10/08/2026
THE PERSPECTIVE #1: KHI "BIẾT DÙNG AI" TRỜ THÀNH KỸ NĂNG PHỔ THÔNG.
Lịch sử công nghệ luôn có một quy luật thú vị: những kỹ năng từng tạo ra lợi thế rồi sẽ dần trở thành kỹ năng phổ thông. Đã từng có thời điểm, biết dùng Excel là một lợi thế nghề nghiệp thực sự. Ngày nay, đó gần như là điều kiện tối thiểu để có thể ứng tuyển.
AI cũng đang đi theo đúng con đường đó, chỉ khác là mọi thứ diễn ra nhanh hơn rất nhiều. Chỉ 1 năm trước, biết viết prompt cho ChatGPT vẫn có thể là một lợi thế. Bây giờ, một học sinh cấp ba cũng dựng được video hoàn chỉnh bằng AI trong vài phút.
Và tại ABC, chúng tôi cũng thấy rõ một điều: AI đang giúp chúng ta tạo ra sản phẩm nhanh hơn bao giờ hết, nhưng tốc độ đưa ra những quyết định đúng lại chưa hề tăng theo. Lập trình viên viết code nhanh hơn, tester tạo test case nhanh hơn, BA tổng hợp yêu cầu nhanh hơn, và marketing sản xuất nội dung cũng nhiều hơn.
Nhưng có sự thật là một dự án hiếm khi thất bại vì thiếu tài liệu, mã nguồn hay nội dung. Nguyên nhân thường là hiểu sai yêu cầu, dữ liệu thiếu nhất quán, hoặc sản phẩm làm ra chưa đúng nhu cầu. Nói cách khác, giá trị của AI nằm ở tốc độ, còn giá trị của chuyên môn lại nằm ở việc biết chọn đúng hướng đi.
TỪ "BIẾT DÙNG" SANG "BIẾT QUYẾT ĐỊNH"
Khi ai cũng tạo ra sản phẩm nhanh như nhau, câu hỏi đáng quan tâm chính là: bạn dùng AI để tạo ra giá trị gì.
Một marketer dùng AI có thể ra cả trăm bài viết trong thời gian ngắn. Nhưng năng lực thật sự nằm ở việc biết đâu là điều khách hàng thực sự cần, thông tin nào là đáng khai thác, nội dung nào là bán được hàng.
Một lập trình viên dùng AI có thể tạo ra hàng nghìn dòng code chỉ trong vài phút. Nhưng giá trị nằm ở việc lập trình viên đó có biết nên xây cái gì, kiến trúc nào phù hợp, rủi ro nằm ở đâu hay không.
Ba câu chuyện từ chính ABC cho thấy AI đang thay đổi giá trị của kỹ năng nhanh đến mức nào.
Thứ nhất, trong một dự án ứng dụng cho đội ngũ làm việc trực tiếp tại hiện trường (giao nhận, khảo sát, bảo trì...), AI đã hỗ trợ Dev tạo giao diện và dữ liệu mẫu rất nhanh. Nhưng phần khó thật sự là xác định màn hình nào dùng chung dữ liệu, quy trình nào cần được làm mới cho phù hợp với hệ thống hiện tại. Thiếu đi sự hiểu đúng về nghiệp vụ, AI vẫn có thể cho ra một phiên bản phần mềm, chỉ là một phiên bản không thể dùng.
Thứ hai, ở một dự án nền tảng theo dõi tình trạng nhiều dịch vụ, việc tạo biểu đồ theo dõi tương đối đơn giản. Phần khó là biết khi nào một chỉ số thật sự đáng lo, sự cố nào ảnh hưởng đến người dùng, và ai cần được báo ngay. Có hàng triệu con số cũng chưa chắc dẫn tới một quyết định đúng, nếu thiếu người hiểu nghiệp vụ đứng sau những con số đó.
Thứ ba, trong dự án nhận diện ranh giới nông trại từ ảnh vệ tinh, mô hình AI cần chính xác, đồng thời phải vận hành được với chi phí hợp lý cho từng nông hộ. Lợi thế thật sự đến từ cách đội ngũ chọn dữ liệu, kiểm soát chất lượng, và cân bằng giữa độ chính xác với chi phí.
LỢI THẾ DỒN VỀ 2 ĐẦU QUY TRÌNH
Khi AI làm tốt phần ở giữa, giá trị con người dồn về hai đầu: đầu vào là khả năng hiểu đúng vấn đề (khách hàng cần gì, đâu là nguyên nhân thật), đầu ra là khả năng đánh giá và chịu trách nhiệm (kết quả có tin được không, rủi ro nằm ở đâu, bước tiếp theo là gì).
Phần ở giữa, AI đảm nhiệm ngày càng nhiều. Điều đó có nghĩa những năng lực khó tự động hóa sẽ trở nên có giá trị hơn: khả năng giải quyết vấn đề, tư duy phản biện, kiến thức chuyên môn, sự sáng tạo và tư duy chiến lược.
Tại ABC Digital, mục tiêu vượt xa việc mỗi người biết dùng thêm một công cụ AI mà còn là xây dựng là một hệ thống làm việc có AI ở bên trong. Một hệ thống như vậy cần nhiều hơn những công cụ mạnh: dữ liệu đủ tin cậy để AI có thể dựa vào, tiêu chuẩn chất lượng để biết thế nào là một kết quả tốt, cơ chế kiểm tra để phát hiện sai sót, và quan trọng nhất là con người chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng.
Đây có lẽ là ranh giới thật sự trong vài năm tới: giữa người chỉ dùng AI như một công cụ, và người biết thiết kế cách làm việc cùng AI như một hệ thống. Khoảng cách này nhiều khả năng sẽ ngày càng lớn.
Câu hỏi đáng đặt ra lúc này sẽ thay đổi từ "Tôi có thể dùng AI để làm công việc này nhanh hơn như thế nào?", mà nên là:"Nếu AI có thể đảm nhận 80% những việc tôi đang làm, thì 20% còn lại tôi cần trở nên xuất sắc như thế nào?"
AI chỉ khiến những lợi thế hời hợt nhanh chóng mất giá. Chứ chưa từng làm mất đi giá trị cạnh tranh ở con người, nó buộc chúng ta phải tìm lại giá trị thực sự của mình.
