AI đang tạo ra sự đột phá với tốc độ chóng mặt, làm rung chuyển nhiều ngành công nghiệp với quy mô chưa từng thấy kể từ Cách mạng Công nghiệp.
Google đang mất dần vị thế vào tay các công cụ tìm kiếm tích hợp AI, tài xế xe tải sắp bị thay thế bằng tự động hóa, và hàng loạt công việc hành chính có kỹ năng thấp đang dần bị AI làm thay mỗi tháng.
Vậy các kỹ sư phần mềm có bị “xóa sổ” giống vậy không?
Xu hướng “Lập trình theo cảm hứng” (Vibe Coding)
Cộng đồng lập trình hiện đang lan truyền một thuật ngữ mới trên mạng X (Twitter cũ) – vibe coding, mô tả cách mọi người viết phần mềm hiện nay: thử đoán, làm theo gợi ý từ AI, rồi chỉnh sửa cho đến khi nó chạy được, thường là không hiểu rõ chi tiết kỹ thuật bên trong.
Các trợ lý AI trong lập trình đã có những bước tiến lớn. Từ GitHub Copilot đến ChatGPT, các công cụ này có thể viết cả đoạn mã chỉ từ một mô tả ngắn. Nhiều người lo ngại rằng AI sẽ thay thế hoàn toàn lập trình viên con người.
Tuy nhiên, quan điểm của tôi thì khác. Các hệ thống AI này đóng vai trò nhân bản (multiplier) chứ không thay thế. Lập trình viên giỏi trở nên hiệu quả hơn, còn người kém thì tạo ra lỗi nhanh hơn. Những ai thiếu nền tảng kiến thức sẽ bị giới hạn và không khắc phục được, trong khi người có kỹ năng và biết kết hợp AI sẽ nâng cao sản lượng công việc.
Lập trình đã thay đổi như thế nào?
Bối cảnh phát triển phần mềm đã thay đổi nhờ các công cụ AI dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), được huấn luyện từ hàng triệu mẫu mã nguồn để dự đoán phần tiếp theo.
Trải nghiệm lập trình hàng ngày giờ đã rất khác:
- AI gợi ý cả hàm khi bạn đang gõ
- Mô tả đơn giản có thể chuyển thành API hoạt động
- Các mẫu mã chuẩn xuất hiện trong vài giây
- Tài liệu được tự động tạo ra
- Các tác vụ lặp đi lặp lại được hoàn thành ngay lập tức
Phong cách “vibe coding” giúp nhóm phát triển sản phẩm nhanh hơn, xây dựng chức năng mà không cần hiểu hết chi tiết kỹ thuật – chỉ cần mô tả nhu cầu, nhận đề xuất từ AI, và chỉnh sửa đến khi chạy đúng.
Nhưng điểm yếu là: nhiều người viết ra mã mà chính họ cũng không thể giải thích. Khi hệ thống hỏng hoặc cần thay đổi, họ lại bối rối.
Một xu hướng đáng lo ngại là: người mới hoàn toàn cũng đang bán phần mềm do AI tạo ra. Có trường hợp người chưa biết gì về lập trình đã ra mắt một dịch vụ trả phí, nhưng bị hack nặng chỉ vài ngày sau do không biết những nguyên tắc bảo mật cơ bản.
Nhanh không đồng nghĩa với tốt
AI giúp lập trình viên viết mã nhanh hơn, nhưng số lượng mã không đồng nghĩa với chất lượng hệ thống.
AI viết cú pháp rất nhanh, nhưng không lo được kiến trúc hệ thống, kế hoạch mở rộng hay bảo trì dài hạn. Cũng như bàn phím nhanh không làm bạn trở thành nhà văn giỏi, viết mã nhanh không đồng nghĩa bạn tạo ra phần mềm tốt.
AI giỏi viết từng hàm nhỏ, nhưng không thể đưa ra các quyết định tổng thể về kiến trúc, bảo mật, hay chiến lược vận hành. Nếu thiếu kiến thức, mã do AI hỗ trợ có thể ẩn chứa nhiều vấn đề nghiêm trọng.
Một ví dụ thực tế: ai đó thêm đoạn mã đăng nhập do AI tạo, chạy tốt trong quá trình kiểm thử nhưng gây lỗi tinh vi trong xử lý thanh toán. Để phát hiện và sửa lỗi có thể mất vài ngày làm việc của kỹ sư cấp cao. Tốc độ tạo cảm giác tiến bộ, nhưng thực chất mang đến chi phí tiềm ẩn sau này.
Giá trị riêng của kỹ sư phần mềm con người
Công cụ AI chỉ viết cú pháp, nhưng không thể:
- Thiết kế hệ thống có thể mở rộng khi số lượng người dùng tăng
- Tạo quy trình kiểm thử và triển khai đáng tin cậy
- Tìm ra các tình huống hiếm nhưng nghiêm trọng
- Cân bằng hiệu năng và chi phí
- Phát hiện các điểm yếu bảo mật
Lập trình viên giỏi nghĩ ở cấp độ cao hơn. Họ thiết kế nền tảng cho nhóm, chọn công nghệ phù hợp với mục tiêu kinh doanh, và chuẩn bị cho cả thành công lẫn thất bại.
Phần mềm là những chuỗi đánh đổi – mà AI không thể đánh giá được: Ưu tiên ổn định hay tốc độ? Linh hoạt hay đơn giản? Hiệu năng cao hay chi phí thấp? Những quyết định này đòi hỏi kiến thức kỹ thuật kết hợp với bối cảnh kinh doanh.
Những kỹ sư hàng đầu dành phần lớn thời gian để lập kế hoạch, không chỉ là viết mã. Họ đặt câu hỏi: Nhu cầu sẽ thay đổi ra sao? Điều gì có thể hỏng? Làm sao phục hồi khi gặp sự cố?
Khi việc viết mã cơ bản ai cũng có thể làm nhờ AI, thì giá trị thật nằm ở khả năng hiểu hệ thống tổng thể. Lợi thế của bạn là biết tại sao một phương pháp phù hợp, khi nào nó sẽ hỏng, và làm sao xây dựng giải pháp lâu dài.
AI làm nổi bật kỹ năng đã có
Các công cụ viết mã bằng AI khuếch đại kỹ năng sẵn có – chứ không thay thế kỹ năng.
Lập trình viên giỏi trở nên năng suất hơn nhiều, trong khi người kém sẽ tạo ra lỗi nhanh hơn.
Kỹ sư giỏi dùng AI để:
- Loại bỏ các công việc lặp lại
- Khởi động dự án với cấu trúc cơ bản
- Thử nhiều hướng tiếp cận nhanh chóng
- Vượt qua bế tắc về ý tưởng
Trong khi đó, người yếu hơn dùng AI để che giấu lỗ hổng kiến thức. Họ triển khai những thứ mà bản thân không hiểu. Khi mọi thứ hỏng, họ không có kỹ năng để sửa.
Điều này làm khoảng cách kỹ năng ngày càng lớn. Kỹ sư giỏi giao việc vặt cho AI để tập trung suy nghĩ chiến lược. Người kém lại dùng AI thay cho việc học, và bị “đuối” khi gặp bài toán vượt khả năng của AI.
Kỹ năng then chốt để thành công cùng AI
Khi AI đảm nhiệm phần viết mã cơ bản, các kỹ sư thành công sẽ tập trung vào những kỹ năng mà máy móc vẫn còn yếu:
- Tư duy hệ thống: Nhìn thấy sự kết nối giữa các phần, dự đoán lỗi tiềm ẩn, và thiết kế để có thể mở rộng. Cái này đến từ kinh nghiệm và sự học hỏi – chứ không đến từ prompt.
- Hiểu hạ tầng và triển khai: Mã chạy trên máy bạn mà hỏng khi lên production thì vô ích. Học về CI/CD, giám sát hệ thống, và dịch vụ đám mây.
- Thiết kế API: Giao tiếp giữa các hệ thống. API tốt giúp nhóm làm việc độc lập, API tệ gây cản trở.
- Bảo mật từ đầu: Một sai lầm có thể gây rò rỉ dữ liệu, làm mất uy tín và thiệt hại kinh doanh.
- Kỹ năng giao tiếp: Cho cả người kỹ thuật lẫn phi kỹ thuật. Bạn cần giải thích các quyết định phức tạp một cách rõ ràng.
- Hiểu rõ cách AI hoạt động: Biết giới hạn để dùng hiệu quả.
Với những lập trình viên giàu kinh nghiệm, vai trò hướng dẫn sẽ trở nên quan trọng. Người mới cần được định hướng để dùng AI một cách thông minh – biết khi nào nên tin tưởng và khi nào cần kiểm chứng.
Nhìn về phía trước
Chúng ta đang bước vào chương mới của phát triển phần mềm. AI sẽ viết mã nhanh hơn, thay đổi cách nhóm làm sản phẩm. Điều này tạo ra cả cơ hội và thách thức.
Những công việc tốt nhất sẽ dành cho người giỏi những việc AI không làm được: chọn sản phẩm cần xây, quyết định kiến trúc, cân bằng giữa mục tiêu kinh doanh và giới hạn kỹ thuật.
“Vibe coding” có thể hiệu quả cho một số tác vụ – tạo thành phần chuẩn nhanh chóng. Nhưng nó không thể là chiến lược hoàn chỉnh để xây dựng hệ thống phức tạp.
Lập trình viên giỏi sẽ tiến xa hơn bằng cách dùng AI cho việc đơn giản và tập trung vào vấn đề lớn. Người yếu hơn sẽ gặp khó khăn vì khoảng trống kiến thức lộ rõ.
Tương lai thuộc về những người xem AI là cộng sự, chứ không phải sự thay thế. Phần mềm vẫn là lĩnh vực của con người – chỉ là giờ chúng ta có công cụ tốt hơn mà thôi.