Trong hơn 25 năm điều hành doanh nghiệp, Linh nhận thấy một sai lầm phổ biến mà nhiều bạn mắc phải là cố gắng làm tất cả mọi thứ một cách hoàn hảo. Trong khi đó, không phải công việc nào cũng mang lại giá trị như nhau. Thông thường, Linh chia công việc ra làm hai nhóm:

(1) Nhóm 1: Công việc vận hành. Đây là những việc bạn buộc phải làm để duy trì công việc trôi chảy nhưng bản thân chúng không thực sự tạo ra bước ngoặt nào đáng kể. Ví dụ: viết email, tóm tắt tài liệu, hay chỉnh sửa định dạng văn bản. Những việc này dù bạn làm tốt đến mấy thì sếp cũng xem đó là điều đương nhiên, và chúng cũng không giúp bạn thăng tiến nhanh hơn.

(2) Nhóm 2: Công việc tạo giá trị. Đây là những việc giúp bạn ghi dấu ấn và khẳng định năng lực bản thân, ví dụ như: tìm ra ý tưởng cho sản phẩm mới, xử lý một cuộc đàm phán khó khăn, tối ưu hóa quy trình, hay giải quyết một vấn đề tồn đọng mà chưa ai làm được. Và nhóm công việc này mới là nơi bạn cần dành 80% sức lực.

Vậy, làm sao để biết bạn có đang mắc lỗi này hay không? Hãy xem thử tình huống này. 

Giả sử, mỗi khi làm báo cáo, bạn mất cả buổi sáng chỉ để định dạng lại các con số và biểu đồ để gửi sếp. Bạn cảm thấy rất tự hào vì báo cáo trông đẹp mắt, dễ nhìn. Nhưng thực tế, sếp chỉ mất 2 phút để nhìn vào kết quả cuối cùng. Việc bạn bỏ hàng giờ ra làm đẹp báo cáo là khá lãng phí, vì thời gian đó lẽ ra nên dùng để nghĩ xem: "Tại sao chiến dịch tuần này chưa hiệu quả?". Hơn nữa, trong năm 2026, việc tạo biểu đồ trực quan, báo cáo đẹp mắt đã có thể được thực hiện hoàn toàn tự động rất dễ dàng với AI và Looker Studio.

Vậy nên, điều bạn cần làm với những việc ở Nhóm 1 là hãy áp dụng nguyên tắc "Hoàn thành thì tốt hơn hoàn hảo". Đừng cố gắng tự mình làm mọi thứ thật hoàn hảo, quá mức cần thiết. Hãy đưa dữ liệu cho AI, hoặc Looker Studio để chúng tạo báo cáo cho bạn một cách tự động. Hãy chấp nhận một bản email "đủ ý" từ AI thay vì ngồi gọt giũa từng chữ trong suốt 30 phút. 

Ngay hôm nay, bạn hãy nhìn vào danh sách việc cần làm. Sau đó hãy chọn ra ít nhất một nhiệm vụ đang "ngốn" thời gian nhưng không giúp bạn giỏi lên và giao việc đó cho AI làm. Mục tiêu cuối cùng là bạn có thể giải phóng bản thân khỏi những việc vận hành này càng nhanh càng tốt để dành nhiều thời gian suy nghĩ chiến lược và tạo ra giá trị thực sự cho công ty.

Thực tế, vào năm 2026, sự khác biệt giữa một người làm việc giỏi và một người làm việc bình thường không nằm ở chỗ ai dùng AI tốt hơn, mà nằm ở chỗ tư duy của ai sâu sắc hơn. Nếu bạn luôn dùng AI để lấy đáp án ngay lập tức cho tất cả mọi vấn đề, bộ não của bạn sẽ giống như một cơ bắp lâu ngày không vận động. Kết quả là, não bộ sẽ dần trở nên "phẳng" và yếu ớt.

Giống như tập thể dục trong phòng gym, nếu máy móc chạy bộ, nâng tạ hay chống đẩy giúp bạn, bạn sẽ không bao giờ khỏe lên. Với trí tuệ cũng vậy, AI nên đóng vai trò hỗ trợ, giúp bạn nâng mức tạ nặng hơn chứ không phải làm thay bạn hoàn toàn.

Ví dụ, bạn đang cần học một kiến thức mới, chẳng hạn như "Cách ứng dụng tâm lý học hành vi vào quản lý nhân sự". Cách làm nhanh nhất là yêu cầu AI: "Hãy tóm tắt cho tôi 5 ý chính của chủ đề này". Bạn đọc xong, thấy rất hay, nhưng chỉ 2 ngày sau bạn sẽ quên sạch. Vì sao? Vì não bạn không hề "động não" để tiêu hóa nó, bạn chỉ đang tiêu thụ thông tin một cách thụ động.

Giải pháp của Linh là: Thay vì yêu cầu AI cho đáp án, hãy dùng nó để thử thách bạn. Bạn có thể áp dụng 3 cách sau:

(1) Yêu cầu AI đóng vai "người phản biện": Khi bạn có một ý tưởng mới hoặc khi AI cho bạn một ý tưởng, hãy yêu cầu AI: "Hãy đóng vai một người sếp hoặc một khách hàng khó tính để phản biện ý tưởng này". Việc phải đối đáp và bảo vệ quan điểm sẽ giúp tư duy của bạn sắc sảo lên rất nhiều.

(2) Thử thách "khoảng trống bối cảnh": Sau khi AI đưa ra câu trả lời, Linh muốn bạn đừng vội dùng ngay. Hãy đặt cho mình một thử thách: Tìm ra ít nhất 3 điểm chạm thực tế mà AI không biết về công ty mình. Đó có thể là văn hóa, thông điệp của công ty, thông tin chi tiết về sản phẩm… 

Cách này giúp bạn rèn luyện khả năng "may đo", tinh chỉnh câu trả lời của AI sao cho vừa vặn nhất với thực tế. Bởi lẽ, AI có thể cho bạn một câu trả đúng về mặt kiến thức, nhưng chúng cũng không bao giờ biết hết được những "biến số" hay bối cảnh ngoài đời thực.

(4) Kết nối với "bức tranh lớn": AI thường xử lý tốt từng nhiệm vụ riêng lẻ và mang tính tức thời, nhưng nó không hiểu được chiến lược dài hạn hay những ưu tiên cốt lõi mà bạn đang hướng tới. Vậy nên, khi nhận kết quả từ AI, bạn hãy buộc mình trả lời câu hỏi: "Kết quả này có giúp mình đạt được mục tiêu quan trọng nhất của quý/năm không?". Thử thách rèn luyện cho bạn Tư duy hệ thống (System Thinking), luôn giữ được cái nhìn toàn cảnh và có chiến lược.

Điều cuối cùng Linh muốn chia sẻ không nằm ở kỹ năng, mà nằm ở thái độ của chúng ta. Trong một thế giới mà kiến thức lỗi thời chỉ sau vài tháng, điều nguy hiểm nhất không phải là sự thiếu hiểu biết, mà là ảo tưởng rằng mình đã biết tất cả mọi thứ.

Nhiều bạn không dám đặt câu hỏi, không dám thừa nhận mình không hiểu vì sợ bị đánh giá là kém cỏi. Nhưng vào năm 2026, khi AI có thể trả lời hầu hết mọi câu hỏi về dữ liệu, thì giá trị của người dẫn đầu lại nằm ở khả năng đặt câu hỏi và tâm thế luôn sẵn sàng học lại từ đầu.

Hãy dùng AI như một "môi trường an toàn" để bạn được phép làm người không biết gì. Bạn có thể áp dụng 2 cách sau để học hỏi và mở rộng tầm nhìn:

(1) Học như một đứa trẻ: Khi gặp một khái niệm mới mà bạn thấy khó hiểu (nhưng ngại hỏi đồng nghiệp), hãy yêu cầu AI giải thích một cách đơn giản nhất. Đừng cố gồng mình để tỏ ra thông minh; hãy hiểu bản chất vấn đề trước đã. Câu lệnh bạn có thể dùng là: “Hãy giải thích khái niệm sau cho một đứa trẻ 5 tuổi.” Và đừng ngại yêu cầu AI giải thích lại nhiều lần nha! Vì AI sẽ không bao giờ đánh giá bạn.

(2) Tìm kiếm góc nhìn đối lập: Với một vấn đề bạn tự tin là mình đã hiểu rõ, hãy hỏi AI: "Có những sự thật hoặc góc nhìn nào trái ngược hoàn toàn với những gì tôi vừa nêu không?". Đây là cách để bạn khám phá và nhìn thấy những điểm mù mà bạn chưa thể biết hết. Từ đó, bạn có thể học được cách tư duy đa chiều hơn, biết cách đặt mình vào hoàn cảnh và góc nhìn của người khác, như đồng nghiệp, khách hàng hoặc đối tác của bạn.