Trong kỷ nguyên AI, lời khuyên đáng chú ý nhất lại không phải là hãy chăm chỉ hơn. Tỷ phú Michael Saylor, Chủ tịch điều hành Strategy, khuyên người đi làm hãy học cách tận dụng máy móc. Theo ông, cố lao động nhiều hơn robot là cuộc đua không có đích. Câu chuyện của vị tỷ phú 61 tuổi mở ra một góc nhìn khác về giá trị con người.
Đừng cố lao động nhiều hơn robot
Michael Saylor vừa đưa ra một nhận định gây chú ý. Ông chia sẻ điều này trong chương trình podcast The Diary of A CEO. Người dẫn chương trình hỏi ông về cách xây dựng một di sản có tầm ảnh hưởng toàn cầu. Câu trả lời của vị tỷ phú 61 tuổi lại đi ngược công thức quen thuộc về sự cần cù. Theo ông, nguyên tắc thật ra khá đơn giản.
Saylor cho rằng sai lầm phổ biến là làm đi làm lại một việc. Người lao động cứ thế tự ép mình chăm chỉ hơn mỗi năm. Cách làm đó vô tình đặt con người vào thế đối đầu trực tiếp với máy móc. Trong khi đó, máy không mệt, không nghỉ và ngày càng rẻ. Chia sẻ trong chương trình, ông Michael Saylor nói:
“Đừng cố gắng lao động nhiều hơn robot”
Thông điệp này nghe có vẻ bi quan, nhưng thực chất rất thực dụng. Saylor không khuyên bạn từ bỏ nỗ lực. Ông chỉ đề nghị đổi hướng nỗ lực đó. Thay vì tranh phần việc mà máy làm tốt hơn, con người nên đứng ở vị trí ra đề bài. Nhiều lãnh đạo doanh nghiệp cũng đang định nghĩa lại vai trò của mình theo cách này trong kỷ nguyên AI.
Khi một câu hỏi gửi ChatGPT mang về 15 tỷ USD
Lời khuyên của Saylor xuất phát từ trải nghiệm thật tại Strategy. Ông thành lập công ty phần mềm này từ năm 1989. Vài năm gần đây, ông chuyển trọng tâm của công ty sang Bitcoin. Nhờ vậy, Strategy trở thành công ty đại chúng đầu tiên đưa tiền số vào chiến lược quản lý tài chính. Bước ngoặt đó buộc ban lãnh đạo phải tìm công cụ huy động vốn hoàn toàn mới.
Khi các cách gọi vốn truyền thống không còn đủ, Saylor tìm đến ChatGPT. Ông dùng công cụ này để thiết kế một loại cổ phiếu ưu đãi gắn với Bitcoin. Ý tưởng ban đầu khiến nhiều luật sư và ngân hàng hoài nghi. Lý do là chưa ai từng tạo ra sản phẩm tương tự. Tuy nhiên, Strategy cuối cùng huy động được khoảng 15 tỷ USD qua IPO và các đợt chào bán liên quan.
Chi tiết đáng chú ý nằm ở cách ông sử dụng công nghệ. Saylor không nhờ AI làm nhanh hơn một việc đã có quy trình. Ngược lại, ông nhờ AI dựng nên một cấu trúc tài chính chưa từng tồn tại. Chính khoảng cách giữa hai kiểu yêu cầu này tạo ra giá trị 15 tỷ USD. Đó cũng là bài học lớn nhất của ông trong kỷ nguyên AI.
Lợi thế trong kỷ nguyên AI nằm ở câu hỏi, không phải tốc độ
Theo Chủ tịch điều hành Strategy, việc dùng AI ngày nay đã quá hiển nhiên. Vì vậy, bản thân hành động dùng công cụ không còn là lợi thế. Ông cho rằng khác biệt nằm ở khả năng đặt câu hỏi tốt hơn. Đó không chỉ là tự động hóa các nhiệm vụ đang có. Nói cách khác, thứ khan hiếm trong kỷ nguyên AI là chất lượng đề bài.
Từ đó, Saylor đưa ra một gợi ý khá cụ thể. Bạn không cần học cách làm những gì AI vốn đã làm được. Thay vào đó, hãy học cách yêu cầu AI làm điều chưa từng có. Đây là bước dịch chuyển từ người thực thi sang người đặt vấn đề. Nhận định về điều này, ông chia sẻ:
“Nếu muốn tạo ra thành công phi thường, bạn cần tìm ra cơ hội thần kỳ”
Với người đi làm, cách nghĩ này mở ra hướng chuẩn bị rõ ràng hơn. Bạn không cần chạy đua với máy về khối lượng công việc. Thay vào đó, bạn cần hiểu sâu bài toán của ngành mình. Hiểu sâu thì mới biết nên hỏi gì. Chuyên môn, vì vậy, vẫn là tài sản khó thay thế trong kỷ nguyên AI.
Mặt trái: canh bạc Bitcoin và những cú đấm vào mặt
Dù vậy, chiến lược của Strategy không hề an toàn. Forbes ước tính tài sản ròng của Saylor hiện khoảng 3,3 tỷ USD. Việc dồn trọng tâm vào Bitcoin cũng kéo theo rủi ro lớn. Công ty dùng cổ phiếu ưu đãi để huy động thêm vốn, nên ngày càng phụ thuộc vào loại tiền mã hóa này. Rủi ro đó bộc lộ rõ trong năm 2026, khi giá Bitcoin giảm 26% còn cổ phiếu Strategy giảm 38%.
Trước các con số này, Saylor không né tránh. Ông cho rằng đột phá lớn thường đòi hỏi phải vượt qua nhiều thất bại. Theo ông, yếu tố then chốt là sự sẵn sàng thích nghi khi gặp khó. Nói về hành trình của Strategy, vị tỷ phú thừa nhận:
“Chúng tôi bị đấm vào mặt cả trăm lần. Và mỗi lần gặp vấn đề, chúng tôi sẽ dừng lại, điều chỉnh, rồi đi theo hướng khác”
Chi tiết này quan trọng không kém lời khuyên về AI. Nó cho thấy công nghệ không xóa bỏ rủi ro. Công nghệ chỉ thay đổi cách rủi ro xuất hiện. Một câu hỏi hay có thể mở ra cơ hội lớn. Nhưng người đặt câu hỏi vẫn cần sức chịu đựng và khả năng điều chỉnh liên tục. Trong kỷ nguyên AI, tốc độ thử sai cũng là một năng lực cạnh tranh.
Không chỉ Saylor: nhiều lãnh đạo công nghệ cùng quan điểm
Saylor không phải người duy nhất xem AI như một công cụ đổi mới. Nhiều giám đốc điều hành cũng có góc nhìn tương tự. Họ cho rằng cơ hội lớn nhất đến từ việc kết hợp công nghệ với kỹ năng riêng của con người. Góc nhìn này đang dần thay thế nỗi lo AI sẽ thay thế toàn bộ nhân sự.
Hồi tháng 6, CEO Microsoft Satya Nadella viết trên mạng xã hội X. Ông nhấn mạnh làn sóng lần này khác các cuộc chuyển đổi trước. Theo ông, AI không đơn thuần là công cụ số giúp nâng cao năng suất. Nadella cũng không coi AI là thứ thay thế nhân viên. Ngược lại, ông cho rằng chuyên môn con người càng quan trọng khi AI ngày càng giỏi.
Vị CEO này khẳng định con người vẫn giữ vai trò trung tâm. Con người là bên đặt ra mục tiêu cho cả hệ thống. Con người cũng là bên kết nối ý tưởng giữa nhiều lĩnh vực. Ngoài ra, họ còn phát hiện những quy luật và xu hướng có ý nghĩa. Đó là phần việc AI khó thay thế trong kỷ nguyên AI.
Hồi tháng 2, tỷ phú Mark Cuban cũng nêu quan điểm trên X. Ông chia người dùng AI thành hai nhóm rạch ròi. Một nhóm tận dụng công nghệ để mở rộng hiểu biết. Nhóm còn lại dùng nó để né việc học. Chia sẻ về khoảng cách giữa hai nhóm, ông Mark Cuban viết:
“Nhóm dùng để học mọi thứ và nhóm dùng để không phải học gì nữa”
Trước đó, Cuban chia sẻ trong chương trình podcast High Performance. Ông cho rằng thế giới chưa chứng kiến điều điên rồ nhất mà AI có thể làm. Theo ông, người biết dùng AI có thể tạo ra khối tài sản khổng lồ. Rõ ràng, các ý kiến trên đều hội tụ về một điểm. Giá trị của một người phụ thuộc vào câu hỏi họ đặt ra, không phải số giờ họ ngồi làm.
Góc nhìn từ Roboworld
Câu chuyện của Saylor xảy ra trong lĩnh vực tài chính. Tuy nhiên, logic của nó rất quen thuộc với ngành tự động hóa. Ở nhà máy, kho vận hay nhà hàng, phần việc lặp lại luôn dễ chuyển giao cho máy nhất. Bê khay, đẩy xe hàng, chà sàn hay đi tuần theo tuyến cố định đều thuộc nhóm này. Khi máy đảm nhận các đầu việc đó, con người có thêm thời gian để quan sát và điều phối.
Kinh nghiệm triển khai cho thấy hiệu quả không đến từ thiết bị đắt tiền nhất. Nó đến từ việc đặt đúng câu hỏi ngay ở khâu khảo sát. Doanh nghiệp cần biết công đoạn nào đang tốn nhiều nhân lực nhất. Doanh nghiệp cũng cần biết dòng di chuyển nào bị nghẽn và ca nào hay thiếu người. Trả lời được các câu hỏi đó thì việc chọn robot phục vụ hay robot vận chuyển mới trúng bài toán.
Đó cũng là cách Roboworld nhìn nhận vai trò của công nghệ trong kỷ nguyên AI. Robot không sinh ra để thay thế toàn bộ con người trên một dây chuyền. Chúng phù hợp nhất với các đầu việc tiêu hao thể lực và lặp lại theo chu kỳ. Bạn có thể tham khảo thêm các dòng robot tự động hóa đang được ứng dụng hiện nay. Chúng đang chạy thực tế tại nhiều nhà máy, kho vận và cơ sở dịch vụ.
