condao
Senior Member
Mới năm ngoái kêu gọi bà con đừng học lập trình nữa (đó là dành cho sinh viên, cho junior)
Thì bây giờ đã thấy cái cảnh ảnh hưởng nó đến các nhóm lập trình viên. Không chỉ ở thế giới mà ngay ở VN đã có nhiều công ty áp dụng.
Cảm giác bất an với tương lai nên mình có moonlighting dạo quanh thị VN trường năm nay và đã rút ra được một vài thứ các công ty đang làm. Và cách mà AI sẽ thay đổi toàn bộ ngành 1 cách nhanh chóng.
Về startup ở US, sau khi hồi xưa định đưa codebase làm 1 cái knowledge base cho LLM để code (cái framework mình build trong hơn 7 năm). Thì quyết định là đập toàn bộ nó làm cái mới dựa trên stack trending là nextjs... Lúc đầu như 1 cái joke, nhưng dần dần càng nhiều tính năng được mang qua. Vibe code 100% từ đầu, để mang 1 cái thứ chỉ 1 mình mình hiểu, sang 1 hệ thống không ai hiểu. Và đặt niềm tin toàn bộ vào LLM
. Tất cả mọi thứ mọi service dùng khi xưa đều expose sang MCP để codebase mới...
Mỗi lần chuyển đổi 1 tính năng, 1 component, là cảm giác bất an của mình xuất hiện. Kiểu khi mọi thứ không còn phụ thuộc vào mình nữa thì mình sẽ bị đào thải bị đuổi bất kì lúc nào. Và sau 6 tháng mọi thứ đã được migrate gần hết đợi tới ngày tắt hệ thống vào cuối năm nay. Đó là lí do mình phải moon lighting để dự phòng.
Nhưng khi đi dạo 1 vòng thì thấy ở VN nhiều công ty cũng đã bắt đầu thấy bị ảnh hưởng bởi xu thế này. Các product (cho dù là dùng VN, hay product quốc tế), đều bị lung lay ảnh hưởng bởi suy thoái kinh tế, và áp lực phải ra sản phẩm mới. Khi hệ thống legacy vẫn kiếm tiền được nhưng 1 ngày nào đó có thể mất nguồn thu. Mình apply vào các vị trí AI hay Lead đều với JD yêu cầu build hệ thống mới hoặc migrate hệ thống cũ.
Đây không phải là lần đầu tiên mình migrate hệ thống, vì xưa trong suốt thời gian đi làm của mình đã phải làm điều này nhiều lần. Nhưng lần này cảm giác mọi thứ nó hoàn toàn khác (không còn code chay nữa, cách đây 2 năm mình vẫn code chay khá nhiều, không tin vào vibe code, vì lúc đó thấy chất lượng không tốt, nó không hiểu mình đang làm gì, mình tự tin với kinh nghiệm và khả năng lập trình mức tốt dư sức ăn được các LLM). Nhưng đó là câu chuyện của loài khủng long. Bây giờ khi vào migrate hệ thống, thì đúng chính xác vẫn gặp vấn đề cũ, các legacy system được xây dựng từ nhiều năm trước rất phức tạp rất to). Đốt token khá khủng nhưng chẳng làm được gì. Và khi build hệ thống mới thì chỉ cần thời gian 2 tháng đã có 1 PoC, mà tự tin mang đi bán cho khách hàng. Lúc đầu dựng hệ thống, framework các kiểu cũng cần mình có vài kinh nghiệm kiến thức để bắt đầu chọn kiến trúc, thiết kế các component... Nhưng sau đó khi bắt tay vào code thì mọi sự đã thay đổi hoàn toàn mọi thứ nó không còn như cách vài năm trước khi mình bắt đầu 1 hệ thống mới. Và thay đổi chóng mặt. Mục tiêu bây giờ của các công ty product hoặc outsource cho product là ra sản phẩm càng nhanh càng tốt, và tìm khách hàng mua, nếu không bán được là ra chuồng gà ngay.
Team mình là team build product mới (dù vẫn dựa trên product cũ), chỉ có 3 engineer (2 middle( 1 già hơn 15 năm, 1 trẻ cũng tầm 5 năm kinh nghiệm) và 1 senior 10 năm kinh nghiệm, trước đây từng làm NAB nhưng thấy chán nên nghỉ code vim (may mà mình vô cũng gõ vim code pair ầm ầm nên cũng dễ dàng giao task). Nhưng áp lực lại còn rất dữ dội cho các team vận hành hệ thống legacy khi so các metrics dùng AI hỗ trợ, thì productivity và output phải nói gấp đôi những team khác dù số lượng người ít hơn (và các team đó cũng dùng AI nhưng với tư duy cũ). Chắc công ty cũng muốn thử nghiệm nên mới giao cho mình 1 team mix như vậy. Và thấy rõ ràng 1 người già có nhiều kinh nghiệm (nhiều năm, nhưng chưa chắc đã giỏi) thì dùng AI cũng không thể hơn được 1 người senior cứng dùng AI, và có khi còn thua cả người trẻ dùng AI.
Những cái knowhow họ có về hệ thống cũ chính là cái sẽ giữ họ lại trước khi bị đào thải. Đây chính là cảm giác của mình khi quyết định moon lighting. Khi build hệ thống mới đều đưa cho team mới hoàn toàn build mình chỉ hỗ trợ migrate khách hàng + dữ liệu.
Và có nhiều đồn đoán rằng, việc dùng AI nếu thử nghiệm tốt sẽ có 1 làn sóng gió ập tới (khi chi phí của AI tăng cao, và đã được plan trước, thì sẽ phải có cách nào đó để trong năm giảm được chi phí). Đó là bài toán vận hành. Và mọi người đều đang chạy đua theo nó. Việc code chay chắc chắn không còn nữa rồi. Nghe đồn rằng Meta cũng đang thử nghiệm mô hình mới, team siêu nhỏ làm project siêu nhỏ dạng này.
monkeys.com.co
Các công ty khác ở Mỹ (mình cũng có inside đặc thù không nói rõ ra), họ cũng đã ứng dụng sử dụng AI rất nhiều, và thử nghiệm liên tục, đến hiện tại đã bắt đầu tới pha tối ưu chi phí. Ví dụ so sánh chi phí của một lập trình viên, 1 lập trình viên biết dùng AI, và dùng hiệu quả không các kiểu. Đánh giá cuối năm của personal không còn là ticket, story point nữa, mà còn thêm về độ hiệu quả , về cycle time ...
Về các công ty khác của VN mình nghĩ cũng sẽ phải chạy đua đổ tiền vào AI và cắt giảm nhân sự, vì chất lượng không biết có quan trọng không, nhưng tốc độ ra sản phẩm, tốc độ kiếm khách hàng sẽ nhanh hơn rất nhiều so với các ông ngồi lọ mọ code. Ngay cả mình phải nói hơn 20 năm kinh nghiệm lập trình (từ các giải quốc gia cấp 2, cho tới đại học ACM) cũng không thể đọ lại về tốc độ của AI.
Khi AI nâng cao năng suất thì sẽ bắt đầu cắt giảm mọi thứ lại để bù lại vào chi phí spend cho token. Ví dụ 1 senior engineer lương 2, 3k. Chi phí ngoài lương còn nhiều thứ khác bảo hiểm các kiểu. Nếu đổ thêm tầm $500 token cho người đó để nâng gấp đôi năng suất, sẽ hay hơn là mướn thêm 1 senior. Khi có baseline mà metric rõ ràng thì sẽ có công thức tìm những không hiệu quả, dư thừa impact ít để cắt.
Vậy giờ các engineer sẽ làm sao cho vượt qua sóng gió này?
Đừng để ở nhóm bị đào thải.
Senior, Principal trước giờ tự tin với cái knowledge base,, know how của mình vệ hệ thống thì vắt chân lên đầu học ngay các build một hệ thống mới từ đầu đi. Các công ty họ sẽ sẵng sàng để đập đi toàn bộ những cái cũ nếu nó không mang lại lợi ích cho họ. Dĩ nhiên họ sẽ không đuổi ngay nhưng khi xét về các metrics của thời đại mới, thì có thể họ không còn ổn phù hợp với lại nhu cầu nữa. Khi mà hệ thống mới được xây xong, nếu không hiệu quả bằng những người khác, thì những principal lâu năm lương cao rất dễ ra chuồng gà.
Tiếp theo là leader, trước đây quản lý con người nhiều, giờ thì quản lý thấp, ít người lại team nhỏ lại công ty nhỏ lại. Sẽ không còn nhiều tầng leader nữa. Và thậm chí quay trở về flat organization với chuyển sang làm individual contributor. (Các team lead cty ở VN ko code nhiều nữa, khi mình vào lead team nhỏ, vì nhỏ ko tốt nhiều waste time cho thứ khác dù thời gian họp cũng chiếm khá nhiều, nhưng mình cũng có nhiều thời gian hơn cho architecture + coding, và làm best practice cho team). Các ông chỉ quản lý con người mà không biết quản máy móc sau này sẽ bị cắt hết cho mà xem. Hoặc thay vì quản team to, sẽ thành quản team nhỏ và đẩy xuống dưới.
Các middle (không còn junior nữa nhé) ngoài dùng vibe code cũng nên hiểu các kiến thức cơ bản lập trình như senior. Sự khác biệt giờ không còn chỉ là code tốt code xấu. Mà còn dùng prompt ra sao để code hiệu quả, nhanh. Review được code của AI. Và quan trọng nhất vẫn là rẻ trong chi phí của mình (lẫn chi phí sử dụng token) Chứ cứ vibe code kêu gì làm nấy mà không ra kết quả với số tiền chấp nhận được có khi cũng rất dễ đi.
QA (Manual test): đã mất tích rồi, ráng sao để thành engineer in testing, nhiều khi designer, UI, UX giờ cũng phải học cách để làm thay tester luôn.
Còn mình sau thời gian đi "du học" thì quyết định sẽ tập trung làm 1 cái chính. Mình sẽ ko sợ bị đào thải, vì đã vibe code hệ thống mới chạy rất hiệu quả. Làm gì thì cũng cần có người chịu trách nhiệm, và do làm lâu năm nên sẽ đc sự tin tưởng. Thêm cái nãy là chi phí của mình thấp hơn đám Mỹ nhiều nên chắc cũng sống khoẻ qua mùa mưa.
Cty chỗ mọi người đang làm thì sao, thấy có hơi nóng phà vào mặt chưa?
Thì bây giờ đã thấy cái cảnh ảnh hưởng nó đến các nhóm lập trình viên. Không chỉ ở thế giới mà ngay ở VN đã có nhiều công ty áp dụng.
Cảm giác bất an với tương lai nên mình có moonlighting dạo quanh thị VN trường năm nay và đã rút ra được một vài thứ các công ty đang làm. Và cách mà AI sẽ thay đổi toàn bộ ngành 1 cách nhanh chóng.
Về startup ở US, sau khi hồi xưa định đưa codebase làm 1 cái knowledge base cho LLM để code (cái framework mình build trong hơn 7 năm). Thì quyết định là đập toàn bộ nó làm cái mới dựa trên stack trending là nextjs... Lúc đầu như 1 cái joke, nhưng dần dần càng nhiều tính năng được mang qua. Vibe code 100% từ đầu, để mang 1 cái thứ chỉ 1 mình mình hiểu, sang 1 hệ thống không ai hiểu. Và đặt niềm tin toàn bộ vào LLM
. Tất cả mọi thứ mọi service dùng khi xưa đều expose sang MCP để codebase mới... Mỗi lần chuyển đổi 1 tính năng, 1 component, là cảm giác bất an của mình xuất hiện. Kiểu khi mọi thứ không còn phụ thuộc vào mình nữa thì mình sẽ bị đào thải bị đuổi bất kì lúc nào
. Và sau 6 tháng mọi thứ đã được migrate gần hết đợi tới ngày tắt hệ thống vào cuối năm nay. Đó là lí do mình phải moon lighting để dự phòng. Nhưng khi đi dạo 1 vòng thì thấy ở VN nhiều công ty cũng đã bắt đầu thấy bị ảnh hưởng bởi xu thế này. Các product (cho dù là dùng VN, hay product quốc tế), đều bị lung lay ảnh hưởng bởi suy thoái kinh tế, và áp lực phải ra sản phẩm mới. Khi hệ thống legacy vẫn kiếm tiền được nhưng 1 ngày nào đó có thể mất nguồn thu. Mình apply vào các vị trí AI hay Lead đều với JD yêu cầu build hệ thống mới hoặc migrate hệ thống cũ.
Đây không phải là lần đầu tiên mình migrate hệ thống, vì xưa trong suốt thời gian đi làm của mình đã phải làm điều này nhiều lần. Nhưng lần này cảm giác mọi thứ nó hoàn toàn khác (không còn code chay nữa, cách đây 2 năm mình vẫn code chay khá nhiều, không tin vào vibe code, vì lúc đó thấy chất lượng không tốt, nó không hiểu mình đang làm gì, mình tự tin với kinh nghiệm và khả năng lập trình mức tốt dư sức ăn được các LLM). Nhưng đó là câu chuyện của loài khủng long. Bây giờ khi vào migrate hệ thống, thì đúng chính xác vẫn gặp vấn đề cũ, các legacy system được xây dựng từ nhiều năm trước rất phức tạp rất to). Đốt token khá khủng nhưng chẳng làm được gì. Và khi build hệ thống mới thì chỉ cần thời gian 2 tháng đã có 1 PoC, mà tự tin mang đi bán cho khách hàng. Lúc đầu dựng hệ thống, framework các kiểu cũng cần mình có vài kinh nghiệm kiến thức để bắt đầu chọn kiến trúc, thiết kế các component... Nhưng sau đó khi bắt tay vào code thì mọi sự đã thay đổi hoàn toàn mọi thứ nó không còn như cách vài năm trước khi mình bắt đầu 1 hệ thống mới. Và thay đổi chóng mặt. Mục tiêu bây giờ của các công ty product hoặc outsource cho product là ra sản phẩm càng nhanh càng tốt, và tìm khách hàng mua, nếu không bán được là ra chuồng gà ngay.
Team mình là team build product mới (dù vẫn dựa trên product cũ), chỉ có 3 engineer (2 middle( 1 già hơn 15 năm, 1 trẻ cũng tầm 5 năm kinh nghiệm) và 1 senior 10 năm kinh nghiệm, trước đây từng làm NAB nhưng thấy chán nên nghỉ code vim (may mà mình vô cũng gõ vim code pair ầm ầm nên cũng dễ dàng giao task). Nhưng áp lực lại còn rất dữ dội cho các team vận hành hệ thống legacy khi so các metrics dùng AI hỗ trợ, thì productivity và output phải nói gấp đôi những team khác dù số lượng người ít hơn (và các team đó cũng dùng AI nhưng với tư duy cũ). Chắc công ty cũng muốn thử nghiệm nên mới giao cho mình 1 team mix như vậy. Và thấy rõ ràng 1 người già có nhiều kinh nghiệm (nhiều năm, nhưng chưa chắc đã giỏi) thì dùng AI cũng không thể hơn được 1 người senior cứng dùng AI, và có khi còn thua cả người trẻ dùng AI.
Những cái knowhow họ có về hệ thống cũ chính là cái sẽ giữ họ lại trước khi bị đào thải. Đây chính là cảm giác của mình khi quyết định moon lighting. Khi build hệ thống mới đều đưa cho team mới hoàn toàn build mình chỉ hỗ trợ migrate khách hàng + dữ liệu.
Và có nhiều đồn đoán rằng, việc dùng AI nếu thử nghiệm tốt sẽ có 1 làn sóng gió ập tới (khi chi phí của AI tăng cao, và đã được plan trước, thì sẽ phải có cách nào đó để trong năm giảm được chi phí). Đó là bài toán vận hành. Và mọi người đều đang chạy đua theo nó. Việc code chay chắc chắn không còn nữa rồi. Nghe đồn rằng Meta cũng đang thử nghiệm mô hình mới, team siêu nhỏ làm project siêu nhỏ dạng này.
The Big Change in How Meta Workers Do Their Jobs with AI Pods
Meta is changing the way its employees work together in the office. In early 2026, the company started a brand new plan to change its internal structure. This new plan removes old office rules and creates very small teams. The company calls these small groups AI pods. Meta is testing this new...
Các công ty khác ở Mỹ (mình cũng có inside đặc thù không nói rõ ra), họ cũng đã ứng dụng sử dụng AI rất nhiều, và thử nghiệm liên tục, đến hiện tại đã bắt đầu tới pha tối ưu chi phí. Ví dụ so sánh chi phí của một lập trình viên, 1 lập trình viên biết dùng AI, và dùng hiệu quả không các kiểu. Đánh giá cuối năm của personal không còn là ticket, story point nữa, mà còn thêm về độ hiệu quả , về cycle time ...
Về các công ty khác của VN mình nghĩ cũng sẽ phải chạy đua đổ tiền vào AI và cắt giảm nhân sự, vì chất lượng không biết có quan trọng không, nhưng tốc độ ra sản phẩm, tốc độ kiếm khách hàng sẽ nhanh hơn rất nhiều so với các ông ngồi lọ mọ code. Ngay cả mình phải nói hơn 20 năm kinh nghiệm lập trình (từ các giải quốc gia cấp 2, cho tới đại học ACM) cũng không thể đọ lại về tốc độ của AI.
Khi AI nâng cao năng suất thì sẽ bắt đầu cắt giảm mọi thứ lại để bù lại vào chi phí spend cho token. Ví dụ 1 senior engineer lương 2, 3k. Chi phí ngoài lương còn nhiều thứ khác bảo hiểm các kiểu. Nếu đổ thêm tầm $500 token cho người đó để nâng gấp đôi năng suất, sẽ hay hơn là mướn thêm 1 senior. Khi có baseline mà metric rõ ràng thì sẽ có công thức tìm những không hiệu quả, dư thừa impact ít để cắt.
Vậy giờ các engineer sẽ làm sao cho vượt qua sóng gió này?
Đừng để ở nhóm bị đào thải.
Senior, Principal trước giờ tự tin với cái knowledge base,, know how của mình vệ hệ thống thì vắt chân lên đầu học ngay các build một hệ thống mới từ đầu đi. Các công ty họ sẽ sẵng sàng để đập đi toàn bộ những cái cũ nếu nó không mang lại lợi ích cho họ. Dĩ nhiên họ sẽ không đuổi ngay nhưng khi xét về các metrics của thời đại mới, thì có thể họ không còn ổn phù hợp với lại nhu cầu nữa. Khi mà hệ thống mới được xây xong, nếu không hiệu quả bằng những người khác, thì những principal lâu năm lương cao rất dễ ra chuồng gà.
Tiếp theo là leader, trước đây quản lý con người nhiều, giờ thì quản lý thấp, ít người lại team nhỏ lại công ty nhỏ lại. Sẽ không còn nhiều tầng leader nữa. Và thậm chí quay trở về flat organization với chuyển sang làm individual contributor. (Các team lead cty ở VN ko code nhiều nữa, khi mình vào lead team nhỏ, vì nhỏ ko tốt nhiều waste time cho thứ khác dù thời gian họp cũng chiếm khá nhiều, nhưng mình cũng có nhiều thời gian hơn cho architecture + coding, và làm best practice cho team). Các ông chỉ quản lý con người mà không biết quản máy móc sau này sẽ bị cắt hết cho mà xem. Hoặc thay vì quản team to, sẽ thành quản team nhỏ và đẩy xuống dưới.
Các middle (không còn junior nữa nhé
) ngoài dùng vibe code cũng nên hiểu các kiến thức cơ bản lập trình như senior. Sự khác biệt giờ không còn chỉ là code tốt code xấu. Mà còn dùng prompt ra sao để code hiệu quả, nhanh. Review được code của AI. Và quan trọng nhất vẫn là rẻ trong chi phí của mình (lẫn chi phí sử dụng token) Chứ cứ vibe code kêu gì làm nấy mà không ra kết quả với số tiền chấp nhận được có khi cũng rất dễ đi. QA (Manual test): đã mất tích rồi, ráng sao để thành engineer in testing, nhiều khi designer, UI, UX giờ cũng phải học cách để làm thay tester luôn.
Còn mình sau thời gian đi "du học" thì quyết định sẽ tập trung làm 1 cái chính. Mình sẽ ko sợ bị đào thải, vì đã vibe code hệ thống mới chạy rất hiệu quả. Làm gì thì cũng cần có người chịu trách nhiệm, và do làm lâu năm nên sẽ đc sự tin tưởng. Thêm cái nãy là chi phí của mình thấp hơn đám Mỹ nhiều nên chắc cũng sống khoẻ qua mùa mưa.
Cty chỗ mọi người đang làm thì sao, thấy có hơi nóng phà vào mặt chưa?
Sửa lần cuối:
Nhưng mình có thể tận dụng AI để có thể phát triển ra những sản phẩm giúp ích cho cộng đồng, kiếm tiền cho bản thân hay chỉ đơn giản là giải trí hoặc học tập.
) khổ thật
