Sự phổ biến nhanh của các công cụ viết mã bằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang hạ thấp rào cản gia nhập lĩnh vực phát triển phần mềm. Trong bối cảnh đó, nhiều ý kiến cho rằng lợi thế cạnh tranh của lập trình viên không còn nằm chủ yếu ở kỹ năng viết mã, mà ngày càng chuyển sang mức độ am hiểu nghiệp vụ và kiến thức ngành.

Theo Gigazine ngày 1/6 (giờ địa phương), lập trình viên Aaron Brethorst nhận định rằng khi AI có thể tạo mã với tốc độ rất cao, điều quan trọng không còn là tự tay viết từng dòng code, mà là có đủ chuyên môn để hiểu bản chất của bài toán và cách hệ thống cần vận hành.

Ông lấy ví dụ về hệ thống tính lương. Theo Brethorst, điều cốt lõi không chỉ là triển khai được logic tính toán, mà là nắm chính xác các quy tắc thực tế như thuế suất, điều kiện khấu trừ hay cách điều chỉnh theo từng kỳ trả lương. Vì vậy, việc đánh giá một hệ thống có vận hành đúng hay không phụ thuộc nhiều hơn vào kiến thức nghiệp vụ so với cú pháp lập trình.

Brethorst cho rằng nếu cùng sử dụng một công cụ viết mã bằng AI, một người làm điều phối logistics với 15 năm kinh nghiệm và một kỹ sư phần mềm giỏi sẽ có lợi thế rất khác nhau. Người làm logistics có thể không trực tiếp viết code, nhưng vẫn đủ khả năng đánh giá hệ thống do AI tạo ra có phù hợp với yêu cầu vận hành thực tế hay không. Trong khi đó, kỹ sư phần mềm có thể chấm được chất lượng mã, nhưng chưa chắc nhận ra hệ thống có đáp ứng đầy đủ điều kiện thực tế của hoạt động logistics hay không.

Ông cũng nhận định rằng khi AI tác nhân, hay agentic AI, có thể tạo phần mềm mà không cần người dùng tự xây dựng mô hình vận hành từ đầu, sự gắn kết vốn được xem là hiển nhiên giữa chuyên môn nghiệp vụ và việc viết mã đang dần suy yếu.

Sự thay đổi này đồng thời làm dịch chuyển vai trò giữa lập trình viên và chuyên gia nghiệp vụ. Trước đây, kỹ sư phần mềm thường phải phối hợp nhiều vòng với chuyên gia nghiệp vụ, liên tục thử nghiệm và điều chỉnh trong quá trình vận hành để hoàn thiện hệ thống. Trong khi đó, chuyên gia nghiệp vụ dù nắm rõ công việc vẫn khó tự xây dựng phần mềm đủ độ tin cậy. Tuy nhiên, khi AI làm giảm mạnh chi phí biến ý tưởng thành phần mềm có thể hoạt động, giá trị của kiến thức nghiệp vụ trở nên nổi bật hơn năng lực hiện thực hóa của kỹ sư phần mềm, theo bài viết.

Một ví dụ được nêu là hackathon của Anthropic. Sự kiện thu hút 500 người tham gia, phần lớn là lập trình viên. Tuy vậy, trong 5 người chiến thắng có 3 người chưa từng phát hành phần mềm trước đó. Nhà nghiên cứu hệ thống Dexter Hadley đánh giá đây là trường hợp cho thấy chuyên môn nghiệp vụ có thể vượt lên trên năng lực viết code đơn thuần.

Theo Brethorst, lĩnh vực mà các kỹ sư giàu kinh nghiệm nên đầu tư thời gian trong tương lai là hiểu sâu ngành nghề thực tế, quy trình công việc, thiết bị chuyên dụng và hệ thống quy định liên quan. Ông cho rằng giá trị của việc hiện thực hóa bằng những đoạn mã “gọn gàng” đang giảm dần, trong khi hiểu biết sâu về công việc thực tế và kinh nghiệm đã được kiểm chứng trong vận hành vẫn là nguồn lực khan hiếm.

Dù vậy, cũng có quan điểm phản biện cho rằng chuyên gia nghiệp vụ không vì thế mà mặc nhiên thành công trong phát triển phần mềm. Trên Hacker News, một số ý kiến cho rằng năng lực kiểm chứng đầu ra của hệ thống có đúng hay không khác với khả năng chỉ dẫn AI để tạo ra đầu ra chính xác ngay từ đầu. Ngay cả chuyên gia có kiến thức sâu trong một lĩnh vực cũng có thể gặp khó khi chuyển các quy tắc tích lũy từ kinh nghiệm thành yêu cầu rõ ràng hoặc các bài kiểm thử để AI có thể hiểu và thực thi.

Dù AI đang thay đổi cách phần mềm được tạo ra, điểm mấu chốt của cuộc tranh luận này vẫn không thay đổi: trách nhiệm phán đoán kết quả đúng hay sai cuối cùng vẫn thuộc về con người, và nền tảng của phán đoán đó là kiến thức nghiệp vụ cùng hiểu biết sâu về ngành.