✏️Experience

Nỗi đau của một quyết định sai lầm không phải vì quyết định đó gây ra thất bại, mà là vì biết rủi ro sai lầm của nó nhưng vẫn ra quyết định đó, phản chiếu và dày vò.

Nghịch lý: Tìm kiếm sự “Hài lòng” lại đem đến “Nỗi đau”, ngược lại hướng tới nỗi đau có thể dẫn đến sự thỏa mãn sâu sắc và lâu dài hơn.

Một vài tóm tắt về Behavioural science¹:

• Hai hệ thống Tư duy: Tư duy nhanh (System 1) và Tư duy chậm (System 2)
• Heuristics (Trực giác) – Algorithms for the Brain: 3 vấn đề chính
  • Availability (Sự sẵn có) - What You see is All There Is!: Lý do các ông cha đi trước thường khuyên chúng ta “Mắt thấy nhưng chưa chắc đã là như vậy”, dù vậy chúng ta đa số vẫn đánh giá/quy chụp trên những gì nhìn thấy trước mặt.
  • Representativeness (Đại diện đặc trưng) – Where Stereotypes Come From: Chúng ta tự gán nhãn và dập khuôn hình mẫu về ai đó theo cảm tính, từ đó ra quyết định và phán xét họ theo “lý lẽ” định kiến này. Vì thế chúng ta dễ bị đánh lừa bởi vẻ bề ngoài.
  • The Power of Anchors: những điểm tựa để cân nhắc lựa chọn được dựa theo kiến thức đã biết, kinh nghiệm, trải nghiệm hoặc từ yếu tố nhóm cộng đồng.

Hạn chế của lý trí

Sau tất cả, chúng ta vẫn mắc phải sai lầm.

Chúng ta sai lầm ngay cả khi đang lý trí, vì những định kiến và hành vi vô thức luôn chi phối trước “1 bước” (điều này giữ cho năng lượng tinh thần được ưu tiên với những tình huống khẩn cấp liên quan đến sống còn hơn là các nhu cầu phức tạp và trừu tượng).

Sự giới hạn về năng lực nhận thức, chất lượng thông tin đầu vào và môi trường xung quanh tác động đến quyết định nào được đưa ra.

Hóa ra, bộ não của chúng ta hành xử phi lý trí hơn mức chúng ta tưởng tượng (bị đánh lừa bởi chính mình). Xem thêm chia sẻ của tôi về Brain shortcut.

Kẻ thù của Ra quyết định hợp lý

• Evolutionary Preferences: DNA của chúng ta được tiến hóa để làm hai điều: Thứ nhất, chúng ta tập trung vào hiện tại trước mắt hơn là tương lai. Thứ hai, chúng ta chú ý nhiều hơn đến rủi ro hơn là phần thưởng, nghĩa là chúng ta tập trung vào việc tránh tổn thất bằng cách đánh đổi những lợi ích tiềm năng.
• Information Overload: Năng lực xử lý thông tin giảm về 0 khi các tham số đầu vào càng nhiều lên, vì thế trong thời đại internet này, khả năng tư duy của chúng ta có xu hướng suy giảm và dẫn lệ thuộc vào các “Thuật toán gợi ý”-hay được biết đến với topic Brainrot.
• Self Worth: Lòng tự trọng là nhu cầu cơ bản của mỗi chúng ta và chúng ta có xu hướng tích cực hóa bản thân để duy trì cảm giác này (thành công của mình là do như năng lực và thất bại là do các yếu tố bên ngoài (như may mắn)). Điều này có thể dẫn đến lỗi quy kết và thiên kiến ​​kết quả (đánh giá các quyết định dựa trên kết quả thay vì quá trình).

Những sai lầm cơ bản này cũng dễ dàng phá vỡ tấm khiên lý lẽ mà chúng ta dày công dựng nên khi ra quyết định.

Ra quyết định tốt hơn với Trực giác

• Mitigating Cognitive Biases²: Lắng nghe và Quan sát kĩ càng từ bên trong và bên ngoài tâm trí để 2 hệ thống tư duy “trao đổi” nhiều hơn.
• The Importance of Time: Nếu điều gì quan trọng thì hay quyết định vào ngày mai.

I’t time to think about Agentic Experience Design (AX).

Nowadays, interaction is shifting from classic Human–Computer Interaction (HCI) toward Human–Agent–Computer Interaction (HACI). As autonomous agents and conversational interfaces assume more autonomy, designers must consider how people, intelligent agents, and traditional systems share control, communicate intent, and coordinate tasks.

UX is dead, or it’s the next evolution?

We do not scroll and click to read a blog or browse a website; we ask an AI Agent to “eat” information. The new approach is Human AI as executor, human as decision-maker.

Nếu bạn không biết đi đâu, bạn sẽ luôn đi đường vòng–Unknown (có người nói là của Lewis Caroll).

Thông thường với những người mới bắt đầu, cách tốt nhất để có định hướng phù hợp cho phát triển sự nghiệp đó là tiếp nhận những lời khuyên từ những người kinh nghiệp đi trước (mentor), không phải vì họ làm trong lĩnh vực của họ lâu hơn và “chuyên gia” hơn mà họ đã rút tỉa được nhiều cột mốc quan trọng giúp định hình hoặc làm điểm neo tốt cho những người đi sau. Nhưng lựa chọn vẫn nằm ở mỗi người vì hoàn cảnh và nội tại từng cá nhân không ai giống ai.

Làm thế nào phát triển nội tại để đi trên con đường sự nghiệp với mục tiêu rõ ràng?

Bạn càng hiểu rõ bản thân, vai trò (role) tiếp theo của bạn càng phù hợp. Cụ thể, bạn cần biết bốn điều (theo John Jsills): bạn giỏi điều gì; bạn muốn phát triển điều gì; bạn thích điều gì; và bạn muốn thử điều gì.

Lời kết

Nếu bạn đang cảm thấy vẫn “mông lung” về tương lai hoặc “sa lầy” trong công việc (làm việc ngay cả khi ngủ) giống như đang đi lạc trong khu rừng và mệt mỏi vì không thấy lối ra, hãy dừng lại nghỉ ngơi một chút và suy nghĩ về bên trong. Khi đã có 4 câu trả lời muốn gì ở bản thân, ánh đèn từ “ngọn hải đăng” sẽ chiếu rọi, đó là con đường mà bạn nên đi.

Một đúc kết nhỏ về ứng dụng Gamification trong thiết kế sản phẩm số mà tôi có dịp đã và đang triển khai. Giải thích cơ chế gồm 2 phần: hình thành động lực từ phân tích Tâm lý học hành vi và xây dựng Vòng lặp thói quen.

Tạo ra “tiny habit” qua các phẩn thưởng nhỏ và các task đủ thách thức. Đồng thời hình thành cơ chế cân bằng giá trị Mental effort - Money (cày cuốc hoặc chi nhiều tiền).

Dựa trên kinh nghiệm thường xuyên pitching thiết kế sản phẩm với các stakeholder, tôi muốn chia sẻ vài đúc kết cá nhân về cách lựa chọn chiến lược trải nghiệm khách hàng có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh qua bức hình sau:

Nỗi lo về “cognitive outsourcing” — khi con người ngày càng phụ thuộc vào AI và thuật toán mạng xã hội trong cuộc sống và công việc, hình thành lối tư duy thụ động:

• Bias decision forming: thói quen lệ thuộc đổi từ “Tra Google” sang “Hỏi AI GPT”, rút đi bước phản hồi nhận thức (reflection), khiến bộ não trở nên lười và không còn khả năng tư duy sâu, tư duy phản biện
• Selection Actions: bị đóng khung trong các pattern lựa chọn mà AI tổng hợp đề xuất. Tình huống này tương đương Seletion Bias trong Data science, khi mẫu thu thập nhỏ không phản ánh đúng không gian mẫu thực tế (population) đầy đủ đặc tính về lượng và chất hơn.
• Evaluating Values: những trải nghiệm đánh giá “vô cảm”, khi tin vào những đề xuất của thuật toán AI, vào những số lượng vote/like/mắt xem, những cảm nhận về giá trị của thông tin được tiếp nhận bị thiên kiến và sai lệch theo đám đông.

Nếu không có “vòng phản hồi nhận thức” (reflective feedback loop), thế hệ GenAI có thể biết nhiều và nhanh hơn nhưng tư duy ít hơn và không nắm được bản chất và độ chính xác thấp.

Coi AI là cộng sự, ta có thể khai thác tiềm năng gần như vô hạn:

• Đối đáp phản biện sâu hơn thay vì chỉ tiếp nhận thông tin. Hãy thử dùng phương pháp 5 Whys
• Tạo cơ chế “co-think” (AI + human collaboration). Ví dụ sử dụng các AI Agents với cơ chế/quy tắc đã được ta chủ động định sẵn.
• Thúc đẩy sự tự phản chiếu (reflection) trong hành vi ra quyết định. Luôn dùng quy tắc “double check”, dùng một AI khác để xác thực tính đúng đắn.

After 80 years, Vietnam’s National Day shines as a symbol of resilience and unity—filling us with pride.

• Nhà tôi có treo một lá cờ - DTAP x HÀ ANH TUẤN
• Viết Tiếp Câu Chuyện Hòa Bình - Tùng Dương x Nguyễn Văn Chung
• Thịnh Vượng Việt Nam Sáng Ngời - Bùi Trường Linh

Chắc hẳn bạn từng nghe chuyện “Thầy bói xem voi” — một lời nhắc rằng ta dễ vội kết luận khi chỉ nhìn thấy một phần. Đây không phải lỗi cá nhân, mà là cách não bộ tối ưu năng lượng: giản lược thông tin để xử lý nhanh hơn, từ đó tạo nên hành vi lấy tư duy vô thức làm chủ đạo.

Bộ não của “Tóm lại là…”

Nhưng trong thế giới phức tạp ngày nay, lối tư duy rút gọn ấy đôi khi lại trở thành rào cản. Nó khiến ta bỏ sót bản chất vấn đề. Chỉ khi vượt qua giới hạn nhận thức này, ta mới thật sự khai mở trí tuệ và nhìn sự việc với một lăng kính toàn diện, sâu sắc hơn.

Một số ví dụ điển hình trong cuộc sống hàng ngày mà chúng ta thường gặp phải¹

• Nhảy thẳng đến các kết luận: Con bò uống gì? Câu trả lời của bạn chính xác sẽ là “nước” nhưng cá với bạn là từ “sữa” cũng vụt qua trong đầu bạn. Đó là một ví dụ điển hình về lối tắt tinh thần (mental shortcut²) mà não bạn đã thực hiện mà bạn thậm chí không biết.
• Ngụy biện tương quan³: Ví dụ, khi số lượng kem bán ra tăng cùng với số vụ đuối nước vào mùa hè, một số người có thể cho rằng ăn kem gây ra đuối nước. Thực tế, cả hai đều tăng do thời tiết nóng, chứ không phải có mối quan hệ nhân quả trực tiếp.
• Dự đoán kết quả (Predicting outcomes): Khi nhìn thấy một người mặc áo blouse trắng bước vào phòng, bạn có thể ngay lập tức cho rằng đó là bác sĩ, dù thực tế có thể là y tá hoặc kỹ thuật viên. Não bộ thường sử dụng các dấu hiệu quen thuộc để nhanh chóng dự đoán vai trò hoặc kết quả, đôi khi dẫn đến những phán đoán sai lầm.
• Lỗi làm phép toán cơ bản (Simple math mistakes): Khi được hỏi “Một cây gậy và một quả bóng có giá tổng cộng 1,10 đô la. Cây gậy đắt hơn quả bóng 1 đô la. Hỏi quả bóng giá bao nhiêu?” Nhiều người sẽ trả lời ngay là “0,10 đô la”, nhưng đáp án đúng là “0,05 đô la”. Não bộ thường sử dụng lối tắt để đưa ra đáp án nhanh, dẫn đến những sai sót trong các phép toán tưởng chừng đơn giản.
• Bối cảnh của xác suất (The likelihood scenario): Khi được hỏi “Bạn nghĩ xác suất trời mưa vào ngày mai là bao nhiêu?”, nhiều người sẽ đưa ra một con số dựa trên cảm giác hoặc thông tin gần đây (ví dụ, “Tôi vừa xem dự báo thời tiết nói có thể mưa, nên chắc khoảng 70%”). Não bộ thường sử dụng các thông tin nổi bật hoặc gần nhất để ước lượng xác suất, thay vì phân tích toàn bộ dữ liệu khách quan. Điều này có thể dẫn đến việc đánh giá sai về khả năng xảy ra của một sự kiện, do bị ảnh hưởng bởi các ấn tượng gần đây hoặc cảm xúc cá nhân.

Những ngày đầu học về Computer Science, tôi vẫn nhớ bài học đầu tiên viết chương trình ra lệnh máy tính nói “Hello World”, và sau đó là những chương trình dần phức tạp hơn với nhừng đề bài hóc búa dần. Có những tình huống mà tôi cá là hầu như các Lập trình viên nào cũng từng trải qua: ngốn cả buổi chỉ để fix 1 dòng bug hay tìm cách (tra google, đọc sách, stackoverflow, hỏi thầy hỏi bạn, …) để build cho chương trình chạy, cứ thế từng dòng code được thêm vào và xóa đi. Cảm giác như đang đẽo một khối đá thô, từng lát một, mà hình hài vẫn chưa hiện ra.

Đó là giai đoạn “học dùng dao”: dựa vào kinh nghiệm người đi trước, áp dụng các quy tắc sẵn có để giải quyết những vấn đề lặp đi lặp lại. Làm theo trước, hiểu sau.

Rồi đến lúc tôi nhận ra: chỉ biết dùng dao chưa đủ. Phải học cách mài dao. Tìm hiểu sâu hơn, hiểu cách công cụ vận hành, hiểu vì sao giải pháp này hiệu quả còn cái kia không. Dần dần, tôi biết cách điều chỉnh lưỡi dao cho từng loại vật liệu—ngữ cảnh khác nhau, yêu cầu khác nhau.

Và rồi, có những khoảnh khắc kỳ lạ xảy ra. Khi không còn cố gắng “xử lý vấn đề” nữa, giải pháp bỗng dưng hiện ra rõ ràng. Như Lão Tử nói: vô vi—buông dao, nhưng không buông sự hiểu biết. Khi kỹ năng, trực giác và trải nghiệm hợp nhất, mọi thứ trở nên tự nhiên, liền mạch.

Giờ đây là một Product designer-người chịu trách nhiệm phát biểu vấn đề và giải quết vấn đề, đem mọi đúc kết từ phòng thí nghiệm ra thực tiễn, tôi rút tỉa được con đường nâng cấp năng lực cho mình gồm 3 cấp độ:

1. Dùng dao 🔪–thông thạo công cụ cơ bản và hữu dụng trong hầu hết trường hợp (như con “dao phay”) và khai thác triệt để để tăng cường cải thiện hiệu suất, tránh làm những thứ dư thừa.
2. Mài dao–ngụ ý rằng phải có năng lực nâng cấp kiến thức để phù hợp với sự thay đổi và biến hóa tình huống, không có cái gì là “One size–fit all”, sự bảo thủ trì trệ với cái mới và góc nhìn mới sẽ khiến “dao” mòn đi và trở nên vô dụng.
3. Buông dao—để không còn là người sửa lỗi, mà là kiến trúc sư tạo trải nghiệm, thiết kế hành vi để việc không phải sử dụng sản phẩm mình tạo ra cũng là mục đích thiết kế.

Khi tìm hiểu về Tải nhận thức (Cognitive load) trong tâm lý học hành vi, tôi nhận ra rằng xung quanh ta luôn có những “thứ vô hình” chi phối suy nghĩ và hành vi con người – như những gì mà cố giáo sư tâm lý học Daniel Kahneman từng mô tả trong cuốn Thinking, Fast and Slow. Điều này kisch thích sự tò mò của tôi với những thứ ta không thể nhìn thấy, đặc biệt là những thứ ẩn chứa trong tâm trí của mỗi chúng ta.

Cá không thể nhìn thấy nước, con người không thể nhìn thấy không khí, chỉ qua những lăng kính khoa học và sự tỉnh thức/giác ngộ, ta mới thấy rõ bản chất thế giới.

Sau hơn một năm ấp ủ, tôi tạo ra website stuffunseen.com – để sưu tầm và chia sẻ những “lăng kính” như vậy. Website hiện còn ở giai đoạn “beta”, nội dung, bố cục và các tính năng vẫn đang hoàn thiện. Nếu bạn có những ý tưởng hay muốn đóng góp, hãy gửi email cho tôi hoặc tham gia dự án tại đây.

Trích một chương từ Đạo Đức Kinh:

“The Tao that can be told is not the eternal Tao.
The name that can be named is not the eternal name.”

Đu theo trend sinh ảnh bằng ChatGPT với phong cách đồ chơi. Trend này bắt đầu từ bác Jacob Nielsen

Dưới đây là prompt để sinh ảnh (lưu ý khi upload ảnh mẫu trước khi tạo ảnh, có thể tùy chỉnh để đổi style, pose, màu sắc theo ý muốn):

an action figure toy of the young person in this photo. The action figure should be full-figure and displayed in its original blister pack packaging. On top of the box is the toy’s name, “Digital Designer,” across a single line of text. In the blister pack packaging, next to the figure, show the toy’s accessories, including the sticky notes, a pencil, the Figma logo, the Notion logo, and the Visual Studio logo, a Macbook, and only one cup of coffee”

Kết quả:

Tò mò vọc vạch với tính năng Code của Grok, tôi đã thử nghiệm ngay với ý tưởng xây dựng một ứng dụng Chia tiền cho nhóm bạn. Bắt đầu với đoạn prompt:

Help me code a web app for splitting bills of a group of friends; my basic idea includes some requirements:
- payer can create multiple request bills with title name, total amount, the payees with a note about their item or something
- export to save on Notes app (iOS or Android)
- share directly to the group via tele/messenger

Can I improve this idea also which step I can build this app, help me code that.

Ở chế độ Think, Grok đã “tư duy” phân tích yêu cầu tỉ mỉ tương tự tính năng DeepThink của DeepSeek hay Reason của ChatGPT. Thật điên rồ, vượt hơn sự mong đợi, có thể nói kết quả tương đương như một bản proposal của một team phát triển sản phẩm (thông thường để ra outline như vậy sẽ mất khoản 1 tuần làm việc).

See details (Thoughts by Grok3)

Cấu trúc “sinh” của AI như sau:

1. Human-to-Machine: Hiểu yêu cầu từ prompt (Understanding Your Requirements)
2. Research: Thực hiện yêu cầu (Improving Your Idea)
3. Generate: Trình bày kết quả-hướng dẫn các bước built app trong tình huống trên (Steps to Build the App)
4. Reflect: Giải thích cơ chế tại sao kết quả được tạo ra ở bước 3 (How It Meets Your Requirements)
5. Ask-to-Learn: Hỏi lại prompter để vừa “mồi” và vừa tiếp tục hướng dẫn cho “deep work” hiệu quả-thay vì chờ đợi prompter tự hỏi trùng lại hoặc lan man gây lãng phí tài nguyên và thời gian (Next Steps)

Nhận thấy cần đơn giản hơn một chút, tôi điều chỉnh.

Hold on, Can I code only with Javascript, make it with a simple alternative version

Cơ chế phản hồi của Grok cũng tương tư như trên những có sự thay đổi ở bước 4.

1. Overview of the Simplified Version
2. Step by step fine-tuned
3. How to Use It
4. Example in Action
5. Limitations: So sánh với kết quả từ đề xuất trước (Reinforment learning)
6. Try It Out

Cuối cùng, sau một vài bước điều chỉnh và kết hợp dùng Github Copilot khi build, đây là kết quả sau 1 buổi sáng: Bill Splitter with Grok

Từ câu chuyện Khổng Tử ngăn học trò tên Mỗ, tôi nhận ra rằng việc học và chia sẻ kiến thức khi nhìn bao quát từ cấp độ Doanh nghiệp cần được xem xét cực kì cẩn thận vì nó có thể tạo ra hiệu ứng cộng hưởng lan truyền và tác động rất to lớn. Làm thế nào để tránh những tác động hệ lụy từ hiệu ứng Dunning-Kruger?

Điểm khác nhau giữa chia sẻ kiến thức ở nơi làm viêc (môi trường doanh nghiệp) với học ở trường/talk show hay những chương trình trainning/mentor ngắn hạn.

Làm thế nào để tìm Insight và sử dụng đúng cách? Insight tốt là có thể giúp các bên liên quan lóe lên ✨ (trigger) những nhận định có cơ sở và tiếp cận khoa học. Hữu ích cho những buổi thảo luận cần ra quyết định, vì vậy cần rất cô đọng cũng như chắc chắn với những bằng chứng từ quan sát và desk research thực tế.

Xem thêm » How can we define good insights?

Nếu bạn đề cập đến “vấn đề” từ một giải pháp hoặc tính năng, đấy không phải là vấn đề của khách hàng.

A problem well-stated is a problem half-solved. Charles Kettering.

Plato believed that what we perceive through our senses is just a shadow of true reality. In his famous Allegory of the Cave, he argued that we live in a world of illusions, and only through reason can we access the “Forms”—eternal truths that lie beyond what we see. Similarly, in Buddhism, the “Three Wise Monkeys” teach mindfulness and ethical conduct, encouraging us to be mindful instead of what we see 🙈 , hear 🙉, and say 🙊.

Bế tắc là dấu hiệu của việc mơ hồ trong mục đích hay trong ngôn ngữ chung của giao tiếp. Bị làm mờ bởi cái tôi, những mẫu thuẫn luẩn quẩn trên con đường mòn Đúng-Sai (như bản năng của Cái Đầu bị khiêu khích bởi Cái Đuôi, đó là thực tại không thể thay đổi). Làm sao để phá vỡ?

Khi nhìn vào bên trong:

• Tìm điểm chung hay những quy luật của thực tại.
• Hiểu về sự ràng buộc không thể tách rời.
• Đặt ra mục tiêu chung (thực tế là không tồn tại Đúng hay Sai).
• Tự thúc đẩy nội tại từ chính mình để thay đổi.
• Kiên định và kiên nhẫn với hành động của chính mình.

There is no rule for Product Design. This is the way to “Do the things right and Do the right things”.

This month is full of love ❤️.

I’m listening 🎵feelslikeimfallinginlove–Coldplay

To me, art feels incomplete without the foundation of scientific principles. While the beauty of a design can captivate an audience, true appreciation lies in the ability to analyze and uncover the hidden layers of its creation. For those who seek to explore the invisible beauty beneath the surface, science becomes the lens through which art truly comes alive.

“Design is not just what it looks like and feels like. Design is how it works.” –Steve Jobs.

I have a plan.

Know the rules well, so you can break them effectively.” –Dalai Lama XIV

We can’t judge whether an insight is right or wrong (cause it’s a piece of information), but we always expect it to be good enough to be actionable and relevant. From my experience and perspective when working with colleagues, a good insight has some signals: it illustrates some things new ✨ and touches on the root cause of the problem.

When observing to collect the raw customer data, we should keep an open-ended approach, avoid bias, and do anything that can impact “real” data from the customer’s view. Good observations lead to good insights.

There is a basic and simple framework for problem solving in design.

• Pareto principle 80/20
• Ask yourself first
• Ask your teammate soon
• Ask your stakeholders as much as possible

If you follow the dual career path guide, here is my explanation. Think about the entry point to start learning some things new, then you can draw your style of career path as T-shape, Π-shape or M-shaphe.

Lifetime of product–my visualization.

There is nothing that begins and ends (Wuway phisolophy). The “truths” for success will always change by time, size, space, perspective, culture, faith, and human evolution in biology and technology. It is called “the Flow.”

A message about “Less is More”. An abundance of material possessions characterizes modern life, yet this surplus often leaves us feeling unfulfilled and disconnected from the natural world.

I’m listening 🎵 “Sit Down”–James

Today, I know that the way to change habits is to do nothing about it . You only need to write something in your diary and reflect on it yourself. Do things have to change? What do you want to get better at? Are there any trade-offs? What is the reward?

Start with small, and wait until the “Snowball effect” comes.

We do less to listen and observe, understand more, then find the root of the problem. Immersing ourselves in that stream of thought, we see all the rules of nature/the universe. Don’t waste time creating useless things; stay focused on the root.

“Do nothing but do everything” (無為而無不為), Lao Tzu

BTC accepted payment at a bread🥖 shop in Shibuya, Tokyo.

A great show at Tokyo Dom. I fulfilled one of my first wishes: to attend a live show by my favorite band, Coldplay. This band will end their journey in 2024 with Music of Spheres World tour.

BELIEVE IN LOVE

I actually howled and hugged and sang together. Music is wonderful, it’s really beautiful if we enjoy it together.

5 / 4

My highlighted in this arcticle about Desision behaviour.

A person’s objective in decision making is to arrive at the best possible decision outcome with the least possible effort. … These two variables—effort versus optimal outcome—are usually at odds with one another. Better decision outcomes typically require more effort.

Full article

The only thing that keeps me on Facebook is that my friends keep in touch via Messenger. I am switching to reading daily news via Telegram, Twitter, and other media channels. Media today is quite chaotic and unreliable.

Currently, I’m listening 🎶Evove - Imagine Dragons🎵.

If you are still confusing the roles in product design, here is my short explanation.

I shared my thought about my career at here.

A dream in your life: You are unique in this world, and you have your own dream. You cannot walk in someone else’s path. It would be best if you started with your dream crazy enough to grow yourself.

Take the opportunities and try it on my road.

❤ Amazing day ❤. My most beautiful princess has been born.

The world turns on a father’s love for his daughter.

“Covid” time. Music-healling for soul. Silence. Fighting stronger. New challenges, new opportunities.

I’ll Be There - Katie Melua
Lemon - Kenshi Yonezu

My most favorite song
Fix you - Coldplay

Vietnam’s National Day. Proud of the nation’s history.

• Dòng sông phẳng lặng
• Lá Cờ - Tạ Quang Thắng
• Victory - Two Steps From Hell

My tracks: September 2021