Đầu tuần này, tôi đăng một bài viết có tên “2028 — Cuộc thanh lọc dữ liệu vĩ đại”. Ban đầu nó được viết như một bài châm biếm. Một cách “nhại lại” bản nghiên cứu “2028 Global Intelligence Crisis” của Citrini Research — báo cáo đã khiến thị trường chứng khoán chao đảo đầu tuần — nhưng lần này nhắm thẳng vào ngành dữ liệu.
Bài viết được trình bày như một bản ghi nhớ hư cấu từ năm 2028, nhìn lại cách mọi thứ đã sụp đổ. Một kiểu tác phẩm giả tưởng thời sự.
Nhưng khi tôi đọc lại nó vào cuối ngày hôm đó, nó không còn giống châm biếm nữa.
Như William Gibson từng nói:
“Tương lai đã ở đây rồi — chỉ là nó chưa được phân phối đồng đều.”
Cuộc thanh lọc dữ liệu lớn đã bắt đầu rồi.
Bài viết đã chạm vào một điều gì đó
Bài viết rõ ràng đã chạm đến một dây thần kinh nhạy cảm.
Theo những gì tôi thấy, nó được chia sẻ rộng rãi trên:
-
LinkedIn
-
Substack
-
các kênh Slack riêng tư
Lúc đó tôi nhận ra rằng nó đã vượt qua một ngưỡng nào đó.
Vì vậy tôi muốn chia sẻ thêm vài suy nghĩ đã quanh quẩn trong đầu mình suốt tuần này. Những cuộc trò chuyện tôi có sau khi đăng bài chỉ càng củng cố cảm giác rằng dòng thời gian trong bài viết của tôi có thể còn quá lạc quan.
Một điều gì đó lớn vừa thay đổi
Tuần này tôi đã nói chuyện với:
-
các kỹ sư dữ liệu
-
các nhà sáng lập
-
các nhà đầu tư
Và cảm giác chung là đã có điều gì đó thay đổi trong một hoặc hai tháng gần đây.
Tôi không nói về sự cải thiện dần dần. Tôi đang nói về một bước nhảy lớn.
Các mô hình AI bỗng nhiên trở nên rất giỏi gần như chỉ sau một đêm.
Những thứ trước đây chỉ là trợ lý viết code khá ổn — có thể viết SQL tạm được — giờ đây có thể tạo ra công việc chất lượng production:
-
pipeline dữ liệu
-
cấu hình hệ thống
-
tài liệu chiến lược
Gần như mỗi bản cập nhật mô hình mới đều khiến người dùng hàng ngày cũng bất ngờ.
Nhiều người bạn của tôi đã nói cùng một câu:
“Tôi không biết chuyện gì đã xảy ra, nhưng có gì đó đã thay đổi.”
Các mô hình đã vượt qua một ngưỡng mà khoảng cách giữa “demo thú vị” và “thay thế công việc thật” gần như biến mất đối với một lượng lớn nhiệm vụ.
Nếu bạn không cảm nhận được sự thay đổi này, có lẽ là vì bạn chưa dùng các mô hình mới nhất. Và nếu bạn chưa dùng chúng, thì bạn đang tụt lại phía sau.
Hãy dùng các mô hình mới càng sớm càng tốt.
Quy trình làm việc của tôi là bằng chứng
Mặc dù đôi khi tôi có vẻ giống một ông già cáu kỉnh, tôi vẫn đang theo sát những gì đang diễn ra.
Tôi không chỉ nói lý thuyết — tôi đang sống cùng nó mỗi ngày.
Trong một ngày bình thường, tôi có:
-
ChatGPT
-
Gemini
-
Codex
-
Claude Code
-
Cowork
chạy liên tục trong nền, xây dựng mọi thứ cho tôi và giúp tôi làm hầu hết mọi việc.
Mọi thứ giờ đây thật điên rồ.
Tôi thức dậy, bật AI lên, rồi đi pha cà phê.
Thật sự cảm giác như lãng phí nếu không để AI chạy trong lúc mình làm việc khác — ví dụ như chờ máy Nespresso pha cà phê.
Những công việc trước đây mất vài tuần giờ chỉ còn vài giờ.
Những công việc mất vài giờ giờ chỉ còn vài phút.
Một ví dụ nhỏ
Tuần này tôi dùng Gemini trong Google Workspace để:
-
đọc email
-
trích xuất tất cả các việc cần làm từ các chuỗi email
Nó làm việc đó rất tốt.
Danh sách việc tiếp theo của tôi là tự động hóa toàn bộ quy trình đó bằng AI agents.
Trước đây đó là công việc hành chính mà tôi có thể phải thuê một người làm. Bây giờ nó chỉ là một tác vụ tự động chạy theo lịch.
Và tôi có cảm giác rằng mọi thứ mới chỉ bắt đầu.
Hãy dùng AI để loại bỏ công việc lặp lại
Nếu bạn đang xây dựng hoặc vận hành hệ thống production, bài học ở đây là:
Hãy dùng AI để loại bỏ những công việc lặp lại làm bạn kiệt sức.
Bạn nên dành thời gian cho những việc thực sự quan trọng, và tự động hóa phần nhàm chán.
Đó là kỹ thuật ở trạng thái tốt nhất.
Một nghịch lý thú vị
Có một nghịch lý mà tôi gặp liên tục:
Mỗi khi tôi tự động hóa một việc, mười việc mới lại xuất hiện.
Hóa ra nút thắt cổ chai chưa bao giờ là:
-
ý tưởng
-
tham vọng
Mà là băng thông cá nhân.
AI đang phá vỡ giới hạn đó.
Điều này vừa phấn khích, vừa hơi đáng sợ, bởi vì giờ tôi có nhiều thứ để xây dựng hơn, không phải ít đi.
Mục tiêu của tôi là tự động hóa ít nhất một thứ mỗi ngày.
Tiêu chuẩn đang tăng rất nhanh
Một kết luận khó chịu là:
Tiêu chuẩn để được trả tiền đang tăng lên rất nhanh.
Nếu công việc của bạn có thể được mô tả đơn giản là làm theo quy trình đã được ghi lại, thì cửa sổ cơ hội đang đóng lại nhanh chóng.
AI đang trở nên cực kỳ mạnh.
Và ngay cả khi bong bóng AI vỡ, tiến bộ có lẽ vẫn sẽ tiếp tục.
Điều gì vẫn đáng để trả tiền?
Những thứ vẫn đáng để trả tiền là những thứ cần:
-
gu thẩm mỹ
-
khả năng phán đoán
-
chuyên môn sâu
Ví dụ: tôi thuê designer cho cuốn sách của mình.
Thiết kế do AI tạo ra vẫn thiếu sự tinh tế cần thiết. Nó có thể tạo ra thứ tạm chấp nhận được, nhưng “tạm chấp nhận” không đủ tốt khi bạn đặt tên mình lên sản phẩm.
Những thứ đáng tiền hiện nay là:
-
khả năng phán đoán
-
hiểu biết lĩnh vực
-
kinh nghiệm tổ chức
-
khả năng ra quyết định trong sự mơ hồ
“AI không hiểu doanh nghiệp của tôi”
Đây là câu tôi nghe rất nhiều.
Và đúng — hiện tại AI chưa hiểu rõ:
-
các quy tắc nội bộ phức tạp
-
những hệ thống kỳ quặc của tổ chức
Nhưng tôi đã học được một điều:
Bất cứ thứ gì bạn nghĩ AI không thể làm hôm nay, nó sẽ làm được sớm hơn bạn nghĩ.
Mỗi lần tôi nói “AI không thể làm việc này”, phiên bản mô hình tiếp theo lại xóa luôn giới hạn đó.
Một sự thật khó nói
Sự thật là nhiều kỹ sư cũng không hiểu doanh nghiệp.
Rất nhiều người xây dựng sự nghiệp dựa trên việc biết:
-
cấu hình YAML nào giúp Tool A nói chuyện với Tool B
Nhưng đó không phải hiểu biết kinh doanh.
Đó chỉ là kiến thức cấu hình — và đó chính là loại công việc AI làm rất tốt.
Ai sẽ ổn trong tương lai?
Những người sẽ ổn là những người ngồi xuống với người dùng kinh doanh và hỏi:
-
“Bạn đang cố gắng đưa ra quyết định gì?”
-
“Kết quả cuối cùng bạn muốn đạt được là gì?”
Hãy đặt công việc của bạn gần các hoạt động tạo ra doanh thu, không phải chỉ là trung tâm chi phí.
Nếu giá trị của bạn gắn trực tiếp với doanh thu, bạn đang ở vị trí tốt.
Nếu giá trị của bạn chỉ là “tôi biết dùng dbt”, thì bạn nên bắt đầu đa dạng hóa kỹ năng ngay bây giờ.
Vậy bạn nên làm gì?
Nếu có một điều tôi muốn bạn nhớ từ cả bài viết gốc và bài bổ sung này, thì đó là:
Cuộc thanh lọc dữ liệu lớn không phải là sự kiện của năm 2028. Nó đang xảy ra ngay lúc này.
Một số người tôi nói chuyện — những người kỳ cựu trong ngành — đã bắt đầu nghĩ đến bước đi tiếp theo của họ.
Không phải hoảng loạn.
Chỉ là họ nhận ra điểm bước ngoặt khi nó xuất hiện.
Những việc bạn nên làm ngay
1. Học AI ngay bây giờ
Một số người thử ChatGPT hai năm trước và không quay lại nữa.
Các mô hình hiện tại hoàn toàn khác.
Nếu công ty không trả tiền cho công cụ AI, hãy tự bỏ 20 đô mỗi tháng.
2. Tiến gần hơn với kinh doanh
Hiểu tại sao dữ liệu tồn tại, không chỉ cách di chuyển nó.
3. Xây dựng những thứ thực sự quan trọng
Những hào lũy thực sự là:
-
chuyên môn lĩnh vực
-
hiểu biết tổ chức
-
quan hệ
-
khả năng phán đoán
Không phải chỉ là công cụ.
4. Tìm cộng đồng của bạn
Khi AI tự động hóa nhiều việc hơn, con người sẽ càng cần kết nối và trao đổi thật sự.
Thế giới đang thay đổi với tốc độ cực nhanh.
Cuộc thanh lọc lớn đã bắt đầu.
Hãy hành động tương ứng.