Sự xuất hiện của trợ lý lập trình trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi đáng kể bối cảnh nhân tài kỹ thuật, dẫn đến những thay đổi nhanh chóng trong cách tuyển dụng, đào tạo và phát triển tài năng. Mặc dù những công cụ này tăng tốc đáng kể quy trình phát triển phần mềm và mở ra những khả năng mới cho năng suất kỹ thuật, chúng cũng yêu cầu các tổ chức nhìn nhận lại cách đánh giá năng lực, xây dựng đội ngũ và định hướng sự nghiệp trong một thế giới mà máy móc không chỉ là trợ thủ ngày càng cộng tác mà còn đang trên hành trình trở thành đồng nghiệp số.
Dù có thể cảm thấy việc nhìn nhận sự biến chuyển này như một sự gián đoạn, thực tế đây là một sự tiến hóa đòi hỏi sự suy nghĩ tinh tế và sâu sắc về chiến lược nguồn lực nhân sự. Gartner dự đoán rằng đến năm 2027, 80% nguồn nhân lực AI sẽ cần nâng cao kỹ năng, nghĩa là nhiều người trong đội ngũ hiện tại sẽ cần phải tái đào tạo để tiếp tục giữ vững vị trí. Các tổ chức vẫn sẽ đánh giá cao sự đa dạng trong đội ngũ kỹ sư của họ. Tuy nhiên, định nghĩa về những yếu tố tạo nên thành công giờ đây đang mở rộng, khi mà thành công hiện nay bao gồm sự thông thạo kỹ thuật, khả năng sử dụng công cụ, hiểu biết về lĩnh vực và khả năng đánh giá con người.
Đặc biệt trong bối cảnh hiện tại với sự tăng trưởng của các đại lý AI, năng lực không chỉ đơn thuần là kỹ năng lập trình. Tài năng cần thể hiện khả năng hợp tác với các hệ thống thông minh để khai thác lợi nhuận từ AI thông qua các quy trình làm việc cá nhân hóa, điều hướng các tình huống không rõ ràng và đưa ra quyết định dựa trên bối cảnh kinh doanh và người dùng rộng hơn. Trên toàn khu vực Châu Á – Thái Bình Dương, các công ty đang phản ánh sự thay đổi này, nhấn mạnh tính thích nghi, tư duy liên ngành và khả năng áp dụng công cụ AI trong nhiều bối cảnh kinh doanh khác nhau như nền tảng chính cho sự thành công trong kỹ thuật, chứ không chỉ là một lập trình viên thuần túy.
Dưới đây là năm bước để hình dung lại tài năng CNTT và kỹ thuật trong kỷ nguyên AI:
Thay đổi cấu trúc phỏng vấn
Sự gián đoạn trong các cấu trúc tài năng đã quay ngược lại từ bước đầu tiên – phỏng vấn. Với việc các ứng viên có thể tận dụng trợ lý AI để trình bày các sản phẩm hoàn thiện, các tổ chức đã phải khai thác sâu hơn trong quá trình tuyển dụng, phát triển các buổi phỏng vấn ngày càng dựa trên tình huống, phản ánh những vấn đề thực tiễn mà kỹ sư phải đối mặt hàng ngày. Một cách nghịch lý, để giải quyết thách thức này, các tổ chức đang nhấn mạnh lại tầm quan trọng của việc thực hiện phỏng vấn trực tiếp kết hợp với các dự án hoặc buổi trình diễn. Định dạng thực tế này buộc các ứng viên phải thể hiện suy nghĩ độc lập và kỹ năng thực hành.
Ví dụ, các buổi phỏng vấn có thể tập trung vào các vai trò khác nhau:
- Các vai trò nghiên cứu tập trung vào đổi mới thuật toán
- Các vai trò thực thi nhấn mạnh vào khả năng sử dụng công cụ và độ bền của mã
- Các vai trò thiết kế và lập kế hoạch nổi bật vai trò trong lựa chọn kiến trúc và công nghệ
Khả năng diễn giải – không chỉ của các mô hình AI mà còn của toàn bộ hệ thống – cũng rất quan trọng. Các ứng viên phải thể hiện cách họ suy luận qua sự phức tạp và đảm bảo tính minh bạch trong các giải pháp của họ, đặc biệt khi mã do AI sinh ra là một phần của quy trình.
Xây dựng giới hạn chống lại sự phụ thuộc vào AI
Thêm vào đó, việc dân chủ hóa hỗ trợ lập trình đặt ra những rủi ro đáng kể. Các ứng viên có thể phụ thuộc quá nhiều vào công cụ AI trong các buổi phỏng vấn hoặc nhiệm vụ thử nghiệm, điều này khiến cho việc đánh giá hiểu biết nền tảng của họ trở nên khó khăn, cũng như khả năng họ hiểu rõ cách mã được triển khai trong hệ thống. Các bài tập lập trình trực tiếp và những buổi đi qua mã sâu sắc mà ứng viên giải thích logic và quyết định của họ có thể cho thấy liệu suy nghĩ của họ có đúng đắn hay chỉ là được tăng cường – và liệu họ có hiểu cách quản lý kết quả để không gia tăng nợ kỹ thuật.
Sự phụ thuộc quá mức vào các công cụ AI cũng có thể khiến kỹ năng cơ bản suy giảm, làm mất đi các chi tiết kỹ thuật quan trọng, điều này có thể hạn chế khả năng của một lập trình viên trong việc gỡ lỗi, tối ưu hóa hoặc thiết kế hệ thống một cách toàn diện. Quy trình đào tạo và tiếp nhận phải nhấn mạnh những điều cơ bản này, đảm bảo các kỹ sư xây dựng được nền tảng kỹ năng vững chắc – ngay cả khi họ tích hợp các công cụ mới vào quy trình làm việc.
Tùy chỉnh theo giai đoạn sự nghiệp
Kỷ nguyên AI cũng tạo ra những con đường riêng biệt cho cả kỹ sư mới ra trường và những người đã có kinh nghiệm. Đối với các sinh viên mới tốt nghiệp, tự động hóa đang nâng cao tiêu chuẩn cho họ khi mà một số nhiệm vụ lập trình đầu vào trở nên lỗi thời. Các nhân viên mới hiện nay phải thể hiện sự thông thạo công cụ, khả năng phân tích dữ liệu và khả năng học hỏi nhanh chóng, khi các tổ chức không chỉ đánh giá những gì ứng viên có thể làm một mình mà còn là cách họ có thể đánh giá và cải thiện các đầu ra hỗ trợ bởi AI.
Đối với các chuyên gia có kinh nghiệm hơn, giá trị nằm ở khả năng trừu tượng và hoạch định. Với việc mã lập trình cơ bản được xử lý bởi máy móc, các kỹ sư cần tập trung nhiều hơn vào thiết kế chiến lược, tích hợp giữa các hệ thống và hướng dẫn người khác. Những ai có thể kết hợp chuyên môn về lĩnh vực với năng suất được hỗ trợ bởi AI sẽ có cơ hội thăng tiến nhanh hơn và ảnh hưởng rộng hơn.
Cải cách quy trình tiếp nhận và phát triển
Các tổ chức cũng cần cải cách quy trình tiếp nhận, mô phỏng các tình huống phát triển thực tế trong đó các công cụ AI là một phần của quy trình làm việc thay vì chỉ dựa vào đào tạo lý thuyết. Điều này giúp họ đánh giá việc sử dụng công cụ, khả năng độc lập và khả năng học hỏi trong thực tế, khi đánh giá xem ai có thể nhanh chóng làm quen với các công cụ đang phát triển và bao nhiêu hiệu quả họ hợp tác với đồng nghiệp cũng như máy móc.
Tuy nhiên, tuyển dụng chỉ là bước khởi đầu, vì đánh giá hiệu suất là quá trình liên tục. Trong thời gian thử việc, tổ chức cần theo dõi cách các kỹ sư thực hiện nhiệm vụ trong điều kiện thực tế – không chỉ đơn thuần là liệu họ có hoàn thành nhiệm vụ hay không, mà còn là cách họ thực hiện độc lập và hiệu quả trong một môi trường hỗ trợ bởi AI. Họ cần nâng cao chất lượng đầu ra và phát hiện điểm yếu trong các gợi ý do AI tạo ra. Đây là những chỉ số mới cho sự thành công lâu dài.
Thay đổi tư duy sang mô hình hợp tác giữa người và máy
Cuối cùng, sự tiến hóa tài năng AI không chỉ đơn giản là về công cụ. Nó phản ánh một sự thay đổi tư duy rộng hơn. Các tổ chức chiến lược đang nhận ra tầm quan trọng của việc có đội ngũ nhân tài phù hợp. Điều này có nghĩa là không chỉ tuyển dụng và phát triển những kỹ sư biết cách hoạt động trong mô hình “người và máy”. Điều này đồng nghĩa với việc biết khi nào nên tin tưởng vào công cụ, khi nào nên vượt qua nó và khi nào nên khám phá những con đường mới hoàn toàn.
Tuy nhiên, việc tổ chức các đội ngũ và quy trình làm việc giữa người và máy cũng đã khiến nhiều tổ chức tìm kiếm bên ngoài để tăng tốc sự chuyển đổi. Với các dịch vụ tư vấn giúp xác định các use case dựa trên ROI và các dịch vụ quản lý đảm bảo các đại lý AI vẫn chính xác, an toàn và hiệu quả trong sản xuất, các đối tác phù hợp có thể tạo ra sự khác biệt lớn.
Các kỹ sư xuất sắc trong tương lai sẽ không chỉ viết ra mã nguồn xuất sắc. Họ sẽ là những tư duy chiến lược, các nhà công nghệ đạo đức và các học viên thích nghi nhận thấy AI không phải là một lối tắt, mà là một đối tác cho thành công lâu dài của họ. Các tổ chức cần nhiều hơn là chỉ những công cụ mới. Họ cần một cách tiếp cận toàn diện trong việc áp dụng, và đây là nơi mà các dịch vụ đối tác phù hợp có thể giúp doanh nghiệp xác định các use case đúng đắn, tùy chỉnh các đại lý cho quy trình làm việc kỹ thuật và quản lý chúng một cách có trách nhiệm ở quy mô lớn. Bằng cách này, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng các đội kỹ thuật của họ không chỉ thích nghi với những thay đổi này mà còn phát triển mạnh mẽ trong mô hình hợp tác giữa người và máy, biến AI thành những tác động kinh doanh có ý nghĩa.
Arthur Hu là Giám đốc CNTT của Lenovo
