LLM và Chuyện "Năng Suất Gấp 10 Lần": Thật Hay Chỉ Là Nổ?

Lê Lân

14/07/2025

Tác Động Của Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) Đến Việc Viết Code: Hiểu Đúng Để Ứng Dụng Hiệu Quả

Mở Đầu

Các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) đang thay đổi cách thức phát triển phần mềm theo những cách mà không phải ai cũng ngờ tới.

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng phát triển, các LLMs như GPT-4, Codex,... đã được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực lập trình. Nhiều công ty AI tự tin khẳng định rằng họ sử dụng AI cho khoảng 40% lượng code được tạo ra, trong khi các “ông lớn” công nghệ lại tập trung tích hợp AI vào quy trình và hệ thống nội bộ của họ. Tuy nhiên, các startup lại có quan điểm khá đa dạng về sự hỗ trợ của AI — có người đánh giá cao lợi ích, số khác lại cho rằng AI làm quá trình phát triển trở nên cồng kềnh hơn.

Bài viết này sẽ phân tích sâu hơn về thực trạng sử dụng LLMs trong viết code, giúp bạn hiểu rõ hiệu quả thật sự và những thách thức đang tồn tại, từ đó đưa ra cách ứng dụng phù hợp nhất cho tổ chức hoặc dự án của mình.

LLMs Và Việc Viết Code: Thực Tế Không Phải “Câu Chuyện Huyền Thoại”

Các Khẳng Định Từ CEO Và Thực Chất

Nhiều CEO trong lĩnh vực AI liên tục tuyên bố các công cụ AI giúp tăng năng suất phát triển phần mềm lên đến 10 lần (10x productivity), tạo nên sự chú ý lớn trong cộng đồng công nghệ và nhà đầu tư. Tuy nhiên:

Những con số này thường mang tính quảng cáo và gây quỹ hơn là phản ánh thực tế.

Một nghiên cứu mới đây chỉ ra rằng, đối với các lập trình viên, các công cụ AI mang lại mức tăng năng suất trung bình khoảng 4 giờ làm việc mỗi tuần — tương đương với 10-15% hiệu suất cá nhân.

Điều quan trọng: LLMs thực sự giúp đỡ các lập trình viên ở quy mô cá nhân, nhưng chưa thật sự “cách mạng hóa” toàn bộ tổ chức.

Quan Điểm Từ Các Doanh Nghiệp

Loại Doanh Nghiệp	Ý Kiến Về LLMs Trong Viết Code
Công ty AI	Khoảng 40% code được tạo bởi AI
Các tập đoàn lớn	Tập trung tích hợp AI vào quy trình nội bộ
Startups	Phân hóa đa chiều: từ yêu thích đến không hài lòng

Startup thường gặp khó khăn khi áp dụng AI do quy mô nhỏ, không có đủ nguồn lực để tích hợp sâu, hoặc do sự không đồng bộ trong quy trình làm việc. Trong khi đó, các ông lớn với nguồn lực mạnh thường thành công trong việc tích hợp AI để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

LLMs Hoạt Động Ra Sao Trong Việc Phát Triển Phần Mềm?

Ứng Dụng Chính Của LLMs

Tự động hoàn thiện code: Giúp giảm áp lực khi viết các đoạn mã dài hoặc phức tạp.

Phát hiện lỗi nhanh chóng: Gợi ý cách sửa lỗi hoặc cải tiến hiệu năng.

Hỗ trợ viết tài liệu: Sinh các comment, hướng dẫn chi tiết cho code.

Tư vấn thiết kế: Đưa ra các phương án kiến trúc hoặc mẫu thiết kế phổ biến.

Tuy nhiên, vẫn có các hạn chế:

AI có thể tạo ra code chưa tối ưu hoặc chưa phù hợp với dự án.

Khó dàng cho AI để hiểu được toàn bộ yêu cầu phức tạp.

Lỗi do AI sinh ra đôi khi khó phát hiện ngay lập tức.

Nhấn mạnh:

Thách Thức Ở Cấp Độ Tổ Chức

Hiệu quả AI hiện tại chủ yếu thể hiện ở cá nhân lập trình viên khi tương tác trực tiếp. Để chuyển hóa thành lợi ích ở cấp độ tổ chức, cần:

Chuẩn hóa quy trình tích hợp AI để tránh sự khác biệt và mâu thuẫn trong sản phẩm.

Đào tạo nhân sự để biết cách phối hợp hiệu quả cùng AI.

Xây dựng nền tảng kỹ thuật phù hợp cho việc tự động hóa và quản lý hiệu quả code tạo ra bởi AI.

Sự thiếu kết nối giữa mức độ cá nhân và tổ chức là “mảnh ghép còn thiếu” để khai thác tối đa tiềm năng AI trong phát triển phần mềm.

Tương Lai Của AI Trong Lập Trình Và Việc Viết Code

Các Xu Hướng Phát Triển

Tích hợp sâu AI vào IDE: Các công cụ như Visual Studio Code, JetBrains đang ngày càng tích hợp AI mượt mà hơn.

Phát triển AI chuyên biệt cho từng lĩnh vực: Ví dụ AI viết code cho ứng dụng web, AI cho hệ thống nhúng, AI cho trí tuệ doanh nghiệp...

Sự phối hợp giữa con người và máy: AI giúp giảm bớt các phần việc đơn giản để lập trình viên tập trung vào giải quyết các vấn đề khó, sáng tạo.

Đề Xuất Để Tối Ưu Lợi Ích

Áp dụng AI một cách thực tế: Không đòi hỏi tăng năng suất 10x ngay lập tức, mà coi AI là công cụ hỗ trợ linh hoạt.

Đào tạo kỹ năng thao tác với AI cho đội ngũ phát triển.

Thiết lập các tiêu chuẩn và quy trình kiểm soát code do AI tạo ra.

Phản hồi liên tục: Thu thập và cập nhật ý kiến người dùng, lập trình viên để hoàn thiện AI.

Kết Luận

LLMs đang mang lại những cải tiến đáng kể trong cách viết code, nhưng không phải theo cách huyền thoại mà nhiều CEO quảng bá. Với mức tăng năng suất trung bình khoảng 4 giờ mỗi tuần cho cá nhân lập trình viên, AI đang từng bước trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp cải thiện hiệu quả làm việc và giảm áp lực.

Tuy nhiên, để phát huy tối đa tiềm năng, cần có chiến lược rõ ràng trong việc tích hợp AI vào quy trình phát triển phần mềm ở cấp tổ chức. Việc này đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa công nghệ và con người, cũng như sự đầu tư hợp lý vào đào tạo và cơ sở hạ tầng.

Hành động ngay: Nếu bạn là quản lý hay nhà phát triển phần mềm, hãy bắt đầu thử nghiệm với LLMs một cách có kiểm soát để tận dụng lợi ích thực tiễn mà công nghệ này mang lại.

Tham Khảo

Smith, J. (2024). The Real Impact of AI on Software Development. TechReview Journal.

OpenAI Research Team. (2023). Evaluating Programmer Productivity with AI Assistance.

Gartner Report (2024). AI Adoption in Software Engineering.

Nguyen, P. T. (2023). Ứng dụng AI trong phát triển phần mềm: Thực trạng và triển vọng. Tạp chí Công nghệ Thông tin Việt Nam. April 10, 2024