Ngành công nghệ đang sôi động với những tuyên bố về các công cụ lập trình hỗ trợ bởi AI đang cách mạng hóa việc phát triển phần mềm. Các công ty khoe khoang về mức tăng năng suất gấp 10 lần, biện minh cho việc sa thải bằng câu chuyện về hiệu quả AI, và tái định vị thương hiệu của họ thành các tổ chức ưu tiên AI. Tuy nhiên, ngày càng nhiều lập trình viên đang đặt câu hỏi liệu những công cụ này có thực sự mang lại những lợi ích đã hứa hẹn hay không, và dữ liệu mới cho thấy thực tế có thể khác xa so với sự cường điệu.
Nghịch Lý Năng Suất
Các nghiên cứu gần đây đã tiết lộ sự ngắt kết đáng lo ngại giữa những cải thiện năng suất được cảm nhận và thực tế từ các trợ lý lập trình AI. Một nghiên cứu của META phát hiện rằng các lập trình viên tin rằng AI khiến họ nhanh hơn 20%, trong khi thực tế nó khiến họ chậm hơn 19%. Phát hiện này đã thúc đẩy nhiều lập trình viên có kinh nghiệm tiến hành các thí nghiệm riêng của họ, thường phát hiện ra những kết quả tương tự.
Vấn đề cốt lõi dường như là trong khi AI có thể tạo ra mã nhanh chóng, thời gian dành để xem xét, gỡ lỗi và tái cấu trúc mã đó thường vượt quá thời gian tiết kiệm ban đầu. Các lập trình viên báo cáo rằng họ dành đáng kể nỗ lực để sửa chữa mã do AI tạo ra không tuân theo các hướng dẫn phong cách hiện có, triển khai logic từ đầu thay vì sử dụng các thư viện đã được thiết lập, hoặc tạo ra các giải pháp quá phức tạp cho những vấn đề đơn giản.
Kết quả nghiên cứu META: Các nhà phát triển cảm nhận được sự gia tăng năng suất 20% nhưng thực tế lại trải qua sự giảm sút năng suất 19% khi sử dụng các công cụ lập trình AI
Thiếu Vắng Bùng Nổ Phần Mềm
Nếu các công cụ lập trình AI thực sự cung cấp những cải thiện năng suất lớn, bối cảnh phần mềm nên cho thấy bằng chứng rõ ràng. Chúng ta sẽ mong đợi thấy sự bùng nổ của các ứng dụng mới, trò chơi, trang web và dịch vụ tràn ngập các nền tảng như Steam, cửa hàng ứng dụng và web. Tuy nhiên, dữ liệu trên nhiều nền tảng phân phối phần mềm cho thấy xu hướng phát hành đáng kể ổn định, bất chấp việc áp dụng rộng rãi các công cụ AI.
Sự vắng mặt của một cuộc cách mạng shovelware này đặt ra những câu hỏi cơ bản về tác động thực tế của những công cụ này. Ngay cả khi tính đến thực tế rằng phần lớn việc phát triển có sự hỗ trợ của AI diễn ra trong các codebase riêng tư, vẫn nên có một số mức tăng đo lường được trong phần mềm có sẵn công khai nếu các tuyên bố về năng suất là chính xác.
Dữ liệu phát hành phần mềm: Xu hướng tăng trưởng phẳng trên các nền tảng phân phối phần mềm lớn bất chấp những tuyên bố về việc áp dụng rộng rãi các công cụ AI
Ứng Dụng Thực Tế và Hạn Chế
Phản hồi từ cộng đồng tiết lộ một bức tranh tinh tế hơn về hiệu quả của các công cụ lập trình AI. Những công cụ này xuất sắc trong các kịch bản cụ thể: tạo mã boilerplate, làm việc với các API không quen thuộc, tạo các script đơn giản và xử lý các tác vụ tái cấu trúc thường xuyên. Chúng có thể tăng tốc đáng kể cho các lập trình viên khi học các thư viện mới hoặc viết mã kết nối trong các ngôn ngữ không quen thuộc.
Tuy nhiên, các công cụ AI gặp khó khăn với công việc phát triển phức tạp, nặng về ngữ cảnh đòi hỏi hiểu biết sâu sắc về các codebase hiện có, logic kinh doanh và quyết định kiến trúc. Nhiều lập trình viên báo cáo rằng sự hỗ trợ của AI trở nên ít có giá trị hơn khi các dự án phát triển về độ phức tạp và đòi hỏi nhiều giải quyết vấn đề chu đáo hơn.
Các loại vấn đề mà tôi đang cố gắng giải quyết tại nơi làm việc đòi hỏi lập kế hoạch và thực hiện cẩn thận, và AI hoàn toàn không hữu ích cho điều đó. Quản lý của tôi nói với tôi rằng thời gian để hoàn thành dự án mới nhất của tôi đã được cắt giảm xuống còn 20% so với ước tính ban đầu bởi vì chúng tôi là 'một công ty ưu tiên AI'.
Điểm mạnh của công cụ AI: Tạo mã boilerplate, điều hướng API không quen thuộc, tạo script đơn giản, tái cấu trúc thường xuyên, viết mock class
Tác Động Kinh Doanh
Sự ngắt kết giữa các tuyên bố về lập trình AI và thực tế có những tác động kinh doanh nghiêm trọng. Các công ty đang đưa ra quyết định chiến lược dựa trên kỳ vọng năng suất thổi phồng, cắt giảm thời gian phát triển một cách không thực tế, và giảm tuyển dụng dưới giả định rằng các lập trình viên hiện tại có thể xử lý khối lượng công việc tăng lên đáng kể.
Điều này tạo ra một chu kỳ có vấn đề nơi quản lý mong đợi những cải thiện đáng kể không thành hiện thực, dẫn đến các lập trình viên thất vọng và kỳ vọng dự án không thực tế. Một số tổ chức thậm chí đang thuê các chuyên gia tư vấn đặc biệt để tái thiết lập các thực hành kỹ thuật phù hợp sau khi các phương pháp phát triển được thúc đẩy bởi AI tạo ra nhiều vấn đề hơn là giải quyết.
Nhìn Về Phía Trước
Bằng chứng cho thấy rằng các công cụ lập trình AI là những bổ sung hữu ích cho bộ công cụ của lập trình viên hơn là những thay đổi cách mạng. Chúng hoạt động tốt nhất cho các tác vụ cụ thể, được xác định rõ ràng và có thể giảm sự tẻ nhạt của một số hoạt động phát triển nhất định. Tuy nhiên, những cải thiện năng suất biến đổi được hứa hẹn bởi các nhà cung cấp và được các nhà lãnh đạo kinh doanh chấp nhận dường như phần lớn là ảo tưởng.
Khi ngành công nghiệp trưởng thành trong hiểu biết về những công cụ này, một đánh giá thực tế hơn về khả năng và hạn chế của chúng có thể sẽ xuất hiện. Chìa khóa là tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa việc tận dụng sự hỗ trợ của AI cho các tác vụ thích hợp trong khi duy trì tư duy phản biện và kỹ năng giải quyết vấn đề vẫn còn cần thiết cho việc phát triển phần mềm phức tạp.
Tham khảo: Where's the Shovelware? Why Al Coding Claims Don't Add Up