Trong bối cảnh AI Agent – những hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự lập trình, viết code, kiểm tra lỗi và thậm chí quản lý dự án – đang bùng nổ, lập trình viên Việt Nam đang trải qua những thay đổi nghề nghiệp chưa từng có. Minh Tuấn, 28 tuổi, sống tại TP HCM, là một ví dụ điển hình.

Trước đây, ngoài công việc chính, Tuấn thường nhận thêm các dự án ngoài giờ như thiết kế website bán hàng, ứng dụng quản lý doanh nghiệp nhỏ, hoặc chỉnh sửa tính năng phần mềm cho các khách hàng trong và ngoài nước. Với mức thu nhập dao động từ 20 đến 35 triệu đồng mỗi tháng, công việc “code dạo” từng là nguồn thu nhập ổn định. Trước 2025, mỗi tháng anh thường hoàn thành 2-3 dự án.

Tuy nhiên, từ nửa cuối 2025, số lượng hợp đồng mới giảm dần và đầu năm 2026 gần như “đóng băng”. Tuấn nhận định nguyên nhân chính là sự xuất hiện và phổ biến của các nền tảng AI miễn phí và dễ sử dụng, cho phép các doanh nghiệp nhỏ tạo website, ứng dụng và phần mềm quản lý chỉ bằng vài mô tả cơ bản, không cần kiến thức lập trình. “Khách hàng trước đây phải tìm đến lập trình viên chuyên nghiệp thì nay chỉ cần mô tả ý tưởng cho AI, phần mềm ra đời chỉ trong vài phút,” Tuấn chia sẻ.

Các công cụ AI Agent như Cognition Devin, Anysphere Cursor, Anthropic Claude Code, OpenAI Codex hay Microsoft GitHub Copilot đang ngày càng trở nên tự động hóa. Ban đầu, chúng chỉ gợi ý từng dòng lệnh, nhưng nay đã có khả năng lập kế hoạch, phân tích yêu cầu, viết code, kiểm tra lỗi và triển khai một phần dự án phần mềm. Điều này khiến những công việc lập trình nhỏ lẻ, từng là “bàn đạp” cho lập trình viên trẻ, trở nên ít giá trị và khó kiếm thu nhập ổn định.

Tại Hà Nội, kỹ sư Đức Hòa, 32 tuổi, làm việc tại một công ty công nghệ lớn, cho biết công ty đã triển khai AI Agent từ năm ngoái. “Ban đầu mọi người rất hào hứng vì tốc độ lập trình tăng đáng kể, nhưng sau đó chúng tôi nhận ra nhiều đoạn code do AI tạo ra không tương thích hệ thống hoặc phát sinh lỗi, phải đọc, phân tích và chỉnh sửa từng phần,” anh kể. Dù vậy, AI vẫn giúp tự động hóa các công việc lặp lại như viết test, tạo API cơ bản, tái cấu trúc code hay kiểm tra logic, tăng năng suất nếu lập trình viên biết kết hợp đúng cách.

Một nghiên cứu từ Đại học Cornell (Mỹ) cuối năm 2025 chỉ ra rằng khi áp dụng công cụ AI như Copilot hay Codex, lập trình viên kỳ cựu phải kiểm tra lại code nhiều hơn 6,5% và năng suất viết code gốc giảm 19% do thời gian sửa và bảo trì AI tạo ra.

Điều này không chỉ ảnh hưởng đến lập trình viên có kinh nghiệm, mà còn tạo ra “bế tắc” cho những người mới vào nghề. Các công việc cơ bản, từng là điểm khởi đầu cho lập trình viên mới, nay đã bị AI thực hiện tốt hơn, khiến họ khó tích lũy kinh nghiệm thực tiễn.

Thanh Hoài, 23 tuổi, tốt nghiệp chuyên ngành lập trình ứng dụng năm 2025, chia sẻ: “Tôi gửi hàng chục hồ sơ xin việc, nhưng hầu hết không đáp ứng nhu cầu tuyển dụng. Các công việc cơ bản như viết code đơn giản, sửa lỗi nhỏ giờ đã bị AI thay thế. Do đó, tôi phải tự học thêm về AI, quản lý dự án và kỹ năng kiểm soát hệ thống.”

Không chỉ lập trình viên trẻ, nhiều kỹ sư kỳ cựu cũng phải thích nghi. Thế Hoàng, làm việc cho một tập đoàn phần mềm tại TP Huế, kể từ cuối năm 2025 đã tham gia các khóa học AI nâng cao, mua máy tính cấu hình cao để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà, nhằm kiểm soát dữ liệu nhạy cảm và bảo mật thông tin doanh nghiệp.

Ông Phạm Quang Khang, Giám đốc tư vấn AI của Rikkei Japan, nhận định lập trình đang chuyển từ vai trò “người gõ code” sang “người thiết kế hệ thống và kiểm định chất lượng”. Lập trình viên hiện nay phải phân chia bài toán, thiết lập luồng tác vụ, điều phối AI thực hiện và kiểm soát chất lượng đầu ra. Họ cũng phải hiểu nghiệp vụ kinh doanh để chuyển hóa thành các đặc tả kỹ thuật chính xác.

TS Lê Duy Tân, giảng viên Đại học Quốc tế TP HCM, nhấn mạnh đây là sự chuyển dịch tất yếu và tích cực. Lập trình viên cần tập trung vào những việc AI chưa làm tốt, như thiết kế kiến trúc phần mềm, ra quyết định kỹ thuật, kiểm thử giải pháp, và đảm bảo tính an toàn, bảo trì lâu dài của sản phẩm. Vai trò truyền thống “gõ từng dòng code” chuyển sang giám sát, đánh giá, phối hợp và tích hợp hệ thống.

Ông Tân đề xuất nguyên tắc “gốc vững, ngọn linh hoạt”: nền tảng vững chắc bao gồm cấu trúc dữ liệu, thuật toán, lập trình, cơ sở dữ liệu, hệ điều hành, mạng máy tính và tư duy giải quyết vấn đề; ngọn là các công cụ AI thay đổi nhanh chóng. Lập trình viên xuất sắc sẽ kết hợp kiến thức lập trình cơ bản với kỹ năng Orchestration (điều phối), Evaluation (đánh giá) và Governance (quản trị), từ đó làm chủ quá trình AI sinh code, đảm bảo sản phẩm cuối cùng chất lượng, an toàn và phù hợp yêu cầu thực tiễn.

Nhìn chung, AI không loại bỏ lập trình viên, nhưng định hình lại bản chất nghề nghiệp. Lập trình viên không còn chỉ “gõ code”, mà trở thành kiến trúc sư hệ thống, người kiểm định chất lượng, chỉ huy và giám sát AI, đồng thời đảm bảo tính thực tiễn, bảo mật và khả năng vận hành lâu dài của sản phẩm. Đây vừa là thách thức, vừa là cơ hội để ngành lập trình Việt Nam vươn lên trong kỷ nguyên AI.

Nguồn: TinTucNews