Cách phát triển sự nghiệp trong thời đại AI
Giỏi một thứ là chưa đủ, biết quá nhiều mà không sâu cũng không giúp bạn tiến xa. Điều quan trọng là tìm ra sự cân bằng—vừa vững chuyên môn, vừa linh hoạt thích nghi trong thời đại AI.
Chào bạn,
Mừng gặp lại các bạn! Tết vừa qua của bạn thế nào?
Nhân dịp đầu năm mới, mình muốn cùng trò chuyện với các bạn về tương lai một chút.
Thế giới công việc đang thay đổi nhanh chóng với sự bùng nổ của AI và công nghệ mới. Trước đây, có chuyên môn sâu là đủ để thành công. Nhưng bây giờ, nếu không biết thích nghi, ngay cả những chuyên gia giỏi nhất cũng có thể bị "ra chuồng gà".
Một lập trình viên chỉ biết một ngôn ngữ mà không cập nhật công nghệ mới có thể gặp rủi ro. Một nhà phân tích dữ liệu không biết tận dụng AI có thể trở nên kém hiệu quả.
Điều này khiến mình tự đặt ra câu hỏi: làm thế nào để vừa có chuyên môn sâu, vừa đủ linh hoạt để thích nghi với sự thay đổi? Nếu chỉ tập trung vào một kỹ năng duy nhất, ta có nguy cơ bị mắc kẹt. Nhưng nếu cố gắng học quá nhiều thứ mà không có nền tảng vững chắc, ta cũng không thể tạo ra giá trị thực sự.
Trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ với bạn một hướng đi cân bằng: giỏi một thứ, nhưng không bị mắc kẹt trong đó – một cách tiếp cận thực tế để xây dựng sự nghiệp lâu dài trong thời đại AI và công nghệ phát triển nhanh chóng. 🚀
Bài viết sẽ nói về:
Giỏi một thứ vs biết nhiều nhưng không sâu
Hai yếu tố để phát triển trong thời đại AI
Những thách thức và cách giải quyết
Bắt đầu nào!🚀
Trước khi đi vào chi tiết, 👋 nếu đây là lần đầu bạn đọc newsletter này, thì xin tự giới thiệu mình là Bryant (Dũng). Chào mừng bạn đến Growth Engineering Journal - newsletter hàng tuần của mình, nơi mình chia sẻ về tư duy phát triển bản thân và những thứ hay ho cho kĩ sư phần mềm 😜.
Hai sắc thái
1. Chỉ giỏi một thứ có thể khiến bạn bị "mắc kẹt"
Chuyên môn sâu rất quan trọng, nhưng nếu bạn chỉ tập trung vào một kỹ năng duy nhất mà không cập nhật, bạn có thể nằm trong danh sách bị layoff.
Công nghệ thay đổi nhanh chóng. Những gì phổ biến hôm nay có thể lỗi thời trong vài năm tới.
Ví dụ:
Một lập trình viên chỉ biết một ngôn ngữ cũ mà không cập nhật thêm AI, Cloud, Security… sẽ mất lợi thế cạnh tranh.
Một nhà phân tích dữ liệu không biết cách tận dụng AI có thể bị máy móc thay thế.
📌 Bài học: giữ chuyên môn sâu là cần thiết, nhưng đồng thời cần liên tục cập nhật và thích nghi để không bị bỏ lại phía sau.2. Biết nhiều thứ nhưng không có gì giỏi cũng là một cái bẫy
Ngược lại, một số người cố gắng học đủ mọi thứ nhưng không thực sự giỏi bất kỳ lĩnh vực nào. Điều này khiến họ trở thành "người biết rộng nhưng không sâu", dẫn đến:
⚠️ Thiếu nền tảng vững chắc → Không có kỹ năng nào đủ mạnh để tạo ra giá trị thực sự.
⚠️ Dễ bị thay thế → Những người có chuyên môn sâu vẫn chiếm ưu thế khi cần xử lý vấn đề phức tạp.
Ví dụ:
Một lập trình viên biết nhiều framework nhưng không hiểu sâu bản chất sẽ khó cạnh tranh với những người chuyên sâu.
Một marketer chạy theo mọi xu hướng nhưng không nắm vững chiến lược cốt lõi sẽ khó tạo ra tác động lâu dài.
📌 Bài học: không thể học mọi thứ, nhưng cần chọn lọc những gì thực sự quan trọng và có giá trị lâu dài.👉 Vậy đâu là hướng đi đúng?
Một điều chắc chắn là AI sẽ còn phát triển với tốc độ chóng mặt. Những công việc lặp đi lặp lại sẽ dần biến mất, nhường chỗ cho những công việc đòi hỏi tư duy, sáng tạo và giá trị thực sự.
Hai yếu tố để phát triển trong thời đại AI
Thay vì rơi vào một trong hai thái cực trên, bạn cần tìm một hướng đi cân bằng: giữ vững chuyên môn nhưng mở rộng đủ để thích nghi. Ví dụ:
Một solution architecture1 tận dụng Gen AI để hiểu được định hướng kinh doanh nhanh chóng của doanh nghiệp nhằm đưa ra giải pháp phần mềm phù hợp.
Một finance analyst có chuyên môn sâu và biết cách dùng Gen AI để xử lý dữ liệu nhanh để có quyết định kịp thời.
💡 Điều thú vị là AI giúp cả hai nhóm phát triển tốt hơn:
Người có chuyên môn sâu → AI giúp mở rộng tầm nhìn, bổ trợ thêm kiến thức.
Người có chuyên môn thấp → AI giúp tiếp cận kiến thức nhanh hơn, nhưng vẫn cần tư duy phản biện để không bị "dắt mũi".
Công nghệ sẽ thay đổi, nhưng nền tảng chuyên môn vẫn là cái gốc rễ.1. Giữ vững và mở rộng chuyên môn chính (core expertise)
Qua rồi cái thời kĩ sư phần mềm làm frontend thì chỉ biết duy nhất về frontend, mù tịt về backend. Bạn cần xây dựng cả một hệ sinh thái kĩ năng (skills ecosystem) vì công việc càng ngày càng phức tạp và nhiều mọi thứ đều liên quan đến nhau.
Ví dụ: kĩ sư phần mềm không chỉ biết một vài ngôn ngữ lập trình mà cần có kiến thức nền về:
✅ Backend & Frontend Development
✅ Cloud Computing
✅ Bảo mật (Security Best Practices)
✅ Database & Data Structure
✅ DevOps / CI-CD
Tuy nhiên để tránh rơi vào cái bẫy biết nhiều nhưng không giỏi bao nhiêu thì bạn cần xây dựng nền tảng vững chắc ở một ngách nhỏ, đào sâu, rồi dần mở rộng ra những kỹ năng liên quan giúp bạn làm tốt hơn công việc của mình.
Ví dụ:
Một dev backend có thể học sâu về một công nghệ chính như Node.js hoặc .NET trước, sau đó mở rộng ra Cloud, Security, Database, API Design.
Một UX/UI designer có thể chuyên sâu về Design System, sau đó mở rộng ra Figma, Webflow, No-code tools để trở nên có giá hơn.
Bên cạnh đó, công nghệ thay đôi nhanh chóng, và không phải mọi thứ mới mẻ đều đáng học. Nên hãy chọn lựa xu hướng nào thực sự quan trọng cho công việc của bạn và đầu tư thời gian hợp lý. Có nhiều cách:
Nhìn vào xu hướng thị trường, công nghệ nào đang được các công ty lớn sử dụng?2
Nhìn vào yêu cầu công việc: kĩ năng nào giúp bạn thăng tiến hoặc có mức lương tốt hơn?
Học theo case study thực tế: thay vì chỉ đọc lý thuyết, hãy thực hành qua dự án thực tế.
Ví dụ: nếu bạn là dev, thay vì học tất cả ngôn ngữ lập trình, framework mới, hãy xem xét liệu thứ đó có phù hợp với hệ thống mà bạn đang làm việc không? Hoặc định hướng mà bạn muốn hướng tới là gì và tìm hiểu nền tảng cho thật vững. Vì chung qui lại phần lớn những ngôn ngữ, framework đó đều có chung một gốc rễ, tùy use case mà người ta mới phát triển ra những cái cụ thể để giải quyết vấn đề.
Ngoài học đủ thứ kiến thức thì dần dần chúng ta cũng sẽ phải học thêm cách sử dụng AI và cách tự động hóa công việc. Dù cho bạn có làm ngành nghề nào thì mình cá là một khi dính đến làm việc tri thức hoặc nói bình dân là knowledge worker thì bạn cũng phải làm những task lặp đi lặp lại, những task hơi thủ công. Nếu giảm thời gian và công sức cho những task đó thì có thể tối ưu nỗ lực để tập trung vào những việc khó hơn mang lại kết quả cao hơn. Hoặc nếu bạn ở vị trí team lead, manager thì càng cần phải biết dùng AI trong công việc để giúp đội nhóm phát triển. Ví dụ:
Kỹ sư phần mềm: biết dùng Copilot hỗ trợ coding, nhưng vẫn cần hiểu rõ thuật toán và kiến trúc hệ thống để không gây ra bug.
Chuyên gia phân tích dữ liệu có thể dùng AI để tăng tốc xử lý dữ liệu, nhưng vẫn cần tư duy phân tích con người.
Bất kì ai: dùng ChatGPT hoặc Perplexity AI để tóm tắt những bài viết dài hoặc tìm hiểu nhanh về công nghệ mới.
Tóm lại để xây dựng chuyên môn hiệu quả thì cần:
Xây dựng hệ sinh thái kỹ năng để không chỉ giỏi một thứ, mà biết cách kết hợp các kỹ năng liên quan.
Chuyên sâu trước, mở rộng sau để đảm bảo có nền tảng vững chắc trước khi học thêm những thứ mới.
Học theo nhu cầu thị trường và tập trung vào những gì thực sự có giá trị.
Ứng dụng AI để đào sâu chuyên môn – Dùng công nghệ để tối ưu hóa công việc, không chạy theo xu hướng mù quáng.
2. Rèn luyện kỹ năng mềm để không bị thay thế
Trong thời đại AI phát triển mạnh mẽ, kỹ năng con người (human skills) trở thành yếu tố khác biệt quan trọng. Công nghệ có thể giúp bạn làm việc nhanh hơn, nhưng chính tư duy, sự sáng tạo và khả năng giao tiếp mới quyết định bạn có thể tiến xa hay không.
💡 (a) Tư duy phản biện (critical thinking)-không làm theo máy móc
AI có thể phân tích dữ liệu và đưa ra gợi ý, nhưng chỉ con người mới có thể đánh giá và đưa ra quyết định phù hợp trong ngữ cảnh thực tế. Vì chính bạn là người nắm được business context, những thông tin liên quan mà AI không biết hết được.
Trong công việc, thay vì chỉ làm theo đề xuất của AI hay hệ thống tự động, bạn cần đặt câu hỏi:
✅ Thông tin này có chính xác không?
✅ Nó có phù hợp với tình huống cụ thể của tôi không?
✅ Có rủi ro nào mà AI chưa lường trước không?
Ví dụ:
Một kỹ sư phần mềm không chỉ tin vào gợi ý code từ AI mà còn phải đánh giá xem code đó có tối ưu và bảo mật không.
Một chuyên gia tài chính không chỉ tin vào báo cáo tự động mà còn phải hiểu dữ liệu sâu hơn để đưa ra quyết định đầu tư hợp lý.
📌 Bài học: Đừng để công nghệ "dẫn dắt" bạn. Hãy biết cách đặt câu hỏi và tư duy sâu sắc hơn.💡 (b) Giao tiếp & thuyết phục – AI không thể thay thế sự kết nối giữa con người
Trong công việc, dù bạn giỏi chuyên môn đến đâu, nếu không thể trình bày ý tưởng rõ ràng hoặc thuyết phục người khác, bạn sẽ gặp rào cản lớn. Kỹ năng giao tiếp không chỉ là "chém gió giỏi" mà là truyền đạt ý tưởng đúng cách cho đúng đối tượng.
Kỹ sư cần có khả năng giải thích vấn đề kỹ thuật cho đội ngũ không chuyên về công nghệ.
Data analyst cần trình bày dữ liệu thành báo cáo dễ hiểu.
Marketer cần thuyết phục khách hàng về giá trị của sản phẩm.
AI có thể tạo nội dung hoặc viết email, nhưng con người vẫn là người kết nối cảm xúc, xây dựng mối quan hệ và đưa ra quyết định cuối cùng.
📌 Bài học: Nếu bạn muốn tiến xa trong sự nghiệp, hãy rèn luyện khả năng giao tiếp và thuyết phục – đây là kỹ năng mà AI khó có thể thay thế.💡 (c) Khả năng học hỏi cả đời (lifelong learning) – không cần học mọi thứ, chỉ cần học có trọng tâm
Công nghệ thay đổi nhanh chóng, nếu bạn không liên tục cập nhật, bạn sẽ bị tụt lại phía sau. Nhưng học thế nào để không bị quá tải?
Học có chọn lọc: không quá chạy theo xu hướng, mà hãy tập trung vào những gì quan trọng với công việc của bạn.
Học theo cách thực tế nhất: thay vì chỉ đọc lý thuyết, hãy thử áp dụng vào dự án thực tế.
Học từ cộng đồng: tham gia các nhóm chuyên môn, diễn đàn, workshop để trao đổi kinh nghiệm.
Ví dụ:
Một lập trình viên không cần biết tất cả ngôn ngữ lập trình, nhưng phải biết công nghệ nào đang có ảnh hưởng trong ngành của mình.
Một chuyên gia phân tích dữ liệu không cần biết mọi thuật toán AI, nhưng phải hiểu cách ứng dụng AI trong công việc thực tế.
📌 Bài học: Trong một thế giới thay đổi nhanh chóng, sự nghiệp của bạn không được quyết định bởi bạn đã học gì, mà bởi bạn có thể học nhanh và thích nghi ra sao.Mình đã có một bài về việc học, mời bạn đọc:
Ngoài ra còn nhiều kĩ năng mềm khác mà trong WEF 2025 report có đề cập:
Thách thức & cách vượt qua
Việc trở thành một chuyên gia linh hoạt không chỉ đơn giản là học thêm kỹ năng mới hay cập nhật công nghệ. Quá trình này đi kèm với nhiều thách thức thực tế, từ việc quá tải thông tin, áp lực phải liên tục học hỏi, cho đến việc duy trì cân bằng cuộc sống. Dưới đây là những vấn đề phổ biến mà bạn có thể gặp phải – và cách để vượt qua chúng.
Thường xuyên review lại những cái mình cần học sau 6 tháng. Chúng ta hay bị FOMO vì các khóa học, kiến thức cần phải tiếp thu do tâm lý sợ bị tụt lại phía sau, nhưng mình dám chắc là sau khi review lại thì bạn sẽ thực sự chỉ còn 3-5 cái quan trọng cho công việc và cuộc sống thôi. Nên có sự ưu tiên để không bị mất phương hướng và bị ngợp trong thời đại kiến thức. Đôi khi cái mình thực sự CẦN lại ít hơn rất nhiều với cái mà mình MUỐN.
Xác định việc học là cả đời, là một phần tự nhiên của sự phát triển sự nghiệp, nên cũng đừng vì FOMO và ép bản thân phải dồn sự tập trung vào quá nhiều thứ cùng một lúc. Xây dựng hệ thống thói quen và kiên trì là cách duy nhất để có thể đạt được mục tiêu. Và như mình hay nói: enjoy the process 😁. Hãy để việc học trở thành một phần của cuộc sống của bạn.
Công việc ngày càng khó, và cho dù có áp dụng AI/tự động hóa dẫn đến tăng năng suất thì một ngày bạn cũng chỉ có 24 giờ và năng lượng giới hạn để xử lý. Nên cách duy nhất để không bị burnout là giờ nào việc đó. Ăn uống ngủ nghỉ, tập luyện hợp lý để cơ thể có đủ năng lượng cho những việc quan trọng. Ngoài đầu tư cho kiến thức, kĩ năng thì cũng nên đầu tư cho sức khỏe và dinh dưỡng để có thể đi được đường dài. Mình đã có loạt bài về burnout và cách vượt qua, mời bạn đọc:
Và cuối cùng, nếu bạn chịu đọc được tới dòng này thì mình rất trân trọng nỗ lực và thời gian bạn bỏ ra cho bài viết này. 🙏🏻
Sau đây là cách đơn giản để bạn có thể bắt đầu:
Xác định chuyên môn cốt lõi của bạn, bạn giỏi nhất ở đâu?
Bắt đầu tìm hiểu về AI và cách để có thể giúp bạn tối ưu hơn, năng suất hơn.
Chọn một kỹ năng mềm quan trọng mà bạn muốn cải thiện.
Cam kết với bản thân sẽ học, thực hành trong 3-6 tháng. Quan trọng là đều đặn!
Review lại và tự đánh giá kết quả rồi tiếp tục
Kết
Tương lai công việc thuộc về những người vừa có chuyên môn vững chắc, vừa biết cách thích nghi và tận dụng AI một cách thông minh.
Thay đổi không đáng sợ nếu bạn chủ động nắm bắt nó. Mỗi thay đổi đều đi kèm cơ hội để nâng cấp bản thân, mở ra nhiều cánh cửa mới cho sự nghiệp. Mỗi bước tiến, dù nhỏ, đều góp phần tạo nên một phiên bản tốt hơn của chính bạn. Và khi nhìn lại, bạn sẽ tự hào vì đã không ngừng phát triển, trở nên có giá trị hơn và vững vàng hơn trước mọi biến động. 🚀
✌️ Hẹn gặp lại bạn trong bài viết sau!
Bạn có suy nghĩ gì về bài viết này? Để lại comment cho mình biết nhé! Mình rất mong nhận được ý kiến từ độc giả của mình (và nếu bạn đã đọc được đến đây, thì bạn đúng là một người kiên trì và có sự tập trung cao độ đó 😁). Đừng ngần ngại để lại comment nhé, chắc chắn mình sẽ phản hồi!
See ya 🤖!
Bryant!
kiến trúc sư phần mềm
Tham khảo thêm Cousera: Industry skill brief 2025 để nắm được kĩ năng nào sẽ là xu hướng sắp tới.
mỗi lần đọc bài của anh Bryant đều thấy gần gũi như đang ngồi nói chuyện với nhau vậy.
trước giờ e vẫn hay tham phải biết mỗi thứ 1 tí nhưng giờ thấy có lẽ phải cân nhắc lại =))) cảm ơn anh vì những bài viết chất lượng như này ạ
Thank you anh Bryant vì bài viết chất lượng và tâm huyết quá ạ. Bản thân em rất resonate với phần cần giữ tinh thần Học tập suốt đời, 4 năm trc khi em còn chưa biết tới ngành elearning mà bây giờ với sự phát triển của A.I thì ngành sẽ còn đón nhận nhiều thay đổi chóng mặt hơn nữa. Kudos tới anh 🙌