5 kỹ năng trong thời đại AI mà nhất định bạn phải biết! Bài viết của Tiff in Tech.
1. Tư duy hệ thống (Systems Thinking)
Đây là skill nhìn bức tranh tổng thể, biết các mảnh ghép trong một hệ thống tương tác và ảnh hưởng lẫn nhau thế nào. Không chỉ code một feature, mà phải biết feature đó sẽ tác động thế nào tới cả hệ thống.
Ví dụ làm dự án IoT cho một công ty, tích hợp một con sensor mới vào hệ thống nhà thông minh. Cứ nghĩ chỉ cần cắm API là xong. Ai ngờ, sensor gửi data quá chậm, làm server overload, UI thì lag. May lead có tư duy hệ thống, nhận ra vấn đề nằm ở cả hardware lẫn cloud config, nếu không thì dự án đã toang.
Kiểu như hiệu ứng domino. Một mảnh đổ có thể kéo cả dàn sụp. Tư duy hệ thống là khả năng thấy toàn bộ dàn domino, biết mảnh nào dễ đổ nhất, và giữ cho nó không sụp. Xe tự lái không chỉ là code xịn. Nó cần sensor, AI, cloud, và cả luật giao thông. Chỉ cần một phần lỗi vd cảm biến bẩn là cả hệ thống có thể gây tai nạn.
Takeaway: Học cách nhìn toàn cảnh. Đôi khi bug không nằm ở code mà ở cách toàn bộ hệ thống vận hành.
2. An ninh mạng và quyền riêng tư (Cybersecurity & Privacy)
Skill này giúp bảo vệ hệ thống khỏi hacker, giữ data an toàn, và đảm bảo quyền riêng tư của user. AI càng mạnh, hacker cũng càng dùng AI để phá.
Ví dụ startup fintech build app ví điện tử, tưởng ngon lành vì có encryption. Nhưng quên config firewall đúng cách, thế là hacker dùng AI dò password yếu, xâm nhập lấy hết thông tin user.
Hệ thống như ngôi nhà. An ninh mạng là ổ khóa xịn, báo động, và camera. Quyền riêng tư là rèm cửa để hàng xóm không dòm ngó đồ đạc nhất cử nhất động đi đâu, làm gì họ cũng biết. Mỗi khi tậu thêm thiết bị thông minh vd Google Home hay đèn thông minh ae mở thêm cửa sổ. Không khóa kỹ, hacker sẽ chui vào ngay.
3. Hợp tác giữa con người và AI (Human-AI Collaboration)
AI chưa thể thay thế con người 100%. Skill này là biết cách chỉ huy AI, kiểm tra output của nó, và dùng nó để tăng hiệu quả công việc.
AI giống như một intern siêu nhanh nhưng hơi ngáo. Giao việc, nó làm nhanh, nhưng phải kiểm tra lại vì đôi khi nó hiểu sai hoặc thiếu context.
Takeaway: Đừng sợ AI, cũng đừng thần thánh hóa nó. Học cách dùng tool như Copilot, ChatGPT, hay các AI khác để tăng tốc, nhưng luôn giữ vai trò “team lead” để kiểm soát chất lượng.
4. Hiểu biết về dữ liệu (Data Literacy)
Dữ liệu là vàng. Skill này là biết đọc, hiểu, và dùng dữ liệu để ra quyết định, không chỉ dựa dẫm nhờ AI phân tích hộ.
Vd team marketing, họ có nhiều data từ Google Analytics nhưng không biết sử dụng. Hỏi: “Ae muốn biết cái gì? User bỏ ở đoạn nào? Hay page nào convert tốt nhất?” Họ ngơ ngác vì chưa biết viết query SQL, lọc ra insight cho thấy user hay thoát ở bước checkout vì form quá dài. Chỉnh lại form, conversion rate tăng 20%.
Dữ liệu như một kho sách khổng lồ. AI là thủ thư siêu nhanh, giúp tìm đúng cuốn sách cần trong tích tắc. Nhưng nếu không biết hỏi gì (kiểu “tìm sách về… ừm, cái gì đó hay hay”) thì AI cũng bó tay. Skill hiểu dữ liệu là biết đặt câu hỏi đúng, hiểu output của AI, và biến nó thành hành động cụ thể, như tối ưu sản phẩm hay cải thiện UX.
Takeaway: Không cần là data scientist, nhưng phải biết cơ bản về Excel, SQL, hay cách đọc dashboard. Hỏi đúng câu hỏi thì data mới thành vàng.
5. Khả năng thích ứng và học hỏi liên tục (Adaptability & Continuous Learning)
Công nghệ thay đổi nhanh. Skill này là giúp học cái mới liên tục, không sợ bị quá đát.
Takeaway: Đừng ngại học tool hay ngôn ngữ mới. Giờ có AI giúp học nhanh hơn trước. Cứ thử, làm nhỏ trước, rồi scale dần. Mỗi tuần dành 1-2 tiếng học cái gì đó mới, sẽ luôn ở top game.
