Phép cộng trừ năng lực thời AI

xin chào tôi là David Vũ bạn đang nghe dấu ấn lãnh đạo podcast hai dòng dẫn trong tập này do AI dựng từ bài viết của tôi và tôi đã duyệt nội dung trước khi phát hành.

ôi chào mọi người trực tiếp đi thẳng vào vấn đề nhé gần đây có một dòng tin tức lướt qua các mặt báo mà thực sự tạo ra một cú sốc rất lớn dòng tiêu đề đó viết siêu ngắn gọn luôn kiểu Trung Quốc xóa mười hai ngàn ngành đại học Nghe qua là thấy giật mình rồi đấy. Chính xác, cảm giác đầu tiên khi đọc được con số này là một sự hoang mang tột độ luôn á. Giống như thể là trí tuệ nhân tạo đang thực sự càn quét như một cơn bão cấp năm vậy, cuốn phăng hàng nghìn ngành nghề và biến mấy tấm bằng đại học thành giấy lộn vô giá trị chỉ sau một đêm thôi.

Ừ, đó là một phản ứng tâm lý cực kỳ dễ hiểu. Tâm trí chúng ta luôn bị thu hút bởi những con số lớn và những cái viễn cảnh triệt tiêu kiểu đó. Nhưng mà khoan đã nha. Hôm nay khi cùng ngồi xuống và đào sâu vào dữ liệu, thì mọi thứ lại đảo lộn hoàn toàn.

Đúng vậy. Thế nên trong cuộc ngủ sẻ hôm nay, chúng ta đang nắm trong tay một tập hồ sơ phải nói là cực kỳ giá trị. Cụ thể là các tài liệu quy hoạch giáo dục từ 2021 đến 2025 đặt cạnh hàng loạt báo cáo chiến lược của các tập đoàn.

Và mục tiêu của cuộc deep dive này thiết kế riêng cho những ai đang đau đầu với bài toán nhân sự hay chuyển đổi số là trả lời đúng một câu thôi. Làm sao để quản trị năng lực của tổ chức trong cái kỷ nguyên AI này?

Rõ ràng là đứng trước một cái cú sốc như AI, phản xạ tự nhiên nhất là rơi vào bẫy nhị nguyên kiểu cứ tự hỏi là nên cắt bỏ hoàn toàn hay là thêm vào ồ à thế. Nhưng mà trọng tâm thực sự của quản trị là trừ đi cái gì cộng thêm cái gì và liều lượng bao nhiêu.

Chuẩn luôn, đó là bài toán quản trị danh mục kinh điển. Nhưng mà trước khi mổ sẻ mấy cái chiến lược sắc bén phía sau, chúng ta bắt buộc phải làm sạch lăng kính dữ liệu đã.

Ý là không để bề nổi của truyền thông dắt mũi đúng không?

Chính xác. Trong cái tít báo mười hai ngàn ngành bị xóa kia kia, thực ra có ba điểm hiểu sai cực kỳ tai hại. Điểm thứ nhất, nó là một cái lỗi toán học siêu sơ đẳng. Truyền thông đang đánh đồng số điểm chương trình đào tạo tại các cơ sở với số ngành học cốt lõi.

Khoan ạ, tôi cần một ví dụ cụ thể ở đây. Có phải nó giống như việc một thương hiệu đồ ăn nhanh đóng cửa năm mươi chi nhánh và báo chí giật tít là năm mươi thương hiệu đã bị xóa sổ?

Cô chế y hệt như vậy luôn tưởng tượng nhé con năm trăm trường đại học rồi tự nhiên ba trăm trường quyết định dừng tuyển sinh chuyên ngành quản trị kinh doanh thế là báo chí làm ngay một phép nhân cơ học và hô hoán lên là ba trăm ngành bị xóa à đếm chung đúng rồi trong khi trên thực tế toàn bộ hệ thống cốt lõi chỉ bao gồm khoảng tám trăm tám mươi ba ngành học được phân loại chính thức thôi làm sao có thể xóa mười hai ngàn ngành khi tổng số vốn dĩ chưa tới một ngàn được Wow, việc đếm chùm con số này thực sự tạo ra một cái hiệu ứng hoảng loạn không đáng có nhở?

Nhưng mà việc mười mấy ngàn chương trình bị dừng đào tạo vẫn là một sự thật mà. Cái khoảng trống khổng lồ đó, chẳng lẽ hàng ngàn dàn đường đột nhiên bị bỏ trống sao?

Đó chính là điểm hiểu sai thứ hai đấy. Sự nhầm lẫn giữa độ xáo trộn của danh mục và mức giảm dòng. Đúng là có mười hai ngàn hai trăm chương trình bị dừng, nhưng mà các báo cáo lại lờ đi một vế quan trọng không kém.

Với gì cơ?

Cùng lúc đó, có tới mười ngàn hai trăm chương trình mới được mở ra. Oh, nếu làm một bài toán trừ đơn giản nhé, thì mức giảm dòng thực tế của toàn hệ thống chỉ rơi vào khoảng ba phần trăm thôi, hoàn toàn không phải là mức ba mươi phần trăm như cách người ta gieo rắc nỗi sợ về một cuộc đại phẫu sống còn đâu.

Thực ra ba phần trăm thì nghe giống như một sự thay máu tự nhiên trong tổ chức hơn là một cuộc thảm sát nhở?

Nhưng mà cái từ xóa trên mặt báo ấy nó vẫn mang lại cảm giác gì đó rất là tuyệt đối một khi đã xóa là biến mất vĩnh viễn luôn và đó là điểm hiểu sai thứ ba bản chất của từ xóa này khi dịch chuẩn từ các văn bản quản lý thuật ngữ chính xác của nó là thu hồi hoặc đình chỉ ý là một nhịp tạm dừng chiến lược thôi à đúng vậy chu kỳ cập nhật giáo trình luôn mất từ hai đến ba năm mà họ dừng lại để tinh chỉnh khung chương trình đánh giá lại năng lực thực tế chứ không phải là đóng đinh khai tử một lĩnh vực rồi ném nó vào thùng rác lịch sử.

Nếu nhìn từ góc độ kinh doanh, bức tranh này gợi nhớ đến một chiến lược rất quen thuộc. Nó giống y chang cái cách mà một chuỗi kinh doanh khổng lồ bất ngờ thông báo đóng cửa hàng loạt mặt bằng đắc địa đang ế ẩm để tái cơ cấu dòng tiền ấy chuẩn xác. Người ngoài nhìn vào thì đồn là thương hiệu sắp phá sản nhưng giới thượng tầng thì không hề hoảng loạn. Họ đang chủ động gọt dỗ bộ máy thôi. Vậy nếu mức giảm dòng thực sự chỉ là ba phần trăm và họ đang dọn dẹp bộ máy thì họ đang thẳng tay dùng phép trừ vào khu vực này. Và nguồn lực đó đang được bơm đi đâu?

chỗ này dẫn chúng ta đến một triết lý vận hành rất khắc nghiệt gọi là tư duy ngân sách từ con số không, hay còn gọi là zero base budgeting đấy.

cái tư duy này khác gì với cách phân bổ ngân sách bình thường nhỉ?

ở cách bình thường thì năm ngoái phòng đó được cấp mười tỷ, năm nay lãnh đạo sẽ xem xét tăng giảm một chút dựa trên cái số mười tỷ đó. nhưng với zero base họ xóa sạch bàn cờ luôn. Tức là bắt đầu lại từ đầu á chính xác họ đặt mọi thứ lên bàn và hỏi là nếu hôm nay chúng ta bắt đầu xây dựng lại từ đầu liệu chúng ta có đổ một đồng nào vào khoản này không áp dụng vào giáo dục họ già soát toàn bộ và thẳng tay thu hẹp các chương trình thuộc nhóm nghệ thuật khoa học nhân văn ngoại ngữ và quản trị truyền thống tại sao lại là những ngành đó lý do cực kỳ thực tiễn đây là những vùng mà các công cụ ai có thể đảm nhận các tác vụ lõi một cách quá dễ dàng rồi À, hiểu rồi.

Chẳng hạn như việc render một cái bản vẽ 3D trong kiến trúc đúng không? Hồi xưa tôi biết có những người phải cắm máy chạy suốt đêm để kết xuất một khung hình, còn bây giờ Midjourney hay các công cụ AI khác làm rèn rệt chưa đầy một phút.

Đó, chính vì thế họ dọn sạch cái phần mặt bằng đang bị công nghệ làm cho dư thừa đó để thực hiện một phép cộng cực kỳ quyết liệt. Số lượng trường đào tạo chuyên sâu về AI đã tăng vọt từ ba mươi lăm trường hồi hai nghìn lẻ mười tám lên tới hơn sáu trăm trường hiện tại. Tăng khủng khiếp thật. Không chỉ mở thêm trường đâu, họ còn khai sinh ra nguyên một nhóm ngành liên ngành với những khái niệm thực sự tiền phong luôn. Tiêu biểu nhất là cái gọi là trí tuệ hiện thân và khoa học não máy.

Khoan từ từ, trí tuệ hiện thân để tôi thử diễn dịch khái niệm này xem có đúng không nhá? Có phải là thay vì chúng ta chỉ huấn luyện một con AI ngồi sau màn hình máy tính xử lý văn bản, thì nay người ta đang dạy cách cấy cái tư duy máy móc đó vào một cấu trúc vật lý không?

Giải thích thế là chuẩn không cần chỉnh.

Giống như là tích hợp AI vào một cánh tay robot trong nhà máy để nó không chỉ biết làm thơ mà còn biết tự động nhận diện một linh kiện bị lỗi rồi gấp nó ra khỏi dây chuyền sản xuất luôn đấy.

Nó chính là cách AI vượt ra khỏi thế giới ảo để tương tác vật lý đấy.

Nghe thì giống như một cuộc chạy đua vũ trang công nghệ đầy phấn khích nhở? Nhưng mà ở góc độ của một người điều hành, tự nhiên tôi bắt đầu thấy có vết gợn.

Vết gợn gì cơ?

Việc cắt tỉa quá nhanh, quá tuyệt tình những ngành nền tảng như nhân văn hay nghệ thuật. Liệu có giống như một vị CEO đang vội vã khai tử bộ phận nghiên cứu cơ bản không? Những thứ vốn làm nên văn hóa và chiều sâu nhưng chưa ra tiền ngay lập tức ấy, chỉ để dồn toàn lực đuổi theo cái trend công nghệ rực rỡ trước mắt, bỏ qua móng nhà để xây thêm tầng lầu thì rủi ro sụp đổ là cực kỳ lớn.

Một sự hoài nghi hoàn toàn có cơ sở luôn. Bất cứ sự dịch chuyển đột ngột nào cũng đi kèm với rủi ro phá vỡ tính kế thừa của hệ thống mà. Và đó là lý do vì sao khi đối chiếu với cách tiếp cận của Việt Nam trước cùng một sức ép AI, chúng ta lại thấy một lối đi hoàn toàn ngược lại.

Ồ, một triết lý mang tính dung hòa hơn đúng không? Vậy cách dung hòa đó diễn ra như thế nào? Chẳng lẽ vẫn giữ nguyên giáo trình như cách đây hai mươi năm rồi hy vọng AI nó sẽ chừa mình ra?

Không hề, triết lý ở đây rất sâu sắc. Vấn đề không nằm ở cái nhãn mác hay tên gọi của ngành học mà nằm ở cơ chế ngành đó được giảng dạy. Ở đây không có sự khai tử hàng loạt nào đối với khối ngành nhân văn hay xã hội cả.

Vậy họ làm gì thay vì dùng phép chứ?

Họ chọn phép cộng tích hợp, có nghĩa là đưa trực tiếp các kỹ năng phân tích dữ liệu, AI và tư duy logic công nghệ vào thẳng bộ khung hiện tại luôn.

À, tức là sự thay đổi nó diễn ra ở mức độ công cụ tác nghiệp. Giả sử với một sinh viên ngành tâm lý học nhé, trước đây để nghiên cứu hành vi người tiêu dùng họ phải in năm trăm tờ khảo sát. Đứng ở ngã tư phát cho người qua đường rồi về gõ lại từng con số. Còn bây giờ chương trình sẽ dạy họ cách dùng AI cào dữ liệu từ hàng triệu bình luận trên mạng, phân tích cảm xúc rồi chạy mô hình dự đoán.

Giật chính xác. Cái tên ngành tâm lý học vẫn giữ nguyên nhưng năng lực đầu ra đã biến đổi hoàn toàn rồi. Lợi ích lớn nhất của việc này là hệ thống không bị đứt gãy. Chúng ta giữ được độ rộng lớn của nền tảng kiến thức nhân văn trong khi vẫn nâng cấp được bộ máy vận hành bên trên.

Nghe kiểu này làm tôi liên tưởng đến việc cải tạo một ngôi nhà cổ ấy. Thay vì đập bỏ hoàn toàn bộ khung gỗ lim hàng trăm năm tuổi để xây một cái trung tâm dữ liệu lạnh lẽo thì chiến lược cộng tích hợp này giống như việc giữ nguyên khung nhà vững chãi đó nhưng đi lại toàn bộ đường điện ngầm lắp đặt hệ thống cảm biến nhiệt camera AI các kiểu một sự so sánh rất hình tượng nghe thì lý tưởng thật nhưng mà rủi ro của việc lắp smart home vào nhà cổ là gì cái tôi lo ngại nhất là sự thay đổi nó mang tính đối phó tức là bộ khung giáo trình vẫn cũ kỹ Nhà trường chỉ đơn giản gắn thêm vài cái chứng chỉ AI cơ bản, cộng thêm vài tín chỉ tin học cho hồ sơ thêm đẹp. Bên ngoài thì hiện đại nhưng thực chất bước ra đời vẫn tay trắng về năng lực thực hành.

Đứng từ góc độ rủi ro thì đây là điểm cốt tử chung của mọi chiến lược đấy. Khi đặt hai con đường này lên bàn cân, điều thú vị nhất là bản chất vấn đề hoàn toàn giống nhau. Dù ở quy mô quốc gia hay doanh nghiệp, tất cả đều đang vật lộn với cùng một bài toán.

Quản trị danh mục năng lực đúng con chuẩn luôn sự khác biệt duy nhất chỉ nằm ở liều lượng thôi một bên ưu tiên phép trừ để dọn sạch mặt bằng rồi đặt cược lớn một bên ưu tiên sự ổn định giữ nguyên cấu trúc và cộng thêm kỹ năng thành bại cuối cùng không nằm ở bản vẽ mà nằm ở năng lực thực thi và bối cảnh cụ thể thực ra cách các hệ thống lớn xoay sở với hàng triệu người cũng không khác gì cách các ban giám đốc loay hoay với hàng ngàn nhân sự đâu nếu mang tư duy quản trị này ra khỏi môi trường học thuật và đặt thẳng vào bàn họp của các công ty thì việc trừ và cộng này đang diễn ra như thế nào trong thực chiến nhở?

Chúng ta có thể lấy ngày ví dụ về ngành ngân hàng.

Để tôi thử phân tích nhé. Hiện tại thì chúng ta thấy các ngân hàng đang đóng cửa dần các chi nhánh vật lý và cắt giảm nhân viên giao dịch tại quầy. Không phải vì họ nghèo đi mà là thói quen khách hàng chuyển lên ứng dụng di động hết rồi, duy trì mặt bằng quá tốn kém.

Đúng vậy.

Họ dùng chính phép trừ đó để giải phóng dòng tiền đổ vào một phép cộng mới đó là tuyển dụng đội ngũ kỹ sư dữ liệu và chuyên gia quản trị rủi ro mô hình. Hay như trong ngành bán lẻ cũng thế, đóng mặt bằng ế ẩm để nuôi hệ thống kho bãi cho thương mại điện tử.

Những ví dụ thực tiễn đó minh họa cho một quy luật cực kỳ bất biến: phép trừ luôn là điều kiện tiên quyết để tạo ra không gian cho phép cộng.

Chứ không thì lấy đâu ra nguồn lực?

Đúng thế, trừ khi một tổ chức có nguồn vốn vô tận, bằng không mọi nỗ lực cộng thêm mù quáng đều dẫn đến thảm họa phình to tổ chức. Công ty mà dự án nào cũng duyệt, xu hướng nào cũng đuổi thì sớm muộn cũng chết chìm trong chi phí hoạt động thôi.

Nhưng mà ở thái cực ngược lại thì sao? Nếu chỉ lạm dụng phép trừ thì sao?

Nếu cắt giảm vô tội vạ chỉ để làm đẹp báo cáo tài chính ngắn hạn, thì tổ chức đang tự cắt vào xương tủy của chính mình và đánh mất tương lai đấy. Ở đây có một cái bẫy quản trị rất tinh vi mà nhiều người hay mắc phải khi làm phép cộng cơ.

Có phải là cái bẫy kiểu đổi vỏ nhưng không đổi lõi không?

Hoàn toàn chính xác. Đó là sự nhầm lẫn tai hại giữa việc thay đổi danh sưng phòng bàn với việc thực sự kiến tạo một năng lực mới.

Đừng có lầm tưởng là vẽ thêm một nhánh trên sơ đồ tổ chức mang tên ban chuyển đổi số và AI là tự nhiên năng lực tổ chức được nâng cấp kiểu mấy con người ngồi trong căn phòng đó vẫn làm việc theo quy trình cũ dích của thập kỷ trước thì đó chỉ là phép cộng giả tạo trên giấy thôi đúng không chuẩn luôn phép cộng giả tạo tôi cực kỳ đồng cảm với ý này luôn thậm chí có lúc nó thành trò cười trong giới doanh nghiệp ấy chứ rất nhiều công ty hoành tráng bổ nhiệm một vị giám đốc AI chức danh tiếng anh bay bướm lắm nhưng nhìn vào công việc hàng ngày thì chức năng lớn nhất của vị giám đốc đó có khi chỉ là đi quẹt thẻ tín dụng công ty để gia hạn gói ChatGPT Plus cho các phòng ban thôi.

Chứ không phải là cấu trúc lại luồng dữ liệu của doanh nghiệp đúng không?

Đúng thế, đó là một sự ảo tưởng về năng lực. Vậy thì làm thế nào để một người điều hành biết được tổ chức của mình đang cần dùng trừ hay cộng và liều lượng thế nào cho hợp lý nhở?

Phải kê toa thuốc dựa trên quy mô và cái di sản của doanh nghiệp. Hãy bắt đầu với các tập đoàn đa quốc gia hay những cỗ máy khổng lồ trước đi. Đặc trưng của nhóm này là di sản quá nặng nề, hệ thống thì phân mảnh và công cành.

Vậy toa thuốc cho họ là gì?

Với họ, phép trừ phải là mệnh lệnh số một. Họ cần mạnh tay bóc đi những lớp mỡ thừa, triệt tiêu cái sự trùng lập chức năng và các tầng nấc phê duyệt vô dụng trước khi nghĩ đến việc cấy ghép công nghệ mới vào.

Điều này cực kỳ hợp lý. Ai đời lại đi bê một cái hệ thống máy chủ siêu việt về lắp vào một cái nhà kho đang ngập ngụa rác và mạng nhận bao giờ? Vậy còn những công ty lớn ở thị trường nội địa thì sao?

Nhóm này thì thường đã có một bộ máy tương đối trơn chu rồi. Thứ họ khuyết thiếu trầm trọng là năng lực số và khả năng khai thác dữ liệu. Toa thuốc của họ thiên về phép cộng. Tuy nhiên kỷ luật thép ở đây là tuyệt đối không được đầu tư giàn trải nhé. Tức là chỉ chọn điểm nghẽn để cộng thôi đúng vậy xuống một nấc nữa với các doanh nghiệp cỡ vừa nguồn lực bắt đầu bó hẹp chiến lược tối ưu là chọn đúng một đến hai năng lực mũi nhọn ví dụ tự động hóa chăm sóc khách hàng chẳng hạn và dồn tiền cộng thật sâu để tạo lợi thế đến đây thì tôi phải hỏi về nhóm dưới cùng của tháp sinh tồn rồi các startup hoặc công ty nhỏ chắc chắn chiến lược không thể giống mấy ông lớn được chắc chắn rồi.

Nếu một startup đang chật vật tìm kiếm dòng tiền mà lại lôi nhau vào phòng họp bàn về phép trừ hay tinh gọn bộ máy thì đúng là thảm họa. Bạn không thể cầm kéo đi cắt tỉa một cái cây khi nó còn chưa kịp mọc rễ được. Nhóm này chỉ có một đường sống là dồn toàn lực cộng vào năng lực cốt lõi tạo ra doanh thu thôi.

Nhầm lẫn chiến lược giữa các quy mô này luôn phải trả giá bằng máu và tiền. Nhưng mà dù là tập đoàn lớn đang cắt giảm hay startup đang cộng thêm, tất cả đều đang mù quáng đối diện với một nghịch lý khổng lồ trong thời đại AI này.

Lại một nghịch lý nữa à? Nói nghe thử xem nào.

Hiện tại hàng tỷ đô la đang được đổ vào mua sắm AI, tuyển dụng kỹ sư, múa công cụ các kiểu. Nhưng sự thật là năng lực AI rồi sẽ bị bình dân hóa rất nhanh. Lợi thế cạnh tranh dài hạn của một tổ chức lại không nằm ở khả năng sử dụng máy móc đâu.

Chứ nằm ở đâu?

nó nằm ở những vùng lõi sâu thẳm mà máy móc ít nhất là trong tương lai gần không thể sao chép được.

À, chúng ta đang nói đến tư duy phản biện, sự thấu cảm và đạo đức nghề nghiệp đúng không?

Tuyệt đối chính xác. Hình dung nhé, có một hệ thống AI tạo ra mười ngàn dòng cốt mỗi giây hay viết một hợp đồng pháp lý hoàn hảo sẽ là thảm họa nếu tổ chức của bạn chỉ toàn những con người biết ấn nút.

Tạo tự động nhưng lại rụt rè thiếu khả năng phán đoán rủi ro và không dám nói không trước một quyết định sai lầm của máy móc vì AI có thể bị ảo giác dữ liệu nhưng con người thì phải chịu trách nhiệm pháp lý việc dồn tiền sắm AI mà quên đào tạo tư duy phản biện cho nhân sự nó giống hệt như việc trang bị một khối động cơ tên lửa đẩy cho chiếc xe hơi nhưng lại tháo bỏ hệ thống phanh đúng không chính xác tháo cả phanh vô lăng và gương chiếu hậu luôn chiếc xe có thể lao đi với vận tốc ánh sáng đấy nhưng đích đến có khi lại là đáy vực càng nhiều công cụ mạnh tổ chức càng cần những con người có hệ giá trị vững vàng để cầm cương đó là một bài toán quản trị vô cùng hóc búa quản trị năng lực rõ ràng không phải là trò chơi tung đồng xu để chọn mặt cộng hay mặt trừ nó đòi hỏi một sự nhận diện tàn nhẫn và sáng suốt cơ biết rõ phần nào đã chết và cần loại bỏ phần cốt lõi nào phải giữ lại làm điểm tựa và khoảng trống nào đáng dốc túi đầu tư cho tương lai chuẩn xác đúc kết lại mọi thứ luôn quay về điểm xuất phát của sự hữu hạn nguồn lực và để khép lại cuộc đào sâu này thay vì lặp lại những gì đã nói hãy thử nhìn về một viễn cảnh tương lai xem sao nhé từ đầu đến giờ chúng ta luôn mặc định rằng tư duy phản biện và khả năng ra quyết định của con người là chốt chặn cuối cùng chúng ta là người cầm dao mổ quyết định cắt phần nào và cộng phần nào đúng vậy nhưng mà hãy thử nghĩ về điều này xem nếu AI ngày càng xuất chúng trong việc phân tích các khối lượng dữ liệu khổng lồ về hiệu suất nhân sự và dòng tiền vậy điều gì sẽ xảy ra vào cái ngày mà các ban giám đốc bắt đầu sử dụng chính AI để ra quyết định thực hiện phép trừ?

Wow, một viễn cảnh khá là gai góc đấy.

Khi một thuật toán phân tích hàng triệu điểm dữ liệu và lạnh lùng báo cáo với CEO rằng năng lực của nhóm nhân sự cốt cán này không còn giá trị nữa, hãy cắt bỏ họ đi. Lúc đó con người đang sử dụng công nghệ để quản trị năng lực hay chính thuật toán AI đang tự tay sắp xếp lại danh mục năng lực của loài người?

Một câu hỏi cực kỳ nhức nhối và có lẽ sẽ cần cả một phiên mổ sẻ khác để giải mã. Nhưng trước khi chúng ta kết thúc, có ba câu hỏi sắc bén mà những người làm quản trị nên mang về phòng họp của chính mình để suy ngẫm ngay lúc này. Thứ nhất, có năng lực nào trong tổ chức đang bòn rút nguồn lực mỗi ngày nhưng không còn tạo ra mảy may giá trị nào không?

Câu hỏi thứ hai, sự thay đổi gần đây nhất, tổ chức đang thực sự cộng thêm một năng lực mới hay chỉ đang tự chấn an bằng việc gắn thêm vài chức danh và phòng ban ảo? Và cuối cùng phần nào cần phải đưa lên thớt để trừ ngay lập tức nhằm giải cứu nguồn lực cho những gì bắt buộc phải cộng trong ngày mai hãy tự tìm câu trả lời cho chính tổ chức của mình nhé cảm ơn mọi người đã đồng hành cùng cuộc đi sâu ngày hôm nay và hẹn gặp lại trong những chủ đề tiếp theo.