Chương trình được viết trên giấy

Giảng viên ở bộ môn nói gì?

Ở những năm cuối đại học, sinh viên ngày càng trao đổi nhiều hơn với giảng viên trong bộ môn của mình. Giải tích, vật lý, hóa học dần lùi lại phía sau — những môn từng bị coi là thừa ở các năm đầu. (Thực ra chúng đều cần thiết, nhưng đó là câu chuyện khác.) Phía trước là phát triển phần mềm, điều mà họ theo đuổi ngay từ đầu. Và đúng lúc ấy, giảng viên lại bắt đầu nói những điều không ngờ tới.

Còn sinh viên thì nóng lòng muốn có kết quả. Họ muốn làm ra một sản phẩm hoàn chỉnh, chạy được, rồi cài ngay lên chiếc máy tính gần nhất. Biết đâu còn bán được với giá vài chục nghìn rúp cho một công ty nhỏ không rành về máy tính, và chắc chắn cũng chẳng biết phần mềm được tạo ra như thế nào.

Nhưng giảng viên vẫn nhắc đi nhắc lại: hãy vẽ. Hãy phân tích, dựng sơ đồ, xác định các thực thể và mối quan hệ giữa chúng. Hãy nghĩ xem dữ liệu sẽ được lưu như thế nào, phân bố ra sao và đối tượng nào tham chiếu đến đối tượng nào.

Với sinh viên, những câu hỏi ấy nghe thật lạ. Lưu thế nào ư? Cứ đưa vào cơ sở dữ liệu là xong, mọi thứ sẽ ổn thôi.

Lỗi là ở công cụ

Rồi những chương trình làm ra vừa thiếu chỉn chu, vừa lúc chạy được lúc không. Có vẻ mọi thứ đều đã làm đúng — vậy chắc vấn đề nằm ở môi trường phát triển. Chúng chưa hoàn thiện. Cần những công cụ mới có thể tự vẽ mọi thứ “cho đúng”, nghĩa là đúng như cách chúng ta hình dung.

Nhưng lập trình viên nhìn bài toán không phải theo cách đã được dạy ở trường, mà theo cách họ hiện có thể nhìn nhận. Lập luận rất đơn giản: hãy cho tôi một công cụ, tôi sẽ thay đổi cả thế giới. Trong khi đó, chẳng ai nghĩ đến nền móng. Mà nền móng thì vẫn bị bỏ lại ở trường, cùng những lời giảng của thầy cô trong bộ môn.

AI xuất hiện — và câu chuyện lại lặp lại

Rồi xuất hiện những ý tưởng đầy tham vọng, những ngôn ngữ mới và các tác nhân AI thông minh, chỉ cần nói nửa câu đã hiểu ý bạn. Và câu chuyện lại lặp lại. Tác nhân AI viết ra đúng thứ mà chính bạn chưa thể vẽ thành sơ đồ, phân tích và chia nhỏ thành từng phần. Chỉ là nó làm nhanh hơn.

Nếu trong đầu bạn chưa có mô hình dữ liệu, tác nhân AI cũng sẽ không tự nghĩ ra mô hình ấy. Nó sẽ nhanh chóng và đầy tự tin viết mã dựa trên những gì mơ hồ mà nó nhận được ở đầu vào.

Tổ chức nghiên cứu độc lập METR đã thực hiện một thí nghiệm đáng chú ý. Các lập trình viên giàu kinh nghiệm giải quyết những nhiệm vụ thực tế ngay trong các dự án của mình: một phần có sử dụng công cụ AI, phần còn lại thì không. Khi dùng AI, họ mất nhiều thời gian hơn 19%, dù bản thân lại tin rằng mình đã làm nhanh hơn 20% (METR, 2025). Sau đó, nhóm tác giả lưu ý rằng các công cụ đã mạnh hơn kể từ thời điểm nghiên cứu và những con số ấy không còn phản ánh tình hình hiện tại (METR, 2026). Nhưng chính khoảng cách giữa cảm nhận và thực tế đã nói lên nhiều điều: tốc độ viết mã chưa phải là tốc độ tạo ra một chương trình.

Làm việc trên giấy không phải là thủ tục quan liêu

Tiêu chuẩn của Nga về xây dựng hệ thống tự động hóa chia công việc thành tám giai đoạn và gần ba mươi bước. Khảo sát, xác định yêu cầu, xây dựng ý tưởng tổng thể, lập đặc tả kỹ thuật, thiết kế sơ bộ và thiết kế kỹ thuật. Bản thân việc phát triển chương trình chỉ là một bước trong giai đoạn “Tài liệu triển khai” (GOST R 59793-2021, Rosstandart). Những người biên soạn tiêu chuẩn này hiểu rất rõ các dự án “cứ viết mã ngay đã” thường kết thúc như thế nào.

Giấy ở đây không phải là một chồng tài liệu để báo cáo. Đó là nơi để suy nghĩ. Các thực thể, mối quan hệ, luồng dữ liệu, ranh giới trách nhiệm — tất cả những gì có thể dễ dàng sửa bằng cục tẩy, nhưng sẽ rất tốn kém nếu phải sửa trong một hệ thống đang vận hành.

Còn bao nhiêu phần dành cho việc viết mã?

Và câu hỏi lại xuất hiện: cuối cùng, bao nhiêu phần công việc phát triển phần mềm diễn ra trên giấy?

Trước đây, người ta nói là 70–30. Ngày nay, khi tác nhân AI đảm nhận việc viết mã, phần công việc trên giấy có thể lên đến 98%, thậm chí 99%.

Điều cốt lõi còn lại với lập trình viên là suy nghĩ. Đúng như những gì giảng viên đã nói ở trường.