Chào mọi người, Vustech đây. Sáng hôm nay khi lướt lại những kỷ niệm cũ, tôi vô tình thấy lại bức ảnh chụp tại Nashtech năm 2018. Những gương mặt trong ban giám đốc cũ vào bình luận rôm rả làm tôi bồi hồi nhớ về một thời "tiền AI", khi mà mọi dòng code đều phải được vắt óc suy nghĩ và gõ xuống thủ công.
Thế giới bây giờ đã khác. Câu hỏi đặt ra không còn là "làm sao để code" mà là "làm sao để sống sót và thăng tiến khi AI có thể code nhanh hơn chúng ta". Hôm nay, tôi sẽ giải đáp một số thắc mắc của các bạn sinh viên và cả những bạn PM (Project Manager) đang loay hoay tìm chỗ đứng trong kỷ nguyên Agentic AI này.
Chọn Project để học Web: Đừng chỉ dừng lại ở "chạy được"
Một bạn sinh viên hỏi tôi: "Làm sao để tìm một project đủ tốt để học và làm trong thời đại AI này?".
Thực ra, một ứng dụng Web đủ tốt không chỉ là một ứng dụng có giao diện đẹp hay tính năng phức tạp. Nó phải đáp ứng được hai yếu tố: Functional Requirements (Yêu cầu chức năng) và Non-functional Requirements (Yêu cầu phi chức năng).
Nếu bạn mới bắt đầu, hãy thử làm một trang E-commerce (thương mại điện tử). Nghe có vẻ nhàm chán? Không hề, nếu bạn đi sâu vào chi tiết. Hãy thử giải bài toán UX (Trải nghiệm người dùng):
- Làm sao để khi người dùng chọn size "L", màu "Xanh", hệ thống ngay lập tức gray-out các lựa chọn không còn hàng?
- Làm sao để load hàng trăm bức ảnh sản phẩm mà không làm crash trình duyệt của người dùng? (Hint: Image resizing, Lazy loading).
Kỹ thuật có thể giúp bạn làm app chạy, nhưng UX tốt mới là thứ chạm vào cảm xúc người dùng. Hãy giỏi kỹ thuật, nhưng đừng quên giỏi cả UX. Đó là cách để bạn không trở nên "ngu ngơ" trước những sản phẩm trông bóng bẩy nhưng rỗng tuếch bên trong.
Sinh viên nên để AI code hay tự mình gõ phím?
Đây là câu hỏi gây tranh cãi nhất hiện nay: "Có nên đưa toàn bộ cho AI code để tối ưu hóa thời gian và chỉ tập trung vào review code?".
Lời khuyên chân thành của Vustech dành cho các bạn Junior: Hãy tập code và đặc biệt là tập DEBUG.
Tại sao? Vì AI hiện nay (dù là Agentic AI hay LLM) mới chỉ đáp ứng được khoảng 60% nhu cầu thực tế. Nó vẫn thường xuyên "ngốc nghếch" tạo ra những đoạn code có lỗi hoặc không tối ưu. Nếu bạn không có nền tảng để đọc hiểu và tự mình debug, bạn sẽ hoàn toàn bất lực khi AI đi vào ngõ cụt.
Tôi sẵn sàng bỏ ra 2.8 triệu mỗi tháng để mua các công cụ AI xịn nhất (như Cursor, Claude Dev…) để hỗ trợ công việc. Nhưng tôi dùng chúng để tiết kiệm thời gian gõ những thứ lặp đi lặp lại, còn những đoạn logic phức tạp hoặc lỗi hóc búa, tôi vẫn phải tự mình ra tay. Kỹ năng đọc hiểu code và debug chính là "King of Skills" giúp bạn kiểm soát được AI thay vì bị nó dẫn dắt.
PM có nên học văn bằng 2 về Khoa học máy tính?
Một bạn PM chia sẻ với tôi rằng bạn cảm thấy bị phụ thuộc vào developer, dự án chạy tới đâu hay tới đó và bạn muốn học thêm văn bằng 2 về CS (Computer Science) để "nói chuyện" được với team kỹ thuật.
Đây là một hướng đi dũng cảm nhưng cực kỳ vất vả. Để trở thành một "Content Manager" (Người quản lý có chuyên môn sâu), bạn phải nỗ lực gấp nhiều lần người khác. Bạn phải hy sinh thời gian chơi bời, giải trí để nghiên cứu về kiến trúc hệ thống, về AI, về Cloud.
Tuy nhiên, liệu bằng cấp có giải quyết được vấn đề? Chưa chắc. Cái bạn cần là sự thấu hiểu và khả năng quản trị rủi ro. Một PM giỏi không nhất thiết phải code giỏi hơn dev, nhưng phải đủ trình độ để detect được đâu là "rủi ro ảo" và đâu là "vấn đề thực".
Khi bạn có kiến thức nền tảng (Content), bạn sẽ có sự tự tin tuyệt đối. Bạn không sợ nhân viên bỏ dự án, không sợ bị dev "dắt mũi", vì bạn hiểu bản chất vấn đề và có thể thay thế bất kỳ role nào trong team nếu cần thiết (từ Tester, BA đến Architect). Đó là trạng thái "Đổi đá vá trời" mà mọi nhà lãnh đạo kỹ thuật đều hướng tới.
Lời kết: Đừng làm siêu nhân, hãy làm người dẫn dắt
Dù bạn là sinh viên hay PM, mục tiêu cuối cùng không phải là biến mình thành một siêu nhân biết tuốt để người khác dựa dẫm. Hãy dùng kiến thức của mình để định hướng, để bảo vệ và để giúp team phát triển.
Kỷ nguyên AI không đào thải những người biết code, nó đào thải những người "chỉ biết code" mà không hiểu mình đang làm gì. Hãy giữ cho mình một cái đầu lạnh để phân tích yêu cầu, một trái tim nóng để chăm chút cho UX và một đôi tay sẵn sàng debug khi mọi thứ đi lệch quỹ đạo.
Checklist cho hành động tiếp theo:
- Với sinh viên: Hãy chọn một dự án Open Source, đọc code của họ và tập debug một tính năng nhỏ.
- Với PM: Thay vì học code từ đầu, hãy học cách đặt câu hỏi "Tại sao?" cho mọi quyết định kỹ thuật của team.
- Với tất cả: Hãy coi AI là một "Junior Assistant" cần được hướng dẫn, đừng coi nó là "Master".
Chào quyết thắng và hẹn gặp lại các bạn trong những buổi Q&A tiếp theo!
Biên tập viên
Vustech
