Tôi đã tư duy cách dùng AI như thế nào trong công việc?

Trong một năm vừa rồi, tôi đã khuếch đại năng lực của mình lên gấp hai, thậm chí gấp ba lần nhờ AI. Không phải vì tôi dùng nhiều công cụ hơn người khác, mà vì tôi học được cách chuyển toàn bộ tư duy nội tại của mình thành hệ thống để AI có thể nhân rộng năng lực đó.

Sự thay đổi không chỉ nằm ở việc làm nhanh hơn, mà ở việc suy nghĩ rõ hơn, cấu trúc tốt hơn và để AI vận hành những gì trước đây chỉ có tôi mới làm được.

Trong phạm vi bài viết, tôi sử dụng thuật ngữ AI để tạm thay thế cho thuật ngữ LLM.

Vì sao tư duy quan trọng hơn kỹ năng AI?

Nhiều người có thể sẽ thấy hoang mang vì phải:

• Học thêm ngôn ngữ mới, có thể là code cơ bản như HTML, CSS
• Hiểu biết vềLangChain (và còn nhiều ví dụ thực tế khác)
• Viết prompt, đưa logic vào prompt
• Agent là gì? Agentic hoạt động như thế nào?
• Lo lắng liệu công việc design/code hiện tại có bị AI thay thế hoàn toàn?

Nhưng thực ra họ lại bỏ lỡ mỏ vàng thật sự. Nó chính là tư duy bên trong của bạn. Tư duy có thể là thứ mà bình thường bạn luôn nghĩ là không có gì đặc biệt. Nhưng thực ra chính nó là thứ mà AI không thể đọc được, không thể sao chép được.

Chúng ta đã quá quen với việc sử dụng công cụ và quy trình. Và chúng ta cũng quá quen với việc chậm dịch chuyển tư duy hoặc tạo ra tư duy mới phù hợp.

Nếu bạn làm trong một môi trường công việc đang áp dụng AI và cũng đang build sản phẩm có AI, chỉ cần dạo quanh Internet nửa ngày là bạn sẽ thấy rất nhiều công cụ AI có thể làm các việc sau đến mức dư thừa:

• Viết nội dung
• Code. Trend về vibe coding cũng đang rất nổi.
• Design
• Automation

Trong số nhiều công cụ,sản phẩm có AI, thứ duy nhất thực sự khan hiếm là Năng lực phán đoán thuần túy của con người.

Và tôi nghĩ đôi khi bạn đã có điều đó rồi, chỉ là bạn chưa từng nhận ra nó là một tài sản của riêng bạn. Và đó cũng là lý do tại sao đây là thứ giá trị nhất trong thời đại AI: Bạn không cần học cách nghĩ như AI. Bạn cần học cách khiến AI nghĩ giống bạn.

AI có thể học mọi thứ, ngoại trừ...

...ngoại trừ những gì con người không chuyển thành lời nói hoặc mô tả được.

Với tốc độ nâng cấp version của GPT, Claude, Gemini hiện nay thì AI đã thu thập gần như toàn bộ:

• mọi cuốn sách
• mọi trang tài liệu
• mọi hướng dẫn
• mọi thread trên StackOverflow
• mọi repo GitHub
• mọi transcript podcast
• mọi trang Wikipedia
• hàng triệu file Figma, Dribbble, Behance bị quét rồi

Cho nên khi nói "Các mô hình ngôn ngữ đã nuốt trọn Internet" thì đó là một cách chúng ta đang ví von.

Dẫn chứng quan trọng:

• Gemeini 3.0 có kết hợp Google Search, Youtube Search
• Perplexity và trình duyệt Comet

Nhưng vẫn còn một loại tri thức hoàn toàn vô hình với AI: Đó là những quyết định mà con người tạo ra, nhưng không bao giờ nói được thành lời hoặc rất khó để mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Đó là những năng lực:

• Lý luận vô thức (Unconscious reasoning)
• Trực giác
• Các quy tắc ngầm, lối suy luận rút gọn chỉ mình bạn biết (Private heuristics)
• Những lối tắt trong tư duy (Shortcuts)
• Các mô hình tinh thần về cách thế giới vận hành (Mental models)
• Cảm nhận bản năng (Gut filters)
• Những đánh giá thầm lặng (Silent judgments)

Tất cả những thứ này đều không được ghi lại, cũng không được lưu trữ. Và AI thì không thể nhìn thấy điều mà nó không quan sát được.

Cho nên kỹ năng giá trị nhất trong kỷ nguyên AI không phải là biết code, mà là sở hữu thứ mà AI không bao giờ học được. Đây cũng không phải là cuộc chơi xoay quanh việc:

• Ai prompt giỏi hơn
• Ai code nhanh hơn
• Ai cập nhật công cụ mới nhanh hơn
• Ai biết chọn đúng mô hình hơn

Những điều trên là phần nổi của tảng băng. Năng lực thực sự đang diễn ra ở một tầng sâu hoàn toàn khác. Thứ duy nhất AI không thể học là kiểu tư duy mà nó không thể quan sát.

Đó là lý do vì sao những người sẽ kiểm soát được năng lực của AI là những người dịch được điều không nói thành điều có thể mô tả được.

Các mô hình AI chỉ thông minh khi con người có thể giải thích suy nghĩ của mình

Ngay cả những mô hình thông minh nhất thế giới vẫn thất bại khi gặp các kiểu sau:

• Các trường hợp ngoại lệ khó xử lý (edge cases)
• Sự mơ hồ trong tình huống hoặc dữ liệu (ambiguity)
• Những ràng buộc phức tạp của thực tế(messy real-world constraints)
• Các ưu tiên xung đột nhau
• Các đánh đổi mang tính đạo đức (ethical tradeoffs)
• Các phán đoán mơ hồ khó định lượng (fuzzy judgment)
• Chuyển đổi ngữ cảnh liên tục (context-switching)
• Những tình huống hiếm gặp trong từng lĩnh vực chuyên môn (rare domain scenarios)

Lý do là vì tất cả những thứ đó không hề được ghi lại ở bất kỳ đâu trên internet. Con người không viết ra từng bước lý luận của họ. Họ chỉ đơn giản là hành động, làm công việc của mình. Và AI thì không thể học từ những hành động đó.

Những hiểu biết thầm lặng bên trong bạn quan trọng hơn bạn từng nghĩ

Có vài ví dụ về những điều AI không thể tự học, trừ khi con người nói ra:

• Cách một Principal Engineer cảm nhận tính năng có lỗi kể cả trước khi kịp thấy dòng code sai ở đâu
• Cách một salesperson giỏi nghe ra sự căng thẳng rất nhỏ trong giọng khách hàng
• Cách một đầu bếp biết món ăn sai ngay từ mùi hương đầu tiên

Đây là loại trí tuệ mà con người tích lũy qua việc sống và trải nghiệm thật sự. AI không thể vượt qua con người trong những lĩnh vực mà con người chưa từng diễn đạt hóa các quy tắc.

Vì vậy nếu bạn đã có được tư duy đã tích lũy suốt 5, 10, 20 năm làm việc, hãy sử dụng toàn bộ tư duy đó và chuyển nó thành prompt, workflow, decistion tree, logic, heuristic, tiêu chí đánh giá và bộ hướng dẫn cho AI chạy việc giúp.

Nói cách khác, bạn sẽ chuyển trực giác của mình thành bản thiết kế có thể đọc được bởi AI. Có nghĩa là bạn phải biết cách giải thích tư duy của mình cho máy móc hiểu.

Và nếu bạn làm được điều này? AI khuếch đại bạn lên gấp nhiều lần, vượt xa mọi khả năng mà một con người đơn lẻ có thể tự làm.

Điểm rẽ quan trọng trong cách con người dùng AI trong công việc

Nếu chúng ta có cơ hội tham gia vào công việc có sử dụng AI hàng ngày, hoặc build sản phẩm có AI, dần dần sẽ có 2 nhóm:

1. Những người để AI quyết định thay họ: là những người chỉ dùng công cụ. Đây là nhóm tiêu thụ, nhóm để AI thay thế cách họ suy nghĩ. Ví dụ bạn sử dụng ChatGPT xong thấy 1 kết quả ưng ý, và bạn cũng dùng suy nghĩ đó cho các việc tương tự khác.
2. Những người dạy AI cách họ suy nghĩ: là nhóm tạo ra hệ thống

Khoảng cách giữa hai nhóm này sẽ còn lớn hơn khoảng cách giữa người biết dùng máy tính và người không từng chạm vào máy tính (digital divide). Trong giai đoạn cuối thế kỷ 20 và đầu thế kỷ 21, cùng với máy tính cá nhân, Internet và thiết bị di động lan rộng, có một khoảng cách lớn giữa người có kỹ năng sử dụng công nghệ và người không, tạo ra một dạng phân biệt mới về khả năng tiếp cận thông tin, việc làm, học tập.

Ý tôi khi nói rằng khoảng cách giữa nhóm dùng AI hiệu quả và nhóm không tận dụng được tư duy + AI sẽ còn lớn hơn khoảng cách digital devide trước đây là một ẩn dụ có cơ sở.

Phần lớn mọi người sẽ không bao giờ nhận ra rằng họ vốn đã mang trong mình thứ mà AI cần nhất, nhưng không thể tự tạo ra, nó là phần trí tuệ thầm lặng nằm sâu bên trong họ.

Nhưng bây giờ bạn đã thấy điều đó.