AI đã và đang thay đổi sâu sắc tới nhiều ngành nghề, trong đó ngành IT được coi là “tâm chấn” của mọi thay đổi. Lí do là bởi vì ngành AI vừa là nơi tạo ra AI, lại vừa là nơi mà AI tạo ra những thay đổi sâu rộng nhất. Hãy cùng tìm hiểu xem điều gì sẽ xảy ra với một vai trò cực kỳ phổ biến trong ngành IT đó là vai trò của lập trình viên.
Nội dung
Tại sao AI thay đổi sâu sắc ngành IT?
Không phải ngẫu nhiên mà IT lại là ngành chịu tác động mạnh mẽ nhất. Có ba lý do chính lý giải cho điều này:
1. Sự tương đồng cốt lõi về “nguyên liệu”
Ngành IT vận hành dựa trên ba trụ cột chính: logic, ngôn ngữ và dữ liệu. Trớ trêu thay, đây cũng chính là ba lĩnh vực mà các hệ thống AI thế hệ mới (đặc biệt là AI tạo sinh) đang thể hiện sức mạnh vượt trội.
- Logic: Mọi phần mềm đều được xây dựng trên các cấu trúc logic, thuật toán và quy tắc. AI, với khả năng xử lý các mô hình phức tạp, có thể nhanh chóng phân tích, tái cấu trúc và thậm chí là tự sinh ra các khối logic phức tạp mà không cần con người can thiệp từng bước.
- Ngôn ngữ: Ngành IT không chỉ có ngôn ngữ lập trình (code). Nó còn bao gồm ngôn ngữ tự nhiên dùng để viết tài liệu, đặc tả yêu cầu, và giao tiếp. AI hiện tại có thể “hiểu” yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và “dịch” chúng sang ngôn ngữ lập trình (code) với độ chính xác ngày càng cao, cao hơn rất nhiều so với những con người trung bình.
- Dữ liệu: Dữ liệu là “nhiên liệu” của phần mềm và cũng là “thức ăn” của AI. AI có khả năng phân tích, tổng hợp và tìm ra các mẫu (pattern) từ những tập dữ liệu khổng lồ, một công việc vốn tốn rất nhiều thời gian của lập trình viên và các nhà phân tích dữ liệu.
Lý do AI giỏi về cả ba yếu’tố này là vì chúng được huấn luyện trên một lượng dữ liệu văn bản và mã nguồn khổng lồ từ toàn bộ Internet. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) được thiết kế để nhận diện các mẫu, cấu trúc và mối liên hệ giữa logic, ngôn ngữ và dữ liệu, cho phép chúng “suy luận” và “sáng tạo” ở mức độ đáng kinh ngạc.
2. Sản phẩm phi vật chất
Sản phẩm của AI là sản phẩm số, phi vật chất. Chúng là các thuật toán, các mô hình, các dòng code. Điều này cho phép AI có thể tham gia vào tất cả các công đoạn của chuỗi giá trị sản xuất phần mềm—từ lên ý tưởng, thiết kế, lập trình đến kiểm thử và vận hành—mà không cần bất kỳ sự can thiệp vật lý nào. AI có thể “ngồi” cạnh bạn trong VS Code, “review” code của bạn trên GitHub, và “theo dõi” hệ thống của bạn trên mây.
3. Khả năng thích ứng của nhân sự
Nhân sự trong ngành IT là những người có tư duy logic, cởi mở và tiếp cận công nghệ mới nhanh nhất. Chính lập trình viên là những người đầu tiên sử dụng các công cụ như GitHub Copilot hay ChatGPT để tối ưu hóa công việc của mình. Sự chủ động đón nhận này vừa là một lợi thế, vừa vô tình đẩy nhanh tốc độ “AI-hóa” của chính ngành này.
AI mang lại cơ hội gì cho ngành IT?
Khi một cánh cửa cũ đóng lại, rất nhiều cánh cửa mới sẽ mở ra. AI không chỉ là thách thức, mà còn là một mỏ vàng cơ hội.
- Những khả năng mới: AI giúp chúng ta làm được những điều mà trước đây gần như là không thể. Các hệ thống phần mềm giờ đây có thể hiểu được ngôn ngữ tự nhiên, phân tích hình ảnh phức tạp, đưa ra dự đoán với độ chính xác cao. Điều này mở ra một kỷ nguyên mới cho các ứng dụng siêu cá nhân hóa và hệ thống tự động thông minh.
- Nguồn lực mới: AI đang là thỏi nam châm thu hút một nguồn vốn đầu tư khổng lồ và một lượng lớn nhân lực tài năng nhất trên thế giới. Khi bạn làm việc trong một ngành đang là “tâm điểm” của dòng tiền và trí tuệ, cơ hội để phát triển và tạo ra tác động là không giới hạn.
- Các sản phẩm mới (AI-Native): Một thế hệ sản phẩm mới đang ra đời. Đó là các “AI-Native Product”—những sản phẩm được xây dựng với AI là cốt lõi, chứ không phải là một tính năng “thêm vào”. Các tổ chức AI-Native sẽ vận hành khác, các sản phẩm AI-Native sẽ mang lại trải nghiệm khác, và chúng cần những kỹ sư có tư duy hoàn toàn khác.
AI thay đổi Vòng đời phát triển phần mềm (SDLC)
Để thấy rõ sự thay đổi, hãy nhìn vào quy trình làm phần mềm.
Quy trình cũ (truyền thống) thường là: Thu thập yêu cầu -> Phân tích & Thiết kế -> Lập trình (Coding) -> Kiểm thử (Testing) -> Phát hành & Bảo trì.
Quy trình mới (với AI) sẽ dần chuyển dịch thành: Thu thập yêu cầu -> Prompting (Ra lệnh/Yêu cầu AI) -> Review (Thẩm định/Đánh giá) -> Testing -> Phát hành -> Theo dõi (Monitoring).
Sự thay đổi quan trọng nhất nằm ở khâu “Coding” được thay thế bằng “Prompting” và “Review”. Nhưng đừng vội mừng, điều này không có nghĩa là công việc trở nên dễ dàng hơn.
Tất cả các công đoạn trong quy trình mới này đều có thể (và sẽ) được hỗ trợ bởi AI. AI có thể giúp phân tích các yêu cầu của người dùng để tìm ra mâu thuẫn. AI có thể viết code và tự động tạo ra các trường hợp kiểm thử (test case) toàn diện. AI cũng có thể theo dõi (monitor) hệ thống sau khi phát hành, tự động phát hiện các hành vi bất thường và dự đoán lỗi trước khi chúng xảy ra.
AI thay đổi vai trò của lập trình viên
Khi năng lực trong ngành thay đổi, vòng đời phát triển sản phẩm thay đổi, thì vai trò của lập trình viên truyền thống chắc chắn cũng sẽ thay đổi.
Chúng ta sẽ chứng kiến một sự dịch chuyển vai trò lớn:
- Từ người viết code (Coder/Programmer) sang người ra quyết định (Decision Maker) và người chịu trách nhiệm (Accountable Owner).
- Từ người thực thi (Implementer) sang người chỉ đạo và thẩm định (Validator).
Trước đây, giá trị của bạn nằm ở việc bạn viết code nhanh và ít lỗi. Trong tương lai, AI có thể làm việc đó tốt hơn bạn. Giá trị mới của bạn sẽ nằm ở việc bạn ra lệnh cho AI viết code gì, thẩm định được đoạn code AI viết ra là đúng hay sai, và chịu trách nhiệm cuối cùng cho chất lượng và sự an toàn của sản phẩm.
Các vai trò mới sẽ lên ngôi, hoặc các vai trò cũ sẽ trở nên quan trọng hơn:
- Solution Architect (Kiến trúc sư giải pháp): Người quyết định “bài toán lớn”—dùng mô hình AI nào, kết nối các dịch vụ ra sao, cấu trúc hệ thống như thế nào để tối ưu.
- Validation Engineer (Kỹ sư thẩm định): Người chuyên “soi” AI. Đảm bảo AI không chỉ chạy đúng, mà còn phải an toàn, bảo mật, và công bằng (không thiên vị).
- Integrator (Kỹ sư tích hợp): Người kết nối các hệ thống AI phức tạp lại với nhau và với các hệ thống phần mềm truyền thống.
Thang giá trị các kỹ năng của lập trình viên thời đại mới cũng sẽ thay đổi:
- Những kỹ năng giảm giá trị: Viết code theo yêu cầu (coding), kiểm thử thủ công (manual testing), viết tài liệu cơ bản.
- Những kỹ năng tăng giá trị: Thiết kế kiến trúc hệ thống, kỹ năng đặt vấn đề (problem definition), kỹ năng thẩm định chất lượng, và kỹ năng “ra lệnh” cho AI (prompting).
Quan ngại đối với ngành IT của Việt Nam
Đây là một thực tế chúng ta phải nhìn thẳng. Ngành IT của Việt Nam vốn nổi tiếng với lĩnh vực gia công phần mềm (outsourcing), tức là chúng ta thường tham gia vào các công đoạn có giá trị gia tăng thấp trong chuỗi giá trị toàn cầu, tương tự như các ngành dệt may hay da giày. Chúng ta nhận yêu cầu và “code” theo.
Khi AI xuất hiện, phân khúc chịu ảnh hưởng đầu tiên và nặng nề nhất chính là những công việc lặp lại, low-level này. AI đang dần thay thế việc “code theo yêu cầu”.
Do vậy, đây là một thách thức cực lớn. Rất nhiều doanh nghiệp và nhân lực trong ngành IT Việt Nam buộc phải dịch chuyển sang phân khúc cao hơn—tham gia vào khâu thiết kế, kiến trúc, thẩm định và ra quyết định. Đây là một việc không hề dễ dàng, đòi hỏi một sự thay đổi toàn diện về tư duy và bộ kỹ năng.
Kết luận: Đừng chỉ là Coder, hãy là Decision Maker
Các lập trình viên tương lai đang đứng trước một ngã rẽ quan trọng. AI không phải là dấu chấm hết cho ngành lập trình, nhưng nó là dấu chấm hết cho vai trò của một “thợ code” đơn thuần.
Công việc của các bạn sẽ không biến mất, nhưng nó sẽ thay đổi mãi mãi. AI sẽ lấy đi những công việc nhàm chán và lặp lại, và “trả” lại cho bạn những công việc đòi hỏi tư duy bậc cao, sự sáng tạo và khả năng ra quyết định.
Vì vậy, ngay từ bây giờ, đừng chỉ học cách code, hãy học cái gì cần code và tại sao code như vậy. Hãy rèn luyện tư duy hệ thống, tư duy phản biện và khả năng giải quyết vấn đề. Hãy xem AI như một người đồng nghiệp mạnh mẽ nhất mà bạn từng có, và học cách để trở thành “sếp” của nó.
Tương lai của ngành IT sẽ thuộc về những người biết làm chủ công nghệ, chứ không phải những người chỉ đơn thuần thực thi nó.
0 Lời bình