Phán đoán Kỹ thuật đang trở thành nguồn lực khan hiếm nhất

Việc triển khai đang trở nên rẻ hơn. Điều này khiến cho khả năng phán đoán trở nên đắt giá.

Phán đoán không phải là trực giác hay ý kiến cá nhân. Đó là khả năng đưa ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. AI khiến kỹ năng này trở nên rõ nét hơn bao giờ hết.

Hai kỹ sư có thể nhận cùng một nhiệm vụ: Xây dựng một API để đối soát hóa đơn. AI có thể viết mã cho cả hai. Cú pháp và các framework sẽ trông giống hệt nhau.

Các hệ thống cuối cùng sẽ khác nhau. Một kỹ sư có thể xây dựng một dịch vụ lộn xộn, khó bảo trì. Một kỹ sư khác có thể tách biệt các quy tắc nghiệp vụ và logic thành các thành phần độc lập.

AI không đưa ra lựa chọn đó. Chính kỹ sư đã làm điều đó.

Kiến trúc vẫn quan trọng vì việc triển khai không còn là yếu tố tạo nên sự khác biệt. Chính những quyết định đằng sau mã nguồn mới là yếu tố đó.

Sự phức tạp không biến mất nhờ AI. Nó chỉ chuyển dịch.

Trước đây, các kỹ sư dành thời gian để chuyển đổi ý tưởng thành mã nguồn. Giờ đây, AI thực hiện việc chuyển đổi đó. Công việc khó khăn nhất diễn ra trước khi bạn viết bất kỳ dòng code nào.

Bạn phải trả lời các câu hỏi như:

  • Chúng ta đang giải quyết vấn đề gì?
  • Dữ liệu nào là nguồn sự thật (source of truth)?
  • Các quy tắc nghiệp vụ nên nằm ở đâu?
  • Làm thế nào để chúng ta đo lường sự thành công?

Tính năng tự động hoàn thành (Autocomplete) không thể trả lời những điều này. Chúng đòi hỏi ngữ cảnh.

Phát triển phần mềm giờ đây trông giống như kỹ thuật thông tin. Điểm nghẽn không nằm ở mã nguồn. Điểm nghẽn nằm ở thông tin.

Bạn phải đối mặt với:

  • Thiếu yêu cầu.
  • Tài liệu không đầy đủ.
  • Các quy tắc nghiệp vụ xung đột.
  • Quyền sở hữu không rõ ràng.

Kỹ sư biết cách tổ chức thông tin sẽ tạo ra nhiều giá trị hơn người viết code nhanh.

Quy trình làm việc đã thay đổi. Trước đây là: Requirement -> Design -> Code -> Debug -> Deploy.

Giờ đây là: Business Problem -> Context -> Architecture -> AI Implementation -> Human Review -> Security -> Evaluation -> Production.

Lập trình giờ đây chỉ là một phần nhỏ của quy trình. Các hoạt động xung quanh mới là ưu tiên hàng đầu.

Những quyết định có tác động lớn diễn ra bên ngoài trình soạn thảo mã nguồn. Chúng diễn ra khi bạn đặt câu hỏi:

  • Đây có nên là một dịch vụ riêng biệt không?
  • Chúng ta có thể kiểm chứng (audit) quyết định này không?
  • Chuyện gì sẽ xảy ra nếu AI sai?
  • Kiến trúc này có thể tiến hóa được không?

Kỹ thuật AI không chỉ dừng lại ở việc viết prompt hay lựa chọn mô hình. Đó chỉ là một lớp.

Những thách thức thực sự nằm ở mặt kiến trúc:

  • Làm thế nào để chúng ta mô hình hóa kiến thức nghiệp vụ?
  • Làm thế nào để giải quyết sự mơ hồ?
  • Làm thế nào để duy trì sự tin cậy?

Các mô hình thay đổi sau mỗi vài tháng. Kiến trúc tồn tại trong nhiều năm. Một kiến trúc tồi sẽ trở nên đắt đỏ rất nhanh chóng.

Những đội ngũ giỏi nhất xây dựng các hệ thống có thể tồn tại qua nhiều thế hệ mô hình. Họ tối ưu hóa khả năng thích ứng.

AI chỉ là một lớp trừu tượng khác. Sự trừu tượng cao hơn đòi hỏi khả năng lập luận mạnh mẽ hơn, chứ không phải yếu đi.

Những kỹ sư giỏi nhất không phải là những lập trình viên nhanh nhất. Họ là những người tạo ra sự rõ ràng. Họ định nghĩa kiến trúc, chuẩn hóa dữ liệu và giảm thiểu sự mơ hồ.

Một hệ thống tốt giúp con người và các tác nhân AI (AI agents) làm việc cùng nhau. Một hệ thống tồi chỉ khiến các sai lầm xảy ra nhanh hơn.

Kỹ sư tạo ra sự rõ ràng sẽ tạo ra đòn bẩy.

Source: https://dev.to/uigerhana/engineering-judgment-is-becoming-the-scarcest-resource-1a5l

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi