Báo cáo DORA mới nhất của Google Cloud tiết lộ rằng 90% lập trình viên phần mềm hiện đang sử dụng các công cụ AI, với phần lớn tuyên bố có được những cải thiện năng suất đáng kể. Tuy nhiên, cộng đồng lập trình viên vẫn chia rẽ sâu sắc về việc liệu những công cụ này có thực sự mang lại những lợi ích đã hứa hẹn hay chỉ đơn giản tạo ra ảo tưởng về hiệu suất được cải thiện.
Thống kê về việc áp dụng AI
- 90% các chuyên gia phát triển phần mềm hiện đang sử dụng các công cụ AI (tăng 14% so với năm trước)
- 65% báo cáo phụ thuộc nhiều vào AI trong phát triển phần mềm
- Mức sử dụng trung bình: 2 giờ mỗi ngày
- Mức độ tin tưởng: 24% tin tưởng cao, 30% tin tưởng tối thiểu/không tin tưởng
 |
|---|
| Ảnh chụp màn hình từ bài đăng blog của Google thảo luận về cách các nhà phát triển đang sử dụng công cụ AI để nâng cao năng suất |
Cuộc tranh luận lớn về năng suất
Trong khi khảo sát của Google với gần 5.000 chuyên gia công nghệ cho thấy hơn 80% báo cáo năng suất được nâng cao từ các công cụ AI, nhiều lập trình viên trong cộng đồng đặt câu hỏi về những phát hiện này. Sự hoài nghi xuất phát từ các nghiên cứu mâu thuẫn và trải nghiệm thực tế không phù hợp với kết quả khảo sát lạc quan.
Một số lập trình viên chỉ ra các nghiên cứu cho thấy năng suất thực tế giảm sút bất chấp người dùng cảm thấy năng suất hơn. Sự không nhất quán này đã châm ngòi cho cuộc tranh luận gay gắt về việc liệu các công cụ AI có thực sự cải thiện đầu ra hay chỉ đơn giản giảm nỗ lực nhận thức, tạo ra cảm giác thành tựu giả tạo. Cộng đồng đã xác định nhiều lời giải thích cho nghịch lý này, từ thiên kiến nhận thức đến sự không phù hợp trong quy trình làm việc.
Lợi ích được báo cáo so với thực tế
- 80% tuyên bố năng suất được cải thiện nhờ các công cụ AI
- 59% báo cáo chất lượng code được cải thiện
- Cộng đồng xác định khoảng cách giữa mức tăng năng suất được nhận thức và thực tế
- Các sự cố sản xuất được cho là do phụ thuộc quá mức vào code được tạo bởi AI
Vấn đề tin cậy và thách thức triển khai
Bất chấp việc áp dụng rộng rãi, một khoảng cách tin cậy đáng kể tồn tại giữa các lập trình viên. Chính báo cáo DORA cũng thừa nhận nghịch lý tin cậy này - trong khi 24% người được hỏi thể hiện sự tin tưởng cao vào AI, 30% chỉ tin tưởng tối thiểu hoặc không tin tưởng gì cả. Điều này cho thấy các lập trình viên xem AI như một công cụ hỗ trợ hơn là một sự thay thế đáng tin cậy cho phán đoán của con người.
Các cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ rằng nhiều lập trình viên đã trải qua những sự cố sản xuất đáng xấu hổ sau khi dựa quá nhiều vào mã do AI tạo ra. Những trải nghiệm này đã dẫn đến cách tiếp cận thận trọng hơn, với các lập trình viên học cách đối xử với đầu ra của AI bằng sự hoài nghi lành mạnh trong khi vẫn tận dụng khả năng của nó cho các tác vụ thường xuyên.
Tôi luôn tự nhủ rằng mình sẽ kiểm tra đầu ra của AI một cách cẩn thận, nhưng rồi lại mắc những lỗi mà sẽ không xảy ra nếu tôi tự viết mã.
Vấn đề năng suất ẩn giấu
Cộng đồng đã xác định một vấn đề quan trọng mà các khảo sát có thể bỏ lỡ: những tác động phụ của mã do AI tạo ra. Trong khi các lập trình viên cá nhân có thể cảm thấy năng suất hơn khi sử dụng các công cụ AI, đồng nghiệp của họ thường phải dành thêm thời gian để dọn dẹp mã có vấn đề hoặc gỡ lỗi các vấn đề mà họ không tạo ra. Điều này tạo ra sự chuyển giao năng suất thay vì cải thiện thực sự.
Một số lập trình viên cho rằng các công cụ AI hoạt động tốt nhất cho các tác vụ cụ thể như tạo mã boilerplate và tạo nguyên mẫu, nhưng gặp khó khăn với việc giải quyết vấn đề phức tạp và tối ưu hóa. Điều quan trọng dường như là hiểu được những hạn chế của AI và sử dụng nó một cách phù hợp thay vì áp dụng nó một cách toàn diện.
Mối quan ngại về độ tin cậy của nghiên cứu
Cộng đồng lập trình viên đã đặt ra câu hỏi về độ tin cậy của các nghiên cứu năng suất từ cả hai phía của cuộc tranh luận. Trong khi một số chỉ trích các nghiên cứu học thuật nhỏ hơn vì quy mô mẫu hạn chế, những người khác chỉ ra thiên kiến tiềm ẩn trong nghiên cứu được tài trợ bởi ngành công nghiệp từ các công ty đầu tư mạnh vào thành công của AI.
Cuộc tranh luận phương pháp luận này làm nổi bật khó khăn trong việc đo lường năng suất một cách khách quan trong phát triển phần mềm, nơi chất lượng, khả năng bảo trì và tác động dài hạn quan trọng không kém gì đầu ra tức thì. Cộng đồng tiếp tục tìm kiếm các nghiên cứu toàn diện hơn có tính đến những yếu tố tinh tế này.
Cuộc thảo luận đang diễn ra phản ánh mối quan hệ trưởng thành giữa các lập trình viên và công cụ AI, vượt qua sự phấn khích ban đầu hướng tới sự hiểu biết thực tế hơn về khả năng và hạn chế.
Tham khảo: How are developers using AI? Inside our 2025 DORA report