Tờ The Economist cho rằng, đang có 2 thay đổi lớn diễn ra trong thế giới phát triển phần mềm. Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào năm 2022, nhiều chủ doanh nghiệp đã phải vật lộn để tìm cách sử dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI) một cách hiệu quả.
Hầu hết các nỗ lực cho đến nay đều không mang lại nhiều kết quả, nhưng có một ngoại lệ duy nhất là lập trình phần mềm. Các cuộc khảo sát cho thấy các lập trình viên trên toàn thế giới đều thừa nhận AI hữu ích đến mức khoảng 2/5 trong số họ đã sử dụng công cụ này.
Nghề này cũng đang thay đổi theo một cách khác. Một bộ phận ngày càng tăng các kỹ sư trên thế giới đến từ các thị trường mới nổi. Không có định nghĩa chuẩn nào về một lập trình viên, nhưng vào khoảng năm 2020, số lượng người dùng Github - một nền tảng phổ biến để lưu trữ và chia sẻ mã, sống ở các quốc gia nghèo hơn đã vượt số lượng những người từ thế giới giàu có.
Tương tự như vậy, trong vài năm tới, Ấn Độ dự kiến sẽ vượt qua Mỹ để trở thành nhóm tài năng lập trình lớn nhất thế giới.
Những thay đổi này quan trọng vì các tài năng trong lĩnh vực phần mềm vốn rất được trân trọng. Mức lương trung bình của một lập trình viên ở Mỹ nằm trong top 5% của tất cả các ngành nghề, nghĩa là các lập trình viên kiếm được nhiều tiền hơn các kỹ sư hạt nhân.
Các gã khổng lồ công nghệ cần họ để làm cho nền tảng của họ hấp dẫn hơn; các ông chủ công ty không làm trong lĩnh vực công nghệ muốn có nhiều lập trình viên hơn để hỗ trợ các nỗ lực số hóa mà họ hy vọng sẽ cải thiện năng suất và hấp dẫn người tiêu dùng. Do đó, hai sự thay đổi này là tin đáng mừng. Tương lai có vẻ sẽ là thế giới có nhiều lập trình viên hơn, năng suất hơn và phần mềm rẻ hơn.
Các công nghệ mới thường hỗ trợ các nhà phát triển. Ví dụ, Internet đã chấm dứt nhiệm vụ tốn thời gian là trả lời các câu hỏi bằng sách giáo khoa. AI tạo sinh có vẻ như là một bước tiến lớn hơn nữa.
Một lý do tại sao nó có thể đặc biệt hữu ích đối với các nhà phát triển là tính khả dụng của dữ liệu. Các diễn đàn trực tuyến, chẳng hạn như Stack Overflow, lưu trữ kho lưu trữ khổng lồ các câu hỏi được các lập trình viên đặt ra và trả lời.
Các câu trả lời thường được đánh giá, giúp các mô hình AI tìm hiểu điều gì hữu ích và điều gì không. Nathan Benaich, của Air Street Capital, một công ty đầu tư mạo hiểm, lưu ý rằng mã hóa cũng chứa đầy các vòng phản hồi và các bài kiểm tra để kiểm tra xem phần mềm có hoạt động bình thường không. Các mô hình AI có thể sử dụng phản hồi này để học hỏi và cải thiện.
Tuy nhiên, tính hữu ích của AI vẫn còn hạn chế. Khi Evans Data, một công ty nghiên cứu, hỏi các lập trình viên rằng công nghệ này có xu hướng tiết kiệm cho họ bao nhiêu thời gian, câu trả lời phổ biến nhất, được đưa ra bởi 35% số người được hỏi, là từ 10% đến 20%. Một phần trong số này là từ việc tạo ra mã "boilerplate" đơn giản, nhưng các công cụ không hoàn hảo.
Một nghiên cứu từ công ty phần mềm GitClear phát hiện ra rằng trong khoảng một năm trở lại đây, chất lượng mã đã giảm sút. Nghiên cứu nghi ngờ rằng việc sử dụng các mô hình AI là nguyên nhân.
Một cuộc khảo sát của công ty an ninh mạng Synk phát hiện ra rằng hơn một nửa số tổ chức cho biết họ đã phát hiện ra các vấn đề bảo mật với mã do AI tạo ra kém. Và AI vẫn không thể giải quyết các vấn đề lập trình khó khăn hơn.
Nhìn chung, theo các lập trình viên, các công cụ AI ngày càng có thể giúp ích cho các nhiệm vụ dễ dàng, chẳng hạn như viết ghi chú về chức năng của mã hoặc thiết kế các bài kiểm tra để đảm bảo mã không bị trục trặc.
Theo Bain, một công ty tư vấn, viết mã chỉ là một phần công việc của một kỹ sư phần mềm, chiếm khoảng 40% thời gian của họ. Các công cụ này cũng có thể giúp các lập trình viên trở nên linh hoạt hơn bằng cách chuyển đổi giữa các ngôn ngữ lập trình nhanh hơn, cho phép họ áp dụng các kỹ năng của mình vào các tình huống khác nhau dễ dàng hơn.
Công ty đầu tư Euro Beinat cho biết ông đã thấy các kỹ sư chuyển từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác trong một tuần thay vì ba tháng. Amazon gần đây cho biết họ đã tiết kiệm được 260 triệu USD khi chuyển đổi hàng nghìn ứng dụng từ loại mã này sang loại mã khác bằng AI.
Tính linh hoạt mới được tìm thấy mở rộng sang các loại lập trình khác nhau. Một ứng dụng nhỏ trước đây có thể yêu cầu một nhóm gồm sáu người làm việc trên các phần khác nhau của chương trình, chẳng hạn như giao diện người dùng hoặc hệ thống ống nước của phần mềm.
Phần lớn điều này dường như giúp các kỹ sư thiếu kinh nghiệm có lợi thế. Họ sẽ có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn nhanh hơn và một số công việc mà họ từng làm có thể được những người không chuyên nghiệp đảm nhiệm.
Một xu hướng đang gia tăng hướng tới các nền tảng "low-code-no-code", cho phép bất kỳ ai cũng có thể viết phần mềm, cũng sẽ được thúc đẩy bởi AI. Banco do Brasil, một công ty cho vay ở Brazil, đã sử dụng một hệ thống như vậy để cho phép nhân viên phát triển hàng trăm ứng dụng, chẳng hạn như những ứng dụng giúp khách hàng tìm kiếm sản phẩm bảo hiểm dễ dàng hơn.
Một kết quả khác của sự biến động trong lĩnh vực lập trình là các nhà phát triển phần mềm cấp cơ sở ở các nước giàu sẽ phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt hơn từ nước ngoài.
Theo Evans Data, từ năm 2023 đến năm 2029, số lượng lập trình viên máy tính ở khu vực Châu Á - Thái Bình Dương và Châu Mỹ Latinh dự kiến sẽ tăng lần lượt là 21% và 17%, so với 13% ở Bắc Mỹ và 9% ở Châu Âu. Sự mất cân bằng này có nghĩa là sự bùng nổ trong việc chuyển dịch ra nước ngoài và gia công phần mềm có khả năng sẽ tiếp tục.
Điều này giúp các công ty kiểm soát chi phí. “Đây là một cách rất tốt để mở rộng quy mô mà không làm tăng ngân sách”, Shashi Menon, người phụ trách các nỗ lực số hóa cho Schlumberger, một công ty dịch vụ dầu khí cho biết. Khoảng một nửa nhóm kỹ sư của ông có trụ sở tại Bắc Kinh và Pune ở Ấn Độ.
Sanjeev Jain của Wipro, một công ty Ấn Độ, cho biết các kỹ sư của ông đã giúp xây dựng Teams, dịch vụ phát trực tuyến video của Microsoft, cũng như thiết kế chip và phần mềm cho "ô tô kết nối", có thể giao tiếp với các dịch vụ và thiết bị khác.
AI có thể giúp các công ty nước ngoài sản xuất phần mềm đẹp hơn. Infosys, một công ty Ấn Độ khác, gần đây cho biết họ đã giành được hợp đồng trị giá 2 tỷ USD trong năm năm để cung cấp dịch vụ AI và tự động hóa cho một khách hàng giấu tên.
Dẫu vậy, tất cả những điều này có ý nghĩa như thế nào đối với các nhà phát triển vẫn chưa rõ ràng. Một viễn cảnh có thể xảy ra là AI và việc chuyển dịch ra nước ngoài sẽ chiếm hết việc làm của các nhà phát triển phần mềm phương Tây. Điều đó có vẻ xa vời. Vẫn cần một lượng lớn kiến thức kỹ thuật để xâu chuỗi các đoạn mã lại với nhau và kiểm tra xem nó có hoạt động không.
Một quan điểm lạc quan hơn là quan điểm cho rằng những phần nhàm chán nhất của việc tạo phần mềm được thực hiện bởi máy tính trong khi thời gian của nhà phát triển được dành cho những vấn đề phức tạp và có giá trị hơn. Điều này có thể gần với thực tế hơn.
Trong khi đó, đối với khách hàng, xu hướng này được chào đón. Các nhà quản lý CNTT từ lâu đã nói rằng các ông chủ của họ muốn số hóa nhiều hơn với ngân sách ngày càng eo hẹp. Nhờ có AI và chuyển dịch ra nước ngoài, điều đó có thể không còn là quá khó nữa.
Theo: The Economist