Khi AI đã viết được phần lớn các dòng code, giá trị của người làm công nghệ nằm ở đâu? Câu hỏi mở màn của host Mai Trang chạm đúng nỗi lo của nhiều bạn trẻ đang cân nhắc chọn ngành công nghệ thông tin.

TS. Đặng Khánh Hưng — Tiến sĩ National University of Singapore (NUS), Phó trưởng Bộ môn Mạng máy tính & IoT, Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Văn Lang, nguyên Head of Research tại FPT Corporation — nhìn vấn đề theo hướng khác: AI không làm vai trò của người làm công nghệ nhỏ đi, mà buộc vai trò ấy dịch chuyển lên tầng cao hơn.

Cùng ông trong phiên thảo luận là PGS.TS Nguyễn Quốc Ý — giảng viên Khoa Kỹ thuật - Công nghệ, Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Bình Dương (BETU) — và TS. Nguyễn Hoàng Anh Thư — Phó trưởng Bộ môn Khoa học Thẩm mỹ, Khoa Công nghệ Ứng dụng, Trường Đại học Văn Lang.

Viết code chỉ là cấu phần nhỏ

Theo TS. Khánh Hưng, với người làm công nghệ, viết code chỉ là một cấu phần trong chuỗi tạo giá trị. Những công ty nắm cuộc chơi thường là những công ty tạo ra kiến trúc giải pháp và thiết kế giải pháp. Ngược lại, các công ty chỉ nhận bản thiết kế của người khác rồi gia công phần mềm thường tạo ra giá trị thấp hơn.

Đây là điểm đáng chú ý của thời AI: khi máy có thể viết nhiều dòng code, giá trị của người làm công nghệ càng nằm ở kiến thức, kiến trúc và năng lực thiết kế. Nhờ AI và tự động hóa, họ có thể biến ý tưởng trừu tượng thành sản phẩm nhanh hơn, đưa sản phẩm ra thị trường trong thời gian ngắn hơn.

Nói cách khác, người có ý tưởng tốt, hiểu hệ thống và biết thiết kế giải pháp chưa bao giờ có nhiều công cụ mạnh như hiện nay.

Từ người viết code đến người thẩm định code

PGS.TS Quốc Ý mô tả sự dịch chuyển ấy từ hình ảnh giảng đường. Trước đây, sinh viên thường bắt đầu bằng những đoạn code đơn giản, rồi ghép các module thành phần mềm hoàn chỉnh. Nay nhiều công cụ AI đã có thể viết hộ các đoạn code nhỏ đó.

Vậy sinh viên sẽ làm gì? Những phần việc lặp lại, ít sáng tạo, AI có thể hỗ trợ. Vai trò của kỹ sư sẽ ở mức cao hơn: quản lý, nắm cấu trúc tổng thể của phần mềm, và quan trọng nhất là đánh giá được chất lượng những đoạn code do AI hỗ trợ.

Thách thức vì vậy không còn là viết từng dòng code đơn lẻ, mà là tư duy hệ thống. Người học cần sẵn sàng dùng AI như một “người thư ký” xử lý các phần việc lặp lại, trong khi mình giữ vai trò kiểm soát, đánh giá và ra quyết định.

Ông cũng nhấn mạnh một thách thức khác: công nghệ thay đổi nhanh đến mức kiến thức học trong ba, bốn năm có thể đã lạc hậu khi sinh viên ra trường. Vì vậy, người học phải sẵn sàng tiếp cận những công nghệ và kiến thức mới, kể cả những thứ hôm nay còn chưa hình dung rõ.

Kỹ năng bị bỏ quên: giao tiếp và thấu cảm

Host hỏi tiếp: năng lực nào sinh viên thường bỏ quên khi còn học, nhưng đi làm lại rất quan trọng?

TS. Anh Thư chỉ vào điểm mù của nhiều bạn trẻ mê công nghệ: các bạn có tư duy logic và khả năng đổi mới, nhưng thường ngại giao tiếp và thiếu thấu cảm. Bà minh họa từ lĩnh vực công nghệ thẩm mỹ, nơi AI đã được dùng để thiết kế công thức mỹ phẩm, tổng hợp dữ liệu về da, phân tích và đề xuất giải pháp rất nhanh.

Nhưng chuyên gia không chỉ nhìn dữ liệu. Họ còn phải hiểu tâm lý khách hàng, môi trường sống, tình trạng sức khỏe và đặc điểm làn da của từng người. AI có thể hỗ trợ phân tích, nhưng người chuyên gia vẫn là người đặt câu hỏi, cân nhắc và ra quyết định.

Mục đích cuối cùng của công nghệ là phục vụ con người và xã hội. Vì vậy, người làm công nghệ càng cần giao tiếp tốt, hiểu cảm xúc con người và biết sản phẩm của mình đang giải quyết nhu cầu nào.

Định nghĩa lại "học" và "bằng" — và câu hỏi về đường tắt

Có lối đi tắt nào để thành công nhanh hơn trong ngành công nghệ không?

TS. Khánh Hưng trả lời bằng cách định nghĩa lại hai khái niệm tưởng như rất quen: “học” và “bằng”. Trước đây, học thường được hiểu là đến trường nghe thầy cô giảng; bằng là giấy chứng nhận nhà trường cấp sau một thời gian đào tạo. Nhưng trong thời đại mà một “đại dương kiến thức” có thể được truy cập bằng máy tính hoặc điện thoại, cách hiểu ấy không còn đủ.

Theo ông, học là quá trình đưa kiến thức từ bên ngoài vào trí tuệ của mình, để từ chưa biết thành biết. Còn bằng là chứng nhận rằng một cá nhân đã hấp thụ được kiến thức ở một mức nhất định, chứ không chỉ là chứng nhận người đó đã ngồi ở trường bốn năm.

Từ góc nhìn ấy, câu trả lời cho đường tắt rất rõ: với ngành công nghệ, học khoa học máy tính một cách chuẩn chỉnh vẫn là con đường cần thiết. Không có lối tắt thay thế nền tảng. Con đường ngắn nhất vẫn là học từ cơ bản đến nâng cao, phù hợp với năng lực của mình, kiên trì và hiếu học.

Điều thay đổi là cách tiếp cận. Người học không nên dừng ở bài giảng trên lớp, mà cần chủ động học từ các khóa online của các tập đoàn công nghệ lớn như Google, Microsoft, hoặc từ các đại học hàng đầu như Stanford, MIT. Nếu có đam mê và duy trì việc học, những nguồn này có thể giúp sinh viên mở rộng năng lực rất nhanh.

PGS.TS Quốc Ý đồng tình: không có cách nào đạt năng lực chuyên môn một cách nhanh chóng nếu bỏ qua nền tảng. Người học công nghệ vẫn cần kiến thức về tự nhiên, toán, phần cứng máy tính và lập trình. Nhưng phương tiện học ngày nay thuận lợi hơn trước rất nhiều. Các khóa online, công cụ AI và nguồn tài liệu mở giúp việc tiếp cận kiến thức nhanh hơn, miễn là người học biết chọn lọc và kiên trì.

Hai năm đầu: nền tảng, bề rộng, hay sở thích?

Một khán giả đặt câu hỏi được các diễn giả đánh giá là có tư duy lộ trình rất sớm: nếu chỉ được đầu tư nghiêm túc vào một thứ trong hai năm đầu đại học — nền tảng, bề rộng hay sở thích — thì nên chọn gì?

TS. Anh Thư trả lời không do dự: hai năm đầu nên tập trung vào các học phần đại cương và kiến thức cơ sở. Đó là nền móng cho các môn chuyên sâu ở những năm sau.

Host Mai Trang đồng tình: đừng vội vàng. Hai năm đầu không phải phần “phụ” của đại học, mà là giai đoạn tạo nền tảng để người học đi xa hơn.

"Khẩu vị thiết kế" — ranh giới mới của nghề

Một câu hỏi khác từ khán giả chạm đúng nỗi lo của người mới vào ngành: nếu AI ngày càng mạnh và ai cũng có thể dùng AI để code nhanh hơn, sinh viên mới ra trường làm thế nào để không trở thành người chỉ biết ra lệnh cho AI?

TS. Khánh Hưng trả lời bằng một ví dụ rất gần. Một ứng dụng chạy trên iPhone, hiện nay bất kỳ ai cũng có thể tạo ra nhanh hơn nhờ AI. Nhưng giữa vô số ứng dụng được đưa lên App Store mỗi ngày, ứng dụng nào sẽ được tải, được dùng và được trả tiền?

Câu trả lời nằm ở thứ ông gọi là “khẩu vị thiết kế” (design taste). Đó là khả năng chọn bố cục, hiểu trải nghiệm người dùng, biết mình cần yêu cầu AI làm gì, và biết đánh giá sản phẩm tạo ra có thật sự hấp dẫn với người khác hay không.

Trong bối cảnh AI hỗ trợ phần thực thi, người làm công nghệ không chỉ biến yêu cầu thành dòng code. Họ còn phải hiểu UX, thiết kế đồ họa, hành vi người dùng và cảm nhận thẩm mỹ. Với phần mềm di động, khẩu vị tốt có thể quyết định việc sản phẩm có được dùng hay không. Với các lĩnh vực khác của AI, logic ấy cũng tương tự: người biết thiết kế trải nghiệm và giải pháp sẽ có lợi thế.

Vượt lên định kiến "cắm mặt vào màn hình"

Câu hỏi chung cuối phiên chạm vào một định kiến quen thuộc: học công nghệ là cắm mặt vào màn hình, bấm bàn phím liên tục. Làm sao vượt lên cách nhìn đó?

PGS.TS Quốc Ý trả lời từ thực tế nghề nghiệp. Khi mới ra trường, bạn có thể bắt đầu bằng một vị trí cụ thể như lập trình viên hoặc thiết kế phần cứng. Nhưng sau vài năm, khi lên vai trò trưởng nhóm hoặc quản lý dự án, tính liên ngành trở nên rất quan trọng. Một dự án phần mềm luôn phục vụ một công việc cụ thể, liên quan đến phần cứng, khách hàng, phản hồi thị trường và cả marketing cho sản phẩm.

Vì vậy, không thể nói công việc công nghệ là đơn điệu. Khi bước vào môi trường làm việc thật, bạn sẽ phải tương tác với người từ nhiều lĩnh vực và học thêm kiến thức ngoài chuyên môn ban đầu.

Với những bạn thích công nghệ nhưng không chắc mình muốn lập trình, TS. Anh Thư mở ra một hướng nhìn rộng hơn. Công nghệ không chỉ là máy tính. Từ xuất phát điểm của bà trong công nghệ ứng dụng, có thể thấy nhiều hướng đi liên ngành như công nghệ sinh học, công nghệ thực phẩm, công nghệ thẩm mỹ. Nếu có tư duy mở, người học có thể kết hợp sinh học, hóa học, kỹ thuật và hiểu biết về xã hội để phát triển những hướng nghề nghiệp mới.

Trong công nghệ thẩm mỹ, chẳng hạn, sinh viên vừa học công nghệ, vừa học khoa học về da và kỹ thuật mỹ phẩm. Đó là sự kết hợp giữa công nghệ, sinh hóa và nhu cầu chăm sóc con người.

Host Mai Trang khép phiên bằng một tổng kết rõ ràng: tương lai nghề nghiệp công nghệ không chỉ là lập trình. Đó là tư duy hệ thống, năng lực giải quyết vấn đề, giao tiếp và thấu cảm. Nếu biết đồng hành cùng AI và dùng AI như một công cụ, người học có thể đi xa hơn. Nhưng điều quan trọng nhất vẫn là nền tảng: những năm đầu trên ghế nhà trường cần được đầu tư nghiêm túc, vì nền móng thì máy móc không thể xây thay ai.

Đúc kết từ phiên thảo luận

Viết code chỉ là một cấu phần; giá trị lớn nằm ở kiến trúc và thiết kế giải pháp.
Khi AI hỗ trợ viết code, kỹ sư cần dịch chuyển lên vai trò quản lý hệ thống, thẩm định chất lượng và ra quyết định.
Công nghệ thay đổi nhanh, nên năng lực học liên tục quan trọng không kém kiến thức hiện có.
Giao tiếp và thấu cảm là kỹ năng công nghệ thường bị bỏ quên, nhưng lại quyết định sản phẩm có phục vụ đúng nhu cầu con người hay không.
Không có đường tắt thay thế nền tảng. Học khoa học máy tính cần đi từ cơ bản đến nâng cao, kết hợp bài giảng chính quy với nguồn học mở.
“Khẩu vị thiết kế” sẽ là lợi thế mới: biết dùng AI để tạo sản phẩm không chỉ chạy được, mà còn đáng dùng.
Công nghệ không chỉ là lập trình. Các hướng liên ngành như công nghệ sinh học, thực phẩm, thẩm mỹ, phần cứng, UX và quản lý sản phẩm đều cần tư duy công nghệ.