Không lâu trước đây, một trong những thực tập sinh của tôi hỏi tôi trong giờ nghỉ rằng, "Anh có nghĩ AI có nghĩa là chúng ta sẽ cần ít kỹ sư phần mềm hơn trong tương lai không?"
Tôi dừng lại, suy nghĩ một giây, rồi trả lời, "Có lẽ không ít hơn, nhưng chắc chắn là khác so với bây giờ".
Đó không phải là một cuộc trò chuyện sâu sắc. Nhưng nó cứ ở trong đầu tôi. Bởi vì nó phản ánh một sự thật lớn hơn mà tôi đã nhận thấy trong các dự án, cuộc họp lập kế hoạch, và đánh giá hiệu suất: chúng ta không chỉ chuyển đổi quy trình làm việc, chúng ta đang thay đổi động lực và cấu trúc đội ngũ.
Chúng ta không chỉ thêm AI vào bộ công cụ của mình. Chúng ta đang viết lại các giả định về số lượng người bạn cần để xây dựng và duy trì phần mềm. Đã đến lúc suy nghĩ lại cách các đội ngũ được hình thành.
Mô hình cũ: Mở rộng với con người
Trong nhiều thập kỷ, các đội ngũ phần mềm mở rộng theo số lượng. Nhiều tính năng hơn? Thuê thêm kỹ sư. Hỗ trợ chất lượng hơn? Thêm QA. Cần tốc độ? Tạo một đội riêng để tập trung.
Hầu hết các đội ngũ theo một hình dạng quen thuộc: một vài kỹ sư nhiều kinh nghiệm, một nhóm kỹ sư có ít kinh nghiệm hơn, và có thể một kỹ sư trưởng định hướng đội ngũ. Các kỹ sư nhiều kinh nghiệm đưa ra quyết định kiến trúc, đánh giá code, đào tạo những người ít kinh nghiệm hơn, và giải quyết các vấn đề. Các kỹ sư ít kinh nghiệm hơn tập trung nhiều thời gian vào việc viết code.
Mô hình này đủ tốt. Bạn sẽ cần gõ phím để viết code. Tay bạn cần ở trên bàn phím.
Nhưng khi AI bây giờ có thể tạo khung toàn bộ tính năng, viết tests, và thậm chí tóm tắt tài liệu, bạn có còn cần tỷ lệ đó không?
AI không thay thế đội ngũ, nhưng nó đang định hình lại nó
AI sẽ không thay thế kỹ sư phần mềm. Nhưng nó chắc chắn sẽ thay đổi đội ngũ của bạn trông như thế nào và mỗi người chịu trách nhiệm về điều gì.
Đây là hình mẫu đang nổi lên mà tôi đã thấy:
- Thay vì 2 kỹ sư nhiều kinh nghiệm và 4 junior, bạn có thể có 2 kỹ sư nhiều kinh nghiệm, 2 ít kinh nghiệm, và AI làm phần còn lại.
- Các kỹ sư nhiều kinh nghiệm không chỉ là người đánh giá code, họ là người hỗ trợ AI. Họ hướng dẫn AI, xây dựng công cụ xung quanh việc áp dụng AI, đảm bảo chất lượng, và vẫn chịu trách nhiệm về kiến trúc dài hạn.
- Các kỹ sư ít kinh nghiệm hơn không viết mọi dòng từ đầu, họ học bằng cách prompting, đọc, đánh giá, và cải thiện đầu ra được tạo bởi AI.
- Công việc lặp đi lặp lại? Đó là công việc của AI.
Trong ví dụ trên, kích thước đội ngũ đã giảm 33%, và điều đó là thật, chúng tôi đã thấy các dự án được giao nhanh hơn, với chất lượng tốt hơn, và với ít người hơn khi AI được tích hợp hiệu quả vào quy trình làm việc.
Và điều tốt là nó giải phóng con người để tập trung vào những gì con người giỏi: phán đoán, sáng tạo, và suy nghĩ.
Vậy, AI có lấy đi hết tất cả các công việc kỹ sư ít kinh nghiệm không? Không, hoàn toàn không.
Nếu chúng ta ngừng giúp kỹ sư ít kinh nghiệm phát triển, chúng ta đang từ bỏ những người sẽ trở thành kỹ sư trưởng và người giải quyết vấn đề tương lai của chúng ta. AI không thể thay thế tiềm năng của họ để suy nghĩ sâu sắc, giải quyết các vấn đề phức tạp, hoặc đưa ra lựa chọn thông minh.
Nhưng những gì chúng ta mong đợi từ kỹ sư ít kinh nghiệm đang thay đổi. Chúng ta không cần những người chỉ để viết code đơn giản, lặp đi lặp lại nữa. Những gì chúng ta cần là người tò mò, muốn học cách làm việc với AI, đặt câu hỏi tốt, và cố gắng hiểu tại sao một giải pháp hoạt động, không chỉ cách viết nó như thế nào.
Điều đó có nghĩa là chúng ta cần thay đổi cách chúng ta đào tạo những kỹ sư mới. Thay vì chỉ dạy cú pháp hoặc cách làm theo hướng dẫn, chúng ta nên giúp họ hiểu cách suy nghĩ qua các vấn đề, sử dụng công cụ AI một cách khôn ngoan, và đặt câu hỏi đúng khi có gì đó không hợp lý.
Công việc của họ là học để trở nên tốt hơn với sự giúp đỡ từ những người nhiều kinh nghiệm, và để phát triển thành các kỹ sư biết cách hướng dẫn công cụ AI đi đúng hướng. Con đường cho kỹ sư mới vẫn ở đó, nhưng nó không chỉ về việc gõ code nữa. Nó về việc học cách suy nghĩ như một kỹ sư trong một loại đội ngũ mới.
Cách để suy nghĩ lại về đội ngũ của bạn
Nếu bạn đang dẫn dắt một đội ngũ hoặc xây dựng một đội ngũ, đây là cách suy nghĩ lại cấu trúc của bạn trong thời đại AI:
Tuyển người để tư duy, không phải gõ code
Ưu tiên các kỹ sư có thể đánh giá sự đánh đổi, hướng dẫn công cụ AI, và thích ứng nhanh chóng.
Chúng ta tìm người có thể hiểu được đầu ra của AI và điều khiển nó hướng tới một giải pháp vững chắc, không phải người có thế viết được nhiều code nhất.
Nâng tầm thành viên trong đội thành người có thể định hướng AI
Các kỹ sư nhiều kinh nghiệm của bạn nên dành ít thời gian hơn để viết code, nhiều thời gian hơn để hiểu và hiệu chỉnh AI prompts, đánh giá, hướng dẫn, và thiết lập tiêu chuẩn.
Hãy nghĩ về họ như các kiến trúc sư hệ thống và người duy trì vòng phản hồi với AI ở trong đội của bạn.
Vẫn đầu tư vào kỹ sư mới, nhưng đào tạo họ khác đi
Kỹ sư mới vẫn quan trọng. Nhưng công việc của họ bắt đầu khác đi so với hiện tại. Họ sẽ cần học cách suy nghĩ qua các vấn đề trước, sau đó sử dụng AI để tăng tốc việc hiện thực giải pháp.
Ghép họ với kỹ sư nhiều kinh nghiệm để phát triển phán đoán. Để họ sửa đầu ra của AI, debug các trường hợp lỗi, và dần dần sở hữu nhiều trách nhiệm hơn.
Tập trung thông tin và ngữ cảnh
Trong quá khứ, PMs viết specs, kỹ sư viết code, và docs bị phân tán khắp mọi nơi, Slack, Confluence, Jira, hoặc có thể Notion.
Bây giờ, AI hoạt động tốt hơn khi mọi thứ sống ở cùng một nơi, code, quyết định, mục tiêu sản phẩm. Mọi người cần cộng tác xung quanh một repo chung.
Điều đó có nghĩa là PMs có thể tạo merge requests. Kỹ sư có thể viết tài liệu cùng với code. Ngữ cảnh không phải là một lựa chọn, nó là bắt buộc, là nhiên liệu để AI có thể hoạt động hiệu quả.
Để AI là một phần của đội ngũ
Giao cho AI các nhiệm vụ thực sự: soạn thảo specs, tạo tests, viết lại code để tuân theo quy ước.
Đánh giá công việc của nó giống như bạn sẽ đánh giá một nhân viên mới.
Xây dựng quy trình xung quanh AI, để nó trong quá trình lên kế hoạch, đánh giá giải pháp, đánh giá code, v.v
Trong thời đại AI, các đội ngũ tuyệt vời sẽ:
- Nhỏ hơn vì AI xử lý công việc lặp đi lặp lại.
- Thông minh hơn vì kỹ sư nhiều kinh nghiệm dành nhiều thời gian hơn để suy nghĩ, huấn luyện kỹ sư mới, và định hình hệ thống.
- Linh hoạt hơn với sự cộng tác chặt chẽ hơn giữa các vai trò, tập trung vào công cụ và ngữ cảnh chung.
- Có giá trị hơn vì họ ship nhanh hơn, duy trì chất lượng, và vẫn phát triển tài năng mới.
Bạn không cần nhiều người hơn để xây dựng nhiều phần mềm hơn. Bạn cần những người phù hợp, biết sử dụng AI hiệu quả.
Hãy để các công cụ làm những gì chúng giỏi. Hãy để đội ngũ của bạn tập trung vào những gì thực sự quan trọng.