Ngoài công việc chính, Minh Tuấn, 28 tuổi ở TP HCM, thường nhận thêm việc ngoài giờ, như thiết kế website bán hàng, ứng dụng quản lý hoặc chỉnh sửa tính năng phần mềm cho doanh nghiệp nhỏ trong và ngoài nước. Trước 2025, mỗi tháng anh nhận 2-3 dự án, thu nhập dao động 20-35 triệu đồng.
Tuy nhiên từ nửa cuối 2025, lượng hợp đồng mới giảm dần và đầu năm nay gần như "đóng băng". Anh Tuấn cho biết, nhu cầu tạo ứng dụng hay website của các đơn vị kinh doanh nhỏ lẻ rất lớn, nhưng họ không có nhiều kinh phí thuê dịch vụ chuyên nghiệp. Thay vào đó, họ tìm đến các lập trình viên thông qua người quen giới thiệu. Còn hiện nay, nhiều nền tảng AI miễn phí cho phép họ mô tả yêu cầu rồi tự tạo ứng dụng, website mà không cần hiểu về lập trình.
Từ 2025, AI Agent lập trình - tác nhân có thể tự thực hiện nhiều bước phát triển phần mềm - bùng nổ đang làm thay đổi cơ hội nghề nghiệp của nhiều kỹ sư phần mềm tại Việt Nam và trên thế giới.
Ban đầu chỉ đóng vai trò gợi ý dòng lệnh, những công cụ như Cognition Devin, Anysphere Cursor, Anthropic Claude Code, OpenAI Codex, Microsoft GitHub Copilot đang tiến tới vai trò tự nhận nhiệm vụ, lập kế hoạch và hoàn thành công việc. Giờ đây, việc chỉ cần mô tả ý tưởng, một phần mềm hoặc ứng dụng ra đời với vài câu lệnh đang khiến những công việc lập trình nhỏ lẻ trở nên ít giá trị.
Minh họa lập trình viên trước "dòng xoáy" AI Agent. Ảnh: ChatGPT
Đức Hòa, kỹ sư phần mềm 32 tuổi tại một công ty công nghệ ở Hà Nội, cho biết "sếp" của anh yêu cầu dùng AI Agent hỗ trợ viết code từ năm ngoái. "Ban đầu ai cũng hào hứng vì tốc độ nhanh đáng kể, nhưng tuần trăng mật cũng qua nhanh", anh kể.
Dù công ty sử dụng gói bản quyền AI cao nhất, nhiều đoạn code do AI tạo nhìn rất hợp lý nhưng khi chạy lại phát sinh lỗi hoặc không tương thích hệ thống hiện tại. Anh phải đọc, sửa từng phần, tốn thời gian hơn viết từ đầu, bởi lập trình viên phải hiểu logic mà AI tạo ra trước khi chỉnh sửa.
"Nó giống như làm việc với một đồng nghiệp rất nhanh nhưng hay mắc lỗi", anh ví von. Dù vậy về tổng thể, anh đánh giá AI vẫn giúp tăng năng suất và các phần việc lặp lại như viết test, tạo API cơ bản, tái cấu trúc code có thể tự động hóa.
Thực tế, một số nghiên cứu cho thấy trong nhiều trường hợp AI làm chậm tiến độ của lập trình viên. Nghiên cứu của Đại học Cornell (Mỹ) cuối năm ngoái chỉ ra khi áp dụng AI như Microsoft Copilot hay OpenAI Codex, lập trình viên kỳ cựu phải xem lại code nhiều hơn 6,5%, trong khi năng suất viết code gốc của họ giảm 19% do phải sửa và bảo trì mã do AI tạo.
Làn sóng AI Agent cũng đang "phủ bóng" lên lập trình viên mới vào nghề. Trong nhiều năm, con đường sự nghiệp của lập trình viên thường bắt đầu từ các nhiệm vụ đơn giản như sửa lỗi nhỏ, viết kịch bản phần mềm, chỉnh sửa code cũ. Nhưng đây cũng là phần việc AI đang thực hiện tốt nhất, tạo nghịch lý: người mới vào nghề cần kinh nghiệm để làm việc với AI, nhưng lại khó có cơ hội tích lũy kinh nghiệm đó.
Thanh Hoài, 23 tuổi, ra trường năm 2025 với tấm bằng loại khá chuyên ngành lập trình ứng dụng. Anh cho biết đã "rải" hàng chục hồ sơ xin việc nhưng hầu hết không đáp ứng được nhu cầu tuyển dụng. "Tôi được đào tạo trong giai đoạn AI chưa bùng nổ, nên việc chuẩn bị kỹ năng kém hơn", anh chia sẻ. "Phần lớn công ty yêu cầu kinh nghiệm thực tế hoặc khả năng quản lý dự án. Còn các việc cơ bản vốn dành cho 'junior' trước đây như viết code đơn giản, sửa lỗi nhỏ thì AI có thể làm rồi".
Trước làn sóng AI, các lập trình viên Việt đang tìm cách thích nghi. Thế Hoàng, hiện làm việc cho một tập đoàn phần mềm lớn tại TP Huế, thừa nhận cảm thấy khó khăn trước làn sóng AI Agent. Để cải thiện, từ cuối năm ngoái, anh đăng ký khóa học AI, chấp nhận "học từ đầu" một số kỹ năng mới. Anh cũng bỏ ra hơn 100 triệu đồng mua máy tính cấu hình mạnh để tự chạy mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà nhằm tăng tính kiểm soát dữ liệu, đặc biệt là những thứ thuộc về bí mật doanh nghiệp như code, tài liệu, ý tưởng, dữ liệu khách hàng...
Ông Phạm Quang Khang, Giám đốc tư vấn AI của công ty Rikkei Japan, đánh giá lĩnh vực lập trình đang dần dịch chuyển từ "người gõ code" sang "người thiết kế và đảm bảo hệ thống". Họ thiết kế kiến trúc và ràng buộc (constraint) để AI sinh code đúng hướng, đồng thời đánh giá, kiểm định, bảo mật và quản trị rủi ro, tối ưu hóa chất lượng sản phẩm cũng như hiểu nghiệp vụ sâu để chuyển bài toán kinh doanh thành đặc tả kỹ thuật rõ ràng.
"Nhiều kỹ sư phần mềm đang dành thời gian học về AI nhiều hơn, thứ mà chúng tôi gọi là 'AI engineering'. Không chỉ ra lệnh (prompt), họ phải chia việc đúng, luồng tác vụ rõ, kiểm soát vòng lặp - chi phí, đo chất lượng đầu ra, chia quyền truy cập và những thứ khác", ông Khang giải thích. "Bộ kỹ năng này chỉ phát triển dựa trên nền tảng chắc chắn về tư duy lập trình để có thể có khả năng định hướng và kiểm tra đầu ra của AI".
Theo ông Khang, hàng loạt thách thức đang chờ đợi lập trình viên sử dụng AI cho công việc, như độ tin cậy, chất lượng code viết ra vốn có thể tối ưu nhưng không đảm bảo đúng kiến trúc. Bài toán kiểm thử, chi phí và vấn đề bản quyền cũng được đưa ra, khi AI có thể khiến việc vận hành tốn tài nguyên nếu không kiểm soát, cũng như trách nhiệm pháp lý nếu sử dụng dữ liệu trái phép.
TS Lê Duy Tân, giảng viên khoa Công nghệ Thông tin, trường Đại học Quốc tế - Đại học Quốc gia TP HCM, đánh giá làn sóng lập trình viên thử nghiệm công cụ AI Agent là sự chuyển dịch tất yếu và tích cực. "Khi một công nghệ sở hữu khả năng tái định nghĩa phương thức lao động, người trong ngành chủ động nắm bắt để không tụt hậu là phản ứng tự nhiên của tư duy thích nghi", ông Tân nói. "Có thể gọi đây là 'vòng xoáy công nghệ' mới, nhưng nên hiểu theo nghĩa trung tính thay vì tiêu cực".
Theo ông, vòng xoáy ở đây là cảm giác phải học liên tục vì công nghệ đổi quá nhanh. Trước đây, lập trình viên trải qua một số đợt chuyển dịch lớn như web, mobile, đám mây... Nhưng AI khác biệt ở chỗ không chỉ là công cụ mới, mà còn tham gia trực tiếp vào việc tạo ra sản phẩm trí tuệ, tức viết code, gợi ý giải pháp, kiểm thử và tóm tắt tài liệu. Vì thế, áp lực thích nghi rất lớn, nhưng cũng là cơ hội để "học nhanh vươn lên nhanh".
Chuyên gia này cho rằng lập trình viên nên tập trung vào những thứ AI chưa làm tốt một cách ổn định, như hiểu bài toán thật của người dùng, thiết kế kiến trúc, ra quyết định kỹ thuật trong bối cảnh nhiều ràng buộc, cũng như kiểm chứng xem giải pháp có đúng, an toàn, bảo trì được hay không. Họ cũng cần giỏi đọc lại sản phẩm do AI sinh ra, vì chúng có thể tiềm ẩn vấn đề "ảo giác".
Vai trò của lập trình viên sẽ chuyển dịch từ người trực tiếp gõ từng dòng lệnh sang kiến trúc sư, người chỉ huy, người kiểm định chất lượng. Không cần dành nhiều thời gian cho các phần lặp lại, họ sẽ tập trung vào chia bài toán, mô tả yêu cầu, kiểm tra tính đúng đắn, xử lý ngoại lệ, tích hợp nhiều thành phần thành một hệ thống hoàn chỉnh.
"Trong ngắn hạn, đây là thay đổi cách làm việc. Trong dài hạn, đó có thể là thay đổi về bản chất nghề nghiệp: lập trình viên không biến mất, nhưng công việc sẽ nghiêng về giám sát, phối hợp, chịu trách nhiệm về đầu ra", ông Tân giải thích.
Đối với lập trình viên trẻ, ông khuyên nên học theo nguyên tắc "gốc vững, ngọn linh hoạt". Gốc ở đây là cấu trúc dữ liệu, thuật toán, lập trình, cơ sở dữ liệu, hệ điều hành, mạng máy tính, tư duy giải quyết vấn đề; ngọn là các công cụ AI đang thay đổi rất nhanh, nên dùng chính AI để học nhanh hơn, hỏi nhiều hơn, thử ý tưởng, nhưng không được để AI thay mình suy nghĩ.
"Chân dung của một lập trình viên xuất sắc giai đoạn tới là người sở hữu 'song kiếm hợp bích': vững trong tư duy lập trình thuần túy và tinh thông các kỹ năng Orchestration (điều phối) - Evaluation (đánh giá) - Governance (quản trị). Đó là chìa khóa để làm chủ kỷ nguyên AI", ông nhấn mạnh.
Bảo Lâm
