Amazon cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi căn bản công việc phát triển phần mềm, mở ra thời kỳ “nhà phát triển Phục hưng” có thể kết hợp công cụ AI với năng lực chuyên môn và khả năng phán đoán. Công ty đồng thời cảnh báo việc chạy theo lượng token tiêu thụ có thể làm tăng chi phí và độ phức tạp của phần mềm.
Amazon định hình vai trò mới của kỹ sư phần mềm trong thời đại AI
Trong thông báo gửi nhân viên tuần này, Terk Terkowitz, Phó chủ tịch kiêm kỹ sư xuất sắc của Amazon, cho biết AI đang làm thay đổi cách kỹ sư phát triển phần mềm nhanh chóng và sâu sắc hơn những xu hướng công nghệ trước đây, như điện toán đám mây hay kiến trúc microservices.
Amazon gọi giai đoạn mới là “thời kỳ của nhà phát triển Phục hưng” (Renaissance Developer), trong đó kỹ sư kết hợp công cụ AI với khả năng phán đoán của con người và kiến thức chuyên ngành để tạo ra những sản phẩm, dịch vụ mới. Theo Terkowitz, vai trò của nhà phát triển không nên được xác định bằng việc họ sử dụng AI nhiều đến đâu, mà bằng giá trị và kết quả công việc tạo ra.
Ông cho rằng tác động của AI đối với ngành kỹ thuật phần mềm vẫn đang ở giai đoạn đầu. Do đó, nhân viên cần chủ động học hỏi, ứng dụng AI vào công việc hằng ngày và liên tục tìm kiếm phương pháp sử dụng hiệu quả hơn. Nếu không thích ứng với tốc độ thay đổi của công nghệ, kỹ sư có nguy cơ bị bỏ lại phía sau.
Trong hướng dẫn mới về vai trò của kỹ sư phát triển phần mềm, Amazon nhấn mạnh những yếu tố cốt lõi không thay đổi, gồm tác động đối với khách hàng, hoạt động kinh doanh và hiệu quả làm việc của nhóm. Công ty cho rằng các công cụ và kỹ thuật có thể thay đổi nhanh chóng, nhưng mục tiêu cuối cùng vẫn là tạo ra phần mềm hữu ích và mang lại kết quả thực chất.
Amazon cũng khuyến khích các nhóm kỹ thuật gắn bó hơn với sản phẩm, nhu cầu khách hàng và mục tiêu kinh doanh. Theo công ty, những kỹ sư hiểu rõ lĩnh vực mình phụ trách có thể khai thác AI và các tác nhân AI hiệu quả hơn, thay vì chỉ sử dụng công nghệ theo phong trào.
Đáng chú ý, Amazon không yêu cầu nhân viên sử dụng AI trong mọi nhiệm vụ. Nếu công cụ hiện tại không đem lại lợi ích cho một công việc cụ thể, kỹ sư có thể ghi nhận nguyên nhân, trao đổi với đồng nghiệp và quản lý để tìm giải pháp. Khả năng nhận diện giới hạn của AI cũng được xem là biểu hiện của tư duy đánh giá và phán đoán chuyên môn.
Chạy theo lượng token có thể làm tăng chi phí và độ phức tạp
Song song với việc khuyến khích ứng dụng AI, Amazon đang điều chỉnh cách đánh giá hiệu quả sử dụng công nghệ. Công ty cho rằng những chỉ số như lượng token tiêu thụ, mức độ sử dụng công cụ AI, số lần thay đổi mã hoặc số lượt đánh giá mã nguồn đều có giới hạn nếu được dùng làm mục tiêu thay vì công cụ tham khảo.
Theo Terkowitz, việc lấy các chỉ số đầu vào làm thước đo chính có thể dẫn đến những kết quả không mong muốn, chẳng hạn tăng chi phí sử dụng AI và khiến phần mềm trở nên phức tạp hơn. Vì vậy, doanh nghiệp muốn tập trung vào kết quả dài hạn, dù những kết quả này có thể mất thời gian mới thể hiện rõ và khó tách biệt khỏi các yếu tố tác động khác.
Trong bài viết ngày 28/10, The Register cho biết Amazon đang gửi thông điệp tới đội ngũ kỹ thuật rằng việc tối đa hóa lượng token không đồng nghĩa với nâng cao năng suất. Một số nhóm từng ghi nhận mối tương quan giữa mức độ sử dụng AI và khả năng tăng tốc công việc, nhưng công ty không xem lượng token tiêu thụ là thước đo đủ tin cậy để đánh giá hiệu quả của kỹ sư.
Xu hướng này diễn ra sau giai đoạn một số doanh nghiệp công nghệ khuyến khích nhân viên tăng cường sử dụng AI và theo dõi lượng token như một chỉ số năng suất. Theo The New York Times, hồi tháng 3, nhân viên tại một số công ty như Meta và OpenAI từng cạnh tranh trên bảng xếp hạng nội bộ về lượng token sử dụng. Một nhân viên tại Anthropic được cho là đã tiêu tốn hơn 150.000 USD cho công cụ Claude Code trong một tháng.
Tuy nhiên, các doanh nghiệp đang chú trọng hơn đến hiệu quả chi phí. Một cách tiếp cận được giới phát triển phần mềm áp dụng là chuyển đổi mô hình theo từng nhiệm vụ: sử dụng mô hình tiên tiến, chi phí cao cho công việc phức tạp, đòi hỏi khả năng suy luận; đồng thời giao các nhiệm vụ đơn giản, lặp lại cho mô hình rẻ hơn. Cách làm này giúp phân bổ ngân sách phù hợp với mức độ khó của từng công việc.
Amazon cho biết chưa đặt giới hạn lượng token mà nhân viên được phép sử dụng. Dù vậy, công ty từng đóng một bảng xếp hạng nội bộ vào tháng 5 sau khi phát hiện nhân viên cố gắng tiêu thụ nhiều token chỉ để cải thiện thứ hạng. Điều này cho thấy doanh nghiệp muốn tránh tình trạng chỉ số sử dụng AI trở thành mục tiêu tự thân, thay vì phục vụ chất lượng sản phẩm và hiệu quả kinh doanh.
Quan điểm của Amazon cũng tương đồng với thông điệp Microsoft từng đưa ra cho đội ngũ phát triển nội bộ: ưu tiên kết quả mang lại cho khách hàng và doanh nghiệp thay vì tối đa hóa lượng token. Khi chi phí AI trở thành một phần đáng kể trong hoạt động công nghệ, việc lựa chọn mô hình phù hợp và đánh giá dựa trên kết quả thực tế ngày càng có ý nghĩa.
Sự thay đổi trong cách tiếp cận của Amazon cho thấy doanh nghiệp không chỉ quan tâm đến tốc độ phổ cập AI mà còn chú trọng cách sử dụng công nghệ có trách nhiệm và hiệu quả. Với kỹ sư phần mềm, năng lực chuyên môn, khả năng phán đoán và mức độ thấu hiểu sản phẩm vẫn là những yếu tố quan trọng để biến AI thành công cụ tạo ra giá trị thực tế.
