AI sẽ trở thành “tiêu chuẩn” trong mọi lĩnh vực của IT

Năm 2025, AI xuất hiện khắp mọi nơi, không chỉ trong ngành IT mà cả trong đời sống thường ngày. Agentic AI, Edge AI, Quantum AI, AI-driven Robotics, Bio-AI,… tất cả đều là những công nghệ tiên tiến, dần trở thành yếu tố cốt lõi trong mọi lĩnh vực của ngành IT – từ phát triển phần mềm, quản trị hệ thống, bảo mật đến trải nghiệm người dùng và vận hành doanh nghiệp. Vì vậy, việc AI trở thành “tiêu chuẩn” trong công nghệ chỉ còn là vấn đề thời gian.

Sự chuyển dịch mạnh mẽ của AI đang tạo ra những tác động sâu rộng đối với lực lượng lao động trong ngành IT, mang đến cả cơ hội lẫn thách thức.  

Tác động tích cực của AI đối với ngành IT bao gồm: 

- Tăng năng suất & hiệu suất: AI tự động hóa các tác vụ lặp lại (debugging, code review, testing, viết tài liệu…), giúp lập trình viên tập trung vào công việc giá trị cao như thiết kế hệ thống. Các công cụ như GitHub Copilot, ChatGPT, Code Llama cũng đẩy nhanh tốc độ phát triển phần mềm.

- Thay đổi kỹ năng cần thiết: Lập trình viên không chỉ cần kỹ năng coding mà còn phải nắm vững tư duy thiết kế, quản lý AI và phối hợp với AI thay vì viết code từ đầu đến cuối. Các kỹ năng về AI/ML, prompt engineering, AI orchestration sẽ ngày càng quan trọng.

- Mở rộng cơ hội nghề nghiệp & sáng tạo mô hình kinh doanh: AI giúp democratize công nghệ, cho phép cả những người không có nền tảng IT tham gia phát triển phần mềm. Nhiều vị trí mới xuất hiện như AI Engineer, AI Ops, AI Ethics Specialist, Prompt Engineer…

- Cải thiện tuyển dụng & đào tạo: AI hỗ trợ đánh giá ứng viên, giúp rút ngắn quy trình tuyển dụng. Đồng thời, các hệ thống học tập tự động giúp đào tạo nhân sự nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Tác động tiêu cực của AI đối với ngành IT bao gồm:

- Một số công việc bị thay thế: Những vị trí có tính lặp lại cao như tester manual, support L1, hoặc lập trình backend đơn giản có nguy cơ bị AI thay thế. Những ai không nâng cấp kỹ năng sẽ đối mặt với rủi ro mất việc.

- Áp lực công việc gia tăng: AI rút ngắn thời gian phát triển phần mềm, đồng nghĩa với việc gia tăng áp lực hoàn thành dự án. Nhân sự IT buộc phải liên tục học hỏi và nâng cấp kỹ năng để không bị tụt hậu.

- Tuyển dụng yêu cầu kỹ năng cao hơn: Nhà tuyển dụng ngày càng ưu tiên ứng viên có tư duy hệ thống và khả năng khai thác AI hiệu quả thay vì chỉ biết code thuần túy.

- Rủi ro bảo mật & thiên kiến AI: AI có thể bị lạm dụng để tạo mã độc hoặc khai thác lỗ hổng bảo mật. Ngoài ra, các hệ thống AI có thể vô tình tạo ra thiên kiến trong tuyển dụng và đánh giá nhân sự.

AI trở thành tiêu chuẩn trong ngành IT là xu hướng tất yếu, mang đến cả cơ hội và thách thức. Những ai biết tận dụng AI sẽ có lợi thế lớn, trong khi những người chậm thích ứng dễ bị đào thải. Thị trường lao động công nghệ đang chuyển mình nhanh chóng, đòi hỏi mỗi cá nhân phải kịp thời phát triển để không bị bỏ lại phía sau.

Làm sao để AI không thay thế bạn?

Thay vì lo lắng AI sẽ chiếm chỗ, nhân sự ngành IT cần chủ động thích nghi, không ngừng học hỏi và phát triển. Việc cập nhật tư duy, kỹ năng và cách làm việc sẽ giúp chúng ta tận dụng AI như một công cụ mạnh mẽ, thay vì đối đầu với nó.

1. Thay đổi cách làm việc như thế nào? 

- Từ “viết code thủ công” sang “hợp tác với AI”: Học cách chuyển đổi từ việc code một mình sang sử dụng AI để hỗ trợ code; và thay vì tập trung vào code thủ công, hãy dành công sức tập trung thêm cho tư duy hệ thống, kiến trúc phần mềm. Ngoài ra, việc nắm vững những kỹ năng Debug, Refactoring và tối ưu hóa sẽ quan trọng hơn việc chỉ biết viết code từ đầu. Nâng cao kỹ năng Debug, Refactoring và tối ưu hóa.

- Từ "chạy theo công nghệ" sang "hiểu sâu vấn đề":  Việc học những công nghệ mới vẫn quan trọng, tuy nhiên thay vì chạy theo trend, chúng ta cần học cách hiểu sâu bài toán, kiến trúc hệ thống. Tuy AI có thể giúp bạn tìm kiếm giải pháp nhanh chóng, nhưng tư duy phản biện và đánh giá giải pháp vẫn là điều con người cần làm; đó chính là giá trị mà AI không thể thay thế! 

- Từ "làm việc độc lập" sang "làm việc với AI và cộng đồng": Hãy học cách làm việc, “tận dụng” AI và cộng đồng cho công việc của mình:

+ Tận dụng AI để tối ưu công việc

+ Đặt câu hỏi đúng để AI trả lời chính xác nhất

+ Đừng làm một mình, hãy kết nối với cộng đồng, học hỏi người đi trước, cập nhật xu hướng công nghệ AI để không tụt lại phía sau.

2. Học hỏi và phát triển như thế nào?

- Hãy học cách sử dụng AI như một kỹ năng bắt buộc cho công việc để tăng năng suất công việc

+ Tăng hiệu suất làm việc với AI Coding Assistant: Copilot, ChatGPT, NxDev…

+ Biết cách tạo Prompt chất lượng (Prompt Engineering).

+ Hiểu cách AI hoạt động để tránh phụ thuộc mù quáng vào AI.

(Đọc thêm về Cách NTQ tận dụng NxUniverse: Siêu Trợ Lý AI Tăng Năng Suất Lên Đến 30% Cho Mỗi Thành Viên NTQ)

- Tập trung vào các kỹ năng không thể thay thế bởi AI để nắm quyền làm chủ như:

+ Tư duy thiết kế hệ thống (System Design & Architecture): dù AI có thể viết code nhưng con người vẫn quyết định cách kiến trúc hệ thống hoạt động. Hiểu thêm về Microservices, Serverless, Cloud Architecture, Security sẽ giúp lập trình viên có lợi thế lớn.

+ Khả năng giải quyết vấn đề (Problem Solving & Critical Thinking): AI có thể gợi ý giải pháp, nhưng không thể hoàn toàn thay thế khả năng tư duy của con người. Hãy rèn luyện tư duy logic, tối ưu thuật toán để làm chủ việc giải quyết các bài toán phức tạp, bên cạnh sự giúp đỡ của AI.

+ Kỹ năng làm việc với dữ liệu (Data-Driven Mindset): AI ngày càng dựa vào dữ liệu, nên hiểu về Data Engineering, Machine Learning cơ bản, Data Analytics sẽ là một lợi thế lớn; từ đó nhân sự có thể tận dụng AI để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.

3. Định hướng với từng nhóm công việc

- Với lập trình viên (Developer / Software Engineer): 

+ Học AI-assisted Development (Copilot, ChatGPT, GenAI).

+ Nâng cấp kỹ năng System Design & Security.

+ Biết sử dụng MLOps, DataOps nếu muốn phát triển AI ứng dụng.

- Với Chuyên gia DevOps & Cloud: 

+ Học cách tận dụng AI để tự động hóa hạ tầng (AIOps, Auto-scaling, Monitoring với AI)

+ Nâng cao kỹ năng bảo mật trên Cloud & AI Governance.

- Với Chuyên gia dữ liệu (Data Engineer, Data Scientist, AI Engineer)

+ Tập trung vào LLMs, LMMs, Generative AI, Agentic AI

+ Biết sử dụng AI để tối ưu hóa mô hình, tự động hóa Data Pipelines.

- Với Nhà quản lý (CEO, COO, CTO…)

+ Biết cách tích hợp AI vào chiến lược doanh nghiệp.

+ Hiểu rõ AI Governance, AI Ethics, AI Compliance.

+ Xây dựng văn hóa làm việc kết hợp con người và AI trong công ty.

Việc chuyển dịch AI xảy ra như một lẽ tất yếu trong quá trình phát triển công nghệ của con người. Thay vì lo lắng bị thay thế, hãy không ngừng học hỏi và tận dụng AI làm lợi thế, để luôn dẫn đầu trong thời đại chuyển đổi số.