Nghịch lý năng suất AI: Vì sao lập trình viên vẫn chưa thể làm việc nhanh gấp đôi?

Không thể phủ nhận rằng AI đã cải thiện năng suất của các đội ngũ kỹ thuật và sẽ chỉ ngày càng tốt hơn trong những năm tới. Tuy nhiên, một số nhà lãnh đạo lại cho rằng các tính năng hoàn thiện nên được tạo ra nhanh như các bản mẫu (prototype). Đáng buồn thay, việc xây dựng các tính năng cho môi trường production dường như vẫn tốn nhiều thời gian như trước đây. Chẳng phải AI được cho là sẽ biến tất cả chúng ta thành những "siêu nhân" 10x với năng suất vượt trội sao?

Để hiểu được khoảng cách năng suất AI này, chúng ta cần nhìn nhận cách các lập trình viên thực sự phân bổ thời gian trong ngày của họ. Trên thực tế, việc viết code cho các tính năng mới không chiếm phần lớn thời gian của họ. Đặc biệt, các kỹ sư cấp cao (senior engineer) dành rất nhiều thời gian để tìm hiểu xem họ cần viết những đoạn code nào, và AI vẫn chưa giúp phần việc đó trở nên dễ dàng hơn.

Đôi khi tôi thực sự thấy AI làm cho các công việc không liên quan đến lập trình trở nên chậm chạp hơn. Ví dụ, bất cứ khi nào tôi phải đọc một tài liệu yêu cầu sản phẩm (product requirements document) hoặc thậm chí là một Linear ticket do AI viết, tôi đều mất nhiều thời gian hơn so với việc xem xét một tài liệu do con người viết. Văn phong của AI có thể quá chi tiết, điều này khiến việc chắt lọc các ý chính trở nên khó khăn hơn.

Nhưng việc sử dụng AI để làm cho công việc của bạn dễ dàng hơn trong khi lại gây khó khăn cho người khác lại là một chủ đề khác. Hiện tại, hãy cứ giả định rằng AI chỉ mang lại lợi ích. Ngay cả khi đó, bức tranh cũng không màu hồng như bạn nghĩ. Trước tiên, hãy xem xét một lập trình viên cấp cao. Nếu họ làm việc tại một công ty công nghệ lớn, một ngày làm việc của họ có thể trông như thế này:

Vì vậy, ngay cả khi chúng ta giả định AI giúp việc viết code nhanh gấp 3 lần (và giả định rằng họ dành nhiều thời gian hơn một chút cho việc kiểm thử, CI/CD và triển khai vì có nhiều code mới hơn), thì lập trình viên cấp cao này cũng chỉ tiết kiệm được 1,25 giờ mỗi ngày, tương đương khoảng 15%.1

Bây giờ, hãy xem xét một lập trình viên cấp thấp (junior developer) có trình độ tương đương:

AI giúp lập trình viên cấp thấp này tiết kiệm được 2 giờ, giúp họ làm việc hiệu quả hơn khoảng 25%. Đây là sự khác biệt lớn hơn so với lập trình viên cấp cao vì các junior dành nhiều thời gian hơn cho việc viết code, đây chính là phần công việc mà AI hỗ trợ đắc lực nhất.

Với sự hỗ trợ lớn hơn mà AI mang lại cho các junior, thật mỉa mai khi tôi vẫn nghe các nhà lãnh đạo nói những câu như: "Chúng tôi chỉ tuyển kỹ sư cấp cao vì giờ đây AI đã làm thay công việc của các junior". Trên thực tế, chính các junior mới là những người đạt được nhiều lợi ích nhất từ AI – đặc biệt nếu họ giỏi sử dụng AI như một công cụ học tập, thay vì chỉ coi nó như một trợ lý quá nhiệt tình sẵn sàng làm những công việc lặt vặt.2

Nếu những quan sát trên khiến bạn ngạc nhiên, hoặc bạn nghĩ rằng các lập trình viên dành hơn vài giờ mỗi ngày để thực sự viết code, thì có lẽ bạn chưa hiểu được sự phức tạp thực sự của công việc này.3 Hãy thử nghĩ theo cách này: hãy tưởng tượng việc thuê một người viết code giỏi, nhưng lại gặp khó khăn trong việc tư duy về hệ thống, không đủ kiên nhẫn để giải quyết các vấn đề hóc búa cùng người khác, và không thể chia nhỏ các yêu cầu mơ hồ thành những đầu việc cụ thể. Tôi sẽ không thuê người này vì những kỹ năng họ thiếu chính là những phần quan trọng nhất của công việc. Việc trở thành một người viết code giỏi chỉ là điều kiện cần (table stakes).

Tất nhiên, AI vẫn đang phát triển, và khi nó trở nên giỏi hơn trong nhiều phần công việc của lập trình viên, nó sẽ tiếp tục làm cho họ ngày càng năng suất hơn. Nhưng hiện tại, đừng kỳ vọng vào sự gia tăng năng suất đột biến – đặc biệt là đối với đội ngũ nhân sự cấp cao của bạn.

Ghi chú

Chúng ta có thể không đồng ý về các con số cụ thể ở đây, nhưng nếu bạn nghĩ rằng điều này hoàn toàn sai lệch, có lẽ bạn chưa bao giờ là một lập trình viên cấp cao. ↩

Andrew Murphy viết nhiều hơn về những "Phó chủ tịch đi dự hội nghị về và nói rằng 'AI làm thay công việc của junior rồi' như thể họ vừa phát hiện ra lửa vậy." ↩

Vì lý do này, gần đây tôi đã nghe rất nhiều người nói về "ngụy biện người gác cửa" (doorman fallacy). ↩