Kỹ thuật phần mềm đã chết? Kỷ nguyên của Kỹ sư Sản phẩm đang đến

Chi phí để viết phần mềm đang lao dốc không phanh. Bất kỳ ai cũng có thể mở một cửa sổ chat với AI và yêu cầu nó lập trình gần như mọi thứ họ muốn, ngay cả trên các gói miễn phí. Vậy liệu kỹ thuật phần mềm (Software Engineering) đã chết?

Minh họa về sự chuyển dịch từ kỹ thuật phần mềm sang kỹ thuật sản phẩm

Không hẳn vậy. Lập trình có thể đã trở thành công việc của máy móc, nhưng không phải ai cũng muốn thiết kế và bảo trì phần mềm. Không phải ai cũng biết cách khai thác tối đa một sản phẩm công nghệ. Thực tế, hầu hết mọi người chỉ muốn một ứng dụng hoạt động hiệu quả cho nhu cầu của chính họ.

Sự thật là kỹ thuật phần mềm chưa bao giờ chỉ đơn thuần là viết code — viết code chỉ là một công cụ để giải quyết vấn đề bằng phần mềm. Chúng ta đang chứng kiến một cấp độ trừu tượng hóa mới xuất hiện. Các mô hình như Claude Opus 5.5 có thể xử lý các hoạt ảnh phức tạp chỉ trong một lần yêu cầu, và người dùng Codex hay OpenCode có thể xây dựng những thứ họ chưa từng mơ tới trước đây.

Ai đó vẫn phải nói chuyện với người thợ làm bánh

Một chủ tiệm bánh biết cách làm ra chiếc croissant hoàn hảo. Nhưng họ có thể không biết gì về việc viết phần mềm cho tiệm bánh, và như Laurie Voss — đồng sáng lập npm, hiện phụ trách quan hệ nhà phát triển tại Arize — nói với tôi: "Họ không hề muốn tìm hiểu. Họ chỉ muốn một thứ làm được những gì họ cần."

Các tác nhân AI (AI agents) đã nhanh chóng đảm nhận việc viết code, và chúng đang ngày càng giỏi hơn trong việc đánh giá và bảo trì. Việc vận hành và mở rộng quy mô cũng sẽ sớm thuộc về các tác nhân AI. Nhưng tư duy sản phẩm, làm rõ và phác thảo các tính năng, trò chuyện với khách hàng, xác định đúng ngữ cảnh để cung cấp cho AI — đó vẫn là công việc của con người.

"Khi khách hàng nói 'Tôi cần theo dõi đơn hàng của mình', có hàng vạn phần mềm khớp với câu đó, nhưng chỉ một trong số chúng là phù hợp với một tiệm bánh." — Laurie Voss

Đây là công việc dành cho chúng ta — những kỹ sư sản phẩm mới. Những người có tư duy thiết kế, kinh nghiệm quản lý sản phẩm và khả năng phát triển sản phẩm sẽ có lợi thế, nhưng các rào cản kỹ thuật đều có thể được giải quyết bằng một mô hình ngôn ngữ đủ mạnh. Bạn chỉ cần nói chuyện với nó bằng ngôn ngữ tự nhiên về điều bạn muốn, rồi lặp lại quá trình.

Thách thức nằm ở bảo trì và bán hàng

Thách thức trước mắt, ở thời điểm hiện tại, nằm ở việc bảo trì. Nếu bạn muốn duy trì phần mềm cá nhân mới của mình, bạn có thể sẽ cần tham gia vào "kỹ thuật ngữ cảnh" (context engineering). Nếu muốn làm điều đó ở quy mô doanh nghiệp? Bạn có thể cần đến sự trợ giúp.

Và nếu bạn muốn bán phần mềm mới của mình? Bán hàng vẫn luôn khó. Nếu bạn có thể giải quyết được bài toán bán hàng và tiếp thị, bạn sẽ ổn với một đồng sáng lập là "CTO AI" của mình.

Các tác nhân AI vẫn còn những khoảng trống. Dù một số tác nhân độc lập đang tự xây dựng công việc freelance riêng, chúng chưa thay thế được mọi công việc của con người. Việc điều phối công việc của chúng vẫn còn phức tạp và thường lộn xộn. Các tác nhân gặp nhiều khó khăn hơn khi đảm nhận các vai trò tương tác sâu với khách hàng, dù chúng đã giúp tự động hóa một phần dịch vụ khách hàng.

Một công việc cũ với tên gọi mới

Khái niệm tư duy sản phẩm và kỹ thuật sản phẩm không hề mới.

"Nó từng được gọi là chuyên viên phân tích hệ thống vào những năm 60. Công việc của họ là chuyển đổi yêu cầu kinh doanh thành yêu cầu phần mềm mà không cần viết bất kỳ dòng code nào. Công việc đó đang trở lại, và chúng ta sẽ gọi nó là kỹ sư sản phẩm." — Laurie Voss

Đây đã là yếu tố khác biệt của các kỹ sư cấp cao trong nhiều thập kỷ. Laurie cho biết mức thu nhập trung bình của vai trò này vào khoảng 240.000 USD, và ông tin rằng kiểu vai trò này sẽ chiếm phần lớn ngành kỹ thuật phần mềm trong thập kỷ tới.

Cá nhân tôi cho rằng Laurie đúng về đích đến, nhưng quá thận trọng về thời điểm. Tôi đặt cược vào 2-5 năm, chứ không phải 10 năm. Tốc độ cải thiện của các mô hình đang tăng tốc, và chúng đang trở nên đa phương thức mạnh mẽ hơn, nhanh chóng tiếp thu kỹ năng đặt câu hỏi và tư duy sản phẩm.

Làm sao giúp đỡ các kỹ sư trẻ?

Đây là điều tôi lo lắng hơn cả. Các kỹ sư junior trước đây xây dựng phán đoán của mình bằng cách viết code để một kỹ sư cấp cao đánh giá, nhưng giờ đây AI đảm nhận cả hai nửa của vòng lặp đó. Khi AI tiếp nhận những công việc thực thi mà trước đây được giao cho người mới như cơ hội học hỏi, làm sao để các nhân viên mới phát triển kỹ năng?

Tôi nghĩ Antirez đã nói đúng khi trả lời câu hỏi của Gergely Orosz: hãy chấp nhận hiện tại và tương lai, nắm bắt nó, xây dựng một sự nghiệp dựa trên bằng chứng bằng cách làm những điều có ý nghĩa, tạo ra phần mềm mã nguồn mở mà hiện chưa tồn tại — vì trước đây nó đòi hỏi cả một đội ngũ và không có động lực kinh tế, nhưng giờ đây với AI thì mọi thứ đã khác.

Internet đã mở ra quyền kiểm soát chưa từng có đối với sự nghiệp và thương hiệu cá nhân của chúng ta — chúng ta có thể xây dựng công khai, viết và sáng tạo trên internet. Hãy xây dựng công khai, chia sẻ hành trình học tập của bạn, kết nối và phát triển cộng đồng dựa trên nền tảng đó. Luôn luôn sáng tạo.

Ở góc độ rộng hơn, chúng ta cần các công ty tái đầu tư vào các chương trình học việc và lý thuyết thiết kế hệ thống: cách lấy yêu cầu từ người dùng và đưa chúng vào các mô hình, dù người dùng đó là một thợ làm bánh, một đội bán hàng hay chính bạn. Những kỹ sư đã làm tốt điều này sẽ trở nên giá trị hơn bao giờ hết.

Laurie vẫn kết thúc bằng một ghi chú lạc quan nhưng cũng đầy cảnh báo. Theo cách ông hình dung, đây là năm 1997 của kỷ nguyên web: một bong bóng đang đến, chưa ai biết người thắng cuộc là ai, và vẫn còn nhiều thời gian để đào tạo lại.

Với các nhà phát triển tại Việt Nam, đây vừa là cơ hội vừa là thách thức. Khi việc viết code ngày càng được tự động hóa, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn nằm ở khả năng gõ code thuần thục, mà ở khả năng thấu hiểu người dùng, xác định đúng bài toán cần giải quyết và tổ chức đội ngũ AI để hiện thực hóa giải pháp. Những kỹ sư Việt Nam sớm chuyển mình sang tư duy sản phẩm sẽ có lợi thế lớn trong thị trường lao động công nghệ đang thay đổi nhanh chóng này.