Nghề phần mềm trong làn sóng AI (Phần cuối): AI-First Organization

Hoàn cảnh ra đời AI-first

Vào năm 2023, McKinsey đã dự báo AI có thể tự động hóa tới 30% công việc hiện tại trong ngành phần mềm, vốn được xem như một thay đổi đáng kể về năng suất. Năm 2025, vibe coding dù còn nhiều tranh cãi nhưng bỗng nhiên kĩ năng tạo ra sản phẩm trừu tượng với đơn thuần sức mạnh của chất xám đã không còn là chuyện độc tôn của kĩ sư phần mềm.

Hãy hình dung về văn hóa tổ chức, bạn có thể có một đội ngũ kĩ sư nhiều độ tuổi, nhiều sở thích khác nhau nhưng bạn có từng nhìn thấy một tổ đội bao gồm các bạn vibe coding và các bạn senior dùng AI chưa? Andrej Karpathy, một chiến thần cũng từng bảo ở thời đại software 2.0 sẽ chỉ có một ngôn ngữ lập trình duy nhất, đó là tiếng Anh. Bản thân chúng ta nếu là dân lập trình chắc đã nhận ra người đồng nghiệp thân thiết không phán xét, không thị phi là ai (AI) rồi phải không?

Lịch sử đã chứng minh rằng loài người luôn biết cách thích nghi với những cuộc cách mạng công nghiệp. Từ cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ nhất - khi máy móc thay thế lao động thủ công - cho đến thời đại Internet - khi streamer, livestreamer, hot tiktoker bỗng trở nên quyền lực, mỗi thời kỳ đều mang lại cơ hội lẫn thách thức. Nhưng điều đặc biệt trong kỷ nguyên AI ngày nay là chính lực lượng công nghệ – những người từng là kiến trúc sư của đổi mới – giờ đây lại là nhóm chịu tác động mạnh mẽ nhất. Nói vui thì ngày xưa các thợ dệt còn đi đập phá máy dệt thật, chứ giờ thì kĩ sư chắc cũng khó đi tạt nước hay đốt data center.

Nghề lập trình vốn là một nghề mới, chưa đủ trăm năm để ổn định, mà nay chỉ trong vòng 5 năm, các mô hình ngôn ngữ lớn đã từ thuần túy dự đoán vài từ kế tiếp đến có thể cosplay khả năng của nhiều kĩ sư về sáng tạo và tư duy logic. Có lẽ AI-first giờ không còn là sự lựa chọn nữa, mà là đích đến cuối cùng phân loại giữa thích nghi và tuyệt chủng trong các tổ chức phần mềm.

Khó khăn và thách thức: Khó của khó?

1. Loay hoay lạc lối trong việc đầu tư ứng dụng

Nếu bạn đã từng theo dõi các bài viết trước, hẳn các bạn đều hiểu, chứng minh hiệu quả của việc sử dụng AI đối với chi phí doanh nghiệp là không hề dễ. Liệu có thật sự cần AI hay Automation Agent là đủ? Hầu hết các báo cáo mang tính hợp thức hóa sẽ chỉ gây phân tán nguồn lực, lãng phí chi phí cơ hội cho chuyển đổi thật sự.

Đọc thêm:

Nghề phần mềm trong làn sóng AI (Phần 1): Cơn sốt đào vàng
Nghề phần mềm trong làn sóng AI (Phần 2): Cơ hội khác biệt

Các doanh nghiệp phần mềm còn gặp rào cản lớn đó là:

• Vấn đề bảo mật thông tin và phát triển hệ thống nội bộ làm cho việc phát triển và cấp phép sử dụng không hề đơn giản. Hiện vẫn chỉ có Microsoft cam kết hỗ trợ pháp lý với mã nguồn do LLM tạo ra, còn các hãng khác đều là điều khoản miễn trừ. Liệu khách hàng của doanh nghiệp có đồng ý điều này?
• Nhầm lẫn giữa việc đầu tư công nghệ và đầu tư ứng dụng, loay hoay tìm cách cạnh tranh với các LLM với lý do công nghệ lõi để rồi quên đi bài học cơ bản vì sao không nên đi làm lại IDE, hay việc phải luôn đánh vào thị trường ngách.
• Hạ tầng và chi phí sẽ luôn là bài toán thách thức, nhưng vấn đề dữ liệu thì lại càng khó nhằn hơn khi không còn là vùng xám như câu chuyện giữa OpenAI và Studio Ghibli, mà còn là rất nhiều yếu tố về hợp đồng, sở hữu trí tuệ và đạo đức nghề nghiệp.

2. Năng suất có chắc là lợi nhuận?

Đầu tiên, ở vấn đề cơ bản nhất là khái niệm man-day. Doanh nghiệp sẽ làm gì khi AI giúp tăng năng suất 30% hay thậm chí 50%? Laid-off lượng nhân sự tương ứng? Hay liệu có công bằng cho khách hàng khi nhân sự đi làm việc khác ngoài việc họ được trả công?

Tiếp theo là các công thức ước tính lỗi thời theo "tỉ lệ vàng" liệu có còn đủ chính xác để đo lường năng lực làm việc khi AI đã can thiệp sâu vào quá trình? Bên cạnh đó, đơn giá cho một kĩ sư không dùng AI và một chiến thần vibe coding liệu có cần khác biệt?

Chắc chắn việc ứng dụng AI sẽ tạo thêm chi phí, mô hình kinh doanh truyền thống sẽ tạo ra rào cản cho các doanh nghiệp dịch vụ phần mềm trong bài toán năng suất khi không thể tăng lợi nhuận.

3. Văn hóa kháng cự: Lời giải nào cho đào tạo?

Thay đổi luôn là điều khó khăn nhất với mọi tổ chức, nhất là khi thiếu tư duy chiến lược và tầm nhìn mạch lạc về AI. Kháng cự với công nghệ mới, với thay đổi quy trình cần thiết luôn xảy ra trong mọi cuộc chiến chuyển đổi.

Vậy kĩ sư cần gì để thích ứng trong thời đại AI? Đây là nhiệm vụ chiến lược của bộ phận đào tạo và chắc chắn không phải là đào tạo sử dụng công cụ AI. Có ý kiến cho rằng cần quan tâm phát triển tư duy phản biện và chuẩn bị sẵn sàng về mặt tâm lý. Ý kiến khác lại nhìn nhận một thế hệ cợt nhả vibe coding sẽ là gánh nặng cho thế hệ senior đã không còn máu lửa với công ty. Cũng có quan điểm cho rằng nên ngừng tuyển mới, trong khi một số đề xuất thẳng việc sa thải hoặc giảm lương với đội ngũ lâu năm. Chưa bao giờ nghề lập trình lại có nhiều tranh cãi và nhiều “chuyên gia” bán khóa học đến thế.

Liệu rằng thiết kế hệ thống có cần thay đổi? Trước đây, lập trình viên thường đề cao tính dễ đọc, tránh lặp code để con người dễ bảo hành, thì hiện giờ điều này có còn đúng với AI? Có lẽ một cấu trúc giải pháp phù hợp với AI sẽ tốt hơn việc cố gắng lựa chọn context để ép AI hiểu điều mà con người dễ hiểu.

Chuyện gì sẽ xảy ra khi AI cúp điện? Tất cả mọi người sẽ đi uống cà phê chờ như lịch sử tổ tiên nghề chờ trình biên dịch chạy? Đâu là lời giải cho sự phân mảnh năng lực, cũng như kéo giãn khoảng cách chuyên môn do AI tác động đến khả năng sáng tạo và tư duy logic?

Những bước đầu tiên và tương lai vẫn sẽ tươi sáng

Đây vẫn sẽ là làn sóng không thể cản lại, nên chỉ là vấn đề tổ chức nào sớm giải quyết và giải quyết thành công dựa trên nền tảng năng lực và văn hóa của mình.

Hành trình có thể khác nhau nhưng nhất thiết sẽ cần phải giải quyết ba việc sau đây:

• Xác định tầm nhìn và mục tiêu rõ ràng cho việc thay đổi mô hình kinh doanh trong thời đại LLM, tránh xem đây là việc thuần nghiên cứu hay triển khai công nghệ để "dùng AI"
• Thay đổi triệt để về đào tạo thích ứng AI và tổ chức các vai trò chuyên môn với những vị trí mới như Vibe Coder, AI Orchestrator, Agent Creator,...
• Chọn lọc đối tác hạ tầng, công nghệ với mục tiêu phát triển bền vững và hài hòa với tình hình thay đổi địa chính trị

Trong bối cảnh AI đang bùng nổ với tốc độ chóng mặt, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) liên tục được cập nhật, các ông lớn công nghệ như OpenAI, Google và Meta áp dụng chiến lược "freemium" (miễn phí cơ bản, tính phí nâng cao) để chiếm lĩnh thị trường. Hệ quả là hàng loạt startup non trẻ dù đầy khát vọng thì vẫn đang phải "thở oxy" trong cuộc đua đốt tiền và thu hút nhân tài. Theo báo cáo của CB Insights (2024), 60% startup AI tại Mỹ và châu Âu đã phải đóng cửa hoặc sáp nhập chỉ trong vòng hai năm do không cạnh tranh nổi với nguồn lực và dữ liệu khổng lồ từ các tập đoàn lớn. Lực lượng lao động trí tuệ đang chủ động hơn bao giờ hết trong việc chi tiền cho các nền tảng AI làm nhạc, làm ảnh, làm content và làm cả agent.

Tuy nhiên, cuộc chơi "phông bạt" đã kết thúc.

Thời kỳ mà AI chỉ là công cụ để làm màu, để PR rầm rộ trên truyền thông, hay để tạo ra những sản phẩm "bong bóng" thiếu giá trị cốt lõi đang dần biến mất. Sự sụp đổ của các startup "AI giả tạo" - những công ty từng huy động hàng trăm triệu USD chỉ để tạo ra ứng dụng AI làm thơ, vẽ tranh hay chatbot quảng cáo - giờ đây phải đối mặt với thực tế phũ phàng: khách hàng cần giải pháp thực tế , không phải trò chơi công nghệ.

Trên quy mô toàn cầu, những sự kiện chưa từng có đang xảy ra:

• Một thế hệ trẻ trong lĩnh vực công nghệ ở Trung Quốc thổi bay nghìn tỷ thị trường chứng khoán Mỹ
• Lệnh trừng phạt về chip AI trở thành công cụ địa chính trị
• Vô số vụ kiện bản quyền bên cạnh những màn tường trình hài hước trước quốc hội của CEO các công ty công nghệ

Tất cả báo hiệu một kỷ nguyên mới: AI là một phép thử hay đúng hơn là một bộ lọc mà chỉ những tổ chức đủ sức thích nghi với tốc độ thay đổi, đủ bản lĩnh đối mặt với rủi ro pháp lý và đủ tinh khôn để biến AI thành "xương sống" trong vận hành mới có thể tồn tại.