Ngành công nghệ đang bị kẹt giữa những câu chuyện mâu thuẫn về tác động của AI đối với phát triển phần mềm. Trong khi một số CEO tuyên bố có được mức tăng năng suất đáng kể, các lập trình viên thực tế và nhà nghiên cứu lại báo cáo những kết quả phức tạp hơn, thách thức sự cường điệu này.
Sự phân chia lớn về năng suất
Sự ngắt kết nối giữa những lời hứa hẹn của AI và thực tế đã trở nên ngày càng rõ ràng trong năm 2025. Một bên, các giám đốc điều hành như CEO của Perplexity Aravind Srinivas tuyên bố các công cụ AI cắt giảm các nhiệm vụ kỹ thuật từ ba hoặc bốn ngày xuống còn một giờ. Các ấn phẩm lớn đã tuyên bố rằng AI thực sự đã thay đổi mọi thứ trong kỹ thuật phần mềm. Tuy nhiên, khi các nhà nghiên cứu tiến hành các nghiên cứu có kiểm soát, họ đã tìm thấy một câu chuyện hoàn toàn khác.
Một nghiên cứu gần đây của công ty đánh giá AI METR tiết lộ rằng các lập trình viên có kinh nghiệm sử dụng công cụ lập trình AI không cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất và thực sự chậm hơn trong một số trường hợp. Sự tương phản rõ rệt này làm nổi bật một vấn đề cơ bản: những người đưa ra những tuyên bố táo bạo nhất thường không phải là những người thực sự viết code hàng ngày.
Các Tuyên Bố Hiệu Suất Mâu Thuẫn:
- Tuyên Bố Của CEO: Các tác vụ giảm từ 3-4 ngày xuống còn 1 giờ (CEO Perplexity )
- Kết Quả Nghiên Cứu: Nghiên cứu của METR phát hiện "không có cải thiện đáng kể" và hiệu suất chậm hơn trong các thử nghiệm có kiểm soát
- Báo Cáo Từ Nhà Phát Triển: Trải nghiệm hỗn hợp từ tăng năng suất đáng kể đến tăng thời gian gỡ lỗi
- Thực Tế Ngành: Cắt giảm việc làm chủ yếu do các yếu tố kinh tế, không phải do AI thay thế
Bối cảnh quan trọng hơn sự cường điệu
Cộng đồng lập trình viên đã xác định được một số yếu tố quan trọng quyết định tính hữu ích của AI trong lập trình. Ngôn ngữ lập trình tạo ra sự khác biệt lớn - các lập trình viên làm việc với những ngôn ngữ được tài liệu hóa tốt như JavaScript và TypeScript thấy kết quả tốt hơn so với những người sử dụng các ngôn ngữ ít phổ biến hơn như Rust. Loại dự án cũng quan trọng đáng kể, với AI chứng minh hữu ích hơn cho các dự án nhỏ, mới so với các codebase lớn, phức tạp.
AI có thể tạo ra rất nhiều code rất nhanh. AI không tạo ra code tuân theo phong cách và thực hành tốt nhất.
Quan sát này nắm bắt được một hạn chế quan trọng mà nhiều tuyên bố về năng suất đã bỏ qua. Trong khi AI xuất sắc trong việc tạo boilerplate code và xử lý các nhiệm vụ thường ngày, nó gặp khó khăn với việc ra quyết định tinh tế mà các lập trình viên có kinh nghiệm mang đến cho kiến trúc phần mềm và khả năng bảo trì lâu dài.
Các Yếu Tố Chính Ảnh Hưởng Đến Hiệu Quả Của Công Cụ Lập Trình AI:
- Ngôn Ngữ Lập Trình: JavaScript/TypeScript cho kết quả tốt hơn Rust hoặc các ngôn ngữ chuyên biệt
- Loại Dự Án: Các dự án mới hoàn toàn được hưởng lợi nhiều hơn so với các codebase lớn đã có sẵn
- Kinh Nghiệm Của Lập Trình Viên: Các lập trình viên senior có kinh nghiệm với công cụ AI thấy được nhiều lợi ích hơn
- Độ Phức Tạp Của Tác Vụ: Việc tạo boilerplate đơn giản hoạt động tốt, nhưng các quyết định kiến trúc phức tạp thì không
- Yêu Cầu Ngữ Cảnh: Các công cụ gặp khó khăn khi cần hiểu một lượng lớn code hiện có
Câu chuyện thực sự đằng sau việc cắt giảm việc làm
Bất chấp các tiêu đề liên kết việc sa thải với sự tiến bộ của AI, một cuộc kiểm tra kỹ lưỡng hơn tiết lộ một bức tranh phức tạp hơn. Việc cắt giảm được báo cáo rộng rãi của Microsoft thực tế không phải về việc thay thế công nhân bằng AI, mà là phân bổ lại tài nguyên giữa các bộ phận để tài trợ cho các sáng kiến AI. Sự co lại hiện tại của lĩnh vực công nghệ dường như kết nối nhiều hơn với các điều chỉnh sau đại dịch và thay đổi lãi suất hơn là sự thay thế của AI.
Nhiều lập trình viên dày dạn kinh nghiệm so sánh thời điểm AI hiện tại với những thay đổi công nghệ trước đây. Ví dụ, các quản trị viên hệ thống đã vượt qua hàng thập kỷ của các công nghệ thay thế - từ NoOps đến các nền tảng đám mây khác nhau - chỉ để thấy vai trò của họ phát triển hơn là biến mất. Mô hình này gợi ý rằng trong khi AI sẽ thay đổi cách các lập trình viên làm việc, việc thay thế hoàn toàn vẫn không chắc chắn.
Nhìn xa hơn tiếng ồn
Những người dùng công cụ AI có kinh nghiệm nhất báo cáo một thực tế có chừng mực hơn. AI phục vụ như một trợ lý xuất sắc cho các nhiệm vụ cụ thể: tạo boilerplate code, giải thích các khái niệm không quen thuộc, và tăng tốc công việc thường ngày. Tuy nhiên, nó đòi hỏi sự hướng dẫn cẩn thận và thường tạo ra code cần tinh chỉnh đáng kể để sử dụng trong sản xuất.
Ngành công nghiệp dường như đang ổn định vào một mô hình mà AI hoạt động như một bộ nhân năng suất cho các lập trình viên có kinh nghiệm hơn là một sự thay thế. Những người hiểu cả khả năng và hạn chế của công nghệ có thể tận dụng nó hiệu quả, trong khi những người mong đợi các giải pháp kỳ diệu thường thấy mình thất vọng.
Khi thị trường công cụ lập trình AI trưởng thành, cách tiếp cận bền vững nhất dường như liên quan đến việc đối xử với các hệ thống này như autocomplete tinh vi hơn là các lập trình viên tự động. Các lập trình viên điều chỉnh quy trình làm việc của họ để kết hợp hỗ trợ AI trong khi duy trì các kỹ năng cốt lõi của họ có khả năng thấy những lợi ích lớn nhất, trong khi những người hy vọng một sự chuyển đổi hoàn toàn có thể cần điều chỉnh kỳ vọng của họ.
Tham khảo: No One Knows Anything About AI