Tiêu đề gốc: how non-developers automate work like engineers (without writing code)…
Tác giả gốc: Damian Player
Biên tập: Peggy，BlockBeats

Lời biên tập: Khi phần lớn mọi người vẫn xem AI là “một công cụ tìm kiếm hiệu quả hơn”, thì Perplexity đang bắt đầu thực hiện công việc.

Bài viết xoay quanh một khác biệt bị bỏ qua lặp đi lặp lại—vì sao có người chỉ nhận được một đoạn trả lời, còn có người lại trực tiếp nhận được kết quả có thể bàn giao. Mấu chốt không nằm ở năng lực của mô hình, mà nằm ở cách sử dụng: coi công cụ như một ô cửa sổ trò chuyện, hay như một hệ thống thực thi có thể được chỉ huy, điều phối.

Một nhóm công cụ mới, đại diện bởi Perplexity Computer, thay “câu hỏi” bằng “nhiệm vụ” làm phương thức tương tác cốt lõi. Từ rà soát hợp đồng, phân tích đối thủ cạnh tranh cho đến làm sạch dữ liệu và tạo báo cáo, người dùng không còn mô tả vấn đề nữa, mà trực tiếp định nghĩa đầu ra cuối cùng. Kết hợp với việc kết nối các công cụ của doanh nghiệp, đồng thời “đóng khung” bối cảnh cá nhân và các ví dụ về phong cách, năng lực này đã tiến hóa từ một lần xuất ra, thành các quy trình làm việc có thể tái sử dụng, tự động chạy.

Quan trọng hơn, ranh giới của tự động hóa đang được xác định lại. Nó không còn chỉ là hỗ trợ hoàn thành một bước nào đó, mà có thể chạy liên tục, thực thi trên nhiều công cụ, thậm chí chủ động đề xuất các nhiệm vụ bổ sung. Điều này có nghĩa là mối quan hệ giữa con người và công cụ đang chuyển từ “sử dụng” sang “quản lý và ủy thác”.

Trong sự thay đổi này, mốc phân định thực sự không còn là việc có dùng AI hay không, mà là liệu bạn đã bắt đầu dùng nó để “đưa ra kết quả” hay chưa.

Dưới đây là nội dung gốc:

Những người đã làm rõ được chuyện này sẽ có được một lợi thế không đối xứng. Rất nhanh, ai cũng sẽ học được cách làm. Nhưng trước khi mọi thứ trở nên hiển nhiên, đây là cách bạn có thể bắt đầu sớm.

Trong năm qua, các nhà phát triển đã vận hành sẵn những tác nhân AI kiểu tự động (ví dụ: Claude Code, OpenClaw…); chúng có thể tự nghiên cứu, dựng sản phẩm và trực tiếp bàn giao trọn gói kết quả, không cần con người phải liên tục theo dõi hay nhắc đi nhắc lại. Nhưng thực ra bạn vẫn chưa dùng được bộ này—trừ khi bạn biết dùng terminal và viết code.

Và Perplexity Computer đã thay đổi điều đó. Lần đầu tiên, người không phải nhà phát triển cũng có thể dùng được cùng năng lực. Bạn chỉ cần một trình duyệt và một nhiệm vụ có thể giao cho nó để hoàn thành.

Phần lớn mọi người mở Perplexity, nhập một câu hỏi, nhận câu trả lời rồi tắt trang. Họ đã bỏ lỡ điểm then chốt. Perplexity Computer không phải để trả lời câu hỏi; nó để thực thi nhiệm vụ.

Đừng hỏi nữa. Hãy giao công việc thực sự cho nó.

Vì sao đa số sẽ thất bại

Giám đốc tài chính, luật sư, tư vấn viên… họ mở công cụ, nhập một câu hỏi, nhận được một câu trả lời khá ổn, rồi nghĩ: “Ồ, một Google nâng cấp hơn.” Sau đó họ tiếp tục tốn 90 phút để dọn dẹp cái bảng mà hôm thứ Hai tuần trước họ vừa dọn.

Vấn đề không nằm ở công cụ, mà nằm ở cách dùng. Họ xem nó như một chatbot.

Cách đặt câu hỏi: “Những rủi ro trong hợp đồng này là gì?”

Cách thực hiện nhiệm vụ: “Rà soát hợp đồng này. Kiểm tra từng câu chữ để xem mọi diễn đạt có được hỗ trợ bởi nguồn công khai hay không; đánh dấu các chỗ diễn đạt mơ hồ, điều khoản thiếu và những phần có thể phát sinh trách nhiệm pháp lý; liệt kê 5 điểm rủi ro quan trọng nhất và kèm trích dẫn điều khoản cụ thể; xuất ra một tài liệu Word có dấu vết chỉnh sửa.”

Cùng một hợp đồng. Một cách chỉ cho bạn một danh sách để tự đọc; cách còn lại trực tiếp cho bạn một sản phẩm hoàn chỉnh có thể gửi cho khách hàng.

Chỉ cần 10 phút để dựng lên cả hệ thống này

Trước hết, hãy kết nối công cụ. Nhấn vào connectors ở thanh bên. Perplexity có thể kết nối hơn 400 ứng dụng: Gmail, Google Drive, Slack, Salesforce, Notion, SharePoint… hãy kết nối tất cả những thứ bạn đang thực sự dùng.

Sau đó, để nó biết bạn là ai. Chỉ cần nhập một lần: “Tôi làm ở vị trí nào đó trong một kiểu công ty nào đó. Tôi sẽ định kỳ tạo ra X, Y, Z. Hãy ghi nhớ những bối cảnh này trong mỗi phiên hội thoại.” Nó sẽ lưu giữ các thông tin này lâu dài.

Tiếp theo, cho nó biết “thế nào là tốt”. Tìm 2–3 đầu kết quả mà bạn hài lòng nhất, upload và nhập: “Đây là các ví dụ công việc tốt nhất của tôi. Hãy học định dạng và giọng điệu của chúng; khi tạo nội dung trong tương lai, hãy dùng làm tài liệu tham khảo.”

Như vậy, nó không còn đoán phong cách của bạn nữa, mà đang phân rã ngược con đường thành công mà bạn đã kiểm chứng.

10 phút, làm ngay việc này trước.

Một ví dụ thực tế: cái thứ không còn tốn 90 phút vào thứ Hai

Một nhà phân tích tài chính mỗi sáng thứ Hai đều nhận được một bản xuất dữ liệu gồm 150 dòng, định dạng lộn xộn: dữ liệu lặp, ba kiểu định dạng ngày tháng, và mức xếp hạng viết bằng chữ chứ không phải số. Trước khi bắt đầu phân tích, cô ấy mỗi tuần lại tốn 90 phút để làm sạch dữ liệu. Cùng một vấn đề, lặp lại mỗi tuần.

Cô ấy chỉ nhập một chỉ lệnh: làm sạch file này, loại bỏ trùng lặp, chuẩn hóa định dạng ngày tháng, chuyển xếp hạng viết bằng chữ thành số; phân tích trên bộ dữ liệu đã được làm sạch; tạo một dashboard tương tác có chức năng lọc và cung cấp liên kết chia sẻ; xuất ra một báo cáo PDF so sánh trước và sau khi làm sạch; tất cả file lưu vào thư mục “Báo cáo thứ Hai” trên Drive.

Sau 4 phút: bộ dữ liệu sạch, dashboard tương tác, liên kết chia sẻ, báo cáo PDF—tất cả đều xuất hiện trong Drive của cô ấy.

Rồi cô ấy lại hỏi thêm một câu: “Có cải tiến nào mà tôi chưa hỏi, nhưng có thể làm cho việc này hữu ích hơn không?”

Hệ thống gợi ý hai điểm: một là đặt tác vụ này chạy tự động vào 7 giờ sáng mỗi thứ Hai; hai là thêm một tác vụ, theo hiệu suất để tạo bản tin nhanh cho ban quản lý vào thứ Ba đối với các mảng hoạt động kém.

Cô ấy cài cả hai, rồi tắt trang.

Từ đó, mỗi thứ Hai, nó sẽ tự chạy—dù máy tính của cô ấy có đang bật hay không.

Đây chính là năng lực mà các nhà phát triển đã dùng trong suốt năm qua. Giờ đây, bạn cũng có thể dùng ngay trong trình duyệt.

Người ta đang dùng nó để làm gì

@gregisenberg đã làm một buổi test trực tiếp trong podcast @startupideaspod.

Anh ấy chỉ đưa ra một nhiệm vụ: tìm ra các công ty đang chạy quảng cáo podcast đối thủ cạnh tranh, xác định người thực sự phụ trách tài trợ, và viết một email cá nhân hóa cho từng người.

Hệ thống tìm được Phó Giám đốc Tăng trưởng của Ramp, trích xuất nội dung từ một tập podcast mà ông tham gia hai tuần trước, viết một email lạnh, trích dẫn các phát biểu cụ thể của ông trong chương trình, rồi gửi thẳng đi. Greg không hề nói “gửi đi”; hệ thống tự nhận rằng nhiệm vụ đã hoàn thành và tự thực thi.

Tiếp theo, nó còn chủ động đề xuất: theo dõi podcast của đối thủ cạnh tranh; hễ có thương hiệu mới bắt đầu chạy quảng cáo, lập tức nhắc nhở và đính kèm người liên hệ tương ứng—“liên hệ khi ngân sách vừa được khởi động.”

Cuối cùng, quy trình này hoàn tất song song nghiên cứu cho 96 khách hàng tiềm năng và lên lịch gửi email follow-up vào ngày thứ 3 và ngày thứ 7.

Trong chương trình Marketing Against the Grain, đội ngũ đã dùng nó để kiểm toán toàn bộ trang sản phẩm của HubSpot: tự động thu thập toàn bộ trang, chấm điểm theo tiêu chuẩn tùy chỉnh, sắp xếp các vấn đề, và tạo một báo cáo website có thể chia sẻ. Công việc lẽ ra cần một tuần của đội ngũ, đã hoàn thành ngay khi đang ghi hình.

Tất cả đều được làm trực tiếp tại hiện trường, không phải trình diễn, cũng không phải kịch bản dựng sẵn.

Cách dùng cho các công việc cụ thể

Trong lĩnh vực tài chính, một nhà phân tích danh mục đầu tư chỉ đưa ra một nhiệm vụ trước khi công bố báo cáo tài chính của Nvidia.

Kết quả trả về là: một dashboard tương tác thời gian thực, gồm doanh thu 130.5Bỷ USD, biên lợi nhuận gộp 75%, tỷ lệ tăng trưởng 114,2%, bảng kết quả lợi nhuận đầy đủ, cùng xu hướng biên lợi nhuận dự phóng từ năm tài khóa 2021 đến năm 2028—tất cả đều hỗ trợ lọc và liên kết chia sẻ.

Không có Excel, không phải dò thủ công dữ liệu—xong trong 5 phút.

Perplexity có thể trực tiếp gọi các nguồn dữ liệu như SEC disclosures, FactSet, S&P Global, PitchBook… không cần API key, cũng không cần ủy quyền bổ sung; hệ thống tích hợp sẵn hoàn tất.

Tình huống pháp lý:
“Rà soát hợp đồng này. Kiểm tra từng câu chữ xem mọi diễn đạt có được hỗ trợ bởi nguồn công khai hay không; đánh dấu các chỗ diễn đạt mơ hồ, thiếu điều khoản mẫu, và những phần có thể phát sinh trách nhiệm pháp lý theo luật hợp đồng của [cụ thể là bang]; liệt kê 5 điểm rủi ro quan trọng nhất và kèm trích dẫn điều khoản cụ thể; xuất ra một tài liệu Word có dấu vết chỉnh sửa.”

Một người phụ trách rà soát từng tải lên một đề xuất, tuyên bố rằng mức tăng trưởng của một thị trường theo năm là 43%. Perplexity Computer tìm ra dữ liệu thực sự chỉ là 4%, và chặn vấn đề lại trước khi ký kết.

Tình huống marketing:
“Phân tích [đối thủ 1], [đối thủ 2], [đối thủ 3] xem trong 30 ngày qua nội dung hoạt động tốt nhất là gì; tìm ra các định dạng nội dung và chủ đề có mức tương tác cao nhất; nhận diện khoảng trống nội dung; dựa trên các khoảng trống đó tạo một lịch nội dung 30 ngày và lưu thành Google Doc.”

Hãy đặt nó thành tác vụ theo lịch. Mỗi thứ Hai tự động tạo phân tích đối thủ cạnh tranh mới nhất, không cần khảo sát thủ công.

Tình huống vận hành:
“Đây là dữ liệu CSV Q1 của chúng tôi. Hãy làm sạch dữ liệu; phân tích doanh thu theo khu vực và dòng sản phẩm; xác định ba vấn đề lớn nhất; tạo gợi ý hành động dạng một trang giấy; làm một PPT để báo cáo một trang; tất cả file lưu vào thư mục dự án.”

Năm đầu ra, một chỉ lệnh. Khi bạn đang họp, nó đã làm xong rồi.

Đánh giá mô hình (Model Council): 60 giây có ba loại phán đoán

Khi bạn đứng trước một quyết định có hậu quả thực tế, chỉ cần nhập một câu hỏi. Perplexity sẽ đồng thời gọi Claude, ChatGPT và Gemini, rồi một “tổng hợp viên” sẽ tóm tắt quan điểm chung và các điểm khác biệt của chúng.

· Các phần ba bên đồng thuận: kết luận độ tin cậy cao

· Các phần có bất đồng: cần đánh giá thêm

Có người hỏi nên chọn giá sản phẩm là $297 hay $497. Ba mô hình đưa ra đáp án khác nhau, nhưng tổng hợp viên phát hiện kết luận duy nhất chúng đồng thuận là: đừng thấp hơn $297. Quyết định dừng lại tại đây.

Nhiều công ty sẽ tốn tiền thuê công ty tư vấn để nhốt các nhà phân tích trong phòng họp và đi đến kết luận.

Ở đây, chỉ cần một chỉ lệnh.

Năng lực cốt lõi thật sự

Muốn nhận được giá trị thực tế từ Perplexity Computer, 80% phụ thuộc vào một việc: bạn có thể mô tả rõ ràng “đầu ra cuối cùng” hay không.

Không phải cấu hình kỹ thuật. Mà là việc bạn có đủ rõ mình cần bàn giao cái gì. Đừng mô tả các bước; hãy mô tả kết quả.

Sau mỗi lần hoàn thành nhiệm vụ, nhớ hỏi thêm một câu: “Có chỗ nào mà tôi chưa hỏi, nhưng có thể làm cho kết quả này hữu ích hơn không?”

Nó gần như mỗi lần đều chỉ ra các điểm mù. Và mỗi lần đều dùng.

Bắt đầu từ đây

Mở Perplexity (gói pro $20/tháng). Vào trang Computer, nhấn connectors, rồi kết nối trước Gmail và Google Drive.

Nhập ba câu giới thiệu bối cảnh của bạn (chỉ cần một lần). Upload 2–3 ví dụ công việc tốt nhất để nó học phong cách của bạn. Sau đó chọn một nhiệm vụ mà tuần trước bạn đã tốn hơn 2 giờ, và mỗi lần đầu ra đều tương tự: mô tả nó theo cách “đầu ra cuối cùng”, gửi đi. Quan sát quá trình thực thi. Nếu là nhiệm vụ lặp lại, hãy đặt chạy tự động trước khi tắt trang.

Các nhà phát triển đã dùng bộ thiết lập này suốt một năm. Khoảng cách đầu ra của họ so với những người khác là có thật.

Đây chính là cách thu hẹp khoảng cách.

[Link bài gốc]

Bấm để tìm hiểu Lydong BlockBeats đang tuyển vị trí

Chào mừng bạn gia nhập cộng đồng chính thức của Lydong BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram giao lưu: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia