Hãy quan sát những người giỏi nhất của bạn làm việc đủ lâu, bạn sẽ nhận ra một điều. Họ có những khuôn mẫu.
Một nhân viên bán hàng xuất sắc tiếp cận một cuộc gọi quan trọng với một cảm nhận rõ ràng về điều gì thực sự quan trọng. Họ tìm kiếm cuộc trò chuyện trước đó, xác định người mua thực sự, khám phá ra sự phản đối chưa được nói ra, và lần theo một lời hứa mà ai đó đã đưa ra ba tuần trước nhưng chưa bao giờ xuất hiện trong ghi chú.
Một trưởng nhóm hỗ trợ mạnh mẽ đọc một vụ khiếu nại của khách hàng theo một cách hoàn toàn khác. Ngoài nội dung ticket, họ còn nắm bắt được giọng điệu, lịch sử, giá trị tài khoản, nỗi đau về sản phẩm, và những tín hiệu tinh tế cho thấy một vấn đề nhỏ sắp trở nên lớn hơn nhiều.
Một lãnh đạo tài chính nhìn xa hơn những con số trên trang giấy. Họ hiểu biến động nào là quan trọng, biến động nào chỉ là nhiễu, và biến động nào cần một câu chuyện trước cuộc họp hội đồng quản trị.
Đây là công việc mà hầu hết các công ty đều phụ thuộc hàng ngày, nhưng nó thường khó nắm bắt, tổ chức và học hỏi.
Họ gọi đó là kinh nghiệm, óc phán đoán, gu thẩm mỹ, hay kiến thức tổ chức, nhưng trên thực tế, những phẩm chất đó có thể trở thành một cách trau chuốt để biện minh cho các quyết định củng cố các giả định và sở thích hiện tại.
Các công ty AI đang bắt đầu gọi đó là kỹ năng.
Tôi sẽ trình bày chi tiết về điều này trực tiếp vào Thứ Sáu lúc 10 giờ sáng theo giờ Thái Bình Dương. Đăng ký Skills 101 nếu bạn muốn phiên bản thực tế.
Kỹ năng là gì. Nó phù hợp ở đâu. Làm thế nào để ngừng giải thích đi giải thích lại cùng một công việc cho Claude và ChatGPT. Đăng ký miễn phí Skills 101.
Công Việc Vốn Đã Có Phương Pháp
Mọi công ty đều có những cách làm việc cụ thể hơn họ tưởng.
Cách bộ phận bán hàng chuẩn bị cho một hợp đồng gia hạn.
Cách nhóm sản phẩm biến phản hồi của khách hàng thành các ưu tiên. Cách bộ phận marketing biết một chiến dịch có thực sự hiệu quả hay không. Khi nào bộ phận hỗ trợ quyết định cần chuyển tiếp một vấn đề lên cấp trên. Quy trình kỹ thuật sử dụng để xem xét các thay đổi rủi ro. Cách bộ phận tài chính hiểu được những gì đã thay đổi trong doanh nghiệp.
Một số điều này được ghi chép lại. Hầu hết nằm rải rác trong các tài liệu, chuỗi Slack, mẫu biểu, bài thuyết trình cũ, các cuộc gọi đào tạo nhân viên mới, và trong đầu của những người đã làm việc đủ lâu để hiểu rõ hơn.
Kiến thức đó thường được coi là nền tảng, nhưng nó sắp trở thành cơ sở hạ tầng.
Các tác nhân AI chỉ hữu ích khi chúng hiểu nhiều hơn bản thân nhiệm vụ. Chúng cần hiểu phương pháp đằng sau nó.
Truy Cập Là Phần Dễ Dàng
Với AI, mọi người thường bắt đầu với việc truy cập dữ liệu.
Kết nối tác nhân AI với CRM. Thiết lập tích hợp Slack. Cấp quyền truy cập Google Drive. Kích hoạt kết nối với GitHub. Thiết lập kết nối với kho dữ liệu.
Tất cả những điều đó đều quan trọng. Một tác nhân AI không có quyền truy cập chủ yếu là phỏng đoán.
Nhưng truy cập không tạo ra công việc tốt. Một tác nhân AI có thể đọc mọi ghi chú bán hàng nhưng vẫn bỏ lỡ cấu trúc của một thương vụ.
Nó có thể tìm kiếm mọi ticket hỗ trợ nhưng vẫn không nhận ra khách hàng cần được chú ý ngay lập tức. Một mô hình có thể mở mọi tài liệu sản phẩm và vẫn tạo ra một bản PRD nghe có vẻ đúng nhưng lại thiếu quyết định thực tế.
Thách thức là giúp tác nhân AI hiểu cách công ty bạn tiếp cận công việc, chứ không phải mở rộng quyền truy cập thông tin của nó.
Đó là lúc các kỹ năng phát huy tác dụng.
Kỹ Năng Là Một Cách Làm Việc Có Thể Tái Sử Dụng
Một kỹ năng không chỉ đơn thuần là một prompt.
Trong khi một prompt bảo tác nhân AI làm gì trong một thời điểm cụ thể, một kỹ năng lại nắm bắt một cách làm việc có thể lặp lại.
Điều đó cho phép tác nhân AI áp dụng cùng một cách tiếp cận bất cứ khi nào nhiệm vụ đó xuất hiện.
Nó có thể bao gồm hướng dẫn, ví dụ, mẫu biểu, danh sách kiểm tra, kịch bản, tài liệu tham khảo và các quy tắc kinh nghiệm. Hình thức kỹ thuật có thể khác nhau. Phiên bản của Anthropic sử dụng một thư mục đơn giản với tệp SKILL.md và các tệp hỗ trợ tùy chọn. Các hệ thống khác sẽ sử dụng định dạng riêng của chúng.
Một kỹ năng đóng gói quy trình.
Nó nắm bắt các bước mà ai đó thực hiện và óc phán đoán họ áp dụng. Nó cũng ghi lại các trường hợp ngoại lệ mà họ theo dõi và tiêu chuẩn chất lượng họ mong đợi.
Các kỹ năng chuẩn bị cuộc gọi bán hàng có thể bao gồm cách đọc lịch sử tài khoản, những rủi ro cần nêu ra, cách đặt câu hỏi mở và một bản tóm tắt hữu ích trông như thế nào.
Đối với các báo cáo sau sự cố, một kỹ năng có thể bao gồm cách tái tạo lại dòng thời gian. Nó cũng có thể dạy mọi người tách biệt nguyên nhân khỏi triệu chứng, viết mà không đổ lỗi và biến bài học thành hành động.
Khi xây dựng bài thuyết trình cho hội đồng quản trị, một kỹ năng có thể bao gồm những chỉ số nào quan trọng. Nó có thể chỉ ra cách giải thích sự biến động, nội dung nào thuộc về phụ lục và câu chuyện thường bị đứt đoạn ở đâu.
Kỹ năng là phương pháp được làm cho có thể tái sử dụng.
Dữ Liệu, Trình Kết Nối, Kỹ Năng và Sự Tiến Hóa Thành Plugin
Thách thức đầu tiên đối với các hệ thống AI là truy cập.
Các mô hình cần một cách để tiếp cận thông tin và hệ thống nơi công việc thực sự diễn ra. Điều này dẫn đến các trình kết nối, MCP, API và tích hợp dữ liệu có thể cung cấp tài liệu, cơ sở dữ liệu, ứng dụng và hồ sơ kinh doanh cho AI.
Đó là một bước cần thiết. Nhưng chỉ truy cập thôi thì không tạo ra hành vi hữu ích.
Một trình kết nối có thể truy cập Salesforce. Nó không thể dạy một tác nhân AI cách nhóm của bạn chạy một buổi đánh giá dự báo.
Google Drive cũng có thể được kết nối, nhưng điều đó không cho tác nhân AI biết bài thuyết trình hội đồng quản trị cũ nào đáng sao chép và bài nào nên bỏ qua.
Một API có thể trả về các ticket hỗ trợ, nhưng nó không thể giải thích cách người quản lý hỗ trợ hiệu quả nhất của bạn xác định vấn đề nào thực sự khẩn cấp.
Đây là lúc các kỹ năng xuất hiện.
Dữ liệu và trình kết nối cung cấp bối cảnh.
Kỹ năng cung cấp óc phán đoán, quy trình và các cách làm việc có thể tái sử dụng.
Plugin thực sự là sự kết hợp của cả hai. Chúng kết hợp quyền truy cập vào hệ thống với khả năng thực hiện các hành động và quy trình làm việc.
Theo nghĩa đó, plugin là một phần của quá trình tiến hóa.
Đầu tiên là dữ liệu và trình kết nối.
Sau đó là các kỹ năng.
Thế hệ tiếp theo kết hợp cả hai thành các hệ thống thông minh có thể truy cập thông tin, hiểu cách công việc được hoàn thành và thực hiện hành động.
Đây là phần tôi sẽ đi sâu vào trực tiếp vào Thứ Sáu. Truy cập đưa các tác nhân AI vào công việc. Kỹ năng dạy chúng cách công việc được hoàn thành.
Tôi sẽ trình bày về kiến trúc, quy trình làm việc và nơi bắt đầu.
Khuôn Mẫu Này Có Trước AI
Điều này liên tục xảy ra trong điện toán.
Các lệnh Unix làm cho các thao tác hữu ích có thể tái sử dụng.
Shell scripts làm cho các chuỗi lệnh có thể tái sử dụng.
Thư viện làm cho mã có thể tái sử dụng.
API làm cho dịch vụ có thể tái sử dụng.
Quy trình làm việc làm cho các quy trình kinh doanh có thể tái sử dụng.
Kỹ năng làm cho óc phán đoán có thể tái sử dụng.
Đó là phần đáng chú ý.
AI không phát minh ra mong muốn đóng gói chuyên môn. Phần mềm luôn đi theo hướng đó.
Điều thay đổi là người thực thi.
Trong nhiều thập kỷ, con người phải đọc sách hướng dẫn và áp dụng nó. Giờ đây, các tác nhân AI có thể tải sách hướng dẫn, sử dụng công cụ, kiểm tra tệp, chạy script và tiếp tục.
Sách hướng dẫn có thể trở nên chủ động.
Điều đó làm thay đổi giá trị của việc ghi lại cách công việc được hoàn thành.
Thư Viện Kỹ Năng Trở Thành Tài Sản
Hãy tưởng tượng hai công ty sử dụng cùng một mô hình tiên tiến.
Một công ty kết nối mô hình với các hệ thống của mình.
Công ty kia kết nối mô hình với các hệ thống của mình và cung cấp cho nó một thư viện kỹ năng được xây dựng từ công việc tốt nhất của công ty.
Công ty thứ hai có một tài sản khác.
Các tác nhân AI của nó biết cách công ty chuẩn bị cho các cuộc gọi bán hàng, xem xét hợp đồng, viết bản tóm tắt ra mắt, điều tra lỗi, xử lý các vấn đề leo thang, tóm tắt nghiên cứu và giải thích hiệu quả tài chính.
Không hoàn hảo hay kỳ diệu.
Nhưng đủ nhất quán để tạo ra sự khác biệt.
Mỗi kỹ năng trở thành một phần nhỏ của đòn bẩy vận hành.
Một kỹ năng tốt ngăn chặn cùng một sai lầm bị sửa hai lần.
Một kỹ năng tốt hơn nâng cao tiêu chuẩn cho tất cả những người sử dụng nó.
Một kỹ năng tuyệt vời nắm bắt được óc phán đoán mà trước đây phải mất nhiều năm để xây dựng.
Đó là lý do tại sao một thư viện kỹ năng hoạt động như một cuốn sổ tay vận hành cho công ty mà các tác nhân AI thực sự có thể sử dụng.
Những Kỹ Năng Tốt Nhất Sẽ Là Riêng Tư
Sẽ có các chợ kỹ năng công cộng.
Một số sẽ hữu ích. Hầu hết sẽ chung chung.
Những kỹ năng có giá trị nhất sẽ tồn tại bên trong các công ty vì những phương pháp có giá trị nhất là cụ thể.
Quy trình xử lý khiếu nại của khách hàng, lăng kính đánh giá chất lượng bán hàng và tiêu chuẩn đánh giá sản phẩm của bạn.
Định dạng bạn sử dụng cho các bản cập nhật hội đồng quản trị, các lập trường pháp lý dự phòng mà bạn dựa vào và giọng điệu xác định thương hiệu của bạn.
Thậm chí cả cách bạn quyết định điều gì là quan trọng.
Đó là kiến thức mà đối thủ cạnh tranh không thể tải về.
Một tác nhân AI chung chung có thể đến với kiến thức rộng về bán hàng, hỗ trợ, tài chính, sản phẩm và kỹ thuật.
Điều làm cho nó hữu ích trong công ty bạn là học các quy trình, quyết định và bài học cụ thể mà nhóm của bạn đã tích lũy theo thời gian.
Bắt Đầu Với Công Việc
Đây là lý do tại sao chiến lược AI đầu tiên của mọi công ty nên là một thư viện kỹ năng.
Trước khi chọn nền tảng, hãy lập bản đồ các công việc lặp đi lặp lại.
Tìm các quy trình làm việc nơi những người có kinh nghiệm luôn vượt trội hơn những người khác.
Tìm kiếm các nhiệm vụ liên quan đến óc phán đoán, không chỉ nỗ lực.
Các cuộc gọi bán hàng, nghiên cứu khách hàng, chuyển tiếp hỗ trợ, PRD, báo cáo sau sự cố, hợp đồng, dự báo, ra mắt, phân tích cạnh tranh, ghi chú phát hành. Không có cái nào là công việc chính. Chúng là tất cả mọi thứ xoay quanh nó.
Sau đó, hãy tự hỏi người giỏi nhất trong nhóm làm gì khác biệt và những gì người khác thường bỏ qua.
Điều gì thu hút sự chú ý của họ đầu tiên?
Điều gì thường bị bỏ qua?
Những ví dụ nào định hình cách tiếp cận của họ?
Những câu hỏi nào xuất hiện lặp đi lặp lại?
Những sai lầm nào họ đang cố gắng tránh?
Làm thế nào họ định nghĩa thành công?
Đó là nguyên liệu thô. Biến nó thành một kỹ năng, đưa nó vào sử dụng, tiếp tục cải thiện nó và giữ người sở hữu nó gần với công việc.
Một công ty cần một vài kỹ năng làm cho công việc quan trọng trở nên nhất quán hơn.
Thư viện có thể phát triển từ đó.
Chiến Lược AI Thực Sự
Các công ty sẽ khai thác tối đa các tác nhân AI khi họ ngừng coi AI như một lớp trí thông minh chung chung rải rác khắp doanh nghiệp và thay vào đó nhúng nó sâu vào các quy trình làm việc nơi nó có thể thúc đẩy kết quả thực tế.
Hãy làm điều gì đó thiết thực hơn.
Dạy các tác nhân AI cách doanh nghiệp thực sự vận hành.
Biến óc phán đoán lặp đi lặp lại thành các hệ thống có thể tái sử dụng.
Làm cho các phương pháp của những người có hiệu suất cao nhất dễ áp dụng hơn, dễ cải thiện hơn và khó bị mất hơn.
Đó là sự thay đổi.
Lợi thế AI của một công ty sẽ đến từ công việc mà nó dạy cho mô hình làm tốt, thay vì từ mô hình mà nó chọn.
Mọi công ty đều có một cách vận hành.
Hầu hết là vô hình.
Kỹ năng làm cho nó trở nên hữu hình.
Thư viện kỹ năng làm cho nó có thể tái sử dụng.
Công ty của bạn đã có các kỹ năng.
Chúng nằm trong các tài liệu cũ, chuỗi Slack, cuộc gọi khách hàng, nghi thức đánh giá, ghi chú đào tạo nhân viên mới và trong đầu của những người biết công việc thực sự được hoàn thành như thế nào.
Thứ Sáu lúc 10 giờ sáng theo giờ Thái Bình Dương, tôi sẽ trình bày trực tiếp Skills 101.
Tôi sẽ chỉ cách ngừng giải thích đi giải thích lại cùng một công việc cho Claude và ChatGPT, và bắt đầu đóng gói các hướng dẫn để AI có thể làm việc theo cách của bạn một lần nữa.
