Trong bối cảnh AI ngày càng tham gia sâu vào quy trình tạo mã, nhiều ý kiến cho rằng lợi thế quan trọng nhất trong phát triển phần mềm đang dịch chuyển từ kỹ năng viết code sang năng lực hiểu ngành và nắm chắc nghiệp vụ.

Theo Gigazine ngày 1/6, nhà phát triển phần mềm Aaron Brethhorst nhận định rằng khi AI đảm nhận ngày càng nhiều công việc lập trình, giá trị của người có thể đánh giá một hệ thống có thực sự đáp ứng yêu cầu nghiệp vụ hay không sẽ càng tăng.

Theo Brethhorst, phần khó nhất của phát triển phần mềm không nằm ở việc viết mã, mà ở chỗ phải hiểu chính xác ngành nghề, quy trình vận hành và yêu cầu thực tế. Ông lấy ví dụ với hệ thống tính lương: điều quan trọng không phải là tạo ra đoạn mã tính toán, mà là hiểu đúng thuế suất, điều kiện khấu trừ và các quy tắc điều chỉnh theo từng kỳ lương để xác định hệ thống có vận hành chính xác hay không.

Ông cũng nêu ra tình huống một điều phối viên logistics với 15 năm kinh nghiệm và một kỹ sư phần mềm giỏi cùng sử dụng một công cụ AI tạo mã. Dù không biết lập trình, điều phối viên vẫn có thể đánh giá hệ thống logistics do AI tạo ra có phù hợp với nhu cầu thực tế hay không. Trong khi đó, kỹ sư phần mềm có thể đánh giá chất lượng mã nguồn, nhưng chưa chắc xác định được hệ thống đã đáp ứng đầy đủ yêu cầu nghiệp vụ ngoài thực tế hay chưa.

Brethhorst cho rằng mã nguồn về bản chất gần như là một hình thức ghi lại và hệ thống hóa kiến thức ngành. Ông cũng chỉ ra rằng khi các tác nhân AI có thể tạo phần mềm mà không cần con người tự xây dựng toàn bộ mô hình vận hành, mối liên kết vốn có trong cách phát triển truyền thống — vừa học chuyên môn vừa học viết code — đang dần suy yếu.

Theo lập luận này, sự thay đổi cũng làm dịch chuyển tương quan giá trị giữa kỹ sư và chuyên gia tại hiện trường. Trước đây, kỹ sư thường phải phối hợp với chuyên gia nghiệp vụ, liên tục thử nghiệm và điều chỉnh trong môi trường vận hành để xây dựng hệ thống. Trong khi đó, chuyên gia nghiệp vụ hiếm khi tự phát triển hệ thống do phải bỏ ra nhiều thời gian để học cách tạo ra phần mềm đủ độ tin cậy. Nhưng khi AI làm giảm mạnh chi phí biến ý tưởng thành phần mềm có thể hoạt động, lợi thế kỹ thuật của kỹ sư suy giảm tương đối, còn giá trị của kiến thức thực tế trong từng lĩnh vực lại tăng lên.

Một ví dụ được nhắc tới là hackathon của Anthropic. Sự kiện có 500 người tham gia, phần lớn là lập trình viên, nhưng trong 5 người đoạt giải có tới 3 người chưa từng có kinh nghiệm phát hành phần mềm. Nhà nghiên cứu hệ thống Dexter Hadley xem đây là một trường hợp cho thấy chuyên môn ngành có thể vượt lên trên kỹ năng lập trình.

Từ đó, Brethhorst cho rằng trong thời gian tới, các kỹ sư giàu kinh nghiệm nên đầu tư nhiều hơn vào việc hiểu sâu ngành nghề, quy trình nghiệp vụ, thiết bị chuyên dụng và hệ thống quy định. Theo ông, giá trị của kỹ thuật viết mã gọn gàng đang giảm dần, trong khi kiến thức được kiểm chứng qua thực tế vận hành vẫn là nguồn lực khan hiếm.

Dù vậy, vẫn có ý kiến phản biện cho rằng chuyên gia hiện trường không thể ngay lập tức thành công khi tự phát triển phần mềm. Trên Hacker News, một số ý kiến cho rằng năng lực kiểm chứng đầu ra của hệ thống và năng lực hướng dẫn AI tạo ra đúng đầu ra là hai kỹ năng khác nhau. Theo lập luận này, ngay cả khi có kiến thức rất sâu trong một lĩnh vực, chuyên gia vẫn có thể gặp khó khi chuyển những quy tắc tích lũy qua nhiều năm thành bài kiểm thử và yêu cầu đủ rõ để AI có thể hiểu.