AI thay đổi cách làm hệ thống, kỹ sư đứng trước ngưỡng tự động hóa

8 giờ trướcBài gốc

Quy trình phát triển truyền thống đứng trước bước ngoặt lớn

Trong nhiều năm, phát triển hệ thống thông tin thường được xem là một ngành kinh doanh dựa trên tháng công, nơi giá trị chủ yếu đến từ thời gian lao động của kỹ sư.

Các khâu từ phân tích yêu cầu, thiết kế, lập trình đến kiểm thử phần lớn đều dựa vào thao tác thủ công, khiến chi phí cao và tiến độ phụ thuộc mạnh vào nhân lực. Cách làm này đã tồn tại bền bỉ trong suốt nhiều thập kỷ, đặc biệt tại các doanh nghiệp tích hợp hệ thống lớn.

Bức tranh đó bắt đầu thay đổi rõ rệt từ năm 2025, khi các công cụ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ phát triển hệ thống được ứng dụng ngày càng rộng rãi. Ban đầu, AI được sử dụng chủ yếu ở các khâu phía sau như kiểm thử phần mềm và rà soát lỗi. Sau đó, phạm vi mở rộng sang lập trình, với khả năng tạo ra mã nguồn hoạt động dựa trên tài liệu thiết kế chi tiết.

Khái niệm lập trình dựa trên cảm nhận, thường được gọi là Vibe Coding, nhanh chóng lan rộng trong cộng đồng công nghệ, phản ánh cách tiếp cận mới khi kỹ sư tập trung định hướng còn AI đảm nhiệm phần tạo mã.

Mô tả công việc của kỹ sư tự động hóa - Ảnh: Internet

Đến năm 2026, xu hướng này được dự báo sẽ bước sang giai đoạn tăng tốc. AI không chỉ dừng ở việc hỗ trợ lập trình hay kiểm thử mà sẽ tham gia sâu vào các khâu đầu vào như xác định yêu cầu và thiết kế cơ bản.

Các tài liệu thiết kế được chuẩn hóa để AI có thể hiểu và xử lý, từ đó hình thành quy trình phát triển gần như tự động xuyên suốt toàn bộ vòng đời hệ thống. Đây được xem là bước ngoặt lớn, làm thay đổi tận gốc cách thức xây dựng hệ thống thông tin.

Giá trị mới của kỹ sư và bài toán thích nghi tại Việt Nam

Sự xuất hiện của phát triển hệ thống dựa trên AI không chỉ nhằm mục tiêu nâng cao hiệu quả hay rút ngắn thời gian triển khai. Quan trọng hơn, nó buộc các kỹ sư và doanh nghiệp phải định nghĩa lại giá trị cốt lõi của mình.

Khi AI có thể đảm nhận phần lớn công việc kỹ thuật lặp lại, vai trò của kỹ sư dần chuyển sang việc hiểu bài toán nghiệp vụ, đánh giá rủi ro, kiểm soát chất lượng và đưa ra quyết định thiết kế phù hợp.

Một phương pháp đang được chú ý là mã hóa tác nhân, trong đó AI tạo mã còn kỹ sư theo dõi, đánh giá và điều chỉnh từng bước. Cách tiếp cận này giúp khắc phục lo ngại về tính minh bạch và độ tin cậy của mã do AI tạo ra, đặc biệt với các hệ thống thông tin quan trọng. Nhờ đó, AI không chỉ được sử dụng cho các dự án nhỏ mà bắt đầu tham gia vào những hệ thống cốt lõi.

Tại Việt Nam, xu hướng này đã xuất hiện rõ nét trong các doanh nghiệp công nghệ, ngân hàng, thương mại điện tử và lĩnh vực chuyển đổi số. Nhiều công ty phần mềm đã sử dụng AI để hỗ trợ lập trình, kiểm thử và xây dựng tài liệu kỹ thuật, qua đó giảm áp lực thiếu hụt nhân lực và rút ngắn thời gian triển khai dự án.

Trong khu vực nhà nước, AI được kỳ vọng sẽ giúp giải quyết bài toán các hệ thống cũ, phân mảnh và khó nâng cấp, vốn tồn tại nhiều năm ở các bộ, ngành và địa phương.

Tuy nhiên, thách thức lớn đối với Việt Nam nằm ở sự thiếu đồng bộ về dữ liệu, tiêu chuẩn kỹ thuật và kỹ năng của đội ngũ kỹ sư. Khi AI tham gia sâu hơn vào các khâu đầu vào, yêu cầu đối với kỹ sư không còn dừng ở năng lực lập trình mà mở rộng sang khả năng tư duy hệ thống, hiểu chính sách và kiểm soát rủi ro công nghệ.

Trong bối cảnh đó, kỷ nguyên tự động hóa toàn diện không chỉ thay đổi cách làm phần mềm, mà còn đặt ra bài toán sống còn cho doanh nghiệp và nhân lực công nghệ Việt Nam trong những năm tới.

Nguyễn Tuyết

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/ai-thay-doi-cach-lam-he-thong-ky-su-dung-truoc-nguong-tu-dong-hoa-242338.html