua. AI không chỉ phân tích lại toàn bộ bài báo mà còn tự chạy các thí nghiệm riêng của nó, tìm ra một lỗi nhỏ trong cách tính toán mà chưa có ai từng phát hiện trước đó. Ông đưa cho Claude một file Excel chứa đầy đủ mô hình kinh doanh của một doanh nghiệp sản xuất bàn làm việc, yêu cầu công cụ này chuyển đổi thành mô hình kinh doanh hoàn toàn mới cho một cửa hàng phô mai thủ công. Chỉ với một câu lệnh duy nhất, AI đọc hiểu toàn bộ các công thức phức tạp trong file, tạo ra một file Excel mới hoàn chỉnh với dữ liệu phù hợp, thậm chí còn tự động làm thêm một bộ slide PowerPoint pitch deck đẹp mắt mà không cần phải hỏi thêm bất kỳ điều gì.

Kết quả từ cả ba trường hợp đều rất tốt. Thậm chí là xuất sắc. Nhưng Mollick vẫn hoàn toàn không hiểu AI đã làm những thao tác gì bên trong hệ thống để có được những kết quả ấn tượng như vậy.

Nghịch lý nguy hiểm đang hiện ra

AI càng trở nên giỏi giang và mạnh mẽ, con người càng khó có khả năng kiểm tra và xác minh chính xác. Đây không phải là lời cảnh báo sáo rỗng kiểu “sói đến rồi” mà là thực tế đang diễn ra hàng ngày. Khi GPS dẫn sai đường cho bạn, bạn biết ngay lập tức vì bạn không đến được nơi bạn cần đến. Khi Netflix gợi ý một bộ phim dở tệ, bạn chỉ cần tắt đi và chọn bộ khác là xong chuyện. Nhưng khi AI phân tích dữ liệu tài chính phức tạp của doanh nghiệp, viết báo cáo chiến lược dài hàng chục trang, hoặc tạo ra mô hình kinh doanh chi tiết, bạn có thể biết nó sai ở đâu, sai như thế nào không? Mollick là một giáo sư đại học có uy tín, là chuyên gia hàng đầu trong cả ba lĩnh vực mà ông đã thử nghiệm, ông vẫn phải mất rất nhiều giờ đồng hồ, tốn nhiều công sức để kiểm tra cẩn thận từng chi tiết nhỏ. Vậy thì những người không phải là chuyên gia thì phải làm sao đây?

Có một câu hỏi mà Mollick đặt ra trong bài viết khiến tôi phải dừng lại và suy nghĩ rất lâu: “Làm thế nào để đào tạo một người có khả năng xác minh chất lượng công việc trong lĩnh vực họ chưa thành thạo, trong khi chính AI đang ngăn cản họ đạt được sự thành thạo đó vì khả năng làm việc một cách nhanh chóng và chất lượng ngày càng cao hơn?”

Người bạn kế toán trưởng của tôi đang đứng ngay chính giữa tình huống nghịch lý này. Anh ấy sử dụng AI để làm các báo cáo nhanh hơn rất nhiều, nhưng mỗi lần như vậy, anh ấy đang dần mất đi cơ hội quý báu để rèn luyện khả năng phân tích sâu của bản thân, đang mất đi những kinh nghiệm thực tế khi xử lý các tình huống phức tạp và khó khăn. Một năm nữa, hai năm nữa, khi AI càng ngày càng trở nên giỏi hơn và mạnh mẽ hơn, liệu anh ấy có còn đủ năng lực chuyên môn cần thiết để đánh giá xem AI đang làm đúng hay làm sai rồi từ đó đưa ra những tinh chỉnh cần thiết không?

Từ cộng tác chặt chẽ sang ủy thác hoàn toàn

Cách đây một thời gian ngắn, chúng ta vẫn làm việc với AI theo kiểu cộng tác chặt chẽ từng bước. Bạn đưa ra yêu cầu ban đầu, AI cung cấp kết quả sơ bộ đầu tiên, bạn đọc kỹ và sửa chữa những chỗ chưa ổn, AI điều chỉnh lại theo hướng dẫn của bạn, bạn tiếp tục hướng dẫn chi tiết thêm. Quy trình làm việc đi qua lại nhiều vòng như vậy. Bạn hiểu rõ AI đang làm gì ở mỗi bước, bạn có khả năng kiểm soát được hướng đi và kết quả cuối cùng.

Giờ đây tình hình đã hoàn toàn thay đổi, AI đã trở thành những agents hoạt động tự chủ và độc lập. Bạn chỉ cần đưa ra một câu lệnh đơn giản và chung chung, AI tự động lập kế hoạch chi tiết cho từng bước thực hiện, tự thực thi các bước đó một cách có hệ thống, tự điều chỉnh ngay lập tức khi gặp phải các lỗi không mong muốn, tự kiểm tra lại toàn bộ kết quả nhiều lần để đảm bảo chất lượng. Bạn hoàn toàn không có khả năng can thiệp vào bất kỳ bước nào trong quy trình đó. Bạn chỉ ngồi chờ và nhận kết quả cuối cùng đã hoàn thiện. Vai trò của bạn đã chuyển từ một người cộng tác viên tích cực tham gia vào quá trình thành một người ủy thác công việc và chờ nhận sản phẩm, từ người tham gia trực tiếp vào quá trình sáng tạo thành khán giả thụ động chỉ nhận lấy sản phẩm đã làm xong.

Điều này nghe có vẻ rất tiện lợi và hấp dẫn. Và đúng là nó thực sự tiện lợi không thể chối cãi. Nhưng vấn đề thực sự nghiêm trọng lại nằm ở một chỗ hoàn toàn khác mà nhiều người không nhìn .

Nguy cơ thực sự mà ít ai nhận ra

Nguy cơ lớn nhất không phải là AI sẽ thay thế hoàn toàn công việc của bạn ngay trong một sớm một chiều. Nguy cơ thực sự là một quá trình chuyển đổi âm thầm và khó nhận ra: bạn chuyển từ vai trò người trực tiếp làm việc sang vai trò người giám sát công việc của AI, nhưng chính người giám sát này lại đang dần dần mất đi khả năng giám sát một cách hiệu quả.

Hãy thử nghĩ về mô hình Golden Circle nổi tiếng của Simon Sinek mà nhiều người biết đến. Mô hình gốc của ông vẽ ra là Why → How → What, đi từ trong ra ngoài. AI hiện tại đang thay đổi mạnh mẽ phần How trong mô hình đó, nhưng không phải là How theo ý nghĩa “cách thức để tạo ra giá trị riêng biệt và khác biệt” như Sinek đã nói, mà là How theo nghĩa “các bước thực thi kỹ thuật cụ thể để hoàn thành công việc”. Bạn không còn cần phải biết cách code từng dòng lệnh một, không cần phải làm tay từng bước tính toán phức tạp trong Excel, không cần phải tự tay vẽ và thiết kế từng slide PowerPoint cho đẹp mắt. AI đã lo tất cả phần công việc kỹ thuật đó rồi.

(Hình 2: Mô hình Vòng tròn vàng [Golden Circle] của Simon Sinek)

Vấn đề nghiêm trọng xuất hiện ở chỗ này: nếu bạn chỉ biết rõ Why là tại sao mình làm việc này và What là cái gì mình cần có, mà không hiểu được How là làm như thế nào ở một mức độ nhất định nào đó, thì bạn sẽ hoàn toàn không có khả năng phán đoán chính xác xem AI đang làm đúng hay đang làm sai. Bạn không thể có khả năng đánh giá chất lượng thực sự của một bảng phân tích tài chính phức tạp nếu như bạn không hiểu gì về các mô hình tài chính cơ bản. Bạn không thể xem xét và chỉnh sửa một báo cáo nghiên cứu thị trường chi tiết nếu bạn không nắm được các phương pháp nghiên cứu cơ bản trong lĩnh vực đó. Bạn không thể đưa ra quyết định điều chỉnh một chiến lược marketing hiệu quả nếu bạn không có hiểu biết sâu về tâm lý khách hàng và các mô hình hành vi tiêu dùng.

Trong vài năm tới đây, sẽ xuất hiện rõ ràng hai nhóm người hoàn toàn khác biệt trong lực lượng lao động chủ chốt hiện nay. Nhóm thứ nhất là những người biết cách ủy thác công việc cho thần đèn AI một cách khôn ngoan và đồng thời có đầy đủ năng lực để làm việc hiệu quả với những kết quả mà thần đèn mang lại. Nhóm thứ hai là những người chỉ biết máy móc ủy thác công việc cho thần đèn AI rồi ngồi chờ nhận kết quả mà hoàn toàn không có khả năng đánh giá chất lượng. Nhóm người đầu tiên sẽ tăng giá trị nghề nghiệp của họ lên gấp nhiều lần so với hiện tại. Nhóm người thứ hai sẽ dần dần trở thành những lao động dư thừa trong hệ thống.

Giống như câu chuyện Aladdin cần phải học được những bài học quan trọng về bản thân mình và về sự tự chủ trong cuộc sống để không bị cuốn theo và chi phối bởi quyền năng khổng lồ của thần đèn, những người làm việc với AI cũng cần phải hiểu rõ ràng về năng lực thực sự của chính bản thân mình, cần phải biết rõ mình đang làm gì và tại sao lại cần làm như vậy. Nếu không có sự hiểu biết sâu sắc này, bạn sẽ dần dần phụ thuộc hoàn toàn vào công cụ mà không còn khả năng kiểm soát được bất cứ điều gì. Khi đó, AI không còn là công cụ hữu ích giúp bạn trở nên mạnh mẽ và hiệu quả hơn, mà đã trở thành cái bẫy nguy hiểm khiến bạn ngày càng yếu đi và mất dần năng lực thực sự.

3 năng lực cốt lõi cần phát triển

Mollick đã đưa ra 3 nguyên tắc quan trọng để làm việc với AI theo cách thức mới này. Tôi xin mạn phép sửa từ “nguyên tắc” của ông thành “năng lực cốt lõi” mà mỗi người trong chúng ta cần phải bắt đầu phát triển ngay từ bây giờ để trụ vững và phát triển trong kỷ nguyên AI.

1. Năng lực định hướng rõ ràng

Biết chính xác khi nào thực sự cần đến AI, khi nào không nên dùng AI, khi nào nên cộng tác chặt chẽ với AI theo từng bước nhỏ, và khi nào chỉ cần ủy thác toàn bộ công việc một lần rồi chờ nhận kết quả hoàn chỉnh. Điều này đòi hỏi bạn phải hiểu rất rõ ràng về bản chất thực sự của công việc mà mình đang thực hiện hàng ngày. Nhiệm vụ nào đòi hỏi sự tinh tế cao trong khả năng xét đoán của con người, nhiệm vụ nào chỉ cần thực thi theo đúng quy trình chuẩn đã có sẵn, nhiệm vụ nào đòi hỏi sự sáng tạo đột phá hoàn toàn mới mẻ mà AI hiện tại vẫn chưa có khả năng làm được tốt.

Một giám đốc marketing của một công ty thương mại điện tử quy mô trung bình đã kể với tôi rằng cô ấy thường xuyên sử dụng AI để tạo ra 20 bản nháp quảng cáo khác nhau chỉ trong vòng 10 phút đồng hồ, nhưng việc quyết định chọn bản nào thực sự phù hợp với giọng điệu đặc trưng của thương hiệu, văn hóa nội bộ của công ty và tâm lý cụ thể của nhóm khách hàng mục tiêu vẫn hoàn toàn là quyết định quan trọng mà chính cô ấy phải đưa ra. Cô ấy hiểu rất rõ ràng rằng AI rất giỏi trong việc tạo ra số lượng lớn các lựa chọn khác nhau, nhưng vẫn chưa đủ tốt trong việc nắm bắt được những sắc thái văn hóa tinh tế và ngữ cảnh kinh doanh cụ thể của từng tình huống.

1. Năng lực phán đoán chính xác

Mollick gọi năng lực này là việc trở thành “người sành sỏi thực sự về chất lượng đầu ra”. Bạn phải có khả năng phân biệt rõ ràng cái gì là thực sự tốt và xuất sắc, cái gì chỉ là đủ dùng cho mục đích hiện tại, cái gì đang sai lệch so với yêu cầu ban đầu, và cái gì cần phải được điều chỉnh thêm. Khả năng quan trọng này không thể đến từ việc ngồi đọc các cuốn sách hướng dẫn dày cộm hay tham gia vội vàng các khóa học ngắn hạn vài ngày. Nó chỉ có thể đến từ sự hiểu biết có chiều sâu thực sự về lĩnh vực chuyên môn của chính bạn.

Tôi từng có dịp làm việc chung với một chuyên gia phân tích dữ liệu có hơn 15 năm kinh nghiệm trong ngành tài chính. Anh ấy chia sẻ rằng khi AI đưa ra một mô hình dự đoán về xu hướng thị trường, anh ấy không bao giờ chỉ đơn giản nhìn vào con số độ chính xác của kết quả cuối cùng. Anh ấy luôn dành thời gian để xem xét kỹ lưỡng logic nội tại của toàn bộ mô hình, kiểm tra cẩn thận xem các biến số được chọn có thực sự hợp lý với thực tế hay không, suy nghĩ sâu về những yếu tố quan trọng nào có thể đã bị AI bỏ sót trong quá trình phân tích, và cân nhắc kỹ càng xem kết quả này có thực sự phù hợp với sự hiểu biết sâu rộng mà anh đã tích lũy được về ngành qua nhiều năm hay không. Anh ấy có thể làm được những điều này một cách tự nhiên và chính xác vì anh ấy đã dành trọn vẹn 10 năm làm việc không ngừng nghỉ trong lĩnh vực này, từng tự tay xây dựng các mô hình phân tích phức tạp từ con số không, và từng trải qua rất nhiều dự án thất bại đau đớn để rút ra những bài học kinh nghiệm quý báu.

AI có thể giúp rút ngắn đáng kể thời gian thực thi các bước kỹ thuật, nhưng nó hoàn toàn không thể thay thế được kinh nghiệm thực tế phong phú và khả năng phán đoán sắc bén đã được mài giũa qua hàng ngàn giờ làm việc trong thực tiễn.

1. Năng lực chấp nhận rủi ro có tính toán

Mollick nói về khái niệm “niềm tin tạm thời có chừng mực”. Bạn không thể có khả năng xác minh một cách hoàn hảo tuyệt đối mọi thứ mà AI tạo ra cho bạn, nhưng bạn phải có khả năng biết cách chấp nhận mức độ rủi ro phù hợp và hợp lý với từng tình huống cụ thể mà bạn đang đối mặt. Câu hỏi quan trọng không còn là “Cái này có hoàn toàn chính xác 100% không?” mà đã chuyển thành “Cái này có đủ tốt và phù hợp cho mục đích mà tôi cần sử dụng nó hiện tại không?”

Một email nội bộ thông báo đơn giản về lịch họp tuần tới do AI viết ra có thể hoàn toàn chấp nhận được những sai sót rất nhỏ về cách diễn đạt câu từ. Một báo cáo tài chính quan trọng sẽ được trình bày lên hội đồng quản trị của công ty thì tuyệt đối không thể chấp nhận bất kỳ sai sót nào. Một bản phác thảo ý tưởng sơ bộ cho chiến dịch marketing mới có thể để AI tự do sáng tạo và thử nghiệm nhiều hướng khác nhau. Một hợp đồng pháp lý có giá trị ràng buộc thì cần phải được kiểm tra tỉ mỉ từng điều khoản một chữ.

Bạn cần phải xây dựng cho mình một hệ thống phân loại rõ ràng và chi tiết về mức độ quan trọng cũng như tác động tiềm năng của từng loại công việc khác nhau mà bạn thường xuyên phải làm, từ đó có thể đưa ra quyết định đúng đắn về mức độ tin tưởng và mức độ kiểm tra kỹ lưỡng phù hợp khi làm việc với AI.

Hành động cụ thể ngay bây giờ

Nếu bạn hiện đang ở trong độ tuổi lao động, đang làm việc trong các vị trí chuyên môn có tính kỹ thuật cao hoặc các vị trí quản lý trung cấp, thì đây chính là thời điểm quan trọng nhất để bạn bắt đầu hành động ngay lập tức.

Đừng hoàn toàn ngừng làm việc trực tiếp với các nhiệm vụ cốt lõi quan trọng nhất trong lĩnh vực chuyên môn của bạn, dù cho AI hiện tại đã có thể làm chúng nhanh hơn rất nhiều so với con người. Hãy cố gắng dành ra ít nhất 30% tổng thời gian làm việc của mình mỗi tuần để tự tay thực hiện những công việc có độ phức tạp cao và khó khăn, nhằm mục đích duy trì và tiếp tục phát triển khả năng phán đoán chuyên môn sâu của bản thân. Nếu bạn đang làm việc trong lĩnh vực kế toán tài chính, đừng để AI làm tất cả các loại báo cáo từ đầu đến cuối. Hãy tự mình làm ít nhất một phần trong số đó, đặc biệt chú trọng vào những phần khó và phức tạp nhất. Nếu bạn đang làm việc trong lĩnh vực marketing và truyền thông, đừng chỉ đơn giản lấy những nội dung mà AI tạo ra rồi sử dụng ngay lập tức mà không suy nghĩ gì thêm. Hãy tự tay viết một số bài viết quan trọng, tự mình phân tích chi tiết một số chiến dịch thành công và thất bại.

Đầu tư một lượng thời gian đáng kể và nghiêm túc để hiểu sâu hơn nữa về lĩnh vực chuyên môn của chính mình, không chỉ dừng lại ở mức độ hiểu biết nông cạn trên bề mặt. AI hiện tại hoàn toàn có thể thay thế được những kiến thức cơ bản nằm trên bề mặt và dễ tìm kiếm, nhưng nó vẫn chưa có khả năng thay thế được sự hiểu biết có chiều sâu thực sự, có đầy đủ ngữ cảnh văn hóa và xã hội, và có khả năng kết nối linh hoạt với thực tế phức tạp đang thay đổi từng ngày. Hãy đọc những cuốn sách chuyên ngành có giá trị cao, tích cực tham gia vào các dự án thực tế mang tính thách thức lớn, và thường xuyên trao đổi học hỏi với những người có nhiều năm kinh nghiệm thực chiến trong lĩnh vực.

Thực hành làm việc với AI theo cả hai phương thức khác nhau một cách đều đặn: vừa cộng tác chặt chẽ từng bước chi tiết vừa ủy thác nhanh toàn bộ công việc. Bạn thực sự cần phải biết và thành thạo cả hai cách làm việc này. Khi bạn cộng tác chặt chẽ với AI qua nhiều vòng trao đổi, bạn sẽ hiểu rõ hơn về cách AI hoạt động và ra quyết định như thế nào, bạn sẽ học được cách hướng dẫn AI một cách hiệu quả và chính xác hơn rất nhiều. Khi bạn ủy thác nhanh toàn bộ công việc cho AI và chờ nhận kết quả cuối, bạn đang rèn luyện khả năng quan trọng là đánh giá nhanh chóng chất lượng của sản phẩm hoàn thiện. Hãy dành thời gian so sánh kỹ lưỡng những gì AI tạo ra với những gì bạn tự tay làm trong cùng một nhiệm vụ. Tìm ra những điểm khác biệt lớn và nhỏ giữa hai kết quả, cố gắng hiểu rõ tại sao lại có những sự khác biệt đó.

Xây dựng cho bản thân một bộ tiêu chuẩn đánh giá chất lượng rõ ràng và cụ thể cho từng loại công việc khác nhau mà bạn thường xuyên phải làm. Một bản phân tích dữ liệu thực sự tốt và có giá trị trông như thế nào và cần có những yếu tố gì? Một báo cáo chiến lược đầy đủ và thuyết phục cần phải bao gồm những phần nào và phân tích những vấn đề gì? Một bản kế hoạch dự án chặt chẽ và khả thi cần phải được kiểm tra những điểm quan trọng nào trước khi đưa vào thực hiện? Khi bạn đã có trong tay những tiêu chuẩn đánh giá rõ ràng và cụ thể như vậy, bạn sẽ có đủ khả năng để đánh giá một cách chính xác và khách quan những đầu ra mà AI tạo ra cho bạn theo đúng các tiêu chuẩn nghề nghiệp đó.

Kết lại

AI trong thời đại hiện nay đang hoạt động ngày càng giống như vị thần đèn trong truyện cổ tích, vô cùng mạnh mẽ và tạo ra kết quả ấn tượng nhưng lại rất khó hiểu về cách thức hoạt động bên trong. Bạn hoàn toàn không có khả năng ngăn cản được xu hướng phát triển mạnh mẽ này. Nhưng bạn vẫn hoàn toàn có thể chủ động lựa chọn vị trí và vai trò của chính mình trong thế giới mới đang hình thành từng ngày.

Bạn có thể chọn cách trở thành người biết cách ủy thác công việc cho thần đèn AI một cách thông minh và đồng thời có đầy đủ năng lực chuyên môn để làm việc hiệu quả với những kết quả mà thần đèn AI mang lại. Hoặc bạn có thể để mình trở thành người chỉ biết máy móc ủy thác công việc cho thần đèn AI rồi ngồi chờ nhận kết quả mà hoàn toàn không có khả năng đánh giá chính xác chất lượng thực sự. Sự khác biệt lớn giữa hai nhóm người này sẽ quyết định ai sẽ còn có giá trị cao trong nền kinh tế mới đang thay đổi nhanh chóng, và ai sẽ dần dần trở thành lao động dư thừa bị đào thải.

Lựa chọn quan trọng không nằm ở việc bạn có quyết định sử dụng AI trong công việc hàng ngày hay không sử dụng. Lựa chọn thực sự quan trọng nằm ở chỗ bạn có thể duy trì và tiếp tục phát triển được ba năng lực cốt lõi hay không: năng lực phán đoán chính xác chất lượng công việc, năng lực định hướng rõ ràng khi nào nên dùng AI và như thế nào, và năng lực chấp nhận rủi ro có tính toán cẩn thận trong từng tình huống cụ thể. Đây là ba thứ mà AI hiện tại vẫn chưa có khả năng thay thế được con người, và rất có thể sẽ không bao giờ có thể thay thế được một cách hoàn toàn.

Đừng để việc AI có thể làm công việc của bạn nhanh hơn gấp nhiều lần khiến bạn dần dần mất đi cơ hội quý báu để trở nên giỏi giang hơn và phát triển năng lực chuyên môn sâu hơn. Tốc độ hoàn thành công việc không phải là tất cả mọi thứ trong sự nghiệp. Khả năng phán đoán chính xác và sâu sắc mới chính là thứ tạo ra sự khác biệt lớn về giá trị nghề nghiệp trong tương lai.

Bài gốc trên Substack của Lê Đình Lực.