Cuốn sách “Làm ra làm chơi ra chơi” của tác giả Cal Newport là một nguồn tài liệu quý giá cho những ai đang tìm kiếm cách tăng cường khả năng tập trung và làm việc sâu – một kỹ năng ngày càng quan trọng trong thế giới hiện đại đầy rẫy sự xao nhãng. Làm việc sâu là khả năng tập trung hoàn toàn vào một nhiệm vụ khó nhằn mà không bị phân tâm. Đây là chìa khóa để đạt được hiệu quả cao hơn trong thời gian ngắn hơn. Tác giả không chỉ thuyết phục độc giả về tầm quan trọng của việc làm việc sâu mà còn cung cấp một loạt các phương pháp và kỹ thuật để thực hiện điều này.
Phần đầu của cuốn sách tập trung vào việc thuyết phục độc giả về tầm quan trọng của làm việc sâu. Newport không chỉ dựa vào lý thuyết mà còn trình bày các bằng chứng cụ thể và ví dụ minh họa để minh chứng cho giả thiết của mình. Việc này giúp độc giả hiểu rõ hơn về lý do tại sao làm việc sâu là yếu tố quyết định đối với hiệu suất làm việc.
Phần sau của cuốn sách giới thiệu các phương pháp cụ thể để tận dụng khả năng làm việc sâu, từ việc rèn luyện não bộ đến thay đổi thói quen làm việc hàng ngày. Newport không chỉ đưa ra các lời khuyên trừu tượng mà còn cung cấp các phương pháp thực tiễn và có thể thực hiện được ngay trong cuộc sống hàng ngày.
Một điểm đặc biệt của cuốn sách là Newport không ngần ngại đề xuất việc từ bỏ các công cụ truyền thông xã hội như Facebook, Instagram, và thậm chí khuyến khích độc giả thực hiện điều này. Ông lập luận rằng việc loại bỏ các yếu tố gây sao lãng này có thể giúp tăng cường khả năng tập trung và làm việc sâu.
Tóm lại, “Làm ra làm chơi ra chơi” không chỉ là một cuốn sách về làm việc hiệu quả mà còn là một hướng dẫn thực tiễn để thúc đẩy khả năng tập trung và làm việc sâu trong công việc hàng ngày. Đối với những ai đang gặp khó khăn trong việc duy trì sự tập trung và hiệu suất làm việc, đây chính là cuốn sách cần thiết để tham khảo
Mời các bạn đón đọc Làm Ra Làm Chơi Ra Chơi của tác giả Cal Newport
—-
Phần 1: Ý TƯỞNG
Chương một: LÀM VIỆC SÂU THẬT ĐÁNG GIÁ
Khi Ngày Bầu cử phủ bóng đen lên cả nước Mỹ vào năm 2012, lượng truy cập trang web của tờ New York Times đột ngột tăng vọt, chuyện thường thấy ở những thời khắc quan trọng của quốc gia. Nhưng lần này có điều gì đó khác biệt so với những lần trước. Theo một số báo cáo, có hơn 70% – một tỷ lệ vô cùng thiếu cân đối – lượng truy cập ghé thăm một trang web. Đó không phải là một tin giật gân trên trang nhất tờ báo, cũng không phải là bài bình luận từ một trong những người phụ trách chuyên mục giành Giải Putlitzer; mà là một trang blog dự đoán kết quả bầu cử do một gã cuồng số liệu bóng chày tên là Nate Silver nghĩ ra. Trong chưa đầy một năm, cả hai trang tin ESPN và ABC News đều lôi kéo Silver rời Times (bên này đang cố gắng giữ anh lại bằng lời hứa sẽ huy động một tá người viết bài) trong một cuộc đàm phán quan trọng, theo đó Silver sẽ hoạt động trong tất cả lĩnh vực, từ thể thao, thời tiết, các phân mục tin tức mạng cho tới chương trình truyền hình trao giải của Viện Hàn lâm… Dù đã nổ ra tranh cãi về tính chặt chẽ trong phương pháp của các mô hình điều chỉnh thủ công của Silver, nhưng hầu như không ai có thể phủ nhận rằng, vào năm 2012, cao thủ dữ liệu 35 tuổi này chính là người chiến thắng trong nền kinh tế của chúng ta.
Một trường hợp khác là David Heinemeir Hansson, ngôi sao lập trình máy tính, tác giả của khung phát triển trang web Ruby on Rails, nơi cung cấp nền tảng cho một số phương tiện truyền thông xã hội được yêu thích nhất, trong đó có Twitter và Hulu. Hansson là đối tác của Basecamp, công ty phát triển có sức ảnh hưởng rất lớn. Tuy anh không công khai số tiền có được từ phần chia lãi của Basecamp hay các nguồn doanh thu khác của mình, nhưng chúng ta có thể coi như chúng vẫn sinh lời, với điều kiện Hansson phân chia thời gian của anh cho Chicago, Malibu và Marbella, Tây Ban Nha, nơi anh thường đắm chìm trong những chặng đua xe công thức.
Ví dụ thứ ba và cũng là cuối cùng là John Doerr, một đối tác của quỹ đầu tư mạo hiểm Kleiner Perkins Caufield & Byers tại Thung lũng Silicon danh vọng. Doerr đã giúp quỹ đầu tư này và nhiều ông lớn trong ngành công nghệ tạo nên cuộc cách mạng hiện nay, trong đó có Twitter, Google, Amazon, Netscape và Sun Microsystems. Lợi nhuận thu về từ các khoản đầu tư này vô cùng khổng lồ: Tài sản ròng của Doerr cho đến thời điểm viết cuốn sách này là hơn 3 tỷ đô-la.
Vì sao Silver, Hansson và Doerr lại làm tốt đến vậy? Có hai kiểu câu trả lời cho câu hỏi này. Kiểu đầu tiên mang tínhvi mô, tập trung vào đặc điểm tính cách cũng như những chiến lược giúp chi phối sự trỗi dậy của bộ ba này. Kiểu thứ hai vĩ mô hơn, họ không tập trung nhiều vào cá nhân và chuyển sự chú ý sang loại công việc mà họ đại diện. Dù cả hai cách tiếp cận đều quan trọng, nhưng câu trả lời vĩ mô lại liên quan nhiều hơn đến chủ đề mà chúng ta đang thảo luận bởi chúng sẽ làm sáng tỏ được nhiều điều về những gì mà nền kinh tế hiện nay mang lại cho chúng ta.
Để khám phá quan điểm vĩ mô, chúng ta hãy hướng tới hai nhà kinh tế học của MIT, Erik Brynjolfsson và Andrew McAfee, tác giả của cuốn sách đầy sức ảnh hưởng năm 2011, Race Against the Machine (tạm dịch: Cuộc chạy đua với máy móc). Cuốn sách đã đề cập tới một trường hợp thuyết phục. Đó là sự trỗi dậy của công nghệ số, thứ đã làm biến chuyển thị trường lao động theo cách bất ngờ. Brynjolfsson và McAfee từng giải thích trong cuốn sách của họ như sau: “Chúng ta đang sống trong sự khổ sở của cuộc Tái cơ cấu Vĩ đại. Công nghệ thì đi trước, còn kỹ năng và tổ chức lại lê lết theo sau.” Với nhiều người lao động, sự lê lết này ẩn chứa những tin xấu. Khi máy móc thông minh được cải tiến, khoảng cách giữa máy móc và khả năng con người rút ngắn lại, các chủ doanh nghiệp sẽ ngày càng có xu hướng thuê “máy móc mới” thay vì “người mới”. Khi đó, những cải tiến trong công nghệ liên lạc và phối hợp sẽ khiến làm việc trực tuyến trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, tạo động lực cho các công ty thuê ngoài những ngôi sao đóng vai trò then chốt – bỏ lại đằng sau một lượng lớn nhân tài trong công ty đang làm những công việc dưới sức.
Tuy nhiên, hiện thực không nghiệt ngã đến vậy. Như Brynjolfsson và McAfee phân tích, cuộc Tái cơ cấu Vĩ đại này không làm giảm công việc mà thay vào đó là phân chia chúng. Dù số người thất bại trong nền kinh tế mới đang ngày càng tăng khi kỹ năng của họ đã được tự động hóa hoặc có thể thuê ngoài dễ dàng, thì vẫn có những người khác không chỉ sống sót mà còn vươn mình lớn mạnh – trở nên giá trị hơn (và nhờ đó được tưởng thưởng nhiều hơn) trước đây. Brynjolfsson và McAfee không phải là những người duy nhất đưa ra quỹ đạo lưỡng cực này cho nền kinh tế. Chẳng hạn, năm 2013, nhà kinh tế học của George Mason là Tyler Cowen đã xuất bản cuốn sách Average is Over (tạm dịch: Sự chấm hết của trung bình), để trình bày luận điểm tương tự về hố ngăn cách số8. Nhưng điều khiến phân tích của Brynjolfsson và McAfee đặc biệt hữu dụng nằm ở chỗ họ đã tiến hành nhận diện ba nhóm cụ thể, tập trung theo hướng có lời của sự phân chia này và thu được một số lợi ích bất đối xứng trong Kỷ nguyên Máy móc Thông minh. Không có gì ngạc nhiên, Silver, Hansson và Doerr cũng thuộc ba nhóm này. Hãy cùng đề cập lần lượt mỗi nhóm để hiểu rõ hơn vì sao đột nhiên họ lại có giá trị đến vậy.
8 Hố ngăn cách số, hay còn gọi là khoảng cách số, phân chia kỹ thuật số (digital devide): Tình trạng bất bình đẳng kinh tế và xã hội trong khả năng truy cập và sử dụng các công nghệ thông tin truyền thông. (BTV)
Người lao động có tay nghề cao
Brynjolfsson và McAfee gọi nhóm người do Nate Silver đại diện là những người lao động “có tay nghề cao”. Những tiến bộ như công nghệ rô-bốt và nhận biết giọng nói đang tự động hóa nhiều vị trí không đòi hỏi nhiều kỹ năng, nhưng như các nhà kinh tế học này nhấn mạnh, “các công nghệ khác như hiển thị dữ liệu, phân tích, liên lạc tốc độ cao và tạo mẫu nhanh đã mang lại nhiều đóng góp cho những lập luận trừu tượng theo định hướng dữ liệu hơn, làm tăng giá trị của những công việc này”. Nói cách khác, những người có khả năng làm việc cùng công nghệ và tạo ra thành quả có giá trị từ những máy móc ngày càng phức tạp sẽ có cơ hội được phát triển. Tyler Cowen đã tóm lược thực tế này một cách thẳng thắn: “Câu hỏi then chốt sẽ là: Bạn có giỏi làm việc với máy móc thông minh hay không?”
Dĩ nhiên, Nate Silver chính là hình mẫu điển hình của người lao có tay nghề cao. Những cỗ máy thông minh không phải là trở ngại cho thành công của anh mà ngược lại, là thành phần hỗ trợ tôn lên thành công ấy.
Siêu sao
Lập trình viên David Heinemeir Hansson là ví dụ về nhóm thứ hai mà Brynjolfsson và McAfee tiên đoán sẽ vươn lên mạnh mẽ trong nền kinh tế mới: “những siêu sao”. Các mạng lưới dữ liệu tốc độ cao và các công cụ phối hợp như e-mail và phần mềm họp giả lập đã phá hủy chủ nghĩa địa phương trong nhiều lĩnh vực thuộc về tri thức. Chẳng hạn như, thay vì thuê lập trình viên toàn thời gian và đối mặt với các vấn đề về không gian văn phòng rồi chi trả các loại trợ cấp, bạn có thể thuê một trong những lập trình viên giỏi nhất thế giới, như Hansson, chỉ trong khoảng thời gian đủ để hoàn thành dự án. Trong tình huống này, bạn có thể nhận được một kết quả tốt hơn với ít chi phí hơn, trong khi Hansson sẽ phục vụ được nhiều khách hàng hơn mỗi năm, và nhờ đó mọi chuyện đều kết thúc tốt đẹp.
Việc Hansson có thể làm việc từ xa ở Marbella, Tây Ban Nha trong khi văn phòng của bạn thì ở Des Moines, Iowa, cũng không thành vấn đề với công ty bạn, giống như những cải tiến của công nghệ liên lạc và phối hợp đã biến các quy trình trở nên gần như hoàn hảo. (Tuy nhiên, thực tế này lại có vấn đề với những lập trình viên bản địa có tay nghề thấp hơn sinh sống tại Des Moines và cần một nguồn thu nhập ổn định.) Xu hướng tương tự cũng diễn ra ở nhiều lĩnh vực mà công nghệ đã giúp làm việc từ xa trở nên hiệu quả và năng suất – như tư vấn, marketing, viết lách, thiết kế… Khi thị trường nhân tài trở nên dễ dàng tiếp cận, thì những người ở trên đỉnh chóp thị trường sẽ tha hồ phát triển trong khi số còn lại phải chịu thiệt thòi.
Trong một nghiên cứu tiền đề cho hội thảo năm 1981, nhà kinh tế học Sherwin Rosen đã tìm ra công thức đằng sau những thị trường “người thắng ăn cả” này. Một trong những thành phần then chốt để tạo nên hình mẫu tài năng của ông – được gán ngẫu nhiên cho biến số q trong công thức – là một thừa số có “tính thay thế không hoàn hảo”, mà theo Rosen giải thích: “Nghe một loạt ca sĩ hạng xoàng hát cũng không bằng nghe một nghệ sĩ xuất sắc trình diễn.” Nói cách khác, tài năng không phải là một món hàng bạn có thể mua theo số lượng lớn và kết hợp lại để đạt đến các cấp độ cần thiết: Phần thưởng chỉ dành cho người giỏi nhất. Vì vậy, nếu đang ở giữa chợ, nơi người mua có quyền tiếp cận mọi người bán và giá trị q của mọi người đều rõ ràng, người mua sẽ chọn thứ tốt nhất. Ngay cả khi lợi thế tài năng của người tốt nhất cũng chỉ nhỉnh hơn một chút, thì những siêu sao vẫn sẽ giành được lợi thế lớn trên thị trường.
Vào những năm 1980, khi nghiên cứu hiệu ứng này, Rosen tập trung chủ yếu vào các ngôi sao điện ảnh hay ngôi sao ca nhạc, nơi đã sẵn có thị trường rõ ràng, chẳng hạn như các cửa hàng âm nhạc và rạp chiếu phim, tại đó khán giả được tiếp cận những nghệ sĩ khác nhau và có thể ước lượng chính xác tài năng của họ trước khi đưa ra quyết định mua hàng. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ truyền thông và phối hợp đã biến nhiều thị trường bản địa thành một khu chợ toàn cầu. Công ty nhỏ tìm kiếm một lập trình viên máy tính hay một tư vấn viên quan hệ công chúng giờ đây đã có thể tiếp cận thị trường quốc tế bạt ngàn tài năng theo cách thức tương tự như người hâm mộ âm nhạc tại các thị trấn nhỏ lờ đi những nghệ sĩ chơi nhạc địa phương để đến cửa hàng đĩa mua album từ những ban nhạc đỉnh nhất thế giới. Nói cách khác, hiệu ứng siêu sao ngày nay có tầm ảnh hưởng rộng rãi hơn so với những gì Rosen tiên đoán từ 30 năm trước.
Chủ sở hữu
Nhóm cuối cùng và cũng là nhóm phát triển rực rỡ trong nền kinh tế mới của chúng ta – do John Doerr đại diện – bao gồm những người có vốn đầu tư vào các công nghệ mới đang chi phối cuộc Tái cơ cấu Vĩ đại. Như chúng ta đã biết từ thời Marx, quyền tiếp cận vốn tư bản đã mang lại những lợi thế khổng lồ. Tuy nhiên, một số thời kỳ sẽ mang lại cho bạn nhiều lợi thế hơn những thời kỳ khác. Như Brynjolfsson và McAfee đã chỉ ra, châu Âu thời hậu chiến là ví dụ điển hình về thời điểm xấu khi ngồi trên một núi tiền, cũng như sự kết hợp giữa lạm phát tăng nhanh và áp thuế gay gắt đã xóa bỏ những vận may cũ bằng tốc độ đáng kinh ngạc (chúng ta có thể gọi đây là “hiệu ứng Downton Abbey”).
Cuộc Tái cơ cấu Vĩ đại, không giống như giai đoạn hậu chiến, là thời điểm vàng để tiếp cận vốn. Để hiểu vì sao, trước hết chúng ta hãy ôn lại lý thuyết thương lượng, yếu tố chủ chốt trong tư duy kinh tế tiêu chuẩn. Lý thuyết này lập luận rằng, khi người ta có thể kiếm được tiền thông qua sự kết hợp của đầu tư vốn và nhân công, thì họ sẽ thu được thành quả đại khái là cân đối với đầu vào. Do công nghệ số đã làm giảm nhu cầu lao động trong nhiều ngành nghề, nên tỷ lệ thành quả thu được của những người sở hữu máy móc thông minh lại ngày càng tăng. Một nhà đầu tư mạo hiểm trong nền kinh tế hiện nay có thể góp vốn vào Instagram, công ty đã được bán với giá 1 tỷ đô-la trong khi chỉ thuê13 người. Liệu còn giai đoạn nào trong lịch sử từng chứng kiến một lượng nhỏ nhân công lại tạo ra giá trị lớn đến thế không? Với đầu vào nhân công ít như vậy, tỷ lệ tài sản hoàn lại cho chủ sở hữu máy móc – trong trường hợp này là các nhà đầu tư mạo hiểm – lại không hề có tiền lệ. Chẳng lạ gì khi một nhà đầu tư mạo hiểm mà tôi phỏng vấn trong cuốn sách mới nhất đã thừa nhận với tôi kèm theo sự quan ngại nào đó rằng: “Ai cũng thèm muốn công việc của tôi.”
Ta hãy tổng kết các chủ đề đã bàn đến thời điểm này: Như tôi đã khảo sát, tư duy kinh tế hiện đại lập luận rằng sự phát triển chưa có tiền lệ và tác động của công nghệ đang tạo nên một cuộc tái cơ cấu hàng loạt trong nền kinh tế. Trong nền kinh tế mới mở đó, ba nhóm sau đây sẽ có lợi thế đặc biệt: những người có thể làm tốt và sáng tạo cùng máy móc thông minh, những người làm tốt nhất trong lĩnh vực của mình và những người có thể tiếp cận vốn.
Rõ ràng, cuộc Tái cơ cấu Vĩ đại do các nhà kinh tế học như Brynjolfsson, McAfee và Cowen nhận định không phải là xu hướng kinh tế duy nhất quan trọng lúc này và ba nhóm được đề cập ở trên không phải là những nhóm duy nhất sẽ làm tốt, nhưng điều cốt yếu là những xu hướng này dù không phải là duy nhất nhưng lại rất quan trọng, nên những nhóm này vẫn sẽ tồn tại và phát triển. Vì thế, nếu có thể gia nhập bất kỳ nhóm nào trong số đó, bạn sẽ làm tốt. Nếu không, dù có thể vẫn làm tốt nhưng vị trí của bạn sẽ bấp bênh hơn.
Câu hỏi mà chúng ta phải đối mặt lúc này rõ ràng là: Làm thế nào để có thể gia nhập vào nhóm những người chiến thắng? Dù điều này có thể sẽ dập tắt nhiệt huyết đang dâng trào trong bạn, nhưng tôi vẫn phải thú nhận rằng chẳng có bí mật nào có thể giúp bạn nhanh chóng tích lũy vốn và trở thành John Doerr tiếp theo. (Nếu có, làm gì có chuyện tôi chia sẻ chúng trong một cuốn sách.) Tuy nhiên, bạn vẫn có thể tiếp cận hai nhóm chiến thắng kia. Mục tiêu tiếp theo của chúng ta chính là tiếp cận chúng.
Làm thế nào để trở thành người chiến thắng trong nền kinh tế mới?
Tôi đã xác định được hai nhóm có khả năng phát triển lớn mạnh: những người có thể làm việc sáng tạo với máy móc thông minh và những người đang là ngôi sao sáng trong lĩnh vực của mình. Đâu là bí quyết tạo ra những lĩnh vực sinh lời có hố ngăn cách số ngày càng rộng? Tôi cho rằng đó là nhờ hai khả năng cốt lõi sau đây.
Hai khả năng cốt lõi giúp phát triển trong nền kinh tế mới
Khả năng nhanh chóng nắm bắt những vấn đề khó.
Khả năng tạo ra sản phẩm ở mức độ cao cấp, xét về cả chất lượng và tốc độ.
Hãy bắt đầu từ khả năng đầu tiên. Cần nhớ rằng chúng ta vẫn thường bị lôi kéo bởi trực giác và trải nghiệm người dùng đến từ các loại công nghệ hướng đến người dùng như Twitter và iPhone. Dù vậy, những ví dụ này chỉ là các sản phẩm dành cho người dùng, chứ không phải là những công cụ nghiêm túc: Hầu hết máy móc thông minh đang chi phối cuộc Tái cơ cấu Vĩ đại đều phức tạp, khó hiểu rõ và khó nắm bắt hơn.
Hãy xem xét trường hợp của Nate Silver, ví dụ dễ thấy về một cá nhân đã thăng hoa nhờ phối hợp tốt với công nghệ phức tạp. Nếu phân tích sâu hơn phương pháp luận của anh, chúng ta sẽ phát hiện ra rằng việc đưa ra các dự báo bầu cử dựa trên dữ liệu không dễ như gõ dòng “Ai sẽ giành được nhiều phiếu bầu hơn?” trong hộp thoại tìm kiếm. Thay vào đó, anh duy trì một cơ sở dữ liệu lớn về kết quả thăm dò (hàng nghìn cuộc thăm dò từ hơn 250 đơn vị thăm dò) để nhập vào Stata, hệ thống phân tích thống kê phổ biến do hãng StataCorp sản xuất. Đây không phải là những công cụ dễ thành thạo. Ví dụ, đây là câu lệnh mà bạn cần hiểu để tiến hành công việc với cơ sở dữ liệu hiện đại như Silver dùng:
Cơ sở dữ liệu loại này được tra vấn bằng ngôn ngữ SQL9. Bạn gửi cho chúng các dòng lệnh như trên để tương tác với thông tin được lưu trữ. Hiểu rõ cách sử dụng các cơ sở dữ liệu này là việc vô cùng khó khăn. Chẳng hạn, dòng lệnh ở ví dụ trên tạo ra một “hiển thị” (view): Một bảng cơ sở dữ liệu giả lập gom các dữ liệu từ nhiều bảng có sẵn về cùng một chỗ, sau đó, bảng có thể được xử lý bằng các lệnh SQL giống như một bảng tiêu chuẩn. Khi nào thì tạo ra các hiển thị và làm sao để làm được như vậy là câu hỏi không hề đơn giản, một trong số các câu trả lời là bạn phải hiểu và thành thạo cách tạo ra những kết quả hợp lý từ những cơ sở dữ liệu trong thế giới thực.
9 Ngôn ngữ SQL (Structured Query Language), hay ngôn ngữ truy vấn mang tính cấu trúc, là một loại ngôn ngữ máy tính phổ biến để tạo, sửa và lấy dữ liệu từ một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ. (BTV)
Quay trở lại với anh chàng Nate Silver của chúng ta, hãy xét đến công nghệ còn lại mà anh dựa vào: Stata. Đây là một công cụ mạnh mẽ và chắc chắn không phải là thứ gì đó bạn có thể học được bằng cách tìm tòi sơ lược qua loa. Ví dụ, đây là mô tả những tính năng bổ sung cho phiên bản mới nhất của phần mềm này: “Stata 13 bổ sung nhiều tính năng mới như hiệu ứng xử lý, GLM đa cấp, nguồn điện và kích cỡ mẫu, SEM khái quát hóa, dự báo, kích cỡ hiệu ứng, quản lý dự án, chuỗi dài và BLOBs…” Silver sử dụng phần mềm phức tạp này – cùng với SEM và BLOBs khái quát hóa – để xây dựng các mô hình phức tạp với các bộ phận lồng ghép vào nhau: nhiều lần hồi quy, được tiến hành trên các thông số tùy chỉnh, sau đó được tham chiếu dưới dạng trọng số tùy chỉnh được sử dụng trong các biểu thức xác suất, v.v…
Chúng tôi cung cấp những chi tiết này nhằm nhấn mạnh rằng máy móc thông minh rất phức tạp và khó có thể thành thạo được.10 Do đó, để gia nhập nhóm có thể làm việc tốt cùng những máy móc này, bạn bắt buộc phải trau dồi khả năng để nắm được những điều hóc búa. Chưa kể vì những công nghệ này luôn thay đổi nhanh chóng, nên quá trình nắm bắt này sẽ không bao giờ kết thúc: Bạn phải có khả năng làm điều đó một cách nhanh chóng và lặp đi lặp lại.
10 Thực tế công nghệ phức tạp mà các công ty tận dụng để thành công nhấn mạnh vào sự phi lý của quan niệm phổ biến hiện nay là tìm ra các sản phẩm đơn giản, hướng đến người dùng – đặc biệt là tại các trường học – bằng cách trang bị cho sinh viên những công cụ để đạt đến thành công trong nền kinh tế công nghệ cao. Việc cho phép họ sử dụng iPad hoặc ghi hình bài tập về nhà rồi đăng trên YouTube giúp họ có thể sẵn sàng cho nền kinh tế mới như khi chơi trò Hot Wheels (một trò chơi đua xe vượt chướng ngại vật – BTV) sẽ giúp phát triển mạnh khả năng trong lĩnh vực cơ học tự động. (TG)
Dĩ nhiên, khả năng học hỏi nhanh chóng này không chỉ cần thiết khi bạn thao tác cùng các máy móc thông minh; nó còn đóng vai trò then chốt trong nỗ lực giúp bạn trở thành siêu sao trong bất kỳ lĩnh vực nào – kể cả khi chuyên môn của bạn không mấy liên quan tới công nghệ. Ví dụ, trở thành một giáo viên yoga đẳng cấp thế giới đòi hỏi bạn phải thành thạo bộ kỹ năng thể chất ngày càng phức tạp. Một ví dụ khác, nếu muốn vượt trội trong một lĩnh vực y tế cụ thể, bạn phải có khả năng nhanh chóng nắm được nghiên cứu mới nhất về các thủ tục có liên quan. Nói một cách ngắn gọn thì: Nếu không thể học hỏi, bạn sẽ không thể lớn mạnh.
Giờ hãy xét đến khả năng cốt lõi thứ hai trong danh sách trên: tạo ra sản phẩm ở mức độ cao cấp. Nếu bạn muốn trở thành một siêu sao,
thì việc thuần thục những kỹ năng có liên quan là yếu tố cần, nhưng chưa đủ. Bạn còn phải biết chuyển đổi tiềm năng thành những kết quả hữu hình mà người khác có thể định giá được. Ví dụ, nhiều nhà phát triển có thể lập trình máy tính rất giỏi, nhưng David Hansson, siêu sao trong ví dụ mà chúng ta từng đề cập, đã tận dụng năng lực của mình để tạo ra Ruby on Rails, dự án làm nên tên tuổi của anh. Ruby on Rails đòi hỏi Hansson phải đẩy kỹ năng hiện tại của mình tới giới hạn, tạo ra những kết quả có giá trị cụ thể và đáng giá.
Khả năng tạo ra sản phẩm cũng áp dụng cho những người mong muốn hiểu rõ các máy móc thông minh. Đối với Nate Silver, sẽ là không đủ nếu anh chỉ học cách vận dụng những bộ dữ liệu lớn rồi chạy phân tích thống kê; anh còn cần phải chứng minh rằng mình có thể sử dụng kỹ năng này để thu được thông tin từ những cỗ máy thu hút được nhiều sự quan tâm. Silver đã làm việc cùng nhiều chuyên gia thống kê trong suốt quãng thời gian ở công ty Baseball Prospectus11, nhưng chỉ có mình anh nỗ lực khiến những kỹ năng này thích ứng với lĩnh vực dự đoán bầu cử mới mẻ và có khả năng sinh lời tốt hơn. Điều này mang đến một cái nhìn tổng quan khác đối với việc gia nhập bảng xếp hạng những người chiến thắng trong nền kinh tế: Nếu không vận động, bạn sẽ không thể lớn mạnh – dù bạn có kỹ năng tốt hay tài năng đến đâu đi nữa.
11 Công ty chuyên cung cấp các dữ liệu thống kê có liên quan đến bộ môn bóng chày. (BTV)
Sau khi thiết lập hai khả năng căn bản để đạt được thành công trong thế giới mới đang bị công nghệ làm gián đoạn, giờ đây chúng ta có thể đến với câu hỏi tiếp theo: Chúng ta phải làm gì để tôi rèn những khả năng cốt lõi này? Điều này lại dẫn chúng ta đến với luận điểm chính của cuốn sách: Hai khả năng cốt lõi vừa được mô tả đều phụ thuộc vào khả năng làm việc sâu của bạn. Nếu chưa thuần thục kỹ năng cơ bản này, bạn sẽ phải chật vật để học được những điều hóc búa hay tạo ra sản phẩm cao cấp.
Sự phụ thuộc đó không rõ ràng ngay lập tức; nó đòi hỏi sự khoa học trong quá trình học hỏi, tập trung và năng suất. Các phần tiếp theo của cuốn sách sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn rõ hơn.
Làm việc sâu giúp bạn nhanh chóng học được những điều hóc búa
“Hãy để tâm trí bạn biến thành thấu kính nhờ tia hội tụ chú ý; hãy để linh hồn bạn tràn đầy hứng thú với một ý tưởng chủ đạo, choán hết tâm trí bạn.”
Lời khuyên này đến từ Antonin-Dalmace Sertillanges, một thầy tu kiêm giáo sư môn triết học đạo đức người Dominica, người đã viết nên cuốn sách mỏng nhưng có sức ảnh hưởng mạnh mẽ trong suốt những năm đầu thế kỷ XX, The Intellectual Life (tạm dịch: Cuộc sống tri thức). Sertillanges đã viết cuốn sách dưới dạng cẩm nang đề cập đến “quá trình phát triển và đào sâu của tâm trí” dành cho những ai đang sống trong thế giới của những ý tưởng. Thông qua The Intellectual Life, Sertillanges nhận ra sự cần thiết của việc thành thạo những yếu tố phức tạp và giúp người đọc sẵn sàng đương đầu với thách thức này. Qua đó, cuốn sách của ông đã chứng minh được sự hữu ích của nó trong việc giúp con người nhanh chóng nắm bắt được những kỹ năng (nhận thức) khó học.
Để hiểu được lời khuyên của Sertillanges, chúng ta hãy cùng xem lại lời trích dẫn ở trên. Lời trích này được diễn đạt lại dưới nhiều hình thức trong cuốn The Intellectual Life, theo đó Sertillanges lập luận rằng để nâng cao tầm hiểu biết trong lĩnh vực của mình, bạn phải nắm được những chủ đề có liên quan một cách có hệ thống, cho phép “tia hội tụ chú ý” khám phá ra sự thật ẩn sâu trong mỗi chủ đề. Nói cách khác, ông cho rằng: Bạn phải tập trung sâu sắc khi muốn học hỏi. Ý tưởng này hóa ra lại đi trước thời đại. Trong quá trình suy ngẫm về hành trình của tâm trí vào thập niên 1920, Sertillanges đã khám phá ra sự thật về việc thành thạo các công việc đòi hỏi nhận thức, những công việc sẽ khiến giới học thuật phải mất thêm bảy thập kỷ nữa để hình thức hóa.
Công việc hình thức hóa này chính thức bắt đầu từ thập niên 1970, khi một nhánh của tâm lý học, đôi khi được gọi là tâm lý hiệu suất, bắt đầu khám phá một cách có hệ thống về những điều làm nên sự khác biệt giữa các chuyên gia (trong nhiều lĩnh vực khác nhau) với những người khác. Đầu thập niên 1990, K. Anders Ericsson, một giáo sư tại Đại học Bang Florida, đã tập hợp các manh mối để tạo nên một câu trả lời chặt chẽ, phù hợp với những ấn phẩm nghiên cứu đang xuất hiện ngày càng nhiều, và đặt cho nó một cái tên thuyết phục: thực hành có chủ đích.
Ericsson đã mở đầu bài luận về chủ đề mới mẻ này bằng một lời khẳng định mạnh mẽ: “Chúng tôi không đồng tình với ý kiến cho rằng những khác biệt này [giữa chuyên gia và người thường] là bất khả biến… Thay vào đó, chúng tôi đi đến kết luận rằng những khác biệt giữa chuyên gia và người thường phản ánh nỗ lực có chủ đích suốt cả đời nhằm nâng cao hiệu suất trong một lĩnh vực cụ thể.”
Đặc biệt, văn hóa Mỹ rất thích các tình tiết phi thường (“Các anh có biết điều này dễ đến mức nào không?” Nhân vật của Matt Damon trong bộ phim Good Will Hunting (tạm dịch: Chàng Will tốt bụng) đã dở khóc dở cười khi anh nhanh chóng giải được bài toán khó từng khiến nhiều nhà toán học hàng đầu thế giới bối rối). Ericsson đã đề xướng ngành nghiên cứu này, và đến giờ nó đã được chấp nhận rộng rãi (trước dự tính12), khiến những câu chuyện viển vông đó không còn được ưa chuộng. Muốn thành thạo một công việc đòi hỏi về nhận thức thì bắt buộc phải có dạng thực hành đặc trưng này – tuy nhiên, vẫn có một vài ngoại lệ đối với những thiên tài bẩm sinh. (Cũng theo điểm này, Sertillanges có vẻ đã đi trước thời đại khi trình bày lập luận trong cuốn The Intellectual Life: “Các thiên tài, bản thân họ xuất sắc là vì họ đã đem tất cả năng lực của mình ra để dồn vào những gì họ quyết định sẽ thể hiện hết sức.” Ericsson không thể nói hay hơn thế.)
12 Sau khi Malcolm Gladwell truyền bá ý tưởng về thực hành có chủ đích trong cuốn sách bán chạy năm 2008 của mình có tựa đề Outliers: The Story of Success (Những kẻ xuất chúng), ý tưởng này đã trở thành xu hướng trong giới tâm lý (nhóm người nhìn chung luôn hoài nghi tất cả những gì Gladwell đề xuất). Nhiều người đã chọc ngoáy giả thiết về thực hành có chủ đích. Tuy nhiên, đa phần các nghiên cứu này đều không phủ nhận tính cần thiết của thực hành có chủ đích, mà thay vào đó, chúng lại cố gắng chứng minh rằng các yếu tố khác cũng đóng vai trò trong hiệu suất làm việc của cấp chuyên gia. Trong một bài báo có tựa đề: “Vì sao hiệu suất làm việc của các chuyên gia lại đặc biệt và không thể ngoại suy từ các nghiên cứu về hiệu suất của người thường: Câu trả lời cho những lời chỉ trích” được xuất bản trên tạp chí Intelligence 45 (2014): 81-103, Ericsson đã phủ nhận nhiều nghiên cứu kiểu này. Trong bài báo, giữa nhiều luận điểm khác, Ericsson lập luận rằng bản phác thảo thực nghiệm của các bài phê bình này thường không hoàn thiện, bởi họ thường giả định rằng bạn có thể ngoại suy sự khác nhau giữa những người bình thường và những người trên mức bình thường trong một lĩnh vực cho trước thành sự khác nhau giữa các chuyên gia và những người không phải là chuyên gia. (TG)
Điều này đưa chúng ta tới câu hỏi rốt cuộc thực hành có chủ đích đòi hỏi điều gì. Người ta thường nhận biết các yếu tố cốt lõi của nó theo cách sau: (1) toàn tâm toàn ý dồn sức vào một kỹ năng cụ thể mà bạn đang cố gắng nâng cao hoặc một ý tưởng mà bạn đang cố gắng nắm bắt; (2) đón nhận phản hồi để có thể sửa đổi phương pháp của mình nhằm duy trì sự chú ý và chính xác tới những điểm có năng suất cao nhất. Yếu tố đầu tiên có tầm quan trọng đặc biệt đối với nội dung thảo luận của chúng ta, nó nhấn mạnh rằng thực hành có chủ đích không thể tồn tại song song với sự phân tâm, thay vào đó, nó đòi hỏi sự tập trung không gián đoạn. Như Ericsson nhấn mạnh: “Sự chú ý bị phân tán gần như đối nghịch với sự chú ý tập trung mà thực hành có chủ đích đòi hỏi”.
Theo các nhà tâm lý, Ericsson và những nhà nghiên cứu khác cùng lĩnh vực không hứng thú với câu hỏi vì sao thực hành có chủ đích lại hiệu quả; họ chỉ coi nó như một hành vi hiệu quả mà thôi. Tuy nhiên, sau nghiên cứu quan trọng đầu tiên của Ericsson về chủ đề này, các nhà khoa học thần kinh đã khám phá ra các cơ chế vật lý chi phối sự tiến bộ của con người trong những nhiệm vụ khó khăn. Theo khảo sát của nhà báo Daniel Coyle trong cuốn sách The Talent Code(Mật mã tài năng) ra mắt năm 2009, các nhà khoa học ngày càng tin tưởng rằng câu trả lời nằm ở myelin – một lớp mô mỡ phát triển quanh các nơ-ron, hoạt động như một lớp cách nhiệt cho phép các tế bào đốt cháy nhanh hơn và sạch hơn. Để hiểu được vai trò của myelin trong quá trình tiến bộ, hãy nhớ rằng các kỹ năng, dù là trí tuệ hay thể chất, cuối cùng cũng sẽ quy về mạch não. Ngành khoa học hiệu suất còn mới mẻ này lập luận rằng khi trau dồi một kỹ năng, bạn cũng đồng thời sản sinh thêm nhiều myelin quanh các nơ-ron liên quan, cho phép mạch tương ứng đốt cháy dễ dàng và hiệu quả hơn.
Hiểu biết này rất quan trọng, bởi nó được dựa trên nền tảng thần kinh giải thích vì sao thực hành có chủ đích lại hiệu quả. Thông qua việc tập trung cao độ vào một kỹ năng cụ thể, bạn sẽ thúc đẩy quá trình đốt cháy ở mạch liên quan và quá trình này được lặp đi lặp lại nhiều lần trong lớp bao ngăn cách. Việc sử dụng liên tục các tế bào kích hoạt mạch cụ thể này sẽ hình thành nên tế bào thần kinh đệm ít gai (oligodendrocyte) để bắt đầu bao bọc các lớp myelin quanh các nơ-ron trong mạch – giúp củng cố hiệu quả kỹ năng. Do đó, tầm quan trọng của việc tập trung cao độ vào nhiệm vụ trước mắt, tránh phân tâm nằm ở chỗ đây là cách duy nhất để cô lập mạch thần kinh có liên quan đủ để kích hoạt quá trình sản sinh myelin có ích. Ngược lại, nếu bạn cứ cố học một kỹ năng mới phức tạp (quản lý cơ sở dữ liệu SQL chẳng hạn) trong tình trạng kém tập trung (có thể là do bảng tin của Facebook), bạn sẽ đốt cháy quá nhiều mạch cùng lúc và bừa bãi để cô lập nhóm nơ-ron mà bạn thực sự muốn tăng cường.
Trong suốt một thế kỷ kể từ khi Antonin-Dalmace Sertillanges lần đầu viết về việc sử dụng tâm trí như một thấu kính của tia hội tụ chú ý, chúng ta đã đi từ phép ẩn dụ nâng cao này tới lời giải thích tuy ít thi vị nhưng rõ ràng hơn, được biểu hiện qua các tế bào thần kinh đệm ít gai. Đồng thời, điều này cũng đưa đến một kết luận khó tránh khỏi: Để nhanh chóng học hỏi những vấn đề hóc búa, bạn phải tập trung cao độ và không được phân tâm. Nói cách khác, học hỏi là một hành động của làm việc sâu. Nếu cảm thấy thoải mái khi chuyên tâm, bạn cũng sẽ thoải mái khi thành thạo các hệ thống và kỹ năng ngày càng phức tạp nhưng cần thiết để tiến xa hơn trong nền kinh tế. Ngược lại, nếu bạn luôn cảm thấy khó chịu và phân tâm ở khắp nơi, đừng hy vọng những hệ thống và kỹ năng này sẽ dễ dàng đến với bạn.