AI đang thay đổi ý nghĩa của việc trở thành kỹ sư phần mềm

AI đang thay đổi ngành kỹ thuật phần mềm nhanh hơn bất kỳ ai dự đoán.
Tại Hoa Kỳ,6.1%sinh viên tốt nghiệp ngành khoa học máy tính thất nghiệp — gấp đôi tỷ lệ của sinh viên chuyên ngành lịch sử nghệ thuật.

Theo Ray Kok, CEO của Mendix, một công ty con của Siemens, xu hướng này cho thấy kỹ thuật phần mềm truyền thống đang được AI định nghĩa lại.

“AI đã thúc đẩy sự tuyệt chủng của kỹ thuật phần mềm và viết mã như chúng ta biết ngày nay,” Kok nói.
Ông không cho rằng các kỹ sư phần mềm sẽ biến mất — hoàn toàn không phải vậy.
Thay vào đó, ông lập luận rằng các kỹ năng và phương pháp xác định công việc này đang được viết lại với tốc độ chưa từng có.

Từ mã nguồn đến khái niệm

Trong một cuộc phỏng vấn với Kok, ông giải thích rằng phát triển phần mềm luôn tiến hóa song song với những tiến bộ về sức mạnh tính toán.
“Chúng ta bắt đầu với các ngôn ngữ lập trình cấp máy như assembly vì tài nguyên tính toán và bộ nhớ khan hiếm,” ông nói.
“Hồi đó, lập trình là về việc đưa ra các chỉ dẫn rất cụ thể để bạn có thể tận dụng tối đa phần cứng hạn chế.”

Sau đó là thập niên 1970 và sự trỗi dậy của ngôn ngữ lập trình C.
Các nhà phát triển nhận ra rằng các thủ tục có thể tái sử dụng và các mức trừu tượng cao hơn làm cho việc phát triển hiệu quả hơn rất nhiều.
Kết hợp với những cải tiến về phần cứng, sự thay đổi đó đã đặt nền móng cho hàng thập kỷ tiến bộ về phần mềm.

Giờ đây, Kok nói, sự tiến hóa tiếp theo đã đến.
“Với khả năng AI tạo ra mã nguồn tốt hơn hầu hết con người, chúng ta nên sẵn sàng cho cấp độ trừu tượng tiếp theo của kỹ thuật phần mềm.”

Ông tin rằng cấp độ mới đó tập trung vào kỹ thuật phần mềm dựa trên mô hình — nơi các nhà phát triển tập trung vào mô hình hóa trực quan, tự động hóa và logic thay vì tự tay viết từng dòng mã.
Các nền tảng low-code như Mendix đã phản ánh cách tiếp cận này bằng cách cho phép các nhóm thiết kế phần mềm trực quan trong khi AI xử lý độ phức tạp bên dưới.

“Sắp tới, cộng đồng kỹ thuật phần mềm chính thống sẽ kết luận rằng kỹ thuật dựa trên mô hình nên là phương pháp chính để xây dựng phần mềm,” Kok dự đoán.
“Chúng ta đang thấy điều này xảy ra với các công cụ phát triển agentic mới nổi dựa vào mô hình hóa trực quan thay vì mã nguồn dài dòng.”

Thực tế thị trường việc làm

Đối với nhiều sinh viên mới tốt nghiệp, thời điểm không thể khó khăn hơn.
Các công cụ AI hiện đang tự động hóa phần lớn vòng đời phát triển — từ kiểm thử và gỡ lỗi đến tạo mã và triển khai.
Điều đó đã làm chậm lại việc tuyển dụng trên toàn ngành, đặc biệt là cho các vị trí đầu vào.

“Hai yếu tố đang diễn ra,” Kok nói.
“AI đang tự động hóa nhiều nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm, làm giảm nhu cầu về nhà phát triển, và đồng thời, các bộ kỹ năng quan trọng nhất đang thay đổi.”

Yếu tố đầu tiên — tự động hóa — rất dễ thấy.
Nhiều công ty công nghệ đã cắt giảm các nhóm kỹ thuật lớn khi hệ thống AI xử lý mã hóa thường quy.
Nhưng yếu tố thứ hai có thể có tác động sâu sắc hơn.

“Chúng ta đang thấy các chuyên gia am hiểu chuyên môn với kiến thức kinh doanh và nền tảng kỹ thuật nổi lên như những kỹ sư phần mềm của tương lai,” Kok nói.
“AI và kỹ thuật dựa trên mô hình loại bỏ nhu cầu hiểu mọi chi tiết về tính toán, điều này cho phép một phạm vi chuyên gia rộng hơn tham gia vào việc tạo ra phần mềm.”

Sự tham gia mở rộng này có nghĩa là bản thân việc viết mã không còn là giá trị cốt lõi của phát triển phần mềm — hiểu vấn đề và thiết kế giải pháp hiệu quả mới là điều quan trọng.
Như Kok nói, “AI thay đổi cách chúng ta phát triển phần mềm và phần mềm là gì.”

Cách các nhà phát triển có thể duy trì sự phù hợp

Nếu AI giờ đây có thể viết mã tốt hơn, các nhà phát triển được đào tạo nên tập trung vào điều gì?
Câu trả lời của Kok rất rõ ràng:
tư duy và sự thích ứng.

“Các nhà phát triển được đào tạo phải chấp nhận rằng công việc tri thức của họ sẽ thay đổi cơ bản,” ông nói.
“Họ cần một tư duy AI-đầu tiên — một tư duy mà họ rèn luyện hàng ngày.”

Điều đó có nghĩa là các nhà phát triển nên vượt ra khỏi ý tưởng rằng viết mã là đóng góp chính của họ.
Thay vào đó, họ cần học cách sử dụng các công cụ dựa trên mô hình và low-code để thiết kế, lắp ráp và tối ưu hóa ứng dụng.
Tại Mendix, Kok nói, các nhà phát triển từ các nền tảng truyền thống như .NET, Java và C++ thường thấy hiệu quả tăng vọt khi họ tích hợp mô hình hóa trực quan và AI generative vào quy trình làm việc của mình.

Sự trỗi dậy của các kỹ năng phi chức năng

Khi AI đảm nhận nhiều hơn việc phát triển tính năng, trọng tâm của các nhà phát triển con người đang chuyển sang những gì Kok gọi là yêu cầu phi chức năng (NFRs) — các phẩm chất như khả năng bảo trì, khả năng mở rộng và khả năng sử dụng.

“Với AI giờ đây có thể xử lý việc phát triển tính năng của bạn, nhiều công việc tri thức của bạn sẽ xoay quanh việc tổng hợp và mở rộng quy mô,” ông nói.
“Có một nghệ thuật trong việc này — nó đòi hỏi tư duy phản biện và trực giác, thứ mà chúng ta chưa thể tìm thấy trong các mô hình ngôn ngữ lớn.”

Những kỹ năng này có thể không nghe hào nhoáng như xây dựng các tính năng mới, nhưng chúng đang trở nên quan trọng.
Chúng là thứ quyết định liệu một ứng dụng được tạo bởi AI có thực sự hoạt động trong điều kiện thực tế, mở rộng quy mô hiệu quả và mang lại trải nghiệm người dùng tích cực hay không.

Suy nghĩ lại về cách các công ty tuyển dụng

AI cũng đang định hình lại những gì nhà tuyển dụng tìm kiếm.
“Có kỹ năng lập trình xuất sắc thực chất chẳng có ý nghĩa gì trong thị trường ngày nay,” Kok nói.
“Các công ty đang tìm kiếm những nhà phát triển kết hợp tư duy AI-đầu tiên với khả năng tư duy phản biện và sử dụng hiệu quả các công cụ dựa trên mô hình.”

Đối với nhiều nhà phát triển, sự thay đổi này có thể cảm thấy không thoải mái — đặc biệt là đối với những người đã dành nhiều năm để thành thạo một ngôn ngữ cụ thể.
Nhưng Kok lưu ý rằng mọi ngành kỹ thuật lớn đều trải qua những chuyển đổi tương tự.
“Kỹ thuật phần mềm thực sự là ngành cuối cùng áp dụng phát triển dựa trên mô hình như cách tiếp cận chính của nó,” ông nói.
“Điều đó có thể hiểu được do lịch sử của máy tính, nhưng giờ đây nó đang thay đổi nhanh chóng.”

Sự kết hợp giữa công nghệ và kinh doanh

Những thay đổi cấu trúc không chỉ giới hạn ở cá nhân.
Chúng cũng đang định hình lại cách các nhóm vận hành.
Kok chỉ ra các nhóm fusion — một thuật ngữ được Gartner đặt ra — như một ví dụ.

“Trong một kỷ nguyên được định nghĩa bởi sự gián đoạn kỹ thuật số, các tổ chức đối mặt với một thách thức cốt lõi:
làm thế nào để tích hợp công nghệ với chiến lược kinh doanh để thúc đẩy đổi mới và duy trì lợi thế,” ông giải thích.
“Các nhóm fusion là một câu trả lời cho thách thức đó.”

Các nhóm này tập hợp một hỗn hợp các vai trò — chuyên gia công nghệ, nhà khoa học dữ liệu, quản lý sản phẩm, nhà phân tích và chuyên gia trải nghiệm khách hàng — tất cả cùng hướng đến các mục tiêu kinh doanh chung.
Các nền tảng low-code làm cho sự hợp tác này dễ dàng hơn, cho phép các thành viên nhóm từ các nền tảng khác nhau đóng góp mà không cần kỹ năng lập trình chuyên sâu.

“Ý tưởng là đưa kinh doanh và công nghệ đến gần nhau hơn,” Kok nói.
“Khi mọi người đều có thể tham gia vào phát triển phần mềm, đổi mới diễn ra nhanh hơn.”

Các kỹ năng sẽ quan trọng tiếp theo