Tiêu đề Video: Cách Xây Dựng một Công Ty Tự Cải Thiện với Trí Tuệ Nhân Tạo
Tác Giả Video: YC Root Access
Dịch: Peggy

Chú thích Biên Tập: Trong buổi trò chuyện của YC batch mới nhất này, Đối tác cộng đồng của YC, Tom Blomfield, không thảo luận về "Làm thế nào để Sử dụng Trí Tuệ Nhân Tạo để Nâng Cao Hiệu Quả của Nhân Viên," mà là về một vấn đề sâu hơn: Khi AI không còn chỉ là Đồng lái tự động mà có thể cảm nhận, ra quyết định, sử dụng công cụ, chấp nhận phản hồi và tự điều chỉnh, thì công ty chính mình nên được thiết kế lại như thế nào?

Quyết định cốt lõi của Tom là, công ty truyền thống vẫn hoạt động như một "Đội quân La Mã": thông tin được chuyển tiếp dọc theo cấp bậc, các chỉ thị được phân phối xuống từ chuỗi quản lý. Nhưng AI đang phá vỡ giả định tổ chức này. Điều thực sự quan trọng không phải là khiến kỹ sư viết thêm 20% mã, mà là trích xuất kiến thức kinh doanh rải rác ở trong email, Slack, cuộc họp, tài liệu và trí óc con người, biến nó thành ngữ cảnh tổ chức mà AI có thể đọc, gọi và lặp lại.

Theo quan điểm của Tom, công ty AI nguyên thủy trong tương lai sẽ bao gồm một loạt các vòng lặp AI đệ quy, tự cải thiện: hệ thống cảm nhận sự thay đổi bên ngoài từ email khách hàng, đơn yêu cầu hỗ trợ khách hàng, và dữ liệu sản phẩm, sau đó thông qua tầng quy tắc, công cụ và cửa kiểm tra chất lượng thực hiện quyết định, cuối cùng học và điều chỉnh tự động dựa trên kết quả. Bên trong YC, đã có nỗ lực thử nghiệm cơ chế tương tự: agent không chỉ trả lời câu hỏi, mà còn giám sát các truy vấn thất bại, xác định xem có cần công cụ mới, cơ sở dữ liệu mới hoặc chỉ mục mới không, và tự động gửi mã, kiểm tra, hợp nhất và triển khai. Nghĩa là, công ty có thể tiếp tục tối ưu hóa khi người sáng lập ngủ.

Điều này cũng có nghĩa là, tác động của AI đối với công ty sẽ không dừng lại ở tầng công cụ, mà sẽ thay đổi cấu trúc tổ chức một cách sâu sắc hơn. Tom đề xuất "đốt token, đừng tăng nhân sự" — điểm bottleneck của các công ty khởi nghiệp trong tương lai có thể không còn là số lượng nhân viên, mà là việc sử dụng token, chất lượng ngữ cảnh kinh doanh và khả năng đọc được của kiến thức toàn bộ tổ chức. Các vai trò phối hợp mà quản lý tầng trung sẽ đảm nhận sẽ bị thay thế mạnh mẽ bởi AI, trong khi các IC, người trực tiếp có trách nhiệm và vai trò con 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 làm cho công ty trở nên hiệu quả hơn, mà là nó đang thay đổi bản chất hình thái tổ chức "công ty" chính. Khi phần mềm có thể tạo ra tạm thời, quy trình có thể tự động cải thiện, kinh nghiệm có thể tiếp tục được tích luỹ vào não bộ tổ chức, điều mà người sáng lập thực sự cần xây dựng, có lẽ không còn là một đội ngũ với cấu trúc cấp bậc rõ ràng, mà là một hệ thống thông minh có thể liên tục học hỏi và tự tối ưu.

Dưới đây là bản gốc:

Tái Thiết Lập Cách Vận Hành: Công Ty Không Nên Hoạt Động Giống Như Đội Quân La Mã Nữa

Phần nội dung này một phần dựa trên một bài diễn văn trước đó của Diana. Đoạn video từ cuối tuần đã được đăng trực tuyến và rất tuyệt vời. Ngoài ra, Jack Dorsey đã đăng một số tweet khoảng hai ba tuần trước mà tôi nghĩ cũng rất thú vị, vì vậy tôi đã "mượn" khá nhiều ý tưởng của ông, và đẩy chúng vào chia sẻ lần này.

Chia sẻ này sẽ trừu tượng hơn, cao cấp hơn, chủ yếu là để thảo luận về cách chúng ta nên suy nghĩ lại việc xây dựng công ty.

Thiết kế của đội quân La Mã, bản chất là để chiếu quyền lực từ trung tâm La Mã này ra bên ngoài, bao phủ cả hai lục địa, thậm chí lan rộng cho đến khu vực xung quanh tường thành Hadrian ở gần Scotland. Nó dựa vào một cấu trúc tầng lớp lồng vào nhau, mỗi tầng có mức quản lý ổn định. Mỗi tầng đều có người đảm nhận rõ ràng, họ chịu trách nhiệm chuyển tiếp lệnh từ trên xuống, và thông tin từ dưới lên.

Nếu bạn quan sát đa số công ty ngày nay, bạn sẽ nhận thấy rằng họ thực sự vẫn hoạt động giống như một đội quân La Mã: con người là kênh truyền thông thông tin. Điểm trong nhóm tweet của Jack Dorsey khiến ấn tượng sâu đậm đối với tôi là, chúng ta luôn mặc định rằng tổ chức tầng lớp là cách tốt nhất để tạo ra đơn vị giá trị kinh tế của tổ chức. Nhưng tôi nghĩ, Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang phá vỡ giả thiết này.

Một năm trước, nếu bạn hỏi mọi người AI có tác dụng gì, họ thường sẽ nói về "năng suất": ví dụ Copilot giúp kỹ sư tăng hiệu quả 20%, tích hợp Copilot vào luồng công việc, giúp nhóm giao phần mềm nhiều hơn. Nhưng tôi nghĩ, đây thực sự là cách hiểu có vấn đề. Đó giống như việc trên cơ sở làm việc cũ, lắp đặt một động cơ mạnh mẽ hơn. Điều đáng suy nghĩ thực sự không phải là làm thế nào để đưa một công cụ AI vào tổ chức cũ, mà là tưởng tượng lại chính công ty là gì, cách nó nên hoạt động.

Ví dụ, như những gì Garry vừa nói, tôi thực sự tin rằng, một mình anh ấy hiện có thể tạo ra mã nguồn nhiều hơn cả một nhóm kỹ sư. Điều thực sự khiến tôi liên tục suy nghĩ, là làm thế nào để rút trích kiến thức lĩnh vực bên trong công ty, và biến nó thành ngữ cảnh, bộ kỹ năng, hoặc bất kỳ cái gì bạn muốn gọi là nó.

Được gọi là kiến thức lĩnh vực, kiến thức kinh doanh, know-how, ban đầu được phân tán trong đầu người, tin nhắn Slack, email, tài liệu Notion. Những thông tin này cùng định nghĩa cách công ty của bạn hoạt động. Một khi bạn có thể làm cho những kiến thức này trở nên rõ ràng, có thể đọc được, bạn có thể chuyển từ tổ chức tầng lớp sang một tổ chức thông minh được điều khiển bởi phần mềm AI gốc.

Làm Cho Công Ty Hoạt Động Tốt Hơn Khi Ngủ: Cách Mạng Đóng Vòng AI Tự Động Phát Hiện, Sửa Chữa và Triển Khai

Trí tuệ nhân tạo không phải là một thứ đứng bên cạnh công ty. Nó không chỉ là một công cụ mà kỹ sư sử dụng để tăng cường hiệu suất. Tôi nghĩ rằng chúng ta có thể tưởng tượng lại công ty như một chu trình AI đệ quy, tự cải tiến. Điều này rất quan trọng, vì khi công ty đạt được điều này, nó thậm chí sẽ tiếp tục tự cải thiện trong khi bạn đang ngủ.

Ví dụ.

Diana cũng đã đề cập đến chu trình AI này trong bài thuyết trình của cô ấy. Trước tiên, nó có một "tầng cảm biến". Thuật ngữ này có vẻ phức tạp, nhưng thực tế có thể rất đơn giản: email từ khách hàng, ticket hỗ trợ, thay đổi mã code, người dùng hủy đăng ký, dữ liệu thông số sản phẩm điều khiển từ xa, tất cả đều là dữ liệu cảm biến, để có thông tin từ thế giới bên ngoài.

Sau đó là tầng chiến lược hoặc tầng quyết định, cũng chính là các quy tắc: AI có thể làm gì, những điều nào cần phải xin phép con người, những hoạt động nào cần phải ghi chép. Tiếp theo là tầng công cụ, hơi giống như kỹ năng và mã code mà Garry đã đề cập, bản chất là các API xác định, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu, xem lịch v.v., đó là một bộ công cụ mà AI có thể gọi.

Tiếp theo là cổng kiểm tra chất lượng, như kiểm tra xác định mức độ, bộ lọc an toàn và xem xét của con người về các vấn đề có nguy cơ cao. Cuối cùng là cơ chế học tập: hệ thống tương tác với thế giới thực, phát hiện nơi nào nó không hoạt động, sau đó gửi phản hồi trở lại bước khởi đầu của chu trình.

Nếu mỗi bước đều có thể chạy mà không cần can thiệp của con người, hoặc chỉ cần một ít can thiệp từ con người, thì hệ thống sẽ trở nên ngày càng hoàn thiện trong khi bạn ngủ.

Tôi có thể cung cấp một số ví dụ thực tế đang chạy hiện nay của chúng tôi. Ban đầu, chúng tôi làm một agent, bạn có thể hỏi nó, nó có một số công cụ xác định, có thể truy vấn cơ sở dữ liệu của chúng tôi. Ví dụ một câu hỏi rất đơn giản: lần cuối cùng tôi đã tham gia giờ làm việc văn phòng với công ty này là khi nào?

Sau đó, nó thông minh hơn một chút. Ví dụ, tôi đang tham gia giờ làm việc với một công ty nào đó, họ cần tìm hiểu về ngành công nghiệp dầu khí. Hệ thống này có thể truy vấn cơ sở dữ liệu theo cách khác nhau, kết hợp với các phương pháp như RAG, để tìm ra năm người sáng lập liên quan, và đề xuất gặp gỡ cho bạn.

Nhưng đây vẫn chỉ là một sidekick, một loại agent phụ. Nó vẫn là cách AI được sử dụng trong năm ngoái: AI giúp tôi hiệu quả hơn khi làm việc nhóm, giúp tăng hiệu suất làm việc của tôi lên 20% hoặc 30%.

Điều thực sự khiến tôi có "khoảnh khắc aha" là khi chúng tôi đặt một agent giám sát lên hệ thống này. Nó sẽ xem xét mỗi truy vấn mà mỗi nhân viên YC phát động, xác định những truy vấn nào thành công, những truy vấn nào thất bại. Sau đó nó sẽ hỏi: Tại sao thất bại? Làm thế nào để truy vấn này thành công? Chúng ta cần công cụ xác định mới không? Cần cập nhật tệp kỹ năng không? Cần một cơ sở dữ liệu mới không? Cần một chỉ số mới không?

Điều đó giờ đây thật sự xảy ra tự động vào ban đêm. Nó sẽ viết code, gửi yêu cầu hợp nhất đến kho code của YC, để một agent khác xem xét, sau đó hợp nhất, triển khai. Vì vậy vào ngày hôm sau, khi một con người khác đến hỏi cùng một câu hỏi, truy vấn đó sẽ thành công.

Với tôi, đây mới chính là khoảnh khắc then chốt. Điều đó không chỉ khiến một con người trở nên có giá trị hơn 20% hoặc 30%. Mà là trí tuệ nhân tạo tự mình thực hiện chu trình này, tìm ra cách tự cải thiện.

Tôi nghĩ, nếu bạn có thể xác định phần nào của công ty có thể hoạt động như vậy, và giảm thiểu vai trò thực hiện và giám sát của con người càng nhiều càng tốt, thì bạn có thể đầu tư token vào vấn đề đó, và công ty sẽ tiếp tục cải thiện.

Có nhiều ví dụ khác. Ví dụ, nếu bạn có dữ liệu phân tích sản phẩm, bạn có thể để một agent phân tích dữ liệu sản phẩm, tìm ra bước nào gây ma sát lớn nhất trong quy trình bán hàng. Nó có thể nghiên cứu các phương pháp tốt nhất, thiết lập một cuộc thử nghiệm A/B, chạy trong một tuần, chọn ra phiên bản hoạt động tốt nhất, sau đó triển khai lên production.

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

Dịch vụ khách hàng cũng vậy. Gợi ý từ khách hàng liên tục đến, bạn có thể sử dụng một agent để phân loại. Agent đó ở một mức độ nào đó giống như giám đốc sản phẩm và giám đốc công nghệ của bạn, nó phải đưa ra quyết định: chúng ta không muốn thực hiện gợi ý này, loại bỏ; nhưng gợi ý kia phù hợp với lộ trình của chúng ta, có thể hoàn thành ngay đêm nay. Vậy là viết code, triển khai, đưa lên production, trao trực tiếp cho khách hàng, toàn bộ quá trình không cần sự can thiệp của con người.

Vì vậy, nếu bạn có thể xem xét mỗi phần của công ty như một chu trình AI đệ quy tự cải thiện, nó sẽ trở thành một cái gì đó hoàn toàn khác biệt so với mô hình công ty tầng lớp kiểu "quân đoàn La Mã".

Ít chú ý đến số lượng nhân viên, nhiều token đốt: Công ty gốc AI sẽ định hình cấu trúc tổ chức

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

Điểm đầu tiên là: Đốt token, thay vì tăng số lượng nhân viên. Hiện nay, chúng ta thấy rằng đến Demo Day, doanh thu trung bình mỗi nhân viên đã tăng gấp khoảng 5 lần so với 18 tháng trước. Tôi nghĩ rằng xu hướng này sẽ tiếp tục mở rộng vào giai đoạn vòng đầu tiên và vòng B. Sớm thôi, cái hạn chế thực sự của bạn sẽ không phải là số lượng nhân viên, mà là lượng token sử dụng.

Hiện tại, cách đo thô nhất định là đo lường lượng token mà mỗi người sử dụng. Tất nhiên, chỉ số này trong các trường hợp cực đoan rất ngớ ngẩn, cũng rất dễ bị lạm dụng. Nhưng theo hướng, tôi nghĩ rằng nó đúng. Chúng ta hiện đang ở giai đoạn khám phá "điều gì thực sự có thể". Vì vậy, mỗi người nên tận dụng tối đa, xem xem cái mới điên rồ này mà trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện được gì.

Một khi bạn biến nó thành bảng xếp hạng và kết nối việc thăng chức hoặc sa thải với chỉ số này, điều đó chắc chắn sẽ bị can thiệp, chắc chắn sẽ bị biến dạng. Nhưng theo hướng đi, việc xác định ai trong tổ chức đang tận dụng token đến cùng, ai không, thực sự là một cách để xác định xem bạn nên dành thời gian cho những nhân viên nào.

Tôi nghĩ, quản lý tầng trung kết thúc rồi. Ít nhất đối với vấn đề phối hợp như vậy, tôi không nghĩ rằng quản lý tầng trung còn cần thiết nữa, trí tuệ nhân tạo sẽ làm điều đó.

Theo tôi, tương lai có hai vai trò quan trọng. Jack Dorsey đề cập ba, nhưng tôi không thích cái thứ ba lắm, nên tôi loại bỏ nó. Tôi nghĩ quan trọng thực sự là hai vai trò: Mỗi người đều phải trở thành IC, nghĩa là người đóng góp cá nhân, người xây dựng, người vận hành. Và điều chính là, cần có một người trực tiếp chịu trách nhiệm. Để đẩy mạnh bất kỳ điều gì, đều cần một người được chỉ định rõ ràng chịu trách nhiệm, không phải một uỷ ban, cũng không phải một nhóm người.

Tôi nghĩ, công ty hoàn toàn có thể được xây dựng trên nền tảng IC. Quản lý tầng trung thực sự đã chấm dứt. Và xây dựng một công ty tự cải thiện, đó là tầm nhìn.

By the way, tôi cảm thấy mọi người hiện đều đang ở phía trước nhất về vấn đề này. Tôi cũng rất muốn biết mọi người đi đến đâu rồi. Bây giờ cảm giác mọi người vẫn đang khám phá ranh giới. Tôi không chắc chắn liệu đã có ai đó đã xây dựng một công ty thực sự tự cải thiện trên mỗi chức năng. Có lẽ tôi đã nhầm, bạn có thể chứng minh cho tôi biết tôi đã sai.

Nếu là tôi, tôi sẽ làm gì trước tiên?

Việc quan trọng đầu tiên cần phải làm, là để toàn bộ tổ chức trở thành dữ liệu AI có thể đọc, có thể hiểu. Điều này có nghĩa là gì? Đó có nghĩa là bạn phải ghi lại mọi thứ.

Đơn giản ở chỗ, hiện tại tất cả email của toàn bộ đối tác của chúng tôi, nếu bạn gửi email cho đối tác YC, email đó sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của YC. Mỗi tin nhắn Slack, mỗi tin nhắn riêng, mỗi lần giờ hành chính, chúng tôi đã bắt đầu ghi âm tất cả trong ba bốn tháng qua. Mọi sự việc diễn ra, chỉ cần được ghi lại, đối với AI nó đã xảy ra; nếu không được ghi lại, đối với hệ thống thông minh của bạn, nó chưa bao giờ xảy ra.

Ngay trước đây tôi đã trò chuyện với một số người sáng lập ở đây, chúng tôi đã trao đổi rất nhiều thông tin tốt về công ty của họ. Mỗi cuộc trò chuyện tôi đều nghĩ rằng, tôi thực sự nên ghi âm đoạn trò chuyện này. Vì có một người vừa nãy cần tôi giới thiệu một người, bây giờ tôi thậm chí đã quên người đó cần giới thiệu là ai. Khi đó tôi hứa rồi nói là có thể, sau đó tôi nhắc nhở anh ta là sau này gửi email cho tôi, vì tôi biết chắc chắn rằng tôi sẽ quên, và tôi sẽ trò chuyện với 20 người tiếp theo.

Vì vậy, điều này có thể cần phải dựa vào điện thoại di động, thiết bị ghi âm, kính thông minh, hoặc lắp đặt micro trong từng phòng. Tóm lại, mọi thứ cần phải được ghi lại, để mà AI có thể đọc hiểu được nó.

Sau đó, giống như Garry đã nói, bạn cần phải phân tách người nói và tổng hợp bức xứ. Bạn không thể đơn giản đặt 100,000 giờ ghi âm vào cửa sổ ngữ bản. Bạn phải tổ chức chúng, tổng hợp, nén xuống và tinh chế thành các phần quan trọng, sau đó để lại một số gợi ý cho trí tuệ nhân tạo.

Ví dụ: các bạn ai đọc qua hút ấm của YC chưa? Mong là mỗi người trong phòng đã mặt khích bí muốn. Không sao cả. Hút ấm lớn phần nội dung được viết từ năm năm đến mười năm trước, giờ đã hơi lạc hậu.

Vào cuối tuần trước, Harsh đột ngột nghĩ ra: mình đã gom khoảng 2000 giờ ghi âm của office hours trong ba tháng qua, tại sao không tạo lại một bản hút ấm?

Vì vý, bạn có thể cung cấp cho hệ thống một loạ̣t hướn dẫn, trước hết là tổ chức, nén, tô̂̉ng hợp ghi âm, sau đó chia theo chủ đề như gửi vô̂́n, tuyển dụng, mâu thuân đối tác sáng lập, rồi cho nó vie̾́t lậi một bản hút ấm mới. Đến cuối tuần, anh ấy đã tạo ra một bản hút âm dài 150 trang, chất lượng nghiêm trọng hơn so với phiên bản hiện tải.

Quan trọng hơn, bây giờ chúng ta có thể cập nhật mô̂̃i tháng một lần. Vì vý, chúng tại hút ấm đã trở thành một hệ thống tự cập nhạ̣t. Mọi ý kiến mới, sẽ được so sánhý với hút ấm hiện tãi, hoạ̣c được bỏ đi. Thế là hút ấm trở thành một não não sông cập nhạ̣t, mang trong mình một chút ý kiến mỗi tuần đến người sáng lập.

Tất nhiên, nó không dùng lại ở tầng hút âm. Bạn có thể sử dụng nó làm nguồn tham sỏ với hệ thống trợ lý AI. Và vý, bất thầy gự̣ để hỏi trúng bất ki đó không chân nhạt và nhạ̀m hoặc nhận đoói đượẹ. Nhưng yêu cầu đạ̊ phải là kiến thuộẹ hiệ̂u cho AI đọ̣c đươc. Vì vý, bạn phải ghi lập mỗi thái nguyên.

Điểm thú hai thật ra không 마i độ et: nếu có một điều gì đó cô thể sinh ra một biệu hi�u có thể tự cập nhạ̣t và độc đươc bởi AI, hãy giữ lại; nếu không có, hãy n�o đi dích.

Điểm thú ba là, m�i chức năng đều nên có thể sinh ra phần mệ̀m của riêng mình. Trong qua khứ, chúng ta có thể nói "biệu đòn", nhưng bây giờ không mố́ị là biệu �i�inh, mà là phần mệ̀m sinh ra theo y êu cầu. Codex 5.5 bây giờ đã đủ tốt, hầu hết các phần mệ̀m nọ̣i bộ đƣ̉i là biệu đ�n và biệu hiệu, bạn có thể sinh ra mọi hiợậu m�̣t với một chất lượng khá cao. Cuối tuần qua, tôi đã thử nghiệm một số cái nội bộ của chúng tôi, hiệu quả thựa sự không thể tin dụoc.

V�̀y, tất cả các nhóm triển khai nội bộ nên đứng ở tầng này: có hiể̉u bie̺n về kinh doanh, rồi tự sinh ra biểu hiệu và quy trình làm việc của riêng mình.

Và t�i sẽ xem những ph�̀n mềm n�y như là những thứ hoàn toản có thể ném đi. Thực sự nên giữ gìn là dữ lieu. Giống như Garry nói, anh ấy đã lưu tất cả thư điện tử dưới dạng Markdown, không bao giờ đi đếowặđào đâu cả. Nhưng phần mềm chín là sự tồn tại c�a ngắn hạ̣m, tạm thời. Bạn có thể sinh ra nó và cũng có thế̉ sinh viền nó l�i.

Điều thực sự có giá trị là sự hiểu biết về doanh nghiệp trong tâm trí con người: cách mà chức năng này hoạt động, cách chúng ta tổ chức một sự kiện YC, và những điều tương tự. Đối với phần mềm được sử dụng thực sự để thực hiện sự kiện, bạn có thể tạo ra một phiên bản cho sự kiện đó, sử dụng xong thì bỏ đi. Một tháng hoặc hai tháng sau, mô hình trở nên thông minh hơn, bạn có thể vứt bỏ phần mềm cũ, cung cấp chỉ thị gốc cho nó, và tạo ra một phiên bản phần mềm mới.

Vì vậy, theo tôi, giá trị nằm ở ngữ cảnh doanh nghiệp và kỹ năng. Còn phần mềm xây dựng trên cơ sở đó chỉ là tạm thời.

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

Theo tôi, thực sự chúng ta đang bàn luận về một "bộ não tập thể của công ty". Tôi biết có nhiều người trong phòng đều đang làm những điều tương tự. Phần giữa đó - tất cả dữ liệu của bạn, tất cả email, tin nhắn trực tiếp, kỹ năng, hiểu biết - đó chính là bộ não tập thể của công ty.

Con người đặt ở rìa của bộ não lớn này, chịu trách nhiệm tương tác với thế giới thực. Nghĩa là, con người là nơi mà hệ thống trí tuệ tiếp xúc với thế giới thực. Con người có thể tiếp cận vào những tình huống mà mô hình chưa thể tiếp cận tạm thời. Ví dụ như sự kiện họp, hoặc một số tình huống mới lạ, phức tạp. Điện thoại ban đầu tôi định dùng làm ví dụ, nhưng hiện nay AI cũng dễ dàng tham gia vào tình huống điện thoại.

Điển hình hơn là những tình huống không quen, đánh giá đạo đức, khoảnh khắc rủi ro cao. Ví dụ như một người sáng lập đang đến gặp chúng tôi, nói rằng anh ta đang xem xét chia tay với người đồng sáng lập. Những khoảnh khắc thực sự nguy hiểm, dày công nghệ, bạn vẫn muốn có một con người ở đó.

Đó là vị trí của con người. Đối với nhiều công ty của bạn, cuộc trò chuyện bán hàng cũng vậy. Trong 20 năm tới, theo tôi, tại hiện trường bán hàng vẫn sẽ cần một con người trong phòng.

Vì vậy, theo tôi, con người sẽ sống ở rìa của bộ não tập thể của công ty, chịu trách nhiệm đưa trí tuệ vào thế giới thực.

Tôi đã vượt quá thời gian, người dẫn chương trình có lẽ đã sắp ra lệnh dừng tôi lại. Cuối cùng, tôi để lại cho bạn một câu hỏi: Nếu bạn hôm nay bắt đầu một công ty của riêng mình, bạn có muốn thiết kế nó ngay từ đầu theo hình thái như vậy không?

Đa số các công ty của bạn vẫn đủ nhỏ, hoàn toàn có thể làm như vậy. Vì vậy, tôi nghĩ rằng không có lí do gì bạn không có thể. Và tôi biết, cũng có một vài người đang phá bỏ và xây dựng lại công ty của mình ngay tại hiện trường.

Vậy là tôi sẽ kết thúc ở đây, và chuyển thời gian cho Pete. Cảm ơn mọi người.

[Liên kết video]

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