[Phần 3] Kỹ năng nào sẽ tăng giá trị trong kỷ nguyên A.I.? Và nên học làm sao?

Trong phần 02, ta đã nói về 04 nhóm kỹ năng sẽ có nhu cầu cao và các ngành nghề tương ứng. Tại phần này, ta sẽ nói về kỹ năng ở cấp độ cá nhân hơn: cực kỳ cơ bản, có thể luyện tập ở môi trường phi công sở & ứng dụng được trong mọi ngành nghề.

Nhìn chung, trong thời gian tới, sinh viên mới ra trường sẽ được kỳ vọng thành thạo các kỹ năng trên ở mức độ vừa phải. Trong khi đó, lao động lớn tuổi bị đặt vào áp lực cải thiện chúng, theo cách này hoặc cách khác.

Đây là những kỹ năng cần thiết để triển khai AI mà rất khó bị tự động hóa, bao gồm:

- Hiểu rõ điểm mạnh và điểm yếu của các hệ thống AI- Thiết kế các hệ thống gồm nhiều AI và tích hợp chúng vào thế giới thực - Khả năng viết prompt - Thiết kế trải nghiệm người dùng (UX) cho những người sử dụng các hệ thống này

Khi AI ngày càng trở nên thông minh, những người điều phối và chỉ đạo AI sẽ trở thành “bội số sức mạnh” (force multipliers). Những công việc phối hợp phức tạp mà AI chưa thể làm được, cùng với việc giám sát hệ thống, sẽ trở thành điểm nghẽn (đọc bài 1). Trong vài năm tới, một phần của nền kinh tế có thể sẽ xoay quanh câu hỏi: “Làm thế nào để ra chỉ dẫn hiệu quả cho các hệ thống AI?”

Các tech bros, trong những năm tới, có xu hướng chuyển sang dạng kỹ năng này.

Học như thế nào? Bất kỳ ai cũng có thể phát triển kỹ năng này bằng cách dùng các công cụ AI mới nhất để đạt kết quả thực tế trong công việc. Bạn có thể bắt đầu ngay trong công việc hiện tại hoặc thông qua các dự án bên lề.

Dù vậy, việc set up, thử nghiệm có thể trở nên tốn kém với sinh viên và non-tech bros. Vậy, nếu muốn làm quen với quy trình trên, bạn có thể chuyển sang một công việc có thể giúp tăng tốc quá trình học hỏi. Chẳng hạn, tìm đến các startup ứng dụng AI hoặc những tổ chức đang tăng trưởng hoặc bất kỳ nơi nào có người đã thành thạo kỹ năng này.

(Ở đây mình có đôi chút băn khoăn về việc sử dụng A.I của các tập đoàn lớn. Họ có xu hướng liên tục củng cố quy trình & giữ cho hệ thống làm việc bài bản - nôm na là làm business trở nên dễ đoán hơn. Các Start-up, đổi lại, chịu áp lực giải quyết các vấn đề mới, và có lẽ sẽ có thái độ khác với A.I)

Trong các vai trò như vậy, bạn không chỉ học được cách điều phối AI mà còn học thêm về khởi nghiệp, quản lý và năng suất cá nhân nói chung.

Hãy đảm bảo rằng bạn đang sử dụng các mô hình AI tiên tiến nhất (không phải bản miễn phí), đồng thời suy nghĩ về những gì có thể khả thi trong 1–2 thế hệ AI tiếp theo.

Ngắn gọn, bạn cần trông giống solo-entrepreneur trên TikTok.

Là gì: - Đặt mục tiêu rõ ràng - Có hệ thống theo dõi công việc và hoàn thành đúng hạn - Học cách tự tạo động lực và tập trung - Thói quen chuyên nghiệp như điều hành cuộc họp tốt - Quản lý cảm xúc cơ bản

Những kỹ năng này hữu ích trong mọi công việc. Ngay cả khi nhiều thứ được tự động hóa, chúng vẫn rất cần thiết — bao gồm cả khi triển khai AI. Chúng liên quan đến tính chủ động (agency) và khả năng chịu trách nhiệm từ đầu đến cuối, điều mà AI hiện nay còn yếu. Hơn nữa, chúng khuếch đại giá trị của các kỹ năng khác mà bạn có.

Học như thế nào? Có rất nhiều cách thực tế để nâng cao năng suất cá nhân. Chẳng hạn như sử dụng hệ thống quản lý thời gian, học deep work, luyện thói quen buổi sáng, v.v. Những điều này thật ra không bao giờ hết quan trọng.

Là gì: - Xây dựng mối quan hệ - Hợp tác hiệu quả với người khác - Hiểu và xử lý cảm xúc của người đối diện
Dù AI đã được đánh giá là có khả năng "thấu cảm" tốt trong một số trường hợp, vẫn sẽ có nhiều tình huống con người muốn được tương tác thật, nhất là trong những trải nghiệm cao cấp. Ngoài ra, khi các công việc thường nhật được AI xử lý, phần còn lại trong công việc sẽ nghiêng nhiều về phối hợp giữa con người với nhau.

Ví dụ: ba nhà sáng lập điều hành một đội AI lớn, họ sẽ cần khả năng đồng bộ nhanh chóng; hay một kỹ sư phần mềm phải báo cáo cho sếp về đầu ra của 10 hệ thống AI.

Kỹ năng xã hội cũng là nền tảng cho nhiều kỹ năng khác, như quản lý.

Học như thế nào? Khó nhưng hoàn toàn rèn luyện được. Hãy tìm kiếm những tình huống giúp bạn luyện tập thường xuyên, chẳng hạn như tham gia nhóm cộng đồng, networking, thuyết trình. Học hỏi từ những người có kỹ năng xã hội tốt, quan sát và bắt chước họ. B

Là gì: - Có thể nhanh chóng làm chủ một lĩnh vực kiến thức hoặc kỹ năng mới - Chỉ vậy thôi

Khi thế giới thay đổi nhanh và khó đoán, khả năng tái đào tạo nhanh sẽ cực kỳ giá trị. AI hiện nay cho phép bạn học một kèm một với chi phí gần như bằng 0, ở hầu hết mọi chủ đề, giúp quá trình học trở nên nhanh hơn bao giờ hết. Kỹ năng này cũng giúp bạn học tất cả các kỹ năng khác trong danh sách này.

Học như thế nào? AI đã làm cho việc học kỹ năng trở nên dễ tiếp cận hơn. Hãy tận dụng các công cụ AI như ChatGPT để luyện tập, đặt câu hỏi, làm bài tập, nhận phản hồi 24/7. Học cách chủ động khai thác AI để học thông minh hơn, đây chính là một kỹ năng thiết yếu mới trong thời đại hiện nay.

Có một nhóm kỹ năng liên quan đến quản lý, khởi nghiệp và chiến lược mà AI khó thực hiện, được hưởng lợi từ đòn bẩy ngày càng tăng của AI, cần được sử dụng nhiều hơn và hiện đang khan hiếm. Những kỹ năng này cũng khó học, nhưng tôi đề xuất một số cách để thực hành chúng ở quy mô nhỏ, giúp bạn tiến nhanh hơn trong các công việc toàn thời gian sử dụng các kỹ năng này.

Là gì: - Phát hiện ý tưởng cho các dự án mới, xây dựng chiến lược, chủ động điều phối con người và nguồn lực, đồng thời xử lý rủi ro.
Một nhóm nhỏ con người đã có thể đạt được nhiều thành tựu hơn trước và có thể sớm điều phối các đội AI lớn ngay lập tức. Học như thế nào? Bất kỳ ai cũng có thể rèn luyện kỹ năng khởi nghiệp bằng cách thực hiện một dự án phụ hoặc sáng kiến mới tại nơi làm việc (ví dụ: hỗ trợ ra mắt sản phẩm mới, tổ chức hội nghị, điều hành cửa hàng trực tuyến). AI sẽ giúp các dự án này tiến hành nhanh hơn. Nếu muốn tập trung vào sự nghiệp khởi nghiệp, hãy xem hồ sơ về việc thành lập tổ chức. Tham gia một tổ chức mới và phát triển nhanh cũng là cách tuyệt vời để học kỹ năng này.-

Là gì? - Quản lý con người, quản lý sản phẩm, quản lý dự án.

Một số khía cạnh của quản lý là nhiệm vụ dài hạn, phức tạp, nơi con người muốn có một người chịu trách nhiệm. Các tổ chức có thể sẽ trở nên "nặng đầu", với nhiều nhà quản lý con người giám sát các đội AI nhỏ hơn và cuối cùng là các đội AI lớn. Việc làm trong lĩnh vực quản lý đang tăng nhanh. (Mặc dù một số công việc quản lý cấp trung có thể bị thu hẹp bởi công cụ AI.) Kỹ năng quản lý con người cũng giúp quản lý hệ thống AI.

Học như thế nào? Đọc về các phương pháp quản lý tốt nhất, sau đó bắt đầu quản lý ở quy mô nhỏ (ví dụ: quản lý nhà thầu hoặc tình nguyện viên trong dự án cá nhân). Làm việc dưới sự hướng dẫn của một người giỏi quản lý. Từ đó, tiến tới các vị trí quản lý, áp dụng các phương pháp tốt nhất, tìm người cố vấn và thu thập phản hồi từ những người bạn quản lý.

Là gì? - Đặt ra tầm nhìn, sứ mệnh và các chỉ số của tổ chức, xác định ưu tiên, đưa ra quyết định quan trọng.
Trước A.I, đây là loại công việc đặc thù của quản lý cấp cao. Ngoài năng lực cá nhân - nó đòi hỏi kinh nghiệm lâu dài trong ngành - điều mà quản lý cấp trung không có.

Khi AI giúp việc thực hiện trở nên dễ dàng hơn, câu hỏi then chốt là quyết định làm gì trước tiên. Đây cũng là nhiệm vụ dài hạn, phức tạp mà AI sẽ mất thời gian để bắt kịp. AI có thể sớm vượt trội hơn con người trong một số loại dự báo và ra quyết định, nhưng con người vẫn cần giám sát các quyết định này.

Học như thế nào? Làm việc với người có kỹ năng này. Tập trung tìm một lĩnh vực (dù nhỏ) để thực hành xây dựng chiến lược, sau đó áp dụng các phương pháp tốt nhất. Đây là các khung ưu tiên phổ biến, một cuốn sách nổi tiếng về chiến lược và bài viết của chúng tôi về ra quyết định. Rèn luyện dự báo như một sở thích và theo dõi kết quả. Học sử dụng công cụ AI và nền tảng dự đoán như công cụ hỗ trợ quyết định. Viết lách đang được tự động hóa, nhưng viết là một trong những công cụ tư duy tốt nhất, vì vậy đáng để học.

Là gì? - Hiểu biết chuyên sâu ở một lĩnh vực quan trọng, khả năng nghiên cứu, tạo ra những hiểu biết khái niệm mới và giải quyết vấn đề phức tạp.

Các chuyên gia sẽ cần thiết để giám sát hệ thống AI và đưa ra các quyết định quan trọng. Hơn nữa, những hiểu biết về ''khái niệm ngách'' và khả năng nghiên cứu sẽ khó tự động hóa nhất vì chúng là nhiệm vụ dài hạn, phức tạp và thiếu dữ liệu (dù AI có thể giỏi sáng tạo theo kiểu cưỡng chế). Những kỹ năng này cũng khó học đối với hầu hết mọi người.

Chuyên môn sẽ có giá trị nhất trong các lĩnh vực có khả năng phát triển mạnh — như triển khai AI, phát triển AI, robot, phần cứng máy tính, an ninh mạng, sản xuất điện — và trong các lĩnh vực chính sách chính phủ quan trọng (ví dụ: quan hệ Mỹ-Trung, quy định AI, quốc phòng).

Tuy nhiên, “ngưỡng” cho chuyên môn thực sự sẽ không ngừng tăng khi AI tiến bộ. Bạn chỉ nên theo đuổi lựa chọn này nếu có thể nhanh chóng đạt đến vị trí hàng đầu — và duy trì vị trí đó.

Học như thế nào? Tìm mentor, rèn luyện chuyên sâu và theo đuổi các bước đào tạo tiêu chuẩn trong lĩnh vực.

Là gì: - Có khả năng đánh giá tốt về thiết kế/vẻ đẹp/những gì mọi người sẽ thích, có cá tính, câu chuyện, thương hiệu độc đáo và kết nối cá nhân với khán giả, chiến lược truyền thông/quan hệ công chúng/chiến lược thương hiệu.
Mặc dù nhiều công việc sáng tạo nội dung và marketing sẽ được tự động hóa, con người vẫn muốn xây dựng mối quan hệ với những người thực sự thú vị. Khi việc tạo ra khối lượng lớn nội dung hoặc thiết kế trở nên dễ dàng hơn, kỹ năng lựa chọn cái gì là tốt (thẩm mỹ) trở nên giá trị hơn, cùng với các khía cạnh chiến lược về việc nên tạo ra cái gì ngay từ đầu.

Học như thế nào? "Trở nên ngầu" khá khó học, nhưng bạn có thể cố gắng xây dựng mối quan hệ sâu sắc với một nhóm khán giả cụ thể (ví dụ: qua một kênh YouTube). Thực hành sử dụng AI để hỗ trợ sáng tạo nội dung và điều chỉnh thẩm mỹ của bạn bằng cách quan sát những gì hiệu quả theo thời gian. Tập trung vào nội dung mang tính cá nhân và kể chuyện (thay vì loại nội dung mà mọi người dễ dàng lấy từ GPT).

Là gì: - Kỹ năng dùng người và cách trình bày phù hợp để thông qua hoặc triển khai các chính sách mới, chiến lược chính trị, ra quyết định trong chính phủ.

Ngay cả khi nhiều công việc tri thức thông thường trong chính phủ được tự động hóa, chính phủ có lẽ sẽ vẫn phát triển tương xứng với quy mô kinh tế. Mọi người sẽ muốn những người ra quyết định là con người thực sự. Điều này có nghĩa là các kỹ năng dài hạn, phức tạp trong việc thúc đẩy công việc trong chính phủ sẽ vẫn có giá trị, đặc biệt từ góc độ xã hội. Thậm chí, chính phủ có thể ngày càng quan trọng khi nhiều công việc được tự động hóa.

Mặt khác, chính phủ thường chậm áp dụng công nghệ trong khi yêu cầu độ chính xác cao trên quy mô lớn. Điều này khiến các kỹ năng của nhân viên chính phủ tương đối đặc thù.

Các cơ hội làm việc trong chính phủ sẽ khắc nhiệt hơn, nhưng nhìn chung các chính phủ sẽ cố thu thập nhân tài vào thời điểm này.