Easier or Busier with AI?

Trước khi dùng AI, tôi mất hai giờ để viết một tính năng và một giờ để kiểm tra.Sau khi dùng AI, tôi có thể viết tính năng đó trong 30 phút. Nhưng thay vì được nghỉ sớm hơn 90 phút, tôi thường nhận thêm hai tính năng mới, review nhiều code hơn và phải đảm bảo chất lượng cao hơn trước.Ngày làm việc vẫn đủ tám tiếng.Chỉ có lượng công việc hoàn thành trong tám tiếng đó tăng lên.Là một mobile developer làm việc chủ yếu với React Native, tôi dùng AI gần như mỗi ngày: đọc lỗi build, gợi ý code, tạo cấu trúc màn hình, viết hàm xử lý dữ liệu, giải thích source code cũ và chuẩn bị tài liệu kỹ thuật.Không thể phủ nhận rằng AI giúp tôi làm việc nhanh hơn. Nhưng sau một thời gian sử dụng thường xuyên, tôi nhận ra một nghịch lý:AI tiết kiệm thời gian cho từng công việc, nhưng chưa chắc tiết kiệm thời gian cho người làm công việc đó.Quy trình làm việc của tôi đã thay đổi như thế nào?Trước đây, khi gặp một lỗi Android hoặc iOS, quy trình quen thuộc của tôi thường là:Đọc log → tìm kiếm trên Google → mở nhiều trang Stack Overflow hoặc GitHub Issues → thử từng cách → build lại → tiếp tục sửa.Có những lỗi mất vài giờ chỉ để xác định nguyên nhân.Hiện tại, tôi có thể đưa log lỗi cùng những phần cấu hình liên quan cho AI. Trong vài phút, AI có thể phân tích các khả năng, giải thích mối liên hệ giữa phiên bản thư viện, Gradle, Kotlin, CocoaPods hoặc React Native và đề xuất hướng kiểm tra.Khi cần xây một tính năng mới, tôi cũng không còn bắt đầu hoàn toàn từ trang trắng. AI có thể tạo bộ khung component, TypeScript interface, API service, validation và các trường hợp cần xử lý.Nhưng quy trình không thực sự mất đi nhiều bước. Nó chỉ được thay đổi thành:Mô tả vấn đề → cung cấp bối cảnh → nhận đề xuất từ AI → đọc và kiểm chứng → sửa lại → chạy thử → kiểm tra trên thiết bị thật → review tác động tới phần còn lại của ứng dụng.Một số bước cũ được rút ngắn, nhưng các bước mới xuất hiện: viết yêu cầu đủ rõ, đánh giá câu trả lời và phát hiện những chỗ AI tự tin nhưng không chính xác.Tôi viết code ít hơn, nhưng review nhiều hơn.30 phút tạo code có thể kéo theo hai giờ kiểm traĐiều nguy hiểm nhất ở code do AI tạo ra không phải là code sai hoàn toàn. Nếu sai rõ ràng, chúng ta có thể phát hiện ngay.Nguy hiểm hơn là đoạn code nhìn rất hợp lý, chạy được trong trường hợp thông thường nhưng sai ở những tình huống đặc biệt.Ví dụ, AI có thể đề xuất một API đã bị thay đổi ở phiên bản thư viện tôi đang sử dụng. Nó có thể viết một luồng đăng nhập hoạt động tốt trên Android nhưng thiếu cấu hình cần thiết trên iOS. Nó cũng có thể tạo logic xử lý thanh toán đúng khi giao dịch thành công nhưng bỏ sót trường hợp người dùng hủy, ứng dụng bị đưa xuống background hoặc deep link được mở khi app chưa khởi động.Nếu tôi tin ngay vào kết quả và sao chép vào dự án, thời gian “tiết kiệm” lúc viết code có thể trở thành thời gian sửa lỗi sau khi phát hành.Đặc biệt với mobile app, một đoạn code không chỉ cần chạy trên máy của developer. Nó còn phải hoạt động trên nhiều phiên bản hệ điều hành, kích thước màn hình, trạng thái mạng và vòng đời ứng dụng khác nhau.Vì vậy, AI càng tạo code nhanh, tôi càng phải giữ kỷ luật kiểm chứng:Đọc lại logic thay vì chỉ nhìn kết quả chạy được.Kiểm tra tài liệu chính thức của thư viện.Test cả Android và iOS.Thử các trường hợp mất mạng, bấm nhiều lần hoặc đưa app xuống background.Đảm bảo giải pháp không làm hỏng những tính năng đang hoạt động.Không đưa dữ liệu nhạy cảm hoặc thông tin người dùng vào công cụ AI.AI giúp giảm thời gian gõ code. Nhưng trách nhiệm về chất lượng, bảo mật và trải nghiệm người dùng vẫn thuộc về developer.Khi mọi người đều có AI, “nhanh” trở thành tiêu chuẩn mớiThời gian đầu, hoàn thành một công việc sớm hơn dự kiến tạo ra cảm giác rất tích cực.Nhưng khi tốc độ đó lặp lại đủ nhiều, nó không còn được xem là một thành tích đặc biệt. Nó dần trở thành tốc độ mặc định.Một task từng được ước tính ba ngày có thể được kỳ vọng hoàn thành trong một ngày. Một bản demo trước đây chỉ cần thể hiện luồng chính, nay có thể được yêu cầu thêm giao diện đẹp, xử lý đầy đủ trường hợp lỗi và có tài liệu đi kèm.Khi AI giúp tạo ra ba phương án nhanh chóng, câu hỏi tiếp theo thường không phải là “Bạn có thể nghỉ sớm không?”, mà là:“Có thể làm thêm phương án thứ tư không?”Đây không hẳn là lỗi của AI, cũng không hoàn toàn là lỗi của quản lý hay khách hàng. Nó là kết quả tự nhiên khi năng suất chung tăng lên. Khi công cụ thay đổi, kỳ vọng về tốc độ và chất lượng cũng thay đổi theo.Điều đáng chú ý là AI không chỉ giúp tôi hoàn thành công việc cũ nhanh hơn. Nó còn khiến những công việc từng bị xem là “không đủ thời gian để làm” trở nên khả thi.Tôi có thể viết tài liệu kỹ hơn, thêm test case, phân tích log sâu hơn, thử nhiều phương án UI hơn hoặc chủ động cải thiện những đoạn source code cũ.Kết quả là sản phẩm tốt hơn, nhưng danh sách việc cần làm cũng dài hơn.AI có tạo thêm công việc không?Có, theo một cách khá thú vị.Khi việc tạo prototype trở nên dễ dàng, chúng ta thử nhiều ý tưởng hơn. Mỗi ý tưởng lại cần được đánh giá, chỉnh sửa và quyết định có tiếp tục hay không.Khi AI giúp tìm thấy nhiều vấn đề tiềm ẩn trong source code, chúng ta có thêm một danh sách cần xử lý.Khi AI có thể viết tài liệu nhanh, tiêu chuẩn mới có thể trở thành “mọi tính năng đều phải có tài liệu”.AI không chỉ hoàn thành công việc. Nó còn mở ra những công việc trước đây chúng ta chưa có khả năng hoặc thời gian để nhìn thấy.Có lúc tôi hỏi AI cách tối ưu một màn hình bị giật. Tôi chỉ muốn tìm một nguyên nhân, nhưng nhận lại hàng loạt đề xuất: giảm re-render, tối ưu danh sách, cache dữ liệu, kiểm tra kích thước ảnh, theo dõi memory và đo thời gian render.Câu trả lời giúp tôi tiết kiệm thời gian nghiên cứu, đồng thời tạo ra thêm một danh sách việc phải làm.Tôi gọi đó là “nợ năng suất”: khi có khả năng làm nhiều hơn, chúng ta bắt đầu cảm thấy mình nên làm tất cả.Vậy AI có thật sự giúp tôi làm ít đi không?Nếu xét trên từng task, câu trả lời là có.Nếu xét trên toàn bộ ngày làm việc, câu trả lời của tôi là chưa.AI chưa giúp tôi có thêm nhiều thời gian rảnh. Nó giúp tôi hoàn thành nhiều việc hơn trong cùng một khoảng thời gian. Chất lượng đầu ra cao hơn, khả năng thử nghiệm nhanh hơn và thời gian mắc kẹt với những vấn đề nhỏ giảm đi đáng kể.Điều đó vẫn rất có giá trị.Tuy nhiên, tôi nhận ra rằng thời gian tiết kiệm được chỉ trở thành thời gian rảnh khi chính chúng ta chủ động bảo vệ nó. Nếu không, mọi khoảng trống vừa được AI tạo ra sẽ nhanh chóng được lấp đầy bằng một task mới, một ý tưởng mới hoặc một yêu cầu cao hơn.Tôi đang học cách dùng AI để làm việc tốt hơn, không chỉ nhiều hơnThay vì hỏi “AI có thể giúp tôi làm thêm gì?”, tôi bắt đầu hỏi ba câu khác:Việc này có thực sự cần làm không?Kết quả nào là đủ tốt ở giai đoạn hiện tại?Phần thời gian tiết kiệm được nên dành cho task tiếp theo hay để suy nghĩ kỹ hơn?Tôi cũng cố gắng không đánh giá năng suất chỉ bằng số lượng task hoàn thành. Một giờ dùng để nói chuyện với người dùng, thiết kế kiến trúc đúng hoặc ngăn một lỗi nghiêm trọng có thể giá trị hơn cả ngày tạo ra thật nhiều code.AI giúp tăng tốc đôi tay, nhưng chúng ta vẫn cần dùng kinh nghiệm để chọn hướng đi.Nếu đi sai hướng, chạy nhanh hơn chỉ khiến chúng ta cách mục tiêu xa hơn.Kết luậnAI thực sự giúp tôi làm việc nhanh hơn, nhưng chưa làm tôi làm việc ít hơn.Nó biến thời gian chờ đợi thành thời gian thực hiện, biến những ý tưởng từng mất nhiều ngày thành prototype trong vài giờ và giúp một developer có thể đảm nhận nhiều vai trò hơn.Đổi lại, khối lượng đầu ra tăng, tiêu chuẩn chất lượng cao hơn và trách nhiệm kiểm chứng cũng lớn hơn.Với tôi, câu hỏi quan trọng không còn là:“AI giúp tiết kiệm được bao nhiêu giờ?”Mà là:“Ai sẽ quyết định cách sử dụng những giờ vừa tiết kiệm được?”Nếu câu trả lời luôn là deadline tiếp theo, AI chỉ giúp chúng ta bận rộn hiệu quả hơn.Còn nếu chúng ta dùng khoảng thời gian đó để học hỏi, suy nghĩ sâu hơn, chăm sóc sức khỏe hoặc đơn giản là kết thúc công việc đúng giờ, khi ấy AI mới thật sự giúp con người làm việc ít đi.Còn bạn thì sao? Từ khi dùng AI, bạn có thêm thời gian rảnh hay chỉ có thêm nhiều task đã hoàn thành hơn?

There is a strange irony in my relationship with AI.AI has contributed to me becoming unemployed.But unemployment gave me something I had been missing throughout years of full-time work:Time.And somehow, AI is also helping me turn that unexpected free time into an opportunity to pursue a dream I used to believe was far beyond what one person could realistically build.I do not just want to write a novel.My dream is a little bigger than that:I want to build a virtual world of my own.The novel is only the foundation.If I can take it far enough, I want that world to eventually have its own website, structured data, voices, visuals, videos, games, and perhaps one day, even films.That sounds fairly ambitious for someone who is currently unemployed.Yet strangely enough, at the very moment when AI makes me most uncertain about my career, it is also making me feel for the first time that:Maybe I really can start building this on my own.After 10 years as a developer, I started wondering: how valuable is writing code itself anymore?I have been working as a developer for around 10 years.That makes the speed at which AI is changing software development impossible for me to ignore.In the past, implementing a feature might start with reading requirements, navigating the codebase, understanding the existing flow, writing code, debugging, refactoring, testing, and so on.Today, AI can participate in almost every part of that process.Need a component?AI can write it.Need to refactor a function?AI can propose several approaches.Do not understand a piece of legacy code?AI can explain it.Need to figure out where a state is being modified across a large project?Give AI enough of the codebase and ask it to trace the flow.Regex, SQL, scripts, test cases, documentation, migrations, data processing...The list keeps getting longer.And what actually worries me is not that AI can write a function.The bigger question is:How much more work can one developer with AI accomplish compared with that same developer a few years ago?If a team once needed ten people, will it still need all ten in the future?I do not know.But I do know that I am gradually becoming evidence for why that question exists.Because the better I become at using AI, the more work I can handle by myself.Then, while the industry was going through all these changes, I became unemployed.I do not believe AI was the only cause. The economy, company downsizing, hiring demand, and many other factors all played a role.But for me, AI is clearly part of the larger shift that is taking place.And that leaves me in a rather ironic position:The technology that makes me worry that companies may need fewer people like me is also making me need fewer people to build my own projects.I no longer use AI just to write codeAt first, I used AI in much the same way many developers do:Task → ask AI → get code → modify it → run it.Over time, that workflow began to change.I stopped thinking of AI as merely a smarter autocomplete.Instead, I started giving it entire chains of work.Read the codebase.Find the relevant files.Analyze the problem.Suggest possible solutions.Implement one.Review the changes.Fix the issues.Generate a patch.Check what else might be affected.I gradually moved from asking isolated questions toward a more agentic workflow: breaking larger objectives into multiple steps and letting AI work through those steps under my supervision.For some tasks that I previously had to perform manually from beginning to end, I can now start with a different question:What result do I actually want at the end?Then I design a workflow that allows AI to move toward that result.Once I started thinking this way, I began looking at almost everything around me with a developer's instinct:“Can I automate this?”I started digitizing almost everything I doThis is probably where AI started changing not only how I code, but how I live.I run a rental shop.Instead of searching for an existing management system and forcing my workflow to fit somebody else's software, I can build my own system around the way my shop actually operates.Missing a feature?Build it.The workflow changes?Modify it.Need a new type of report?Add it.Want to produce audio content?I build my own TTS tool.Need a workflow for creating videos?I build video-processing tools.Want to collect social videos as research material and build my own dataset?I write tools to help with that.Whenever I encounter a repetitive task, my first instinct is increasingly to figure out how to automate it.Many of these tools are things I probably would never have built in the past.If writing one from scratch required several days or weeks of development, the problem simply would not have been important enough to justify the effort.AI changes that equation dramatically.An idea I have in the morning can sometimes become a working prototype by the evening.It may not be elegant.It may not be complete.But it works.And for me, that is a significant change.In the past, software was mostly something I built for companies or clients.Now I increasingly build software to increase my own capabilities.From software developer to someone who builds tools for himselfThis is probably the most interesting part of AI to me.Someone without a programming background can already do a great deal with AI.But when someone who already understands software development gains access to AI, the leverage becomes even greater.When AI gives me a piece of code, I do not have to blindly trust it.I can read it.I can see where the architecture is heading.I can recognize excessive coupling.I can tell when a piece of logic will become difficult to maintain.I can spot unnecessary abstraction.I know the difference between a quick hack that happens to work and something that has a reasonable path toward future expansion.After roughly ten years in the profession, what AI accelerates for me is no longer simply my ability to write code.It accelerates my ability to turn an idea into software.Those are not exactly the same thing.And the more I use AI, the more I realize:Programming experience does not become worthless because of AI. Its value shifts from “being able to manually write every line of code” toward “knowing what should be built, how it should be built, and whether AI is doing it correctly.”Of course, I had to pay some tuition to learn that lesson.And some of it was expensive.I trusted AI too much once and ended up with a pile of garbage I could no longer debugThere was a period when I became accustomed to how quickly AI could modify code.A bug appeared?Give it to AI.AI fixed it.Another bug?Give it back.It fixed that too.The application seemed to work.Keep going.New feature?Add another patch.Patch on top of patch.And because results arrived so quickly, there were times when I skipped something no experienced developer should skip:Code review.Eventually, the source still worked in certain flows, but internally the architecture had turned into a mess.Fix one thing, break another.AI would read code that AI itself had generated and add yet another patch on top of it.The context kept growing.The original architectural decisions gradually disappeared.Eventually, I reached the worst possible state:I could no longer debug it.The price was rewriting a large portion of the codebase from scratch.Painful.But useful.It taught me a rule I now try very hard to follow:AI can write code extremely quickly. But I am still responsible for the codebase.Skipping review because “AI probably got it right” is basically the same as merging code from a developer you have never met without reading the diff.Except this particular developer can generate thousands of lines of code while you are making coffee.Then sometimes I go too far in the opposite directionAfter that experience, I became much more careful about reviewing AI-generated code.Sometimes perhaps... too careful.This is where ten years of programming habits become a slightly ridiculous problem.I look at a piece of AI-generated code and think:“It works, but it is ugly.”So I ask AI to rewrite it.“This function is too long.”Rewrite it.“Separate the responsibilities.”Rewrite it.“This naming does not follow the convention.”Rewrite it.“This architecture will be difficult to extend later.”Rewrite it.“Refactor it and make it clean.”Rewrite it again.Eventually, I may have spent several hours polishing a personal tool that I will use only a few times a month.No additional revenue.No user cares.No additional problem has been solved.But the code looks beautiful.Beautiful in a way that is... economically meaningless.This may be one of my hardest old habits to break.Years of software development taught me that code should be clean, maintainable, standardized, and extensible.That is not wrong.But AI increases the speed of software creation so dramatically that another question becomes much more important:“Is this piece of code actually worth another two hours of polishing?”I still do not always answer that question correctly.Sometimes I am working on a tool that only I use, glance at the clock after midnight, and realize:I just refactored something that will probably never need to scale.AI saved me three hours of writing code.Then I spent exactly those three hours asking AI to make the code prettier.Net time saved: zero.Very developer of me.AI does not give me more free time. It gives me the ability to do moreAnd that is probably my answer to the question “Easier or Busier with AI?”For each individual task:Much easier.For my life as a whole:Busier.Something that used to take four hours may now take one.But those other three hours do not magically become leisure time.Instead, I think:“Then I can build this too.”Already have a TTS tool?Build the next stage of the audio pipeline.Already have a website?Improve the data system.Already have the data?Automate more of the workflow.Automation works?Start thinking about which parts can be delegated to agents.AI does not make my to-do list shorter.It removes the limits on what I am willing to put on that list.And that is also how an old dream started becoming much more serious.15 years of reading fiction, 10 years of programming, and a dream that may be a little too ambitiousI have been reading fiction for around 15 years.Long enough to accumulate a great deal of knowledge that I never really thought of as “experience.”I have read enough stories to feel when a character's actions are unnatural.When a plotline is being forced.When a new power appears only because the protagonist needs to be saved.When a fictional world exists merely as background decoration rather than as a place governed by its own rules.I know what kind of worlds I enjoy.What types of plot devices I dislike.How I want characters to grow.And I want to build a world of my own.Thiên Đạo Chi Lộ started from that desire.But my ultimate goal is not simply to finish a novel.I want to build a world/IP that can exist across different forms of media.The novel is the foundation because it is the most accessible way to establish the lore, characters, history, geography, power systems, and conflicts of that world.But from that foundation, I want to keep experimenting.Audio.Images.Video.Interactive websites.Games.And, if I ever reach that point, films.Perhaps I will never make it to the final stage.But the important difference is that, for the first time, I can look at that entire chain and no longer immediately think:“You would need an entire company to do this.”Instead, I ask:“Which part can I build myself first?”AI does not replace my 15 years of reading or my 10 years of programmingThis is something I find particularly interesting.People often ask whether AI will make experience meaningless.My experience has been almost the opposite.The stronger AI becomes, the more valuable my accumulated experience feels.With code, I have around ten years of experience helping me recognize when AI is producing a reasonable solution and when it is building a technical time bomb.With fiction, I have spent around fifteen years reading enough stories to look at an idea AI proposes and say:“No.”“Too cliché.”“That character would never do that.”“This is too convenient.”“The world does not work that way.”“This idea is good, but it needs to be foreshadowed a hundred chapters earlier.”I do not need AI to make decisions for me.I need it to generate possibilities faster than I could generate them myself.Then I review.Challenge.Reject.Combine.Redirect.And ask it to continue.Seen this way, my role is changing significantly.In the past, I personally produced most of the output.Now, for many kinds of work, I increasingly behave like the person who designs the system, defines the standards, and reviews the output.Almost like a Tech Lead.Except sometimes my entire team is made of AI.The good news is that this team never asks for a raise.The bad news is that if I give it insufficient context, it can enthusiastically destroy production.From chatbot to AI agentsI think this is also the most important evolution in how I use AI.If I use AI only like this:“Write this function.”“Rewrite this paragraph.”“Create this prompt.”then AI is extremely useful, but it is still mostly a tool that responds to individual instructions.What interests me now is something different:AI executing an entire workflow.For example, an agent could receive an objective, inspect the current data, determine which steps are required, call the appropriate tools, generate an output, validate the result, and then hand it over to the next stage.Another agent could handle content.Another could review logic.Another could process data.Another could work on code.Automation can connect all of those stages.Of course, I still need to supervise a lot of it.And after letting AI turn one codebase into an undebuggable mess, I no longer believe in the fantasy of “press one button and AI will do everything.”But the direction itself fascinates me.Because when AI can use the tools I build, while I can also use AI to build new tools for AI...a rather interesting feedback loop appears:I use AI to build tools.Those tools allow AI to do more.A more capable AI workflow then helps me build the next generation of tools faster.For an individual, that is a level of leverage that I could barely imagine having only a few years ago.Maybe what I am building is not actually a novelThe further I go, the more I realize that Thiên Đạo Chi Lộ is only the most visible part.What I really want to build behind it is a system.A place where lore is stored in structured form.Characters have timelines.Factions have relationships.Events have causes and consequences.A website can consume that data.A TTS tool can transform the content into audio.Video tools can use character and world data to assist with content production.One day, perhaps a game could use the same data.And if the world expands further, other forms of media could still be built on top of the same foundation.At that point, my programming background and my love of fiction stop being two separate interests.They finally meet.Fifteen years of reading stories gives me the intuition for the world I want to create.Ten years of programming gives me the ability to turn that world into systems.AI gives me the leverage to attempt it at a scale I would never previously have considered possible for one person.That is the real dream.And I am still anxious about AII do not believe the statement:“AI is just a tool. There is nothing to worry about.”I think there is plenty to worry about.Repetitive jobs will be affected.Teams may become smaller.One person with AI can handle workloads that previously required several people.Productivity expectations will continue rising.And software development may gradually have to move away from measuring a developer's value by how much code they can personally write.That is frightening.Especially when I am the one looking for a job during this transition.But there is another truth I cannot ignore:If AI allows a company to accomplish more with fewer people, it also allows an individual to attempt things that previously only a company had enough resources to build.Those are not two different phenomena.They are two sides of the same one.The difference is simply which side of the table I am sitting on.As an employee, it scares me.As someone trying to create something of my own, it looks like an enormous door opening.The thing that helped take away my job may also help me build one for myselfI am still looking for work.I am still a developer.And if the right opportunity appears tomorrow, I will probably continue working professionally just as I did before.But something has changed.In the past, I believed that pursuing this dream would require:More money.More time.A writer.A designer.A video editor.A development team.Marketing.Perhaps even an entire studio.I no longer wait until I have all of those things.I am starting with what I already have:15 years of reading fiction.10 years of software development.A computer.The unexpected time that unemployment gave me.And AI.AI contributed to me losing my job.Unemployment gave me time to begin.Experience gives me the ability to review and guide AI.And AI gives someone like me the ability to code, build tools, automate workflows, create content, and gradually construct a world that I once believed would require an entire team.So has AI made my life easier or busier?Both.It makes each individual task easier.But it also makes the things I am willing to dream about much bigger.And when the dream gets bigger, the amount of work never really gets smaller.It is rather ironic that the technology that once made me ask:“Will companies still need a developer like me a few years from now?”is now making me ask a completely different question:“With AI, how much can a developer like me build on his own?”I do not know the answer yet.But at least now, I have the time to find out.

Có một nghịch lý khá buồn cười trong câu chuyện của tôi với AI.AI góp phần khiến tôi thất nghiệp.Nhưng thất nghiệp lại cho tôi thứ mà suốt nhiều năm đi làm full-time tôi luôn thiếu:Thời gian.Và rồi cũng chính AI giúp tôi biến khoảng thời gian bất đắc dĩ đó thành cơ hội để theo đuổi một giấc mơ mà trước đây tôi luôn nghĩ rằng một cá nhân không đủ nguồn lực để làm.Không chỉ là viết một bộ truyện.Ước mơ của tôi lớn hơn một chút:Tôi muốn xây dựng một thế giới ảo của riêng mình.Truyện chỉ là nền móng đầu tiên.Nếu có thể đi đủ xa, tôi muốn thế giới ấy có website, dữ liệu, hình ảnh, giọng nói, video, game, thậm chí một ngày nào đó là phim.Nghe khá tham vọng đối với một người đang thất nghiệp.Nhưng điều kỳ lạ là chính trong thời đại AI khiến tôi hoang mang nhất về nghề nghiệp, tôi lại lần đầu tiên cảm thấy:Có lẽ một mình mình thật sự có khả năng bắt đầu làm việc đó.Sau 10 năm làm lập trình, lần đầu tiên tôi tự hỏi: viết code còn đáng giá bao nhiêu?Tôi đã làm lập trình khoảng 10 năm.Vì vậy tôi cảm nhận rất rõ tốc độ AI đang thay đổi công việc này.Ngày trước, một feature có thể bắt đầu bằng việc đọc requirement, tìm source, xác định luồng xử lý, viết code, debug, refactor, test...Bây giờ rất nhiều đoạn trong quy trình đó đã có AI tham gia.Một component?AI viết.Một function cần refactor?AI đưa phương án.Không hiểu một đoạn code cũ?AI giải thích.Cần tìm nơi một state được thay đổi trong một project lớn?Cho AI đọc source.Regex, SQL, script, test case, documentation, migration, xử lý dữ liệu...AI ngày càng làm được nhiều hơn.Và điều khiến tôi thực sự lo lắng không phải chuyện AI có thể viết một function.Mà là:Một developer biết dùng AI có thể làm được bao nhiêu công việc so với chính developer đó vài năm trước?Nếu trước đây một team cần 10 người, sau này liệu có còn cần đủ 10 người?Tôi không biết.Nhưng tôi biết chính mình đang trở thành bằng chứng cho câu hỏi đó.Bởi càng dùng AI, lượng công việc một mình tôi có thể xử lý càng lớn.Rồi giữa lúc thị trường thay đổi, tôi thất nghiệp.Tôi không cho rằng AI là nguyên nhân duy nhất. Kinh tế, doanh nghiệp cắt giảm nhân sự, thị trường tuyển dụng và rất nhiều yếu tố khác đều có ảnh hưởng.Nhưng với riêng tôi, AI rõ ràng là một phần của sự thay đổi đang diễn ra.Và thế là tôi rơi vào một tình huống khá trớ trêu:Thứ khiến tôi lo mình không còn cần thiết với doanh nghiệp lại đang giúp tôi ngày càng ít cần đến một đội ngũ để làm những dự án của riêng mình.Tôi không chỉ dùng AI để viết code nữaBan đầu cách tôi dùng AI khá giống nhiều lập trình viên khác:Có task → hỏi AI → lấy code → sửa → chạy.Nhưng dần dần workflow thay đổi.Tôi bắt đầu không nhìn AI như một autocomplete thông minh nữa.Tôi bắt đầu giao cho nó cả một chuỗi công việc.Đọc source.Tìm các file liên quan.Phân tích vấn đề.Đề xuất hướng xử lý.Viết code.Chạy lại logic.Review thay đổi.Sửa tiếp.Tạo patch.Kiểm tra những phần có khả năng bị ảnh hưởng.Từ một câu hỏi đơn lẻ, tôi chuyển dần sang cách làm mang tính agentic hơn: chia mục tiêu lớn thành nhiều bước và để AI xử lý từng phần dưới sự giám sát của mình.Có những việc trước đây tôi phải ngồi làm từng bước bằng tay, bây giờ tôi chỉ cần định nghĩa:Tôi muốn kết quả cuối cùng là gì?Rồi xây workflow để AI tiến dần tới đó.Và khi đã quen với cách nghĩ này, tôi bắt đầu nhìn mọi công việc xung quanh bằng con mắt của một developer:“Cái này có tự động hóa được không?”Tôi bắt đầu số hóa gần như mọi thứ mình làmĐây có lẽ là lúc AI thực sự thay đổi cách tôi sống chứ không chỉ cách tôi code.Tôi có một cửa hàng cho thuê đồ.Thay vì tìm một phần mềm rồi cố ép quy trình của mình vào cách phần mềm đó hoạt động, tôi có thể tự xây một hệ thống quản lý phù hợp với chính cửa hàng của mình.Thiếu chức năng?Viết thêm.Quy trình thay đổi?Sửa.Cần thống kê một kiểu mới?Thêm.Tôi muốn làm nội dung audio?Tôi tự viết tool TTS.Muốn phục vụ quy trình làm video?Tự xây tool hỗ trợ video.Muốn thu thập các video social phục vụ việc nghiên cứu và xây dựng nguồn dữ liệu của riêng mình?Tôi viết công cụ hỗ trợ.Có một thao tác lặp đi lặp lại?Tôi nghĩ cách tự động hóa nó.Điều thú vị là rất nhiều tool trong số đó nếu trước đây phải tự viết hoàn toàn từ đầu, có thể tôi sẽ bỏ cuộc vì chúng không đủ quan trọng để dành vài ngày hoặc vài tuần phát triển.Nhưng với AI, chi phí để tạo một công cụ nhỏ giảm xuống rất mạnh.Một ý tưởng xuất hiện vào buổi sáng có thể đến buổi tối đã có prototype.Nó chưa chắc đẹp.Chưa chắc hoàn chỉnh.Nhưng nó chạy được.Và với tôi, đó là một thay đổi rất lớn.Ngày trước, phần mềm chủ yếu là thứ tôi viết cho công ty hoặc khách hàng.Bây giờ, tôi bắt đầu viết phần mềm để tăng năng lực cho chính mình.Từ lập trình viên thành người xây công cụ cho chính mìnhĐây là điểm mà tôi thấy AI thú vị nhất.Một người không biết lập trình có AI có thể làm được rất nhiều thứ.Nhưng một người đã có nền tảng lập trình rồi có thêm AI thì khả năng mở rộng còn lớn hơn nữa.Bởi khi AI đưa ra một đoạn code, tôi không nhất thiết phải tin nó.Tôi có thể đọc.Tôi biết architecture đang đi về đâu.Tôi biết đoạn này đang coupling quá chặt.Biết logic này sẽ khó maintain.Biết abstraction kia là thừa.Biết chỗ nào đang hack cho chạy và chỗ nào thực sự có thể mở rộng.Sau khoảng 10 năm làm nghề, điều AI tăng tốc cho tôi không chỉ là khả năng viết code.Nó tăng tốc khả năng biến một ý tưởng thành phần mềm.Hai thứ đó không hoàn toàn giống nhau.Và càng dùng AI, tôi càng nhận ra:Giá trị của kinh nghiệm lập trình không biến mất. Nó chuyển từ “tự tay viết từng dòng code” sang “biết nên xây cái gì, xây như thế nào và biết AI đang làm đúng hay sai”.Nhưng tôi cũng phải trả học phí cho bài học đó.Có lúc khá đắt.Tôi từng tin AI quá mức và nhận lại một đống rác không thể debugCó một giai đoạn tôi bắt đầu quen với việc AI sửa code rất nhanh.Một lỗi xuất hiện?Đưa cho AI.AI sửa.Lỗi khác?Đưa tiếp.Nó lại sửa.Thấy chạy được.Tiếp tục.Feature mới?Lại thêm.Patch chồng patch.Và vì kết quả đến quá nhanh, có lúc tôi bỏ qua thứ mà một lập trình viên đáng lẽ không bao giờ được bỏ qua:Review.Đến một thời điểm, source vẫn chạy ở một số luồng nhưng cấu trúc bên trong đã trở thành một mớ hỗn độn.Fix chỗ này vỡ chỗ khác.AI đọc phần code do chính AI tạo ra rồi tiếp tục vá lên nó.Context ngày càng lớn.Các quyết định architecture ban đầu bị phá vỡ dần.Cuối cùng tôi rơi vào trạng thái tồi tệ nhất:Không thể debug nổi nữa.Và cái giá phải trả là viết lại một phần rất lớn source code từ đầu.Khá đau.Nhưng cũng rất đáng giá.Nó khiến tôi nhận ra một nguyên tắc mà bây giờ tôi gần như luôn cố giữ:AI có thể code rất nhanh. Nhưng người chịu trách nhiệm cho source vẫn phải là tôi.Không review vì “AI chắc đúng” chẳng khác gì merge code của một developer mình chưa từng gặp mà không đọc diff.Chỉ khác ở chỗ developer này có thể viết vài nghìn dòng trong lúc mình đi pha cà phê.Nhưng đôi lúc tôi lại đi sang cực đoan ngược lạiSau cú đó, tôi review AI kỹ hơn.Có lẽ đôi khi… kỹ quá.Đây là nơi 10 năm làm nghề lại tạo ra một vấn đề khá buồn cười.Tôi nhìn đoạn code AI viết và nghĩ:“Chạy thì chạy đấy, nhưng xấu.”Rồi bắt nó sửa.“Function này dài quá.”Sửa.“Tách responsibility ra.”Sửa.“Tên này không đúng convention.”Sửa.“Architecture này sau này khó mở rộng.”Sửa.“Refactor lại cho clean.”Sửa tiếp.Đến lúc nhìn lại, tôi có thể đã dành vài tiếng để làm đẹp một tool cá nhân mà tổng cộng cả tháng chạy vài lần.Không thêm doanh thu.Không có user nào quan tâm.Không giải quyết thêm vấn đề gì.Nhưng code thì rất đẹp.Đẹp một cách... vô nghĩa về kinh tế.Đây có lẽ là một trong những thói quen cũ khó bỏ nhất của tôi.Làm developer lâu năm khiến tôi quen với suy nghĩ rằng code phải sạch, phải chuẩn, phải dễ mở rộng.Điều đó không sai.Nhưng AI khiến tốc độ tạo phần mềm tăng lên đến mức một câu hỏi khác trở nên quan trọng hơn:“Đoạn code này có thực sự đáng để mình dành thêm hai tiếng làm đẹp không?”Tôi vẫn chưa phải lúc nào cũng trả lời được đúng.Có hôm tôi đang làm một tool dùng cho chính mình, nhìn đồng hồ đã qua nửa đêm và chợt nhận ra:Tôi vừa refactor một thứ mà có lẽ chẳng bao giờ cần mở rộng.AI giúp tôi tiết kiệm ba tiếng viết code.Sau đó tôi dùng đúng ba tiếng đó để bắt AI viết lại code cho đẹp hơn.Không lời được phút nào.Đúng chất lập trình viên.AI không làm tôi rảnh hơn. Nó khiến tôi có khả năng làm nhiều việc hơnĐó cũng là câu trả lời của tôi cho chủ đề “Easier or Busier with AI?”Nếu xét từng task:Dễ hơn rất nhiều.Nhưng xét tổng thể cuộc sống:Tôi bận hơn.Trước đây một việc mất bốn tiếng.Bây giờ mất một tiếng.Nhưng ba tiếng còn lại không biến thành thời gian nghỉ.Tôi nghĩ:“Vậy làm thêm cái này.”Có tool TTS rồi?Làm tiếp pipeline audio.Có website rồi?Tối ưu dữ liệu.Có dữ liệu rồi?Nghĩ đến automation.Automation chạy được?Nghĩ tiếp xem phần nào có thể giao cho agent.AI không làm danh sách công việc của tôi ngắn lại.Nó làm giới hạn của danh sách đó biến mất.Và đây cũng là lúc một giấc mơ cũ bắt đầu trở nên nghiêm túc hơn.15 năm đọc truyện, 10 năm viết code và một giấc mơ hơi quá sứcTôi đọc truyện khoảng 15 năm.Đủ lâu để trong đầu tích lũy rất nhiều thứ mà trước đây tôi chưa từng nghĩ có thể gọi là “kinh nghiệm”.Tôi đọc đủ nhiều để cảm nhận khi một nhân vật hành động không tự nhiên.Khi một tuyến truyện đang bị ép.Khi một sức mạnh xuất hiện chỉ để cứu nhân vật chính.Khi thế giới tồn tại như phông nền thay vì một nơi có quy luật riêng.Tôi biết mình thích kiểu thế giới nào.Ghét kiểu tình tiết nào.Muốn nhân vật phát triển ra sao.Và tôi muốn xây một thế giới của riêng mình.Thiên Đạo Chi Lộ bắt đầu từ đó.Nhưng mục tiêu cuối cùng của tôi không chỉ là có một bộ tiểu thuyết.Tôi muốn xây dựng một world/IP có khả năng tồn tại ở nhiều hình thức khác nhau.Truyện là nền tảng vì nó là cách rẻ nhất để xây lore, nhân vật, lịch sử, địa lý, hệ thống sức mạnh và những xung đột của thế giới.Nhưng từ nền tảng đó, tôi muốn thử tiếp.Audio.Hình ảnh.Video.Website tương tác.Game.Và nếu một ngày đủ khả năng, phim.Có thể tôi sẽ không bao giờ đi được đến bước cuối.Nhưng điều quan trọng là lần đầu tiên tôi nhìn toàn bộ chuỗi đó và không còn nghĩ:“Muốn làm cái này chắc phải có cả một công ty.”Tôi bắt đầu nghĩ:“Phần nào mình có thể tự làm trước?”AI không thay thế 15 năm đọc truyện hay 10 năm lập trình của tôiĐây là điều tôi thấy khá thú vị.Người ta thường hỏi AI có làm kinh nghiệm trở nên vô nghĩa không.Trải nghiệm của tôi lại gần như ngược lại.AI càng mạnh, tôi càng thấy những năm mình đã tích lũy kinh nghiệm có giá trị.Với code, tôi có khoảng 10 năm để biết lúc nào AI đang tạo ra một giải pháp ổn và lúc nào nó đang xây một quả bom kỹ thuật.Với truyện, tôi có khoảng 15 năm đọc đủ nhiều để nhìn một ý tưởng AI đưa ra và nói:“Không.”“Quá cliché.”“Nhân vật sẽ không làm vậy.”“Đoạn này tiện quá.”“Thế giới không vận hành như thế.”“Ý này hay, nhưng phải gieo từ 100 chương trước.”Tôi không cần AI quyết định thay mình.Tôi cần nó tạo phương án nhanh hơn khả năng tôi tự tạo.Sau đó tôi review.Phản biện.Loại bỏ.Ghép lại.Định hướng.Và bắt nó làm tiếp.Nếu nhìn theo cách đó, vai trò của tôi đang thay đổi khá nhiều.Trước đây tôi là người trực tiếp sản xuất phần lớn đầu ra.Bây giờ ở nhiều công việc, tôi giống người thiết kế hệ thống, đưa ra tiêu chuẩn và review đầu ra hơn.Khá giống Tech Lead.Chỉ có điều team của tôi đôi lúc toàn là AI.Và thành viên này không đòi tăng lương, nhưng nếu giao task thiếu context thì có khả năng phá production với tinh thần làm việc cực kỳ nhiệt tình.Từ chatbot đến AI agentTôi nghĩ đây cũng là bước thay đổi quan trọng nhất trong cách tôi dùng AI.Nếu chỉ dùng AI theo kiểu:“Hãy viết function này.”“Hãy sửa đoạn text này.”“Hãy tạo prompt kia.”thì AI rất hữu ích, nhưng vẫn chỉ là một công cụ phản hồi yêu cầu.Điều tôi đang muốn tiến tới là một hệ thống khác:AI có thể thực hiện cả workflow.Ví dụ một agent có thể nhận một mục tiêu, đọc dữ liệu hiện tại, xác định các bước cần làm, gọi tool phù hợp, tạo đầu ra, kiểm tra kết quả rồi chuyển cho bước tiếp theo.Một agent khác xử lý nội dung.Một agent rà logic.Một agent làm dữ liệu.Một agent hỗ trợ code.Một workflow tự động có thể nối những việc đó lại với nhau.Tất nhiên hiện tại tôi vẫn phải kiểm soát rất nhiều.Và sau lần để AI biến source thành đống rác, tôi cũng không còn mơ mộng chuyện “bấm nút rồi AI làm hết”.Nhưng hướng đi đó khiến tôi cực kỳ hứng thú.Bởi khi AI có thể sử dụng chính những công cụ mà tôi viết, còn tôi lại có thể dùng AI để viết thêm công cụ mới cho nó...thì xuất hiện một vòng lặp khá đặc biệt:Tôi dùng AI để xây tool.Tool giúp AI làm được nhiều việc hơn.AI mạnh hơn lại giúp tôi xây tool mới nhanh hơn.Với một cá nhân, đây là một dạng đòn bẩy mà vài năm trước tôi gần như không thể có.Có lẽ thứ tôi đang xây không phải một bộ truyệnCàng làm, tôi càng nhận ra Thiên Đạo Chi Lộ chỉ là thứ dễ nhìn thấy nhất.Thứ tôi thực sự muốn xây phía sau nó là một hệ thống.Một nơi lore được lưu trữ có cấu trúc.Nhân vật có timeline.Thế lực có quan hệ.Sự kiện có nguyên nhân và hậu quả.Website có thể đọc dữ liệu đó.Tool TTS có thể biến nội dung thành audio.Tool video có thể lấy dữ liệu nhân vật và thế giới để hỗ trợ tạo nội dung.Một ngày nào đó game có thể dùng chính dữ liệu đó.Và nếu đi xa hơn nữa, những hình thức nội dung khác vẫn dựa trên cùng một thế giới.Lúc đó, kỹ năng lập trình và sở thích đọc truyện của tôi không còn là hai thứ tách biệt.Chúng gặp nhau.15 năm đọc truyện cho tôi cảm giác về thế giới mà mình muốn xây.10 năm lập trình cho tôi khả năng biến thế giới đó thành hệ thống.AI cho tôi lực lượng để thử làm nó với quy mô mà trước đây một mình tôi không dám nghĩ tới.Đó mới thực sự là giấc mơ của tôi.Và vì thế tôi vẫn hoang mang vì AITôi không tin câu:“AI chỉ là công cụ, không có gì phải lo.”Tôi nghĩ có rất nhiều thứ phải lo.Những công việc mang tính lặp lại sẽ bị ảnh hưởng.Team có thể nhỏ đi.Một người có AI có thể xử lý khối lượng việc trước đây cần nhiều người.Tiêu chuẩn năng suất sẽ tiếp tục tăng.Và nghề lập trình có lẽ sẽ phải dần rời khỏi việc đánh giá một người bằng số dòng code họ có thể viết.Điều đó đáng sợ.Đặc biệt khi chính tôi là người đang tìm việc trong thời điểm này.Nhưng có một sự thật khác mà tôi cũng không thể phủ nhận:Nếu AI khiến một công ty có thể làm nhiều việc hơn với ít người hơn, thì nó cũng khiến một cá nhân có thể làm được những việc trước đây chỉ công ty mới đủ nguồn lực làm.Hai mặt đó thực ra là cùng một hiện tượng.Chỉ khác việc mình đang đứng ở phía nào.Khi đứng ở vị trí người lao động, nó khiến tôi sợ.Khi đứng ở vị trí người muốn tạo ra một sản phẩm của riêng mình, nó khiến tôi thấy một cánh cửa rất lớn đang mở ra.Thứ lấy mất công việc của tôi cũng đang giúp tôi tự xây công việc cho mìnhTôi vẫn đang tìm việc.Tôi vẫn là một lập trình viên.Và có lẽ nếu ngày mai có một công việc phù hợp, tôi vẫn tiếp tục đi làm như trước.Nhưng có một thứ đã thay đổi.Trước đây tôi nghĩ muốn theo đuổi giấc mơ này, mình cần:Nhiều tiền hơn.Nhiều thời gian hơn.Một writer.Một designer.Một video editor.Một team developer.Marketing.Có thể cả một studio.Bây giờ tôi không còn đợi đủ tất cả những thứ đó nữa.Tôi bắt đầu từ những gì mình đang có:15 năm đọc truyện.10 năm làm lập trình.Một chiếc máy tính.Khoảng thời gian bất đắc dĩ sau khi thất nghiệp.Và AI.AI góp phần khiến tôi thất nghiệp.Thất nghiệp cho tôi thời gian để bắt đầu.Kinh nghiệm giúp tôi biết cách review và định hướng AI.Còn AI giúp một cá nhân như tôi có thể code, xây tool, tự động hóa workflow, làm nội dung và từng bước dựng nên một thế giới mà trước đây tôi luôn nghĩ phải cần cả một đội ngũ.Vậy AI khiến tôi Easier hay Busier?Cả hai.Nó khiến từng công việc dễ hơn.Nhưng khiến những thứ tôi dám mơ tới lớn hơn.Và khi giấc mơ lớn lên, công việc chẳng bao giờ ít đi.Khá trớ trêu khi thứ từng khiến tôi tự hỏi:“Liệu vài năm nữa người ta còn cần một lập trình viên như mình không?”lại đang khiến tôi đặt ra một câu hỏi hoàn toàn khác:“Với AI, một lập trình viên như mình có thể tự xây được bao nhiêu thứ?”Tôi chưa biết câu trả lời.Nhưng ít nhất bây giờ tôi có thời gian để thử.

Một buổi tối không giải thích đượcCó một buổi tối tôi kết thúc công việc sớm hơn thường lệ. Nhìn lại cả ngày, số việc xong nhiều hơn hẳn so với cùng ngày này của một năm trước. Không có sự cố nào. Không có cuộc họp nào kéo dài. Về lý thuyết, đó là một ngày tốt.Nhưng tôi ngồi đó và không làm nổi bất cứ việc gì khác. Không đọc được sách. Không nghĩ được gì tử tế. Chỉ trôi từ tab này sang tab khác trong trạng thái vừa rỗng vừa nặng.Điều làm tôi bận tâm không phải là sự mệt - làm việc thì mệt là chuyện bình thường. Điều làm tôi bận tâm là tôi không giải thích được nó. Tôi đã làm ít giờ hơn. Tôi đã bỏ được phần lớn những việc tay chân từng ngốn thời gian nhất. Theo mọi thước đo tôi đang dùng, hôm đó lẽ ra phải là một ngày nhẹ nhàng.Tôi nhận ra vấn đề - AI giúp tôi làm nhanh hơn, nhưng có chắc là tôi rảnh hơn không ? - với tôi không còn là một câu hỏi lý thuyết. Nó là câu hỏi tôi đã phải tự trả lời để hiểu chuyện gì đang xảy ra với chính mình.Và câu trả lời của tôi là: AI không làm giảm sự mệt. Nó đổi loại mệt. Loại mới nặng hơn, và tệ nhất là nó vô hình - không hiện lên trong bất kỳ thước đo nào chúng ta đang dùng.Hóa ra những việc lặp lại không hoàn toàn là gánh nặngĐây là điều đầu tiên tôi phải thừa nhận, và tôi thừa nhận một cách khá miễn cưỡng vì nó nghe như đang bênh vực sự kém hiệu quả.Trước đây, một ngày làm việc của tôi có nhịp lên xuống rất rõ. Có những đoạn đòi hỏi tư duy căng thẳng: thiết kế một giải pháp, quyết định hướng đi, xử lý một vấn đề chưa từng gặp. Nhưng xen giữa chúng là những đoạn có nhịp: viết phần khung lặp đi lặp lại, đặt tên cho các thành phần, dọn dẹp dữ liệu, sắp lại tài liệu, làm những thao tác mà tay bận nhưng đầu thì gần như được thả lỏng.Tôi từng gọi những đoạn đó là "công việc rác" và mơ đến ngày không phải làm nữa. Nhưng chúng có một chức năng mà tôi không nhận ra: chúng là những quãng nghỉ được ngụy trang thành công việc.Trong lúc tay làm những việc đó, đầu vẫn đang chạy ngầm. Rất nhiều lần lời giải cho vấn đề khó của buổi sáng đến với tôi vào lúc đang làm một việc buồn tẻ của buổi chiều. Không phải vì việc buồn tẻ đó thông minh, mà vì nó tạo ra một khoảng trống có kiểm soát - đủ nhàm để não không bị chiếm dụng, đủ có việc để tôi không thấy mình đang lãng phí thời gian và bỏ đi làm chuyện khác.Một ngày làm việc lành mạnh không phải là một ngày toàn đỉnh cao. Nó cần cả thung lũng. Và những việc lặp lại chính là thung lũng.AI cắt sạch thung lũng, chỉ để lại đỉnhĐây là chỗ mọi thứ thay đổi.AI giỏi nhất đúng ở phần thung lũng. Nó xử lý phần khung, phần lặp, phần buồn tẻ - nhanh và tốt. Đó là lý do ai cũng ngợi ca nó, và lời ngợi ca đó hoàn toàn xứng đáng.Nhưng hệ quả là: sau khi thung lũng bị lấp đầy, những gì còn lại trong ngày làm việc của tôi toàn là đỉnh.Mỗi phút còn lại đều là một phút phải phán đoán, phải đánh giá, phải chọn, phải chịu trách nhiệm. Không còn đoạn nào để trôi. Không còn khoảng nào để đầu tự sắp xếp lại. Tôi bước từ quyết định này sang quyết định kế tiếp, liên tục, suốt cả ngày.Tôi gọi thứ này là mật độ nhận thức - lượng suy nghĩ thực sự phải bỏ ra trên mỗi đơn vị thời gian làm việc.Và đây là mấu chốt: khối lượng công việc có thể giảm, thời gian có thể giảm, nhưng mật độ thì tăng vọt. Tám tiếng ra quyết định liên tục mệt hơn rất nhiều so với tám tiếng có ba tiếng thi hành xen kẽ - dù nhìn từ bên ngoài, ngày thứ hai trông "nhàn" hơn.Vấn đề là chúng ta đo công việc bằng số giờ và số đầu việc. Không ai đo mật độ. Không có ô nào trong bảng theo dõi cho nó. Nên khi mật độ tăng gấp đôi mà số giờ giảm đi một chút, mọi thước đo đều báo rằng bạn đang khỏe hơn, trong khi cơ thể bạn nói ngược lại. Và vì số liệu nói bạn ổn, bạn kết luận là mình yếu.Từ người làm thành người duyệt - và ba cái giá không ai nóiSự chuyển dịch này còn sâu hơn chuyện nhịp làm việc. Nó thay đổi cả vai trò.Trước đây tôi là người làm ra thứ gì đó. Giờ, phần lớn thời gian, tôi là người duyệt thứ do máy làm ra. Nghe thì có vẻ được thăng chức. Thực tế nó đi kèm ba cái giá mà tôi không thấy ai tính vào.Cái giá thứ nhất: đánh giá khó hơn tạo ra. Bất kỳ ai từng đọc code người khác viết đều biết cảm giác này - đọc một trăm dòng do người khác viết mệt hơn tự viết một trăm dòng. Khi tự làm, sự hiểu biết được xây dần theo từng bước; đến lúc xong, bạn đã hiểu nó từ trong ra. Khi duyệt, bạn nhận về một kết quả hoàn chỉnh và phải ngược dòng để hiểu, mà không có lợi thế của quá trình. Và với thứ do AI tạo ra, sự việc còn khó hơn: nó luôn trông đúng. Sai lầm không nằm ở chỗ lộ liễu, nó nằm ẩn dưới một bề mặt trơn tru và tự tin.Cái giá thứ hai: trách nhiệm không hề giảm theo. AI làm phần việc, nhưng cái tên ký ở dưới vẫn là của tôi. Nếu sai, không ai quan tâm phần đó do máy sinh ra. Nghĩa là tôi đã chuyển giao công sức mà không chuyển giao được rủi ro. Trong mọi cách sắp xếp lao động, đó là cách mệt nhất: mất phần dễ chịu của việc làm ra thứ gì đó, giữ nguyên phần nặng nề của việc chịu trách nhiệm về nó.Cái giá thứ ba: mất điểm dừng tự nhiên. Khi tự làm, có một thời điểm rất rõ ràng gọi là xong. Bạn kiệt sức, bạn đã bỏ ra ngần ấy công, và bạn dừng. Khi duyệt, điểm dừng đó biến mất. Luôn có thể tạo thêm một phương án nữa. Luôn có thể thử một hướng khác trong ba mươi giây. Ranh giới giữa "đủ tốt" và "còn có thể tốt hơn" từng được vẽ bởi giới hạn thể lực của chính bạn; giờ nó phải được vẽ bằng ý chí. Mà ý chí thì cạn nhanh hơn thể lực nhiều.Cái mất âm thầm nhất: thời gian ủCó một thứ nữa biến mất cùng với các quãng chậm, và tôi cho rằng nó là cái mất đáng lo nhất, đặc biệt với người phải ra quyết định.Đó là thời gian ủ - những bản nháp bị vứt đi, những lần viết lại từ đầu, đoạn ngồi nhìn màn hình mà chưa gõ được gì, lần đọc lại thứ ba khi bỗng nhận ra vấn đề thật nằm ở chỗ khác.Nhìn từ góc độ năng suất, tất cả những thứ đó đều là lãng phí. Nhưng chúng không phải là chi phí của việc tạo ra kết quả - chúng là chi phí của việc hình thành hiểu biết. Bản nháp bị vứt đi không vô ích: nó là cách tôi phát hiện mình đang nghĩ sai. Nếu bỏ qua bước đó và đi thẳng đến bản hoàn chỉnh, tôi có kết quả mà không có phần hiểu đi kèm.Và đây là chỗ dễ tự lừa mình nhất: rất dễ nhầm "làm xong" với "hiểu xong".Với một tài liệu, nhầm lẫn đó không sao. Với một quyết định về sản phẩm, về hướng đi, về việc nên bỏ cái gì - nó đắt. Bạn ra quyết định dựa trên một hiểu biết đi mượn, mượt mà và đầy đủ ở bề mặt, nhưng bạn không thực sự sở hữu nó. Đến lần sau gặp vấn đề tương tự, bạn vẫn phải hỏi lại từ đầu. Kinh nghiệm không tích lũy. Bạn đi nhanh mà không đi xa thêm.Và một nghịch lý nữa: làm gì cũng rẻ, nên cái gì cũng mởCòn một nguồn mệt nữa mà tôi chỉ nhận ra khá muộn, và nó thuần túy thuộc về người làm sản phẩm.Khi chi phí thử một ý tưởng giảm mạnh, tôi thử nhiều hơn. Điều đó nghe hoàn toàn hợp lý - thậm chí là khôn ngoan. Nhưng hệ quả là số việc đang dở dang trong đầu tôi tăng lên rất nhiều. Ba nhánh sản phẩm đang thăm dò. Hai thử nghiệm chưa kết luận. Một hướng nữa vừa mở ra tuần trước vì "chỉ mất một buổi để thử thôi".Sự mệt của người làm sản phẩm phần lớn không đến từ việc đang làm. Nó đến từ việc đang mở. Mỗi việc chưa đóng lại chiếm một chỗ thường trú trong đầu, kể cả khi bạn không đụng đến nó suốt hai tuần. AI làm chi phí mở ra giảm gần bằng không, nhưng chi phí giữ trong đầu thì không hề giảm - nó vẫn phụ thuộc vào bộ não bạn, thứ chưa được nâng cấp lần nào.Nói cách khác: AI hạ chi phí bắt đầu, nhưng không hạ chi phí mang vác. Và phần lớn cái nặng nằm ở việc mang vác.Vậy trả lời thẳng câu hỏi của đề bàiAI đã giúp tôi giảm khối lượng công việc hay chỉ thay đổi cách tôi làm việc?Nó giảm khối lượng thao tác, nhưng không giảm khối lượng công việc. Và nó tăng mật độ của phần công việc còn lại.Còn về chuyện "rảnh hơn" - tôi nghĩ chúng ta đang dùng sai định nghĩa. Rảnh không phải là không có việc trong lịch. Rảnh là không có việc trong đầu. Đó là trạng thái bạn có thể ngồi xuống với một cuốn sách và thực sự đọc được, thay vì đọc ba trang rồi nhận ra mình đang nghĩ về chuyện khác.Theo định nghĩa đó thì AI dọn dẹp cái lịch rất giỏi, nhưng nó không dọn được cái đầu. Có những lúc nó còn làm cái đầu đầy hơn - vì cái lịch trống ra thì lập tức có thứ mới được nhét vào, và vì mỗi việc giờ nặng hơn về mặt tư duy so với trước.Tôi đã điều chỉnh gìTôi không có mẹo tăng năng suất nào ở đây, vì vấn đề không nằm ở năng suất. Nhưng có vài điều chỉnh đã giúp tôi.Cố tình giữ lại một ít việc thủ công. Nghe phản logic, nhưng tôi giữ lại một số việc lặp lại mà đáng ra có thể tự động hóa, đơn giản vì tôi cần thung lũng. Đó không phải là kém hiệu quả - đó là bảo trì cho thứ công cụ quan trọng nhất trong ngày làm việc, tức là chính cái đầu của mình.Đo bằng số quyết định, không phải số giờ. Khi nhìn lại một ngày, tôi hỏi "hôm nay mình đã phải phán đoán bao nhiêu lần" thay vì "hôm nay mình làm mấy tiếng". Câu trả lời thường giải thích được sự mệt mà số giờ không giải thích nổi.Đặt trần cho số việc đang mở, thay vì cho số việc phải làm. Danh sách việc cần làm thì ai cũng có. Ít người có danh sách việc đang treo trong đầu và một giới hạn cứng cho nó. Với tôi, con số đó quan trọng hơn nhiều.Với những thứ thực sự quan trọng, cố tình đi chậm ở khâu hiểu. Trước khi nhờ AI, tôi tự viết ra vấn đề bằng ngôn ngữ của mình - thô, xấu, lộn xộn cũng được. Không phải để làm ra kết quả tốt hơn, mà để đảm bảo phần hiểu biết là của tôi chứ không phải đi mượn.Ngừng coi "xong sớm" là tín hiệu để nhận thêm việc. Đây là điều khó nhất, vì phản xạ đã ăn vào người. Nhưng nếu mọi khoảng trống vừa xuất hiện đều bị lấp ngay lập tức, thì không có công cụ nào trên đời làm bạn rảnh hơn được cả.Phản biện: đây có phải là than vãn của người có đặc quyền không?Tôi nghĩ câu hỏi này công bằng, và bài viết sẽ thiếu thành thật nếu né nó.Có rất nhiều công việc mà phần lặp lại chiếm gần như toàn bộ - nhập liệu, xử lý giấy tờ, dịch thuật khối lượng lớn, tổng hợp báo cáo theo mẫu. Với những công việc đó, AI mang lại sự nhẹ nhõm rất thật, và tôi không muốn dùng trải nghiệm của mình để phủ nhận điều đó. Nói rằng "việc lặp lại là quãng nghỉ quý giá" với một người ngồi nhập liệu tám tiếng mỗi ngày thì vừa sai vừa vô duyên.Luận điểm của tôi chỉ đúng trong phạm vi những công việc mà phần ra quyết định vẫn thuộc về con người - nơi AI lấy đi phần thi hành nhưng để lại nguyên phần phán đoán và trách nhiệm. Ở đó, cán cân dịch chuyển theo hướng tôi vừa mô tả.Và ngay cả khi đã thấy hết những điều này, tôi vẫn không muốn quay lại thời chưa có AI. Không một chút nào. Vấn đề không nằm ở công cụ. Vấn đề là chúng ta đã cập nhật cách làm việc nhưng chưa cập nhật cách đo và cách nghỉ - vẫn dùng thước đo của thời mà năng suất tỉ lệ thuận với số giờ ngồi bàn, để đo một kiểu lao động đã hoàn toàn khác về bản chất.Cái khan hiếm mớiNếu phải rút gọn tất cả vào một câu, tôi sẽ nói thế này.Khi tốc độ làm việc tăng lên, thứ khan hiếm không còn là thời gian nữa. Thứ khan hiếm là sự chú ý còn sót lại sau khi làm việc xong.Có thể có thêm ba tiếng trống trong ngày mà vẫn không dùng được chúng vào bất cứ việc gì có ý nghĩa, vì phần đầu óc cần cho ba tiếng đó đã bị tiêu sạch từ buổi sáng. Đó chính là lý do câu hỏi "AI có làm bạn rảnh hơn không" là một câu hỏi đặt sai. Nó hỏi về thời gian, trong khi thứ chúng ta thực sự đang mất là năng lực chú ý.Nên câu trả lời của tôi cho đề bài là: AI không giảm khối lượng công việc của tôi. Nó thay đổi cách tôi làm việc, và cùng với đó, nó thay đổi loại mệt tôi mang về nhà mỗi tối. Loại mệt mới này gọn gàng hơn, ít mồ hôi hơn, nhìn từ ngoài vào thì sạch sẽ hơn nhiều - và không hiện lên trong bất kỳ con số nào, kể cả trong cách tôi tự đánh giá chính mình.