Từ một Fullstack Developer Intern từng "anti AI" đến hành trình một Junior Engineer học cách nhìn AI theo một cách khác - không chỉ để làm việc nhanh hơn, mà còn để mở rộng giới hạn của chính mình. Đằng sau đó là câu chuyện về cách một Junior từng bước tìm ra giá trị của mình trong thời đại AI.

AI không khiến Junior Engineer ít việc hơn, nó khiến cách làm việc của bạn khác đi

Có một giai đoạn, anh Doãn Hoàng Thiên - Junior Backend Developer - gần như không muốn đụng vào AI. Theo anh, chất lượng code do AI viết ra khá tệ và còn chứa nhiều bug, sửa lỗi chỉ sửa được cái ngọn, không chạm tới gốc. Với tính năng mới thì AI hay “over-engineer”, viết ra một giải pháp phức tạp hơn nhiều so với cái bài toán thực sự cần, đến mức sau này chính người viết cũng khó bảo trì. Với một Junior , dọn lại một đoạn code AI viết tưởng nhanh hơn, nhưng cuối cùng lại tốn thời gian hơn cả tự viết từ đầu. Chính trải nghiệm đó khiến người ta dần mất niềm tin vào AI.

Rồi một project mới xuất hiện, đưa anh Thiên Doãn đến với những tech stack mới như .NET và Frontend, khác với Ruby - ngôn ngữ mà anh đã chuyên sâu trước đó.

Thay vì chờ đợi sự hướng dẫn, anh Thiên Doãn đã làm một việc khá lạ với chính mình lúc đó: sử dụng AI - công cụ mà mình từng không tin tưởng - để tiếp cận tech stack mới này. Anh dùng AI để đọc lướt toàn bộ dự án, tóm tắt lại theo góc nhìn kỹ thuật, xem hệ thống được tổ chức ra sao, các module liên quan với nhau thế nào. Có bức tranh tổng thể rồi, anh Thiên Doãn mới tự học lý thuyết ở ngoài, đọc thêm tài liệu, hỏi đồng nghiệp đi trước và sau đó mới bắt tay vào task thật.

AI ở đây không viết code thay kỹ sư, mà giúp kỹ sư bước vào một vùng kiến thức mà trước đó chưa từng chạm tới, nhanh hơn nhiều so với việc tự mò từ con số không.

AI không thay anh Thiên Doãn làm việc. Nó trở thành cách để anh tiếp cận những phần kiến thức và công việc mới nhanh hơn.

Hiểu code quan trọng hơn việc code chạy

Việc sử dụng AI cũng thay đổi cách anh Thiên Doãn tiếp cận quá trình học và review code.

Mỗi tuần, Junior Developer tại ZIGExN VeNtura đều có buổi review với Senior. Nội dung review không chỉ dừng ở việc code có chạy hay không, mà tập trung vào lý do phía sau cách triển khai. Junior cần giải thích được luồng xử lý của feature mình thực hiện. Nếu có lỗi, phải chỉ ra được nguyên nhân gốc rễ nằm ở đâu, chứ không phải sửa xong là xong chuyện. Có những buổi review, junior dù biết rõ đoạn code chạy đúng, nhưng vẫn cần ngồi lại với team giải thích vì sao mình chọn cách viết đó, thay vì một cách khác.

Quá trình này đặt ra một yêu cầu quan trọng khi sử dụng AI: người viết vẫn phải hiểu kết quả mà mình nhận được.

Đây là chỗ ranh giới giữa dùng AI để né việc hiểu và dùng AI để hiểu nhanh hơn, trở nên rõ ràng nhất.

Khi AI không còn là mối đe dọa của kỹ sư

Nỗi sợ lớn nhất của anh Thiên Doãn lúc đó không phải là AI viết code sai. Mà là AI sẽ thay thế mình. Đây gần như là nỗi sợ chung của bất kỳ Junior nào mới vào nghề trong giai đoạn AI phát triển nhanh: nếu một công cụ có thể viết code, review code, thậm chí tự sửa lỗi, thì vị trí của một người mới, chưa có nhiều kinh nghiệm, còn ở đâu?

Với anh, nỗi sợ đó không biến mất ngay. Nó giảm dần, qua từng lần dùng AI trong công việc, chứ không phải vì một lý do cụ thể nào khiến anh đổi ý ngay lập tức.

Ban đầu, anh Thiên Doãn coi AI như một cách tiếp cận, một phương pháp để giải quyết vấn đề. Nhưng cách tiếp cận thì có vô vàn, nên rất dễ bị AI dẫn đi lệch hướng, đi theo một lối mà chính mình cũng không chắc vì sao. Sau đó anh chuyển sang coi AI là công cụ, dùng để thực thi hướng đi do chính mình nghĩ ra. Và giờ, đôi lúc, là cùng AI nghĩ ra hướng đi đó, tranh luận qua lại trước khi chốt cách làm.

“AI giống một intern thông minh, nhưng không có ownership, không có kaizen và cũng chẳng hiểu dự án. Nó chỉ áp dụng kiến thức trường lớp, mà kiến thức không thực tiễn thì sẽ sai. Việc của người đứng cạnh, tức Engineer, là tạo cho nó một môi trường thuận lợi để làm việc đưa đủ ngữ cảnh, đủ hướng tiếp cận. Còn việc verify kết quả thì vẫn phải tự làm, y như cách các Junior từng cross review lẫn nhau trước khi có AI.” - Anh Thiên Doãn hình dung về AI.

Và nỗi sợ ban đầu, về việc bị thay thế, cũng không còn nữa. Không phải vì AI yếu đi, mà vì các kỹ sư ZIGExN đã tìm ra chỗ đứng của mình cạnh nó.

Junior Engineer tại ZIGExN VeNtura trong kỷ nguyên AI

Anh Mai Trương Tùng, Unit Manager tại ZIGExN VeNtura, người đồng hành cùng anh Thiên Doãn suốt hành trình này, nhìn thấy điều tương tự ở nhiều Junior khác. Với anh:

"Nghề Engineer sẽ không bị thay thế đâu, mà ngược lại, nhu cầu tuyển dụng còn tăng lên. Chỉ là nội dung công việc bị thay đổi và mình phải thích nghi với điều đó."

Cái mà VeNtura tìm ở một Junior bây giờ, theo anh Tùng, là kiến thức nền tảng đủ vững để nhận ra khi nào code AI viết chạy được nhưng đang phá vỡ cấu trúc hệ thống, khả năng verify thay vì tin ngay kết quả AI đưa ra và sự sẵn sàng mở rộng sang nhiều stack, nhiều công đoạn thay vì đóng khung trong một vai trò quen thuộc. Đó cũng chính xác là những gì anh Thiên đã đi qua, không phải trên lý thuyết, mà trong một project thật.

Có AI không có nghĩa là anh Thiên Doãn hiểu vấn đề ít đi. Ngược lại, để biết mình đang yêu cầu AI làm gì, và tin được kết quả của nó đến đâu, anh buộc phải hiểu sâu hơn trước khi bắt tay vào code. Có lẽ đó cũng là câu trả lời ngắn gọn nhất cho câu hỏi ở đầu bài: nếu AI viết code nhanh hơn, giá trị của một Junior Engineer nằm ở phần AI không làm được - phần cần một người thật đứng ra chịu trách nhiệm.

*Vậy khi AI tham gia sâu hơn vào công việc hằng ngày, đâu là những giới hạn Engineer cần nhận ra và vì sao hiểu rõ vấn đề mình đang giải quyết lại là điều quan trọng để không rơi vào những “cái bẫy” của AI? *

Cùng đón chờ phần 3 để theo dõi câu chuyện.

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.