Kỹ sư trưởng Google: Team tôi mất cả năm mới làm xong giải pháp, dùng AI đối thủ chỉ cần 1 giờ

Một bài đăng tưởng chừng bình thường của kỹ sư Google đã nhanh chóng lan truyền với tốc độ chóng mặt khi thu hút 4 triệu lượt xem, châm ngòi cho cuộc tranh luận về tốc độ phát triển chóng mặt của công cụ AI lập trình và ý nghĩa của nó đối với ngành phát triển phần mềm truyền thống.

Jaana Dogan, Kỹ sư trưởng tại Google chịu trách nhiệm cho Gemini API, gần đây đã chia sẻ một trải nghiệm gây chấn động. Khi thử nghiệm Claude Code của Anthropic - một công cụ AI được thiết kế để hỗ trợ viết và tổ chức code - cô đưa cho nó một vấn đề mà team của cô đã làm việc trong gần một năm.

Điều khiến cô ngạc nhiên là Claude đã tạo ra thứ gì đó rất giống với giải pháp của Google chỉ trong vòng 60 phút. "Tôi không đùa và điều này không buồn cười. Chúng tôi đã cố xây dựng điều này từ năm ngoái. Tôi đưa Claude một mô tả và nó tạo ra những gì chúng tôi xây năm ngoái trong một giờ,".

Nhiệm vụ mà Dogan đề cập liên quan đến việc thiết kế các hệ thống quản lý nhiều Tác nhân AI làm việc cùng nhau - giống như điều khiển giao thông nhưng dành cho các bot AI. Team của Google đã khám phá nhiều cách tiếp cận khác nhau nhưng chưa đi đến thiết kế cuối cùng.

Để thử nghiệm Claude một cách công bằng, Dogan tránh sử dụng bất kỳ dữ liệu nội bộ nào và thay vào đó đóng khung một phiên bản đơn giản hóa của vấn đề bằng các ý tưởng công khai. Prompt của cô chỉ có 3 đoạn văn ngắn, không có thông tin độc quyền hay thủ thuật ẩn nào.

Sau khi bài đăng thu hút hàng triệu lượt xem, Dogan đã lên tiếng làm rõ để tránh hiểu lầm. Sự thật là Google không phải "không làm được" mà đã xây dựng thành công nhiều phiên bản khác nhau của hệ thống này. Vấn đề nằm ở chỗ mỗi phiên bản đều có ưu và nhược điểm riêng, khiến team khó quyết định nên chọn giải pháp nào. Khi Dogan đưa những ý tưởng tốt nhất mà team đã nghiên cứu cho Claude Code, công cụ AI này tạo ra một phiên bản demo khá tốt chỉ trong khoảng một giờ.

Dogan nhấn mạnh rằng phiên bản Claude tạo ra chỉ là "toy version" - một mô hình thử nghiệm đơn giản, chưa đủ tiêu chuẩn để đưa vào sản xuất thực tế. Tuy nhiên, nó là một điểm khởi đầu hữu ích. Điều làm cô ngạc nhiên là mặc dù không đưa ra những chỉ dẫn chi tiết về cách thiết kế, Claude Code vẫn tự động đưa ra một số gợi ý thiết kế khá hay.

Câu chuyện này phơi bày một vấn đề lớn hơn về cách các tổ chức lớn làm việc. Trong 12 tháng vừa qua, các team nội bộ của Google mất phần lớn thời gian với hàng loạt cuộc họp, tranh luận về cách tiếp cận nào tốt hơn, và chờ đợi sự đồng thuận từ nhiều bộ phận khác nhau – một vấn đề hoàn toàn do sự quan liêu của tổ chức và không liên quan đến kỹ thuật – một điểm nghẽn mà các hệ thống AI không hề gặp phải.

Nhưng đây có phải câu trả lời cho câu hỏi rằng liệu các kỹ sư phần mềm có trở nên lỗi thời hay không?

Trên thực tế, câu hỏi cần thiết hơn là công việc của kỹ sư sẽ thay đổi như thế nào. Nếu AI có thể gói gọn một năm làm việc thành một giờ hoạt động, thì khả năng viết code không còn là điều quyết định nữa mà là khả năng tư duy rõ ràng về kiến trúc hệ thống và ra quyết định đúng đắn.

Bà Dogan giải thích rằng việc trở thành một kỹ sư giỏi đòi hỏi nhiều năm học tập và tích lũy kinh nghiệm. Bạn cần thời gian để hiểu sâu về sản phẩm, rút ra những bài học từ các dự án trước và xây dựng những giải pháp có thể tồn tại lâu dài. Nhưng một khi đã có được kiến thức và hiểu biết đó, việc xây dựng lại hệ thống trở nên đơn giản hơn nhiều.

"Ngày nay, việc lấy kiến thức của bạn và xây dựng lại nó hoàn toàn dễ dàng, điều mà trước đây không thể làm được," cô viết. Lợi ích của việc xây từ đầu là bạn không phải kéo theo những đoạn code cũ kỹ hoặc các quyết định thiết kế không còn phù hợp nữa.

Vì vậy, trong tương lai, có thể kỹ sư sẽ dành ít thời gian hơn cho việc viết code và nhiều thời gian hơn cho việc định nghĩa rõ ràng vấn đề cần giải quyết, kiểm tra xem kết quả AI tạo ra có đúng không, và tích hợp các giải pháp vào hệ thống phức tạp. Với tốc độ phát triển chóng mặt của AI chỉ trong thời gian ngắn ngủi vài năm vừa qua, có thể điều này sẽ đến rất nhanh trong tương lai.

Câu trả lời của bà Dogan khiến nhiều người nhận ra câu trả lời cho câu hỏi trên: AI có thể chưa thay thế bảng trắng hay đồ ăn nhẹ, nhưng chắc chắn có thể thay thế một năm cuộc họp. Đây không phải là về việc AI thay thế kỹ sư, mà là về việc nó thay đổi cách chúng ta làm việc và những kỹ năng nào thực sự có giá trị trong tương lai.