Chào các bạn,
Hôm nay, trong lúc lướt tin tức để tìm kiếm những ý tưởng mới về công nghệ và quản trị, mình vô tình bắt gặp một bài viết cực kỳ thấm thía trên blog Ezwhy. Bài viết nói về một nghiên cứu mới từ MIT có tên là DisCIPL. Thoạt nghe thì có vẻ nặng về kỹ thuật, nhưng khi đọc sâu vào, mình nhận ra đây không chỉ là câu chuyện về những dòng code, mà là một tấm gương phản chiếu chính cách chúng ta đang làm việc và quản lý đội nhóm mỗi ngày.
Đã bao giờ bạn cố gắng thuê một nhân sự "siêu sao" với mức lương trên trời chỉ để về... làm những việc lặt vặt chưa? Hay chính bạn, những người quản lý, đang "ôm đồm" mọi thứ vì sợ nhân viên làm không đúng ý? Nếu có, thì bài viết này chính xác là dành cho bạn.
Khi "Giáo sư" phải đi nhập liệu Excel
Chúng ta đang sống trong cơn sốt AI, nơi mà ai cũng nghĩ rằng mô hình càng lớn, càng đắt tiền thì càng tốt (như GPT-4 hay Claude 3 Opus chẳng hạn). Nhưng bài viết gốc đã chỉ ra một nghịch lý rất đời thường: Những "bộ não" khổng lồ chứa cả tri thức nhân loại ấy đôi khi lại lúng túng trước những việc cỏn con như giải Sudoku hay làm thơ đúng luật bằng trắc.
Tác giả gọi đây là hội chứng "Giáo sư làm Excel". Việc bắt một AI siêu thông minh xử lý các tác vụ lặp lại đơn giản cũng giống như việc bạn trả lương cho một Giáo sư Tiến sĩ chỉ để copy-paste dữ liệu vậy. Nó vừa lãng phí tài nguyên khủng khiếp, vừa kém hiệu quả.
DisCIPL: Nghệ thuật "chia để trị" của MIT
Điều làm mình tâm đắc nhất trong bài viết này là cách giải quyết của các nhà nghiên cứu tại MIT. Thay vì cố tạo ra một AI to hơn, mạnh hơn để "cân tất", họ chọn cách tổ chức nhân sự:
- Người Sếp (The Planner): Sử dụng một mô hình lớn, thông minh để tư duy chiến lược, lên kế hoạch và viết ra quy trình (dưới dạng code).
- Đội ngũ thực thi (The Workers): Sử dụng hàng loạt các mô hình nhỏ hơn (Small Language Models), rẻ hơn, chạy nhanh hơn để thực hiện song song các đầu việc theo quy trình đã vạch sẵn.
Hãy tưởng tượng việc lên kế hoạch đi chơi cho công ty. Thay vì một người (AI to) phải tự mình đi check từng giá vé, từng khách sạn một cách chậm chạp, thì người đó chỉ cần đưa ra chỉ đạo chung. Ngay lập tức, 100 "thực tập sinh" (AI nhỏ) sẽ tỏa đi làm việc đó cùng lúc. Kết quả? Nhanh hơn, chính xác hơn và rẻ hơn rất nhiều.
Những con số biết nói và bài học cho dân Marketing/Quản trị
Kết quả từ phương pháp này thực sự ấn tượng: Tiết kiệm đến 80% chi phí vận hành và các giải pháp đưa ra gọn gàng hơn 40%. Điều này chứng minh rằng, trong thế giới công nghệ (và cả thế giới thực), "to hơn" chưa chắc đã là "tốt hơn".
Dưới góc nhìn của một người làm nội dung và quản lý team, mình rút ra được vài điều tâm đắc:
- Đừng tìm kiếm "Rockstar" cho mọi vị trí: Những nhân sự xuất chúng thường khó tìm và chi phí cao. Thay vào đó, hãy tập trung vào hệ thống.
- Sức mạnh nằm ở quy trình: Người quản lý giỏi (Planner) không phải là người lao vào làm thay nhân viên, mà là người biết chuyển hóa những yêu cầu mơ hồ thành quy trình rõ ràng (Auto-formalize) để đội ngũ phía dưới có thể thực thi tốt nhất.
- Tư duy cộng tác (Collaboration): Tương lai không thuộc về những cá nhân đơn độc kiệt xuất, mà thuộc về những hệ thống biết phối hợp nhịp nhàng giữa "người đầu não" và "người thực thi".
Lời kết
Nghiên cứu DisCIPL của MIT là một lời nhắc nhở nhẹ nhàng nhưng sâu sắc. Dù bạn đang xây dựng một hệ thống AI hay một đội ngũ con người, hãy nhớ rằng: Sự thông thái không nằm ở việc cố gắng làm tất cả mọi thứ, mà nằm ở nghệ thuật chia nhỏ vấn đề và đặt đúng người (hoặc đúng AI) vào đúng việc.
Bạn nghĩ sao về tư duy quản trị này? Liệu chúng ta có đang lãng phí nguồn lực của chính mình vào những việc không cần thiết?
Hãy đọc bài viết gốc đầy đủ và chi tiết tại link bên dưới nhé, rất đáng thời gian của bạn đấy!
📌 Nguồn: https://ezwhy.com/bai-hoc-teamwork-tu-mit-khi-ai-khong-lo-hoc-cach-chia-viec/ – Bài viết gốc từ blog ezwhy.com