22/9/2024 (TinAI.vn) – Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống và công việc của chúng ta. Đặc biệt, sự xuất hiện của AI tạo sinh (Generative AI hay Gen AI) đã mở ra một kỷ nguyên mới trong cách chúng ta tương tác với máy móc. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này, chúng ta cần phải học cách giao tiếp và làm việc hiệu quả với AI. Điều thú vị là, những người quản lý nhân sự có nhiều kinh nghiệm dường như đang thích nghi với Gen AI dễ dàng hơn so với những đồng nghiệp ít kinh nghiệm. Vậy đâu là bí quyết để làm việc tốt với AI? Hãy cùng tìm hiểu những điều “cần học và bỏ học” để nâng cao kỹ năng này.
Thay đổi tư duy: AI không phải là một chiếc máy tính đơn thuần
Một trong những rào cản lớn nhất khi chúng ta làm việc với AI như các Chatbot AI: ChatGPT; Claude AI; Gemini… chính là tư duy coi nó giống một công cụ máy móc thông thường. Nhiều người vẫn quen với cách tiếp cận AI như cách họ sử dụng máy tính: nhập lệnh, nhận kết quả. Tuy nhiên, đây là một cách tiếp cận lỗi thời và kém hiệu quả trong thời đại Gen AI.
Thay vào đó, chúng ta cần học cách làm việc với AI như cách chúng ta thường tương tác với đồng nghiệp. Hãy tưởng tượng “AI như một nhân viên mới, có trình độ cao nhưng còn thiếu kinh nghiệm” thực tế. Họ cần được hướng dẫn, giải thích và đôi khi cần được sửa sai.
Ví dụ trong lĩnh vực giáo dục, thay vì yêu cầu AI “Tạo một bài giảng về quang hợp”, một giáo viên có thể nói: “Chúng ta cần chuẩn bị một bài giảng về quang hợp cho học sinh lớp 8. Hãy tập trung vào quá trình cơ bản, vai trò của ánh sáng và chlorophyll. Đưa ra ít nhất hai ví dụ thực tế về tầm quan trọng của quang hợp trong đời sống. Cuối bài giảng, hãy đề xuất một hoạt động thực hành đơn giản mà học sinh có thể làm tại nhà để hiểu rõ hơn về quá trình này.” Cách tiếp cận này giống như bạn đang hướng dẫn một đồng nghiệp giáo viên mới, cung cấp bối cảnh và hướng dẫn cụ thể.
Hoặc thay vì yêu cầu AI “Viết một bài báo cáo về tình hình kinh doanh quý 2”, bạn có thể nói: “Chúng ta cần phân tích tình hình kinh doanh quý 2. Hãy tập trung vào doanh số bán hàng, chi phí vận hành và lợi nhuận. So sánh với cùng kỳ năm ngoái và đưa ra nhận xét về xu hướng. Đừng quên đề cập đến những thách thức và cơ hội trong quý tới.” Cách tiếp cận này giống như bạn đang giao nhiệm vụ cho một đồng nghiệp, cung cấp bối cảnh và hướng dẫn cụ thể.
Khai thác kỹ năng lãnh đạo để làm việc hiệu quả với AI
Để hợp tác hiệu quả với AI, chúng ta cần “khai thác các kỹ năng tương tự như những nhà lãnh đạo sử dụng để quản lý nhân viên“. Đây chính là lý do tại sao các nhà quản lý giàu kinh nghiệm thường thích nghi nhanh hơn với Gen AI. Họ đã quen với việc hướng dẫn, giám sát và đánh giá công việc của người khác. Hãy xem xét một số kỹ năng quan trọng:
1. Chia nhỏ công việc
Một trong những kỹ năng quan trọng nhất khi làm việc với AI là khả năng chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành những phần nhỏ, dễ quản lý hơn. Điều này không chỉ giúp AI hiểu rõ yêu cầu mà còn giúp bạn kiểm soát quá trình làm việc tốt hơn.
Ví dụ trong giáo dục, thay vì yêu cầu AI “Tạo một chương trình giảng dạy toàn diện cho khóa học lịch sử Việt Nam”, một hiệu trưởng có thể thực hiện và chia nhỏ nhiệm vụ như sau:
- Xác định các giai đoạn lịch sử chính cần được đưa vào chương trình
- Đề xuất các chủ đề cụ thể cho mỗi giai đoạn
- Lên kế hoạch phân bổ thời gian cho mỗi chủ đề
- Đề xuất các phương pháp giảng dạy phù hợp cho từng chủ đề
- Thiết kế các hoạt động đánh giá và kiểm tra
- Đề xuất các nguồn tài liệu và tài nguyên bổ sung
Bằng cách này, hiệu trưởng có thể kiểm tra và điều chỉnh từng phần của chương trình giảng dạy, đảm bảo kết quả cuối cùng đáp ứng đúng nhu cầu của trường học và học sinh.
Thông thường, một người làm kinh doanh có thể yêu cầu AI “Tạo một chiến lược marketing toàn diện”, thì bây giờ bạn có thể chia nhỏ thành các bước như:
- Phân tích thị trường mục tiêu
- Xác định các kênh marketing phù hợp
- Đề xuất ngân sách cho từng kênh
- Lên kế hoạch nội dung marketing
- Thiết lập các chỉ số KPI để đánh giá hiệu quả
Bằng cách này, bạn có thể kiểm tra và điều chỉnh từng phần của chiến lược, đảm bảo kết quả cuối cùng đáp ứng đúng nhu cầu của bạn.
2. Phân công công việc rõ ràng
Khi giao nhiệm vụ cho AI, việc xác định rõ kỳ vọng và cung cấp đầy đủ bối cảnh là vô cùng quan trọng. AI, giống như con người, cần hiểu rõ mục tiêu và các ràng buộc của nhiệm vụ để có thể thực hiện hiệu quả.
Ví dụ, khi yêu cầu AI hỗ trợ thiết kế một bài kiểm tra, thay vì chỉ nói “Tạo một bài kiểm tra môn Toán”, một giáo viên nên cung cấp thêm thông tin:
- Đối tượng học sinh: lớp 10, trình độ trung bình
- Thời gian làm bài: 45 phút
- Cấu trúc: 20 câu trắc nghiệm, 3 câu tự luận
- Nội dung: 60% kiến thức cơ bản, 30% vận dụng, 10% nâng cao
- Yêu cầu đặc biệt: Bao gồm ít nhất 2 bài toán thực tế liên quan đến cuộc sống hàng ngày
Với cách cung cấp hướng dẫn chi tiết như vậy, giáo viên sẽ nhận được một bài kiểm tra phù hợp hơn với nhu cầu của mình, giảm thiểu thời gian chỉnh sửa và làm lại.
Nhiều người muốn AI viết một bài blog, thường chỉ nhập yêu cầu: “Viết bài blog về chăm sóc cây cảnh”, thay vì làm vậy, bạn nên cung cấp thêm thông tin:
- Đối tượng độc giả: người mới bắt đầu trồng cây
- Độ dài: khoảng 1000 từ
- Giọng điệu: thân thiện, dễ hiểu
- Cấu trúc: giới thiệu, 3-4 mục chính, kết luận
- Yêu cầu đặc biệt: đưa ra ít nhất 5 mẹo chăm sóc cây dễ áp dụng
Thực hiện việc cung cấp hướng dẫn chi tiết như vậy, bạn sẽ nhận được kết quả sát với mong đợi hơn, giảm thiểu thời gian chỉnh sửa và làm lại.
3. Đánh giá và phản hồi
Sau khi nhận được kết quả từ AI, việc đánh giá kỹ lưỡng và đưa ra phản hồi chi tiết là rất quan trọng. Điều này không chỉ giúp cải thiện chất lượng của sản phẩm cuối cùng mà còn “dạy” cho AI hiểu rõ hơn về yêu cầu và tiêu chuẩn của bạn.
Ví dụ, nếu AI tạo ra một kế hoạch bài giảng cho một giáo viên, họ có thể đưa ra nhận xét cụ thể như sau:
- Phần mở đầu: Cần thêm một hoạt động khởi động ngắn để thu hút sự chú ý của học sinh
- Phần nội dung chính: Cần đơn giản hóa cách giải thích về khái niệm X, nó hơi phức tạp với học sinh lớp này
- Phần thực hành: Thêm một bài tập nhóm để tăng cường tương tác giữa học sinh
- Phần kết thúc: Cần có một hoạt động tổng kết ngắn để củng cố kiến thức đã học
- Tổng thể: Cân nhắc thêm các ví dụ thực tế để giúp học sinh liên hệ với cuộc sống hàng ngày
Việc đưa ra phản hồi chi tiết như trên, giáo viên không chỉ giúp cải thiện kế hoạch bài giảng hiện tại mà còn giúp AI hiểu rõ hơn về phong cách giảng dạy và nhu cầu của lớp học cụ thể đó.
Trường hợp, AI tạo ra một bản thuyết trình PowerPoint cho bạn, hãy xem xét từng slide và đưa ra nhận xét cụ thể:
- Slide 2: Thông tin quá dày đặc, cần tóm tắt lại
- Slide 5: Biểu đồ khó đọc, hãy đổi sang dạng biểu đồ cột
- Slide 8: Thiếu nguồn tham khảo cho số liệu
- Tổng thể: Cần thêm hình ảnh minh họa để tăng tính hấp dẫn
Khi đưa ra đánh giá kết quả chi tiết như vậy, bạn không chỉ giúp AI cải thiện bản thuyết trình hiện tại mà còn giúp AI hiểu rõ hơn về phong cách và yêu cầu của bạn cho những lần sau.
4. Ra quyết định và xác định mục tiêu
Mặc dù AI có thể cung cấp thông tin và phân tích, việc đưa ra quyết định cuối cùng và xác định mục tiêu vẫn là trách nhiệm của con người. Đây là kỹ năng mà các nhà lãnh đạo cấp cao thường xuất sắc hơn so với nhân viên mới.
Ví dụ, khi sử dụng AI để phân tích dữ liệu học tập của học sinh, AI có thể cung cấp nhiều insights khác nhau:
- 30% học sinh gặp khó khăn với môn Toán
- Học sinh tham gia các hoạt động ngoại khóa có điểm trung bình cao hơn 15%
- Tỷ lệ vắng mặt tăng 10% so với năm học trước
Là một hiệu trưởng, bạn sẽ hiểu rõ cần quyết định tập trung vào insight nào và xác định mục tiêu cụ thể. Ví dụ: “Dựa trên phân tích này, chúng ta sẽ tập trung vào việc cải thiện kết quả học tập môn Toán. Mục tiêu là giảm tỷ lệ học sinh gặp khó khăn với môn Toán xuống còn 15% trong học kỳ tới. Hãy đề xuất 3 chiến lược giảng dạy và hỗ trợ để đạt được mục tiêu này, đồng thời tích hợp các hoạt động ngoại khóa liên quan đến Toán học để tăng sự hứng thú của học sinh.”
Hoặc khi sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng, AI có thể cung cấp nhiều insights như:
- Doanh số online tăng 30% so với cùng kỳ năm ngoái
- Sản phẩm A có tỷ lệ hoàn trả cao nhất
- Khách hàng ở độ tuổi 25-35 chiếm 60% doanh thu
Là một nhà lãnh đạo, bạn biết cần quyết định tập trung vào insight nào và xác định mục tiêu cụ thể. Ví dụ: “Dựa trên phân tích này, chúng ta sẽ tập trung vào việc mở rộng kênh bán hàng online. Mục tiêu là tăng doanh số online thêm 50% trong quý tới. Hãy đề xuất 3 chiến lược marketing để đạt được mục tiêu này, tập trung vào nhóm khách hàng 25-35 tuổi.”
Phát triển kỹ năng “con người” cho nhân viên
Một điều quan trọng cần nhấn mạnh là việc chuẩn bị cho tổ chức ứng dụng AI tạo sinh không phải là phát triển các kỹ năng công nghệ cho nhân viên. Thay vào đó, điều cần thiết là phát triển các “kỹ năng con người” – những năng lực lãnh đạo và quản lý cơ bản.
Đào tạo và hướng dẫn thực hành
Thay vì tập trung vào việc dạy nhân viên cách sử dụng các công cụ AI cụ thể, hãy tập trung vào việc phát triển các kỹ năng mềm như:
- Tư duy phản biện và khả năng đặt câu hỏi
- Kỹ năng giao tiếp và truyền đạt ý tưởng
- Khả năng phân tích và tổng hợp thông tin
- Óc sáng tạo và tư duy đổi mới
Trong bối cảnh giáo dục, một trường học có thể tổ chức các buổi workshop nơi giảng viên được giao nhiệm vụ sử dụng AI để thiết kế một khóa học trực tuyến mới. Họ sẽ phải xác định mục tiêu học tập, chia nhỏ nội dung khóa học, yêu cầu AI tạo ra các tài liệu giảng dạy, đánh giá chất lượng nội dung, và quyết định cách tích hợp các hoạt động tương tác trực tuyến. Quá trình này sẽ giúp giảng viên rèn luyện các kỹ năng cần thiết để làm việc hiệu quả với AI trong môi trường giáo dục đại học.
Với tổ chức là doanh nghiệp, bạn có thể tổ chức các buổi workshop nơi nhân viên được giao nhiệm vụ sử dụng AI để giải quyết một vấn đề kinh doanh thực tế. Họ sẽ phải xác định vấn đề, chia nhỏ nhiệm vụ, giao việc cho AI, đánh giá kết quả và đưa ra quyết định cuối cùng. Quá trình này sẽ giúp họ rèn luyện các kỹ năng cần thiết để làm việc hiệu quả với AI.
Tạo cơ hội lãnh đạo
Một cách hiệu quả để phát triển kỹ năng làm việc với AI là trao cho nhân viên cơ hội lãnh đạo, dù là chính thức hay không chính thức. Điều này có thể bao gồm:
- Giao cho họ quản lý một dự án nhỏ sử dụng AI
- Cho phép họ hướng dẫn đồng nghiệp về cách sử dụng AI trong công việc
- Khuyến khích họ đề xuất và triển khai các ý tưởng mới về ứng dụng AI trong tổ chức
Ví dụ trong lĩnh vực giáo dục, một trường phổ thông có thể tổ chức một “AI Innovation Challenge” cho giáo viên, nơi các nhóm giáo viên cạnh tranh để đưa ra ý tưởng sáng tạo nhất về cách ứng dụng AI để cải thiện hiệu quả giảng dạy và học tập. Một nhóm có thể đề xuất sử dụng AI để tạo ra hệ thống đánh giá tự động, giúp giáo viên tiết kiệm thời gian chấm bài và cung cấp phản hồi nhanh chóng cho học sinh. Nhóm khác có thể đề xuất sử dụng AI để tạo ra các bài tập cá nhân hóa, phù hợp với trình độ và phong cách học tập của từng học sinh. Điều này không chỉ giúp giáo viên phát triển kỹ năng lãnh đạo và sáng tạo mà còn thúc đẩy văn hóa đổi mới trong trường học.
Trong kỷ nguyên AI, việc học cách giao tiếp vaf làm việc hiệu quả với công nghệ này không chỉ là một lợi thế mà còn là yêu cầu thiết yếu. Những tổ chức biết cách chuẩn bị cho đội ngũ và nhân viên của mình – không phải bằng cách đào tạo kỹ năng công nghệ, mà là phát triển các kỹ năng lãnh đạo và quản lý – sẽ là những tổ chức gặt hái được thành công vượt trội.
Và chốt lại để giao tiếp, làm việc tốt với AI, chúng ta cần:
- Thay đổi tư duy: Coi AI như một đồng nghiệp thông minh, chứ không phải một công cụ đơn thuần.
- Áp dụng kỹ năng lãnh đạo: Chia nhỏ công việc, phân công rõ ràng, đánh giá và phản hồi, ra quyết định và xác định mục tiêu.
- Phát triển kỹ năng “con người”: Tập trung vào tư duy phản biện, giao tiếp, phân tích và sáng tạo.
- Tạo cơ hội thực hành: Cho phép đội ngũ nhân viên trở thành những người lãnh đạo các dự án liên quan đến AI.
Cũng cần lưu ý rằng, AI là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nó cần được hướng dẫn và quản lý bởi con người. Bằng cách học cách giao tiếp hiệu quả với AI, chúng ta không chỉ tận dụng được sức mạnh của công nghệ này mà còn phát triển các kỹ năng quý giá cho sự nghiệp của mình.
Những thách thức và cơ hội trong tương lai
Khi AI ngày càng trở nên phổ biến và tinh vi hơn, chúng ta sẽ phải đối mặt với nhiều thách thức mới trong việc giao tiếp và làm việc với nó. Tuy nhiên, đây cũng là cơ hội để chúng ta phát triển và thích nghi.
Thách thức:
- Đạo đức và trách nhiệm: Khi AI tham gia vào quá trình ra quyết định, chúng ta cần đảm bảo rằng những quyết định đó là có đạo đức và công bằng. Điều này đòi hỏi con người phải có khả năng đánh giá và kiểm soát đầu ra của AI.
- Bảo mật thông tin: Làm việc chặt chẽ với AI đồng nghĩa với việc chia sẻ nhiều dữ liệu hơn. Chúng ta cần học cách bảo vệ thông tin nhạy cảm trong quá trình này.
- Phụ thuộc quá mức: Có nguy cơ chúng ta sẽ phụ thuộc quá nhiều vào AI và mất đi các kỹ năng quan trọng. Cần duy trì sự cân bằng giữa sử dụng AI và phát triển năng lực cá nhân.
Cơ hội:
- Tăng cường sáng tạo: AI có thể giúp chúng ta vượt qua giới hạn sáng tạo bằng cách đề xuất ý tưởng mới hoặc kết hợp các khái niệm theo cách độc đáo.
- Tối ưu hóa quy trình: Bằng cách học cách giao tiếp hiệu quả với AI, chúng ta có thể tự động hóa và tối ưu hóa nhiều quy trình, giải phóng thời gian cho các nhiệm vụ có giá trị cao hơn.
- Phát triển kỹ năng mới: Làm việc với AI sẽ thúc đẩy chúng ta phát triển các kỹ năng mới như tư duy hệ thống, quản lý dự án phức tạp và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Để thành công trong kỷ nguyên AI, chúng ta cần lưu ý việc học cách giao tiếp với AI không phải là một đích đến, mà là một hành trình liên tục. Hãy luôn giữ tâm thế cởi mở, sẵn sàng học hỏi và thích nghi. Đồng thời, đừng quên rằng giá trị cốt lõi của con người – như sự đồng cảm, khả năng lãnh đạo và tư duy sáng tạo – vẫn sẽ là những yếu tố không thể thay thế. Khi kết hợp sức mạnh của AI với trí tuệ và kỹ năng độc đáo của con người, chúng ta có thể mở ra một kỷ nguyên của sự đổi mới và tiến bộ. Hãy bắt đầu hành trình học và bỏ học những điều cần thiết của bạn ngay từ hôm nay, để sẵn sàng cho một tương lai đầy hứa hẹn phía trước.
TS Nguyễn Trung Hòa
