Cuộc Đại Nhảy Vọt về AI: Khi áp lực KPI tạo ra "phôi sắt" công nghệ

Năm 1958, Mao Trạch Đông ra lệnh cho mọi ngôi làng ở Trung Quốc phải sản xuất thép. Nông dân nấu chảy nồi niêu xoong chảo trong các lò nung sân sau và báo cáo những con số sản lượng ngoạn mục. Thép đó vô dụng. Cây trồng bị thối rữa. Ba mươi triệu người chết đói.

Minh họa bối cảnh lịch sử

Năm 2026, cứ mỗi công ty lại có một mệnh lệnh từ trên xuống về chuyển đổi AI.

Cùng một năng lượng đó.

Lò cao sân sau

Khẩu hiệu hành động của Đại Nhảy Vọt là Chao Ying Gan Mei — Vượt Anh, đuổi kịp Mỹ. Mỗi tỉnh, mỗi làng, mỗi hộ gia đình đều được kỳ vọng sẽ thu hẹp khoảng cách với các phương Tây công nghiệp hóa bằng ý chí thuần túy. Những người nông dân chưa từng nhìn thấy nhà máy được giao chỉ tiêu sản xuất thép. Nếu đủ người nấu đủ sắt, Trung Quốc sẽ trở thành cường quốc công nghiệp chỉ sau một đêm. Chuyên môn là không liên quan. Niềm tin là đủ.

Mệnh lệnh ngày nay y hệt như vậy, chỉ thay đổi danh từ. Mỗi công ty, mỗi bộ phận, mỗi cá nhân đều được kỳ vọng thu hẹp khoảng cách AI. Triển khai tính năng AI. Xây dựng tác nhân (agents). Tự động hóa quy trình làm việc. Việc không ai trong nhóm từng huấn luyện mô hình, thiết kế hệ thống đánh giá, hay gỡ lỗi hệ thống truy xuất là chuyện phụ. Niềm tin là đủ.

Vì vậy, mọi người xây dựng. PM xây bảng điều khiển AI. Marketing xây trình tạo nội dung AI. Sales ops xây công cụ chấm điểm khách hàng tiềm năng. Các kỹ sư phần mềm đang xây dựng giải pháp AI và dữ liệu trông hoàn hảo từng pixel nhưng hoạt động tồi tệ. UI thì sạch sẽ. API thì RESTful. Sơ đồ kiến trúc thì đẹp. Nhưng kết quả đầu ra thì sai. Không ai kiểm tra vì không ai trong nhóm biết kết quả đúng trông như thế nào. Họ chưa từng nhìn vào dữ liệu. Họ chưa từng tính toán đường cơ sở (baseline).

Minh họa lò cao sân sau

Cả bộ phận đang ghép nối các quy trình làm việc n8n và gọi đó là AI — hàng chục chuỗi tự động hóa bắn prompt vào các mô hình, không có bất kỳ đánh giá nào. Những công cụ này là những thương gia của sự phức tạp: họ bán sự đơn giản về mặt thị giác trong khi tạo ra mì spaghetti bên dưới. Canvas kéo-thả giúp việc nối 10 cuộc gọi LLM lại với nhau trở nên dễ dàng, nhưng việc gỡ lỗi tại sao cuộc gọi thứ 8 bị ảo giác vào thứ Ba thì bất khả thi. Những người xây dựng các quy trình này chưa bao giờ thiết kế đường ống đánh giá, chưa bao giờ đo độ trôi mô hình, chưa bao giờ A/B test một prompt. Họ không cần — canvas trông sạch sẽ, các mũi tên chỉ về phía trước, các dấu tích màu xanh bật sáng. Sự phức tạp không bị tránh khỏi. Nó bị ẩn đằng sau GUI nơi không chuyên gia ML nào sẽ bao giờ nhìn thấy.

Thép sân sau năm 1958 trông giống thép. Nó không phải thép. AI sân sau ngày nay trông giống AI. Nó không phải AI. Quy trình làm việc TypeScript với các nhánh if-else được mã hóa cứng không phải là tác nhân. Mẫu prompt đằng sau điểm cuối REST không phải là mô hình. Gọi những thứ này là AI giống như gọi phôi sắt từ lò nung sân sau là thép cấp cao. Nó thỏa mãn yêu cầu báo cáo. Nó thất bại trong mọi thử nghiệm thực tế.

Nhưng lò nung nguy hiểm nhất là lò tạo ra thứ gì đó hoạt động được. Các nhóm đang xây dựng phần mềm trình diễn (demoware) — giao diện đẹp, điểm cuối hoạt động, bản giới thiệu ấn tượng — với xác thực bằng 0 bên dưới. Một số đang nội bộ hóa các sản phẩm SaaS bằng cách "vibe coding" (viết code theo cảm hứng) một số giao diện người dùng với các tác nhân coding: nó chạy, nó có bảng điều khiển, nó tốn một phần nhỏ chi phí so với nhà cung cấp. Klarna thông báo vào năm 2024 rằng họ sẽ thay thế Salesforce và các nhà cung cấp SaaS khác bằng các giải pháp do AI xây dựng nội bộ. Những thứ thay thế này không có là hạ tầng dữ liệu, xử lý lỗi, giám sát, hỗ trợ trực (on-call), vá lỗi bảo mật, hoặc bất kỳ ai sẽ duy trì chúng sau khi người xây dựng được thăng chức và rời đi.

Những ứng dụng này sẽ giành giải thưởng tại cuộc họp toàn thể tiếp theo. Trong hai năm, chúng sẽ là nợ kỹ thuật (tech debt) không thể bảo trì mà một số tâm hồn nghèo khổ nào đó sẽ kế thừa và viết lại từ đầu. Lò nung đã sản xuất ra phôi sắt. Ai đó đóng dấu "thép" lên nó. Bây giờ nó chịu tải.

Trong khi đó, sản phẩm thực tế mà khách hàng trả tiền đang thối rữa trên cánh đồng. Nhưng này, Chao Ying Gan Mei. Bảng điều khiển áp dụng AI đang màu xanh.

Báo cáo sản lượng lúa cho Ủy ban Trung ương

Trong Đại Nhảy Vọt, các tỉnh cạnh tranh để báo cáo năng suất lúa gạo ngoạn mục nhất. Hồ Bắc báo cáo 10.000 jin mỗi mẫu. Quảng Đông nói 50.000. Một số huyện tuyên bố hơn 100.000 — những con số không thể về mặt vật lý, cây lúa supposedly dày đến mức trẻ em có thể đứng trên đó. Các quan chức dàn dựng ảnh chụp. Mọi người đều biết con số là giả. Mọi người vẫn báo cáo, vì lựa chọn thay thế là bị gán mác phá hoại. Chính phủ trung ương, vui mừng trước mùa bội thu, đã tăng cường thu mua lúa gạo dựa trên năng suất được báo cáo. Nông dân chết đói ăn chênh lệch giữa con số thực và con số trong mộng.

Bạn đã thấy cuộc họp này.

Một nhóm báo cáo trợ lý AI "giảm 40% thời gian phát triển". Nhóm tiếp theo, không muốn thua kém, báo cáo 60%. Nhóm thứ ba tuyên bố tác nhân AI của họ "tự động hóa 80% quy trình làm việc của nhà phân tích". Không ai hỏi những điều này được đo lường như thế nào. Không ai kiểm tra phương pháp luận. Không ai chỉ ra rằng nhóm tuyên bố tự động hóa 80% vẫn có cùng số lượng nhân sự làm cùng một công việc. Những con số đó đi vào slide thuyết trình. Slide đi đến hội đồng quản trị. Hội đồng vui mừng. Hội đồng tăng đầu tư.

Sau đó có ai đó — luôn có một người — xây dựng một bảng xếp hạng theo dõi bao nhiêu prompt bạn đã viết tuần này, bao nhiêu phần trăm code của bạn do AI tạo ra, thứ hạng của bạn so với nhóm, so với tổ chức, so với toàn công ty. Một ngày nào đó công ty bạn thông báo: dừng mọi thứ, đây là Tuần lễ AI. Xây dựng thứ gì đó với AI. Cho mọi người xem những gì bạn có. Bạn nghĩ mình xong sau hackathon? Không không không. Bây giờ bạn phải quảng bá nó. Bài đăng hàng ngày: nhìn xem tôi đã xây cái gì, đây là bao nhiêu tác nhân tôi đã dùng, đây là bao nhiêu kỹ năng tôi đã tung ra. Kéo đồng nghiệp vào. Kéo người lạ vào. Yêu cầu phản hồi. "Khiêm tốn."

Minh họa báo cáo sai lệch

Việc sử dụng AI của bạn giờ đây là một KPI. Bạn được đánh giá dựa trên lượng lúa bạn báo cáo, không phải lượng lúa bạn trồng. Đây là Định luật Goodhart ở quy mô tổ chức: khi một thước đo trở thành mục tiêu, nó không còn là một thước đo tốt. Chỉ số này lẽ ra phải theo dõi xem AI có đang làm cho công ty tốt hơn hay không. Thay vào đó, toàn bộ công ty giờ đang tối ưu hóa để làm cho chỉ số trông tốt hơn. Sự trừng phạt sẽ tiếp tục cho đến khi áp dụng được cải thiện.

Diệt chim sẻ

Chương bi hài bi thảm nhất của Đại Nhảy Vọt là phong trào Diệt tứ hại. Mao tuyên bố chim sẻ là kẻ thù của nhà nước — chúng ăn hạt lúa, nên giết chúng sẽ tăng mùa màng. Cả nước đã huy động. Công dân đập nồi niêu xoong chảo để giữ chim sẻ bay trên không cho đến khi chúng rơi xuống chết vì kiệt sức. Trẻ em trèo cây đập tổ. Các làng cạnh tranh để có số lượng giết cao nhất. Nó hoạt động. Họ gần như xóa sổ chim sẻ.

Sau đó châu chấu đến.

Chim sẻ ăn châu chấu. Không có chim sẻ, dân số châu chấu bùng nổ. Bầy châu chấu ăn nhiều hạt lúa hơn chim sẻ bao giờ. Chiến dịch cứu mùa màng đã phá hủy nó. Mao âm thầm thay thế chim sẻ bằng rệp giường trong danh sách sâu bệnh chính thức và không bao giờ nhắc đến nó nữa.

Mọi cuộc Đại Nhảy Vọt về AI đều có chiến dịch chim sẻ của riêng mình.

Các quản lý cấp trung là chim sẻ. Chúng được tuyên bố là sâu bệnh — quá nhiều tầng, quá chậm, quá đắt. Làm phẳng tổ chức! Di chuyển nhanh hơn! Để AI xử lý sự phối hợp! Vì vậy các công ty cắt giảm M1, biến quản lý thành trưởng kỹ thuật điều hành các nhóm (pods), và để các nhóm tự tổ chức với các công cụ AI.

Sau đó châu chấu đến. Những quản lý cấp trung đó nắm giữ kiến thức tổ chức — khách hàng nào có tích hợp kỳ lạ, tại sao mô hình dữ liệu có cột khó hiểu đó, quy tắc kinh doanh chưa được tài liệu hóa giúp tuân thủ không gắn cờ mọi giao dịch thứ ba. Bối cảnh đó sống trong đầu họ. Bây giờ họ đã đi, và hệ thống AI thay thế họ cần chính bối cảnh đó để hoạt động.

QA cũng là chim sẻ. "AI giờ viết test." Vì vậy bạn cắt QA. AI viết các test xác nhận các giả định của chính nó — máy kiểm tra bài tập về nhà của chính nó. Các kỹ sư cấp cao hướng dẫn kỹ sư cấp trẻ? Chim sẻ. Người viết tài liệu? Chim sẻ. Đội vận hành biết cách khởi động dịch vụ legacy kỳ lạ lúc 2 giờ sáng? Chắc chắn là chim sẻ.

Mỗi sự cắt giảm trông có vẻ hợp lý khi đứng riêng lẻ. Các tác động cấp hai sẽ đến sau sáu tháng, và khi đó không ai kết nối bầy châu chấu với những con chim sẻ chết.

Minh họa diệt chim sẻ

Trăm hoa đua nở

Năm 1956, Mao phát động phong trào Trăm hoa đua nở: "Để trăm hoa đua nở, để trăm trường phái tư tưởng tranh luận". Nói tự do. Chia sẻ phê bình trung thực của bạn. Đảng muốn nghe những suy nghĩ thực sự của bạn.

Các trí thức đã cắn câu. Họ nói chuyện cởi mở.

Sau đó đến phong trào Chống cánh hữu. Mọi người đã nói chuyện trung thực đều được xác định, dán nhãn và thanh trừng. Trăm hoa là một cái bẫy — một cơ chế hiệu quả để làm nổi bật chính xác ai biết cái gì, sau đó loại bỏ họ. Bài học mọi người sống sót nội tâm hóa: không bao giờ trung thực tiết lộ những gì bạn biết, vì nó sẽ được sử dụng chống lại bạn.

Bây giờ Meta và một danh sách ngày càng tăng các công ty đã tung ra Trăm hoa của riêng họ. Mệnh lệnh: mọi nhân viên phải xây dựng "kỹ năng tác nhân" (agent skills) — chắt lọc chuyên môn chủ đề của bạn thành các prompt có cấu trúc và quy trình làm việc mà các tác nhân AI có thể thực thi. Hoặc tệ hơn là xây dựng "tác nhân" sử dụng một số công nghệ kéo-thả cũ kỹ chưa bao giờ hoạt động và đã bị các phòng thí nghiệm tiên phong bỏ rơi từ năm 2024. Mã hóa phán xét của bạn. Tài liệu hóa việc ra quyết định của bạn. Làm cho mình có thể đọc được bởi máy móc.

Mục tiêu được tuyên bố là chắt lọc chuyên môn chủ đề của bạn. Biến nghề thủ công của chuyên gia thành tài sản của tổ chức. Những gì lãnh đạo thực sự muốn là chuyển vốn nhân lực cá nhân thành vốn tổ chức sống sót qua sự ra đi của bất kỳ nhân viên nào.

Nhân viên nhìn thấy trò chơi ngay lập tức. Nếu tôi chắt lọc mười năm kinh nghiệm lĩnh vực của mình thành một kỹ năng mà bất kỳ người mới nào có thể gọi bằng một prompt, tôi vừa tự động hóa sự thay thế của chính mình. Kiến thức khiến tôi trở thành nút quan trọng — người họ gọi lúc 2 giờ sáng, người biết tại sao mô hình làm cái việc kỳ lạ đó cho các thực thể Brazil — là con hào của tôi. Bạn đang yêu cầu tôi làm cạn nó.

Vì vậy họ thích nghi để xây dựng các kỹ năng tác nhân chống chắt lọc, giống như các trí thức đã thích nghi sau cái bẫy Chống cánh hữu.

Chúng ta đang thấy các kỹ năng tác nhân được xây dựng cụ thể cho sự an toàn công việc. Kỹ năng trình diễn trông toàn diện và demo tốt nhưng bỏ qua 20% kiến thức trường hợp ngoại lệ khiến nó hoạt động trong môi trường sản xuất — bạn giờ đây quan trọng hơn, không phải ít hơn. Thuốc độc mã hóa kiến thức trung thực nhưng với các phụ thuộc tinh tế vào bối cảnh chỉ bạn nắm giữ — wiki nội bộ bạn duy trì, thuật ngữ bạn đặt ra, đường ống dữ liệu bạn sở hữu — vì vậy việc loại bỏ bạn khiến kết quả đầu ra trôi đi âm thầm cho đến khi ai đó nói "chúng ta cần đưa họ lại vào đây". Con hào phức tạp làm cho kỹ năng bị rối rắm về mặt kiến trúc với các công việc khác của bạn đến mức việc trích xuất kiến thức của bạn khó hơn là giữ bạn lại. Bạn giờ đây là tường chịu tải ngụy trang như một vật trang trí.

Chiến dịch được thiết kế để giảm sự phụ thuộc của tổ chức vào các chuyên gia cá nhân giờ đã tạo ra các chuyên gia chiến lược không thể thay thế — không phải vì những gì họ biết, mà vì cách họ đã đặt bẫy hệ thống để cần họ. Những bông hoa đã nở. Chúng đầy gai.

Trong khi đó, mệnh lệnh "mọi người xây dựng với AI" đã biến thành một trò chơi sinh tồn của việc mở rộng phạm vi (scope creep). Kỹ sư sử dụng AI để tạo thiết kế và tung ra nguyên mẫu mà không cần đợi đội thiết kế. PM sử dụng AI để viết code và khởi chạy bảng điều khiển mà không cần tạo vé kỹ thuật. Nhà thiết kế sử dụng AI để xây dựng thông số kỹ thuật sản phẩm và chạy nghiên cứu người dùng mà không cần lặp lại với sản phẩm. Mọi người đang mở rộng vào lãnh thổ của nhau — không phải vì họ giỏi hơn, mà vì AI làm cho nó có thể và mệnh lệnh làm cho nó được thưởng. Sơ đồ tổ chức nói hợp tác; cấu trúc khuyến khích nói chiếm đất. Những gì trông giống như lợi ích về năng suất thực sự là một cuộc chiến của tất cả chống lại tất cả, nơi mọi chức năng đang cố gắng chứng minh rằng nó có thể hấp thụ các chức năng khác trước khi các chức năng khác hấp thụ nó.

Minh họa trăm hoa đua nở

Nạn đói sẽ đến sau

Nạn đói của Đại Nhảy Vọt không đến ngay lập tức. Một thời gian, các con số trông ngoạn mục. Mọi tỉnh báo cáo mùa màng kỷ lục. Lãnh đạo hài lòng. Việc thu mua tăng lên.

Nạn đói đến khi lúa thực sự hết nhưng lúa được báo cáo vẫn chảy lên trên.

Chúng ta vẫn ở giai đoạn báo cáo. Các bảng điều khiển màu xanh. Việc áp dụng tăng và đi sang phải. Mọi nhóm báo cáo lợi ích năng suất mà, nếu cộng lại trên toàn công ty, sẽ ngụ ý rằng kỹ sư đang xuất hàng ở hiệu suất 300% trong khi vẫn bỏ lỡ các hạn chót giống nhau.

Dưới các chỉ số, đó là cuộc đua xuống đáy. Một người xây dựng một kỹ năng, vì vậy người khác xây dựng một cái tốt hơn. Một người demo một nguyên mẫu, vì vậy người khác benchmark nó. Mọi người cạnh tranh để chứng minh, kỹ lưỡng hơn người tiếp theo, rằng vai trò của chính họ có thể thay thế. Tất cả đang tăng tốc. Tất cả đang chìm.

Chim sẻ đã chết. Châu chấu chưa đến. Những bông hoa đã nở đầy thuốc độc. Các lò nung sản xuất phôi sắt được đóng dấu thép giờ đang chịu tải. Các con số lúa trông tuyệt vời.

Nhưng không sao. Chúng ta đang vượt và đuổi kịp.

À, còn Klarna thì sao? Công ty từng rầm rộ tuyên bố sẽ thay thế Salesforce bằng các giải pháp AI nội bộ? Họ đã âm thầm thay thế Salesforce bằng một nhà cung cấp SaaS khác. Lò nung sân sau không thể sản xuất thép thật. Họ đã mua nó từ một nhà máy khác.

Câu hỏi không ai đặt ra: tất cả những thứ này thực sự đã sản xuất ra cái gì?

Câu trả lời, khi nó đến, sẽ rất ngượng ngùng.