SYSTEMS THINKING - Tổng công trình sư hay thợ code vĩ đại
Nếu anh em từng chơi võ lâm truyền kì hay đọc tiểu thuyết kiếm hiệp. Bất kì phái đều có 1 bí thuật nội công căn cơ để phát triển những chiêu thức. Tiêu dao phái với Tiểu vô tương công. Khưu Ma Trí dựa vào nền tảng này thi triển 72 tuyêt kĩ Thiếu Lâm. Vương Trùng Dương đứng đầu Ngũ tuyệt với Tiên Thiên Công. Trương Vô Kị áp đảo lục phái với Cửu Dương Thần Công. Đại hiệp họ Kim với Nuclear công (Với sứ mệnh chấm dứt khổ đau của mọi sinh vật sống :()
Tâm pháp trong IT cũng vậy. Không phải là học một ngôn ngữ lập trình mới, làm ra sản phẩm cool ngầu, hay theo trend công nghệ mà đó là kỹ năng nắm bắt cách mọi thứ liên kết với nhau. Không chỉ là một dòng code chạy thế nào, mà là code đó fit vào pipeline dữ liệu ra sao, ảnh hưởng đến sản phẩm thế nào, rồi sản phẩm đó thay đổi hành vi người dùng ra sao, và cuối cùng tác động đến chiến lược kinh doanh tổ chức như thế nào. Vậy làm thế nào để một SA có thể nghĩ được và xử lý được những điều này. Rất may là có 1 vị đại hiệp nào đó đã sáng tạo ra bộ nội công Systems Thinking. Để sử dụng làm nền tảng để làm căn cơ phát triển.
Systems Thinking là gì?
Nói đơn giản, Systems Thinking là khả năng hiểu các bộ phận trong một hệ thống tương tác với nhau thế nào và việc thay đổi một phần có thể gây hiệu ứng domino thế nào. Nó bắt nguồn từ lý thuyết hệ thống trong sinh học và kỹ thuật, nhưng giờ áp dụng được cho mọi thứ, từ tối ưu giao thông, tài chính toàn cầu, y tế, đến IT.
Kỹ năng này trả lời các câu hỏi: Cái gì liên kết với cái gì Đâu là nguyên nhân và đâu là kết quả? Feedback loop ở đâu? Thay vì tách vấn đề thành các phần riêng lẻ để giải quyết, người biết tư duy hệ thống sẽ hỏi “Nếu tui fix cái này, thì chuyện gì xảy ra tiếp theo?”
- Ví dụ năm 2020, Facebook thay đổi thuật toán để tăng “meaningful interaction”. Nghe thì ngon, nhưng hậu quả là nội dung chính trị cực đoan bị đẩy mạnh, gây chia rẽ xã hội. Đây là một thất bại ở cấp hệ thống. Họ optimize một phần (thuật toán) mà không lường trước tác động lên cả network (hành vi người dùng, xã hội).
- Ví dụ khác là khu rừng nhiệt đới. Không thể chỉ nghiên cứu cây cối. Phải xem xét cả thời tiết, đất, côn trùng, động vật. Loạt bỏ một khu rừng không chỉ giảm số cây, mà còn thay đổi chu kỳ nước, nhiệt độ, đường di cư của động vật. Systems thinking là nhìn bức tranh tổng thể, không chỉ hỏi “Làm sao trồng cây nhanh hơn” mà là “Nếu trồng cây nhanh hơn, rừng sẽ ra sao”
- Trong lập trình cũng vậy. Dev tự hào vì viết một giải pháp để export báo cáo realtime. Nhưng người dùng bấm vào query database dữ liệu lớn, database xử lý câu long query bị lock transaction, toàn hệ thống tê liệt quá tải, báo cáo sai lệch, hệ thống chậm như rùa. Lí do là bạn ấy không nghĩ đến việc query sẽ tác động tới database nhưu thế nào. Systems thinking không phải là làm mọi thứ phức tạp hơn, mà là thấy trước những hậu quả trước khi chúng thành vấn đề lớn.
Tại sao Systems Thinking là tâm pháp của SA?
IT đã phức tạp giờ thêm AI còn phức tạp hơn và Systems Thinking đang trở thành vũ khí bí mật vì:
Thiết kế giải pháp công nghệ, không chỉ là dùng công nghệ gì, ngôn ngữ gì, server ra sao, mà một SA còn cần hiểu vòng đời dữ liệu: dữ liệu từ đâu ra, feedback loop ảnh hưởng bias thế nào, incentive nào định hình hành vi.
- Vài năm trở lại đây có xu hướng sử dụng năng lượng sạch. Giải quyết biến đổi khí hậu không chỉ là làm pin tốt hơn mà còn xây lưới điện, quản lý lưu trữ, logistics sản xuất, thay đổi lối sống. Có dự án pin năng lượng xanh thất bại, không phải vì công nghệ kém, mà vì họ không tính đến việc lưới điện địa phương không hỗ trợ tốt, hoặc người dùng không sẵn sàng thay đổi thói quen.
- Lợi thế nghề nghiệp. Backend dev ở một fintech startup, optimize query database để giảm latency là tốt. Nhưng nếu giảm vài millisecond lại vô tình tạo cơ hội cho user exploit hệ thống thì sao? Systems thinking giúp thấy trước vấn đề, khám phá cơ hội, và xử lý rủi ro. Một hiring manager bảo “Tui không cần dev chỉ biết code. Tui cần người hiểu code của họ ảnh hưởng đến toàn hệ thống”. Kĩ năng này giúp dev tạo sự khác biệt, đặc biệt khi mọi sản phẩm giờ đều cross-functional.
- Vibe code đây phong cách lập trình mới nổi, trong đó người dùng không cần phải viết từng dòng code hay hiểu cấu trúc lập trình truyền thống. Thay vào đó, họ chỉ cần mô tả ý tưởng bằng ngôn ngữ tự nhiên như cách nói chuyện với một người bạn và hệ thống AI sẽ tự động chuyển đổi các mô tả này thành đoạn mã hoàn chỉnh. Nhưng mặt tối của nó là giao hết quyền quyết định cho AI. AI thường không có đủ ngữ cảnh (context) để có thể quyết định phát triển như thế nào là tối ưu nhất.
Làm thế nào để phát triển tư duy Systems Thinking?
- Học vẽ diagram hệ thống. Bắt đầu với causal loop diagram hoặc stock-and-flow model. Nghe fancy, nhưng thực ra chỉ là vẽ các thứ liên kết với nhau thế nào.
Ví dụ, vẽ diagram cho hệ thống đặt xe của Grab: tài xế, khách, giá, thời gian chờ, tất cả ảnh hưởng lẫn nhau ra sao. Chỉ cần giấy bút hoặc một tool như Miro là đủ. - Nghiên cứu hệ thống thực tế. Reverse engineer các platform hoạt động thế nào. Tự hỏi: Netflix chọn thumbnail cho tui thế nào? Tại sao Uber tăng giá khi trời mưa? Hiểu được logic đằng sau giúp thấy các hệ thống cân bằng supply-demand thế nào để ưu tiên user experience.
- Xây mental models. Học các khái niệm như second-order consequences (hậu quả dây chuyền), feedback loops, hay bottlenecks. Áp dụng khi debug: thay vì chỉ fix lỗi trước mắt, cần nghĩ “Nếu fix cái này, nó sẽ phá cái gì khác không ?”
- Học course nếu muốn bài bản.
Có mấy khóa online về systems thinking hoặc system dynamics.
Ví dụ: khóa miễn phí trên MIT OpenCourseWare, Systems Thinking for Impact
Systems Thinking - Dĩ bất biến ứng vạn biến
Không dừng lại ở môi trường kĩ thuật. Nó là kĩ năng phân giải, hội tụ và phức hợp thể hiện tư duy của con người.
Hay làm quy hoạch đô thị dùng systems thinking để thiết kế đường phố: không chỉ là xây thêm làn xe, mà là tính xem xe, người đi bộ, giao thông công cộng hòa hợp thế nào để thành phố dễ sống hơn. Và có rất nhiều thành phố đã hàng trăm năm vẫn đủ khả năng đáp ứng được với nhu cầu của người dân sinh sống.
Tạm kết
Trên đây là những ý kiến cá nhân. Anh chị em nào có ý kiến bình luận để lại bình luận hay liên hệ trực tiếp Kha mùa 5. Chỉ tiếp khi có bia. Cảm ơn và chào mọi người đã đọc hết. Hẹn mọi người ở bài tiếp.
Bài viết trích dẫn thông tin từ Tiff in Tech.