Ở buổi giao thời của thế kỷ này (khoảng năm 2001), một giáo sư đã dự đoán rằng trong tương lai, mọi công việc đều là công việc lập trình, và những người học kỹ sư phần mềm đang nắm giữ “tấm vé vàng” đảm bảo công việc. Tuy nhiên, gần đây, CEO của GitHub tuyên bố rằng tương lai của lập trình chính là ngôn ngữ tự nhiên. Với sự phát triển của Trí tuệ Nhân tạo (AI), dự đoán đó có thể trở thành sự thật, nhưng theo một cách khác xa so với tưởng tượng ban đầu.

Các công cụ AI hiện đại như GitHub Copilot có thể hoàn thành mã lệnh và sửa lỗi, trong khi ChatGPT có khả năng tạo ra toàn bộ một dự án chỉ trong vài giây thông qua lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên. Những công cụ này đang dân chủ hóa nhiều tác vụ kỹ thuật phức tạp, cho phép các nhà thiết kế tạo ra ứng dụng chỉ bằng một câu lệnh, hoặc các nhà tiếp thị thực hiện phân tích dữ liệu mà không cần viết bất kỳ dòng mã nào. Điều này đặt ra câu hỏi lớn: Nếu AI có thể lập trình, liệu việc học kỹ sư phần mềm có còn đáng giá?.

2. Khả Năng và Giới Hạn của AI trong Lập Trình

AI có những khả năng ấn tượng trong lĩnh vực lập trình. Nó xuất sắc trong việc tạo ra hàng nghìn dòng mã, dịch giữa các ngôn ngữ lập trình, tạo giao diện người dùng, sửa lỗi, và vượt trội ở các tác vụ lặp đi lặp lại cũng như nhận dạng mẫu. Ví dụ, ChatGPT có thể tạo ra một ứng dụng hoàn chỉnh (như ứng dụng hẹn hò Tinder bằng Python) với logic vuốt và hồ sơ người dùng chỉ trong vài giây.

Tuy nhiên, AI có những giới hạn đáng kể:

• Thiếu Hiểu Biết Bản Chất: AI vẫn không hiểu được lý do “tại sao” đằng sau các tác vụ mà chúng ta yêu cầu.
• Thiếu Độ Tin Cậy: AI không đáng tin cậy, nó có thể “ảo giác” (hallucinate) và đôi khi đưa ra câu trả lời sai. Thống kê cho thấy 55% nhà phát triển đang sử dụng Copilot, nhưng chỉ 30% chấp nhận kết quả mà không cần chỉnh sửa. Nếu quá tin tưởng AI (nằm trong 30% này), nhà phát triển có thể gặp rắc rối lớn hơn.
• Thiếu Ngữ Cảnh Kinh Doanh: AI cần đầu vào của con người cho ngữ cảnh và kịch bản thực tế, và có thể không hiệu quả trong việc ưu tiên các mục tiêu kinh doanh dài hạn hoặc đánh giá sự đánh đổi (trade-offs).

Chúng ta nên coi AI như một nhà phát triển cơ sở (junior developer) xuất sắc mà chúng ta thuê vào đội ngũ. AI có thể thực hiện nhiều công việc nhanh chóng và hiệu quả, nhưng con người vẫn phải là người xác định tầm nhìn, xác thực kết quả và đảm bảo những gì chúng ta xây dựng mang lại lợi ích cho xã hội.

3. Vai Trò Tái Định Hình của Kỹ Sư Phần Mềm

Vai trò của kỹ sư phần mềm không chỉ là viết mã. Nó bao gồm việc hiểu nhu cầu người dùng, hợp tác giữa các vai trò khác nhau, và đưa ra các quyết định khó khăn với sự đồng cảm và trách nhiệm. Những kỹ sư giỏi nhất không phải là người viết mã nhanh nhất, mà là người suy nghĩ sâu sắc nhất.

Trong kỷ nguyên AI, các kỹ sư phần mềm phải đảm nhận vai trò là:

• Kiến Trúc Sư Hệ Thống (System Architects): Thiết kế các giải pháp tốt nhất, chuyển các vấn đề lộn xộn, mơ hồ thành kết quả có cấu trúc và ý nghĩa.
• Cộng Tác Viên AI (AI Collaborators): Sử dụng AI để triển khai các giải pháp đó.
• Nhà Công Nghệ Đạo Đức (Ethical Technologist): Đảm bảo các giải pháp xây dựng thực sự mang lại lợi ích cho con người.

Kỹ sư phần mềm không mất đi lợi thế của mình. Lý do họ vẫn là cốt lõi (essential) bao gồm:

1. Hiểu rõ hơn về AI: Kỹ sư phần mềm không chỉ biết cách đưa ra lời nhắc (prompt), mà còn hiểu rõ mô hình (models), quy trình dữ liệu (data pipelines), giới hạn và rủi ro của AI.
2. Sử dụng AI để xây dựng phần mềm chất lượng sản xuất: Bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một ứng dụng đơn giản, nhưng kỹ sư phần mềm sử dụng AI để xây dựng phần mềm sẵn sàng sản xuất (production ready) có khả năng mở rộng (scalable), đáng tin cậy và có thể bảo trì lâu dài.
3. Cải thiện AI: Thế hệ AI tiếp theo vẫn được xây dựng bởi các kỹ sư phần mềm. Họ tinh chỉnh mô hình, tối ưu hóa hiệu suất và cải thiện khả năng sử dụng của AI.

AI đang nâng mức sàn (raising the floor), nhưng kỹ sư phần mềm đang nâng mức trần (raising the ceiling).

4. Chuẩn Bị cho Tương Lai: Chuyển Đổi Giáo Dục và Kỹ Năng

Để thành công trong tương lai, sinh viên kỹ sư phần mềm cần vượt ra khỏi việc chỉ học mã lệnh càng nhanh càng tốt. Giáo dục kỹ sư phần mềm không chỉ là viết mã, mà còn là dạy cách chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các bước, tư duy logic, tư duy phản biện, và sử dụng công cụ kỹ thuật số để xây dựng giải pháp có ý nghĩa.

Các lĩnh vực cần tập trung bao gồm:

• Làm chủ Nền Tảng: Tập trung vào các khái niệm lập trình cơ bản, cấu trúc dữ liệu và thuật toán, vì chúng vẫn rất quan trọng.
• Tư duy Hệ Thống: Hướng tới các vai trò cao hơn và suy nghĩ như một kiến trúc sư hệ thống hoặc kỹ sư cấp cao.
• Kỹ sư Toàn Diện (Full Stack): Thời đại mà kỹ sư chỉ tập trung vào front-end, back-end hoặc cơ sở dữ liệu đã qua. Kỹ sư phần mềm tương lai là kỹ sư toàn diện, đồng thời nắm bắt các lĩnh vực khác như thiết kế, sản phẩm, dữ liệu và quản lý dự án.
• Hợp Tác và Giao Tiếp: Thực hành giao tiếp và hợp tác, vì khả năng giải thích và kết nối sẽ ngày càng quan trọng.
• Sử dụng AI làm Đối Tác Sáng Tạo: Chấp nhận AI, không ghét bỏ nó. Sinh viên nên học về các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), AI tạo sinh, tinh chỉnh mô hình (model fine-tuning), và sử dụng AI như một đồng đội để ủy thác công việc.
• Khả Năng Thích Ứng: Công cụ thay đổi, nhưng nguyên tắc thì bền vững. Kỹ sư cần tập trung vào việc học cách học để luôn thích nghi.

5. Kết Luận: Kiến Tạo Tương Lai Thông Minh

Trong kỷ nguyên AI, kỹ sư phần mềm không mất đi “tấm vé vàng” đảm bảo công việc; họ đang thu thập nhiều vé hơn, bởi vì họ không chỉ xây dựng phần mềm mà còn xây dựng chính tương lai của trí thông minh. Kỹ sư phần mềm đang trở thành những nhà điều phối (orchestrators).

Có lẽ, “lập trình viên” không còn là thuật ngữ phù hợp. Kỹ sư phần mềm của kỷ nguyên AI nên là những người có tầm nhìn (visionaries), những người kết nối (bridgers) – liên kết các công cụ, đội ngũ, và các lĩnh vực – và là những nhà lãnh đạo (leaders), dẫn dắt không chỉ con người mà còn cả AI. Tương lai thuộc về những người suy nghĩ sâu sắc, thích ứng nhanh chóng và hợp tác hiệu quả, bởi vì họ là những người không chỉ dự đoán mà còn xây dựng nên tương lai.