Mới tuần trước, mình có xem một video phỏng vấn cực kỳ chất lượng của Boris Cherny - cha đẻ của Claude Code tại Anthropic. Và điều làm mình sốc nhất là: Từ đầu năm 2026 đến giờ, ổng không hề tự tay gõ một dòng code nào cả! Cả một dự án to bự như Claude Code, 100% được code bởi các Agent chạy ngầm. Còn Boris? Ổng chỉ việc ngồi lướt app Claude trên điện thoại để quản lý và phê duyệt code mà thôi =))).
Sau khi xem xong video đó, mình bị cấn và nảy ra hai câu hỏi cực kỳ lớn:
- Học CNTT thời nay thì phải học cái gì để ra trường không bị thất nghiệp trước làn sóng AI Agent này?
- Giờ AI tự viết code dễ thế rồi, thì những người có kiến thức nghiệp vụ (domain) tốt liệu có thể dễ dàng làm “Vibe Coding” tự tạo ra ứng dụng mà không cần dev nữa hay không?
Bài viết này chính là những đúc kết của mình từ chia sẻ của Boris, kèm theo câu trả lời cho hai câu hỏi lớn ở trên dưới góc nhìn của một lập trình viên thực tế. Cùng mình đi vào chi tiết nhé!
Từ “Tab gợi ý” đến “Giao việc 100% cho AI”
Boris kể lại, hồi cuối năm 2024 khi Anthropic mới bắt đầu làm dự án Claude Code, lúc đó đỉnh cao công nghệ chỉ là trò “nhấn Tab để gợi ý dòng code tiếp theo” (autocomplete). Ban đầu, khi ổng cố chạy agent tự viết code, tỷ lệ thành công cực kỳ tệ, chỉ xài được cho khoảng 10% công việc và chẳng ai thèm dùng.
Nhưng bước ngoặt xảy ra vào tháng 5/2025 với sự ra đời của model Opus 4 (và các bản nâng cấp sau đó như 4.5, 4.7). Khả năng tự hành của AI tăng vọt theo cấp số nhân.
Giờ đây, thiết lập làm việc của cha đẻ Claude Code trông như thế này:
- Chạy vài trăm Agent cùng lúc mỗi đêm để tự động làm việc sâu.
- Có những vòng lặp (Cron/Loop) tự chạy 24/7: Một con chuyên giám sát hệ thống và tự động nhảy vào sửa code khi có test bị lỗi; một con chuyên đọc phản hồi của người dùng trên Twitter mỗi 30 phút rồi gom nhóm báo cáo qua Slack; một con khác thì lo việc dọn dẹp và refactor code.
Tóm lại, công việc của lập trình viên lúc này không còn là gõ phím cạch cạch nữa, mà là điều phối và giao việc cho đàn em AI.
Sự trỗi dậy của những “Generalist” (Kẻ đa nhiệm chéo ngành)
Trước đây, khi nói đến “Generalist” (người đa nhiệm) trong ngành phần mềm, chúng ta thường nghĩ tới Full-stack Developer, tức là người vừa biết code Front-end vừa biết viết Back-end.
Nhưng trong kỷ nguyên AI Agent, định nghĩa này đã bị nâng lên một tầm cao mới. Generalist lúc này là người có thể đi xuyên qua các phòng ban: họ vừa biết code sản phẩm, vừa hiểu sâu về Design (thiết kế), Product (sản phẩm), và Data Science (khoa học dữ liệu).
Tại sao lại có sự dịch chuyển này? Vì AI đã kéo chi phí viết code xuống cực kỳ rẻ (rẻ hơn 10 đến 100 lần). Rào cản kỹ thuật để viết code gần như bằng không.
Tại đội ngũ Claude Code hiện tại, từ Product Manager, Designer, chuyên viên tài chính cho đến chuyên viên nghiên cứu người dùng… ai cũng tự viết code được hết thông qua AI. Kỹ năng gõ code không còn là đặc quyền của riêng kỹ sư phần mềm nữa.
Phép so sánh lịch sử: Viết code sẽ phổ cập như… gửi tin nhắn
Boris có một góc nhìn lịch sử rất hay: Hãy nhìn lại châu Âu vào thế kỷ 15, trước khi máy in được phát minh. Lúc đó, chỉ có khoảng 10% dân số biết đọc biết viết. Giới quý tộc và vua chúa muốn viết thư hay đọc sách thì phải thuê riêng một nhóm “kỹ sư chữ viết” làm thay.
Nhưng sau khi máy in ra đời, chi phí in ấn giảm 100 lần, sách vở tràn ngập. Trong vài trăm năm tiếp theo, tỷ lệ biết chữ toàn cầu tăng lên 70%. Giờ đây, ai trong chúng ta cũng biết đọc biết viết và xem đó là kỹ năng cơ bản như việc gửi tin nhắn điện thoại hàng ngày, chứ không ai cần phải thuê “kỹ sư chữ viết” nữa. Tất nhiên, nhà văn chuyên nghiệp vẫn tồn tại, nhưng viết lách không còn là độc quyền.
Viết code trong tương lai 5-10 năm tới cũng y chang vậy. Nó sẽ trở thành một kỹ năng phổ thông mà bất kỳ ai cũng có thể làm được.
Ví dụ, người giỏi nhất để viết phần mềm kế toán trong tương lai không phải là một kỹ sư phần mềm siêu hạng, mà là một kế toán viên thực sự giỏi. Bởi vì kế toán viên hiểu sâu về nghiệp vụ (domain knowledge), còn việc dịch nghiệp vụ đó ra dòng code đã có AI Agent lo từ A đến Z rồi.
Cơ hội khổng lồ cho những Startup nhỏ
Với việc AI làm giảm chi phí code 100 lần, các startup nhỏ (chỉ vài người) nay có thể tự tin xây dựng những sản phẩm có giá trị ngang ngửa với các tập đoàn lớn và cạnh tranh sòng phẳng.
Các công ty lớn thường bị vướng vào quy trình cồng kềnh, nhân viên ngại thay đổi và phản kháng việc áp dụng AI. Trong khi đó, startup nhỏ có thể “AI-native” ngay từ ngày đầu tiên, tối ưu hóa quy trình làm việc bằng agent chạy song song để tăng tốc gấp 10 lần.
Theo dự đoán của Boris, số lượng startup đột phá trong 10 năm tới sẽ tăng gấp 10 lần so với thập kỷ trước. Đây chính là thời điểm vàng cho những ai muốn tự xây dựng sản phẩm của riêng mình.
Học CNTT thời nay thì học cái gì? Và “Vibe Coding” có dễ ăn thế không?
Nhìn cảnh AI tự viết code từ A-Z, chắc hẳn nhiều bạn học sinh, sinh viên đang học hoặc có ý định thi vào ngành CNTT sẽ hoang mang: “Ủa thế giờ mình vào đại học học code làm gì nữa?”
Câu trả lời là: Vẫn rất nên học, nhưng mục tiêu và cách học phải khác hoàn toàn ngày xưa.
Nếu bạn vào trường chỉ để học cú pháp Scratch, Java, hay cố nhớ thuật toán để qua môn, thì xin chia buồn là bạn sẽ thất nghiệp ngay khi ra trường. AI viết code nhanh và chuẩn cú pháp hơn bạn gấp vạn lần. Cái bạn cần học bây giờ không phải là “gõ code”, mà là tư duy hệ thống, thiết kế kiến trúc phần mềm, bảo mật, và cách quản trị cơ sở dữ liệu.
Nhiều người hay bảo: “Giờ có AI rồi, mấy ông có kiến thức nghiệp vụ như kế toán, y tá chỉ cần gõ prompt (hay còn gọi là Vibe Coding) là ra ứng dụng, cần gì dev nữa”.
Nói thật là không dễ ăn thế đâu =)))
Đúng là một kế toán giỏi có thể dùng AI để gen ra một cái web tính thuế chạy được. Nhưng đó chỉ là bản prototype chạy thử nghiệm. Khi ứng dụng cần scale lên cho 10.000 người dùng cùng lúc, khi cần đảm bảo dữ liệu không bị rò rỉ, hay khi cần tích hợp hệ thống thanh toán phức tạp… thì người không có gốc kỹ thuật sẽ hoàn toàn bó tay. AI có thể gen ra code, nhưng nó không thể tự quyết định kiến trúc nào tối ưu nếu người ra lệnh không có kiến thức nền tảng về hệ thống.
Vì thế, trong tương lai gần, các trường đại học hoặc trung tâm đào tạo sẽ phải đẻ ra một môn học mới, mình tạm gọi là “Kiến trúc hệ thống & Chỉ đạo AI”. Môn này không dạy bạn cách gõ từng dòng lệnh if-else nữa, mà dạy bạn cách vẽ bản thiết kế của hệ thống, cách phân rã một bài toán lớn thành các module nhỏ, và cách thiết lập để dàn quân AI Agent thực thi bản thiết kế đó một cách chuẩn xác nhất.
Tóm lại: Anh em dev nên làm gì lúc này?
Nếu việc code ngày càng rẻ và ai cũng có thể code được, vậy giá trị của lập trình viên nằm ở đâu?
- Kiến thức nghiệp vụ là vua: Hãy tập trung hiểu sâu về lĩnh vực bạn đang làm (tài chính, y tế, thương mại điện tử…). Hiểu khách hàng muốn gì, hệ thống vận hành ra sao quan trọng hơn việc bạn nhớ syntax của một ngôn ngữ lập trình.
- Học thêm các kỹ năng chéo: Đừng chỉ biết mỗi code. Hãy học thêm một chút về UX/UI design, cách phân tích dữ liệu, cách tư duy sản phẩm. Hãy biến mình thành một Generalist thực thụ.
- Học cách làm việc với Agent: Tập thói quen quản lý, giao việc và giám sát AI Agent. Bạn phải học cách làm “sếp” của hàng chục con AI chạy ngầm dưới máy của mình kaka.
Tương lai không hề u tối với những ai biết thích nghi. Khi chi phí tạo ra phần mềm rẻ đi, sẽ có nhiều phần mềm hơn được xây dựng, và cơ hội cho những người hiểu cách vận hành hệ thống đó lại càng lớn hơn bao giờ hết.
Tham khảo
- Video gốc cho anh em có thể nghe trực tiếp: https://www.youtube.com/watch?v=SlGRN8jh2RI
- Video việt hoá: https://www.youtube.com/watch?v=rJeSb6U5L9w
