Chưa bao giờ có nhiều công cụ tự động hóa như hiện nay. Các AI agent có thể đọc hộp thư đến, tóm tắt cuộc họp, soạn thảo phản hồi, viết mã, sắp xếp tuần làm việc của bạn. Tháng nào cũng có làn sóng mới.
Vậy mà hầu hết những người chúng tôi trò chuyện vẫn làm những công việc thủ công, lặp đi lặp lại, mệt mỏi như hai năm trước.
Tại sao?
Chúng tôi đã dành vài tháng qua để tìm câu trả lời. Chúng tôi đã gặp 22 người ở nhiều vai trò, ngành nghề, trình độ kỹ năng khác nhau. Khoảng ba phần tư có nền tảng kỹ thuật. Số còn lại thì không. Khoảng một nửa làm trong lĩnh vực công nghệ. Nửa còn lại thì không.
Chúng tôi hỏi họ về công việc của mình. Điều gì khó khăn. Họ ước gì có thể thay đổi.
Chúng tôi phát hiện ra bốn rào cản lặp đi lặp lại, bất kể ai đó làm nghề gì hay mức độ kỹ thuật ra sao. Ba rào cản là cá nhân. Rào cản thứ tư là cấu trúc. Chúng kết hợp lại giải thích vì sao tự động hóa, dù được hứa hẹn nhiều nhất trong phần mềm suốt hai thập kỷ, vẫn chủ yếu là điều mong ước với đa số người dùng.
Đây là các rào cản đó.
Rào cản 1: Bạn không nhìn thấy điều gì đang hỏng
Điều đầu tiên khiến chúng tôi ngạc nhiên: khi hỏi mọi người điều gì khó khăn hay gây bực bội trong công việc, đa số chỉ đưa ra những phàn nàn chung chung. "Phải cân bằng ưu tiên." "Giao tiếp." "Tôi chỉ là quá bận." Không có gì cụ thể. Không có gì có thể hành động.
Vì vậy, chúng tôi thử hỏi khác đi: "Nếu bạn có thể vẫy đũa thần và sửa một điều trong quy trình làm việc hiện tại, bạn sẽ chọn gì?"
Ngay lập tức, nỗi đau hiện rõ. Nhiệm vụ cụ thể. Những điều họ ghét. Những người vừa lắc đầu năm phút trước giờ mỗi người có ba câu trả lời.
Một người được phỏng vấn nói với chúng tôi:
"Vâng, tôi đồng ý. Tôi đã có rất nhiều cuộc thảo luận. Nhưng chỉ việc giữ mọi người cập nhật đã là phần công việc quá tẻ nhạt."
Một người khác mô tả quy trình hàng quý:
"Tôi muốn loại bỏ việc theo dõi thủ công này. Nó tốn quá nhiều thời gian của chúng tôi. Việc này diễn ra gần như mỗi quý. Và vào tuần thực hiện, ai cũng ghét nó."
Một người thứ ba mô tả một nhiệm vụ lặp lại:
"Đôi khi tôi nhận được yêu cầu tại cửa hàng yêu cầu tôi đồng bộ tồn kho trực tuyến. Yêu cầu rất... không chuẩn hóa. Đôi khi họ cung cấp đúng mã cửa hàng. Đôi khi mã cửa hàng phải viết hoa, nhưng họ lại gửi chữ thường. Định dạng không đúng. Tôi phải chỉnh lại thủ công tất cả định dạng cho đúng, nhập vào máy và nhấn nút."
Không ai trong số họ từng nghĩ những nhiệm vụ này có thể tự động hóa cho đến khi chúng tôi hỏi đúng câu hỏi. Họ đã làm những việc này hàng tháng, hàng năm. Đó chỉ là công việc.
Đây không phải lỗi cá nhân. Đó là cách sự chú ý vận hành. Nhiệm vụ lặp lại dần mờ đi trong nền. Não bạn ngừng cảnh báo vì chúng quá quen thuộc. Sự khó chịu khi làm chúng trở thành "thứ Hai".
Bạn không thể tự động hóa điều mình không gọi tên được. Và hầu hết mọi người không thể chỉ ra điều gì đang hỏng trong công việc nếu không có sự hỗ trợ.
Đó là rào cản đầu tiên.
Rào cản 2: Bạn không biết bắt đầu từ đâu
Giả sử bạn đã nhận ra điều gì đang hỏng. Bạn biết chính xác nhiệm vụ nào làm bạn kiệt sức mỗi tuần. Bạn thậm chí có công cụ AI có thể xử lý nó.
Nhưng đa số mọi người vẫn chững lại.
Vấn đề: quá nhiều khả năng, không có điểm bắt đầu cụ thể. Tê liệt quyết định khi áp dụng cho tự động hóa. Khi bạn có thể tự động hóa bất cứ thứ gì, thường là bạn chẳng tự động hóa gì cả.
Một người nói với chúng tôi:
"Làm sao để bạn hướng AI làm việc đó? Làm sao để bạn truyền đạt cho AI? Tôi nghĩ cần thời gian để học cách diễn đạt cụ thể hơn."
Họ biết AI có thể làm được. Họ chỉ không biết cách áp dụng vào công việc của mình.
Một người khác nói thẳng hơn:
"Tôi không nghĩ giao diện cho thấy rõ bạn có thể làm gì khác. Khi chỉ nhập một prompt, tôi phải nghĩ xem mình cần gì. Nhưng tôi không thực sự có lựa chọn, đúng không? Tôi không biết nó còn làm được gì. Vậy tôi có thể tưởng tượng vấn đề của mình đến đâu? Trong lần trò chuyện trước tôi nhận ra mình có thể yêu cầu báo cáo standup từ email, hoặc tạo một issue trên Linear chẳng hạn. Nhưng điều đó không rõ ràng."
Họ nói thêm:
"Có thể nếu có menu thả xuống hoặc các prompt mẫu, template mà tôi có thể dùng, tôi nghĩ điều đó sẽ hữu ích hơn là phải nghĩ hoàn toàn từ đầu."
Một người khác muốn thứ còn cụ thể hơn:
"Có quá nhiều. Tech stack giờ quá lớn. Có quá nhiều khả năng. Nếu ai đó có thể nói cho tôi nên dùng công cụ nào, cái nào hiệu quả hơn cho từng nhiệm vụ tôi làm. Như kiểu nhìn vào Linear của tôi và bảo, này, nhiệm vụ này bạn nên dùng cái này thay vì Claude Code chẳng hạn. Như vậy thì tuyệt."
Điều mọi người cần không phải là thêm tính năng. Họ cần một điểm bắt đầu cụ thể. Một ví dụ thực tế. Một quy trình ai đó giống họ đã xây dựng, chạy trơn tru, mà họ có thể sao chép và điều chỉnh.
Đây là lý do năm quy trình phổ biến cứ được tự động hóa ở khắp nơi: tóm tắt buổi sáng, báo cáo tuần, lọc hộp thư, ghi chú standup, tóm tắt khách hàng. Chúng không phải tự động hóa tốt nhất. Chỉ là chúng có template công khai và điểm bắt đầu rõ ràng.
Những thứ khác vẫn làm thủ công. Không phải vì không tự động hóa được, mà vì chưa ai chỉ ra "bắt đầu" trông như thế nào.
Đó là rào cản thứ hai.
Rào cản 3: Chi phí bắt đầu cao hơn chi phí không làm
OK, bạn đã xác định được công việc. Có điểm bắt đầu cụ thể. Giờ bạn phải thiết lập nó.
Đây là lúc đa số mọi người bỏ cuộc.
Một người kể về công cụ AI mà đồng nghiệp họ dùng thường xuyên:
"Tôi biết OpenClaw, nhưng chưa từng thử. Tôi biết đồng nghiệp dùng, nhưng tôi chưa thử bao giờ."
Khi hỏi lý do, họ nói việc thiết lập quá phức tạp và tốn thời gian. Họ chưa từng thử. Việc đồng nghiệp dùng thành công cũng không đủ. Cảm giác chi phí khởi động quá cao khiến họ... không làm.
Một người khác còn nói thẳng về điểm bỏ cuộc:
"Tôi nghĩ cá nhân tôi thì chủ yếu là với người mới. Sẽ có nhiều người thấy cái này và muốn thử. Nhưng khi họ chạy NPM install, rồi bị yêu cầu 'bạn cần cài Claude nữa'... tôi nghĩ nhiều người sẽ bỏ luôn, không tiếp tục nữa."
Ẩn dưới cả hai ý kiến là cùng một phép tính hợp lý. Một người khác nói thẳng:
"Khi chúng tôi muốn tự động hóa quy trình, mục tiêu là tiết kiệm thời gian và tăng năng suất. Chúng tôi không muốn tốn quá nhiều thời gian cho công cụ vốn để tăng hiệu quả."
Đây không phải lười biếng. Đó là toán học.
Mục đích của tự động hóa là tiết kiệm thời gian. Nhưng với đa số quy trình, thiết lập còn lâu hơn làm thủ công. Bạn mất hàng giờ học giao diện, hàng giờ kết nối trigger, hàng giờ kiểm thử các trường hợp, và chỉ sau đó mới bắt đầu tiết kiệm thời gian. Với nhiệm vụ hàng tuần, thời gian hoàn vốn là nhiều tháng. Với nhiệm vụ hàng tháng hoặc hàng quý, phép tính này không bao giờ có lợi.
Vì vậy mọi người bỏ qua.
Trải nghiệm trước đây làm vấn đề nặng thêm. Mọi người từng thử công cụ hứa hẹn rất nhiều nhưng yêu cầu thiết lập 40 bước. Họ đã tốn thời gian học giao diện mà không thu lại gì. Nên dù công cụ mới thực sự hiệu quả, trải nghiệm cũ khiến họ ngần ngại đầu tư.
Hầu hết công cụ tự động hóa giả định bạn sẽ dành một giờ học trước khi nhận được giá trị. Với đa số người dùng, nhất là người không chuyên, đó là lúc họ dừng lại.
Đó là rào cản thứ ba.
Rào cản 4: Tổ chức của bạn không cho phép
Đây là rào cản khó khắc phục nhất, và là điều chúng tôi nghe nhiều nhất từ những người làm trong tổ chức lớn.
Ngay cả khi bạn thấy điều gì đang hỏng, biết bắt đầu từ đâu, sẵn sàng đầu tư thời gian thiết lập, công ty bạn có thể không cho phép bạn thực hiện.
Một người làm ở doanh nghiệp lớn mô tả thực tế này:
"Mỗi công cụ chúng tôi dùng đều phải được khách hàng hoặc nội bộ phê duyệt. Khi được duyệt và có ngân sách, chúng tôi mới mua công cụ đó cho từng người."
Phê duyệt. Ngân sách. Giấy phép từng người. Với mỗi công cụ mới. Đến khi xong thủ tục, động lực khiến bạn muốn thử đã trôi qua nhiều tháng.
Nhưng vấn đề sâu xa hơn không chỉ là "Tôi không được duyệt công cụ." Ngay cả khi bạn được dùng AI cá nhân, bạn không thể kết nối chúng với hệ thống nơi công việc thực sự diễn ra. Người đó nói tiếp:
"Tôi không thể kết nối môi trường làm việc với cái này. Nếu dùng cho cá nhân, tôi không thể kết nối Salesforce. Không thể kết nối Teams. Vì nó nằm trên laptop công ty."
Họ có quyền truy cập ChatGPT. Họ có nhiệm vụ muốn tự động hóa trên Salesforce. Nhưng hai thứ không thể kết nối. Tự động hóa họ muốn đòi hỏi phải nối giữa công cụ cá nhân và dữ liệu công việc, và cây cầu đó bị cấm.
Đây không chỉ là vấn đề của công ty lớn. Một người khác nói:
"Tôi nghĩ các công ty lớn lo ngại về quyền riêng tư. Chúng tôi được phép dùng ChatGPT. Không được dùng Gemini. Tôi không biết vì sao. Nhưng đó là lựa chọn của công ty."
"Tôi không biết vì sao." Câu này xuất hiện rất nhiều khi hỏi về hạn chế công cụ ở công ty. Quyết định dường như tùy tiện. Có công cụ được duyệt, có cái không, không rõ logic. Bạn phải xoay sở trong các quy tắc mà không hiểu lý do.
Với nhiều người, đây là bức tường thực sự. Không phải "Tôi không thấy điều gì hỏng." Không phải "Tôi không biết cách tự động hóa." Mà là "Tôi không được phép."
Rào cản này khó hơn vì nó không phụ thuộc vào bạn. Nó phụ thuộc vào môi trường. Và môi trường thay đổi rất chậm.
Đó là rào cản thứ tư.
Ý nghĩa của điều này
Bốn rào cản này xếp chồng lên nhau. Vượt qua cái đầu tiên, bạn gặp cái thứ hai. Qua cái thứ hai, lại đến cái thứ ba. Và dù vượt qua cả ba, tổ chức xung quanh vẫn có thể ngăn bạn.
Chúng kết hợp thành bức tường mà đa số người dùng không vượt qua, dù họ biết rõ mình muốn sửa gì. Đó là lý do tự động hóa quy trình, dù được hứa hẹn nhiều nhất trong phần mềm suốt hai thập kỷ, vẫn chủ yếu là điều mong ước.
Chúng tôi nghĩ bức tường này có thể phá vỡ. Không phải toàn bộ, không phải với tất cả mọi người, nhưng nhiều hơn những gì công cụ hiện tại giả định. Chúng tôi đã dành vài tháng qua xây dựng những thứ nhằm giải quyết ba rào cản đầu, và suy nghĩ nghiêm túc về cách làm tự động hóa đủ an toàn để rào cản thứ tư dần bớt khắt khe. Chúng tôi có quan điểm về điều gì hiệu quả. Nhưng chúng tôi muốn cho bạn thấy hơn là chỉ nói.
Vì vậy, đây là điều chúng tôi sẽ làm.
Vào thứ Bảy, ngày 16 tháng Năm, chúng tôi tổ chức một buổi thực hành miễn phí tại San Jose. Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách nhận diện điều gì có thể tự động hóa trong công việc của bạn, bắt đầu từ đâu khi có hàng trăm lựa chọn, và cách thiết lập AI đồng nghiệp đầu tiên trong chưa đầy 15 phút. Không cần viết mã.
Giới hạn 30 người. Đăng ký: https://luma.com/yqpulmgq
Vào thứ Ba, ngày 20 tháng Năm, chúng tôi tổ chức sự kiện tương tự tại San Francisco. Thông tin chi tiết và đăng ký sẽ sớm có. Theo dõi @vm0_ai để cập nhật đầu tiên.
Nếu bạn không tham dự được, hãy theo dõi chúng tôi. Chúng tôi sẽ tổng hợp những gì mọi người thực sự xây dựng tại buổi lab. Các quy trình, bất ngờ, những điều không hiệu quả. Chúng tôi sẽ đăng trong bài tiếp theo. Bạn sẽ nhận được câu trả lời thực tế dù thế nào.
Bốn rào cản trên là có thật. Chúng tôi nghe về chúng từ gần như mọi người trò chuyện. Ba rào cản đầu có thể giải quyết ngay hôm nay. Rào cản thứ tư lâu hơn, nhưng cũng có thể vượt qua. Chúng tôi sẽ dành vài tuần tới để chứng minh điều đó, tại các sự kiện và trong những gì chúng tôi công bố tiếp theo.
Trích dẫn được ẩn danh theo vai trò. Mẫu phỏng vấn: 22 người thuộc các lĩnh vực phần mềm/AI, y tế, nghệ thuật biểu diễn, sản xuất, tư vấn, bán lẻ, cơ sinh học và phi lợi nhuận. Khoảng 73% có nền tảng kỹ thuật và 27% không có.
