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:
CREATE VIEW cities AS SELECT name, population, altitude
FROM capitals UNION SELECT name, population, altitude
FROM non_capitals;
Cơ sở dữ liệu loại này được tra vấn bằng ngôn ngữ SQL[9]. 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.
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.
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.
