Chúng ta vừa trải qua 3 giai đoạn của AI mà hầu hết mọi người không thực sự hiểu hết:
- Giai đoạn 1: phần lớn năm 2023. Bạn phải có nền tảng kỹ thuật. Model đã tồn tại nhưng liên tục “ảo giác”. Bạn cần hiểu sâu về kỹ thuật mới có thể lấy được bất kỳ giá trị hữu ích nào từ API LLM thô. Hầu hết chúng ta — bao gồm cả tôi — đều không đủ khả năng lúc đó. Tôi nhớ mình đã ở SaaStr Annual 2023, nói chuyện với David Sacks, hỏi ông ấy đang nghĩ gì về AI tại Craft. Ông ấy nói họ muốn 80% khoản đầu tư là AI. Tôi hỏi xem những công ty AI thực sự tốt trên thị trường lúc đó là gì. Câu trả lời: tất cả vẫn chỉ là proof of concept. Nhưng họ vẫn đầu tư toàn lực. Nếu bạn đầu tư ở tầng LLM, đó là quyết định đúng. Tôi thì không đủ giỏi để chơi ở tầng đó, chứ đừng nói đến việc triển khai AI agent B2B vào thời điểm đó.
- Giai đoạn 2: 2024 đến đầu 2025 — thời kỳ “prompt engineer kỳ lạ”. Bạn có thể ép các công cụ này làm điều gì đó hữu ích, nhưng phải viết những prompt cực kỳ dài, phức tạp, khó hiểu với bất kỳ ai khác. “Prompt engineer” trở thành công việc hot nhất hành tinh trong khoảng một năm. Và giờ thì công việc đó đã chết.
- Giai đoạn 3 — tức là hiện tại — là thời kỳ mà những generalist thông minh bình thường có thể khiến AI agent và công cụ AI làm được những điều thực sự kỳ diệu và hữu ích. Không cần prompt rối rắm. Không cần bằng kỹ sư. Chỉ cần kỹ năng triển khai phần mềm mà bạn có thể đã có sẵn. Một phần đến từ bước nhảy vọt của các model như Opus 4.5+. Một phần đến từ việc các sản phẩm agent đã tốt hơn rất nhiều. Là cả hai yếu tố. Và nó đang xảy ra ngay bây giờ.
Sự chuyển đổi này cực kỳ quan trọng.
Bởi vì những câu hỏi mà mọi người đang đặt ra — nên tuyển ai, nên giữ ai, tiêu chuẩn “giỏi” là gì — giờ đã có câu trả lời rất rõ ràng.
Và nó không phải là điều mà đa số mọi người nghĩ.
Câu hỏi phỏng vấn duy nhất nói lên tất cả
Hãy ngừng hỏi ứng viên rằng họ có “quen với AI tools không”. Hãy ngừng hỏi họ sử dụng Claude hay ChatGPT như thế nào. Những câu hỏi đó phù hợp vào cuối năm 2024. Nhưng giờ đó không còn là tiêu chuẩn nữa.
Câu hỏi trong năm 2026 là:
Bạn đã triển khai tool hoặc AI agent thương mại nào mang lại ROI thực sự cho tổ chức của bạn trong 30 ngày qua?
Không phải là đã thử. Không phải demo. Không phải xem video YouTube.
Là bạn đã thực sự mua gì, cấu hình nó như thế nào, triển khai ra sao, và đưa vào sử dụng trong team trong 30 ngày vừa qua?
Những người thực sự đang ở “cutting edge” sẽ lập tức hào hứng khi trả lời câu hỏi này. Họ sẽ nói rất chi tiết: họ mua gì, tại sao chọn nó thay vì các lựa chọn khác, họ train nó ra sao, tuần đầu có gì bị lỗi, và bây giờ nó đang hoạt động thế nào. Họ sẽ nói không ngừng nghỉ.
Những người chưa ở level đó sẽ đứng hình. Bạn sẽ thấy ngay lập tức.
Chúng tôi làm việc với nhiều công ty tăng trưởng nhanh — những team đã vượt mốc $100M và cao hơn — và tôi thường xuyên hỏi câu này với đội ngũ quản lý của họ. Ngay cả ở những startup tốt nhất mà tôi đầu tư, cũng chỉ khoảng 30% management team đạt tiêu chuẩn này. Trong các buổi phỏng vấn thông thường, con số đó chỉ ở mức một chữ số.
Khoảng cách đó chính là cơ hội — hoặc rủi ro — tùy thuộc vào việc bạn đang đứng ở phía nào.
Chức danh mà chúng ta thực sự cần
“Prompt engineer” đã chết. “Go-to-market engineer” — một chức danh rất phổ biến chỉ 6 tháng trước — cũng đang dần biến mất.
Thứ mà chúng ta thực sự cần, ở mọi cấp độ từ C-level đến junior, là thứ tôi gọi là:
Agentic deployment expert — chuyên gia triển khai AI agent
Không phải người xây AI.
Mà là người triển khai AI.
Sự khác biệt này cực kỳ quan trọng.
Giá trị trong năm 2026 không nằm ở việc xây dựng model nền tảng. OpenAI, Anthropic và những công ty khác đã làm việc đó — và họ làm cực kỳ tốt.
Giá trị nằm ở việc:
- Xác định sản phẩm nào thực sự cải thiện workflow của bạn
- Đưa chúng vào tổ chức
- Huấn luyện chúng đúng cách
- Đo lường kết quả đầu ra
Đó là một kỹ năng triển khai phần mềm.
Và những người giỏi việc này — những người có thể bước vào và ngay lập tức chỉ ra 8 cách một tool có thể cải thiện năng suất team và 3 cách nó không thể — hiện đang có giá trị hơn gần như bất kỳ ai bạn có thể tuyển.
Bạn không cần phải là người kỹ thuật
Đây là phần tôi muốn nói thật rõ, bởi vì tôi nghĩ rất nhiều người thông minh, có năng lực đã tự loại mình ra khỏi cuộc chơi.
Nếu bạn từng cảm thấy mình bị bỏ lại phía sau trong giai đoạn đầu của AI — nếu những cuộc nói chuyện về API, model weights hay fine-tuning nghe như một ngôn ngữ hoàn toàn khác — thì giai đoạn đó đã kết thúc.
Bạn không cần phải nói được “ngôn ngữ” đó nữa.
Đây là một bài test đơn giản:
Bạn có, chính bản thân bạn, từng triển khai thành công một phần mềm doanh nghiệp trong 3–5 năm gần đây chưa?
Không phải thuê agency làm. Không phải giao hết cho người khác.
Mà là bạn tự mình vào, học tool, thiết lập nó, và huấn luyện team sử dụng.
Salesforce. HubSpot. Outreach. Gong. Bất cứ thứ gì.
Nếu câu trả lời là có, bạn có thể triển khai bất kỳ AI agent nào trên thị trường hiện nay.
Phần duy nhất thực sự không trực quan là bước training — và đó là bước mà rất nhiều team bỏ qua, rồi sau đó tự hỏi vì sao agent không hoạt động.
Nhưng UI, UX, logic cấu hình — tất cả vẫn chỉ là phần mềm. Nó hoạt động giống như phần mềm luôn vận hành từ trước đến nay.
Những người đang “thắng” với AI trong các vai trò không kỹ thuật không làm điều gì kỳ diệu cả.
Họ chỉ:
- Thử tool từ sớm
- Dành một tháng để train nó
- Duy trì lợi thế đi trước bằng một cơ chế rất đơn giản: họ thực sự sử dụng nó
Điều gì xảy ra nếu bạn không làm?
Tôi недавно review một công ty — một team vận hành tốt, tăng trưởng nhanh, đang tiến gần mốc $100M.
CRO mới của họ chưa triển khai bất kỳ AI tool nào.
Không phải họ sợ AI về mặt tư tưởng. Họ chỉ đơn giản là chưa làm.
Trong khi đó, họ đang tuyển thêm hàng trăm nhân viên sales trong năm nay — mà không hề đặt câu hỏi liệu họ có thể đạt được cùng kết quả với chỉ một phần nhỏ số nhân sự đó cộng với một AI BDR đã được triển khai hay không.
Tôi thực sự muốn khóc.
Những năm tháng của họ đang bị bỏ lại trên bàn.
Tôi cũng thấy một ví dụ ngược lại trong tuần này — và nó là một lời cảnh báo quan trọng cho phía “AI-native”.
Một công ty AI trị giá 6 tỷ đô (tôi sẽ không nêu tên) có agent báo giá sai hoàn toàn cho team của chúng tôi.
Nó nói rằng chúng tôi cần tăng chi tiêu gấp 4 lần.
Tại sao?
Bởi vì không ai huấn luyện agent đúng cách về pricing.
Khi chúng tôi hỏi sản phẩm này đã ở giai đoạn beta bao lâu — câu trả lời là một năm.
Một năm.
Một năm với một agent được train sai, đưa ra quyết định sai — tại một công ty mà toàn bộ sản phẩm của họ là AI.
Đó là hình ảnh của việc những người thông minh không coi trọng việc triển khai nghiêm túc như họ coi trọng việc xây dựng.
Những công ty “mùa hè” vs những công ty bạn có thể ngửi thấy sự suy giảm
Có một cách nói trừu tượng về những gì tôi đang nói. Đây là phiên bản cụ thể.
Bước vào một căn phòng của một công ty thực sự vận hành trong kỷ nguyên AI — nơi team liên tục triển khai tool, nơi management hiểu rõ, nơi AI nằm trong workflow chứ không chỉ trong slide thuyết trình — bạn sẽ cảm nhận được nó.
Có năng lượng. Có đà tăng trưởng. Có momentum.
NVIDIA hiện tại là ví dụ rõ ràng nhất của trạng thái “mùa hè” trong một công ty — mọi thứ cùng hoạt động tối đa.
Bước vào một công ty không chuyển động — nơi management vẫn nói về AI ở thì tương lai, nơi chưa ai triển khai thứ gì thực sự tạo ra thay đổi, nơi thái độ là “chúng tôi đang theo dõi lĩnh vực này rất sát” — bạn có thể ngửi thấy sự suy giảm ngay từ cửa.
Khoảng cách giữa hai căn phòng đó không phải là kỹ năng kỹ thuật.
Mà là:
- Mức độ khẩn trương
- Sự sẵn sàng học hỏi
Chúng ta đang ở kỷ nguyên thứ ba của AI — và không còn lý do cho generalist
Chúng ta đang ở kỷ nguyên thứ ba của AI — kỷ nguyên của generalist — và luật chơi đã thay đổi.
Bạn không còn cần phải là kỹ sư để chiến thắng.
Bạn cần là người coi việc triển khai AI là một chức năng cốt lõi trong công việc — không phải side project.
Là người có thể trả lời câu hỏi “tháng này bạn đã triển khai gì?” bằng một câu trả lời cụ thể, chi tiết và trung thực.
Đó chính là agentic deployment expert.
Đó là kiểu nhân sự duy nhất đang tạo ra giá trị cộng dồn ở thời điểm này.
Những người hiểu điều này trong 6 tháng tới sẽ trông như những người hùng trong tổ chức của họ.
Những người không làm — những người tiếp tục chờ đợi, tiếp tục nói rằng họ “đang theo dõi”, những người chưa từng train một agent nào — sẽ bị bỏ lại phía sau.
Không phải vì công nghệ quá khó.
Mà vì họ đã chọn không học nó khi việc học vẫn còn là lựa chọn.