Những thách thức tôi thực sự gặp
Thách thức lớn nhất: tôi phải biết đủ nhiều để biết AI đang sai
Đây là nghịch lý cốt lõi của AI trong công việc kỹ thuật. AI hữu ích nhất với người đã đủ kinh nghiệm để kiểm chứng output của nó. Với người chưa có kinh nghiệm đó - AI có thể tự tin dẫn bạn đi sai đường mà bạn không hay.
Sau 20 năm, tôi may mắn có đủ "radar" để cảm nhận khi một câu trả lời "nghe có vẻ đúng nhưng sai". Tôi biết khi nào cần dừng lại và verify. Nhưng tôi lo cho các bạn trẻ mới vào nghề, người chưa có cái radar đó mà đang dùng AI như nguồn chân lý duy nhất.
Thách thức thứ hai: AI không biết codebase của tôi
Tôi làm việc trên những hệ thống có lịch sử 7-10 năm, với những quyết định kiến trúc được đưa ra vì những lý do rất cụ thể vào thời điểm cụ thể. Khi tôi hỏi AI về một vấn đề, nó không biết những context đó. Nó suggest giải pháp "đúng về mặt lý thuyết" nhưng không phù hợp với thực tế của project.
Tôi phải liên tục cung cấp context, giải thích constraint, và cuối cùng nhiều lần tôi nhận ra: mình hiểu vấn đề này rõ hơn AI, và thực ra tôi chỉ cần ngồi nghĩ một mình 30 phút.
Thách thức thứ ba: cái tôi gọi là "sự mòn của tư duy sâu"
Trước kia, tôi hay có những buổi chiều ngồi một mình với code, không chat, không Google, chỉ đọc và suy nghĩ. Những buổi đó - dù khó chịu - là nơi tôi học được nhiều nhất. Tôi bắt buộc phải hiểu thật sự, không phải chỉ copy-paste giải pháp.
Bây giờ tôi nhận ra mình ít có những buổi đó hơn. Khi gặp khó, bản năng đầu tiên là mở AI lên hỏi. Nó nhanh hơn. Nhưng tôi không chắc mình có đang trở nên tốt hơn hay không.
Điều khiến tôi hào hứng nhất
Sau tất cả những điều trên, tôi không phải người bi quan về AI. Thật ra có những thứ khiến tôi thực sự phấn khích.
Prototype speed - thứ thay đổi cách tôi nghĩ về problem solving
Trước kia, khi tôi cần thử một approach mới cho một vấn đề phức tạp, chi phí để "thử xem sao" rất cao: phải implement đủ để test, mất nửa ngày, có khi cả ngày. Điều đó khiến tôi e dè hơn khi explore - tôi thường chọn hướng mà mình confident nhất thay vì hướng có thể tốt hơn.
Với AI, tôi có thể có ba prototype khác nhau trong buổi sáng. Tôi thử nhiều hơn, fail nhanh hơn, và thường tìm được hướng tốt hơn so với cái tôi chọn ngay từ đầu. Đây là thay đổi thực sự trong cách tôi tiếp cận engineering.
AI như "junior" không bao giờ mệt và không bao giờ phán xét
Có những câu hỏi mà tôi ngại hỏi người khác - vì tôi là senior, vì tôi "nên biết" rồi, vì hỏi cảm thấy "lộ dốt". Với AI, tôi có thể hỏi bất kỳ câu hỏi nào mà không cần lo lắng điều đó. Và đôi khi những câu hỏi "dumb" đó lại mở ra những insight thú vị.
Tôi cũng dùng AI để rubber duck debug một cách có cấu trúc hơn. Diễn đạt vấn đề thành lời cho AI nghe đôi khi giúp tôi tự tìm ra đáp án trước khi AI nói gì.
Điều tôi hào hứng nhất: có thể mentor ở scale khác
Cái tôi muốn làm nhất trong nghề là truyền đạt kiến thức và kinh nghiệm. Nhưng thời gian một người có hạn - tôi không thể ngồi giải thích cho từng bạn junior về từng vấn đề.
AI có thể làm được phần giải thích "level 1" - những câu hỏi cơ bản, những khái niệm nền tảng. Điều đó giải phóng thời gian của tôi để tập trung vào cái AI chưa làm được: giúp người khác develop judgment, navigate ambiguity, và đưa ra quyết định kiến trúc với full business context.
Tôi đang hào hứng với khả năng tôi có thể tạo ra nhiều impact hơn qua việc mentor, vì AI sẽ lo phần "truyền đạt thông tin" còn tôi lo phần "phát triển con người".
Điều tôi thực sự hy vọng
Tôi không hy vọng AI làm việc thay tôi. Tôi không hy vọng AI giúp tôi nghỉ sớm hơn hay làm ít hơn.
Điều tôi hy vọng đơn giản hơn: tôi muốn dùng phần còn lại của career mình để làm những thứ thực sự cần đến 20 năm kinh nghiệm.
Kinh nghiệm thật không phải là biết syntax. Kinh nghiệm thật là biết tại sao một quyết định kiến trúc nhìn đúng hôm nay có thể sai sau 3 năm. Là cảm được khi một team đang đi đúng hướng hay đang tự xây cho mình một cái bẫy. Là hiểu rằng bài toán kỹ thuật thường chỉ là phần nổi của bài toán tổ chức và con người bên dưới.
AI không có cái đó. Và tôi hy vọng trong những năm tới, khi AI làm tốt hơn phần implementation, tôi có thể tập trung nhiều hơn vào phần chỉ có người mới làm được.
Có một câu tôi đọc đâu đó và nhớ mãi: "The question is not whether AI will replace developers. The question is whether developers who use AI will replace developers who don't." Tôi đồng ý một nửa. Thêm một điều: developers nào hiểu rõ giới hạn của AI - và giới hạn của bản thân mình - sẽ là những người dùng AI hiệu quả nhất.
Gửi các bạn trẻ đang đọc bài này
Tôi không có lời khuyên kiểu "làm thế này đúng, làm thế kia sai". Nhưng có một điều tôi quan sát thấy:
Những bạn dùng AI tốt nhất không phải là những bạn copy-paste nhiều nhất. Mà là những bạn dùng AI để mở rộng suy nghĩ của mình - hỏi AI để có thêm góc nhìn, rồi tự quyết định. Không phải để thay thế suy nghĩ.
Kỹ năng quan trọng nhất trong thời đại AI không phải là prompt engineering. Đó là khả năng phán đoán - biết khi nào tin AI, khi nào không tin, và tại sao. Cái đó không có shortcut, chỉ có kinh nghiệm thật mới xây dựng được.
Đừng để AI làm ngắn đi con đường học nghề của các bạn. Vì chính cái con đường khó đó mới tạo nên người kỹ sư giỏi.
Bạn nghĩ sao?
Nếu bạn đang làm việc với AI mỗi ngày, thách thức lớn nhất bạn gặp là gì? Không phải về tool hay technique - mà về tư duy, về cách bạn làm việc?
Tôi thực sự muốn nghe, vì tôi đang học cách điều hướng cái này cùng với các bạn - không phải đứng trên nhìn xuống và nói "tôi biết hết rồi" :)
/Son Do - believe in basic
#1percentbetter #AIinWork #developerlife #engineeringmindset