Cách “Thuê” Một Đội Quân AI: Những Bài Học Đắt Giá Từ Người Sáng Lập Claude Code

Chúng ta đang đứng ở thời điểm đầu năm 2026, nhìn lại một cuộc cách mạng đã thay đổi hoàn toàn định nghĩa về hiệu suất lao động

1. Lời mở đầu: Kỷ nguyên của những “Đồng nghiệp kỹ thuật số”

Chúng ta đang đứng ở thời điểm đầu năm 2026, nhìn lại một cuộc cách mạng đã thay đổi hoàn toàn định nghĩa về hiệu suất lao động. Nghịch lý của thập kỷ trước là càng có nhiều công cụ, con người càng bận rộn với “toilome work” – những tác vụ quản trị lặp đi lặp lại, vắt kiệt thời gian sáng tạo.

Sự xuất hiện của Claude Cowork và Claude Code không chỉ là một nâng cấp về phần mềm; đó là sự ra đời của những “đồng nghiệp kỹ thuật số”. Trong cuộc đối thoại chiến lược giữa Greg Isenberg và Boris – cha đẻ của Claude Code và đồng sáng lập Claude Cowork – chúng ta không chỉ thấy cách dùng AI, mà thấy cách “thuê” và quản trị một đội quân AI thực thụ. Những bài học dưới đây là lộ trình để bạn không chỉ tồn tại mà còn dẫn đầu trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo phát triển theo hàm mũ.

2. Claude Cowork: Khi AI vượt qua “bài kiểm tra của cha mẹ”

Trong khi Claude Code chinh phục các kỹ sư qua giao diện dòng lệnh (terminal), nó vẫn tồn tại một rào cản tâm lý lớn với 99% người dùng phổ thông. Boris nhận ra rằng để AI thực sự bùng nổ, nó phải đơn giản đến mức “cha mẹ bạn cũng dùng được”.

Claude Cowork ra đời từ triết lý đó. Được xây dựng trên nền tảng Claude Agent SDK, nó mang sức mạnh thô của một kỹ sư AI vào một giao diện đồ họa (UI) thân thiện. Điểm đột phá nằm ở hệ thống “Skills” (MCP): các gói kỹ năng được đóng gói sẵn giúp Claude xử lý những định dạng tệp phức tạp như Excel, Salesforce, hay thậm chí là AutoCAD. Thay vì phải vật lộn với kỹ thuật, người dùng chỉ cần tập trung vào mục tiêu. Đây là bước ngoặt biến AI từ một công cụ chuyên dụng thành một cộng sự đa năng cho mọi phòng ban.

3. Định nghĩa lại “Agentic AI”: Không chỉ là trò chuyện, mà là hành động

Trong thế giới AI hiện đại, khái niệm “Agentic” (tính đại lý) thường bị lạm dụng. Với Boris, một AI “Agentic” thực thụ phải có khả năng sử dụng công cụ và tương tác trực tiếp với hệ điều hành.

• Tương tác tệp tin: Tự động tổ chức, đổi tên và cấu trúc lại dữ liệu trong thư mục được cấp quyền.

• Làm chủ trình duyệt: Sử dụng Chrome extension để thực hiện các thao tác như một thực tập sinh: điền Google Sheets, soạn thảo Gmail hoặc điều phối công việc trên Slack.

Đặc biệt, Boris nhấn mạnh vào kỹ thuật Reverse Elicitation (Gợi mở ngược). Một AI agent thông minh không bao giờ giả định khi kế hoạch còn mơ hồ. Thay vào đó, nó sẽ chủ động “hỏi ngược” lại người dùng để làm rõ các chi tiết thiếu sót (ví dụ: một ngày tháng bị mờ trên hóa đơn) trước khi thực thi. Đây chính là yếu tố tạo nên sự tin cậy trong môi trường chuyên nghiệp.

4. Chiến thuật “Multi-clauding”: Quy trình Lập kế hoạch - Kiểm chứng - Thực thi

Sai lầm lớn nhất của người dùng là giao việc tuần tự và ngồi chờ. Boris đề xuất chiến thuật “Multi-clauding”: vận hành song song 5-10 phiên làm việc (tabs) cùng lúc. Vai trò của con người lúc này chuyển dịch từ “người thực hiện” sang “người điều phối” (tending to your Claudes).

Quy trình chuẩn của một chuyên gia hiệu suất AI sẽ là:

1. Khởi tạo: Giao mục tiêu cho nhiều tab Claude khác nhau.

2. Lập kế hoạch (Plan): Đợi AI đưa ra bản kế hoạch chi tiết (Plan mode).

3. Kiểm chứng (Verify): Quay lại từng tab, tinh chỉnh và phê duyệt kế hoạch.

4. Thực thi tự động (Auto-accept edits): Sau khi kế hoạch được duyệt, hãy để AI tự động thực thi và sửa lỗi mà không cần can thiệp thủ công.

Dù mô hình có độ trễ (latency) nhất định, nhưng khả năng làm việc song song này cho phép bạn hoàn thành khối lượng công việc của một tuần chỉ trong vài giờ.

5. Nghịch lý chi phí: Tại sao mô hình thông minh nhất lại rẻ nhất?

Nhiều doanh nghiệp thường chọn các mô hình nhỏ để tiết kiệm tiền dựa trên đơn giá mỗi token. Tuy nhiên, Boris chỉ ra một tư duy phản trực giác: Sử dụng Opus 4.5 kèm tính năng Thinking cho mọi nhiệm vụ thực tế là phương án rẻ nhất.

• Chi phí đơn vị (Unit Cost) vs. Chi phí hoàn thành mục tiêu (Cost to Goal): Các mô hình thông minh hơn có khả năng lập kế hoạch (Steering) tốt hơn hẳn.

• Iteration Tax (Thuế lặp lại): Với các mô hình kém thông minh, bạn mất rất nhiều token để sửa lỗi và yêu cầu AI thực hiện lại. Opus 4.5 với khả năng “Thinking” sâu giúp giảm thiểu số lượt phản hồi, từ đó tối ưu hóa tổng chi phí để đạt được kết quả cuối cùng.

Trong kinh tế học AI, thông minh hơn đồng nghĩa với việc ít sai lầm hơn, và ít sai lầm hơn chính là tiết kiệm nhất.

6. Claude.md: “Bộ não chung” và Kỹ thuật Tích lũy (Compound Engineering)

Dựa trên khái niệm “Compound Engineering” của Dan Shipper, đội ngũ tại Anthropic duy trì một tệp văn bản thuần mang tên Claude.md. Đây không chỉ là một tệp hướng dẫn, mà là “linh hồn” của dự án.

Mỗi khi AI mắc lỗi hoặc có một quy chuẩn mới được thiết lập, thay vì viết code phức tạp để sửa, các kỹ sư chỉ cần cập nhật quy tắc đó vào Claude.md.

“Nó giống như việc viết một quy tắc kiểm tra lỗi (Lint Rule) bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bạn không bao giờ để AI mắc một lỗi hai lần. Theo thời gian, tệp này tích lũy tri thức và biến AI thành một chuyên gia hiểu sâu sắc ngữ cảnh riêng biệt của đội ngũ bạn.”

7. Trao cho AI “đôi mắt” để tự kiểm chứng kết quả

Một AI không có khả năng nhìn thấy kết quả mình tạo ra thì không thể đạt đến độ hoàn thiện tuyệt đối. Boris sử dụng một hình ảnh so sánh đầy sức nặng:

“Hãy tưởng tượng một họa sĩ tài năng nhưng bị bịt mắt khi vẽ tranh. Dù kỹ thuật có giỏi đến đâu, kết quả cũng không thể hoàn hảo. AI cần ‘nhìn thấy’ thành quả của nó – dù là một giao diện web, một email hay một bảng tính – để tự điều chỉnh và đạt độ chính xác cao nhất.”

Việc tích hợp Chrome Extension cho phép Claude tự truy cập vào môi trường thực tế để chạy thử nghiệm (test) và kiểm tra thị giác (visual check). Đây là bước cuối cùng để loại bỏ những sai sót ngớ ngẩn mà các mô hình cũ thường gặp phải.

8. Kết luận: Đừng lập kế hoạch tuyến tính cho một tương lai lũy thừa

Bộ não con người có xu hướng tư duy tuyến tính (đường thẳng), nhưng công nghệ AI đang phát triển theo hàm mũ. Chỉ trong hai tháng gần đây, Boris tiết lộ một con số gây sốc: AI đã viết 100% mã nguồn (code) cho các dự án của anh. Điều mà một năm trước chúng ta coi là không tưởng, nay đã trở thành tiêu chuẩn.

Tương lai không dành cho những người đứng ngoài quan sát. Hãy “nhúng tay vào làm” (get your hands dirty), cài đặt Claude Cowork, xây dựng tệp Claude.md cho riêng mình và bắt đầu vận hành đội quân AI của bạn ngay hôm nay.

Câu hỏi dành cho bạn: Khi AI có thể đảm nhận 100% các tác vụ thực thi và viết code cơ bản, giá trị độc bản mà bạn mang lại cho tổ chức sẽ là gì, nếu không phải là khả năng điều phối và tầm nhìn chiến lược?