AI là kỹ năng: 3 lý do học thôi chưa đủ, phải tự làm

AI là kỹ năng, và kỹ năng nào cũng có hai phần: kiến thức và thực hành. Học khóa này khóa kia chỉ cho bạn phần kiến thức. Kỹ năng thật chỉ hình thành khi bạn tự build được một thứ chạy thật, trên bất kỳ nền tảng nào. Đi học mà không làm, hoặc thuê người khác làm thay, thì bạn không sở hữu được kỹ năng đó.

Tôi dùng AI đủ lâu để thấy một điều khá ngược với cách nhiều người đang học. Ai cũng hỏi nên học khóa nào, nên dùng công cụ nào. Nhưng câu hỏi đó đặt sai chỗ.

AI là kỹ năng: vì sao học xong vẫn chưa dùng được?

Trong quá trình tự nghiên cứu, tôi cũng học lớp này lớp kia như mọi người. Phần đó cho tôi kiến thức: biết agent là gì, prompt viết thế nào, model nào mạnh ở việc gì. Nhưng biết không có nghĩa là làm được.

Chuyện này không riêng gì AI. Mô hình 70-20-10 trong ngành đào tạo cho rằng phần lớn năng lực của người đi làm đến từ trải nghiệm trong công việc, khoảng 20% từ người khác kèm cặp, và chỉ khoảng 10% từ đào tạo chính quy, theo Training Industry. Tỷ lệ đó mang tính định hướng, không phải số đo chính xác. Nhưng hướng của nó thì rõ.

Tôi đã viết kỹ hơn về chuyện này trong bài học đi đôi với hành. Với AI, khoảng cách giữa biết và làm còn lớn hơn, vì công cụ đổi liên tục.

Xem video: các agent đang chạy mỗi ngày của tôi

Video dưới đây quay lúc tôi đi một vòng qua các màn hình đang chạy. Mỗi màn hình là một thứ tôi tự build, không phải thứ tôi học được từ một khóa nào.

Một agent lo phát triển sản phẩm: mỗi sáng tôi giao việc, nó triển khai dự án, sửa lỗi, làm tính năng mới. Cách giao việc này tôi đã kể trong bài dùng AI phát triển sản phẩm. Một agent khác quản lý trình duyệt. Rồi có cả một agent team do tôi tự dựng, cần gì thì giao qua Telegram, hoặc để nó tự chạy.

Bên cạnh đó là Claude, làm những việc chuyên sâu hơn. Lúc quay video, nó đang tự điều khiển trình duyệt và soạn toàn bộ giáo án cho một chương trình đào tạo mà tôi đã chốt trước. Tôi ra lệnh, rồi nó tự chạy.

Lý do 1: kỹ năng nằm ở tư duy giải quyết vấn đề, không ở công cụ

Khi bạn build được một thứ, bạn mang về nhiều hơn cái sản phẩm đó. Bạn có một cách nghĩ: gặp vấn đề thì chia nhỏ ra sao, giao cho AI phần nào, giữ lại phần nào để tự kiểm. Đó mới là kỹ năng.

Cách nghĩ đó không hết hạn khi công cụ đổi. Model mới ra, giao diện đổi, bạn vẫn giải được bài toán. Người chỉ học công cụ thì mỗi lần đổi lại phải học lại từ đầu.

Lý do 2: nền tảng nào cũng được, miễn là build một thứ chạy thật

Công nghệ AI rất khác nhau, nền tảng thì nhiều vô kể. Tôi không quá quan tâm chuyện đó. Chỉ cần bạn build được một thứ chạy thật trên một nền tảng, kỹ năng đã bắt đầu hình thành.

Bằng chứng nằm ngay trong video. Ở một môi trường khác, tôi có một agent chạy trên Copilot. Vì đã có phương pháp từ chỗ cũ, tôi mang nguyên cách làm đó sang. Nó cũng cứ thế mà tự chạy.

Thứ được mang sang không phải công cụ. Đó là cách làm.

Lý do 3: thuê người làm thì kỹ năng thuộc về người được thuê

Đây là chỗ nhiều chủ doanh nghiệp đi sai. Thấy AI quan trọng, họ làm một trong hai việc: cử người đi học, hoặc thuê người ngoài vào làm. Cả hai đều có chỗ dùng. Nhưng nếu dừng ở đó, tổ chức không sở hữu được kỹ năng.

Người đi học mà không có việc thật để làm thì kiến thức nằm trong sổ. Người được thuê làm xong thì mang cách nghĩ đi theo họ. Ba tháng sau, bạn lại đứng ở chỗ cũ.

Tổ chức muốn dùng AI thì bắt đầu từ đâu?

Nếu bạn hoặc tổ chức của bạn thấy cần đưa AI vào business, hãy coi AI là kỹ năng như mọi kỹ năng khác. Nó đòi hỏi đủ hai phần, học và làm, và phần làm phải nằm trong tay người của bạn.

Cách bắt đầu tôi hay đề xuất khá thẳng:

1. Chọn một việc thật đang tốn thời gian, không chọn bài tập mẫu.
2. Cho một nhóm nhỏ học vừa đủ để làm việc đó.
3. Build ngay một phiên bản chạy được, chấp nhận còn thô.
4. Ghi lại cách làm để mang sang việc thứ hai.

Một người làm giỏi chưa đủ để cả tổ chức đổi nhịp. Bài chuyển giao kiến thức AI cho đội ngũ nói kỹ vì sao cần một core team ba đến năm người, không phải một người hùng.

Bước tiếp theo

Nếu bạn đã rõ việc nào muốn đưa AI vào nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, AI Roadmap giúp bạn vạch lộ trình học và làm cho chính bài toán đó. Muốn trao đổi trước, có buổi tư vấn 30 phút miễn phí để xem việc nào nên làm đầu tiên.