LTS: Từ khi ChatGPT xuất hiện cuối năm 2022, các công cụ AI ngày càng hoàn thiện và đảm nhận nhiều công việc hơn, đe dọa đến một số nhóm ngành nghề. VietNamNet giới thiệu bạn đọc tuyến bài: "Những người lao động dễ bị tổn thương nhất vì AI".

Bài 1: AI tái cấu trúc thị trường lao động: Rủi ro đè nặng lên những nhóm nhân sự nào?
Bài 2: AI viết code, lập trình viên sẽ làm gì?
Bài 3: Khi AI dịch thuật chỉ mất vài giây, biên, phiên dịch viên còn lại gì?
Bài 4: Một nhóm nghề tại Việt Nam có rủi ro bị AI thay thế cao nhất
Bài 5: Chỉ 3 tháng để sinh viên này làm điều người khác mất 6 tháng mới đạt được

Trong nhiều năm, hình ảnh phổ biến của lập trình viên là một người ngồi trước màn hình, viết hàng trăm hoặc hàng nghìn dòng code để biến yêu cầu thành một sản phẩm phần mềm.

Hình ảnh đó đang thay đổi. Theo The Guardian, Google cho biết khoảng 75% mã của hãng hiện được AI viết. Một số lập trình viên được phỏng vấn thậm chí nói rằng công việc của họ ngày càng giống quản lý các tác nhân AI viết code hơn là tự viết từng dòng.

CNN cũng ghi nhận phần mềm là một trong những ngành bị AI tác động nhanh nhất. Một số nhà phát triển hiện sử dụng AI agent để tạo code rồi tập trung vào kiểm tra và quản lý đầu ra.

Những công việc từng được giao cho lập trình viên mới vào nghề (junior) đang là nhóm chịu sức ép đáng chú ý.

Sinh viên mới ra trường thường bắt đầu bằng những nhiệm vụ như viết module đơn giản, sửa lỗi, tạo bài kiểm tra, viết tài liệu hoặc chuyển đổi code. Đây cũng chính là những việc mà AI hiện có thể hỗ trợ rất mạnh.

ai layfoff gemini
AI Index 2026 ghi nhận việc làm của nhà phát triển phần mềm trong nhóm tuổi 22-25 giảm gần 20% từ năm 2024. Ảnh tạo bởi Gemini.

CNN dẫn lời một giảng viên tại Georgia Tech rằng nhiều nhiệm vụ mà ông từng làm khi còn là kỹ sư mới vào nghề hiện có thể được đẩy cho AI hoặc tự động hóa.

Dữ liệu Stanford cho thấy dấu hiệu tương tự. AI Index 2026 ghi nhận việc làm của nhà phát triển phần mềm trong nhóm tuổi 22-25 giảm gần 20% từ năm 2024. Đây là một trong những chỉ báo rõ nhất cho thấy tác động của AI hiện đang xuất hiện trước hết ở lao động trẻ và thị trường tuyển dụng đầu vào.

Tuy nhiên, cũng theo Stanford, các nghiên cứu về AI cho thấy năng suất trong phát triển phần mềm có thể tăng khoảng 26%. Khi một kỹ sư có thể tạo ra nhiều sản phẩm hơn trong cùng một khoảng thời gian, nhu cầu về phần mềm mới cũng có thể tăng.

BLS của Mỹ cũng dự báo nhu cầu đối với các nhà phát triển tiếp tục tăng trong giai đoạn 2024-2034. Nói cách khác, số lượng nghề có thể vẫn tăng trong khi số người cần cho một đơn vị sản phẩm giảm.

Đây chính là nghịch lý của nghề lập trình thời AI. Một doanh nghiệp trước đây cần 10 người để hoàn thành một dự án có thể chỉ cần 7-8 người nếu mỗi người có AI hỗ trợ. Nhưng nếu chi phí phát triển phần mềm giảm, doanh nghiệp lại có thể quyết định xây thêm nhiều sản phẩm. Tổng nhu cầu vì vậy chưa chắc giảm.

Tuy nhiên, cấu trúc nhân sự thay đổi. Một kỹ sư có kinh nghiệm có thể sử dụng AI để tạo nguyên mẫu, viết test và kiểm tra nhiều phương án thiết kế. Trong khi đó, một kỹ sư mới vào nghề có thể gặp khó khăn vì những nhiệm vụ cơ bản - vốn là “bậc thang” để học nghề - đã được máy làm thay.

Đây là lý do Guardian gọi sự thay đổi hiện nay là một vấn đề đối với vấn đề đào tạo nghề.

Một lập trình viên được Guardian phỏng vấn cho biết công việc của anh đã dịch chuyển khỏi việc viết code và giải quyết vấn đề sang đánh giá code do AI tạo ra. Anh lo rằng nếu quá phụ thuộc vào AI, chính năng lực lập trình của mình sẽ bị mai một.

Nhưng thị trường cũng đang định giá những năng lực mới. Theo Giáo sư Ethan Mollick của Wharton, giá trị chuyển sang khả năng xác định vấn đề, thiết kế hệ thống và điều khiển AI hiệu quả.

Lập trình viên tương lai có thể không được đánh giá chủ yếu bằng câu hỏi “bạn viết được bao nhiêu dòng code”, mà bằng những câu hỏi như: Bạn hiểu yêu cầu sản phẩm đến đâu; Bạn thiết kế hệ thống thế nào; Bạn có phát hiện được lỗi trong code AI tạo ra không; Bạn có nhận ra lỗ hổng bảo mật không; Bạn có kiểm soát được AI agent không; Bạn có chịu trách nhiệm khi sản phẩm thất bại không?

CNN cũng nhấn mạnh dù AI có thể thực hiện phần lớn công việc coding trong một số quy trình, vẫn cần con người quản lý dự án, chỉnh sửa đầu ra và xử lý lỗi do AI tạo ra.

Vì thế, điều đang biến mất trước tiên có thể không phải nghề lập trình viên, mà là hình mẫu lập trình viên chỉ chuyên viết code. Trong một thị trường mà AI có thể tạo code nhanh, kỹ năng quan trọng hơn có thể là hiểu hệ thống, sản phẩm, dữ liệu, bảo mật và khả năng kiểm chứng.

Vấn đề lớn nhất lại nằm ở những người chưa có cơ hội tích lũy các kỹ năng đó. Nếu AI làm thay phần việc cơ bản của người mới vào nghề, doanh nghiệp sẽ tuyển ai để đào tạo thành nhân viên "cứng" sau 5-10 năm? Đây có thể là câu hỏi lớn hơn cả chuyện AI có viết code tốt đến đâu.