- Kent Beck giải thích rằng việc tuyển dụng lập trình viên junior tuy vẫn có vẻ là một khoản chi phí, nhưng trong môi trường AI, nó đã trở thành một lựa chọn có giá trị đầu tư lớn hơn
- Các công cụ AI không nhất thiết nâng ngay năng suất của junior, mà chủ yếu đóng vai trò nén mạnh tốc độ học hỏi
- Bước ngoặt cốt lõi là tiếp cận junior theo hướng quản lý để học tập, thay vì để tạo ra đầu ra
- Tốc độ học càng nhanh thì giai đoạn rủi ro rời bỏ mang tên “thung lũng hối tiếc (Valley of Regret)” càng ngắn lại
- Kết quả là nhiều junior trụ lại được hơn, đồng thời tốc độ tăng trưởng của cả tổ chức cũng được đẩy nhanh
The Valley of Regret
- Lập trình viên junior gần giống như một khoản đặt cược: trả chi phí ở hiện tại để kỳ vọng năng suất trong tương lai
- Ban đầu năng suất thấp, thời gian của senior bị tiêu tốn, code review nhiều, sai sót lặp lại khiến chi phí tiếp tục tích lũy
- Giai đoạn thua lỗ này được gọi là “thung lũng hối tiếc”, và giai đoạn này càng dài thì xác suất thất bại càng lớn
- Luôn tồn tại rủi ro không thể đạt điểm hòa vốn do nghỉ việc, bị cho thôi việc, hoặc startup cạn tiền
- Vì vậy nhiều đội ngũ đi đến kết luận rằng “lúc này không có dư địa để đào tạo junior”
Shrinking the Valley
- Junior biết sử dụng tốt trợ lý lập trình AI có thể nén đáng kể đường cong học tập
- Điều cốt lõi không phải là chấp nhận nguyên xi kết quả, mà là dùng nó như công cụ hỗ trợ để thu hẹp không gian khám phá
- Những việc như chọn API hay tìm cách tiếp cận được rút từ hàng giờ xuống còn vài phút
- Thời gian tiết kiệm được không dùng để xuất xưởng thêm tính năng, mà để hiểu sâu hơn, refactor và phân tích trade-off
- Khi tốc độ học tăng lên như vậy, thung lũng hối tiếc sẽ nông hơn và ngắn hơn
First Order Effect: Nhiều khoản đặt cược thành công hơn
- Giả sử tỷ lệ junior rời đi là 20% mỗi năm, trong mô hình ramp-up 24 tháng thì khoảng 36% sẽ rời đi trước khi hòa vốn
- Nếu nén xuống ramp-up 9 tháng, tỷ lệ rời đi trước hòa vốn giảm còn khoảng 15%
- Đây không chỉ là chuyện năng suất tăng nhanh hơn, mà là xác suất thực sự chạm được tới vùng sinh lời cũng tăng lên
- Thung lũng càng ngắn, số junior đi được sang bờ bên kia càng nhiều
- Điều này cải thiện đáng kể độ ổn định của các khoản đầu tư nhân sự trên toàn tổ chức
Second Order Effect: Tăng tốc độ tăng trưởng
- Một lập trình viên có năng suất không chỉ đơn thuần là viết code
- Họ còn mentoring cho junior mới, tích lũy tri thức của tổ chức, và đảm nhận những công việc có đòn bẩy lớn
- Một junior trưởng thành càng nhanh thì tốc độ trưởng thành của những người tiếp theo do họ đào tạo cũng tăng theo
- Vì vậy, việc tăng tốc học hỏi không chỉ tạo ra kết quả cá nhân, mà còn nâng tốc độ tăng trưởng của tổ chức
What This Means
- Đặt cược vào tuyển dụng junior giờ rõ ràng tốt hơn trước
- Lý do không phải vì junior đã thay đổi, mà vì AI đã tạo ra một môi trường tăng tốc học tập
- Đầu tư vào công cụ AI cần được hiểu là đầu tư vào chiến lược tuyển dụng
- Đặc biệt trong môi trường có tỷ lệ rời đi cao, giá trị kỳ vọng của việc tuyển junior tăng mạnh
- Tuy nhiên, hiệu ứng này không tự động xảy ra; nó đòi hỏi cách quản lý lấy học tập làm trung tâm và văn hóa “augmented coding”
Thông điệp cốt lõi
- Quản lý junior theo thước đo năng suất sẽ làm tăng xác suất thất bại
- Quản lý junior theo thước đo học tập sẽ cải thiện tỷ suất sinh lời của khoản đặt cược
- Lựa chọn đúng trong thời đại AI không phải là cắt giảm junior, mà là xây dựng một cấu trúc có thể đào tạo họ đúng cách
9 bình luận
Không biết có phải chỉ mình tôi nghĩ vậy không, nhưng dạo gần đây khi phỏng vấn khá nhiều để tuyển dụng, tôi cảm nhận rằng nhóm ứng viên junior giỏi dường như còn thu hẹp hơn nữa. Nhóm junior vốn đã giỏi thì dùng các công cụ AI nên năng lực càng tốt hơn, còn những nhóm khác thì lại có cảm giác năng lực tụt đi nhiều hơn. Tôi đồng ý với bài viết, nhưng cũng nghĩ rằng với thế hệ junior thì đang có nhiều hiện tượng xảy ra cùng lúc.
Có lẽ là vì họ nghĩ code do AI viết là code của mình, và nghĩ kiến thức của AI là kiến thức của mình nên không nội hóa được.
Tôi đồng ý. Gần đây khi phỏng vấn, tôi cũng thấy rõ khoảng cách là rất lớn ngay từ cách sử dụng AI. Có một số ít người học và tận dụng công cụ AI rất sâu, nhưng cũng có trường hợp tất cả những gì họ từng dùng chỉ là thử ChatGPT bằng Cursor hoặc trên web. Trước đây, cách tận dụng công cụ phát triển chưa hẳn là thứ gắn trực tiếp với năng lực, nhưng giờ có lẽ đã là thời đại mà việc sử dụng công cụ AI gắn thẳng với năng lực.
Tôi đồng cảm..
Ý là trong thời AI, thứ cần là những người có đường cong học tập dốc, nhưng khó mà đồng tình với việc "junior" đồng nghĩa với "học nhanh".
Giờ đây, thay vì đánh giá lập trình viên bằng cách phân biệt junior <-> senior theo mức độ tích lũy kinh nghiệm,
có lẽ trong thời đại AI nên phân loại senior dựa trên năng lực học tập một cách cực kỳ nén và sử dụng AI thật giỏi.
Ừ nhưng ngược lại thì mình cũng từng thấy có junior viết ra đống code kỳ quặc rồi lấy GPT ra làm lá chắn, đổ là do GPT làm, nên chắc cũng tùy người.
Anh Beok, em muốn tôn anh làm đại ca.
Cố lên anh Kent!
Cảm ơn ngài Vec...