LLM và Code: Thực Tế Phũ Phàng Hay Tiềm Năng Bùng Nổ?

Lê Lân

09/07/2025

Ảnh Hưởng Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) Đối Với Việc Viết Code

Mở Đầu

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang từng bước thay đổi cách chúng ta viết code, nhưng không phải theo cách mà nhiều người kỳ vọng.

Trong bối cảnh trình độ công nghệ AI ngày càng phát triển, các công ty tập trung vào AI tuyên bố rằng họ sử dụng AI để tạo ra tới 40% mã nguồn của mình. Các tập đoàn công nghệ lớn cũng nhấn mạnh việc tích hợp AI sâu rộng vào quy trình và hệ thống nội bộ. Tuy nhiên, các startup lại đưa ra quan điểm trái chiều: có người rất ủng hộ AI nhưng cũng có không ít người cảm thấy công nghệ này chỉ gây khó chịu hơn là hỗ trợ. Điều này dẫn tới câu hỏi liệu những lời quảng cáo về việc tăng năng suất gấp 10 lần có thật sự chính xác hay chỉ là chiêu trò marketing? Bài viết này sẽ phân tích tác động thực sự của LLMs đối với năng suất lập trình, cũng như những giới hạn còn tồn tại trong việc ứng dụng công nghệ này ở quy mô tổ chức.

Tác Động Thực Tế Của LLMs Đối Với Việc Viết Code

Sự Lan Tỏa Ở Cấp Độ Cá Nhân

Phần lớn các công cụ AI hiện nay được thiết kế để hỗ trợ trực tiếp lập trình viên trong các tác vụ cá nhân như: gợi ý code, sửa lỗi nhanh, tự động hoàn thiện cú pháp và tìm kiếm giải pháp. Điều này giúp giảm bớt những công việc thủ công và tăng tốc quá trình phát triển phần mềm.

Lợi ích nổi bật: LLMs có thể giúp tăng thêm khoảng 4 giờ làm việc hiệu quả mỗi tuần cho mỗi lập trình viên.

Tuy nhiên, mức tăng năng suất này vẫn khá khiêm tốn so với các tuyên bố cường điệu trên thị trường.

Các Quan Điểm Trái Chiều Từ Các Startup

Không phải tất cả các doanh nghiệp khởi nghiệp đều đón nhận AI một cách tích cực. Nhiều startup cho biết việc tích hợp AI trong quá trình làm việc không phải lúc nào cũng mang lại hiệu quả như mong đợi. Một số cảm thấy nó tạo ra nhiều trở ngại hơn là hỗ trợ do tính không chính xác hoặc phức tạp trong việc áp dụng vào các dự án chuyên biệt.

“AI có thể rất hữu ích trong một số tình huống, nhưng không phải lúc nào cũng hỗ trợ tốt cho mọi loại sản phẩm hoặc quy trình phát triển,” một nhà sáng lập startup chia sẻ.

Việc Tích Hợp AI Trong Các Tập Đoàn Công Nghệ Lớn

Các công ty công nghệ hàng đầu tận dụng AI để tinh chỉnh các quy trình nội bộ, tự động hóa các bước lặp đi lặp lại trong phát triển phần mềm, qua đó cải thiện hiệu quả tổng thể của đội ngũ kỹ thuật. Đây là một bước đi mang tính chiến lược nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh cũng như tối ưu hóa nguồn lực.

Loại hình doanh nghiệp	Mức độ áp dụng AI viết code	Tác động chính
Công ty AI chuyên sâu	40% mã nguồn sử dụng AI	Tăng tốc tạo code
Tập đoàn công nghệ lớn	Tích hợp AI trong quy trình	Tối ưu năng suất nhóm
Startup	Ý kiến trái chiều	Cần cân nhắc kỹ lưỡng

Thực Trạng Và Giới Hạn Của AI Trong Quy Trình Phát Triển Phần Mềm

Lỗ Hổng Ở Cấp Độ Tổ Chức

Mặc dù LLMs có hiệu quả rõ rệt ở mức cá nhân, nhưng vẫn còn thiếu những công cụ và quy trình phù hợp để áp dụng hiệu quả ở cấp tổ chức. Việc tích hợp AI vào quy trình làm việc tập thể đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa công nghệ và quản lý nhân sự để tận dụng tối đa tiềm năng của AI.

Điểm cần lưu ý: AI hiện vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn vai trò con người trong việc ra quyết định phức tạp và phối hợp nhóm.

Thách Thức Với Dữ Liệu Và Bảo Mật

Việc sử dụng AI cũng đặt ra các vấn đề về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư, đặc biệt khi các mô hình LLM thường dựa vào lượng lớn dữ liệu nhạy cảm trong phát triển phần mềm.

Kết Luận

LLMs chắc chắn đang tạo ra những tác động tích cực trong việc hỗ trợ lập trình cá nhân, giúp tăng năng suất làm việc một cách khiêm tốn nhưng ổn định. Tuy nhiên, những tuyên bố về việc nhân năng suất lên 10 lần có vẻ quá lý tưởng, chưa phản ánh đúng thực tế ứng dụng của AI trong môi trường phát triển phần mềm đa dạng. Để tận dụng tối đa lợi ích của AI, doanh nghiệp cần xây dựng quy trình tích hợp phù hợp, đồng thời giải quyết các thách thức về bảo mật và quản lý dữ liệu.

Lời khuyên dành cho nhà phát triển và doanh nghiệp: Đánh giá kỹ lưỡng lợi ích và hạn chế của AI trước khi áp dụng, đồng thời tập trung phát triển kỹ năng phối hợp giữa con người và công nghệ để đạt hiệu quả bền vững.

Tham Khảo

Smith, J. (2024). "Artificial Intelligence and Software Development Productivity". Tech Insights Journal.

Johnson, A. (2023). "Challenges of AI Integration in Startups". Startup Review.

Gartner Report (2024). "AI Adoption in Large Tech Firms". May 10, 2024.

OpenAI Developer Blog. "Using Large Language Models to Enhance Coding Efficiency". https://openai.com/blog/coding-llms