Tiêu đề video: Cách xây dựng một công ty tự cải tiến với AI
Tác giả video: YC Root Access
Biên tập: Peggy

Lời người biên tập: Trong buổi nói chuyện mới nhất của batch YC này, cộng tác viên thường của YC Tom Blomfield không bàn về "cách dùng AI để nâng cao hiệu quả nhân viên", mà là một câu hỏi nền tảng hơn: Khi AI không còn chỉ là Copilot nữa, mà có thể cảm nhận, ra quyết định, gọi công cụ, nhận phản hồi và tự sửa chữa, thì công ty nên được thiết kế lại như thế nào?

Phán đoán cốt lõi của Tom là, các công ty truyền thống vẫn vận hành như "đội quân La Mã": thông tin dựa vào hệ thống phân cấp truyền tải lên trên, lệnh dựa vào chuỗi quản lý phân phát xuống dưới. Nhưng AI đang phá vỡ giả định tổ chức này. Điều thực sự quan trọng không phải là các kỹ sư viết nhiều hơn 20% mã, mà là trích xuất kiến thức kinh doanh rải rác trong email, Slack, cuộc họp, tài liệu và trí óc con người, biến chúng thành bối cảnh tổ chức có thể đọc, gọi và lặp lại.

Theo ông, các công ty gốc AI trong tương lai sẽ gồm một chuỗi các vòng lặp tự cải tiến: hệ thống cảm nhận sự biến đổi từ email khách hàng, ticket dịch vụ khách hàng, dữ liệu sản phẩm, rồi qua các lớp quy tắc, lớp công cụ và các cổng chất lượng để ra quyết định, cuối cùng dựa trên kết quả tự học và sửa đổi. YC đã thử nghiệm cơ chế tương tự: agent không chỉ trả lời câu hỏi, mà còn giám sát các truy vấn thất bại, đánh giá xem có cần công cụ mới, cơ sở dữ liệu mới hoặc chỉ mục mới, rồi tự viết mã, xem xét, hợp nhất và triển khai. Nói cách khác, công ty có thể tiếp tục tối ưu khi các sáng lập đang ngủ.

Điều này cũng có nghĩa, ảnh hưởng của AI đến công ty không chỉ dừng lại ở công cụ, mà còn thay đổi cấu trúc tổ chức. Tom đề xuất "đốt token, không phải nhân sự" — tương lai, giới hạn của startup có thể không còn là số lượng nhân viên, mà là lượng token sử dụng, chất lượng bối cảnh kinh doanh và khả năng đọc hiểu kiến thức tổ chức. Các quản lý trung tầng sẽ bị AI thay thế đáng kể, còn các vai trò như IC, người phụ trách trực tiếp và những người có thể xử lý các quyết định rủi ro cao với thế giới thực sẽ trở nên quan trọng hơn.

Điều đáng chú ý nhất không phải là AI giúp công ty hiệu quả hơn, mà là nó đang thay đổi chính hình thái tổ chức của "công ty". Khi phần mềm có thể tạm thời sinh ra, quy trình có thể tự động cải tiến, kinh nghiệm có thể liên tục tích lũy thành bộ não của công ty, thì người sáng lập có thể không còn xây dựng một đội nhóm rõ ràng theo cấp bậc, mà là một hệ thống thông minh có thể liên tục học hỏi và tự tối ưu.

Dưới đây là nguyên bản:

Cách vận hành lại: Công ty không còn nên vận hành như đội quân La Mã

Phần này dựa phần nào vào bài phát biểu trước của Diana. Video đó đã lên rồi, rất hay. Ngoài ra, Jack Dorsey cách đây khoảng hai ba tuần đã đăng một số tweet, tôi thấy cũng rất thú vị, nên tôi "mượn" nhiều ý tưởng của anh ấy để đưa vào phần chia sẻ này.

Buổi chia sẻ này mang tính khái niệm, cao cấp hơn, chủ yếu bàn về cách chúng ta nên suy nghĩ lại về xây dựng công ty.

Thiết kế của đội quân La Mã về bản chất là để từ trung tâm La Mã mở rộng quyền lực ra ngoài, bao phủ hai lục địa, thậm chí kéo dài đến gần Hadrian's Wall ở Scotland. Nó dựa trên một cấu trúc phân cấp lồng nhau, mỗi tầng có phạm vi quản lý ổn định. Mỗi tầng có người phụ trách rõ ràng, họ chịu trách nhiệm truyền lệnh xuống dưới, rồi truyền thông tin lên trên.

Nếu bạn quan sát các công ty ngày nay, sẽ thấy chúng vẫn giống như đội quân La Mã đó: con người là kênh thông tin đi lên, đi xuống. Trong các tweet của Jack Dorsey, điều khiến tôi ấn tượng sâu sắc là chúng ta luôn mặc định, tổ chức phân cấp là cách tốt nhất để tạo ra giá trị kinh tế của tổ chức. Nhưng tôi nghĩ, AI đang thực sự phá vỡ giả định này.

Một năm trước, nếu hỏi mọi người AI có ích gì, họ thường nói về "năng suất": ví dụ Copilot giúp kỹ sư tăng hiệu quả 20%, tích hợp Copilot vào quy trình làm việc, giúp nhóm giao phần mềm nhiều hơn. Nhưng tôi nghĩ, đó là một cách hiểu có vấn đề. Nó giống như lắp một động cơ mạnh hơn vào cách làm cũ. Điều đáng suy nghĩ không phải là làm thế nào để thêm một công cụ AI vào tổ chức cũ, mà là hình dung lại bản chất của công ty, cách nó vận hành.

Ví dụ như Garry vừa nói, tôi thực sự tin rằng, một người hiện tại có thể viết mã nhiều hơn cả một đội kỹ sư. Điều khiến tôi luôn suy nghĩ là làm thế nào để trích xuất kiến thức lĩnh vực trong nội bộ công ty, rồi định nghĩa nó thành bối cảnh, bộ kỹ năng, hoặc bất cứ thứ gì bạn muốn gọi.

Kiến thức lĩnh vực, kiến thức kinh doanh, know-how, vốn dĩ rải rác trong trí óc con người, tin nhắn Slack, email, tài liệu Notion. Những thông tin này cùng nhau định hình cách công ty vận hành. Một khi bạn có thể làm rõ, đọc hiểu được những kiến thức này, bạn có thể chuyển từ tổ chức phân cấp sang một tổ chức thông minh do phần mềm gốc AI điều khiển.

Làm cho công ty ngày đêm tự cải thiện: AI vòng kín tự phát hiện, sửa chữa và triển khai

AI không phải là thứ cắm thêm bên cạnh công ty. Nó không chỉ là công cụ giúp kỹ sư nâng cao hiệu quả. Tôi nghĩ, chúng ta có thể hình dung lại công ty như một chu trình AI tự lặp, tự cải tiến. Điều này rất quan trọng, vì khi công ty đạt đến bước này, nó thậm chí sẽ tự tối ưu liên tục khi bạn đang ngủ.

Ví dụ nhé.

Diana cũng đề cập trong bài phát biểu của mình về vòng lặp AI này. Nó bắt đầu từ một "lớp cảm biến". Từ này nghe có vẻ cao siêu, nhưng thực ra rất đơn giản: email khách hàng gửi đến, ticket dịch vụ, thay đổi mã nguồn, hủy đăng ký của người dùng, dữ liệu telemetry của sản phẩm, tất cả đều là dữ liệu cảm biến, dùng để lấy thông tin từ thế giới bên ngoài.

Tiếp theo là lớp chiến lược hoặc ra quyết định, tức là các quy tắc: AI có thể làm gì, những việc nào cần xin phép con người, những thao tác nào cần ghi lại. Rồi đến lớp công cụ, giống như Garry đề cập, là các kỹ năng và mã nguồn, về bản chất là API xác định, ví dụ như truy vấn cơ sở dữ liệu, xem lịch, v.v., là các công cụ AI có thể gọi.

Tiếp đó là các cổng chất lượng, như Eva đề cập, kiểm tra tính xác thực, lọc an toàn, và các bước kiểm tra rủi ro cao cần có sự xem xét của con người. Cuối cùng là cơ chế học: hệ thống tương tác với thế giới thực, phát hiện ra điểm không hiệu quả, rồi gửi phản hồi trở lại vòng lặp ban đầu.

Nếu mỗi bước đều có thể vận hành mà không cần con người can thiệp, hoặc chỉ cần rất ít, thì hệ thống sẽ ngày càng tốt hơn khi bạn ngủ.

Tôi có thể đưa ra một số ví dụ thực tế của chúng tôi hiện nay. Ban đầu, chúng tôi tạo ra một agent, bạn có thể hỏi nó, nó có các công cụ xác định, có thể truy vấn cơ sở dữ liệu của chúng tôi. Ví dụ câu hỏi đơn giản: "Lần cuối tôi gặp công ty này để làm office hours là khi nào?"

Sau đó, nó trở nên thông minh hơn chút. Ví dụ tôi đang làm office hours với một công ty, họ cần biết các người sáng lập trong ngành hóa dầu. Hệ thống có thể truy vấn nhiều cách khác nhau, kết hợp phương pháp RAG, để tìm ra năm người sáng lập liên quan, rồi giới thiệu để bạn gặp.

Nhưng đó vẫn chỉ là một trợ lý phụ, một agent hỗ trợ. Nó vẫn là cách dùng AI năm ngoái: AI giúp tôi hiệu quả hơn như một cộng tác viên nhóm, nâng cao năng suất 20-30%.

Điều khiến tôi thực sự có "khoảnh khắc aha" là chúng tôi đã thêm một agent giám sát vào hệ thống này. Nó theo dõi mọi truy vấn của nhân viên YC, đánh giá xem truy vấn nào thành công, truy vấn nào thất bại. Rồi nó hỏi: Tại sao thất bại? Làm thế nào để truy vấn thành công? Chúng ta cần công cụ xác định mới không? Cần cập nhật file kỹ năng không? Cần cơ sở dữ liệu mới hay chỉ mục mới không?

Những việc này giờ thực sự tự động xảy ra vào ban đêm. Nó viết mã, gửi merge request vào kho mã của YC, để agent khác xem xét, rồi hợp nhất, triển khai. Ngày hôm sau, khi một người hỏi lại câu hỏi đó, truy vấn sẽ thành công.

Đây mới là bước quan trọng. Nó không chỉ giúp một người hiệu quả hơn 20-30%. Mà chính AI đã hoàn thành vòng lặp tự cải thiện, tìm ra cách tự tối ưu.

Tôi nghĩ, nếu bạn có thể xác định phần nào trong công ty có thể vận hành theo cách này, và giảm thiểu tối đa sự can thiệp, giám sát của con người, thì bạn có thể đổ token vào đó, và công ty sẽ ngày càng tốt hơn.

Các ví dụ khác cũng rất nhiều. Ví dụ như bạn có dữ liệu phân tích sản phẩm, có thể để agent phân tích, tìm ra các điểm gây ma sát lớn nhất trong funnel bán hàng. Nó có thể nghiên cứu các thực hành tốt nhất, thiết lập A/B testing, chạy một tuần, chọn ra phiên bản tốt nhất rồi triển khai.

Điều này sẽ lặp đi lặp lại. Sản phẩm của bạn sẽ có một vòng tự tối ưu hóa.

Dịch vụ khách hàng cũng vậy. Các đề xuất của khách hàng liên tục đến, bạn có thể dùng agent để phân luồng. Agent này như một giám đốc sản phẩm hoặc kỹ thuật, phải quyết định: đề xuất này không phù hợp, bỏ đi; đề xuất phù hợp với lộ trình, có thể hoàn thành trong tối nay. Rồi viết mã, triển khai, giao cho khách hàng, toàn bộ không cần con người can thiệp.

Vì vậy, nếu bạn có thể xem từng phần của công ty như một vòng lặp AI tự cải tiến, nó sẽ khác hoàn toàn so với kiểu tổ chức "theo đội quân La Mã" phân cấp.

Ít người hơn, tiêu nhiều token hơn: Công ty gốc AI sẽ định hình lại cấu trúc tổ chức

Vậy nếu muốn làm như vậy, điều đó có nghĩa gì?

Điều đầu tiên là: tiêu thụ token, chứ không phải là tuyển thêm người. Hiện tại, nhiều công ty đến ngày Demo Day đã có thu nhập trung bình gấp khoảng 5 lần so với 18 tháng trước. Tôi nghĩ xu hướng này sẽ tiếp tục kéo dài đến các vòng A, B. Sớm muộn, giới hạn thực sự không còn là số lượng nhân viên, mà là lượng token sử dụng.

Cách làm thô sơ nhất hiện nay là đo lượng token mỗi người dùng. Dĩ nhiên, chỉ số này trong những trường hợp cực đoan là ngu ngốc, dễ bị chơi trò chơi. Nhưng về hướng đi, tôi nghĩ nó đúng. Chúng ta đang trong giai đoạn khám phá "điều gì có thể", nên mọi người nên thử nghiệm tối đa, xem trí tuệ mới này có thể làm được gì.

Một khi bạn tạo ra bảng xếp hạng, và liên kết thăng chức hoặc sa thải với chỉ số này, tất nhiên sẽ có người gian lận, sẽ có sự sai lệch. Nhưng về hướng đi, việc biết ai trong tổ chức đang đẩy token đến giới hạn, ai chưa, thực sự là cách để quyết định nên dành thời gian cho ai.

Tôi nghĩ, quản lý trung tầng đã kết thúc. Ít nhất đối với vấn đề phối hợp này, tôi không nghĩ cần nữa. AI nên đảm nhận vai trò này.

Theo tôi, trong tương lai có hai vai trò quan trọng. Jack Dorsey đề xuất ba, nhưng tôi không thích cái thứ ba, nên tôi bỏ. Tôi nghĩ, hai vai trò thực sự quan trọng là: mỗi người đều phải trở thành IC, tức là người đóng góp, người xây dựng, người vận hành. Và quan trọng là phải có người chịu trách nhiệm rõ ràng. Mọi việc đều cần một người rõ tên, chịu trách nhiệm, chứ không phải một ủy ban hay nhóm người.

Tôi nghĩ, công ty hoàn toàn có thể xây dựng dựa trên IC. Quản lý trung tầng thực sự đã kết thúc. Và xây dựng một công ty tự cải tiến chính là tầm nhìn đó.

Nhân tiện, tôi nghĩ hiện tại mọi người vẫn còn ở giai đoạn đầu của quá trình này. Tôi cũng rất muốn biết các bạn đã tiến xa đến đâu rồi. Cảm giác là mọi người vẫn đang khám phá giới hạn. Tôi không chắc đã có ai xây dựng được một công ty tự cải tiến thực sự ở mọi chức năng chưa. Có thể tôi sai, các bạn có thể chứng minh tôi sai.

Nếu là tôi, tôi sẽ bắt đầu từ đâu?

Điều quan trọng nhất là làm cho toàn bộ tổ chức có thể đọc hiểu AI. Có nghĩa là gì? Có nghĩa là bạn phải ghi lại mọi thứ.

Nói đơn giản, hiện tại tất cả email của các partner, nếu gửi cho partner YC, đều sẽ vào cơ sở dữ liệu của YC. Mọi tin nhắn Slack, DM, mọi cuộc office hours trong 3-4 tháng qua đều đã bắt đầu ghi âm toàn bộ. Tất cả những gì xảy ra, chỉ cần được ghi lại, thì AI mới biết là đã xảy ra; còn nếu không ghi lại, thì hệ thống thông minh của bạn sẽ không biết.

Ví dụ như tôi vừa nói chuyện với một số sáng lập, chúng tôi đã bàn rất nhiều về nội dung tốt của công ty họ. Mỗi lần trò chuyện, tôi đều nghĩ, tôi thực sự nên ghi lại cuộc nói chuyện này. Vì có người vừa hỏi tôi giới thiệu ai đó, mà giờ tôi đã quên mất người đó là ai rồi. Tôi đã hứa sẽ giúp, rồi bảo họ gửi email sau, vì tôi biết chắc chắn mình sẽ quên, vì sắp tới còn nói chuyện với 20 người khác nữa.

Vì vậy, việc này có thể cần dựa vào điện thoại, thiết bị ghi âm, kính thông minh, hoặc lắp mic trong từng phòng. Tóm lại, mọi thứ đều cần được ghi lại, để AI có thể đọc hiểu.

Sau đó, như Garry nói, còn cần phân tách người nói và tóm tắt nội dung. Bạn không thể đưa 100.000 giờ ghi âm trực tiếp vào khung ngữ cảnh. Bạn phải sàng lọc, tổng hợp, nén lại thành phần quan trọng, rồi để AI có một số manh mối.

Ví dụ: ai đã đọc qua sổ tay người dùng của YC chưa? Hy vọng mọi người trong phòng ít nhất đã từng mở qua một lần. Không sao. Phần lớn nội dung của sổ tay đã viết cách đây 5-10 năm, có phần đã lạc hậu rồi.

Tuần rồi, Harsh đột nhiên nghĩ: vì chúng ta đã tích lũy khoảng 2000 giờ ghi âm office hours trong 3 tháng qua, tại sao không tạo ra một bản sổ tay người dùng mới?

Vì vậy, bạn có thể đưa cho hệ thống một bộ lệnh, trước tiên tổng hợp, nén, rồi phân loại theo các chủ đề như gọi vốn, tuyển dụng, tranh chấp sáng lập, rồi yêu cầu nó viết lại một sổ tay mới. Đến cuối tuần, nó đã tạo ra một bản 150 trang, chất lượng rõ ràng tốt hơn bản cũ.

Quan trọng hơn, giờ chúng ta có thể cập nhật mỗi tháng một lần. Sổ tay người dùng trở thành một hệ thống tự cải tiến. Mỗi đề xuất mới sẽ so sánh với sổ tay hiện tại, hoặc là được hấp thụ, hoặc là bị loại bỏ. Như vậy, sổ tay trở thành một bộ não liên tục cập nhật, chứa đựng các đề xuất hàng tuần của chúng ta cho các sáng lập.

Dĩ nhiên, nó không chỉ dừng lại ở sổ tay. Bạn có thể dùng nó làm bối cảnh đầu vào cho agent AI. Và thế là bạn có thể hỏi một AI siêu thông minh, rồi nhận được trí tuệ tổng hợp của 16 partner YC. Nhưng điều kiện là những kiến thức này phải có thể đọc hiểu được bởi AI. Vì vậy, bạn phải ghi lại mọi thứ.

Điểm thứ hai cũng tương tự: nếu một thứ có thể tạo ra một artifact tự cải tiến, và có thể để AI đọc hiểu, thì hãy giữ lại; còn nếu không, hãy bỏ đi.

Điểm thứ ba là, mỗi chức năng nên có thể tạo ra phần mềm riêng của nó. Trước đây chúng ta có thể nói "bảng điều khiển", nhưng giờ không chỉ là bảng điều khiển nữa, mà là phần mềm theo yêu cầu. Codex 5.5 đã đủ tốt, có thể tạo ra hầu hết phần mềm nội bộ và bảng điều khiển đơn giản với chất lượng khá cao. Tôi đã thử dùng một số phần mềm nội bộ của chúng tôi cuối tuần rồi, kết quả thật không thể tin nổi.

Vì vậy, tất cả các nhóm vận hành nội bộ nên xây dựng trên tầng này: có khả năng hiểu biết thông minh về kinh doanh, rồi tự tạo ra bảng điều khiển và quy trình làm việc.

Và tôi xem những phần mềm này như những thứ có thể bỏ đi dễ dàng. Thứ thực sự cần giữ gìn cẩn thận là dữ liệu. Như Garry nói, anh ấy lưu tất cả email thành Markdown, không bao giờ bỏ đi thứ gì. Nhưng phần mềm thì ngắn hạn, tạm thời. Bạn có thể tạo ra, rồi tái tạo nó.

Điều có giá trị nhất chính là hiểu biết của trí óc con người về kinh doanh: cách vận hành của một chức năng, cách tổ chức các hoạt động của YC, v.v. Còn phần mềm để thực hiện các hoạt động đó, bạn có thể tạo ra rồi bỏ đi sau khi dùng xong. Một tháng, hai tháng sau, mô hình sẽ trở nên thông minh hơn, bạn lại bỏ phần mềm cũ, đưa lệnh ban đầu vào, rồi tạo ra phần mềm mới.

Vì vậy, tôi nghĩ, giá trị thực sự nằm ở bối cảnh kinh doanh và kỹ năng. Các phần mềm xây dựng dựa trên đó là tạm thời.

Vậy trong thế giới này, vai trò của con người là gì?

Tôi nghĩ, chúng ta đang nói về một "bộ não công ty". Tôi biết có nhiều người trong phòng đang làm những thứ tương tự. Phần trung tâm — tất cả dữ liệu, email, DM, kỹ năng, know-how — chính là bộ não của công ty.

Con người nằm ở rìa của bộ não này, chịu trách nhiệm tương tác với thế giới thực. Nói cách khác, con người là nơi hệ thống thông minh này tiếp xúc với thực tế. Họ có thể vào các tình huống mà mô hình tạm thời chưa thể vào, như cuộc họp, hoặc các tình huống phức tạp, mới mẻ. Tôi ban đầu định lấy điện thoại làm ví dụ, nhưng giờ AI cũng dễ dàng vào các cuộc gọi rồi.

Điển hình hơn là các tình huống xa lạ, đánh giá đạo đức, các thời điểm rủi ro cao. Ví dụ như một sáng lập đến gặp chúng tôi, nói rằng anh ấy đang cân nhắc chia tay đồng sáng lập. Những thời điểm thực sự rủi ro, có nhiều cảm xúc này, bạn vẫn muốn có người con người ở đó.

Đây chính là vị trí của con người. Đối với nhiều công ty, các cuộc đối thoại bán hàng cũng vậy. Trong 20 năm tới, tôi nghĩ rằng vẫn sẽ cần một người con người trong phòng.

Vì vậy, tôi nghĩ con người sẽ sống ở rìa của bộ não công ty, chịu trách nhiệm mang trí tuệ ra thế giới thực.

Tôi đã quá giờ rồi, có thể host sắp đuổi tôi xuống rồi. Cuối cùng, tôi để lại câu hỏi cho các bạn: nếu hôm nay bạn tự thành lập lại công ty của mình, bạn có thiết kế nó theo dạng này ngay từ đầu không?

Phần lớn các bạn còn nhỏ, hoàn toàn có thể làm như vậy. Vì vậy, tôi nghĩ các bạn không có lý do gì để không làm. Và tôi biết, trong số các bạn có vài người đang tháo dỡ và xây dựng lại công ty của chính mình.

Vậy tôi xin dừng tại đây, chuyển thời gian cho Pete. Cảm ơn mọi người.

[Link video]

Nhấn để tìm hiểu về các vị trí tuyển dụng của BlockBeats

Chào mừng gia nhập cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Telegram nhóm theo dõi: https://t.me/theblockbeats

Telegram nhóm thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia