Biên dịch từ bài viết trên trang Hubspot.
Sự ám ảnh với việc nâng cao năng lực AI (AI literacy) đã tạo ra một điểm mù.
Ai cũng đang chạy đua để học các công cụ, kỹ năng viết prompt, AI agent và các quy trình làm việc (workflow). Điều đó không có gì là sai cả. Nhưng những người đang khai thác AI hiệu quả nhất lại có một điểm chung không hề xuất hiện trong bất kỳ danh sách công cụ nào. Họ có khả năng phán đoán để biết khi nào một kết quả do AI tạo ra là sai, có sự sáng tạo để đặt ra những câu hỏi mà các mô hình chưa từng gặp, và có tính chủ động để hành động ngay cả khi không ai đưa cho họ một kế hoạch.
Vấn đề là các kỹ năng của con người đòi hỏi phải được đầu tư và rèn luyện liên tục mới có thể duy trì. Thế nhưng nhiều người làm nghề hiện nay lại quá tập trung vào việc theo kịp AI đến mức họ âm thầm ngừng đầu tư cho chính những kỹ năng đó.
Chúng tôi đã đặt cùng một câu hỏi cho năm diễn giả của UNBOUND 2026: Khi việc nâng cấp kỹ năng AI đang chiếm trọn sự chú ý của mọi người, đâu là kỹ năng con người quan trọng nhất mà hiện nay mọi người lại chưa đầu tư đúng mức? Dưới đây là câu trả lời của họ.
Kỹ năng #1: Chia sẻ những điều bạn thực sự quan tâm
David Meerman Scott (Chuyên gia chiến lược Marketing)
Điểm mù
Phần lớn mọi người xem giao tiếp trong kinh doanh như một màn trình diễn về năng lực, tách biệt sự nhiệt huyết cá nhân khỏi bản sắc nghề nghiệp của mình. Khi AI có thể tạo ra những nội dung nghe có vẻ chuyên nghiệp và thành thạo cho tất cả mọi người, thì chính con người thật đứng phía sau công việc mới trở thành yếu tố tạo nên sự khác biệt. Thế nhưng đa số lại không còn thể hiện con người đó nữa.
“Việc không chia sẻ những đam mê của bạn, sự nhiệt huyết chân thành mà bạn mang đến cho công việc cũng như cho những điều bạn yêu thích ngoài công việc, đồng nghĩa với việc bạn đang bỏ lỡ nguồn sức hút mang tính con người mạnh mẽ nhất trong bất kỳ đội nhóm hay tổ chức nào — và cũng chính là yếu tố đối trọng với AI,” Scott chia sẻ.
Đam mê là điều có thể nhìn thấy và lan tỏa theo cách mà những sản phẩm được trau chuốt kỹ lưỡng không thể làm được. Càng khi AI san bằng mặt bằng chất lượng của việc thực thi, thì giới hạn cao nhất sẽ càng thuộc về những người xuất hiện với sự nhiệt huyết chân thật.
Hãy thử điều này
Thay vì chỉ chia sẻ những nội dung thuần túy về công việc trên LinkedIn, hãy cân nhắc chia sẻ với mạng lưới nghề nghiệp của bạn những điều bạn yêu thích, con người thật của bạn và những gì bạn hâm mộ.
“Nếu thiếu đi niềm đam mê, bạn có nguy cơ trở nên mờ nhạt và dễ bị thay thế, hòa lẫn vào đám đông đồng nhất — cũng giống như cách trí tuệ nhân tạo (AI) đã biến những kỹ năng mang tính lặp lại thành thứ hàng hóa phổ thông.” — David Meerman Scott
Kỹ năng #2: Tự lãnh đạo (Self-Leadership)
Jen Spencer (Giám đốc Tăng trưởng – Booth)
Điểm mù
Nhiều thập kỷ vận hành theo các cấu trúc quản lý đã khiến người đi làm hình thành thói quen chờ đợi sự chỉ đạo trước khi hành động. AI đang khiến thói quen này trở nên nghiêm trọng hơn khi tự định vị mình như nguồn cung cấp câu trả lời đúng tiếp theo, khiến ngày càng ít người rèn luyện năng lực tự đưa ra quyết định và hành động mà không cần một người nào khác bật đèn xanh.
“Chúng ta đã trở nên quá quen với việc chờ người khác bảo mình phải làm gì, và AI đang khiến điều đó tồi tệ hơn bằng cách tạo ra cảm giác rằng câu trả lời đúng luôn chỉ cách bạn một câu lệnh (prompt),” Spencer chia sẻ.
Nếu thiếu khả năng tự lãnh đạo, quỹ đạo phát triển của bạn sẽ bị chi phối bởi việc những người ở cấp trên có thể dành bao nhiêu sự quan tâm cho bạn. Và chính khoảng trống công việc do điều đó tạo ra lại là thứ AI có vị thế tốt nhất để tiếp nhận.
Hãy thử điều này
Hãy chọn một vấn đề mà bạn vẫn đang chờ người khác giải quyết. Trong tuần này, hãy thực hiện một bước đi đầu tiên thực sự để xử lý vấn đề đó, rồi sau khi bạn đã bắt đầu, hãy thông báo cho người vốn dĩ sẽ là người chịu trách nhiệm về việc này.
“Hầu như chẳng còn ai rèn luyện điều thực sự tạo nên bước tiến trong sự nghiệp hay sự phát triển của một doanh nghiệp: tự quyết định lãnh đạo chính mình khi không có ai đến làm điều đó thay bạn.” — Jen Spencer
Kỹ năng #3: Tư duy sáng tạo (Creative Thinking)
Beth Dunn (Trưởng bộ phận Trải nghiệm Sản phẩm, Agent.ai)
Điểm mù
Theo bản chất, AI tạo ra những kết quả có xác suất xảy ra cao nhất. Đó là sự tổng hợp từ những gì đã từng được nói đến trước đây. Điều này khiến AI rất hữu ích trong việc thực thi, nhưng lại tiềm ẩn rủi ro nếu được dùng làm điểm khởi đầu cho sáng tạo. Những người dựa vào AI để tìm ý tưởng đang vô tình làm suy giảm chính năng lực tư duy độc đáo của mình.
“AI vẫn là một cỗ máy tạo ra những gì ở mức ‘trung bình’. Nó rất giỏi trong việc đưa ra câu trả lời có xác suất cao nhất dựa trên những gì bạn đã cung cấp và những gì nó đã được huấn luyện cho đến nay,” Dunn nhận định.
Càng lâu bạn không tự tạo ra những ý tưởng nguyên bản — kể cả những ý tưởng lộn xộn, thiếu thực tế hay kỳ quặc — thì bạn càng khó khơi dậy năng lực đó khi đối mặt với một vấn đề mới thực sự đòi hỏi nó.
Hãy thử điều này
Hãy dành ra 15 phút mỗi ngày để viết một điều gì đó không nhằm bất kỳ mục đích nào. Hãy suy nghĩ, viết theo dòng ý thức, ghi lại những quan sát kỳ lạ hay bất cứ điều gì xuất hiện trong đầu. Mục đích là duy trì “cơ bắp sáng tạo” của bạn hoạt động theo cách riêng của nó, tách biệt khỏi mọi sản phẩm hay kết quả cần hoàn thành.
“Những vấn đề mới đòi hỏi những cách tư duy mới, chứ không phải những câu trả lời cũ luôn quay về mức trung bình. Nếu bạn thuê ngoài sự sáng tạo của mình, thì tư duy sáng tạo của bạn sẽ chết dần.” — Beth Dunn
Kỹ năng #4: Khả năng nhận định cảm xúc (Emotional Discernment)
Karen McFarlane (Nhà sáng lập, Giám đốc Marketing (CMO), Thành viên Hội đồng quản trị; Kaye Media Partners)
Điểm mù
Dữ liệu từ lâu đã dễ hành động hơn những gì chúng ta quan sát được, và AI khiến dữ liệu trở nên nhanh chóng và dồi dào hơn bao giờ hết. Hệ quả là các nhà lãnh đạo ngày càng đưa ra quyết định dựa trên những gì có thể đo lường được, thay vì những gì thực sự đang diễn ra. Trong khi đó, hai điều này hiếm khi là một.
“AI có thể cung cấp cho bạn hàng loạt dữ liệu về hiệu suất thấp, nhưng nó không thể cho bạn biết liệu đội ngũ có đang cảm thấy mất động lực hay không được ghi nhận hay không. Nó cũng không thể cho bạn biết rằng trưởng nhóm của bạn đã ngừng đưa ra những ý tưởng mới trong các cuộc họp vì cả nhóm đang kiệt sức và không còn đủ khả năng gánh thêm bất cứ điều gì. Điều đó chỉ có thể đến từ việc bạn thực sự có mặt trong căn phòng, chứ không phải từ dữ liệu,” McFarlane chia sẻ.
Dữ liệu cho bạn biết rằng có điều gì đó đang xảy ra, nhưng khả năng nhận định mới cho bạn biết vì sao điều đó xảy ra. Khi các nhà lãnh đạo bỏ qua việc quan sát thực tế để chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu, họ thường kết thúc bằng việc giải quyết những triệu chứng có thể đo lường được, thay vì giải quyết đúng vấn đề cốt lõi.
Hãy thử điều này
Trong tháng này, hãy tham dự một cuộc họp mà bình thường bạn sẽ bỏ qua hoặc giao cho người khác tham dự. Sau cuộc họp, hãy ghi lại một điều bạn học được mà sẽ không bao giờ xuất hiện trong bất kỳ báo cáo hay bảng điều khiển (dashboard) nào.
“Đừng bao giờ để kết quả do AI tạo ra trở thành bước cuối cùng trước khi đưa ra một quyết định. Nếu thiếu khả năng nhận định, bạn có thể sẽ tìm ra một giải pháp chưa bao giờ được thiết kế để giải quyết đúng vấn đề.” — Karen McFarlane
Kỹ năng #5: Sự tò mò và khiêm tốn (Curiosity and Humility)
Eric M. Bailey (Chủ tịch, Bailey Strategic Innovation Group)
Điểm mù
Trong một thế giới mà mọi người đều có quyền tiếp cận cùng một công cụ và cùng một nguồn thông tin, bản năng luôn muốn thể hiện sự chắc chắn của mình lại trở thành một bất lợi. Khả năng xử lý thông tin một cách hiệu quả giờ đây chỉ là điều kiện tối thiểu, bởi ai cũng có thể sử dụng những công cụ giống nhau. Khả năng duy trì sự tò mò để thực sự thấu hiểu con người mới là nơi tạo nên sự khác biệt thực sự.
“Chúng ta dành quá nhiều thời gian trong nhận thức của mình để thể hiện sự thông minh, sự đúng đắn và sự chắc chắn. Trong một thế giới mà mọi người đều có cùng quyền tiếp cận công nghệ và thông tin như nhau, khả năng hiểu và thấu hiểu con người mới chính là yếu tố tạo nên sự khác biệt thực sự,” Bailey chia sẻ.
Sự chắc chắn sẽ khép lại cánh cửa dẫn đến những thông tin có thể khiến bạn thay đổi câu trả lời của mình. Ngược lại, sự tò mò giữ cho cánh cửa đó luôn rộng mở. Và trong những vai trò đòi hỏi khả năng thuyết phục, xây dựng mối quan hệ hay đưa ra những quyết định dựa trên phán đoán, chính cánh cửa đó mới là phần quan trọng nhất của công việc.
Hãy thử điều này
Trong một cuộc họp, buổi đánh giá hay một cuộc trò chuyện, hãy đặt thêm một câu hỏi tiếp theo vào đúng lúc mà bình thường bạn sẽ chuyển sang chủ đề khác. Hãy cưỡng lại mong muốn nhanh chóng đi đến kết luận, đủ lâu để khám phá những điều mà nếu không bạn đã bỏ lỡ.
“Khi lựa chọn dựa vào sự phán xét và sự chắc chắn thay vì sự tò mò, chúng ta sẽ đánh mất cơ hội xây dựng sự kết nối, các mối quan hệ và khả năng thuyết phục người khác một cách thực sự.” — Eric M. Bailey
Khi xem xét cả năm câu trả lời này, ta dễ dàng nhận thấy một sợi dây xuyên suốt kết nối chúng. Không câu trả lời nào đề cập đến các vấn đề kỹ thuật; thay vào đó, tất cả đều hướng đến những năng lực đòi hỏi quá trình rèn luyện, sự trải nghiệm thực tế và cả những va vấp, thử thách. Đam mê, khả năng tự định hướng, sự phản kháng mang tính sáng tạo, khả năng nắm bắt tâm lý đám đông, hay việc giữ thái độ cởi mở thay vì khăng khăng muốn mình đúng — đó chính là những yếu tố mà AI có thể tiếp nhận làm dữ liệu đầu vào nhưng lại không thể tự mình tạo ra làm kết quả đầu ra.
Những người hưởng lợi nhiều nhất từ sự tiến bộ của AI sẽ là những ai không ngừng phát triển các kỹ năng mang đậm tính người — những kỹ năng mà không một công cụ nào có thể cung cấp được.
