Nội dung bài viết 11 phần
Có lẽ bạn đến đây vì đang tìm kiếm một người.
Bạn gõ vào Google những từ khóa như “Tâm Lê Marketing”, “Lê Thanh Tâm Marketing” hoặc đơn giản là “Lê Thanh Tâm là ai?”.
Có thể bạn từng nghe cái tên ấy ở đâu đó.
Cũng có thể bạn chỉ đang cố tìm đúng một người giữa rất nhiều người cùng tên.
Và rồi, bằng một cách nào đó, bạn đến được trang này.
Tôi là Lê Thanh Tâm.
Nhưng nếu câu hỏi của bạn thực sự là:
“Anh là ai?”
Thì tôi không muốn bắt đầu bằng một chức danh.
Bởi chức danh có thể thay đổi. Công việc có thể thay đổi. Những công cụ chúng ta sử dụng hôm nay vài năm nữa có thể trở nên lỗi thời.
Nhưng có một thứ đã theo tôi trong gần như mọi điều tôi làm:
Sự tò mò.
Tôi luôn bị hấp dẫn bởi những gì nằm phía sau một con số
Tôi thích tìm hiểu.
Tôi thích đặt câu hỏi.
Tôi thích những con số.
Nhưng điều khiến tôi tò mò nhất lại là một thứ rất khó đo lường bằng chính những con số ấy:
Hành vi con người.
Tại sao một người nhìn thấy một quảng cáo rồi lướt qua, trong khi một người khác lại dừng lại?
Tại sao có người đọc một bài viết đến tận dòng cuối cùng, còn người khác rời đi chỉ sau vài giây?
Tại sao cùng một thông điệp, có người tin tưởng nhưng có người nghi ngờ?
Tại sao một chiến dịch từng hoạt động rất tốt bỗng nhiên không còn hiệu quả?
Tại sao một con số tăng?
Và quan trọng hơn:
Phía sau sự tăng giảm ấy, con người đang nghĩ gì?
Tôi không nhớ chính xác mình bắt đầu đặt những câu hỏi như thế từ khi nào.
Chỉ biết rằng càng quan sát dữ liệu, tôi càng thấy những bảng số liệu tưởng như khô khan thực ra đang kể chuyện.
Một tỷ lệ chuyển đổi giảm không đơn giản chỉ là một ô màu đỏ trong báo cáo.
Nó có thể nói rằng thông điệp chưa đủ rõ.
Trải nghiệm chưa đủ tốt.
Nhu cầu của khách hàng chưa được chạm đúng.
Hoặc tệ hơn, có thể chúng ta đang tự tin nói về khách hàng trong khi thực chất lại chưa hiểu họ.
Một lượt tìm kiếm trên Internet cũng vậy.
Đằng sau một từ khóa không phải chỉ là “traffic”.
Đó là một con người đang tìm kiếm điều gì đó.
Một câu trả lời.
Một giải pháp.
Một sự xác nhận.
Một nỗi lo cần được giải tỏa.
Hoặc một mong muốn mà đôi khi chính họ cũng chưa biết cách gọi tên.
Và rồi tôi nhận ra:
Marketing, dữ liệu và hành vi con người không phải ba câu chuyện khác nhau.
Chúng là ba cách để nhìn vào cùng một câu chuyện.
Đó là lý do tôi đến với Marketing
Tôi thích Marketing không phải vì những chiến dịch hào nhoáng.
Không chỉ vì những quảng cáo đẹp.
Và cũng không chỉ vì con số doanh thu xuất hiện ở cuối một báo cáo.
Điều khiến Marketing hấp dẫn với tôi là nó nằm ở một giao điểm rất đặc biệt.
Giữa dữ liệu và cảm xúc.
Giữa lý trí và hành vi.
Giữa công nghệ và con người.
Bạn có thể bắt đầu một bài toán Marketing bằng một con số.
Nhưng nếu đào đủ sâu, cuối cùng bạn thường sẽ quay trở lại với một con người.
Họ đang cần gì?
Họ đang sợ điều gì?
Điều gì khiến họ chú ý?
Điều gì tạo ra niềm tin?
Và điều gì khiến họ hành động?
Tôi nghĩ mình đã có thể dành rất nhiều thời gian chỉ để theo đuổi những câu hỏi đó.
Cho đến khi một thứ khác xuất hiện và khiến cách tôi nhìn về công việc bắt đầu thay đổi.
AI.
AI không bắt đầu với ChatGPT
Ngày nay, khi nói đến AI, nhiều người nghĩ ngay đến một ô trò chuyện.
Chúng ta nhập một câu hỏi.
Vài giây sau, một câu trả lời xuất hiện.
Nó nhanh đến mức đôi khi tạo cảm giác AI chỉ vừa xuất hiện trong vài năm gần đây.
Nhưng câu chuyện thực sự dài hơn rất nhiều.
Mùa hè năm 1956, tại Dartmouth, một nhóm các nhà khoa học cùng theo đuổi một câu hỏi đầy tham vọng:
Liệu trí thông minh của con người có thể được mô phỏng bằng máy móc hay không?
Tại đó, thuật ngữ “Artificial Intelligence” được đặt tên và một lĩnh vực nghiên cứu mới dần được định hình.
Khi ấy chưa có những cuộc trò chuyện tự nhiên giữa con người và máy móc.
Chưa có những hệ thống có thể viết bài, tạo hình ảnh, phân tích tài liệu hay hỗ trợ lập trình chỉ từ vài dòng yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Những điều ngày nay chúng ta thực hiện trong vài giây khi làm việc với AI khi đó vẫn giống như một viễn cảnh ở rất xa.
Và con đường từ năm 1956 đến hiện tại cũng không phải một đường thẳng đi lên.
Đó là hàng chục năm của những ý tưởng, thử nghiệm, đột phá, thất vọng và cả những giai đoạn AI không thể đáp ứng kỳ vọng mà con người từng dành cho nó.
Rồi máy tính mạnh hơn.
Dữ liệu nhiều hơn.
Các phương pháp học máy tiến bộ hơn.
Mạng nơ-ron sâu bắt đầu đạt được những kết quả đáng chú ý trong nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ và phát hiện những quy luật mà rất khó mô tả bằng các tập hợp câu lệnh đơn giản.
Năm 2017, nghiên cứu “Attention Is All You Need” giới thiệu kiến trúc Transformer.
Một cột mốc quan trọng trên con đường phát triển của các mô hình ngôn ngữ hiện đại.
Nhưng với phần đông thế giới, bước ngoặt thực sự vẫn chưa đến.
Ngày AI bước ra khỏi phòng nghiên cứu
Ngày 30 tháng 11 năm 2022, OpenAI giới thiệu ChatGPT.
Và với rất nhiều người, mối quan hệ giữa con người và AI thay đổi từ đó.
AI không còn là một chủ đề xa xôi trong các phòng nghiên cứu.
Nó bước lên bàn làm việc.
Đi vào trình duyệt.
Xuất hiện trên điện thoại.
Và trở thành một phần trong những cuộc trò chuyện hằng ngày.
Rồi AI cũng bước vào thế giới của tôi.
Ban đầu, giống như rất nhiều người, tôi thử xem nó có thể làm được gì.
Viết.
Tóm tắt.
Phân tích.
Đưa ra ý tưởng.
Trả lời câu hỏi.
Có những lần kết quả khiến tôi thật sự bất ngờ.
Nhưng điều thú vị là:
những lần AI trả lời rất hay không phải thứ khiến tôi bị cuốn vào nhất.
Thứ khiến tôi chú ý nhiều hơn lại là những lần nó trả lời sai.
Đôi khi sai một cách rất thuyết phục.
Đôi khi trình bày một điều không chính xác bằng giọng điệu chắc chắn đến mức nếu người sử dụng không kiểm tra lại, họ rất dễ tin đó là sự thật.
Và chính lúc ấy, tôi bắt đầu nhìn AI bằng một cách khác.
Câu hỏi không còn là “AI làm được gì?”
Tôi nhận ra AI không phải một cỗ máy thần kỳ thay con người suy nghĩ.
Nó là một công cụ.
Một công cụ rất mạnh.
Nhưng giá trị của nó phụ thuộc rất nhiều vào người đang sử dụng.
Một câu trả lời tốt không chỉ phụ thuộc vào mô hình AI.
Nó còn phụ thuộc vào việc con người có biết đặt đúng vấn đề hay không.
Có cung cấp đủ ngữ cảnh hay không.
Có khả năng kiểm chứng kết quả hay không.
Và cuối cùng, có đủ hiểu biết để đưa ra quyết định hay không.
Kể từ đó, câu hỏi tôi quan tâm bắt đầu thay đổi.
Tôi không còn chỉ hỏi:
“AI có thể làm được gì?”
Tôi bắt đầu hỏi:
“Con người sẽ thay đổi như thế nào khi làm việc cùng AI?”
Đó là một câu hỏi thú vị hơn rất nhiều.
Cùng một AI, nhưng không phải ai cũng tạo ra cùng một kết quả
Một người chỉ biết đưa cho AI một câu lệnh sẽ làm việc khác một người biết cách đặt câu hỏi.
Một người hiểu dữ liệu sẽ nhìn thấy những thứ khác với một người chỉ đọc con số trên báo cáo.
Một người hiểu hành vi con người sẽ sử dụng AI khác một người chỉ xem AI như một cỗ máy viết nội dung.
Và một người có tư duy hệ thống sẽ không dừng lại ở việc hỏi AI một câu rồi nhận về một câu trả lời.
Họ có thể biến nó thành cả một quy trình.
Một phương pháp.
Một hệ thống làm việc mới.
Đó là lúc tôi bắt đầu nhìn thấy điểm giao nhau giữa những điều mình vốn quan tâm từ trước.
Con người.
Dữ liệu.
Công nghệ.
Dữ liệu giúp tôi nhìn thấy điều gì đang xảy ra.
Hành vi giúp tôi tìm hiểu vì sao nó xảy ra.
Marketing giúp biến những hiểu biết ấy thành giá trị.
Và AI mở thêm một con đường để tôi khám phá, thử nghiệm và mở rộng khả năng của mình.
Tôi không đi tìm một danh hiệu
Tôi nghĩ có một điều khá dễ xảy ra trong thời đại hiện nay.
Chúng ta học một công cụ.
Sử dụng nó thành thạo.
Rồi rất dễ đồng nhất bản thân mình với chính công cụ đó.
Nhưng công nghệ thay đổi quá nhanh.
Một công cụ hôm nay đang được nhắc đến khắp nơi có thể vài năm sau chỉ còn là một phần nhỏ trong một hệ thống lớn hơn.
Vì vậy, tôi không muốn hành trình của mình phụ thuộc vào một cái tên công nghệ nào.
Tôi cũng không nghĩ mình đang đi tìm một danh hiệu.
Tôi đang đi tìm câu trả lời.
Hôm nay, tôi có thể tìm hiểu một hành vi của khách hàng.
Ngày mai, tôi có thể đào sâu vào một tập dữ liệu.
Ngày kia, tôi có thể thử một công cụ AI mới.
Và một tháng sau, tôi hoàn toàn có thể nhận ra cách mình từng thực hiện một công việc đã trở nên lỗi thời.
Tôi thấy điều đó thú vị hơn là đáng sợ.
Bởi trong một thế giới thay đổi liên tục, có lẽ một trong những năng lực quan trọng nhất không phải là biết thật nhiều ở một thời điểm.
Mà là:
luôn còn khả năng học một điều mới và đủ tò mò để đặt lại những điều mình từng cho là đúng.
Tôi không chỉ muốn biết cách dùng một công cụ
Tôi muốn hiểu nguyên lý phía sau nó.
Tôi không chỉ muốn biết một thủ thuật.
Tôi muốn hiểu vì sao nó hoạt động.
Tôi không muốn chỉ nhìn thấy một con số.
Tôi muốn biết câu chuyện nào đang nằm phía sau con số ấy.
Và với AI cũng vậy.
Tôi không muốn sử dụng AI chỉ để làm nhiều việc hơn trong cùng một khoảng thời gian.
Nếu mục tiêu duy nhất của AI là giúp chúng ta viết thêm vài bài, tạo thêm vài hình ảnh hay xử lý thêm vài tài liệu mỗi ngày, tôi nghĩ chúng ta mới chỉ nhìn thấy một phần rất nhỏ của câu chuyện.
Điều khiến tôi tò mò hơn là:
Liệu AI có thể giúp con người suy nghĩ sâu hơn, nhìn rộng hơn và tạo ra những thứ trước đây chúng ta không đủ thời gian hoặc nguồn lực để thực hiện hay không?
Và nếu có thể, điều đó sẽ thay đổi cách chúng ta học, làm việc và tạo ra giá trị như thế nào?
Vì sao có lethanhtam.info?
Có lẽ đó cũng là lý do tôi xây dựng lethanhtam.info.
Không phải để tạo ra một nơi chỉ nói rằng tôi biết Marketing.
Không phải để nói rằng tôi biết AI.
Và càng không phải để tự gắn cho mình một danh hiệu thật kêu.
Internet đã có quá nhiều người tự nhận mình là chuyên gia.
Tôi muốn nơi này giống một cuốn sổ mở hơn.
Một nơi tôi ghi lại những gì mình đang tìm hiểu về Marketing.
Về AI.
Về dữ liệu.
Về hành vi con người.
Và quan trọng hơn, về cách tất cả những điều đó giao nhau.
Sẽ có những điều tôi đã biết.
Có những điều tôi đang học.
Có những điều tôi muốn thử nghiệm.
Và chắc chắn sẽ có cả những điều hôm nay tôi cho là đúng nhưng một ngày nào đó phải quay lại sửa vì nhận ra mình đã sai.
Tôi nghĩ điều đó hoàn toàn bình thường.
Bởi nếu chúng ta đang sống trong một thời đại mà công nghệ thay đổi từng ngày nhưng vẫn luôn chắc chắn mình đã biết đủ, có lẽ vấn đề không còn nằm ở tốc độ thay đổi của công nghệ.
Vấn đề nằm ở cách chúng ta học.
Tôi thích câu hỏi hơn những câu trả lời cuối cùng
Một câu trả lời có thể đúng hôm nay và trở nên lỗi thời vào ngày mai.
Nhưng một câu hỏi hay có thể dẫn chúng ta đến hàng chục câu trả lời mới.
Và rồi mỗi câu trả lời ấy lại mở ra những câu hỏi tiếp theo.
Có lẽ hành trình của tôi với Marketing, dữ liệu và AI cũng bắt đầu như thế.
Từ những câu hỏi tưởng như rất đơn giản:
Con người thực sự muốn gì?
Điều gì khiến họ chú ý?
Điều gì khiến họ tin tưởng?
Điều gì khiến họ hành động?
Dữ liệu đang cố nói với chúng ta điều gì?
AI có thể giúp chúng ta nhìn thấy điều gì mà trước đây chúng ta chưa nhìn thấy?
Và rồi một câu hỏi lớn hơn xuất hiện:
Nếu máy móc ngày càng thông minh, điều gì sẽ khiến con người vẫn trở nên có giá trị?
Tôi chưa có câu trả lời hoàn chỉnh.
Và có lẽ tôi cũng không cần phải có ngay lúc này.
Bởi điều thú vị nhất nằm ở chính hành trình tìm kiếm.
Vậy cuối cùng, Lê Thanh Tâm là ai?
Nếu bạn tìm thấy trang này khi đang gõ “Tâm Lê Marketing”, “Lê Thanh Tâm Marketing” hay “Lê Thanh Tâm là ai?”, có thể lúc đầu bạn chỉ đang tìm kiếm một cái tên.
Nhưng nếu bạn đã đọc đến đây, tôi hy vọng câu trả lời bạn nhận được không chỉ là một chức danh.
Tôi là một người làm Marketing.
Một người quan tâm đến dữ liệu.
Một người đang khám phá AI.
Nhưng có lẽ điều mô tả tôi rõ hơn tất cả những điều đó là:
Tôi thích khám phá những gì đang diễn ra phía sau bề mặt.
Phía sau một con số.
Phía sau một hành vi.
Phía sau một quyết định.
Phía sau một công nghệ mới.
Tôi luôn muốn hỏi:
“Tại sao?”
Và khi tìm được một câu trả lời, câu hỏi tiếp theo thường sẽ là:
“Còn nếu làm theo một cách khác thì sao?”
Có thể chúng ta tình cờ gặp nhau vì một từ khóa trên Google.
Nhưng biết đâu điều khiến chúng ta tiếp tục gặp lại nhau không phải cái tên Lê Thanh Tâm.
Mà là một sự tò mò giống nhau.
Tò mò về con người.
Tò mò về Marketing.
Tò mò về những gì dữ liệu đang kể.
Tò mò về công nghệ.
Và tò mò về một tương lai mà AI đang từng ngày góp phần viết lại.
Tôi là Lê Thanh Tâm.
Đây là hành trình tôi đang đi.
Và nếu bạn cũng đang đi tìm những câu hỏi tương tự, có lẽ đây mới chỉ là phần mở đầu.