Những nhà thám hiểm, kẻ bóc lột và huyền thoại về kỹ sư 100x

Ngày 5 tháng 8 năm 2026Những nhà thám hiểm, kẻ bóc lột và huyền thoại về kỹ sư 100x Cách tiếp cận “tìm những người đặc biệt và phát huy những đặc điểm của họ” không phải là cách tốt nhất hoặc duy nhất để thúc đẩy việc áp dụng AI và năng suất trong nhóm kỹ thuật. Trong mọi tổ chức kỹ thuật đều có một người: người đầu tiên chọn một nhân viên mã hóa và bắt đầu bỏ rơi những người khác. Khi một hoặc hai kỹ sư đang hoạt động ở một quy mô hoàn toàn khác, lãnh đạo chắc chắn sẽ chú ý đến. Và, một cách khá tự nhiên, họ muốn tìm ra điều gì khiến những cá nhân đó trở nên đặc biệt, để họ có thể cố gắng áp dụng điều đó vào toàn bộ nhóm. Nhưng các kỹ sư đột nhiên chạy vòng quanh những người khác không nhất thiết phải đặc biệt theo một cách bền vững và dễ nhận biết nào đó. Điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà quản lý kỹ thuật và lãnh đạo công ty? Cách tiếp cận “tìm những người đặc biệt và phát huy những đặc điểm của họ” không phải là cách tốt nhất hoặc duy nhất để thúc đẩy việc áp dụng AI và năng suất trong nhóm kỹ thuật. Một sự liên tục, không phải là một dàn nhân vật Vivek Raghunathan, SVP kỹ thuật tại Snowflake, đã mô tả hình dạng của điều này trong tập Leaders of Code gần đây, mượn một phần tách ra từ học tập tăng cường: khám phá và khai thác. Trong tài khoản của anh ấy, khoảng 5% tổ chức kỹ thuật được tạo thành từ những “nhà thám hiểm” không biết sợ hãi: những người đang nỗ lực thử nghiệm và đẩy các công cụ AI đi xa hơn bất kỳ ai yêu cầu họ. Đây là những người xông vào văn phòng của bạn để cho bạn xem những gì họ vừa xây dựng. 95% còn lại là “những kẻ khai thác”: những người ít thực sự quan tâm đến việc khám phá đó, tự mình làm việc và chỉ muốn con đường trải nhựa được trao cho họ. Raghunathan cẩn thận lưu ý rằng từ này không có nghĩa là tiếng gõ cửa; nó chỉ mô tả một sở thích thực sự và hữu ích. (Chúng tôi sẽ giải thích thêm điều đó khi chúng tôi tiếp tục.) Sai lầm mà các tổ chức mắc phải là coi sự phân biệt giữa người khám phá/người khai thác như một hệ nhị phân: một tập hợp các ký tự được xác định một cách cứng nhắc thay vì một chuỗi liên tục. Mục tiêu không phải là phân loại mọi người thành “đặc biệt” và “kém đặc biệt hơn” mà là để di chuyển mọi người theo thang đo. Raghunathan nhấn mạnh, mục tiêu của lãnh đạo là thu hút được nhiều kỹ sư từ mức trung bình ở quy mô đó đến gần vị trí cao nhất, chứ không phải tìm kiếm bên ngoài công ty để khám phá và thuê bất kỳ ai có thể đã ở đó. Tại sao những động thái rõ ràng không hiệu quả Bạn không nhất thiết phải xác định trước những người khám phá. Những người đăng mức lợi nhuận gấp 100 lần không phải lúc nào cũng là những kỹ sư cấp cao nhất hoặc xuất sắc nhất trước khi các đại lý xuất hiện. Raghunathan cho biết những đặc điểm được khuếch đại nhờ AI là tính tò mò, khả năng thích ứng và sẵn sàng học hỏi chứ không phải thâm niên hay danh tiếng. Bất kỳ kế hoạch nào được thiết kế để xác định những kỹ sư giỏi nhất của bạn và đưa họ lên tuyến đầu để đào tạo AI đều nhắm mục tiêu sai đối tượng ngay từ đầu. Thiết kế chỉ dành cho những kẻ khai thác che đậy trần nhà của bạn. Nếu toàn bộ chiến lược AI của bạn là cung cấp cho mọi người con đường đã trải nhựa và gọi là xong, bạn sẽ nâng tầm nền tảng (thực sự có giá trị!), nhưng bạn sẽ không bao giờ biết được ranh giới thực sự trông như thế nào ở công ty của bạn, bởi vì không ai có chỗ để tìm kiếm nó. Thiết kế chỉ dành cho những người khám phá không có quy mô. Thất bại ngược lại cũng phổ biến không kém: Ban lãnh đạo hào hứng với việc một số ít người làm được những điều đáng chú ý và xây dựng toàn bộ câu chuyện AI xung quanh họ, trong khi 95% còn lại của tổ chức lặng lẽ tiếp tục thực hiện công việc tương tự nhanh hơn một chút. Một vài nghiên cứu điển hình đáng kinh ngạc không làm thay đổi sản lượng thực tế của tổ chức. Hãy coi đây là vấn đề tuyển dụng thay vì vấn đề di chuyển. Nếu bạn đang nghĩ, “Tôi sẽ đi thuê nhiều hơn trong số 5% đó,” Raghunathan cảnh báo thẳng thừng rằng bạn không thể xác định những người này ở bên ngoài một cách đáng tin cậy hơn là bạn có thể xác định bên trong. Đòn bẩy thực sự đang cố tình di chuyển những người đã có nhân viên đi xa hơn trên quy mô. Những gì thực sự cần quản lý ở đây Hãy để những người khám phá tự xác định và coi trọng họ khi họ làm vậy. Raghunathan mô tả những kỹ sư này rất dễ bị phát hiện. Họ là những người xuất hiện mà không được nhắc nhở, nhấn mạnh rằng có điều gì đó khẩn cấp, muốn demo những gì họ đã xây dựng vào cuối tuần. Các nhà quản lý nên coi những gì người khám phá tìm thấy là nguyên liệu thô đáng được khai thác và phổ biến, thay vì chỉ khen ngợi chúng và bỏ đi. Xây dựng cơ chế để thu hẹp khoảng cách chứ không chỉ quan sát nó. Một khi bạn có thể kể tên những gì các nhà thám hiểm đang làm khác đi, công việc sẽ trở thành việc thu hẹp khoảng cách giữa phần giữa và phần trên cùng của thang đo. Bạn đạt được điều này thông qua thời gian học tập có cấu trúc, xây dựng cộng đồng thực hành xung quanh các công cụ AI và sự hướng dẫn trực tiếp. Mọi người sẽ không học bằng thẩm thấu. Đo lường chuyển động dọc theo thang đo, không chỉ sự hiện diện của các giá trị ngoại lệ. Một số giai thoại 100 lần là một câu chuyện hay nhưng lại là một thước đo kém. Câu hỏi hữu ích hơn là: Có bao nhiêu người đã tiến lên một mức có ý nghĩa trong quý này? Có bao nhiêu người vẫn còn mắc kẹt ở điểm xuất phát như sáu tháng trước? Cung cấp cho những kẻ khai thác sự tín nhiệm thực sự cho những gì họ đang tối ưu hóa. 95% không phải là vấn đề cần giải quyết; đa số họ đang ưu tiên hoàn thành công việc thực tế của mình một cách chính xác hơn là mày mò khám phá. Mục tiêu không phải là biến họ thành những nhà thám hiểm. Thay vào đó, đó là để đảm bảo con đường trải nhựa mà họ đang dựa vào sẽ ngày càng tốt hơn và nhanh hơn vì có ai đó đang thay mặt họ thực hiện việc khám phá. Câu hỏi đáng ngồi cùng Hãy quay lại với một hoặc hai kỹ sư đột nhiên hoạt động ở một quy mô khác. Sự cám dỗ là đặt những mẫu vật đầy hứa hẹn này dưới kính hiển vi để hiểu và tái tạo những phẩm chất khiến chúng trở nên đặc biệt. Nhưng chiến lược đó là ngõ cụt vì rất khó dự đoán kỹ sư nào sẽ trở thành nhà thám hiểm. Nhiệm vụ của lãnh đạo là xây dựng một hệ thống liên tục tìm kiếm người tiếp theo, chuyển những khám phá của họ thành kiến thức có thể dạy được và đưa phần còn lại của tổ chức lên quy mô lớn hơn—thay vì chờ sét đánh hai lần. Leaders of Code là một phần của Podcast Stack Overflow. Để đề xuất chủ đề hoặc khách mời, hãy gửi email tới podcast@stackoverflow.com.