AI and the Multitasking Trap AI và cái bẫy đa nhiệm
AI lets you do more things at once — but 'busier' doesn't always mean 'more effective'. AI giúp bạn làm nhiều thứ cùng lúc hơn — nhưng 'bận hơn' không phải lúc nào cũng có nghĩa là 'hiệu quả hơn'.
When I started using AI more heavily at work, I noticed I was falling into a surprisingly subtle trap.
The typical flow: delegate a task to Claude, switch to something else while it processes, come back to review the result, then delegate the next task. Sounds efficient — and it genuinely is, to a degree. But after a few months of working this way, I realized I was busier without being meaningfully more effective.
The hidden cost of “waiting time”
Every context switch — from the main task to a side task while waiting for AI — has a cognitive price: focus. Not because the human brain is weak, but because deep work needs time to “warm up”. When you’re constantly interrupted by the very process you think is optimizing you, nothing gets done properly.
I call this the “toggle tax”: the switching cost between tasks. Think of each task having an “effectiveness score” — the longer you work on it continuously, the higher it climbs. When you leave, it starts dropping. Multiply that across a day of AI-mediated back-and-forth, and you’ve paid a lot of invisible tax.
AI hangover
Something stranger: after a session working alongside AI — where it handles the hard, interesting, challenging parts — going back to manual work feels… flat. Boring. Unmotivating.
This is “AI hangover”: AI takes over the most cognitively stimulating parts of the work (thinking, problem-solving), making tasks without AI assistance feel messy and lacking the “polish” we’re used to when collaborating with it. Over time, this can push you toward avoiding independent work — and skills quietly start to atrophy.
What I’m doing differently
Not using AI less. Just using it more deliberately:
Batch AI tasks. Instead of delegating constantly in small increments, I group tasks and send them at once — then use the waiting time to actually rest, not to start another task.
Protect deep work blocks. Some hours are AI-free zones. Not because AI isn’t useful, but because the brain needs to work independently to not forget how. In practice: side projects at home, and I’ve picked up LeetCode again to keep the problem-solving muscle active.
Active verification. I read AI output not to confirm, but to understand. If I can’t explain why it did something that way, I don’t merge it.
AI is changing developer work not just in speed — but in how the brain operates. Better to realize that early.
Khi bắt đầu dùng AI nhiều hơn trong công việc, mình nhận ra mình đang rơi vào một cái bẫy rất tinh tế.
Flow thường thấy: giao task cho Claude, trong lúc nó xử lý mình chuyển sang làm việc khác, xong rồi quay lại nhận kết quả, review, rồi lại giao task tiếp. Nghe có vẻ hiệu quả — và cũng đúng là hiệu quả hơn trước. Nhưng sau vài tháng làm việc theo kiểu này, mình nhận ra mình đang bận hơn mà không hiệu quả hơn so với kỳ vọng.
Cái giá ẩn của “thời gian chờ”
Mỗi lần chuyển context — từ task đang làm sang task phụ trong lúc chờ AI — đều có một cái giá phải trả, đó là sự tập trung. Không phải vì não người yếu đi, mà vì deep work thực sự cần thời gian để “khởi động”. Khi bạn liên tục bị cắt ngang bởi chính quy trình mà bạn nghĩ là đang tối ưu, kết quả là không task nào được làm đến nơi đến chốn.
Thứ mình gọi là “toggle tax”: phí chuyển đổi giữa các task. Hình dung mỗi task có một “điểm hiệu quả” — làm liên tục thì điểm càng cao, rời đi thì điểm bắt đầu giảm. Nhân lên trong một ngày làm việc kiểu AI-mediated liên tục, bạn đã trả một khoản phí vô hình khá lớn.
AI hangover
Một điều kỳ lạ hơn: sau khi xong một phiên làm việc cùng AI — nơi AI làm những phần khó, thú vị, thử thách — quay lại làm việc thủ công thấy… nhạt. Chán. Thiếu động lực.
Đây là “AI hangover”: AI đảm nhận phần thú vị nhất của công việc, đó là suy nghĩ và giải quyết vấn đề, khiến những task không có AI trợ giúp trông hỗn độn và thiếu độ “chuẩn” mà chúng ta thường thấy khi làm việc cùng AI. Về lâu dài, điều này có thể làm bạn né tránh làm việc tự thân — và kéo theo đó là kỹ năng dần bị mai một.
Mình đang khắc phục nó ra sao?
Không phải dùng AI ít hơn. Mà là dùng có ý thức hơn:
Batch AI tasks. Thay vì giao từng task nhỏ liên tục, mình gom lại và giao một lúc — rồi dùng thời gian chờ để nghỉ thực sự, không phải để làm task khác.
Bảo vệ buổi deep work. Có những khung giờ mình không dùng AI. Không phải vì AI không tốt, mà vì não cần được tự lực một mình để không quên cách làm điều đó. Cụ thể hơn: qua các MVP, side project ở nhà, mình cùng cày thêm LeetCode để rèn luyện tư duy.
Xác minh chủ động. Đọc output của AI không phải để confirm, mà để hiểu. Nếu mình không hiểu tại sao nó làm vậy, mình không merge.
AI thay đổi công việc của developer không chỉ ở tốc độ — mà ở cả cách não bộ vận hành. Nhận ra điều đó sớm hơn thì tốt hơn.