Chủ tịch OpenAI cho biết AI hiện viết 80% mã nguồn cho các kỹ sư

(P1 - Lede) Chủ tịch OpenAI Greg Brockman cho biết các công cụ trí tuệ nhân tạo đã tiến bộ từ một chức năng hỗ trợ nhỏ thành việc tạo ra tới 80% mã nguồn cho các kỹ sư phần mềm. Tuyên bố này chỉ ra mức tăng năng suất khổng lồ và củng cố luận điểm đầu tư cho các công ty tập trung vào AI như Microsoft, Google và Nvidia, đồng thời báo hiệu một sự tái cấu trúc cơ bản của thị trường lao động công nghệ.

(P2 - Authority) "AI giúp các kỹ sư làm việc hiệu quả hơn thay vì thay thế họ," Boston Consulting Group kết luận trong một báo cáo gần đây. Quan điểm này được lặp lại bởi các nhà lãnh đạo như CEO ServiceNow Bill McDermott, người đã cam kết đào tạo lại những nhân viên có vai trò bị ảnh hưởng bởi AI đại lý, chuyển họ sang vị trí quản lý hoặc các vị trí nội bộ khác.

(P3 - Details) Tác động đã có thể thấy rõ trong dữ liệu lao động, mặc dù các tín hiệu còn mâu thuẫn. Một nghiên cứu của Stanford cho thấy sự sụt giảm 16% trong việc làm đầu sự nghiệp đối với các công việc tiếp xúc với AI kể từ cuối năm 2022, và các bài đăng tuyển dụng phát triển phần mềm trên trang web tìm việc Indeed đã giảm 53%. Tuy nhiên, BCG nhận thấy rằng tổng số lượng kỹ sư phần mềm vẫn tăng trưởng, mặc dù ở mức tốc độ hàng năm 2% chậm hơn nhiều kể từ khi ChatGPT ra mắt công chúng. Lương khởi điểm cho sinh viên ngành khoa học máy tính thậm chí dự kiến sẽ tăng gần 7% so với cùng kỳ năm ngoái, theo Hiệp hội các trường đại học và nhà tuyển dụng quốc gia.

(P4 - Nut Graf) Hệ quả chính không phải là sa thải hàng loạt mà là sự chậm lại trong tuyển dụng mà các nhà kinh tế gọi là "sự đóng băng lớn". Các công ty đang đạt được sản lượng cao hơn với lực lượng lao động hiện có, giảm nhu cầu tuyển mới và thu hẹp nguồn cung cho nhân tài cấp thấp. Đối với các nhà đầu tư, xu hướng này có thể thúc đẩy biên lợi nhuận tại các công ty công nghệ lớn nhưng cũng báo hiệu những rủi ro dài hạn đối với việc phát triển nhân tài và đổi mới nếu thị trường việc làm cấp thấp tiếp tục bị thu hẹp.

Sự chuyển dịch sang AI đại lý

Sự gia tốc trong khả năng lập trình bắt nguồn từ việc vượt ra ngoài AI tạo tạo đơn giản, vốn xử lý các tác vụ rời rạc như soạn thảo văn bản, để tiến tới AI đại lý tiên tiến hơn. Các hệ thống này có thể giải quyết các mục tiêu rộng lớn hơn bằng cách chia nhỏ công việc thành các tác vụ phụ, di chuyển qua các hệ thống và sửa đổi cách tiếp cận của chúng với sự can thiệp hạn chế của con người. Trọng tâm đang chuyển từ tự động hóa tác vụ sang tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc.

Các tổ chức tài chính lớn đang đi đầu trong việc áp dụng này. JPMorgan Chase, với ngân sách công nghệ 19,8 tỷ USD, đang triển khai các hệ thống đại lý trong kỹ thuật phần mềm để cung cấp cho các nhà phát triển nhiều ngữ cảnh hơn nhằm xử lý các tác vụ phức tạp. Lori Beer, Giám đốc CNTT toàn cầu của ngân hàng, xác nhận rằng các kỹ sư cao cấp hiện dành nhiều thời gian hơn để tạo ra các đặc tả và đánh giá mã do AI tạo ra, thay vì viết từ đầu. Ngân hàng đã triển khai cho 200.000 nhân viên bộ công cụ LLM nội bộ để xây dựng các trợ lý AI của riêng họ.

Mô hình này nhất quán giữa các lĩnh vực. Salesforce đã cắt giảm khoảng 4.000 vai trò dịch vụ khách hàng sau khi các đại lý AI bắt đầu xử lý khoảng một nửa các tương tác khách hàng, và IBM đã loại bỏ 200 vị trí nhân sự sau khi hệ thống "AskHR" của họ tự động hóa các câu hỏi thông thường của nhân viên. Đây không phải là những đợt cắt giảm rộng rãi, mà là sự giảm thiểu chính xác trong các quy trình làm việc hiện được AI quản lý từ đầu đến cuối.

Đóng băng tuyển dụng, không phải làn sóng sa thải

Trong khi các tiêu đề thường tập trung vào việc loại bỏ việc làm, tác động tức thời hơn là sự chậm lại rõ rệt trong tuyển dụng, vốn đã giảm xuống mức cuối cùng được thấy vào năm 2010 khi tỷ lệ thất nghiệp gần 10%. Các công ty không sa thải nhân viên hiện có mà lặng lẽ đóng băng việc thay thế những người lao động rời đi. Một cuộc khảo sát gần đây của McKinsey cho thấy trong khi 43% công ty kỳ vọng AI không có tác động đến quy mô lực lượng lao động, thì 32% kỳ vọng sẽ giảm ít nhất 3% lực lượng nhân viên của họ trong vòng một năm—một sự cắt giảm phần lớn có thể được đáp ứng thông qua sự hao hụt tự nhiên.

Điều này tạo ra một nghịch lý cho thị trường lao động. Thất nghiệp vẫn ở mức thấp lịch sử khoảng 4%, nhưng niềm tin vào thị trường việc làm đã giảm sút. Tỷ lệ lao động Hoa Kỳ tin rằng đây là thời điểm tốt để tìm một công việc chất lượng đã giảm từ 70% vào năm 2022 xuống chỉ còn 28% gần đây. Sinh viên tốt nghiệp đại học hiện bi quan hơn những người không có bằng cấp, một sự đảo ngược của các xu hướng lịch sử. Kết quả là cảm giác trì trệ ngày càng tăng, nơi có ít con đường cấp thấp hơn để tích lũy kinh nghiệm và thăng tiến.

Chiến lược AI Mở so với Đóng

Khi các công ty tích hợp AI vào chu kỳ phát triển của họ, một sự phân hóa chiến lược đang xuất hiện giữa các cách tiếp cận mở và đóng. Canonical, công ty đứng sau Ubuntu Linux, đang tích hợp AI với ưu tiên rõ ràng cho các mô hình mã nguồn mở và suy luận trên thiết bị. Chiến lược này, được vạch ra bởi Phó Chủ tịch Kỹ thuật Jon Seager, ưu tiên quyền kiểm soát của người dùng và quyền riêng tư, cho phép các nhà phát triển chọn công cụ AI nào để sử dụng và chạy chúng tại địa phương.

Điều này trái ngược hoàn toàn với chiến lược của Microsoft, vốn gắn chặt các dịch vụ Copilot của mình vào đám mây Azure độc quyền. Mặc dù mạnh mẽ, cách tiếp cận này tạo ra sự ràng buộc với nhà cung cấp và tập trung hóa việc xử lý dữ liệu. Đối với các nhà đầu tư, sự phân hóa này đưa ra một lựa chọn: hệ sinh thái tích hợp, biên lợi nhuận cao của Microsoft so với mô hình mã nguồn mở linh hoạt, tiềm năng chi phí thấp hơn được ủng hộ bởi các công ty như Canonical. Sự thành công của các triết lý cạnh tranh này sẽ định hình tương lai của phát triển phần mềm và thị trường công cụ AI trị giá hàng tỷ đô la.

Bài viết này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.