Những kỹ năng mới mà mọi lãnh đạo kỹ thuật đều cần

Những kỹ năng giúp bạn trở thành một lãnh đạo kỹ thuật thành công cách đây năm năm vẫn còn giá trị. Nhưng chúng không còn đủ nữa.

Năm kỹ năng mới cho kỷ nguyên AI

Năng lực về prompt không phải là viết prompt. Mà là đánh giá chúng. Biết khi nào một prompt ẩn chứa những giả định sai lầm hoặc tạo ra đầu ra không đáng tin cậy. Đây là kỹ năng lãnh đạo, không phải kỹ năng kỹ thuật.

Thiết kế đánh giá AI — kiểm thử truyền thống sụp đổ trước các đầu ra mang tính xác suất. Lãnh đạo cần định nghĩa các tiêu chí thành công có thể đo lường được và phát hiện sự suy giảm chất lượng trước khi nó đến môi trường vận hành thực tế.

Khôi phục tư duy hệ thống — quá trình phát triển hiện đại đã phân mảnh đến mức hầu hết kỹ sư không còn nghĩ được về toàn bộ hệ thống. AI khôi phục khả năng này, nhưng chỉ khi các lãnh đạo làm gương cho điều đó.

Thiết kế trí tuệ tổ chức — tri thức vận hành thế nào, quyết định nào được ghi lại, sự hiểu biết lan tỏa ra sao. Đây là kỹ năng có đòn bẩy cao nhất trong kỷ nguyên AI.

Niềm tin được hiệu chỉnh — biết khi nào nên tin AI và khi nào nên gạt bỏ nó. Điều này chỉ đến từ kinh nghiệm. Những lãnh đạo phát triển được nó đã chứng kiến đủ nhiều thất bại để nhận ra các mô hình.

Truyền cảm hứng cho người khác — trong kỷ nguyên AI, những người lao động tri thức ngày càng kiệt sức bởi các vòng phản hồi sụp đổ, công cụ mới phải học, và sự hàng hóa hóa đòn bẩy của họ. Kỹ sư đặc biệt cần sự chỉ dẫn rằng, khi tất cả mọi người đều trở thành nhà phát triển, chúng ta cần nhiều người cấp cao hơn. Về bản chất, những đội ngũ cảm thấy mình có giá trị sẽ tạo ra nhiều giá trị hơn.

Bắt đầu từ đâu

Hãy chọn năng lực về prompt hoặc thiết kế đánh giá. Dành một tháng để trở nên thành thạo. Phần còn lại sẽ tự đến.

Những lãnh đạo phát triển được các kỹ năng này sẽ không chỉ sống sót qua quá trình chuyển đổi. Họ sẽ là người mà các CTO khác gọi đến để xin lời khuyên.

Vì sao những kỹ năng này quan trọng hơn chiều sâu kỹ thuật

Chiều sâu kỹ thuật sẽ luôn có giá trị. Nhưng trong kỷ nguyên AI, nó chỉ là điều kiện tiên quyết. Mọi kỹ sư đều có thể tiếp cận tri thức kỹ thuật sâu qua AI. Yếu tố khác biệt là khả năng đánh giá tri thức đó một cách phản biện, áp dụng nó trong bối cảnh cụ thể, và biết khi nào nên tin vào nó.

Đó là điều mà năm kỹ năng này mang lại. Chúng không phải là sự thay thế cho chuyên môn kỹ thuật. Chúng là hệ số nhân. Một kỹ sư có tri thức kỹ thuật sâu và kỹ năng đánh giá mạnh sẽ hiệu quả hơn nhiều so với người chỉ có một trong hai.

Cách tôi đang phát triển những kỹ năng này

Tôi luôn chủ tâm xây dựng những năng lực này. Với năng lực về prompt, mỗi tuần tôi xem lại các đầu ra AI của nhóm và tự hỏi: mô hình đã đưa ra những giả định gì? Ngữ cảnh nào còn thiếu? Prompt có thể được cải thiện thế nào?

Với thiết kế đánh giá, tôi đã làm việc với các nhóm để định nghĩa tiêu chí thành công cho các hệ thống AI trước khi chúng được triển khai. Thế nào là 'tốt'? Chúng ta sẽ đo lường nó ra sao? Mức lỗi nào là chấp nhận được? Những câu hỏi này buộc phải có sự rõ ràng, giúp việc triển khai an toàn hơn.

Chẳng điều nào trong số này là dễ dàng. Nhưng đó là công việc quan trọng nhất lúc này.

Một khuôn khổ để xây dựng những kỹ năng này

Hãy chọn một kỹ năng và có chủ đích luyện tập nó trong một tháng. Năng lực về prompt là thứ dễ bắt đầu nhất vì bạn có thể luyện nó hằng ngày. Mỗi đầu ra AI bạn xem lại, hãy tự hỏi: ngữ cảnh nào sẽ khiến nó tốt hơn? Mô hình đã đưa ra những giả định gì? Những lan can bảo vệ nào còn thiếu?

Sau một tháng, hãy thêm kỹ năng thứ hai. Trong sáu tháng, bạn sẽ xây dựng được năng lực ở cả năm kỹ năng. Bạn sẽ không phải là chuyên gia ở bất kỳ kỹ năng nào, nhưng bạn sẽ thành thạo — và điều đó đủ để đưa ra quyết định tốt hơn và lãnh đạo hiệu quả hơn.

Những lãnh đạo đầu tư vào các kỹ năng này ngay hôm nay sẽ là những người phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên AI. Không phải vì họ thông minh nhất, mà vì họ đã học được cách làm việc cùng trí tuệ — cả con người lẫn nhân tạo.

Nghĩ rằng lập luận này phù hợp với sự kiện của bạn? Hãy kể cho tôi về khán phòng — lịch trình có chọn lọc.