AI đã thay đổi điều gì trong quy trình phát triển

Thay vì vẫn hỏi “AI sẽ làm gì trong 3-5 năm tới nữa?”, câu hỏi thật sự nên là: “AI đã thay đổi công việc hàng ngày của một kỹ sư như thế nào rồi?”

Anh Mai Trương Tùng, Unit Manager tại ZIGExN VeNtura, gần bảy năm gắn bó với công ty, bắt đầu phần chia sẻ của mình bằng đúng câu hỏi đó. Và câu trả lời, theo anh, nằm ở một chữ: tốc độ.

Ở ZIGExN VeNtura, 100% developer đang dùng AI mỗi ngày, không chỉ ở khâu viết code. Từ giao tiếp, làm rõ yêu cầu với khách hàng Nhật qua chatting, đến khâu coding được xử lý bởi Claude Code (một AI agent có thế mạnh đọc hiểu codebase và generate code). Ở khâu review, AI đóng vai trò như một “lá chắn”, giúp sàn lọc sớm các vấn đề về syntax, bảo mật và technical debt. Ở khâu testing, AI tham gia generate test case, cả manual lẫn automation regression test bằng Playwright.

Hệ quả trực tiếp: một số kỹ năng từng là thước đo năng lực của một developer đang dần mất giá trị:

• Nhớ syntax.
• Viết code mẫu cho các tính năng CRUD cơ bản.
• Tốc độ gõ code.

Code được viết nhanh hơn, nhưng thời gian release thì không

Một điều anh Tùng Mai đã chia sẻ trong buổi TechTalk #1: “Toàn bộ quá trình không nhanh lên cùng với tỷ lệ hoàn thiện code”

Trong khi thời gian viết code giảm rất mạnh, mọi khâu đều có AI hỗ trợ, thì tổng thời gian từ lúc nhận yêu cầu đến lúc release lại không giảm tương ứng. Lý do nằm ở phần không ai rút ngắn được: thời gian chờ.

• Chờ khách hàng xác nhận yêu cầu.
• Chờ review được duyệt qua từng khâu.
• Chờ khách phản hồi.
• Chờ fix bug.

Từ người viết code, thành người chịu trách nhiệm

Khi “thời gian chờ” trở thành điểm nghẽn, vai trò của Engineer cũng thay đổi.

Không còn là người thực thi, mà là người phán đoán, chịu trách nhiệm, và cung cấp ngữ cảnh. Cụ thể hơn: đứng ra làm rõ những yêu cầu còn mơ hồ; quyết định thiết kế (trade-off giữa các giải pháp); review lại output của AI trước khi merge vào production; xử lý sự cố dưới áp lực thời gian với dữ liệu thật; xây dựng lòng tin với khách hàng; và đào tạo thế hệ kỹ sư trẻ - những người vẫn cần một mentor kề cạnh.

“AI không nhìn thấy production thật, nó không biết khách hàng đang quan tâm điều gì, dữ liệu thật đang lệch ở đâu, sự cố này đã từng xảy ra chưa.“ - Anh Tùng nhấn mạnh.

Một ví dụ dễ hình dung: hệ thống ngừng hoạt động lúc hai giờ sáng. Người đứng ra chịu trách nhiệm giải quyết chắc chắn không phải AI, mà là người nắm hệ thống.

Vì sao nhu cầu tuyển dụng không giảm

Vậy điều này tác động thế nào đến nhu cầu tuyển dụng? Câu trả lời, theo anh Tùng, ngược với nhiều lo ngại: nhu cầu không giảm, mà còn tăng lên.

• Lý do thứ nhất: chi phí phát triển giảm khiến cơ hội tăng. Một hệ thống trước đây phải ước tính mất khoảng một năm, chi phí quá lớn nên khách hàng không duyệt, dự án không thể khởi động. Giờ vẫn hệ thống đó, nhưng làm xong trong khoảng ba tháng, chi phí trở nên hợp lý hơn. Số dự án có nhu cầu khởi động vì thế cũng nhiều hơn. Ở ZIGExN VeNtura, báo cáo nội bộ trong một năm qua cho thấy số task được deliver cho khách hàng đã tăng khoảng 1,5 lần.
• Lý do thứ hai, sản phẩm làm ra nhanh hơn đồng nghĩa số hệ thống cần vận hành cũng tích luỹ tăng dần. ZIGExN VeNtura không phải công ty cứ release xong feature là hết trách nhiệm, mà phải đảm bảo hệ thống vận hành trơn tru dài hạn. Có những hệ thống đã chạy 12, 15 năm, dữ liệu lớn, ràng buộc nghiệp vụ phức tạp. Với một công ty phát triển như ZIGExN VeNtura, đây là mảng đang mở rộng chứ không thu hẹp.

Nhưng không phải kiểu Engineer nào cũng được cần đến như nhau.

Nút thắt bây giờ không còn nằm ở thời gian làm một tác vụ, mà ở thời gian chờ nó được xác nhận, review, hoặc bàn giao. Thời gian chờ được tính bằng số người liên quan nhân với thời gian phản hồi của mỗi người: chờ khách chốt yêu cầu, chờ Bridge Software Engineer dịch, chờ khách trả lời Q&A, chờ review thiết kế, chờ Frontend code màn hình, chờ Infra dựng môi trường, chờ review code, chờ Tester, chờ khách nghiệm thu. Task càng cần nhiều người, quãng đường từ lúc bắt đầu đến lúc xong càng dài.

Người giải được bài toán đó là người phát triển rộng ở cả hai trục: Full Stack và Full Process - Càng rộng, càng ít phải chờ người khác.

Chính vì vậy, định nghĩa Senior ở VeNtura đã thay đổi. Senior không còn là người hiểu sâu một stack, có kinh nghiệm lâu năm. Mà là người rộng cả hai trục Full Stack và Full Process, cộng thêm Ownership thật sự với sản phẩm mình phụ trách.

Còn với một Junior, một người mới bắt đầu, câu hỏi đặt ra là: làm sao để đi theo đúng hướng đó ngay từ những bước đầu tiên?

Đón đọc tiếp phần 2: “Câu trả lời từ ZIGExN VeNtura: Junior Engineers còn giá trị gì trong kỷ nguyên AI?”

Câu trả lời không nằm ở lý thuyết, mà ở hành trình có thật của kỹ sư trẻ tại ZIGExN VeNtura: Anh Doãn Hoàng Thiên, xuất phát điểm là một Backend Developer Intern từng "anti AI", đến cách anh dùng AI để bước ra khỏi giới hạn của Ruby on Rails.

Theo dõi https://zigexn.vn/blogs và các trang truyền thông chính thức của ZIGExN VeNtura để nhận thông báo về các phần tiếp theo của chuỗi TechTalk.