Từ những ngày đầu chỉ hỏi AI vài câu ngô nghê, rồi dần dà thảo luận những vấn đề phức tạp, và giờ đây là một “chiến hữu” không thể thiếu, tôi nhận ra vài điều khá hay ho. Khi áp dụng những điều này, tôi thấy AI thông minh hẳn lên, công việc chạy nhanh hơn, và nhiều ý tưởng mông lung bỗng trở nên rõ ràng một cách bất ngờ.
Có một thứ rất cũ, cũ đến mức có lẽ nhiều người đã vô tình bỏ quên khi làm việc với AI, nhưng lại chính là thứ giúp tôi tăng hiệu quả công việc lên nhiều nhất. Đó không phải là một kỹ thuật prompt cao siêu nào cả, mà đơn giản là: tầm quan trọng của việc diễn đạt một chức năng thành lời và định nghĩa rõ ràng cấu trúc dữ liệu cho INPUT và OUTPUT.
Chắc bạn cũng từng, hoặc ít nhất là thấy mình trong đó: quăng cho AI một câu lệnh rất chung chung, kiểu “Ê, viết giùm một API quản lý user”. Kết quả thường là một đoạn code… ừ thì nó chạy đó, nhưng lại chẳng ăn nhập gì với thứ mình thực sự cần.
Nhưng thật ra vấn đề lại nằm ở chính chúng ta. Thử tự đặt những yêu cầu đó cho chính mình xem bạn có tìm ra được lời giải mà không cần hỏi thêm bất cứ thứ gì không?
Rào cản không phải ở tư duy, mà ở cách diễn đạt
Là một developer, tư duy về INPUT/OUTPUT, về luồng dữ liệu, gần như đã là một phần trong máu của chúng ta rồi. Nói vui thì, là dev mà không làm được chuyện này nữa thì cũng hơi… khó, đúng không? Nhưng rào cản thật sự lại nằm ở chỗ: diễn đạt cái tư duy có cấu trúc đó thành lời để AI có thể hiểu được.
Việc này làm tôi nhận ra, khi “nói chuyện” với AI, thực chất chúng ta đang “code” bằng ngôn ngữ tự nhiên. Những người có khả năng diễn đạt tốt rõ ràng là có lợi thế lớn. Tôi thì không dám nhận mình thuộc nhóm đó, nhưng chính nhờ việc phải “đối thoại” với AI mỗi ngày, kỹ năng này của tôi cũng dần được cải thiện. Nó giống hệt như việc cải thiện khả năng viết code vậy.
Có một mẹo nhỏ mà tôi hay dùng nếu không chắc mình đã diễn đạt đủ rõ ràng chưa, đó là hỏi ngược lại AI: “Xem còn chỗ nào chưa hiểu thì hỏi lại tôi nhé.” Cách này biến AI thành một người phản biện, giúp tôi nhận ra những lỗ hổng trong cách diễn đạt của chính mình.
AI: Không chỉ là cỗ máy code, mà là một cố vấn chuyên môn
Đây là điều tôi thấy giá trị nhất: AI không chỉ là một cỗ máy viết code, nó là một “thinking partner”, một cố vấn, một chuyên gia mà chúng ta có thể hỏi bất cứ điều gì.
Nhiều khi tôi nghĩ ý tưởng của mình đã “chắc kèo” rồi, nhưng chỉ cần trao đổi một hồi với AI là phát hiện ra không ít lỗ hổng trong vấn đề mình đặt ra. Quá trình này giống như có một người cộng sự không biết mệt mỏi, sẵn sàng lật đi lật lại vấn đề cùng mình.
Đặc biệt, tôi nhận thấy AI giúp rút ngắn khoảng cách kỹ thuật một cách đáng kể. Rào cản về công nghệ dường như không còn quá lớn như trước nữa. Thay vì sa đà vào việc lựa chọn thư viện nào hay triển khai một thuật toán phức tạp ra sao, giờ đây chúng ta có thể tập trung nhiều hơn vào logic nghiệp vụ (business). AI cung cấp cho chúng ta nhiều phương án kỹ thuật để thử nghiệm và lựa chọn, từ đó việc ra quyết định cũng trở nên tự tin hơn.
Hãy dùng AI như một chuyên gia
Công nghệ thay đổi liên tục. Thay vì chạy theo những mẹo vặt hay công cụ tạm thời, có lẽ chúng ta nên tập trung vào việc nâng cấp tư duy hợp tác với AI. Hãy xem nó như một chuyên gia luôn sẵn sàng hỗ trợ, chứ không phải một cỗ máy chỉ biết nhận lệnh.
Cốt lõi không phải là kỹ thuật “prompt” hay ho. Mà là học cách đặt ra bài toán đúng đắn, học cách diễn đạt rõ ràng những gì có trong đầu. Khi chúng ta làm tốt phần việc của mình, AI sẽ làm tốt phần việc của nó.
AI là một chuyên gia luôn sẵn sàng hỗ trợ. Phần quan trọng nhất của chúng ta là học cách đặt ra bài toán đúng đắn cho chuyên gia đó.
Bình luận