Các tác nhân AI sẽ biến việc gợi ý thành một kỹ năng quản lý

Càng các tác nhân AI ngày càng thông minh, việc gợi ý càng giống như quản lý công việc. Bạn phải quyết định muốn gì được thực hiện, giải thích kết quả tốt trông như thế nào, và cho phép tác nhân có đủ không gian để đạt được mục tiêu. Điều này sẽ trở thành một kỹ năng kinh doanh cơ bản, ngay cả đối với những người chưa từng quản lý nhân viên.

Điều này nghe có vẻ đơn giản cho tới khi bạn cố gắng giao một nhiệm vụ thực tế. Việc yêu cầu một trang web tốt hơn hoặc một báo cáo nghiên cứu hữu ích thì dễ dàng. Nhưng khó hơn là giải thích điều gì sẽ khiến chúng hữu ích cho doanh nghiệp của bạn.

Khi một tác nhân có thể nghiên cứu một chủ đề, làm việc qua nhiều tệp và tạo ra sản phẩm, một nhiệm vụ mơ hồ có thể đưa nó đi rất xa theo hướng sai. Nhiều khả năng hơn đồng nghĩa với việc nó có nhiều cách thực hiện chỉ dẫn của bạn. Điều này cũng làm cho những quyết định bạn bỏ qua trở nên quan trọng hơn.

Tôi cho rằng đây là nơi phần lớn giá trị trong việc học sử dụng AI sẽ chuyển hướng. Việc biết cách mô tả công việc, cung cấp ngữ cảnh đúng, và nhận diện kết quả tốt sẽ quan trọng trong bất kỳ công cụ nào xuất hiện tiếp theo.

Phần khó nhất là quyết định yêu cầu gì

Hãy tưởng tượng yêu cầu một tác nhân cải thiện trang đích. Nó có thể viết lại tiêu đề, sắp xếp lại các phần, và làm cho trang trông chuyên nghiệp hơn. Tất cả những thay đổi đó có thể đáp ứng chỉ dẫn. Tuy nhiên, không có gì chắc chắn giải thích đề nghị một cách rõ ràng hơn cho khách hàng mục tiêu.

Có thể khách truy cập không biết sản phẩm phục vụ cho ai. Có thể trang yêu cầu họ mua trước khi giải thích giá trị. Đó là những vấn đề khác nhau. Nếu bạn chưa quyết định vấn đề nào quan trọng, tác nhân phải tự đưa ra lựa chọn cho bạn hoặc quay lại hỏi. Cả một lời nhắc dài hơn hay một thiết kế tinh tế hơn đều không giải quyết được.

Trong cách tiếp cận công việc AI của tôi, tôi muốn quyết định kết quả là gì trước khi thực thi bắt đầu. Một nhiệm vụ nghiên cứu cần một câu hỏi để trả lời. Một trang web cần một đề xuất mà khách hàng mục tiêu có thể hiểu. Tôi có thể cho phép tác nhân tự do cách đạt được mục tiêu một khi tôi đã làm rõ đích đến.

Các nhà quản lý gặp tình huống này liên tục: ai đó hoàn thành nhiệm vụ đúng như yêu cầu, nhưng kết quả vẫn không giải quyết được vấn đề. Tôi đã viết về vấn đề tương tự với các phi công AI làm cứng các quy trình hiện có. Trước khi làm cho một quy trình nhanh hơn, ai đó cần quyết định liệu nó có đáng để tồn tại không.

Một bản thảo sơ bộ của Stanford được xuất bản vào tháng 8 năm 2026 đã phát hiện rằng sự hợp tác do con người dẫn dắt chiếm ưu thế trong các cuộc trò chuyện Claude mà các nhà nghiên cứu xem xét. Con người đã định hình công việc thông qua các lời nhắc và các trao đổi tiếp theo. Điều này phù hợp với cách tôi nghĩ về việc ủy thác: việc đặt ra nhiệm vụ là khởi đầu của sự tham gia của bạn.

Một nhiệm vụ hoàn thành cần một kết quả hữu ích

Một tài liệu được chỉnh sửa kỹ lưỡng và một thông điệp hoàn thành tự tin có thể khiến nhiệm vụ cảm thấy đã xong. Tôi vẫn muốn xem thực tế đã xảy ra gì. Tác nhân có giải quyết được vấn đề không, hay chỉ tạo ra thứ trông giống như sản phẩm tôi yêu cầu?

Anthropic đưa ra một sự phân biệt hữu ích trong hướng dẫn đánh giá các tác nhân: hồ sơ về những gì một tác nhân đã làm tách biệt khỏi kết quả thực tế mà nó tạo ra. Tôi nghĩ đó là một điểm khởi đầu tốt cho bất kỳ ai giao công việc AI.

Nếu bạn yêu cầu một đặt chỗ, hãy kiểm tra xem đặt chỗ đúng đã tồn tại chưa. Nếu bạn yêu cầu một bảng tính, hãy kiểm tra các phép tính và giả định. Nếu bạn yêu cầu nghiên cứu, hãy mở các nguồn và xem chúng có hỗ trợ các kết luận không. Thông điệp hoàn thành của tác nhân cho bạn biết nó đã sẵn sàng để xem xét.

Việc đưa ra tiêu chuẩn này cho tác nhân ngay từ đầu giúp nhiệm vụ dễ thực hiện hơn. Nó có thể tự kiểm tra công việc và trả lại các vấn đề cụ thể. Nếu một nguồn mâu thuẫn với kết luận, tôi muốn biết trước khi dành thời gian xem xét văn bản. Nếu một bảng tính phụ thuộc vào một giả định, tôi muốn giả định đó được hiển thị.

Mức độ kiểm tra nên phù hợp với công việc. Tôi không muốn mất mười phút giám sát một thay đổi định dạng mà tôi có thể hoàn tác trong vài giây. Một cam kết công khai xứng đáng nhận được nhiều chú ý hơn. Biết nơi mà sự chú ý của bạn quan trọng là một phần của việc trở nên giỏi trong việc này.

Cho tác nhân không gian để làm việc

Việc ủy thác tốt cũng đồng nghĩa với việc quyết định nơi mà tác nhân có thể hành động mà không cần quay lại bạn. Việc có quyền truy cập vào công cụ email không đồng nghĩa với việc nó có thể gửi tin nhắn. Nhiệm vụ nên làm rõ khi công việc là chuẩn bị và khi nó bao gồm hành động.

Ranh giới rõ ràng tiết kiệm sự chú ý. Một tác nhân có thể điều tra, chuẩn bị kết quả và xử lý các chỉnh sửa thường xuyên trong khi để lại các lựa chọn quan trọng cho người chịu trách nhiệm. Hướng đi đó phải có sẵn trong môi trường làm việc, cùng với ngữ cảnh kinh doanh liên quan. Lauren Hanford, Phó Chủ tịch Vận hành Sản phẩm tại Sonar, nêu quan điểm này trong bài luận về thiết kế môi trường hoạt động cho tác nhân: chúng ta cần cung cấp ngữ cảnh và hướng đi mà công việc phụ thuộc vào.

Các nhà nghiên cứu Stanford cũng phát hiện rằng ma sát thường mang tính sản xuất: mọi người làm rõ yêu cầu và sửa chữa hiểu lầm. Tôi nghĩ chúng ta đôi khi xem những trao đổi này như là thất bại của công cụ trong khi chúng chỉ là một phần của quá trình giải quyết vấn đề. Câu hỏi hữu ích là liệu cuộc trò chuyện có đẩy công việc tiến lên không.

Đó là lý do tôi không đánh giá việc giám sát dựa trên số lần ai đó phê duyệt một hành động. Bạn có thể nhấp qua hàng tá yêu cầu mà vẫn bỏ lỡ quyết định quan trọng. Tôi muốn công việc thường ngày diễn ra suôn sẻ và những lựa chọn quan trọng trở lại với đủ ngữ cảnh để tôi có thể đưa ra quyết định.

Một luồng cập nhật hoạt động không giúp gì nhiều nếu chỉ riêng nó. Hãy cho tôi biết điều gì cần quyết định, tại sao nó quan trọng, và bước tiếp theo sẽ như thế nào.

Điều này thay đổi ý nghĩa của việc giỏi AI

Đối với một người vận hành độc lập, đây là một sự thay đổi thực sự trong cấu trúc công việc. Bạn có thể đã quen giữ lý do của một quyết định trong đầu vì bạn cũng là người thực hiện công việc. Việc ủy thác khiến những lý do đó trở nên hữu ích cho người khác, hoặc cho một hệ thống khác. Việc đưa chúng ra khỏi đầu bạn là một phần của việc làm cho doanh nghiệp dễ quản lý hơn.

Lợi ích sẽ tích lũy theo thời gian. Khi một nhiệm vụ sai vì thiếu một sở thích, hãy ghi lại sở thích đó ở nơi mà nhiệm vụ tiếp theo có thể sử dụng. Khi cùng một câu hỏi liên tục xuất hiện, hãy quyết định liệu đại lý thiếu ngữ cảnh hay quyết định thực sự cần bạn can thiệp. Những lần sửa chữa lặp lại là cơ hội để cải thiện cách công việc được phân công.

Tôi muốn giáo dục AI dành nhiều thời gian hơn cho những tình huống đó. Hãy đưa cho mọi người một nhiệm vụ chưa hoàn chỉnh và để họ tự tìm ra những gì còn thiếu. Cho họ thấy một kết quả đã được chỉnh sửa nhưng kết luận yếu. Các prompt có thể tái sử dụng là hữu ích, nhưng mọi người cần thực hành đưa ra các quyết định mà những prompt đó phụ thuộc vào.

Khi các đại lý thực hiện nhiều công việc hơn cho đến khi hoàn thành, người dùng của họ sẽ dành nhiều thời gian hơn để định hướng và quyết định mức độ chấp nhận được. Một số sẽ có đội ngũ. Những người khác sẽ tự điều hành doanh nghiệp. Dù sao, khả năng biến ý định thành một nhiệm vụ rõ ràng sẽ trở thành một yếu tố cạnh tranh. Đó là lý do tại sao việc đưa ra prompt thực sự là một kỹ năng quản lý.