Astro Teller về Cách Xử Lý Thất Bại

Buzz

Ngày cập nhật gần nhất: 15/4/2026

Nội dung bài viết

Câu chuyện Mytour25 khác

Xem thêm

Đọc tóm tắt

- Astro Teller, người đứng đầu X của Alphabet, cho rằng sự thành công trong các dự án táo bạo đòi hỏi cả sự vô cảm và tiền bạc.
- X được tài trợ hàng tỷ đô la để nghiên cứu và phát triển những ý tưởng độc đáo.
- Teller nhấn mạnh việc cần có kỷ luật và đánh giá khách quan sau mỗi thí nghiệm.
- Mặc dù nhiều dự án tại X thất bại, như dự án Foghorn, nhưng một số như Waymo và Wing lại thành công.
- X vẫn tiếp tục thử nghiệm, ví dụ như chiếc xe buggy sử dụng AI trong nông nghiệp.

Thất bại luôn làm thất vọng, nhưng có hai điều có thể giúp giảm bớt sự đau đớn: Sự vô cảm và tiền. Rất nhiều tiền. Với tư cách là người đứng đầu X, xưởng ý tưởng được gọi là nhà máy làm những dự án vô cùng và đôi khi kỳ quặc của Alphabet, Astro Teller có đủ cả hai thứ đó. Được công ty mẹ Alphabet tài trợ hàng tỷ đô la mỗi năm, X cam kết cho các dự án nghiên cứu và phát triển táo bạo và đôi khi là kỳ quặc. Theo Teller, những nhà nghiên cứu làm việc trên những dự án này - dù có thú vị như thế nào đi nữa - phải có kỷ luật trong sự hào hứng của họ với một dự án.

“Chạy các thí nghiệm đã khó rồi,” Teller nói trên sân khấu vào thứ Sáu trong lễ hội Mytour25 tại San Francisco. “Nhưng sau thí nghiệm, tôi cần các bạn - bất kể bạn có nhiệt huyết đến đâu khi làm việc trên dự án - giờ đây chúng ta cần phải rút ra và đánh giá một cách không mảnh chằm. Chúng ta vừa có dữ liệu từ thế giới: Điều này có ý nghĩa gì? Chúng ta nên tiếp tục làm dự án này không?” Nếu một nhân viên X yêu thích giải pháp của họ quá nhiều, Teller nói, điều đó sẽ làm họ mù quáng trước giải pháp thực sự.

Nghe có vẻ như một cách tiếp cận dễ dàng, nhưng điều đó phải được kết hợp với phong cách X đặc biệt: Một tầm nhìn dài hạn và sẵn lòng để nhân viên có không gian và thời gian để nghiền ngẫm những ý tưởng khó khăn và thực sự học hỏi. Kết hợp những điều đó lại, và bạn có bí quyết thành công của X, theo Teller.

Có thể nói rằng thành công hỗn hợp. Teller cho biết vào năm ngoái trên Wall Street Journal rằng dự án Alphabet có tỷ lệ thất bại khoảng nửa kém. Dự án Foghorn, một cố gắng để biến nước biển thành nhiên liệu carbon-neutral, đã thất bại sau hai năm nỗ lực vào tháng 1 năm 2016, sau khi các nhà làm việc tại X quyết định ý tưởng không khả thi về mặt kinh tế. Nhưng một số dự án tại X lại 'tốt nghiệp' và trở thành các công ty con của Alphabet, như công ty phương tiện tự lái Waymo (hiện đang có giá trị khoảng 105 tỷ đô la), công ty drone Wing; và Loon, một cố gắng sử dụng các bóng bay lớn, nổi trôi, để cung cấp kết nối internet cho tất cả mọi người.

Một trong những dự đoán hứa hẹn nhất của X kết hợp trí tuệ nhân tạo với sản xuất nông nghiệp - họ đang tạo ra một chiếc xe buggy màu xanh ngộ nghĩnh lang thang trên các cánh đồng, sử dụng dữ liệu và học máy để đánh giá các loại cây cụ thể và giúp người nông dân quản lý sự phát triển của chúng.

Vào thứ Sáu, Teller nhắc đến một khoảnh khắc không cảm xúc trong quá trình phát triển xe buggy: các kỹ sư X cần một cách để dời lá cây sang một bên để họ có thể nhìn rõ quá trình phát triển của trái cây. Có lẽ họ có thể gắn một cái máy thổi lá dưới đáy xe? Không. 'Máy thổi lá tạo ra một lượng bụi bẩn lớn và làm phá rối người nông dân,' Teller nói. Đánh giá lý trí đó là một ví dụ về tính không cảm xúc sau dự án của X, nhỏ bé. 'Sự không cảm xúc này xảy ra hàng tuần.' Chúc may mắn, chiếc xe buggy nhỏ bé.

Câu chuyện Mytour25 khác

Các câu hỏi thường gặp

Tại sao sự vô cảm lại cần thiết cho các dự án tại X?

Sự vô cảm giúp các nhà nghiên cứu tại X đánh giá dự án một cách khách quan, tránh bị mù quáng bởi cảm xúc, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn về việc tiếp tục hay dừng dự án.

Các dự án tại X có tỷ lệ thành công và thất bại như thế nào?

Dự án tại X có tỷ lệ thất bại khoảng 50%, như dự án Foghorn đã thất bại sau hai năm, trong khi một số dự án thành công và trở thành công ty con của Alphabet, ví dụ như Waymo và Wing.

X đang áp dụng công nghệ nào vào sản xuất nông nghiệp?

X đang phát triển một chiếc xe buggy sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để giúp nông dân đánh giá sự phát triển của cây trồng, nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất nông nghiệp.

Làm thế nào để đánh giá một dự án sau khi hoàn thành thí nghiệm?

Sau khi thí nghiệm hoàn thành, cần rút ra dữ liệu và đánh giá một cách không thiên lệch về kết quả, xác định tính khả thi và hiệu quả kinh tế của dự án trước khi quyết định tiếp tục.

Nội dung từ Mytour nhằm chăm sóc khách hàng và khuyến khích du lịch, chúng tôi không chịu trách nhiệm và không áp dụng cho mục đích khác.

Nếu bài viết sai sót hoặc không phù hợp, vui lòng liên hệ qua Zalo: 0978812412 hoặc Email: [email protected]