Sự phát triển của AI
2022 — ChatGPT mở đầu làn sóng AI tạo sinh
Ngày 30/11/2022, OpenAI ra mắt ChatGPT, giúp người dùng trò chuyện, đặt câu hỏi và tạo nội dung bằng ngôn ngữ tự nhiên, đưa AI đến gần hơn với công chúng.
2023 — AI tiến bộ về suy luận và đa phương thức
OpenAI giới thiệu GPT-4 vào tháng 3, hỗ trợ xử lý văn bản và hình ảnh. Tháng 12, Google ra mắt Gemini 1.0, thúc đẩy sự phát triển của AI đa phương thức.
2024 — AI có thể nghe, nhìn và nói
GPT-4o ra mắt với khả năng tương tác bằng giọng nói và hình ảnh gần thời gian thực. OpenAI giới thiệu o1, tập trung vào khả năng suy luận chuyên sâu, trong khi Google phát triển Gemini 2.0 hướng tới AI Agent.
Nguồn: GPT-4o · OpenAI o1 · Gemini 2.0
2025 — AI chuyển từ trả lời sang hành động
Các mô hình Gemini 2.5, OpenAI o3 và GPT-5 tiếp tục cải thiện khả năng suy luận, lập trình và sử dụng công cụ. AI Agent dần trở thành một xu hướng đáng chú ý trong tự động hóa công việc.
Nguồn: Gemini 2.5 · OpenAI o3 · GPT-5
2026 — AI trở thành công cụ làm việc quan trọng
AI ngày càng được tích hợp vào lập trình, nghiên cứu, phân tích dữ liệu và tự động hóa doanh nghiệp. Theo Stanford AI Index 2026, năng lực AI tiếp tục tăng mạnh, nhưng độ tin cậy và an toàn vẫn là những thách thức cần được giải quyết.
Chỉ trong khoảng 4 năm, AI đã phát triển từ những chatbot tạo văn bản thành các hệ thống có khả năng suy luận, sử dụng công cụ và hỗ trợ thực hiện những công việc phức tạp.
Ảnh hưởng đến mình
Mình là một người tiếp cận công nghệ AI khá chậm. Khi mới vào công ty, mình chỉ biết AI có thể giúp mình research nhanh hơn so với cách tìm kiếm thông thường. Tuy nhiên, kết quả AI đưa ra vẫn có thể sai, code vẫn có bug và mình vẫn phải tự kiểm tra, chỉnh sửa lại cho đúng ý.
Sau khoảng 2 tháng làm việc tại công ty hiện tại, mình được điều sang một dự án nghiên cứu với mục đích ứng dụng AI vào công việc.
Ban đầu, mình chẳng hiểu gì về mấy cái workflow cả. Nào là hook, skill, rồi đủ thứ khái niệm khác... Mãi sau này mình mới hiểu AI Agent là gì và bắt đầu nhận ra những gì nó có thể làm được.
Cũng từ đó, mình dần lún sâu vào việc phụ thuộc vào AI lúc nào không hay. Từ đọc task, fix bug cho đến viết docs, gần như mọi thứ trong quy trình làm việc của mình đều có sự tham gia của AI. Thay vì tự tìm hiểu vấn đề trước, mình bắt đầu có thói quen hỏi AI ngay khi gặp khó khăn.
Mãi cho đến khi xem được video của anh Phạm Huy Hoàng (@toiicodedaoblog), mình mới bắt đầu nhìn lại cách bản thân đang làm việc.
Mình nhận ra rằng khả năng tư duy, thói quen tự tìm tòi và một số kỹ năng của bản thân đã ít được sử dụng hơn trước. Không hẳn là mình không còn những kỹ năng đó, mà là mình đang dần quen với việc để AI làm thay những phần đáng lẽ bản thân nên tự suy nghĩ.
Mình đã suy nghĩ khá nhiều về chuyện này, về cách mình cần thay đổi. Không phải loại bỏ hoàn toàn AI khỏi công việc, mà là học cách sử dụng nó sao cho hợp lý, để AI hỗ trợ mình thay vì mình phụ thuộc vào nó.
Về chuyện này, có lẽ mình sẽ chia sẻ rõ hơn trong một bài viết khác.
AI đã biến một bộ phận dev trở nên "thối não" như thế nào?
Ở công ty mình có hai người mà cách sử dụng AI của họ đôi khi khiến mình khá khó chịu. Một là sếp mình, hai là một anh tiền bối trong team.
Vì sao? Vì theo góc nhìn của mình, cả hai đang có phần tin tưởng và đề cao AI quá mức.
Sếp mình thì gần như lúc nào cũng làm việc với AI, prompt rất bài bản, kiểu: "Hãy tưởng tượng bạn là chuyên gia này, chuyên gia kia..." rồi yêu cầu AI giải quyết một vấn đề nào đó.
Mình không có vấn đề gì với việc sử dụng AI để tham khảo ý tưởng. Nhưng đôi khi mình thấy sếp hỏi AI về những vấn đề chuyên môn ngay cả khi đang ngồi cùng những người phụ trách mảng đó. Có lần mình còn nghe sếp prompt ngay trước mặt anh lead team Marketing.
Lúc đó mình chỉ nghĩ: Ủa, sao không trao đổi trực tiếp với người đang phụ trách nhỉ? Biết đâu một cuộc thảo luận giữa những người có kinh nghiệm thực tế lại mang đến góc nhìn tốt hơn?
Thỉnh thoảng, sếp cũng chia sẻ vào nhóm công ty những tin tức như công ty A sa thải bao nhiêu nhân sự để ứng dụng AI, hay AI đã giải quyết được một vấn đề mà con người phải mất rất nhiều năm mới làm được.
Mình hiểu rằng những thông tin đó có thể nhằm khuyến khích mọi người cập nhật công nghệ. Nhưng nếu chỉ nhìn vào những thành tựu của AI mà bỏ qua bối cảnh, giới hạn và vai trò của con người, mình nghĩ chúng ta rất dễ có cái nhìn thiếu cân bằng.
Người thứ hai là một anh tiền bối trong team.
Anh ấy cũng rất quan tâm đến AI và thường xuyên áp dụng nó vào công việc. Điều khiến mình khó chịu không phải là chuyện anh ấy dùng AI, mà là cách anh ấy tiếp nhận ý kiến từ người khác.
Đôi khi, anh đưa ra một vấn đề để mọi người cùng trao đổi. Anh em trong team góp ý, phần lớn dựa trên kinh nghiệm và những tình huống đã gặp thực tế. Nhưng thay vì cùng phân tích xem ý kiến nào hợp lý, anh lại copy nguyên câu trả lời của mọi người vào AI rồi nhờ nó phản biện.
Mình thấy việc dùng AI để tìm thêm góc nhìn không có gì sai. Vấn đề nằm ở chỗ, nếu câu trả lời của AI luôn được xem là căn cứ để bác bỏ ý kiến người khác, thì cuộc thảo luận còn ý nghĩa gì nữa?
Anh muốn phát triển, muốn lên level, nhưng theo những gì mình quan sát được, đôi khi anh lại khó tiếp nhận góp ý từ chính những người đang làm việc cùng mình.
Dần dần, mình cảm thấy khá lạc lõng trong môi trường công sở.
Khi mà những câu như "Brainstorm với AI đi em", "Tận dụng sức mạnh của AI đi" xuất hiện ngày càng nhiều, mình bắt đầu tự hỏi: Chúng ta đang sử dụng AI để làm việc hiệu quả hơn, hay đang dần giao luôn cả việc suy nghĩ cho nó?
Những kỹ năng vốn rất quan trọng với một lập trình viên như debug, đọc hiểu code, phân tích vấn đề, phản biện và tư duy thiết kế giải pháp liệu có đang bị chúng ta ít chú trọng hơn?
Mình không nghĩ AI tự nhiên khiến những kỹ năng đó biến mất. Nhưng nếu gặp vấn đề gì cũng hỏi AI, nhận task thì đưa AI đọc, có bug thì bảo AI fix, code chạy được là merge mà không thực sự hiểu chuyện gì đang diễn ra, thì về lâu dài chúng ta sẽ học được gì từ quá trình đó?
Một chuyện khác mình thường thấy trong các cộng đồng công nghệ là tâm lý FOMO mỗi khi có model, framework hay skill AI mới xuất hiện.
Cứ có công nghệ mới là lại muốn thử làm app này, web kia. Điều đó vốn chẳng có gì xấu, vì thử nghiệm cũng là một cách học.
Nhưng đôi khi, sau tất cả những lời giới thiệu về sức mạnh của công nghệ mới, sản phẩm cuối cùng lại chỉ là một trang todo list, một ứng dụng ghi chú hay một website có chức năng tương tự hàng trăm sản phẩm đã tồn tại.
Mình không phủ nhận giá trị của những dự án nhỏ, đặc biệt là khi chúng được xây dựng với mục đích học tập. Điều khiến mình băn khoăn là khi chúng ta quá tập trung vào việc AI có thể tạo ra sản phẩm nhanh đến mức nào, mà ít quan tâm đến việc sản phẩm đó thực sự giải quyết vấn đề gì.
Trước đây, khi muốn xây dựng một sản phẩm, ít nhất chúng ta phải suy nghĩ về vấn đề cần giải quyết, cách thiết kế, triển khai và những đánh đổi trong quá trình phát triển.
Còn bây giờ, đôi khi câu hỏi đầu tiên lại là: "Dùng AI nào để làm cái này nhanh nhất?"
2026 — AI Agent thúc đẩy sự bùng nổ hoạt động lập trình
Theo GitHub (06/10/2026), các lập trình viên và AI Agent đã tạo ra 7,38 tỷ commit chỉ trong tháng 9/2026, tăng hơn 5 lần so với cùng kỳ năm 2025. Tổng hoạt động Git cũng tăng hơn gấp đôi trong khoảng một năm.
Nguồn: GitHub Engineering (2026)
Nhìn vào những con số này, có thể thấy hoạt động phát triển phần mềm đang tăng rất nhanh, trong đó các hệ thống tự động và AI Agent ngày càng đóng vai trò đáng chú ý.
Nhưng mình nghĩ số lượng commit không phản ánh đầy đủ chất lượng phần mềm hay năng suất thực sự của lập trình viên. Một dự án có hàng nghìn commit chưa chắc đã tốt hơn một dự án chỉ có vài trăm commit.
Tương tự, khi nhìn vào những repository có nhiều star trên GitHub, mình nhận thấy khá nhiều dự án liên quan đến AI đang thu hút sự quan tâm lớn. Trong khi đó, có những repository mình đánh giá là hữu ích và chất lượng nhưng lại ít được chú ý hơn.
Tất nhiên, số lượng star cũng không phải thước đo tuyệt đối cho chất lượng dự án. Nhưng điều này khiến mình tự hỏi: Liệu chúng ta có đang quá quan tâm đến những gì mới mẻ, những gì AI có thể tạo ra, mà ít dành thời gian hơn cho giá trị thực tế của sản phẩm?
Ngày càng có nhiều cuộc thảo luận về việc AI sẽ thay thế lập trình viên, thị trường việc làm khó khăn hơn và những kỹ năng nào sẽ còn cần thiết trong tương lai.
Mình không biết AI sẽ thay đổi ngành lập trình đến mức nào, cũng không nghĩ có thể kết luận rằng AI sẽ thay thế hoàn toàn dev.
Nhưng có một điều khiến mình lo ngại: Nếu chúng ta quá phụ thuộc vào AI mà không tiếp tục rèn luyện tư duy và kỹ năng chuyên môn, thì chính chúng ta đang tự khiến bản thân khó thích nghi hơn với những thay đổi trong tương lai.
Kết bài
Đây chỉ là quan điểm và trải nghiệm cá nhân của mình sau một thời gian đi làm, sử dụng AI và theo dõi một số cộng đồng công nghệ.
Mình không nghĩ AI xấu, và vibe coding cũng không có gì sai. Đặc biệt với những người không chuyên về lập trình, AI có thể giúp họ tự xây dựng app hoặc website để phục vụ nhu cầu cá nhân và tối ưu công việc.
Mình cũng biết có nhiều người rất giỏi, ứng dụng AI vào công việc một cách hợp lý và hiệu quả. Bản thân mình đã học hỏi được khá nhiều từ họ.
Điều mình muốn nói đến không phải là việc chúng ta có nên dùng AI hay không, mà là cách chúng ta sử dụng nó.
Nếu quá tin tưởng vào AI, cho rằng chỉ cần bản thân cộng với AI là có thể giải quyết mọi thứ, thì có lẽ chúng ta cũng nên nhìn lại. Không phải vì AI không đủ tốt, mà vì đôi khi việc tự tìm hiểu, mắc lỗi và giải quyết vấn đề cũng chính là cách một lập trình viên phát triển.
Có thể hôm nay AI giúp chúng ta hoàn thành công việc nhanh hơn. Nhưng nếu một ngày không có AI, liệu chúng ta còn đủ khả năng hiểu, đánh giá và giải quyết những vấn đề mà mình đang làm hay không?
Đó cũng là câu hỏi mình đang tự đặt ra cho bản thân.
P/S: Đây là bài viết đầu tiên của mình nên cách diễn đạt và góc nhìn chắc chắn vẫn còn nhiều hạn chế. Nếu có quan điểm khác hoặc trải nghiệm tương tự, mọi người có thể góp ý và chia sẻ thêm nha ^^