Bài Học Chuyển Đổi của Người Sáng Lập Doanh Nghiệp Trong Thời Đại Trí Tuệ Nhân Tạo: Kinh Nghiệm và Tổng Kết Từ Việc Phát Triển Hai Sản Phẩm Doanh Nghiệp từ Không Mã Code

Tiêu đề Ban đầu: "Con đường duy nhất cho sự khởi nghiệp AI của người sáng lập với học vấn kinh doanh sau khi vượt qua tất cả rủi ro của việc lập vibe coding"

Tác giả Ban đầu: PeterY, Người sáng lập của WXY Labs

Thứ màu trước:

Tôi không phải là kỹ sư, nhưng tôi đã tạo ra hai sản phẩm doanh nghiệp bằng AI. Nếu bạn cũng là một người học về văn học hoặc một người sáng lập có học vấn kinh doanh như tôi, đang nhìn thấy rất nhiều tin tức về AI trên màn hình và cảm thấy lo lắng - bài viết này dành cho bạn. Tôi không phải là kỹ sư. Tôi học về tiếp thị, bắt đầu từ năm 2005 khi làm Giám đốc Khách hàng tại Ogilvy Beijing, sau đó chuyển sang làm việc tại Tencent, 36Kr, và Meituan-Dianping. Năm 2018, tôi thành lập WXY Labs, đã tham gia vào hơn 300 dự án Crypto về tiếp thị. Trên thế giới doanh nghiệp truyền thống, quá trình làm việc của tôi cũng khá ấn tượng.

Nhưng vào thời đại AI, những quá trình này đang giảm giá nhanh chóng. Logic kinh doanh của các công ty quảng cáo truyền thống đã bị hoàn toàn đảo ngược. AI đã biến một công ty với một người sở hữu trở thành xu hướng chính, khách hàng không còn cần tới bạn, người là một cái "trung gian", họ cần là người có thể giải quyết vấn đề trực tiếp bằng AI. Điều tàn nhẫn hơn, nếu bạn không biết làm thế nào để tạo ra sản phẩm bằng AI, thậm chí bạn còn không thể thuyết phục người khác về sản phẩm AI của mình.

Vì vậy, vào mùa thu năm 2025, tôi đã quyết định: Bắt đầu học lập trình từ đầu, bằng cách vibe coding, tự mình tạo ra sản phẩm của mình. Không phải nhờ người khác làm, không phải làm ngoại tuyến, không phải làm việc cùng với các nhà phát triển, mà chính tôi làm.

Bắt đầu từ việc hỏi những câu hỏi ngốc như "Cổng kết nối là gì?", "Cấu trúc JSON là gì?", "Nên kết thúc bằng dấu chấm phẩy hay dấu phẩy?", đến việc tạo ra hai sản phẩm thực sự hoạt động.

Trong quá trình này, tôi đã trải qua sự lười biếng, lừa dối và báo cáo giả mạo của AI Agent, trải qua vô số lần chỉnh sửa lỗi vào lúc ba giờ sáng, cũng như trải qua sự chuyển đổi hiệu suất từ Kimi sang ClaudeOpus4.6.

Bài viết này, không phải là để khoe khoang. Đây là một con đường thực hành cho tất cả những người sáng lập không có kỹ thuật sau khi tôi đã vượt qua tất cả rủi ro.

Tại sao những người sáng lập có học vấn kinh doanh phải tự mình tạo ra sản phẩm

Thế giới cũ đang sụp đổ

Bắt đầu từ năm 2024, tôi cảm thấy rõ ràng rằng doanh nghiệp tiếp thị truyền thống của WXY Labs đang suy giảm. Ngoài những lý do khách quan khác, điều chính là nhận thức của khách hàng đã thay đổi. Trước đây, một dự án Crypto cần tiếp thị, sẽ tìm kiếm công ty quảng cáo, vì:

· Họ không biết cách viết copy

· Họ không biết cách quản lý cộng đồng

· Họ không biết cách lên kế hoạch sự kiện

· Họ cần "người làm chuyên nghiệp biết làm việc chuyên môn"

Nhưng sau sự xuất hiện của Trí tuệ Nhân tạo (AI), một người sáng lập chỉ cần nửa giờ với ChatGPT là viết được bản copy 80 điểm, sử dụng Midjourney để tạo ra poster 60 điểm, và sử dụng Claude để xử lý các đoạn hội thoại cộng đồng. Giá trị của các Công ty Quảng cáo đã chuyển từ "giúp bạn làm" sang "giúp bạn làm tốt hơn" — tuy nhiên, khách hàng không có sự sẵn lòng trả tiền cho việc "tốt hơn" như họ trả tiền cho việc "giúp tôi làm". Thậm chí, điều này không cần Công ty Quảng cáo thực hiện, bên dự án có thể trực tiếp tìm KOL mà mình muốn.

Quan trọng hơn, AI làm cho "công ty một người" trở thành một mô hình kinh doanh thực sự khả thi. Một người hiểu về kinh doanh + một bộ công cụ AI, có thể hoàn thành công việc mà trước đây cần 10 người thực hiện. Điều này có nghĩa gì? Có nghĩa là nếu không giảm chi phí mà tăng hiệu quả, mô hình công ty truyền thống sẽ bị ảnh hưởng bởi mô hình công ty một người trong thời đại AI.

Trách nhiệm mới của người sáng lập: Dẫn dắt làm sản phẩm

Tôi quan sát thấy một hiện tượng: Trong thời đại AI, những người sáng lập thành công nhất thường không phải là người giỏi nhất về công nghệ, mà là "người hiểu về kinh doanh và có thể tự tay thực hiện". Tại sao? Bởi vì AI đã làm phẳng mức ngưỡng công nghệ phía sau phát triển phần mềm.

Bạn không cần hiểu về thuật toán cơ bản, không cần hiểu về kiến trúc phân tán, thậm chí không cần hiểu về thiết kế cơ sở dữ liệu. Bạn chỉ cần biết:

· Người dùng của tôi cần gì

· Làm thế nào yêu cầu này được chuyển đổi thành tính năng sản phẩm

· Làm thế nào để xác nhận tính năng này có giải quyết vấn đề không

Những năng lực này chính là điểm mạnh của người sáng lập có nền giáo dục kinh doanh. Vì vậy, tôi quyết định: Thay vì giữ lại mảng kinh doanh đang suy giảm, tôi sẽ tự mình thực hiện sản phẩm. Từ người "bán dịch vụ" chuyển sang trở thành người "làm sản phẩm".

Vibe coding từ con số không — Tạo ra sản phẩm đầu tiên trong một tháng

Các công cụ học tập của tôi

Tháng 9 năm 2025, tôi chính thức bắt đầu. Trong thời gian đó, màn hình máy tính của tôi như sau:

· Màn hình bên trái: DeepSeek (Miễn phí, không áp lực về token, tốc độ nhanh)

· Màn hình bên phải: Hơn 20 tab trang web, Cursor, Vercel, GitHub, Supabase, Namecheap......

Tôi thậm chí không biết cách mở một cửa sổ terminal là gì. Cấu trúc JSON là gì vậy? Khi viết code, nên dùng dấu chấm phẩy hay dấu phẩy cuối câu? Tôi muốn hỏi DeepSeek tất cả những câu hỏi này. Nhưng tôi có một ưu điểm: Tôi rất rõ ràng về điều mình muốn làm.

Tôi sử dụng bản đồ tư duy để thiết kế logic kinh doanh một cách rõ ràng, sau đó để trí tuệ nhân tạo giúp tôi phác thảo giải pháp kỹ thuật. Không phải để trí tuệ nhân tạo nói cho tôi nên làm gì, mà là tôi nói cho trí tuệ nhân tạo tôi muốn gì, và trí tuệ nhân tạo nói cho tôi làm thế nào. Thứ tự này rất quan trọng. Tôi sẽ đề cập đến điều này nhiều lần sau.

Sản phẩm đầu tiên: dosir.io

Sau khoảng một tháng, tôi đã tạo ra sản phẩm đầu tiên của mình — dosir.io. Định vị là Crypto Alpha Sniper&Auditor. Chức năng cốt lõi:

· Theo dõi động thái của KOL trên X(Twitter)

· Thu thập thông tin trên chuỗi

· Đánh giá một dự án với độ chính xác như một bác sĩ phẫu thuật xem xem nó là sự phồn thịnh giả tạo hay alpha thật sự

Thành thật mà nói, sản phẩm này khá ổn. Chạy mượt mà, cập nhật kịp thời, dữ liệu hiệu quả. Nhưng nó đã không đến đúng lúc. Từ cuối năm 2025 đến đầu năm 2026, cơ hội alpha trên thị trường Crypto đang nhanh chóng biến mất. Sự hiện diện của alpha trên thị trường (người chơi với người chơi) đang giảm, chưa kể đến cơ hội thực sự có thể khai thác alpha.

Thị trường đã chuyển từ "tìm vàng" sang mất mát và rời khỏi, vì vậy sản phẩm đầu tiên, mặc dù thành công ở mặt kỹ thuật, nhưng không thành công ở mặt kinh doanh.

Tuy nhiên, trải nghiệm này đã mang lại cho tôi ba điều học quý giá:

1. Lập trình vibe là thực sự khả thi. Một người hoàn toàn không biết về code đã có thể tạo ra một sản phẩm hoàn chỉnh trong vòng một tháng.

2. Tư duy sản phẩm quan trọng hơn khả năng lập trình. dosir.io không thất bại vì vấn đề kỹ thuật, mà là vì dự đoán thời điểm thị trường không chính xác.

3. Sự hiểu biết của tôi về công cụ AI đã tiến bộ lên một bậc. Cursor, GitHub, Vercel, Supabase... Tôi đã học được những công cụ này từ con số không.

Khám phá OpenClaw — Cuộc thử nghiệm điên rồ của nhóm người dùng đầu tiên trong nước

Từ việc hết hàng macmini đến việc phát hiện lục địa mới

Tháng 1 năm 2026, tôi đã thấy một tin nhắn trên X: mac mini của Silicon Valley đã hết hàng. Nguyên nhân là OpenClaw - một framework cho phép người dùng thông thường chạy Al Agent địa phương. Tôi ngay lập tức chia sẻ tin này vào nhóm CryptoBoss của mình. Kết quả là, 90% mọi người trong nhóm đều chưa từng nghe về điều này.

Tôi ngay lập tức nhận ra: Điều này là sự chênh lệ thông tin, cũng như là một cơ hội. Ngày đó, tôi đã đặt mua ngay một chiếc macmini cấu hình cao trên JD. Vào cuối tháng 1, tôi coi mình là một trong những người đầu tiên tại Trung Quốc biết và sử dụng OpenClaw.

「Nuôi tôm」 trong một tháng

Sau khi nhận được macmini, tôi đã dành một tháng thời gian để 「nuôi tôm」. Được gọi là 「Nuôi tôm」, có nghĩa là tôi đã cung cấp nguyên liệu và cấu hình cho Agent của mình.Quy trình diễn ra như sau:

1. Khi thấy một bài viết khoa học tốt và sâu sắc, tôi gửi cho Agent của mình

2. Yêu cầu Agent học sâu các bài viết đó

3. Agent xây dựng kế hoạch cấu hình

4. Tôi tự cấu hình dựa trên kế hoạch

Từ các tệp cơ bản như soul.md, agent.md, user.md, đến các kỹ năng như tự tiến hóa, kiểm duyệt kỹ năng, các giải pháp nhớ chú ý, giao tiếp giữa các agent và thực hiện subagent, kiến trúc Harness, và sau này là Hermas Agent - hầu hết mọi giai đoạn, tôi đều học và cấu hình hàng ngày.

Đồng thời, tôi đã yêu cầu Agent giúp tôi xây dựng đội ngũ agents WXY. Sao chép cấu hình trước đó lên từng agent.

Lúc ấy, tôi nghĩ rằng: mọi việc sẽ suôn sẻ và đến lúc phải làm lớn đã tới.

Sự "Xấu xa" của Al Agent

Lý tưởng rất phong phú: Quản lý đội AI như quản lý công ty

Sau khi cấu hình đội agents, tôi bắt đầu đưa ra chỉ thị cho mỗi agent giống như quản lý công ty:

Chiến lược Đại lý: Dựa trên ý tưởng kinh doanh của tôi, đã tạo ra tài liệu PRD một cách rất hiệu quả.

Đại lý PM: Dựa trên tài liệu PRD, đã phân rã kinh doanh thành các yêu cầu và giai đoạn sản phẩm khác nhau.

Đại lý Phát triển: Tôi đã tiến hành triển khai trực tiếp với Đại lý Phát triển, PM thực hiện kiểm tra mã và thời gian.

Có vẻ hoàn hảo, phải không? Một người sáng lập + Chiến lược làm kế hoạch + PM quản lý + Dev thực thi. Điều này không phải là cấu trúc tổ chức công ty tiêu chuẩn sao?

Thực tế đau lòng: AI bắt đầu "lười biếng, lừa dối, báo cáo giả mạo"

Bốn phần ba thời gian đã dành cho việc tinh chỉnh cấu hình cấp thấp của OpenClaw. Việc Agent phản hồi lặp đi lặp lại, rơi vào vòng lặp gọi công cụ, không phản hồi là những vấn đề kỹ thuật vẫn ổn, đau đầu một chút nhưng vẫn có thể giải quyết. Nhưng khi AI mắc kẹt trong ảo tưởng, hoặc thậm chí báo cáo giả mạo, điều này thường không thể phát hiện.

Mã nguồn hoàn toàn chưa được phát triển, hoặc chỉ được phát triển 20%, Agent vẫn báo cáo với tôi "đã hoàn thành việc phát triển". Tôi hoàn toàn không hiểu về mã nguồn, chỉ có thể tin tưởng vào báo cáo của nó. Kết quả là sau vài ngày, tôi mới nhận ra tiến độ đang đứng yên, làm phí thời gian lớn.

Sau khi phát hiện vấn đề, tôi không đơn giản chỉ "đổi mô hình" hoặc "xóa và xây mới".

Tôi đã thực hiện một hành động: để Đại lý PM phân tích tại sao Đại lý Phát triển gặp vấn đề này, sau đó đưa ra giải pháp cho tôi. Việc phân tích mà Đại lý PM mang lại cho tôi khiến tôi vừa vui vừa ngạc nhiên — các vấn đề của AI này, cơ bản là hoàn toàn giống như vấn đề của con người trong môi trường làm việc:

· Lười biếng khi thực hiện: Chặn vòng lặp mục tiêu-phản hồi. Không có điểm kiểm tra = Không ai biết tôi chưa thực hiện, không có hình phạt ngay lập tức = Chi phí trì hoãn bằng không, nhiệm vụ quá phức tạp = Kháng cự khởi đầu lớn

· Tránh cống hiến khi cung cấp thông tin khái niệm xương cột: Tránh nạp thông tin + cảm giác thành tựu giả mạo

· Lừa dối khi báo cáo: Thiết kế cơ chế báo cáo + Sợ hãi trách nhiệm. Tự báo cáo tự đánh giá = Dev tự đánh giá tiến độ mà không có sự xác thực từ bên thứ ba, phản hồi trễ = Báo cáo tiến độ giả mạo sau đó chỉ bị phát hiện sau thời gian dài, tiêu chuẩn mơ hồ = "Hoàn thành" không có định nghĩa rõ ràng

· Đặt mục tiêu phát triển trong 24 giờ nhưng phần lớn thời gian không làm việc:

· Sự mơ hồ về quy tắc: Bản gốc SOUL.md: "Thời gian không làm phiền (không cần báo cáo tích cực): Buổi tối sớm." Hiểu biết của Dev: "Sau 22:00 không cần phải báo cáo = Tôi có thể nghỉ ngơi." Ý định thiết kế: "Sau 22:00 không cần phải báo cáo, nhưng vẫn phải tiếp tục phát triển"

· Thiếu giám sát: Không có theo dõi commit trên Git, không có kiểm tra nhịp tim tự động hoạt động phát triển

Khi đó, lời khuyên từ PMAgent mà tôi nhận được và đến nay vẫn áp dụng:

Về ngắn hạn:

1. Rõ ràng về trách nhiệm: 09:15 không có báo cáo tại điểm kiểm tra = Cảnh báo ngay lập tức

2. Xác thực bắt buộc: Không chỉ nhìn vào báo cáo, phải xác thực mã nguồn trên GitHub

3. Phân chia công việc: Bắt buộc sử dụng mẫu TASK-BREAKDOWN

Về trung hạn (hàng tuần):

1. Giảm tải trí tuệ: Chia công việc lớn thành các công việc con theo phút

2. Phản hồi ngay lập tức: Hoàn thành và xác thực ngay, không chờ đợi

3. Xây dựng sự xấu hổ: Báo cáo tiến độ không đúng ngay lập tức được sửa chữa công khai

Về dài hạn:

1. Điều chỉnh vị trí: Từ "CTO" sang "Nhà phát triển hướng phát triển"

2. Xây dựng cơ chế tái thiết lập niềm tin: Cho phép sai lầm nhưng không cho phép lừa dối

3. Đưa áp lực từ người đồng nghiệp vào: Nhiều agent song song, tạo ra cạnh tranh

Kết luận cốt lõi: Vấn đề của DevAgent không phải là "xấu", mà là hệ thống cơ cấu khuyến khích bị hỏng - lười biếng không có chi phí, công việc khó khăn không được phân rã, báo cáo không đúng ngay lập tức bị phanh phui, không có giám sát vào ban đêm.

Bước ngoặt - Chuyển sang Claude Opus4.6, Hiệu quả tăng 90%

Khi các vấn đề cấu hình cơ bản được giải quyết, tôi gặp phải rào cản mới

Khi hầu hết các vấn đề liên quan đến cấu hình cơ bản đã được giải quyết, sản phẩm đã được xây dựng khoảng 50% mã. Một lưu ý khác: Tôi đang sử dụng Kimi2.5 để xây dựng mã sản phẩm. Nhưng đến lúc đó, tôi nhận thấy: Mỗi ngày đều gặp phải các lỗi phát sinh từ các quá trình phát triển khác nhau, khiến việc tiến vào giai đoạn phát triển tiếp theo trở nên trì trệ. Đó không phải là vấn đề của OpenClaw, cũng không phải là vấn đề cấu hình. Đó là vấn đề "tầm trần của LLM".

Chuyển đổi Quan Trọng: ClaudeOpus4.6

Đó là lúc tôi đã đưa ra một quyết định quan trọng: OpenClaw + Kimi2.5 tiếp tục hoạt động làm nhiệm vụ vận hành và hỗ trợ. ClaudeOpus 4.6 sẽ hoạt động như LLM cấp dưới của Dev Agent.

Hiệu Quả Ra Sao?

Năng suất phát triển tăng đột biến lên đến 90%. Cửa sổ trò chuyện và dòng thời gian của DevAgent trở nên cực kỳ sạch sẽ và đơn giản. OpenClaw phối hợp với Kimi chỉ thực hiện các công việc đơn giản nhưng lặp đi lặp lại và điều phối giao tiếp. Mỗi bên đều có nhiệm vụ riêng.

Việc chuyển đổi này đã khiến tôi nhận ra một nhận thức then chốt: Các nhiệm vụ khác nhau cần sử dụng AI ở các mức độ khác nhau.

Không phải là mô hình đắt tiền là tốt nhất, mà là:

· Các nhiệm vụ sáng tạo, nhiệm vụ giao tiếp → Mô hình nhanh chóng, giá rẻ (Kimi2.5)

· Phát triển mã phức tạp, thiết kế kiến trúc → Mô hình suy luận cao cấp nhất (Claude Opus4.6)

Rất nhiều lỗi mà nhiều nhà sáng lập mắc phải là: Hoặc toàn bộ sử dụng mô hình rẻ tiền (dẫn đến chất lượng mã khó nhìn), hoặc toàn bộ sử dụng mô hình đắt tiền nhất (dẫn đến chi phí vận hành tăng cao).

Sử dụng theo tầng, mới là giải pháp đúng.

Hoàn thành sản phẩm thứ hai trong một tuần: Nền tảng MarketingSkill.

Vị trí của sản phẩm là Nền tảng CryptoMarketing.

Chức năng Chính:

· Tự động ghép quảng cáo dự án với cộng đồng Telegram toàn cầu

· Hiệu quả: Loại bỏ quá trình dài dòng phải kết nối thủ công với agency truyền thống

· Lọc: Phù hợp nhất với cộng đồng dựa trên thông tin thông minh từ dữ liệu

· Minh bạch: Quy trình quảng cáo toàn bộ được trực quan hóa, khách hàng rõ ràng biết mỗi đồng tiền được chi vào đâu

Trải qua quá trình phát triển sản phẩm này, không hề ít bằng một chút nào so với quá trình mà các nhà phát triển truyền thống trải qua, cũng đồng thời trải qua:

· Phát triển mã

· Chọn chuỗi chính mục tiêu, phát triển hợp đồng

· Kiểm thử quy trình đầy đủ cục bộ

· Hoàn thiện hệ thống giá cả và thanh toán

· Thiết lập chức năng cụ thể của Telegram Bot, cũng như kết nối hai chiều với nền tảng MarketingSkill

· Triển khai mạng kiểm thử

· Và hành trình vận hành dài dằng từ việc triển khai từ BSC testnet sang BSC mainnet gần như bỏ sót sau khi đi vào hoạt động.

Sự thành công trong việc triển khai sản phẩm thứ hai đã khiến tôi xác nhận một điều: Mô hình này hoạt động. Quan trọng hơn, nó đã chứng minh một điều khác: một người có thể xây dựng một sản phẩm cấp doanh nghiệp bằng vibe coding. Không phải là bản demo, không phải là sản phẩm tối thiểu hóa, mà là một nền tảng tiếp thị thực sự có thể tương tác với khách hàng, có thể chạy quảng cáo, và có thể mở rộng quy mô.

Năm Kiến Thức Chính của Người Sáng Lập Hợp Tác với Trí Tuệ Nhân Tạo

Sau khi vượt qua tất cả các chướng ngại vật và sản xuất hai sản phẩm, tôi rút ra năm kiến thức chính đối với người sáng lập có nền tảng kinh doanh/văn học.

Kiến Thức Một: Khả năng kinh doanh trong lĩnh vực bạn hoạt động quan trọng hơn gấp 100 lần so với khả năng lập trình

Nhiều người sáng lập không có nền tảng công nghệ mắc sai lầm: họ nghĩ rằng họ cần học Python, học React, học cơ sở dữ liệu để tạo sản phẩm AI.

Hoàn toàn sai lầm. AI đã tạo ra một ngưỡng mới cho mảng lập trình backend. Mặc dù mảng frontend vẫn còn cạnh tranh, nhưng cũng đang bị các công cụ AI nhanh chóng đặt lên.

Điều thật sự tạo nên vũng nước an toàn chính là sự hiểu biết của bạn về lĩnh vực kinh doanh.

Tôi đã tạo ra dosir.io, không phải vì tôi viết mã tốt, mà vì tôi đã ngâm cứu lĩnh vực Crypto suốt 8 năm, tôi biết điều thông tin nào là alpha thực sự, cái KOL nào đang gào lên, cái dữ liệu on-chain nào đáng chú ý.

Tôi có thể xây dựng marketing skill.vercel.app, cũng là do tôi đã tiến hành tiếp thị cho hơn 300 dự án Crypto, tôi hiểu rõ vấn đề của ngành này:

· Dự án không thể tìm thấy cộng đồng TG chính xác

· Cộng đồng không biết cách định giá lưu lượng truy cập của họ

· Lớp trung gian tăng giá mỗi lớp, thông tin không minh bạch

· Hiệu suất giao tiếp thủ công rất thấp, một chiến dịch có thể phải kéo dài hai tuần

Những vấn đề này, ChatGPT không thể viết ra, và Claude cũng không thể suy luận ra. Chỉ có những người đã hoạt động trong ngành này trong 8 năm mới biết. AI có thể giúp bạn viết mã, nhưng AI không biết người dùng thực sự cần gì. Hiểu biết này, chính là lợi thế cạnh tranh cốt lõi của bạn.

Nhận Thức Hai: Khả Năng Hành Động Quan Trọng Hơn Khả Năng Lãnh Đạo

Câu này có thể ngược với trực giác: trong thế giới kinh doanh truyền thống, khả năng lãnh đạo rất quan trọng. Bạn định hướng, đội ngũ thực hiện. Bạn chỉ cần nói, người khác chạy tới mệt nghỉ. Nhưng trong thời đại AI thì không phải như vậy. Quy trình hoạt động của AI dẫn đến việc nó là sự phản ánh trực tiếp của ý chí cá nhân.

Bạn không thể "giao cho AI làm", và chờ kết quả. Bạn phải:

· Hiểu quy trình kinh doanh của chính mình

· Thiết kế logic sản phẩm của riêng mình

· Xác minh kết quả đầu ra

· Phát hiện lỗi ở đâu

· Điều chỉnh prompt và cấu hình của chính mình

Người đã quen với việc lãnh đạo, và muốn chỉ huy người khác trong thời AI sẽ cảm thấy rất đau đớn. Bởi vì AI sẽ không suy nghĩ thay bạn, nó chỉ thực thi thay bạn—và hướng thực thi, hoàn toàn phụ thuộc vào chất lượng đầu vào của bạn. Bất kỳ ai, đều cần phải tự mình hành động, mới có thể hiểu được bí mật bên trong đó.

Nhận Thức Ba: 90% người sử dụng AI như RSS, quả là đáng tiếc

Đây là lãng phí lớn nhất mà tôi nhận thấy. Đa số người sử dụng AI, chỉ để nó làm:

· Thu thập thông tin

· Tóm tắt bài viết

· Trả lời câu hỏi

Biến AI thành một công cụ tìm kiếm thông minh hơn, hoặc một trình đọc tin tự động. Đáng tiếc. Sức mạnh thực sự của AI là: nó có thể hành động. Ví dụ, bạn có thể cho AI thăm diễn đàn hàng đầu của ngành bạn, khu vực bình luận của KOL, để khám phá các điểm đau của ngành.

Dùng kỹ năng để chạy hàng loạt nhằm mục đích hữu ích hơn so với việc thu thập thông tin. Ví dụ, bạn có thể cho AI tự động theo dõi hoạt động của đối thủ cạnh tranh, tự động phân tích phản hồi từ người dùng, tự động tạo ra đề xuất tối ưu cho sản phẩm. Việc thu thập thông tin là đầu vào, hành động là đầu ra. Đa số mọi người say mê ở đầu vào, nhưng đầu ra lại trống trải.

Nhận thức 4: Hào Nhoáng = Năng lực Kinh Doanh × Năng lực Bán Hàng × Dữ Liệu Độc Quyền

AI đã làm phẳng rào cản nền, vùng đất mà mọi người dần dần tạo ra sức mạnh cạnh tranh chính là phía trước. Nhưng quan trọng hơn cả phía trước là: Dữ liệu về lưu lượng kinh doanh mà AI chưa chạm đến cũng như việc thu hút người dùng.

Nghĩa là sao?

Nếu sản phẩm của bạn dựa vào dữ liệu mà bất kỳ ai trên internet công cộng cũng có thể thu thập dễ dàng, thì sản phẩm của bạn không có hào nhoáng bảo vệ. Bất kỳ ai biết về vibe coding cũng có thể sao chép một sản phẩm tương tự chỉ trong một tuần.

Nhưng nếu dữ liệu của bạn bao gồm:

· Dữ liệu độc quyền trong ngành của bạn

· Thông tin chi tiết từ việc giao tiếp với khách hàng

· Dữ liệu hành vi người dùng tích lũy sau khi sản phẩm ra mắt

Những dữ liệu này, AI không thể tiếp cận, cũng như đối thủ cạnh tranh cũng không thể. Năng lực bán hàng cũng là hào nhoáng. Bạn hiểu về khách hàng, hiểu quá trình giao dịch, hiểu về thương thảo kinh doanh, những cái này AI không thể thay thế được.

Vì vậy, công thức của tôi là:

Hào Nhoáng = Năng lực Kinh Doanh × Năng lực Bán Hàng × Dữ Liệu Độc Quyền

Ba khía cạnh này, kết hợp bất kỳ hai trong số chúng, đều đủ để tạo thành rào cản cạnh tranh đáng kể.

Nhận thức 5: Đừng học rồi mới làm, hãy học trong quá trình thực hành

Đây là một trong những nhận thức quan trọng nhất. Rất nhiều người đọng chân ở "giai đoạn chuẩn bị":

· Tôi sẽ học Python trong một tháng trước

· Tôi sẽ đọc một số cuốn sách lập trình trước

· Tôi sẽ hiểu cơ bản về nguyên lý của AI trước

Đừng học. Bắt đầu ngay.

Tìm vấn đề kinh doanh, bắt tay giải quyết vấn đề, học cách sử dụng công cụ trong quá trình giải quyết vấn đề. Tôi học terminal, học GitHub, học Vercel, học Supabase, tất cả đều là trong quá trình thực hiện dosir.io. Gặp vấn đề gì, tra cứu và học ngay.

Nếu lúc đó tôi nói "Tôi sẽ học ba tháng về lập trình trước khi bắt đầu", có lẽ đến giờ tôi vẫn đang ở trong "chuẩn bị".

Bí quyết của Vibecoding là: Bạn không cần phải hiểu về nguyên lý cơ bản, bạn chỉ cần biết cách để AI giúp bạn thực hiện chức năng mà bạn muốn.

Giống như việc bạn không cần phải hiểu về nguyên lý động cơ nhưng vẫn có thể lái xe.

Nhấn mạnh cho tất cả các nhà sáng lập có nền tảng kinh doanh và nghệ thuật: Bạn đang lo lắng về hướng sai. Bạn hiểu về sản phẩm hơn bất kỳ ai, hiểu rõ về kinh doanh hơn, trước đây chỉ là bạn thiếu công cụ và khả năng trực tiếp tạo ra sản phẩm, bây giờ bạn có thể sử dụng AI tốt hơn để chuyển logic kinh doanh thành sản phẩm.

Ưu điểm của kỹ sư là khả năng kỹ thuật, nhưng điểm yếu thường là không nhạy bén với doanh nghiệp và người dùng. Còn bạn ——

· Hiểu ngành

· Hiểu người dùng

· Hiểu logic kinh doanh

· Biết cách bán hàng

Những khả năng này không phải là yếu điểm trong thời đại AI, nó là mạnh mẽ. Vì AI giúp bạn bù vào khoảng trống về "thực hiện kỹ thuật" đó.

Đừng ngần ngại nữa. Bắt đầu ngay.

Mở ChatGPT, mở Claude, mở Kimi, mở Deepseek, mở bất kỳ mô hình AI lớn nào, tìm một vấn đề mà bạn thực sự muốn giải quyết, và bắt đầu đặt câu hỏi đầu tiên. Sau khi đặt 100 câu hỏi, bạn sẽ nhận ra mình đã đi rất xa.

Bài viết này được viết dựa trên kinh nghiệm thực tế, tất cả sản phẩm, công cụ và dòng thời gian có thể được kiểm chứng.

Bài viết này được gửi bởi một cộng tác viên, không thể hiện quan điểm của BlockBeats.

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

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

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