Tại sao có những người làm việc nhanh hơn nhiều dù họ cũng dùng các công cụ AI miễn phí giống nhau?
Câu trả lời không nằm ở sự khác biệt về năng lực, mà nằm ở cách họ "mở" nó ra.
Hầu hết mọi người chỉ mở AI khi có một nhiệm vụ cụ thể.
Họ hỏi khi muốn tra cứu điều gì đó. Họ dán văn bản khi muốn tóm tắt.
Điều đó vẫn hữu ích. Tuy nhiên, làm như vậy là bỏ qua những "phần ngon nhất" của AI.
Người tận dụng triệt để những "phần ngon nhất" đó là Tomoko Namba, nhà sáng lập kiêm chủ tịch của DeNA.
Tại Sao Một Cựu Giám Đốc Điều Hành McKinsey Lại Đặt Cược Vào AI
Bà Namba là một người của logic và tốc độ, người đã thành lập DeNA sau khi làm việc với tư cách là chuyên gia tư vấn tại McKinsey.
Vào năm 2024, DeNA chính thức công bố sẽ đưa AI trở thành một trong những trụ cột cho sự tăng trưởng kinh doanh của mình.
Điều đáng chú ý là nội dung của thông báo đó.
Bà Namba đã nhiều lần tuyên bố trong các cuộc phỏng vấn rằng AI không nên là công cụ chỉ dành cho các bộ phận chuyên môn, mà tổ chức nên vận hành trên tiền đề rằng tất cả nhân viên đều phải thành thạo nó trong công việc hàng ngày.
Nói cách khác, nó không được coi là một "công cụ tiện lợi để thỉnh thoảng dựa vào", mà là một sự tồn tại định hình lại chính nền tảng của công việc.
Cách tiếp cận này chỉ được thúc đẩy bởi hai nguyên tắc.
Một là "tốc độ" để tránh ngừng phán đoán.
Hai là "tính chủ động" — tự mình sử dụng nó trước khi ra lệnh.
Cả hai đều có thể bắt chước ngay từ hôm nay với chi phí bằng không.
Dưới đây, tôi sẽ phân tích điều này thành năm thói quen.
Thói quen ①: Xóa Bỏ "Tôi Không Biết" Trong Cùng Một Ngày
Các thuật ngữ chuyên môn bay vèo vèo trong các cuộc họp. Các từ Katakana xếp hàng dài trong tài liệu của khách hàng.
Bạn gật đầu mà không hiểu, và đến khi về nhà, bạn đã mất động lực để tra cứu chúng.
Sự lơ là này dần dần làm chậm công việc của bạn.
Bà Namba là một nhà điều hành nổi tiếng với tốc độ học tập vượt trội. Khi đối mặt với một lĩnh vực chưa biết, bà đầu tiên đi nắm bắt tổng quan. AI hiện hỗ trợ tốc độ ban đầu đó.
Bí quyết là chia việc đặt câu hỏi thành hai giai đoạn.
"Hãy giải thích công nghệ này bằng cách sử dụng phép loại suy, như thể bạn đang dạy một người mới."
Đầu tiên, có được sự hiểu biết đơn giản. Sau đó, nâng nó lên thành ứng dụng thực tế.
"Bây giờ, hãy liệt kê ba điểm mà mọi người thường thất bại khi đưa công nghệ này vào công việc của họ."
Bạn có thể leo từ một lời giải thích đơn giản lên phán đoán thực tế trong vòng 5 phút.
Một lời cảnh báo: Lời giải thích của AI là điểm khởi đầu, không phải câu trả lời cuối cùng. Nếu bạn sử dụng nó cho các quyết định quan trọng, hãy kết hợp nó với việc xác minh từ các nguồn chính thống.
Thói quen ②: Để AI Viết 60% Đầu Tiên
Kế hoạch tài liệu, báo cáo, dự thảo email.
Phần nặng nhọc nhất của những nhiệm vụ này không phải là suy nghĩ về nội dung.
Mà là đặt dòng đầu tiên lên một trang giấy trắng.
Triết lý quản lý tốc độ của bà Namba kết nối trực tiếp ở đây. Bạn loại bỏ thời gian con người dành để than vãn bằng cách sử dụng bản nháp AI.
Ví dụ, hãy ném nó như thế này:
"Đưa tôi 5 ý tưởng chương trình cho cuộc họp ngày mai. Thêm một dòng giải thích mục tiêu của mỗi ý tưởng." "Viết dàn ý của báo cáo này theo cấu trúc 4 phần: Kết luận, Lý do, Bằng chứng và Các bước tiếp theo."
Những gì đưa ra có thể là một nỗ lực 60%.
Nhiệm vụ của con người là đi vào và đánh dấu nó, nói rằng "lý do này còn yếu" hoặc "đổi thứ tự đi."
AI biến 0 thành 1. Con người mài giũa 1 thành 10.
Không đảo ngược sự phân công lao động này chính là bí quyết để đạt tốc độ.
Thói quen ③: Cố Tình Bắt Nó Phản Đối
Một ý tưởng tự nghĩ ra chỉ có góc nhìn của một người.
Bạn tự hỏi, "Điều này có thực sự ổn không?" nhưng không có ai để xác minh cùng.
Vì vậy, hãy biến AI thành đối thủ thay vì người ủng hộ.
Suy nghĩ đâm thủng logic đã là vũ khí của bà Namba từ thời còn làm tư vấn. Hãy tưởng tượng việc bắt AI đóng vai trò đó.
Vấn đề là xác định rõ lập trường.
"Nếu bạn là người ra quyết định cho đề xuất này, hãy liệt kê ba lý do tại sao bạn sẽ từ chối nó." "Từ góc nhìn của khách hàng khó tính nhất, hãy chỉ ra những điểm vướng mắc của kế hoạch này."
Phản bác lại sự phản đối được trả về. Chỉ cần qua lại vài lần, các lỗ hổng trong đề xuất sẽ được lấp đầy một cách rõ rệt.
Bằng cách thay đổi lập trường thành "sếp", "đối thủ cạnh tranh" hoặc "người đọc lần đầu", bạn có thể tự mình hoàn thành một vòng họp.
Tuy nhiên, các điểm của AI hoàn toàn là để xác định vấn đề. Bạn phải luôn giữ quyền phán quyết cuối cùng về việc có áp dụng chúng hay không.
Thói quen ④: AI Làm Trước, Con Người Hoàn Thiện Sau
Nhiều người cố gắng chỉ thay thế một phần phương pháp hiện tại của họ bằng AI.
Nếu làm vậy, hiệu quả sẽ bị hạn chế.
Điều bà Namba đang thúc đẩy tại DeNA không phải là thêm AI vào sau, mà là ý tưởng định hình lại thứ tự công việc trên nền tảng của AI.
Nghe có vẻ vĩ đại, nhưng những gì bạn làm với tư cách cá nhân rất đơn giản.
Đầu tiên, hãy ghi lại công việc của bạn trong một tuần.
Sau đó, đặt câu hỏi này cho từng nhiệm vụ:
Nó có thuộc loại "nghiên cứu, tóm tắt, dịch thuật, soạn thảo hoặc sắp xếp" không?
Các nhiệm vụ phù hợp gần như có thể được chuyển hoàn toàn cho AI.
Sau đó, đổi thứ tự. Thay vì con người hành động trước, hãy thay đổi luồng để AI hoàn thành việc chuẩn bị và sau đó con người hoàn thiện.
Đối với biên bản cuộc họp, hãy để AI sắp xếp các điểm chính từ bản ghi âm, và sau đó con người chỉ xử lý việc xác minh và phân phối.
Con người làm công việc tư duy, AI làm công việc tổ chức.
Chỉ cần vẽ ra một ranh giới này, thời gian có thể sử dụng hàng ngày của bạn sẽ thay đổi.
Thói quen ⑤: Trở Thành Người Sử Dụng AI Nhiều Nhất Trong Nhóm
Cuối cùng, điều này ít liên quan đến kỹ năng cá nhân mà là cách lan tỏa nó.
Ngay cả khi một công ty giới thiệu các công cụ AI, các nhân viên tuyến đầu thường không sử dụng chúng. Đây là một cảnh tượng phổ biến, nhưng lý do rất đơn giản.
Đó là vì cấp trên không sử dụng chúng.
Lập trường của bà Namba thể hiện nguyên tắc lãnh đạo cấp cao nhất sử dụng nó triệt để trong cuộc sống hàng ngày. Nếu một giám đốc điều hành nói, "Hãy thảo luận dựa trên bản nháp AI," thì toàn bộ nhân viên tuyến đầu sẽ hành động ngay lập tức.
Điều này có thể áp dụng bất kể vị trí của bạn là gì.
Ví dụ, hãy quyết định rằng ứng dụng đầu tiên bạn mở vào buổi sáng là AI.
Hãy quyết định rằng trả lời email luôn bắt đầu từ bản nháp AI.
Hãy gắn "công việc bắt đầu với AI" vào thói quen hàng ngày của bạn.
Tính chủ động, không chỉ là mệnh lệnh.
Thành thật mà nói, đây là thói quen đơn giản nhất trong năm thói quen. Và nó là hiệu quả nhất.
Không Phải "Chỉ Có Thể Vì Bà Ấy Là Giám Đốc Điều Hành"
Với những ai đọc đến đây và cảm thấy, "Đó là câu chuyện dành cho lãnh đạo cấp cao với nhiều nguồn lực."
Thực tế ngược lại.
Không có thói quen nào trong số năm thói quen được giới thiệu hôm nay đòi hỏi ngân sách hay một đội ngũ chuyên trách.
Xóa bỏ những điều chưa biết. Để nó viết 60%. Bắt nó phản đối. Đổi thứ tự. Sử dụng nó mỗi ngày.
Tất cả đều có thể bắt đầu ngay hôm nay với một AI miễn phí và một chiếc điện thoại thông minh duy nhất.
Cách sử dụng của bà Namba vượt trội không phải vì bà có những công cụ đắt tiền, mà vì bà thấm nhuần các nguyên tắc "tốc độ" và "tính chủ động" mà bất kỳ ai cũng có thể bắt chước.
Tóm Tắt
- Xóa bỏ "tôi không biết" bằng AI trong cùng một ngày (cuối cùng xác minh với các nguồn chính thống).
- Đừng đối mặt với trang giấy trắng; hãy để AI viết 60% đầu tiên.
- Xác định rõ lập trường và cố tình bắt nó phản đối.
- Định hình lại thứ tự để AI làm phần chuẩn bị và con người làm phần hoàn thiện.
- Trở thành người sử dụng AI nhiều nhất trong nhóm.
Đầu tiên, hãy thử gõ điều này ngay hôm nay.
"Nếu Tomoko Namba là sếp của tôi, bà ấy sẽ đưa ra lời phê bình như thế nào về cách tôi đang tiến triển công việc hôm nay?"
Cuối Cùng
Một thông báo nhanh.
Trên tài khoản này, tôi phân tích và chia sẻ "cách đặt câu hỏi và sử dụng AI" có thể học hỏi từ các giám đốc điều hành và chuyên gia hàng đầu dưới định dạng này.
Nếu bạn không muốn bỏ lỡ bài viết tiếp theo, hãy theo dõi tôi vào lúc này.
Tài Liệu Tham Khảo
- Tomoko Namba, Bukakkou Keiei: Team DeNA no Chousen (Nikkei Publishing, 2013)
- DeNA Co., Ltd. Official Announcements/IR Materials (2024, regarding AI utilization policy)
- Various media interviews with Ms. Tomoko Namba (statements on company-wide generative AI use and speed management, 2023–2024)
