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

Lời của biên tập viên: 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 thường bị bỏ qua—vì sao cùng dùng AI, có người chỉ nhận được một đoạn câu trả lời, còn có người lại trực tiếp có được kết quả có thể bàn giao. Mấu chốt không nằm ở năng lực của mô hình, mà nằm ở cách sử dụng: là coi công cụ như một cửa sổ hội thoại, hay coi nó như một hệ thống thực thi có thể được chỉ huy và điều phối.

Các công cụ thuộc thế hệ mới, tiêu biểu là Perplexity Computer, lấy “nhiệm vụ” thay cho “việc đặt câu hỏi” làm phương thức tương tác cốt lõi. Từ rà soát hợp đồng, phân tích đối thủ cạnh tranh đến làm sạch dữ liệu và tạo báo cáo, người dùng không còn mô tả vấn đề nữa mà trực tiếp xác định đầu ra cuối cùng cần bàn giao. Kết hợp khả năng kết nối các công cụ doanh nghiệp, đồng thời cố định bối cảnh nền tảng cá nhân và các ví dụ về phong cách, năng lực này đã tiến hóa từ dạng đầu ra một lần sang thành các quy trình làm việc có thể tái sử dụng, chạy tự động được.

Điều quan trọng hơn là, ranh giới của tự động hóa đang được xác định lại. Nó không còn chỉ là hỗ trợ hoàn thành từng bước, mà có thể chạy liên tục, thực thi qua nhiều công cụ, thậm chí chủ động đề xuất các nhiệm vụ bổ sung. Điều này đồng nghĩa rằng 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, điểm ranh giới thực sự không còn là có dùng AI hay không, mà là liệu bạn đã bắt đầu dùng AI để “tạo ra kết quả”.

Dưới đây là phần nội dung gốc:

Những người đã làm rõ được chuyện này sẽ có được một lợi thế không cân xứng. Rất nhanh thôi, tất cả mọi người 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 ở hậu trường các tác nhân AI tự trị (ví dụ Claude Code, OpenClaw, v.v.), chúng có thể tự nghiên cứu, lắp ráp sản phẩm và trực tiếp bàn giao toàn bộ kết quả, không cần con người phải chăm chăm theo dõi hay liên tục nhắc đi nhắc lại. Nhưng thực ra bạn vẫn không dùng được bộ đó—trừ khi bạn biết dùng terminal và viết code.

Và Perplexity Computer thay đổi điều này. Đây là lần đầu tiên, người không phải nhà phát triển cũng có thể dùng được năng lực tương tự. Bạn chỉ cần một trình duyệt và một nhiệm vụ để giao cho nó hoàn thành.

Hầu hết mọi người mở Perplexity, nhập một câu hỏi, nhận được câu trả lời rồi tắt trang. Họ bỏ lỡ điểm then chốt. Perplexity Computer không phải để trả lời câu hỏi, mà để thực thi nhiệm vụ.

Đừng hỏi nữa—hãy giao việc thực sự cho nó.

Vì sao đa số mọi người 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 tương đối ổn, rồi nghĩ: “Ồ, một Google cấp cao hơn.” Sau đó vẫn tiếp tục tốn 90 phút để dọn dẹp cái bảng tính mà thứ Hai tuần trước họ vừa mới dọn.

Vấn đề không nằm ở công cụ, mà nằm ở cách sử dụng. Họ coi nó như một chatbot.

Cách “đặt câu hỏi”: “Bản hợp đồng này có những rủi ro nào?”

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

Cùng một bản 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, dựng xong cả hệ thống

Trước hết, kết nối công cụ. Bấm 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 gì bạn đang thực sự dùng.

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

Tiếp theo, hãy nói với nó “thế nào là tốt”. Tìm 2–3 kết quả mà bạn hài lòng nhất, tải lên và nhập: “Đây là các ví dụ công việc tốt nhất của tôi. Hãy học cách chúng được trình bày và giọng điệu; sau này khi tạo nội dung, hãy lấy chúng làm tham chiếu.”

Như vậy, nó không còn phải đoán phong cách của bạn, mà là phân rã ngược lộ trình thành công mà bạn đã tự chứng thực.

10 phút, làm việc này trước.

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

Một nhà phân tích tài chính mỗi thứ Hai đều nhận được một bản xuất dữ liệu, gồm 150 dòng, định dạng lộn xộn: dữ liệu trùng lặp, 3 kiểu định dạng ngày khác nhau, và phần đánh giá được viết bằng chữ thay vì số. Trước khi bắt đầu phân tích, cô ấy mỗi tuần phải 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 tệp này, loại bỏ trùng lặp, chuẩn hóa định dạng ngày, chuyển xếp hạng dạng chữ sang số; thực hiện phân tích trên dữ liệu sau khi đã làm sạch; tạo một bảng điều khiển 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 các tệp được lưu vào thư mục “Thứ Hai báo cáo” trên Drive.

Sau 4 phút: bộ dữ liệu sạch, bảng điều khiển 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 khiến việc này hữu ích hơn không?”

Hệ thống đề xuất 2 điểm: thứ nhất, đặt tác vụ này chạy tự động vào 7:00 sáng mỗi thứ Hai; thứ hai, thêm một nhiệm vụ, dựa trên các mảng có hiệu suất kém để tạo bản tin nhanh dành cho ban quản lý vào thứ Ba.

Cô ấy bật cả hai, rồi tắt trang.

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

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

Mọi người đang dùng nó để làm gì

@gregisenberg đã thử nghiệm trực tiếp trong podcast @startupideaspod.

Anh ấy chỉ đưa ra một nhiệm vụ: tìm ra các công ty đang chạy quảng cáo trên podcast của đối thủ cạnh tranh, xác định ai thực sự là người chịu trách nhiệm 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 người đó đã tham gia cách đây 2 tuần, viết một email mời chào lạnh, trích dẫn các phát biểu cụ thể của anh ấy trong chương trình, rồi gửi trực tiếp. Greg đã không nói “gửi”; hệ thống tự đánh giá nhiệm vụ đã hoàn thành và tự thực thi.

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

Cuối cùng, quy trình này song song hoàn thành nghiên cứu cho 96 khách hàng tiềm năng và sắp xếp email theo dõi cho ngày thứ 3 và ngày thứ 7.

Trong chương trình Marketing Against the Grain, đội ngũ dùng nó để kiểm toán toàn bộ các trang sản phẩm của HubSpot: tự động thu thập toàn bộ trang, chấm điểm theo các tiêu chuẩn tùy chỉnh, sắp xếp các vấn đề và tạo một báo cáo website có thể chia sẻ. Lẽ ra cần cả đội làm trong 1 tuần, thì ngay khi thu hình chương trình đã hoàn tất.

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

Cách dùng cho công việc cụ thể

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

Kết quả trả về là: một bảng điều khiển tương tác theo thời gian thực, bao gồm doanh thu 1305 tỷ USD, biên lợi nhuận gộp 75%, tỷ lệ tăng trưởng 114.2%, báo cáo kết quả kinh doanh đầy đủ, và xu hướng biên lợi nhuận dự phóng từ năm tài chính 2021 đến 2028, tất cả đều hỗ trợ lọc và có liên kết chia sẻ.

Không có Excel, không cần tự tìm dữ liệu thủ công, hoàn thành trong 5 phút.

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

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

Có một người phụ trách rà soát đã tải lên một đề xuất, khẳng định mức tăng trưởng thị trường theo năm là 43%. Perplexity Computer phát hiện dữ liệu thực chỉ là 4%, và chặn vấn đề trước khi ký kết.

Tình huống marketing:
“Phân tích [đối thủ 1], [đối thủ 2], [đối thủ 3]—những nội dung có hiệu suất tốt nhất trong 30 ngày qua; tìm ra các định dạng và chủ đề nội dung có mức tương tác cao nhất; xác định các khoảng trống nội dung; dựa trên các khoảng trống đó tạo 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 nghiên cứu thủ công.

Tình huống vận hành:
“Đây là dữ liệu CSV của Q1 của chúng tôi. Hãy làm sạch dữ liệu; phân tích doanh thu theo khu vực và theo dòng sản phẩm; xác định 3 vấn đề lớn nhất; tạo một trang gợi ý hành động; tạo một trang PPT để báo cáo; tất cả các tệp lưu vào thư mục dự án.”

5 đầu ra bàn giao, 1 lệnh. Lúc bạn họp thì nó đã làm xong.

Đánh giá mô hình (Model Council)：60 giây nhận được 3 kiểu phán xét

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 được một “tổng hợp” tổng kết sự đồng thuận và khác biệt giữa chúng.

· Phần cả 3 đều đồng ý: kết luận có độ tin cậy cao

· Phần có bất đồng: cần phán xét thêm

Có người hỏi về định giá sản phẩm nên chọn $297 hay $497. Ba mô hình đưa ra các câu trả lời khác nhau, nhưng bộ tổng hợp phát hiện kết luận duy nhất mà chúng đồng nhất là: không được thấp hơn $297. Quyết định hoàn tất ngay tại đây.

Nhiều công ty sẽ bỏ 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 lệnh.

Năng lực cốt lõi thực sự

Muốn nhận được giá trị thực 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 ràng mình cần bàn giao gì. Đừng mô tả các bước, hãy mô tả kết quả.

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

Nó hầu như lúc nào cũng chỉ ra các điểm mù. Và mỗi lần đều dùng.

Bắt đầu từ đây

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

Nhập 3 câu giới thiệu bối cảnh của bạn (chỉ cần một lần). Tải lên 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”, rồi gửi. Quan sát quá trình thực thi. Nếu đó là tác vụ lặp lại, hãy đặt thành chạy tự động trước khi tắt trang.

Các nhà phát triển đã dùng bộ đó được một năm rồi. Chênh lệch về đầu ra giữa họ và người khác là có thật.

Đây chính là cách thu hẹp khoảng cách.

[Liên kết nguyên văn]

Bấm để xem phần tuyển dụng của LuYong BlockBeats tại các vị trí tuyển dụng

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của LuYong BlockBeats：

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

Telegram nhóm thảo luận：https://t.me/BlockBeats_App

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