“Khoảng 20% tổng số mã APEX được viết trong 30 ngày qua đến từ Agentforce ”, Jayesh Govindarajan, Phó chủ tịch cấp cao của Salesforce AI, đã nói với tôi trong một cuộc phỏng vấn gần đây. Nhóm của ông không chỉ theo dõi mã được tạo ra mà còn theo dõi mã thực sự được triển khai vào sản xuất. Các con số cho thấy sự tăng tốc không thể bỏ qua: 35.000 người dùng hoạt động hàng tháng, 10 triệu dòng mã được chấp nhận và các công cụ nội bộ tiết kiệm 30.000 giờ phát triển mỗi tháng.
Tuy nhiên, các nhà phát triển của Salesforce không hề biến mất. Họ đang tiến hóa.
“Phần lớn quá trình phát triển — ít nhất là những gì tôi gọi là bản thảo đầu tiên của mã — sẽ được viết bởi AI”, Govindarajan thừa nhận. “Nhưng những gì các nhà phát triển làm với bản thảo đầu tiên đó đã thay đổi cơ bản”.
Từ các dòng mã đến kiểm soát chiến lược: Làm thế nào các nhà phát triển đang trở thành phi công công nghệ
Kỹ thuật phần mềm luôn kết hợp sự sáng tạo với sự nhàm chán. Giờ đây, AI xử lý sự nhàm chán, thúc đẩy các nhà phát triển hướng tới sự sáng tạo.
“Bạn chuyển từ vai trò thuần túy kỹ thuật sang vai trò mang tính chiến lược hơn”, Govindarajan giải thích. “Không chỉ là ‘Tôi có thứ gì đó để xây dựng, vì vậy tôi sẽ xây dựng nó’, mà là ‘Chúng ta nên xây dựng cái gì? Khách hàng thực sự muốn gì?’”
Sự thay đổi này phản ánh những gián đoạn công nghệ khác. Khi máy tính thay thế tính toán thủ công, các nhà toán học không biến mất — họ giải quyết những vấn đề phức tạp hơn. Khi máy ảnh kỹ thuật số giết chết phòng tối, nhiếp ảnh mở rộng thay vì thu hẹp.
Salesforce tin rằng mã hoạt động theo cùng một cách. Khi AI cắt giảm chi phí tạo phần mềm, các nhà phát triển có được thứ mà họ luôn thiếu: thời gian.
Govindarajan cho biết: “Nếu trước đây mất nhiều tuần để tạo ra một nguyên mẫu hoạt động, thì bây giờ chỉ mất nhiều giờ”. “Thay vì cho khách hàng xem một tài liệu mô tả những gì bạn có thể xây dựng, bạn chỉ cần đưa cho họ phần mềm hoạt động. Sau đó, bạn lặp lại dựa trên phản ứng của họ”.
‘Vibe coding’ đã có mặt: Tại sao các kỹ sư phần mềm hiện đang điều phối AI thay vì nhập mọi lệnh
Các lập trình viên đã bắt đầu áp dụng cái gọi là ” mã hóa rung cảm ” — một thuật ngữ do đồng sáng lập OpenAI Andrej Karpathy đặt ra. Thực hành này bao gồm việc đưa ra các chỉ dẫn cấp cao cho AI thay vì các chỉ dẫn chính xác, sau đó tinh chỉnh những gì nó tạo ra.
Govindarajan cho biết: “Bạn chỉ cần đưa ra một loại chỉ dẫn cấp cao và để AI sử dụng khả năng sáng tạo của mình để tạo ra bản thảo đầu tiên”. “Nó sẽ không hoạt động chính xác như bạn muốn, nhưng nó cung cấp cho bạn thứ gì đó để chơi. Bạn tinh chỉnh một số phần của nó bằng cách nói rằng, ‘Cái này trông ổn, hãy làm thêm cái này nữa’ hoặc ‘Những nút đó không ổn, tôi không cần chúng'”.
Ông so sánh quá trình này với sự hợp tác âm nhạc: “AI thiết lập nhịp điệu trong khi nhà phát triển tinh chỉnh giai điệu”.
Trong khi AI vượt trội trong việc tạo ra các ứng dụng kinh doanh đơn giản, Govindarajan thừa nhận rằng nó có giới hạn. “Bạn có định xây dựng cơ sở dữ liệu thế hệ tiếp theo bằng mã hóa rung cảm không? Không có khả năng. Nhưng bạn có thể xây dựng một giao diện người dùng thực sự thú vị để thực hiện các cuộc gọi cơ sở dữ liệu và tạo ra một ứng dụng kinh doanh tuyệt vời không? Chắc chắn rồi.”
Yêu cầu chất lượng mới: Tại sao các chiến lược thử nghiệm phải phát triển khi AI tạo ra nhiều mã sản xuất hơn
AI không chỉ viết mã khác biệt — mà còn đòi hỏi kiểm soát chất lượng khác biệt. Salesforce đã phát triển Trung tâm kiểm tra Agentforce sau khi phát hiện ra rằng mã do máy tạo ra đòi hỏi các phương pháp xác minh mới.
“Đây là những hệ thống ngẫu nhiên,” Govindarajan giải thích. “Ngay cả với độ chính xác rất cao, vẫn tồn tại những kịch bản mà chúng có thể thất bại. Có thể nó thất bại ở bước 3, hoặc bước 4, hoặc bước 17 trong số 17 bước mà nó đang thực hiện. Nếu không có các công cụ kiểm tra phù hợp, bạn sẽ không biết được.”
Bản chất không xác định của đầu ra AI có nghĩa là các nhà phát triển phải trở thành chuyên gia về thử nghiệm ranh giới và thiết lập lan can. Họ không chỉ cần biết cách viết mã mà còn biết cách đánh giá mã.
Ngoài việc tạo mã: AI đang nén toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm như thế nào
Sự chuyển đổi này không chỉ giới hạn ở mã hóa ban đầu mà còn bao gồm toàn bộ vòng đời phần mềm.
Govindarajan cho biết: “Trong giai đoạn xây dựng, các công cụ hiểu được mã hiện có và mở rộng nó một cách thông minh, điều này giúp tăng tốc mọi thứ”. “Sau đó là thử nghiệm – tạo các bài kiểm tra hồi quy, tạo các trường hợp thử nghiệm cho mã mới – tất cả đều có thể xử lý được bằng AI”.
Tự động hóa toàn diện này tạo ra cái mà Govindarajan gọi là “một vòng lặp chặt chẽ hơn đáng kể” giữa ý tưởng và triển khai. Các nhà phát triển có thể thử nghiệm và tinh chỉnh càng nhanh thì họ càng có thể trở nên tham vọng hơn.
Tư duy thuật toán vẫn quan trọng: Tại sao các nguyên tắc cơ bản của khoa học máy tính vẫn cần thiết trong kỷ nguyên AI
Govindarajan thường xuyên đặt ra những câu hỏi lo lắng về tương lai của kỹ thuật phần mềm.
“Tôi liên tục được hỏi liệu mọi người có nên tiếp tục học khoa học máy tính hay không,” ông nói. “Câu trả lời là hoàn toàn có, vì tư duy thuật toán vẫn là điều cần thiết. Chia nhỏ các vấn đề lớn thành các phần có thể quản lý được, hiểu phần mềm nào có thể giải quyết được vấn đề nào, mô hình hóa nhu cầu của người dùng—những kỹ năng này trở nên có giá trị hơn chứ không phải ít hơn.”
Điều thay đổi là cách các kỹ năng này thể hiện. Thay vì gõ từng ký tự giải pháp, các nhà phát triển hướng dẫn các công cụ AI hướng đến kết quả tối ưu. Con người đưa ra phán đoán; máy móc cung cấp tốc độ.
“Bạn vẫn cần trực giác tốt để đưa ra hướng dẫn đúng đắn và đánh giá đầu ra”, Govindarajan nhấn mạnh. “Cần phải có khiếu thẩm mỹ thực sự để xem xét những gì AI tạo ra và nhận ra điều gì hiệu quả và điều gì không”.
Nâng cao chiến lược: Làm thế nào để các nhà phát triển trở thành đối tác kinh doanh thay vì người thực hiện kỹ thuật
Khi việc mã hóa trở nên phổ biến, vai trò của lập trình viên sẽ gắn kết trực tiếp hơn với chiến lược kinh doanh.
“Các nhà phát triển đang đảm nhiệm vai trò giám sát, hướng dẫn các tác nhân làm việc thay mặt họ,” Govindarajan giải thích. “Nhưng họ vẫn chịu trách nhiệm về những gì được triển khai. Trách nhiệm vẫn thuộc về họ.”
Sự nâng cao này giúp các nhà phát triển gần hơn với những người ra quyết định và xa hơn với các chi tiết triển khai—một sự thăng chức chứ không phải là sự loại bỏ.
Salesforce hỗ trợ quá trình chuyển đổi này bằng các công cụ được thiết kế cho từng giai đoạn: Agentforce for Developers xử lý việc tạo mã, Agent Builder cho phép tùy chỉnh và Agentforce Testing Center đảm bảo độ tin cậy. Cùng nhau, chúng tạo thành một nền tảng cho các nhà phát triển phát triển thành các vai trò mở rộng này.
Tầm nhìn của công ty thể hiện sự tương phản rõ rệt với câu chuyện “các nhà phát triển sẽ phải chịu số phận”. Thay vì tự mã hóa mình thành lỗi thời, các kỹ sư phần mềm thích nghi có thể thấy mình cần thiết hơn bao giờ hết.
Trong một lĩnh vực mà việc tái tạo là thường lệ, AI đại diện cho trình biên dịch mạnh mẽ nhất từ trước đến nay—biến đổi không chỉ cách viết mã mà còn cả người viết và lý do viết mã. Đối với các nhà phát triển sẵn sàng nâng cấp mô hình tinh thần của riêng họ, tương lai trông giống sự siêu việt hơn là sự chấm dứt.
