AI-native agency, định giá theo kết quả và chuyện quên cách code

1. Xây phần mềm để sống, và giai đoạn ở Fullstack

Đây là một tập CEO Studio, loạt phỏng vấn trước máy quay với các CEO và founder đứng sau những canh bạc trong quá trình chuyển đổi sang AI, do Howdy.com giới thiệu. Khách mời là Anton Tomchenko, co-founder và CEO của Emerence AI, một công ty dịch vụ AI-native sở hữu kết quả cho khách hàng thay vì cung cấp người (theo mô tả video đăng ngày 02/11/2026). Người đặt câu hỏi là Josh Rubin, CMO của Howdy và host của CEO Studio (theo mô tả video đăng ngày 02/11/2026).

Anton mở đầu bằng vài câu về chính mình: phần lớn cuộc đời anh làm technology services. Đầu sự nghiệp anh là một entrepreneur, sau đó anh vào làm cho một doanh nghiệp lớn. Nhưng anh đã xây phần mềm. Đó là việc anh làm, và là việc công ty của anh làm (theo lời anh trong video đăng ngày 02/11/2026).

Josh nhận xét rằng chắc hẳn Anton đã chứng kiến cuộc đời mình thay đổi ít nhiều: anh xây phần mềm cả đời, và gần đây (tính đến video đăng ngày 02/11/2026) anh mới bắt đầu làm công ty riêng. Anton xác nhận: "Đúng vậy." Josh nói tiếp: trước đó Anton là CEO của Fullstack, Josh nhớ tên công ty là vậy. Anton đáp: "Đúng thế."

Josh nói điều anh muốn mở đầu là chuyện code, chuyện lao động của con người, tất cả những thứ đó. Anton xuất thân từ mảng nearshoring, ở Fullstack, và đã vận hành rất lâu trong thế giới staff augmentation. Nhưng giờ (theo Josh, video đăng ngày 02/11/2026) anh đang rẽ hướng, hoặc anh đang nhận định rằng thị trường thay đổi khá mạnh. Josh xin Anton kể bối cảnh: anh bắt đầu trong thế giới staff aug ra sao, nó như thế nào, anh ở trong đó bao lâu, anh làm gì ở đó.

Anton trả lời rằng staff aug luôn là một phần trong loại công việc mà các công ty của anh làm. Theo lời anh (video đăng ngày 02/11/2026), Fullstack là công ty xây được danh tiếng lớn nhờ cung cấp dịch vụ staffing augmentation và tuyển được những người rất giỏi. Công ty xây một nền tảng rất tốt để phỏng vấn ứng viên từ xa, và phần lớn danh tiếng cũng như phần lớn việc kinh doanh đến từ đó. Rốt cuộc, theo Anton, mọi chuyện quy về một lần đổi hướng: công ty quyết định đổi hướng, giữ gần với gốc rễ của mình và tiếp tục xây nền tảng đó.

2. Sở hữu kết quả thay vì xây talent platform

Anton kể (video đăng ngày 02/11/2026) nền tảng của mình chủ yếu là nhận trọn phần delivery từ đầu đến cuối, mang giá trị tới khách hàng, kiểm soát giải pháp, làm consulting và advisory. Đó là thứ anh muốn xây, thứ anh chủ đích muốn làm. Anton và công ty cùng thống nhất rằng tốt hơn là anh tiếp tục làm việc này theo con đường riêng.

Nói chung, theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), ý định của anh là xây nhiều hơn các dịch vụ giá trị gia tăng (value added services) và sở hữu kết quả cho khách hàng, thay vì xây talent platform. Anh nghĩ đó là chỗ hơi lệch nhau giữa điều anh muốn làm và thực tế của công ty.

Josh tóm lại: vậy là thiên về mô hình agency hơn là staffing.

3. Staff augmentation còn sống, nhưng đổi dạng

Anton đồng ý, và nói thêm: đừng hiểu lầm anh, staffing là một mô hình rất tốt (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026). Anh đoán một trong những câu Josh muốn hỏi là: staffing có sống sót không, staffing augmentation có còn được cần đến không?

Câu trả lời của Anton (video đăng ngày 02/11/2026) là có. Anh nghĩ hợp lý khi cho rằng người ta vẫn cần kỹ sư giỏi, vẫn cần người tài. Nhưng bản chất công việc sẽ khác đi một chút, và chính người tài cũng sẽ khác. Vì vậy điều anh muốn làm khá khác so với công việc engineering thuần túy trong mảng talent.

4. "Tôi đã quên cách code"

Josh nói: vậy là anh muốn làm những dự án khác. Có vẻ rốt cuộc thì công nghệ mới này ra đời và mở ra cả một thế giới những thứ bạn có thể làm, có thể phát triển. Nếu anh dành phần lớn sự nghiệp cho product và development, thì phải chăng điều này gần như cho phép anh quay về với gốc rễ của mình? (câu hỏi trong video đăng ngày 02/11/2026)

Anton trả lời là chắc chắn rồi. Đó là khoảnh khắc "aha" của anh, vì khi còn là kỹ sư, anh thích chơi với công nghệ. Phần lớn sự nghiệp gần đây anh làm việc với khách hàng và doanh nghiệp, nhưng nói thật, anh đã quên cách code (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026).

Anh không muốn học lại một ngôn ngữ lập trình. Anh không muốn bắt đầu code lại bằng Python hay Java. Theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), AI cho anh cơ hội làm lại đúng việc anh từng làm thời đầu sự nghiệp, là xây platform, nhưng theo những cách rất khác.

5. Khoảnh khắc 100x: revolution, không phải evolution

Josh hỏi: anh đã có một khoảnh khắc 100x, với anh đó là gì? Anton nói với anh thì có vài khoảnh khắc như vậy (video đăng ngày 02/11/2026).

Vài năm trước, dĩ nhiên, anh là một trong những người dùng đầu tiên của các nền tảng như ChatGPT, và sau đó là Gemini, và điều đó khá ấn tượng (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026). Chỉ riêng chuyện đó đã giúp anh hiểu cách phần mềm tương tác với khách hàng theo kiểu mới sẽ ra sao. Nó tuyệt đến mức ngay lập tức cho anh một tầm nhìn: phần mềm giờ sẽ rất khác. Mọi thứ mà anh và mọi người từng xây trước đây sẽ khác.

Nhưng rồi việc thực sự tự tay xây một thứ gì đó mới là khoảnh khắc "aha" thật sự: học về LLM, học ChatGPT hoạt động ra sao, tìm hiểu thêm về AI, làm mới kiến thức công nghệ của mình, rồi chơi với các công cụ thật và thử xây thứ của riêng mình, đầu tiên là vibe coding, sau đó là làm việc với các hệ thống thật. Đó là lúc anh nhận ra: đây không phải một cuộc tiến hóa (evolution). Đây thực sự là một cuộc cách mạng (revolution) trong cách chúng ta xây dựng mọi thứ (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026).

Tiếp theo đến nhận thức rằng bạn không thể chỉ điều chỉnh việc mình đang làm và thay đổi chút ít. Theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), với công nghệ này bạn phải làm hoàn toàn khác, từ nhiều góc độ khác nhau.

6. AI-native agency có phải là một moat?

Josh đặt lại vấn đề (video đăng ngày 02/11/2026). Anton từng làm trong mảng staff aug: một team có người làm product, người đó biết mình cần gì, biết mình cần người để thực thi; Anton cung cấp những người thực thi, và chính người làm product sẽ bảo họ làm gì. Giờ Anton chuyển sang một nghề, một mô hình kinh doanh khác: anh bước vào, nói chuyện với một công ty, công ty nói đại khái họ cần gì, và anh cung cấp trọn gói. Josh nói rõ là không phải Fullstack công ty, mà anh là người đầy đủ chức năng: CPTO, CEO, người làm product, người hiểu vấn đề, và làm luôn cả phần engineering.

Josh hỏi: đó có phải là một defensible moat? Điều gì ngăn công ty kia thuê thẳng một người như vậy để làm nội bộ? Với mô hình agency thì chuyện đó vận hành thế nào?

Anton trả lời rằng chuyện này không khác lắm so với thời digital transformation. 10, 15 năm trước, doanh nghiệp luôn có một câu hỏi: chúng ta muốn trở thành một công ty software engineering, hay muốn thuê chuyên gia làm việc này cho mình? Và không có câu trả lời đúng hay sai. Một số công ty sẽ thích tự xây các năng lực này in-house (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026).

Theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), mọi thứ sẽ khác, kể cả staffing augmentation. Ta đang nói về những vị trí rất senior, về forward deployed engineers, về các hệ thống mà những kỹ sư này sẽ làm việc cùng, do hệ sinh thái của doanh nghiệp cung cấp: harness, tất cả những thứ đó. Nó sẽ rất khác kiểu staffing augmentation và đặt người truyền thống, nơi làm việc với các team lớn và chỉ bổ sung người vào team có sẵn. Nhưng nó vẫn sẽ tồn tại.

Ở chiều ngược lại, theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), một số doanh nghiệp sẽ quyết định: không, chúng tôi không muốn dính vào chuyện đó, chúng tôi không phải công ty software engineering. Chúng tôi vẫn cần hiểu model nào là tốt nhất, công cụ nào tốt nhất, hệ sinh thái nào nên xây quanh nó, sẽ đốt bao nhiêu token, mô hình thương mại là gì, và chúng tôi không muốn tự xử lý những chuyện đó.

Vì vậy, theo Anton, moat ở đây là tạo ra giá trị cho những doanh nghiệp đó: làm gì, làm thế nào, đốt bao nhiêu token. Với một số doanh nghiệp, đó sẽ không phải là vấn đề của họ. Người mua vẫn sẽ tìm đến những công ty như Emerence AI, như các AI-native agency đổi mới khác, chỉ để giao việc cần làm và giao mọi thứ còn lại cho agency, vậy là giao trọn trách nhiệm cho sản phẩm cuối cùng (video đăng ngày 02/11/2026).

7. Vibe coding và enterprise: code tốt vẫn quan trọng

Josh hỏi Anton có tính đến chuyện bảo trì lâu dài không. Theo Josh (video đăng ngày 02/11/2026), đó cũng là điều nhiều công ty lúc đó chưa nghĩ tới, vì mọi thứ còn quá mới. Bạn có thể vibe code bất cứ thứ gì, đó không phải vấn đề. Vấn đề là chuyện gì xảy ra sáu tháng sau, khi nó hỏng.

Anton đồng ý. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), vibe coding không phải câu trả lời cho enterprise, và ai cũng biết điều đó. Nó tốt cho việc làm prototype. Nhưng để xây một hệ thống enterprise thật thì vibe coding là không đủ, chắc chắn không đủ.

Theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), cần rất nhiều hạ tầng phía sau: nhiều phần cứng, nhiều compute để xây mọi thứ đúng cách, để đảm bảo nó truy vết được (traceable), để đảm bảo bạn hiểu chính xác cái gì đã được xây ra. Code vẫn phải có chất lượng tốt.

Bạn có thể lập luận rằng kết quả cuối cùng quan trọng hơn thứ nằm bên dưới. Nhưng thật lòng, Anton nói, nếu bạn nghĩ về security, về traceability, về khả năng áp dụng AI mới vào cùng một hệ thống, thì code tốt vẫn quan trọng. Chất lượng của code được tạo ra, thứ nằm bên dưới, vẫn quan trọng với doanh nghiệp lớn, chắc chắn như vậy (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026).

8. Khách hàng lý tưởng: advisory, modernization, enablement

Josh hỏi khách hàng lý tưởng của Anton trông như thế nào.

Anton nói công ty của anh vẫn còn rất nhỏ, còn rất sớm. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), năng lực của anh và nhóm lúc này chủ yếu là AI advisory, AI consulting, AI modernization và AI enablement. Anh và nhóm cũng build với AI và build các tính năng AI. Khi công ty lớn lên, chắc chắn anh và nhóm sẽ mở rộng sang trọn chu kỳ bảo trì và các dự án dài hơi hơn.

Nhưng hôm nay (theo video đăng ngày 02/11/2026), anh và nhóm đang cố giải những vấn đề rất phức tạp cho khách hàng khi khách cần lời khuyên. Khách hàng cần chuyên gia tư vấn cho họ nên dùng nền tảng AI nào, dùng thế nào, giúp họ chuyển đổi tổ chức, giúp họ hiện đại hóa những hệ thống rất phức tạp mà không ai muốn đụng vào. Theo Anton, đó là ngách của anh và nhóm ở thời điểm này.

9. Outcome-based, fixed price và một kiểu T&M mới

Josh hỏi mô hình kiếm tiền của việc này vận hành ra sao. Có phải tính theo giờ (billable hours)? Theo hợp đồng? Hay nói với khách rằng tôi sẽ tạo ra chừng này giá trị, nên anh sẽ trả tôi chừng này, vì... Josh bỏ dở câu đó và hỏi lại: nó vận hành thế nào?

Anton trả lời: với một công ty nhỏ như của anh, chỉ có outcome-based và fixed price. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), phần lớn dự án sẽ theo kiểu định giá này.

Về sau, time and material vẫn sẽ có vai trò trong phương trình này, nhưng sẽ là một kiểu time and material khác (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026). Anh và nhóm sẽ không tính phí chỉ theo số giờ của kỹ sư. Sẽ có nhiều thành phần cộng vào loaded cost: nền tảng nội bộ, mức tiêu thụ, token, tất cả gộp chung với số giờ của các forward deployed engineer rất senior. Theo Anton, đó sẽ là mô hình T&M mà anh và nhóm dự tính.

10. Token arbitrage: model open-weight hay frontier model

Josh hỏi tiếp: Anton có hình dung một tương lai mà về cơ bản anh làm "token arbitrage" không, và fine-tune một model open-weight nội bộ của mình và tính tiền khách theo token của anh, thay vì đưa tiền cho Anthropic? (câu hỏi trong video đăng ngày 02/11/2026)

Anton trả lời: có thể. Tất cả tùy vào task cụ thể (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026). Rồi anh quay lại câu hỏi trước: vì thế mà không có khách hàng lý tưởng. Khách hàng nào cũng có vấn đề khác nhau, issue khác nhau, dự án khác nhau để làm.

Nhưng theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), anh chắc chắn hình dung việc tự xây hoặc thuê năng lực phần cứng để làm nhiều việc ở nội bộ, thay vì dùng các frontier model.

11. Nhắm vào phần còn lại của nền kinh tế

Josh nói: anh bảo không có khách hàng lý tưởng, nhưng còn ngành và lĩnh vực thì sao? Anh đang ở Silicon Valley, cứ 50 feet lại có một công ty công nghệ. Tuy vậy, theo Josh (video đăng ngày 02/11/2026), có thể nói đó là những công ty dùng AI nhiều nhất, có team công nghệ, và đang đổ nhiều tiền nhất vào AI. Anh nhắm vào các công ty công nghệ quy mô lớn, hay thực ra anh nhắm vào phần còn lại của nền kinh tế?

Anton nói anh sẽ chọn phần còn lại của nền kinh tế (video đăng ngày 02/11/2026). Anh và nhóm vẫn sẽ làm với các digital native, hay ISV nếu muốn gọi vậy, các công ty high tech. Anh sẵn lòng giúp họ, và trong nhiều trường hợp họ cần được giúp.

Nhưng theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), trọng tâm chính sẽ là các doanh nghiệp khác: healthcare và life sciences, financial services, CPG và retail, media và entertainment. Vậy là tất cả các doanh nghiệp truyền thống, và anh và nhóm sẽ làm với các công ty cỡ vừa lẫn doanh nghiệp lớn.

12. Agency nhỏ đối đầu các hãng tư vấn lớn

Josh nói đó cũng là những công ty, nhất là các công ty lớn, mà theo truyền thống sẽ tìm đến các hãng tư vấn quy mô lớn. Vậy lúc này (thời điểm video đăng ngày 02/11/2026) có phải là cơ hội để các agency nhỏ thực sự giành một miếng từ những hãng đó?

Anton trả lời: chắc chắn rồi, anh nghĩ thời điểm là bây giờ. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), các doanh nghiệp và bộ phận procurement luôn nghĩ cách đưa thêm những bên nhỏ hơn vào. Trong thực tế ngày nay, ai cũng nhận ra rằng đôi khi các công ty cũ mang nhiều legacy sẽ không thể thực sự đổi mới.

Và giờ, theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), sự đổi mới rất rõ ràng. Bạn dùng model nào? Bạn hợp tác với frontier nào? Bạn có operating system của riêng mình không? Bạn có thực sự sở hữu quy trình của mình, và có cách tiếp cận rất khác không? Có một ranh giới rất rõ giữa cách làm cũ và cách làm mới. Nên các doanh nghiệp giờ đang mở cửa cho những đối thủ nhỏ hơn.

Anton kể anh đã thấy vài ví dụ các doanh nghiệp lớn mua những dịch vụ tương tự cùng một lúc từ các bên truyền thống lớn và từ các bên nhỏ, rồi quan sát xem chuyện gì diễn ra. Họ cố hiểu ai làm việc đó tốt hơn. Nhưng hôm nay, theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), anh thấy rất nhiều doanh nghiệp mở cửa cho các công ty nhỏ thách thức những bên truyền thống lớn.

13. Tìm khách hàng: quan hệ quan trọng hơn bao giờ hết

Josh hỏi Anton tìm khách hàng bằng cách nào. Đi gõ cửa từng nơi ("beat the street"), hay nộp hồ sơ cho các RFP? Với một dịch vụ như thế này thì khách tự tìm đến (inbound) từ đâu?

Anton nói kênh nào cũng tốt. Anh và nhóm dùng các mối quan hệ của chính mình, dùng "engine" riêng của mình để chủ động phát triển quan hệ. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), với enterprise, phần lớn là sự tiếp xúc cá nhân, các mối quan hệ, những người bạn quen, và dĩ nhiên là danh tiếng.

Josh nói (video đăng ngày 02/11/2026) có vẻ AI đã làm xáo trộn rất nhiều thứ, nhưng niềm tin (trust) thực ra là một thứ lớn mà nó đã làm xáo trộn. Vì vậy quan hệ cá nhân quan trọng hơn bao giờ hết.

Anton đồng ý: hơn bao giờ hết. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), quan hệ cá nhân giờ được coi trọng cao hơn nhiều, vì năng suất, vì lượng công việc có thể tạo ra, đặc biệt với các công việc truyền thống, các task truyền thống vẫn đang còn đó và sẽ còn trong nhiều, nhiều năm nữa. Quán tính của enterprise vẫn còn đó.

Nhưng giờ rất khó gây ấn tượng bằng một prototype tốt, Anton nói. Rất khó gây ấn tượng bằng một lần delivery chất lượng thật tốt xét về chính mặt công nghệ. Danh tiếng của anh và nhóm vẫn rất quan trọng, và sẽ vẫn như vậy (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026).

14. Lạc quan hay lo âu, và AI có làm đời mọi người tốt hơn?

Josh nói Anton rõ ràng đang theo đuổi một thứ mình đam mê, và rõ ràng đã "all in" vào năng lực của công nghệ mới này. Nhưng lúc này anh có những lo âu gì? (câu hỏi trong video đăng ngày 02/11/2026)

Anton nói anh lạc quan nhiều hơn là lo âu về công nghệ. Thật lòng, anh đang ở giai đoạn rất hào hứng với những gì có thể làm được trong tương lai. Anh vốn là người lạc quan, đó là điều khiến anh trở thành entrepreneur. Và cũng vì thế mà anh làm việc nhiều với những người giúp anh cân bằng trong team (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026).

Josh hỏi: vậy có nghĩa là anh có những người lúc nào cũng lo âu à? Anton đáp: đôi khi. Đôi khi những người đó mang góc nhìn của mình vào, giữ anh đứng vững trên mặt đất và bảo anh chậm lại một chút. Nhưng nhìn chung anh rất lạc quan về công nghệ. Anh nghĩ nó đã làm cuộc sống của chúng ta tốt hơn theo nhiều cách, và sẽ tiếp tục như vậy (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026).

Josh hỏi lại: nó làm đời anh tốt hơn, hay làm đời "chúng ta" tốt hơn? Anton đáp: đời mọi người tốt hơn, anh nghĩ đó là điều đang diễn ra (video đăng ngày 02/11/2026). Rồi anh hỏi Josh: anh có phản bác được điều đó không?

Josh hỏi lại cho rõ: rằng nó làm đời mọi người tốt hơn ư? Và trả lời: có, chắc chắn. Theo Josh (video đăng ngày 02/11/2026), có thể nói rằng với số người thất nghiệp vì các công cụ mới, nó không làm đời họ tốt hơn. Có tiếng xen vào: "That's interesting." Josh nói tiếp: khách quan mà nói, những người đó tệ hơn so với trước, giống như người công nhân ngành thép tệ hơn khi các việc làm ngành thép rời Pittsburgh sang Trung Quốc. Mức độ xáo trộn này có những hệ quả văn hóa xã hội.

Josh nói mình là người lạc quan khi xét đường dài của lịch sử loài người, và thực sự nghĩ rốt cuộc mọi chuyện sẽ ổn. Nhưng điều đó không có nghĩa là không có xáo trộn dọc đường, và Josh nghĩ chúng ta đang ở ngay giai đoạn đầu của nó (theo Josh, video đăng ngày 02/11/2026). Theo Josh, có rất nhiều thứ cần được nghĩ lại từ gốc. Josh càng nói chuyện với nhiều người về chuyện đó thì càng thấy vậy, dù là cách chúng ta giáo dục từ tiểu học, trung học, đại học trở đi, hay công việc nghĩa là gì. Josh nói: bảo rằng AI tiết kiệm thời gian là nói dối, vì chúng ta lấp đầy thời gian.

15. Làm ít đi hay làm nhiều hơn: nghiện năng suất

Josh hỏi Anton: anh có đang làm việc nhiều không? Anh có tất cả những công cụ này, Josh chắc anh đã tối ưu nhiều thứ, chắc anh đang dùng AI hết cỡ. Anh thấy mình làm ít đi hay làm nhiều hơn?

Anton nói thực ra anh làm nhiều hơn (video đăng ngày 02/11/2026). Anh nghĩ đó là vì anh thực sự muốn làm nhiều hơn. Đó là mong muốn của chính anh, vì anh có thể tạo ra nhiều hơn rất nhiều, và đôi khi anh không thể dừng lại mà để mọi thứ đó.

Theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), nhiều người anh quen cũng tạo ra nhiều hơn và bắt đầu làm nhiều hơn, và anh có nghe nói ở một số doanh nghiệp có "no AI days", những ngày người ta chỉ nói chuyện với nhau và không đụng vào công cụ. Anh nghĩ chuyện này sẽ không khác mấy so với các công nghệ trước: nếu bạn muốn tạo ra nhiều kết quả hơn và bạn thích việc mình làm, bạn sẽ tự nhiên làm nhiều hơn.

Josh nói đó là một "hang thỏ" rất, rất thú vị. Nếu nghĩ về các công nghệ được tung ra trong 10, 15 năm qua, nội dung do thuật toán điều khiển là một ví dụ tốt: TikTok, Facebook, Instagram, YouTube. Đó là tiêu thụ thụ động, là lượng thời gian bạn phí trên điện thoại, vì thứ chúng tối ưu là những cú dopamine nhỏ đó (theo Josh, video đăng ngày 02/11/2026).

Josh kể (video đăng ngày 02/11/2026) anh có được cú dopamine tương tự, hoặc hơn, khi anh ở trong... rồi anh nói rõ: là khi chạm tới flow state. Và thế là bỗng dưng, khi dùng AI, anh nghiện năng suất. Nó vẫn là nghiện. Nó vẫn chạm vào cùng những thụ thể trong não cho phản ứng khoái cảm. Giống như đi gym, giống như "runner's high". Có tiếng chen vào: "Bottle that."

Theo Josh (video đăng ngày 02/11/2026), đó là điều anh thấy khi nói chuyện với các CTO, CEO và những người "AI-pilled" (Josh nói kèm "quote-unquote"): họ nghiện nó. Họ nghiện năng suất, nghiện sản lượng và những gì họ làm được, trái ngược với tiêu thụ thụ động.

Có tiếng nói tiếp: giống như nghiện đi gym, mà đó đâu phải chuyện xấu. Josh nói đó không phải chuyện xấu, nhưng bạn có thể tập quá sức, có thể tự làm mình đau. Có những cách để đi quá đà. Theo Josh (video đăng ngày 02/11/2026), chúng ta chưa xây được framework và thói quen tiêu thụ lành mạnh quanh nó, và chúng ta cũng chưa bao giờ làm vậy với mạng xã hội.

16. Người sáng tạo thay vì người tiêu thụ: con cái và ChatGPT

Anton tiếp lời: theo một cách nào đó, GenAI và tất cả các công cụ hiện đại mới đang giải bài toán của mạng xã hội trước đây, khi người ta dấn thân nhiều hơn vào việc sáng tạo, xây thứ của riêng mình và thôi chỉ làm người tiêu thụ (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026). Anh nghĩ đây có thể là một "liều thuốc" cho kiểu tiêu thụ thụ động.

Anh nghĩ thế hệ tiếp theo đã và đang nhận ra rằng làm một thứ gì đó bằng chính tay mình, dù đơn giản, dù bạn chỉ nói với môi trường xung quanh và nó làm gì đó cho bạn, cũng hấp dẫn hơn nhiều so với chỉ tiêu thụ. Theo cách đó, anh nghĩ đây là một lựa chọn thay thế tuyệt vời (video đăng ngày 02/11/2026).

Josh hỏi: đứa con 14 tuổi của anh có được dùng công cụ AI không? Anton đáp có. Josh bảo Anton kể xem cái gì và như thế nào, vì Josh nghĩ về chuyện này liên tục mà không biết nên làm gì.

Anton nói (video đăng ngày 02/11/2026) anh đang cố khiến đứa 14 tuổi dấn thân vào, và anh có bốn đứa con. Hai đứa nhỏ vài tuần nữa sẽ tròn năm và bảy tuổi, còn hai đứa lớn 14 và 16 tuổi. Đứa nào cũng rất khác nhau, nhưng điều anh cố làm là cho các con tuổi teen thấy những công cụ mà chúng có thể chơi, tạo ra cái gì đó, xây cái gì đó.

Dĩ nhiên ai cũng bắt đầu với ChatGPT, đó là cửa vào. Nhưng theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), ngay cả cách các con anh tương tác với ChatGPT giờ cũng rất khác so với một năm trước. Chúng hiểu rằng nó có thể tạo ra kết quả khác nhau tùy câu hỏi, và ChatGPT có thể làm nhiều điều tuyệt vời cho bạn.

Josh hỏi: các con anh có dùng nó cho bài tập ở trường không? Có dùng để tự học, để sáng tạo không?

Anton nói điều thú vị là ChatGPT có thể là một gia sư tốt, và đó là một lợi ích thực sự tốt của nó (theo Anton, video đăng ngày 02/11/2026). Dĩ nhiên trường nào cũng phản đối việc dùng nó để tạo ra bài làm, và các con anh dĩ nhiên không làm vậy, tránh xa chuyện đó. Nhưng dùng ChatGPT để giải thích mọi thứ khi không có giáo viên ở đó, để có hướng dẫn từng bước, thì rất, rất hữu ích. Anh cảm thấy đó là một cách tuyệt vời để trẻ con học.

Josh kể anh đang ấp ủ ý tưởng: cùng con làm bài tập toán, vì anh rất dở toán, cùng nói chuyện với ChatGPT và nói từng bước một với nó. Josh chưa làm thử, nhưng có lẽ cuộc trò chuyện này vừa cho anh đủ tự tin để thử khi về nhà (theo Josh, video đăng ngày 02/11/2026).

17. Gia sư cho chính mình, thời gian bị nén và tương lai của công việc

Anton nói chắc chắn rồi. Ngay cả anh, không có những công cụ này thì anh đã không thể nhanh chóng tăng tốc các dự án và bắt đầu xây. Anh dùng chính các công cụ GenAI làm gia sư cho mình. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), cách đó hiệu quả hơn nhiều so với đọc sách hay nghe podcast. Đó là cách học của kỹ sư: thử, thử và sai. Thế hệ của anh từng quen lấy đồ ra khỏi hộp rồi bắt đầu lắp mà không đọc nhiều hướng dẫn hay sách hướng dẫn.

Có tiếng chen vào: "I hate instructions." Và được đáp lại: "Yes."

Josh kể đó cũng là điều mọi người hỏi anh khi lần đầu anh kết nối Claude với phần mềm dựng video của mình (theo Josh, video đăng ngày 02/11/2026): "Anh có xem nhiều tutorial trên YouTube không?" Không, anh không xem. Hai người nói qua lại vài câu ngắn: cứ làm thôi; đôi khi làm sai; làm sai thì hỏi xem sai ở đâu; rồi làm lại.

Josh nói (video đăng ngày 02/11/2026) nó đã nén thời gian theo những cách kỳ lạ. Khi bạn bắt đầu nén một việc từng mất hàng tuần xuống còn vài phút, thì vài phút bỗng trở nên dài vô tận: "Ôi, nó nghĩ lâu quá." Có tiếng đáp: "Yes." Josh nói tiếp: mười phút trôi qua.

Anton kể anh thực ra đang nghĩ về một khả năng của tương lai công việc: người ta sẽ có rất nhiều tương tác cùng lúc và có nhiều thời gian rảnh, vì có thể trong tương lai mọi thứ sẽ xong tức thì, trong chớp mắt, nhưng hiện tại thì chưa. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), bạn mất chừng 15, 20 phút để chờ kết quả. Nên anh nghĩ nó giải phóng rất nhiều thời gian, rất nhiều năng lực thực sự của con người để làm việc khác.

Có thể, theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), tương lai của công việc sẽ là những phiên một, hai tiếng rất tập trung, nơi các operator thực sự điều phối mọi thứ, dùng phán đoán để quyết định bước tiếp theo, review công việc, còn thời gian còn lại họ có thể tận hưởng cuộc sống và làm việc khác. Và có thể đó là sự cân bằng.

Josh đáp: nhưng chúng ta lấp đầy thời gian. Với Josh, mục tiêu lúc nào cũng là: mình có vào được flow state không? Mình có "lock in" được không? Và Josh thấy những khoảnh khắc nhỏ đó có thể cắt ngang flow state của mình. Nhưng về ý một, hai tiếng mà Anton nói, Josh cho rằng trên thực tế, trừ khi lao động ngoài đồng, thì đó cũng là tất cả những gì phần lớn người đi làm xưa nay vẫn làm (theo Josh, video đăng ngày 02/11/2026).

Anton nói anh hoàn toàn nghĩ là phải có sự cân bằng. Bạn không thể làm thêm, thêm, thêm mãi chỉ vì bạn có thể. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), cần có những framework và một chút lẽ thường về lượng thời gian bạn thực sự bỏ vào đó. Còn về những gì doanh nghiệp, các công ty lớn cần, anh nói thời gian thực sự ngồi trước máy và làm việc có ý nghĩa sẽ giảm xuống. Bạn sẽ không cần 40 giờ một tuần.

18. Framework để thành AI-native: autopilot, không còn là copilot

Josh hỏi: khi làm việc với khách hàng và đi thực địa, Anton có một framework từng bước của riêng mình không? Kiểu như: đây là thiết kế của tôi, đây là cách công ty tôi vận hành, và nó áp vào anh như thế này?

Anton trả lời có, chắc chắn có. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), thứ anh và nhóm mang tới cho khách hàng là một framework để trở thành công ty AI-native, từng bước một, qua các cấp độ khác nhau.

Josh hỏi anh phát triển framework đó thế nào. Anton nói (video đăng ngày 02/11/2026): qua kinh nghiệm, bằng cách tự làm. Đầu tiên là thử và xây một thứ cho chính mình. Anh cũng đã làm vậy ở các công ty trước, vào những ngày đầu, nhưng khi đó mọi thứ xoay quanh câu hỏi hệ sinh thái đúng là gì, làm thế nào cho đúng.

Josh hỏi tiếp: vậy trong thế giới mới này, làm thế nào cho đúng? Anton nói có rất nhiều câu hỏi, rất nhiều thành phần, nhưng trước hết bạn phải có operating system của riêng mình, nơi bạn thực sự thực thi bằng AI. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), bạn không thể chỉ dùng các công cụ công khai sẵn có. Bạn cần xây một hệ sinh thái dùng để xây phần mềm đúng cách.

Có tiếng hỏi lại: cụ thể thì đó là gì?

Anton giải thích đó là một platform bao quát nhiều khía cạnh: các model bạn dùng, mức ưu tiên giữa các model, tính minh bạch của thứ được tạo ra, các quality gate khi những model cạnh tranh nhau kiểm thử kết quả của nhau. Nhưng về cơ bản, theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), đó là hệ thống bạn dùng để xây phần mềm ở chế độ autopilot. Nó không còn là copilot nữa.

Josh tóm lại: vậy về cơ bản anh có một quy trình để xây những hệ thống software engineering tự động, may đo cho từng khách. Anton xác nhận: đúng (video đăng ngày 02/11/2026). Josh hỏi thêm: dưới dạng giải pháp on-prem, giải pháp cloud, bất cứ thứ gì cần thiết?

Anton đáp: bất cứ thứ gì cần thiết. Theo anh (video đăng ngày 02/11/2026), công ty dịch vụ công nghệ hiện đại không phải là một công ty SaaS. Nó không phải một công ty product. Mọi công ty cạnh tranh trong mảng này sẽ phải có lớp công nghệ này, IP của riêng mình. Nhưng điều đó không nhất thiết có nghĩa là IP này sẽ được đem bán, hay được dùng để bán license trong mô hình tài chính của anh và nhóm.

Josh tóm lại: về cơ bản anh đang xây một ma trận được cá nhân hóa cho từng công ty. Anton xác nhận: đúng vậy. Và anh và nhóm cần có cái của riêng mình cho những lúc công ty khách hàng không muốn dính vào chuyện đó. Theo Anton (video đăng ngày 02/11/2026), rất nhiều doanh nghiệp sẽ hoàn toàn không muốn dính vào chuyện đó.