5 NĂM KINH NGHIỆM HAY 5 NĂM TÍCH LŨY NĂNG LỰC?
Đọc một bài chia sẻ của một bạn kỹ sư IT ở Nhật với câu hỏi:
Nên ở lại Nhật hay về Việt Nam?
Theo tôi, đó chưa phải câu hỏi quan trọng nhất.
Câu hỏi quan trọng hơn là:
Sau 5 năm, bạn thực sự tích lũy được điều gì?
AI đang khiến giá trị của những công việc lặp lại giảm rất nhanh.
Thị trường sẽ ngày càng ít trả tiền cho số năm kinh nghiệm.
Thị trường trả tiền cho độ khó của bài toán mà bạn có thể giải quyết.
Có lẽ đó cũng là lý do, ngay từ khi bắt đầu đào tạo AI, tôi chưa bao giờ muốn chỉ dạy cách sử dụng một công cụ.
Mỗi chương trình đều được thiết kế dựa trên bài toán thực tế của doanh nghiệp.
Tôi không bắt đầu bằng câu hỏi:
“Hôm nay nên dạy ChatGPT hay Gemini?”
Mà bắt đầu bằng:
“Doanh nghiệp đang gặp vấn đề gì và AI có thể tạo ra giá trị ở đâu?”
Càng làm, tôi càng nhận ra đào tạo chỉ là điểm khởi đầu.
Một doanh nghiệp có thể biết dùng AI, nhưng nếu quy trình, dữ liệu, hệ thống và con người chưa sẵn sàng thì AI rất khó tạo ra giá trị bền vững.
Gần đây, một doanh nghiệp SME tìm đến tôi với mong muốn đồng hành AI hóa toàn bộ doanh nghiệp.
Điều họ cần không phải là một chatbot hay vài buổi đào tạo.
Họ cần một lộ trình tổng thể: từ marketing, bán hàng, số hóa quy trình, xây dựng hệ thống tri thức, tối ưu vận hành, đến quản trị nhân sự, KPI, BSC và workflow.
Doanh nghiệp không mua AI.
Doanh nghiệp mua khả năng giải quyết bài toán của họ bằng AI.
Đó cũng là lý do tôi đi sâu hơn vào AI Readiness và AI Transformation.
Không phải vì AI ngày càng phức tạp.
Mà vì bài toán của doanh nghiệp luôn lớn hơn rất nhiều so với việc học một công cụ AI.
Có lẽ, câu hỏi quan trọng không phải là:
Ở lại Nhật hay về Việt Nam?
Mà là:
Sau 5 năm, bạn đã trở thành người có thể giải quyết những bài toán lớn hơn đến đâu?
Theo tôi, đó mới là tài sản khó bị AI thay thế nhất.
