01/10/2026 · VietTechies · Biên tập
Việc áp dụng các công cụ lập trình tự động (agentic coding) đang làm thay đổi căn bản tốc độ phát triển phần mềm. Tuy nhiên, đợt tăng năng suất ban đầu có thể dẫn đến những thách thức về độ phức tạp trong dài hạn thay vì giảm tải khối lượng công việc vĩnh viễn. Dù các trợ lý tự động giúp kỹ sư hoàn thành nhiệm vụ chỉ trong một khoảng thời gian ngắn so với phương pháp truyền thống, các mô hình phát triển phần mềm trong lịch sử cho thấy sự gia tăng hiệu quả này cuối cùng sẽ thay đổi mức kỳ vọng chuẩn trong toàn ngành.
Từ thời gian rảnh ẩn đến khối lượng công việc mở rộng
Khi lập trình viên lần đầu tiên đạt được mức tăng năng suất vượt bậc nhờ công cụ AI, kết quả tức thì thường là có thêm thời gian đệm chưa được tiết lộ, đôi khi còn gọi là thời gian rảnh ẩn. Trong giai đoạn đầu này, kỳ vọng của cấp quản lý vẫn duy trì theo mốc thời gian truyền thống, cho phép các kỹ sư giữ nguyên sản lượng tiêu chuẩn trong khi sử dụng sự hỗ trợ tự động cho các tác vụ lặp lại.
Dù vậy, khi nhận thức của tổ chức về năng lực AI tăng lên, kỳ vọng về sản lượng sẽ được điều chỉnh tăng theo. Việc áp dụng các nguyên lý như Định luật Parkinson và Nghịch lý Jevons vào phát triển phần mềm cho thấy hiệu suất tăng lên sẽ làm giảm chi phí sản xuất, từ đó thúc đẩy tổng nhu cầu về sản lượng phần mềm và lấp đầy thời gian tiết kiệm được bằng các yêu cầu tính năng mới.
Tiền lệ lịch sử và nợ kỹ thuật gia tăng
Sự chuyển dịch này phản ánh các bước chuyển mình công nghệ trước đây trong ngành phần mềm. Việc phát triển giao diện GUI trên máy tính trước kia đòi hỏi viết lượng lớn mã nguồn thủ công để hiển thị các yếu tố cửa sổ cơ bản. Tuy nhiên, các công cụ phát triển trực quan xuất hiện đã đơn giản hóa việc tạo UI, dẫn thẳng đến các giao diện người dùng phức tạp hơn thay vì làm giảm quy mô đội ngũ kỹ sư. Tương tự, các trang web tĩnh thô sơ ban đầu cũng dần nhường chỗ cho các ứng dụng web phức tạp khi năng lực của các framework được cải thiện.
Thay vì cắt giảm tổng số lượng lập trình viên, năng lực nâng cao cho phép các tổ chức giải quyết danh sách công việc tồn đọng lớn hơn và phát hành sản phẩm nhanh hơn. Hạn chế chính của tốc độ đẩy nhanh này là sự tích tụ nhanh chóng độ phức tạp của mã nguồn. Việc tạo ứng dụng ở tốc độ cao hơn đi kèm rủi ro tích lũy nợ kỹ thuật với tốc độ tương ứng, đòi hỏi phải bảo trì và tối ưu hóa mã nguồn (refactoring) liên tục để quản lý cơ sở mã nguồn ngày càng mở rộng.
Ảnh minh họa do AI tạo, không phải ảnh tư liệu.