Hoàn cảnh

Lúc ấy là đầu 2026, khi cơn sốt A.I. vẫn đang trong thời kì nóng bỏng nhất sau suốt hơn một năm len lỏi vào đời sống và công việc của phần đông chúng ta. Chưa biết nhiều năm sau đọc lại thì có thay đổi gì không, nhưng cũng như bao nhiêu công nghệ tiên tiến diệu kì khác, mọi người không thể ngưng nghĩ về nó lúc nó ra mắt đại chúng.

Nếu nói về công nghệ tạo sinh tổng thể thì chắc nói vài tuần chưa hết, nói riêng từng ngách chắc có thể là những buổi hội thảo cả ngày, nhưng xuất hiện dày đặt nhất chắc là những casestudy khoe việc đã ứng dụng thành công A.I. như thế nào. Mức độ phủ sóng của A.I. lan khá ghê khi nó thấm hút kiến thức của nhân loại như một miếng bọt biển vô tận, và liên tục cho ra những thành phẩm vừa gây ngạc nhiên vừa gây tranh cãi, ở mọi loại lĩnh vực, mọi diễn đàn. Nhà nhà người người bắt tay vào làm ra những thứ mà trước giờ họ không làm được, vì bản thân bị giới hạn bởi các rào cản rất cao của chuyên môn đặc thù. Các kỹ năng mà trước đây một người bình thường có khi phải tốn vài ba năm để có tay nghề trung bình, giờ bị san phẳng khá nhanh. Và A.I. trông như một cây đũa phép của thời đại này, đọc prompt thấn chú, sau đó vẫy tới đâu là sản phẩm hiện ra tới đó.

Sống trong giai đoạn này, người chưa dùng A.I. khó mà không cảm thấy FOMO. Cảm giác chắc cũng không khác lúc bé thấy gần hết trẻ em trong xóm đã có tài khoản Yahoo đi lướt internet, còn mình thì vẫn ngồi cái tiệm game cùi với công nghệ cao cấp nhất là mạng LAN. Khác cái là ở thời kì này tần suất âu lo thì tăng lên thêm vài chục lần vì thông tin xung quanh nó nhan nhản quá, dồn dập quá.

Như bao người thì mình cũng thế =)). Mình muốn xài thử dù chỉ là tạo ra một thứ gì đó non nớt thôi, nhưng đủ để như đứa trẻ năm ấy, đứng trên bậc thang cao hẳn 3 tấc, nhìn xuống dưới bảo với mấy nhóc khác rằng “xời ơi, tao có nick yahoo rồi nè, biết tạo phòng chat luôn rồi, nào lên mạng thì ép ních tao” =)).

Và mình quyết định vibe-code ra cái gì đó, hành trình đó vui và có nhiều bài tự học, hãy thử xem nó là gì. Yay!

Mình đã vibe-code những gì

Một web-app để theo dõi hành trình các đội bóng ở world cup

Đây là khởi đầu, mình đã tổ chức cho các nhóm bạn, công ty chơi mấy gêm dự đoán tỉ số (treo giải được bao ăn) từ những năm 2020. Khi đó thì chỉ cần 1 file sheet và một google form để điền là bà con đã có thể nhập dự đoán. Mình loay hoay làm công tác thống kê bằng các hàm setup theo luật chơi. Giờ có AI thì đây là bài toán đầu tiên và rõ rệt nhất mình có thể nghĩ đến: giúp cho giao diện dự đoán của người chơi trở nên trực quan hơn, kết quả và dữ liệu xếp hạng (của cả diễn biến giải đấu lẫn bảng xếp hạng người chơi) trở nên dễ quan sát hơn.

Dự án đầu tiên này cho mình các kiến thức về những thứ mình chỉ hiểu lý thuyết trước đây như host một sản phẩm như thế nào, phân quyền cho user làm sao, các logic chia nhóm thông tin và hệ thống hóa các đối tượng trong cấu trúc thông tin của sản phẩm.

Sau khi đã làm tốt phần nguyên lý hoạt động của cuộc chơi dự đoán rồi, mình dư ra được các thông tin về trận đấu, bảng xếp hạng & tỉ số. Mình tận dụng lại các data đó để tạo ra mô hình dự báo các nhánh đấu vòng knockout và các kịch bản liên quan. Và mình có phiên bản public cho các user muốn theo dõi giải đấu có thể tham khảo. Bạn có thể theo dõi phiên bản dành cho khách quan sát của nó ở link này

Một kho thư viện các thuật ngữ của ngành UI/UX

Mình viết lách với Obsidian, quan sát cách các bài viết được liên kết thành một sơ đồ mạng lưới nối với nhau, vừa trực quan, hệ thống hóa tốt lại tạo cảm giác rất bắt mắt. Mình có cảm hứng làm ra một thứ giống vậy đồng thời sẽ có thể lưu trữ các thuật ngữ cho trung tâm đào tạo TELOS Academy.

Mình đã có sẵn một lượng lớn các bài viết với nồng độ kiến thức đủ sâu cho người quan tâm rồi, giờ chỉ cần tổng hợp lại và hệ thống hóa nó theo sơ đồ (cái này là để gây ấn tượng về mặt visual), theo danh sách bảng chữ cái (để đơn giản trong theo dõi một cách khoa học và có hệ thống) và có thể tìm kiếm dễ dàng. Mình tranh thủ thêm 2 tool để học với flashcard và generate đề bài random cho việc rèn luyện.

Bạn có thể theo dõi nó ở link này.

Một app nhập liệu tài chính cho nhu cầu cá nhân

Trước đó mình cũng dùng Excel là chính, giờ mình dùng tool này để lưu trữ cho dễ quan sát, dễ thống kê và đối chiếu các mục tiêu tài chính cá nhân. Bản chất của cái tool này cũng không khác gì phiên bản excel, nhưng nó đẹp hơn và trực quan hơn.

Cái này chắc cũng không có gì quá đặc sắc so với các tool đã có trên thị trường chuyên hỗ trợ quản trị tài chính cá nhân. Làm xong thì nhận ra thật sự thứ quan trọng nhất mà cái này cần không nằm ở câu chuyện tính toán thế nào, hiển thị ra sao & tổng hợp các data để đọc hiểu tình hình tài chính bản thân thế nào. Cái cần thiết để tool này hoạt động hiệu quả nằm ở hoạt động kỷ luật nhập liệu.

App lưu trữ và ôn tập Hán tự

Mình tự hỏi là không rõ mình đang nhớ bao nhiêu mặt chữ hán? vốn từ vựng hán tự của mình đang ở ngưỡng nào? Mình làm 1 cái app để tự kiểm tra và thống kê, xong nó trở thành một cái tool để học & ôn tập luôn.

Nhập liệu các chữ mình nhớ là một phương án thủ công, nhưng nếu thiết lập một luật chơi để chắc chắn bạn nhớ mặt chữ thì nên làm thế nào? Điểm mình thích ở case này là mình có thể tự setup một quy tắc khách quan, để tự kiểm tra chính mình, không bị thiên kiến và tự phỏng đoán.

Và các idea lặt vặt, thú vị khác

Một cái tool cào các tin tuyển dụng phù hợp để tối ưu tìm việc cho vợ, một cái tool để tập đánh chứng khoán, một cái tool để tính giá vốn cho hoạt động kinh doanh e-commerce dựa trên các thông tin về các khoản phí sàn, phí marketing campaign v.v…

Nhiều idea nghĩ ra khá thú vị, nhưng khi triển khai thì vấn đề không đơn thuần nằm ở khía cạnh kỹ thuật mà nó còn đến từ những phần khác nữa như data, cách kết nối với những kênh thông tin khác để lấy giải pháp hoặc nhu cầu sử dụng không nhiều như mình nghĩ. Các idea này có lúc được hiện thực hóa thành sản phẩm demo, có cái thì chỉ đến bước lên dựng thử prototype ra là không làm tiếp =)).

1. Những phản tư rút ra được

Làm được điều gì đó là hay, và đương nhiên là vui. Nó là một kiểu niềm vui rất cơ bản của loài người chúng ta khi cảm thấy được tưởng thưởng vì đã tạo ra gì đó. Vibecode cũng mang lại cảm giác thích thú tương tự. Nhưng có một kiểu niềm vui khác hơi khắc khổ xíu, đó là niềm vui của việc nhận ra mình đã ngu =)). Bạn đi tìm kiếm hậu vị ngọt phía sau vị đắng và thấy thứ để lại phía sau những sản phẩm kia không chỉ đơn thuần là các thành phẩm hữu hình mà còn là một cảm giác phát triển hơn. Bên cạnh đó cũng là nhận định những sự thay đổi sinh ra do quá trình vibecode tác động vào cách nghĩ của mình.

Vậy những nhận diện đó có thể là gì?

Thật ra thì bạn không sáng tạo (innovative) như mình nghĩ

Trong một bài viết cố gắng phân loại về sáng tạo, mình có nói về tính sáng tạo tân tiến (innovative creativity) – một trong những phân loại của sự sáng tạo. Nôm na thì mức độ của loại hình sáng tạo này được đánh giá thông qua tần suầt bạn tìm được cách thức để tạo ra những giải pháp mới mẻ, thay đổi cách người ta sử dụng một công cụ hoặc tiếp cận một vấn đề. Nếu thứ bạn tạo ra nó cũng chả có tác dụng gì mới cả thì dù bạn có thêm nhiều công cụ xịn, nguồn lực hay thì điều này cũng không thay đổi.

Trước đây bạn cứ tin rằng bạn có nhiều ý tưởng, bạn chỉ bị giới hạn vì bạn không biết code, không thể build ra một giải pháp nào đó. AI và Vibecoding hỗ trợ bạn bỏ bớt các rào cản đó một cách rõ rệt và rồi bạn … không tạo ra cái gì ra hồn cả. Hoặc bạn tạo ra cái thứ mà 80 người khác cũng tạo ra, app quản lý tài chính cá nhân, quản lý gia phả, xa hơn là loyalty app network cho các F&B services, …

Điều này như một cú tát vào việc mặc định cho rằng mình sáng tạo, mình nhiều ý tưởng, mình hay ho. Hóa ra việc dính rào cản công nghệ lại là một lớp vỏ hoàn hảo cho việc bảo vệ cái ý nghĩ đó, chứ không phải là một tình trạng thiếu thốn thật sự. Bạn tin rằng tiềm năng sáng tạo của bạn lớn, nhưng khi cho bạn những bài toàn đủ to để bạn phát huy thì bạn nhận ra tiềm năng thật sự của mình. Hơi hụt hẫng, nhưng nó đúng là vậy.

Và từ đó dẫn đến…

Khi công nghệ không còn là rào cản nữa, khuyết điểm khác sẽ xuất hiện

Bạn kêu bạn giỏi, bạn hay, chỉ là bạn không có đủ công cụ, giải pháp thôi đúng không? đây tôi cho bạn những nguồn lực đủ để bạn có thể tạo ra những thứ bạn luôn nghĩ về, luôn ấp ủ về he. AI là một thứ giải pháp dễ tiếp cận như thế. Khuyết điểm xuất hiện sẽ nhiều bất ngờ hơn cái bạn tưởng, việc “không sáng tạo” là một điểm như mình vừa đề cập, bên cạnh đó còn rất nhiều thứ khác.

Bạn sẽ nghe thêm nhiều khái niệm mới, bạn sẽ bất ngờ vì những thứ mình nghĩ ra đã có người làm rồi, thành công rồi và cũng thất bại rồi. Bạn cũng sẽ bắt đầu phải đi giải quyết mấy thứ mà trước giờ bạn có người lo sẵn trong khâu của họ, mọi thứ cứ êm đềm diễn ra nên bạn không biết về sự tồn tại của vấn đề vì nó đã bị giải quyết trước khi bạn nhận thức. Giờ khi tự xử lý thì bạn mới nhận ra là mình dở ở khúc này khúc nọ khúc kia, và AI chỉ giúp được bạn một khâu nền tảng thôi.

Đối phó sao?

Dễ nhất để đối phó với các khuyết điểm này có thể sẽ là lại tiếp tục đổ thừa cho các “rào cản” mới: Ý tưởng của tôi hay, tôi làm ra hết rồi, chỉ là tôi không có cộng đồng người dùng như mấy anh kia thôi. Tôi có sản phẩm rồi mà tôi thiếu thị trường, người dùng họ chưa sẵn sàng với những điều mới mẻ mà tôi tạo ra. Mấy cái tôi làm nó hay, mà tại tôi chậm chân hơn nên không đủ mới bằng thằng kia thôi. Tôi đã tạo ra một cái tool hoàn hảo rồi, mà bị cái là nó thiếu một supplier ở phần vật lý thôi… và rất nhiều rào cản khác mà bạn sẽ nhìn thấy. Tiềm năng của bạn sẽ được bảo lưu khi lỗi nằm ở việc bình chứa lớn hơn bị rò rỉ. Đúng không?

Cách khó khăn hơn là phải thừa nhận, và tìm hướng để đi lấp các khuyết điểm bên ngoài việc “build” sản phẩm đơn thuần. Tích cực mà nói là khi nhận ra mình ngu, cũng là một dấu hiệu để biết mình đang tốt hơn. Ít nhất thì giờ mình chỉ ngu thôi, chứ không còn ngu và tự cao như mấy bữa trước. Đỡ hơn một tí thì giờ có thể lên đường đi tìm thêm những giải pháp mới cho cái khuyết điểm của mình, tìm được người có thể giúp mình khắc phục cái khuyết điểm đó.

Khó khăn nhất, mình cho rằng, là giải thiêng cho cái công cụ toàn năng mình vừa nắm bắt. Điều này may mắn là mình làm nhanh vì được bao quanh bởi môi trường những người làm chuyên môn công nghệ, họ cho mình thấy được rằng AI cũng chỉ là một công cụ và vibe-coding something cũng chỉ là một bước của quy trình, không cần phải ôm lấy nó như một báu vật hay tệ hơn, gắn nó vào danh tính của mình. Có nhiều người ngoài kia vẫn đang bị choáng ngợp và tin vào AI như tin vào một phép màu, điều này không tốt.

Mình sẽ có một góc nhìn khác hơn với thành phẩm

Khi làm thành phẩm với một góc nhìn của một phạm vi cụ thể chúng ta sa vào làm tốt nhất với cái phần mình có thể làm – thí dụ như mình sẽ tập trung cải thiện các bố cục UX để dùng sản phẩm cho tốt hoặc các thành phần UI để nó đảm bảo thể hiện được tính thương hiệu đặc trưng, những thứ này là ưu điểm chuyên môn đánh bóng thêm cho thành phẩm, nhưng đôi khi cũng là rào cản khiến quá trình trở nên kém mượt mà.

Khi quen dần quá trình vibecode, chúng ta lùi lại một tí.

Tùy cách bạn liên tưởng, nhưng với mình đó là cảm giác trao quyền cho một nhân sự khác giỏi hơn mình ở các khâu khác, mình chỉ xét duyệt rồi quyết định. AI là tác nhân đó, và khi đó mình có thể nhận kết quả với những mục đích khác hơn. Sự đòi hỏi những chi tiết nho nhỏ để hoàn chỉnh một thứ sản phẩm không tì vết bắt đầu nhường chỗ cho việc tạo dựng phiên bản khả dụng tối thiểu rồi phát triển dần lên.

Mình bỏ qua các quan tâm về màu sắc, font chữ và tính đặc thù của chi tiết giao diện để nghĩ về tính dễ dùng hay khó dùng của công cụ; Thay vì phó mặc các yếu tố về bảo mật hay cách tối ưu tốc độ load data cho những bộ phận khác, mình quan tâm hơn và tìm cách cải thiện nó; Mình không nghĩ về cách một hiệu ứng hiện ra nữa mà tìm cách làm sao để tổng thể các trải nghiệm có liên quan trở nên dễ dùng hơn. Mình thấy cách quan sát sản phẩm của mình đi từ cục bộ lên tổng thể rõ ràng hơn.

Cách mình tự hào về kết quả cuối cùng cũng khác hơn cách mình nâng niu sản phẩm tham gia ở vai trò cục bộ của ngày xưa.

…và mình cũng có cách thức mới cho việc tìm giải pháp

AI dần đang trở thành một nhánh tìm giải pháp lớn của mình. Bên cạnh các hoạt động trao đổi, tìm nguồn và hỏi đáp, mình bắt đầu thay một số phương tiện khác trong quá trình làm việc, học tập & tạo ra này kia bằng AI. Nhất là với những thứ logic có đường hướng rõ ràng và hình dung được kết quả đầu ra.

Lấy ví dụ, ngày xưa khi cần hệ thống các tính toán và trình bày data, mình sẽ dùng google sheet để làm nơi tính toán cho trực quan hoặc trình bày và lên kế hoạch. Giờ thì mình request trực tiếp AI tạo cho mình một tool tính toán có thể export ra Excel hoặc Sheet. Mình cũng có thể bàn giao tiếp tool tính toán đó cho một người khác xài tiếp với giao diện tối ưu theo cách dùng mà mình mong muốn.

Hoặc lúc mình cần trình bày một ý tưởng, việc tìm cách triển khai nó thành một phiên bản prototype để minh họa và yêu cầu các partner khác cùng tham gia cũng trở nên dễ dàng hơn khá nhiều. Điều này ảnh hưởng đến một yếu tố khác đó là tư duy tiếp cận quy trình cũng có thêm một vài cách nghĩ khác.

Quy trình tư duy trong đầu của mình sẽ bị phi tuyến tính hóa

Hồi những năm 2016, mình đi xem Arrival, phim làm mình khá ấn tượng về khía cạnh ngôn ngữ học và cách đặt lại vấn đề tư duy. Nội dung có thể mô tả ngắn là sau khi học được ngôn ngữ của người ngoài hành tinh, một nhà khoa học Trái Đất đã bắt đầu tư duy phi tuyến tính do bị ảnh hưởng bởi cách ngôn ngữ này tư duy. Nói một cách nôm na là bà ấy nhìn thấy tương lai, nhưng theo cách nhìn của người hoài hành tinh thì nó nghĩa là bà ấy nhìn cả timeline cuộc đời trong cùng một lúc, không có cái gọi là trước sau. Ý tưởng này ảo lòi nếu xét trong thang đo của sự khả thi, nhưng nó đặt được một câu hỏi triết học về tư duy nhân quả, trước sau. Nếu ta có một công cụ tư duy đủ mạnh, có thể ta sẽ nhìn thực tại theo một cách khác hơn.

Vibecode, tất nhiên không thần thánh đến vậy, nhưng nó góp phần tạo cho mình một góc nhìn phi tuyến tính. Nghe hơi trừu tượng he. Cái này thật ra có một cái tên riêng: Tư duy thiết kế hướng kết quả outcome-oriented design (OOD). Mình đã lờ mờ biết về nó từ lâu, nhưng nay khi AI xuất hiện mình cảm nhận nó rõ ràng hơn. Ta có thể khái quát điều này thành một cách kể sau: “thay vì tạo ra từng thành phẩm để hướng về kết quả, ta nghĩ về kết quả trước và bắt đầu làm, chiều nào cũng được nhưng luôn nhìn về phía kết quả”.

Điều này có 2 khía cạnh thay đổi lớn

Thứ nhất, là việc thay đổi mục tiêu nhìn về. Thay vì tìm cách tạo ra output cho mỗi một quá trình làm sản phẩm, người ta nghĩ nhiều về outcome hơn. Khi prompt cho AI thực hiện một tác vụ, cách thức ta mô tả tổng thể cho nó cũng như cách ta yêu cầu một chuyên gia thực hiện cho mình một sản phẩm. Ta buông bỏ trách nhiệm đi hiệu chỉnh output, thay vào đó ta nghĩ nhiều về outcome và kiểm soát nó sâu hơn thông qua các hoạt động trao đổi với AI. Như kiểu ta nâng tầm nhìn của mình lên cao hơn và nhìn xuống toàn bộ quá trình.

Thứ hai, cách mình lộ trình tạo ra sản phẩm trong đầu mình thay đổi từ hành trình từng bước tiến về các mục tiêu output, thành tạo ra các phiên bản thử nghiệm liên tục và cải thiện nó để so sánh với outcome mình cần. Nếu cho rằng là do quá trình tạo ra output dễ dàng hơn và giúp mình đẩy nhanh vòng lặp kiểm thử hơn thì cũng không sai, chỉ là nó làm thay đổi tư duy và giờ thì việc xây dựng giải pháp không còn là một con đường trong suy nghĩ nữa. Không phải là nhìn thấy tương lai, mà là hình dung được kết quả một cách phổ quát và đúng hơn.

2. Những nhận định phổ quát về xu hướng phát triển

Thời kỳ của A.I. là thời kì lạm phát sản phẩm

Mỗi khi một siêu công cụ mới xuất hiện, năng suất ở khía cạnh nào đó của con người sẽ trở nên vượt trội. Với thời kì công nghiệp là năng suất lao động tạo ra các sản phẩm vật lý, với internet là sự bùng nổ năng suất truyền tải thông tin. Vậy với thời kì A.I. câu chuyện sẽ là gì? theo mình đó chính là thời kì lạm phát sản phẩm số & công cụ.

Tất nhiên chât lượng của một sản phẩm Vibecode mà đem so với sản phẩm số truyền thống sẽ là khập khiễng. Tuy nhiên chúng ta sẽ nhìn thấy một xu thế người dùng thay đổi hành vi tìm kiếm giải pháp cho vấn đề như cách đã được nói đến trong góc nhìn cá nhân.

Tạo ra sản phẩm dễ dàng hơn…

Những cái tốt của A.I. rất rõ ràng, như là, chúng ta sẽ rút ngắn thời gian hơn để làm ra một món gì đó, hoặc phá bỏ những rào cản mà trước giờ chúng ta bị giới hạn về nguồn lực chuyên môn hay tài chính. Sau một vài tháng đầu, mình tạo ra một mini product xử lý một hoạt động rất cục bộ của cá nhân cùng với vài người bạn chơi cùng, còn giờ đây thì mỗi lúc mình có vấn đề phù hợp, mình lại tạo ra một công cụ đơn giản để xử lý nó. Tất cả chỉ với một nguồn lực rất gọn gàng, nếu so với thời kì trước thì phải mất nhiều hơn gấp mấy lần. Và chuyện này cũng dễ dàng xảy ra với những người giống mình.

…nên giá trị sản phẩm sẽ tụt nhanh hơn

Tuy nhiên, có phải vì ta đã có năng lực tạo ra sản phẩm dễ dàng như một phép màu, cuộc sống sẽ sướng hơn, ta sẽ giàu lên tỉ lệ thuận với điều đó? Có vẻ như là không, sản phẩm và công cụ sẽ mất giá trị rất nhanh nếu năng suất vượt trội như thế diễn ra. Ngày Internet xóa nhòa sự chênh lệch về mặt địa lý để đem kiến thức và thông tin với giá rẻ bèo đến mọi nơi, người ta cũng tin tưởng vào một thời kì thiên đường. Nhưng sau khi internet và cách nó truyền đi những tín hiệu càng lúc càng rẻ, càng dễ, cái gọi là “thông tin” giờ đây tràn lan và bạn có thể tiếp cận với hầu như tất cả, thì cái vấn đề về việc phải lọc ra thông tin giá trị giữa hàng triệu tin rác trở nên vấn đề mới. Đã có người nói về khủng hoảng thừa mứa này rồi, nó là câu chuyện về thư viện Babel – khi bạn có trong tay tất cả thông tin thì bạn thật sự cũng chả có gì cả.

Năng lực “tạo ra một công cụ số” đang bắt đầu giảm giá. Ở vài nơi, chúng ta bắt đầu thấy biểu hiện của khủng hoảng thừa.

Thừa mứa mới và ngộ nhận cũ

Người tay ngang vừa mới tạo ra sản phẩm sẽ dùng hệ quy chuẩn cũ để nghĩ cách thương mại hóa sản phẩm, tuy nhiên sản phẩm giống cái họ vừa làm ra nó đã tràn lan ngoài thị trường rồi và giải pháp mà họ mang đến nó bắt đầu bị thừa mứa so với vấn đề cũ.

Mình đã từng thấy vô vàn những bài viết SEO xuất hiện tràn ngập trong những tháng ngày đầu tiên khi ChatGPT phổ biến, hàng trăm video podcast ra đời khi LLM Notebook có tính năng gen audio. Khía cạnh sản phẩm nội dung đã thế, ở mặt trận nghệ thuật thậm chí còn đẩy mọi thứ lên xa hơn, khi Suno cho bạn vài trăm phiên bản cover đủ thể loại của một tác phẩm bất hủ thì cũng có vô vàn các channel âm nhạc mọc lên. Để rồi hầu hết (trừ vài cái tên tiên phong) sẽ chìm vào quên lãng và hầu như không tạo ra được giá trị thương mại nào.

Đó là còn chưa kể đến các vấn đề các vibecoder không nhìn thấy mà người có chuyên môn (tech, product…) đã phải đương đầu trong thời gian dài. Thứ bạn tạo ra vì nghĩ không ai làm có thể đã được thử nghiệm rồi, thất bại rồi, dẹp đi rồi… chỉ bạn là chưa biết tới mà thôi.

..nên lạm phát giải pháp là điều tất yếu.

Hình mẫu “bùng nổ nguồn cung” này xuất hiện nhiều lần trong suốt quá trình phát triển của xã hội và có thể nhìn thấy cả trong chính những năm tháng của cuộc đời mình. Ngày bé mình từng trân quý từng giây phút được nghe nhạc vì chỉ có một nguồn duy nhất là TV và các chương trình phát nhạc định kì. Rồi mình có chiếc máy phát đĩa CD đầu tiên và cảm thấy cực kì an tâm vì có thể nghe đi nghe lại mọi bài hát mình thích. Giờ đây khi đang viết bài này, mình cắm earphone và nghe nhạc youtube mọi lúc nhưng vẫn luôn có cảm giác “chả có gì để nghe“. Có người sẽ cảm thấy nhạc hồi bé hay hơn, có người thì sẽ cảm thấy khó khăn trong việc tìm ra những trải nghiệm ý nghĩa với những thứ mình muốn nghe.

Nhìn chung, số lượng giải pháp không giúp lấp đầy khoảng trống của nhu cầu như ta tưởng, nó mở rộng không gian vấn đề sang một miền khác. Lạm phát là vậy đó.

Sự vận động lặp lại, và những kẻ thức thời

Một quan sát khá thú vị cho thấy “những nhà sáng tạo với A.I. music có xu hướng tự nghe sản phẩm của mình chứ không nghe của người khác“. Điều này có thể gợi cho chúng ta nhiều suy nghĩ và nhận định.

Đầu tiên, cái giá trị đang được tận hưởng ở đây lại không phải là giá trị thực tế của sản phẩm cho cộng đồng hoặc thị trường, mà chính là cái cảm giác “nó là giải pháp do tôi tạo ra“. Điều đã được đề cập ở phần nói về hành trình D.I.Y.. Người tay ngang sẽ cảm thấy được điều này rõ nhất khi rào cản biến mất, họ sẽ được boost tinh thần nhiều nhất, nhưng họ cũng sẽ là nhóm mù mờ nhất về ý nghĩa trải nghiệm của mình, so với thế giới ngoài kia, nơi cũng có rất nhiều người như họ và những chuyên gia trình độ cao hơn họ.

Thứ hai, tính cá nhân hóa của sản phẩm/giải pháp được đẩy lên rất cao, giải pháp do bạn và A.I. đồng sáng tạo có thể sẽ là một sản phẩm cực kì vừa vặn với bạn và những gì bạn đang gặp phải. Quá trình này có ý nghĩa lớn cả về mặt thực tế nữa, nên chính cái cảm giác “thứ này thật tuyệt vời với mình” nó được nhân lên gấp bội. Khi các A.I. model dần tạo ra những tool sáng tạo bên trong nội bộ, đóng gói được các quy trình thì điều này sẽ càng phân hóa và pha loãng hơn nữa.

Thứ ba, có vẻ như một xu hướng mới bắt đầu xuất hiện. Người ta không tìm kiếm giải pháp trên thị trường, người ta tìm cách tạo ra nó với công cụ trong tay họ. Ít nhất là khi “phép màu A.I.” vẫn còn ở đó. A.I. sẽ đóng vai trò “giải pháp của mọi giải pháp”. Vẫn sẽ phân hóa ra các nhóm. Nhóm thật sự hiểu và tự build, họ là những chuyên gia thật sự và A.I. là thứ tăng tốc khả năng sản xuất của họ. Nhóm thử nghiệm và ứng dụng, khi việc tạo giải pháp với A.I. không còn quá “thời thượng” họ sẽ xem nó như một lựa chọn trong muôn vàn lựa chọn về giải quyết vấn đề.

Có sự dịch chuyển các nhóm đối tượng, sản phẩm và công cụ

Trong bức tranh vibecode này quá trình chuyển dịch sẽ xảy ra thế nào? Rào cản kỹ thuật được gỡ bỏ ít nhiều, và càng lúc sẽ càng có thêm những công cụ vibecode dễ dùng hơn. Xu thế của người dùng cấp tiến ở thời kì sau này có thể dịch chuyển dần về phía tự tạo giải pháp cho vấn đề mình đang gặp phải.

Sự phân hóa này tạo ra một nhóm “micro-product” giải quyết các vấn đề cục bộ của user, và những super product (chính là những A.I. tool hoặc Agents) để đi vibecode các sản phẩm khác – và chúng nó sẽ trở thành một phần không thể thiếu của thời đại mới, như cách Internet đang thống trị ở hiện tại hoặc điện chi phối thế giới chúng ta từ quá khứ.

Có thể định nghĩa của chúng ta về cái gọi là “sản phẩm” trong thời kì đó sẽ cần nhiều cập nhật, vì giờ đây có quá nhiều những micro-product như vậy, với tệp user chỉ một hoặc một vài người. Sau khi khát khao bỏng cháy được “thương mại hóa các micro-product của tôi” lắng xuống, những người dùng cấp-tiến-đang-lướt-trên-làn-sóng-vibecoding sẽ đặt các thành phẩm của họ lại vào đúng vai trò của nó: một giải pháp cá nhân hóa được tạo ra và kết nối với những công cụ chung ngoài kia.

Các sản phẩm số truyền thống – thứ mà được tạo nên từ các đội ngũ quy mô và chuyên nghiệp vẫn sẽ ở đó, tiếp tục giải quyết các vấn đề chung cho số đông (vẫn sẽ có app giao đồ ăn, web-app tìm kiếm dữ liệu, các ví điện tử…). Tuy nhiên sẽ có nhiều biến đổi khó dự báo xảy ra và chắc chắn họ sẽ phải tái thiết kế, tìm ra cách thích nghi, các sản phẩm này bắt đầu hỗ trợ các giao thức với nhóm người dùng mới và các tool phụ trợ của họ (AI Agents v.v…). UX sản phẩm sẽ biến chuyển khó tưởng tượng. Điều gì sẽ chiếm sóng, các nguồn lực sẽ đổ về phía nào, mình cũng không biết.

3. Các phân khúc trình độ đối mặt với sự tham gia của AI

Thời kì chối bỏ

Nhóm chuyên gia, những người đã và đang tạo ra sản phẩm truyền thống kể cả từ trước khi có A.I. sẽ hơi khó chịu ở giai đoạn đầu, vì sự xâm lăng của người dùng và cách dùng mới. Chuyên gia ngoài vai trò là người dẫn dắt, còn có thêm nhiệm vụ gatekeep, để giúp ngành nghề và những quy tắc đạo đức của nó được tuân thủ, không bị xâm lấn bởi người ngoại đạo. Giờ khi ai cũng có thể làm ra một loạt thứ 4-5đ và đổ đầy nó ra địa bàn mà họ đang làm chủ, họ khó có thể làm ngơ. Chắc hẳn những người có thể làm thứ 8-9đ sẽ là nhóm đầu tiên cảm thấy muốn nổ tung. Sau đó thị trường còn tạt xăng thêm bằng những nhận định ngô nghe kiểu “tụi tao thấy nó cũng hay mà? sao mày cứ làm quá lên“.

Điều này có thể nhìn thấy rõ rệt ở nhóm làm nghệ thuật (và mình đồng tình với họ ở hầu hết các quan điểm), xu hướng dần chuyển dịch sang cả nhóm những lĩnh vực khác. Thời điểm mình viết bài này, designer và cả coder cũng đang trong giai đoạn cao trào của việc phải chống lại luận điểm “Nghề ABC XYZ đã chết, AI sẽ làm hết“.

Sẽ đỡ khó chịu hơn khi chúng ta nhìn nhận những quan điểm đó như một kiểu thách thức của nghề, chứ không phải một sự xúc phạm. Việc cần làm là phát triển và chứng minh giá trị chuyên môn. Rồi những tiếng nói “giựt tít” đó sẽ lại lãng quên, và họ lại chạy sang một câu chuyện mới với một công cụ mới.

Quá trình thích nghi

Giai đoạn sau đó, nhóm nhân sự có trình độ chuyên môn cao sẽ đi tìm sự phát triển chiều ngang để thích nghi với AI và tận dụng kĩ năng cũ, những thế mạnh mà AI không làm được, trong một hệ thống mới. Bạn có vai trò của là A, nhưng giờ đây trong thời đại mà A.I. và năng suất là cơn ám ảnh, bạn sẽ phải là A+b+c. Tương tự bạn, ở ngoài kia có những người B+a+c và C+a+b. Giờ mình đã bắt đầu thấy những vai trò kiểu Design Engineer hoặc Forward Deploy Engineer – những người có một chuyên môn gốc và phát triển dàn trải qua các phạm vi công việc khác.

Hình mẫu này, mình được nghe từ góc nhìn một bạn khác trong một chia sẻ về workflow của bạn, bạn gọi hiện tượng là này việc xóa bỏ đi các lớp trung gian trong quy trình (disintermediation). Thực tế đã và đang diễn ra, một UI/UX Designer giờ đây có thể sẽ có những kỹ năng sâu về hành vi người dùng như một vai trò điều phối AI và ra quyết định, tuy nhiên khi cần thì anh ấy cũng sẽ tạo prototype bằng code thành phẩm, đôi khi là làm luôn các hoạt động research trong thời gian ngắn và nghĩ giải pháp cho business model của khách hàng. Người có chuyên môn sẽ không còn đứng giữa lựa chọn nên đào sâu hay nên mở rộng chiều ngang nữa, họ bị bắt buộc phải mở rộng, song song với đào sâu.

Nhóm đang hoang mang nhất, đáng buồn thay, lại là người mới của lĩnh vực. Họ không đủ hiệu quả bằng A.I. trong một vài tác vụ, họ không ngay lập tức có được một chiều sâu nào để làm cái rễ bám vào thị trường. Mọi thứ nhanh quá dẫn đến người mới không có nhiều dịp thử và sai, bị buộc phải trưởng thành sớm. Và tệ hơn, chưa ai đủ kinh nghiệm để nói cho họ biết họ nên đi như thế nào trên con đường này, những chuyên gia đều đang nhìn sự kiện này ở góc nhìn rất khác họ. Họ đang phải phát triển theo một kiểu không giống với lớp đàn anh đàn chị trước đây. Quá trình thích nghi sẽ tác động mạnh tới nhóm này nhất theo cả hướng tiêu cực và tích cực.

Tấm bản đồ của thế giới mới

Sau cùng mọi thứ sẽ dần đi vào ổn định, cơn hype rồi cũng qua và A.I. dù vẫn phát triển nhanh như vũ bão thì sự ngạc nhiên về nó cũng sẽ giảm dần qua năm tháng. Và người ta rồi sẽ có những tiêu chuẩn mới cho những cấp bậc vai trò. Đồng thời đó, là sự ra đời của những lộ trình cho việc học, phát triển bản thân trong một hệ thống mới.

Đào tạo, giáo dục có thể là giải pháp, nhưng nó chỉ có thể tạo ra hành trang & một vài gợi ý về mặt tư duy. Tuy nhiên rất có thể, những kẻ fresher sống sót ở giai đoạn thích nghi đã qua sẽ là những pho kiến thức sống dìu dắt thế hệ tiếp theo. Vì họ là người thật sự trải qua một yêu cầu khắc nghiệt của sự phát triển. Họ sẽ là nhóm vẽ nên phần mới của tấm bản đồ, nối từ phía những kiến thức nền tảng cũ qua việc kết hợp AI vào và tạo thành quy trình mới.

4. Rồi sao nữa?

Rồi vậy thôi, bài viết này đã đã được viết bởi một người tập tành vibecode, nhìn thấy được các thay đổi của bản thân sau quá trình đó. Song song với việc quan sát thị trường cả ở khía cạnh sản phẩm & nghề nghiệp. Nó là một ghi chú mang đậm tính chủ quan của mình.

Các nhận định cá nhân thì có thể là một thứ chính xác (tại nó xuất phát từ cảm nhận của mình mà =)), còn lại người đọc xin hãy xem nó như một nhận xét để có thể lấy làm tham chiếu. Hãy nhận lấy nó như một kiểu nguyên liệu, thông tin, mang về và xào nấu tiếp.