Tại sao AI chưa thay thế kỹ sư phần mềm và sẽ không làm điều đó

Tại sao AI chưa thay thế kỹ sư phần mềm và sẽ không làm điều đó

Có rất nhiều lo lắng và sự bất chắc chắn xung quanh việc AI sẽ thay thế các công việc trong tương lai. Làm thế nào chúng ta có thể vượt qua những cảnh báo mơ hồ và những dự báo thái quá để đưa dữ liệu thực tế vào bàn cân? Một cách tốt nhất là nhìn vào nghề nghiệp mà ở đó khả năng của AI đã đi xa nhất và tốc độ áp dụng là nhanh chóng nhất: kỹ thuật phần mềm.

Trong bài viết này, chúng tôi lập luận rằng có đủ bằng chứng để bác bỏ quan điểm cho rằng một khi năng lực của AI đạt đến ngưỡng nhất định, nó sẽ gây ra làn sóng sa thải hàng loạt. Cho rằng điều này đúng ngay cả trong một lĩnh vực có rất ít rào cản quy định, thì hầu hết các nghề nghiệp khác có lẽ sẽ được bảo vệ tốt hơn.

Mô hình Quyết định - Thực thi - Giao hàng

Hiện tượng "tẩy xanh" bằng AI trong các đợt sa thải

Hãy xem xét ba câu chuyện đã làm headlines và cách chúng đối lập với thực tế:

Vào tháng 2, công ty fintech Block (cha đẻ của Cash App, Square) thông báo sa thải 4.000 nhân viên vì theo nhà sáng lập Jack Dorsey, AI đang "kích hoạt một cách làm việc mới" với các đội nhóm "nhỏ hơn và phẳng hơn". Tuy nhiên, các báo cáo sau đó đã vẽ nên một bức tranh hoàn toàn khác. Sau khi tăng số lượng nhân sự gấp ba lần trong đại dịch, công ty chịu áp lực tài chính khổng lồ. Một nhà khoa học dữ liệu của đội Cash App đã chia sẻ rằng Block "ép AI vào cổ họng mọi người" nhưng bà thấy "rất ít cải thiện về năng suất".

Vào tháng 4, Snap sa thải khoảng 1.000 người, với CEO Evan Spiegel chủ yếu trích dẫn AI là lý do. Ông cũng nói rằng AI tạo ra 65% mã nguồn mới. Thực tế, các đợt sa thải diễn ra sau một chiến dịch của một nhà đầu tư tích cực đòi hỏi cắt giảm chi phí. Đáng chú ý, bản chất của các khoản cắt giảm này không tương quan với những gì chúng ta mong đợi nếu chúng do AI thúc đẩy.

Vào tháng 5, Intuit thông báo cắt giảm 3.000 vị trí, cùng với các thỏa thuận với Anthropic và OpenAI. Báo chí đã liên kết hai sự kiện này, định hình các đợt sa thải là tái cơ cấu do AI thúc đẩy. Nhưng lần này, CEO thực sự đã phản bác lại câu chuyện dễ dàng này, nói rằng "không có điều nào liên quan đến AI" và các khoản cắt giảm nhắm vào các "vai trò nặng về điều phối".

Trong mọi câu chuyện về việc sa thải kỹ sư phần mềm do AI mà chúng tôi xem xét, cùng một vi phạm trong câu chuyện đã xuất hiện. Hóa ra là việc "tẩy xanh" các đợt cắt giảm việc làm bằng AI là một hiện tượng trên toàn nền kinh tế. Các khảo sát cho thấy 59% nhà quản lý tuyển dụng tại Mỹ thừa nhận họ nhấn mạnh vào AI khi giải thích về việc đóng băng tuyển dụng hoặc sa thải vì nó nghe tốt hơn với các bên liên quan so với việc viện dẫn khó khăn tài chính.

Dữ liệu từ Đạo luật WARN (đòi hỏi công bố việc đóng cửa nhà máy hoặc sa thải hàng loạt) tại New York cũng rất đáng nói. Trong năm đầu tiên thêm ô kiểm tra AI vào biểu mẫu, hơn 160 công ty nộp thông báo WARN. Không một công ty nào kiểm tra vào ô AI. Nếu các hồ sơ này chính xác, chỉ có 46 trong số khoảng 25.000 người bị sa thải tại Bang New York trong giai đoạn liên quan, hoặc khoảng 0,2%, bị ảnh hưởng bởi AI.

Mô hình "Bánh mì kẹp Quyết định - Thực thi - Giao hàng"

Nhiều lãnh đạo công nghệ báo cáo phần trăm mã được viết bởi AI cùng với các báo cáo về sa thải hoặc dự đoán mất việc trong tương lai. Điều này nuôi dưỡng mô hình tư duy đơn giản rằng một khi AI viết tất cả mã, sẽ không cần đến lập trình viên. May mắn thay, mô hình tư duy này sai.

Viết mã không phải là, và chưa bao giờ là nút thắt cổ chai. Các khảo sát chỉ ra rằng các nhà phát triển dành rất ít thời gian để viết mã (từ 9% đến 61% tùy theo nghiên cứu). Nếu viết mã không phải là nút thắt, thì điều gì là? Để hiểu các nút thắt thực sự, chúng ta phải đi sâu vào sự hiểu biết của chính các kỹ sư phần mềm về những gì họ làm mà kháng lại sự tự động hóa.

Phân tích này cho thấy ba thứ là nút thắt thực sự: (1) quyết định và quy định cái cần xây dựng, (2) xác minh và chịu trách nhiệm về những gì được giao, và (3) sự hiểu biết sâu sắc của con người — về cơ sở mã, doanh nghiệp và môi trường — cần thiết để thực hiện cả hai điều này.

Nói cách khác, công việc của kỹ sư phần mềm bao gồm một "bánh mì kẹp Quyết định - Thực thi - Giao hàng" (với sự hiểu biết là điều kiện tiên quyết cho cả ba). AI đã nén lớp ở giữa (Thực thi), nhưng để lại hai đầu phần lớn không thay đổi. Miễn là các đội phát triển phần mềm chịu trách nhiệm ra quyết định và chịu trách nhiệm về những gì họ giao, các kỹ sư vẫn cần dành thời gian để xây dựng sự hiểu biết sâu sắc về hệ thống.

Vibe Coding so với Kỹ thuật tác nhân (Agentic Engineering)

Một lý do gây nhầm lẫn về mức độ thay đổi của kỹ thuật phần mềm là việc sử dụng lỏng lẻo thuật ngữ "vibe coding" để chỉ một phổ rộng các thực hành.

Trong "vibe coding" thực sự, người dùng chỉ đơn giản nói cho tác nhân biết cần làm gì, không giám sát nó khi nó chạy, không xem xét mã — thậm chí có thể không có kỹ năng để làm vậy — và không đánh giá đầu ra.

Điều này trái ngược với cách hầu hết các kỹ sư phần mềm thực sự sử dụng tác nhân — như một công cụ, với con người vẫn kiểm soát và chịu trách nhiệm về đầu ra. May mắn thay, thuật ngữ "kỹ thuật tác nhân" (agentic engineering) đang ngày càng được sử dụng để mô tả thực hành này.

Khi kỹ thuật tác nhân trở thành tiêu chuẩn, các kỹ sư đang phát hiện ra rằng giám sát các tác nhân mã hóa tốn thời gian một cách đáng ngạc nhiên. Ví dụ, Simon Willison, một nhà phát triển nổi tiếng, đã lưu ý rằng anh ấy kiệt sức về mặt tinh thần vào lúc 11 giờ sáng vì giám sát các tác nhân.

So sánh Vibe Coding và Agentic Engineering

Tương lai của nhu cầu kỹ sư phần mềm

Các nhà ủng hộ AI có thể tuyên bố rằng làn sóng sa thải hàng loạt sắp tới; chúng chỉ chưa xảy ra vì khả năng kỹ thuật phần mềm ở cấp độ con người rất gần đây. Nhưng nếu mô hình bánh mì kẹp là đúng, những dự đoán này sẽ không thành hiện thực. AI đã largely nén lớp giữa của bánh mì kẹp. Vì vậy, ngay cả khi làm cho lớp thực thi tức thì và hoàn hảo cũng chỉ là một thay đổi nhỏ so với hiện trạng.

Thực tế, không chỉ là công việc kỹ thuật phần mềm sẽ không biến mất do AI, mà thậm chí có thể có sự gia tăng nhu cầu về kỹ sư phần mềm. Khi phần mềm (hoặc bất cứ thứ gì khác) trở nên rẻ hơn để tạo ra nhờ cải thiện năng suất công nghệ, mọi người sẽ mua nhiều phần mềm hơn nhiều (trong ngôn ngữ kinh tế, phần mềm có "độ co giãn theo giá" cao). Và như chúng tôi đã lập luận, AI không thay thế kỹ sư phần mềm, nên nhu cầu về nhiều phần mềm hơn dẫn đến nhu cầu phái sinh về nhiều kỹ sư phần mềm hơn.

Xu hướng việc làm kỹ thuật phần mềm

Về mặt lịch sử, đây là mô hình — việc làm lập trình viên tại Mỹ đã tăng từ gần bằng không vào khoảng năm 1950 lên hàng triệu ngày nay. Điều này hoàn toàn khác với các nghề nghiệp như nông nghiệp, nơi nhu cầu lao động nổi tiếng là bị tàn phá do cơ giới hóa và tự động hóa.

Một số người dự đoán rằng nhu cầu kỹ năng kỹ thuật phần mềm sẽ giảm vì sự dân chủ hóa. Họ thừa nhận rằng sẽ có nhiều phần mềm được tạo ra hơn bao giờ hết, nhưng công việc này sẽ được thực hiện bởi những người không phải là kỹ sư phần mềm. Có thể vậy. Nhưng chúng tôi sẽ đặt cược ngược lại. Quan điểm của chúng tôi là rơi vào bẫy nhầm lẫn vibe coding với kỹ thuật tác nhân, và lớp thực thi với toàn bộ chiếc bánh mì kẹp.

Rào cản thực sự không phải là học cú pháp. Đó là có đủ phán đoán kỹ năng để đưa ra quyết định tốt trong khi duy trì trách nhiệm giải trình. Cuối cùng, sự phân biệt này có thể mang tính ngữ nghĩa. Có vẻ rõ ràng rằng lượng thời gian mọi người dành cho việc khiến máy tính làm những điều mới sẽ tăng lên theo thời gian. Điều đó sẽ đòi hỏi sự kết hợp giữa kỹ năng phần mềm, kỹ năng AI và chuyên môn lĩnh vực.