Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể viết mã nhanh hơn, đưa một ý tưởng thành nguyên mẫu trong thời gian ngắn hơn, nhưng con người vẫn phải là người nhìn thấy toàn bộ hệ thống, đưa ra phán đoán và chịu trách nhiệm về sản phẩm mình tạo ra. Từ hơn 20 năm kiến tạo những hệ thống công nghệ quy mô toàn cầu, TS. Werner Vogels, Phó Chủ tịch kiêm Giám đốc Công nghệ (CTO) Amazon, đã mang những câu chuyện và trải nghiệm ấy đến cuộc giao lưu với sinh viên Đại học Quốc gia Hà Nội vào ngày 29/9/2026, cùng một câu hỏi xuyên suốt: Khi AI ngày càng mạnh, điều gì sẽ làm nên giá trị của một kỹ sư?

Trước đó, Giám đốc ĐHQGHN Bùi Thế Duy đã có cuộc trao đổi với TS. Werner Vogels về đào tạo nguồn nhân lực công nghệ, tác động của trí tuệ nhân tạo đối với nghề lập trình và những khả năng mở rộng hợp tác giữa ĐHQGHN với Amazon Web Services (AWS).

Giám đốc ĐHQGHN Bùi Thế Duy và Phó Chủ tịch kiêm Giám đốc Công nghệ Amazon TS. Werner Vogels trao đổi về đào tạo nguồn nhân lực công nghệ, tác động của trí tuệ nhân tạo đối với nghề lập trình và những khả năng mở rộng hợp tác giữa ĐHQGHN với AWS

Từ kinh nghiệm làm việc với các đội ngũ kỹ thuật trên thế giới, TS. Werner Vogels đánh giá cao chất lượng nguồn nhân lực kỹ sư tại Việt Nam. Ông cho rằng, trong bối cảnh công nghệ thay đổi liên tục, điều quan trọng đối với các trường đại học không chỉ là trang bị cho sinh viên một ngôn ngữ lập trình hay một công cụ cụ thể, mà là hình thành khả năng tự học suốt đời, kỹ năng hợp tác và tư duy hệ thống.

Trao đổi về những lo ngại AI có thể tác động tới việc làm của lập trình viên, Giám đốc ĐHQGHN Bùi Thế Duy chia sẻ định hướng chủ động cập nhật chương trình và phương pháp đào tạo của ĐHQGHN. Thay vì chỉ tập trung vào kỹ năng viết mã, đào tạo cần giúp người học hiểu những nguyên lý và tư duy phía sau các dòng mã, từ đó có khả năng làm chủ và sử dụng AI như một công cụ. TS. Werner Vogels đồng tình với cách tiếp cận này và cho rằng AI có thể hỗ trợ tạo mã nhưng không thay thế được tư duy kiến trúc, khả năng giải quyết vấn đề từ những nguyên lý nền tảng và năng lực đánh giá của con người. Hai bên cũng trao đổi về việc tăng cường hợp tác trong đào tạo kỹ năng số, điện toán đám mây, AI, xây dựng các không gian đổi mới sáng tạo và mở rộng cơ hội để sinh viên tiếp cận các nền tảng công nghệ.

Trưởng Ban Hợp tác và Phát triển ĐHQGHN Lê Tuấn Anh cho rằng chủ đề “Nhà phát triển thời Phục Hưng: Kiến tạo trong kỷ nguyên AI” (The Renaissance Developer: Building in the Age of AI) đặc biệt phù hợp trong bối cảnh AI và điện toán đám mây đang làm thay đổi sâu sắc ngành công nghệ. Giá trị của người phát triển trong kỷ nguyên mới không chỉ nằm ở khả năng viết mã, mà còn ở tư duy hệ thống, khả năng thích ứng và tinh thần chịu trách nhiệm. Thông qua hợp tác với AWS trong đào tạo kỹ năng số, điện toán đám mây, AI và đổi mới sáng tạo, ĐHQGHN hướng tới trang bị cho người học cả năng lực công nghệ và tư duy cần thiết để thích ứng và góp phần kiến tạo tương lai.

Hơn 20 năm trước, khi TS. Werner Vogels gia nhập Amazon, ông bước vào một thế giới rất khác với môi trường nghiên cứu học thuật. Những bài toán về hệ thống phân tán mà ông từng nghiên cứu tại Đại học Cornell đều hiện hữu trong thực tế, nhưng ở một quy mô lớn hơn rất nhiều. Amazon khi ấy phải đối diện với những yêu cầu công nghệ mà các giải pháp thương mại sẵn có trên thị trường chưa thể đáp ứng, buộc đội ngũ kỹ sư phải tự xây dựng và liên tục thay đổi hệ thống.

Từ kiến trúc ba lớp với những cơ sở dữ liệu dùng chung, Amazon dần chuyển sang kiến trúc hướng dịch vụ, sau đó tiếp tục chia nhỏ hệ thống thành các dịch vụ độc lập quy mô nhỏ để tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Khi số lượng dịch vụ tăng lên, nhu cầu giải phóng kỹ sư khỏi việc tự quản lý hạ tầng để tập trung vào phát triển sản phẩm đã thúc đẩy việc hình thành các nền tảng dịch vụ dùng chung. Cùng với nhu cầu giúp các công ty không phải đầu tư trước những khoản tiền rất lớn cho hạ tầng công nghệ, quá trình ấy góp phần dẫn tới sự hình thành của điện toán đám mây AWS với mô hình “dùng bao nhiêu, trả bấy nhiêu”.

Nhưng điều TS. Werner Vogels muốn sinh viên nhìn thấy qua câu chuyện đó không phải là một kiến trúc công nghệ cụ thể, bởi ngôn ngữ lập trình, công cụ và phương thức phát triển rồi sẽ tiếp tục thay đổi. Điều bền vững hơn là khả năng hiểu vấn đề và nhìn thấy hệ thống phía sau công nghệ.

Trước câu hỏi liệu AI có khiến những kỹ năng lập trình truyền thống trở nên lỗi thời, CTO Amazon cho rằng công việc của những người chỉ xem mình là người viết mã chắc chắn sẽ thay đổi đáng kể. AI có thể tạo ra mã cho một bộ phận riêng lẻ, nhưng con người vẫn phải nắm được “bức tranh lớn”: hiểu các thành phần tương tác với nhau như thế nào, nhận diện các vòng phản hồi và đánh giá hệ quả khi một thay đổi được đưa vào toàn bộ hệ thống.

Đi cùng tư duy hệ thống là tinh thần làm chủ và trách nhiệm. Một kỹ sư không thể đổ lỗi cho AI khi sản phẩm xảy ra lỗi, đặc biệt với những hệ thống liên quan đến tài chính, y tế hay những lĩnh vực tác động trực tiếp tới con người. TS. Werner Vogels nhắc tới triết lý kỹ thuật tại Amazon: “If you build it, you own it” - nếu bạn xây dựng nó, bạn phải làm chủ và chịu trách nhiệm với nó. AI có thể hỗ trợ tạo mã nhanh hơn, nhưng quyết định sử dụng đoạn mã ấy ở đâu, kiểm chứng ra sao và chịu trách nhiệm về hệ quả của nó vẫn thuộc về con người.

Trong những phẩm chất của một “Renaissance Developer” - nhà phát triển thời Phục hưng, TS. Werner Vogels đặc biệt nhấn mạnh một năng lực tưởng như không thuần túy thuộc về công nghệ nhưng lại thường bị đánh giá thấp ở kỹ sư: giao tiếp.

Theo ông, kỹ sư không xây dựng công nghệ chỉ vì bản thân công nghệ, mà cuối cùng vẫn để giải quyết một vấn đề của con người hoặc doanh nghiệp. Bởi vậy, kỹ sư phải có khả năng trao đổi với khách hàng và những người ra quyết định để hiểu điều gì thực sự cần được giải quyết, tính năng nào cần mức độ sẵn sàng rất cao, đâu là mối quan hệ giữa kiến trúc hệ thống, chi phí vận hành và hiệu quả thực tế.

Sinh viên ĐHQGHN đặt câu hỏi giao lưu với TS. Werner Vogels

Điều đó càng trở nên quan trọng trong thời đại AI. Một khách hàng có thể tìm đến kỹ sư với mong muốn “phải sử dụng AI”, nhưng theo TS. Werner Vogels, nhiệm vụ của kỹ sư không phải lập tức chọn một mô hình hay công cụ đang thịnh hành, mà cần quay trở lại những nguyên lý nền tảng để xác định bài toán thực sự cần giải quyết. Ông cũng lưu ý sinh viên cần tỉnh táo trước tốc độ xuất hiện của các công nghệ mới và những làn sóng thông tin xung quanh AI. Người kỹ sư hoàn toàn có thể dành thời gian học, kiểm chứng và hiểu kỹ trước khi đưa ra quyết định công nghệ, bởi cuối cùng chính họ mới là người chịu trách nhiệm về kiến trúc hệ thống.

Đó cũng là lý do TS. Werner Vogels đặt khả năng tự học suốt đời bên cạnh tư duy hệ thống và giao tiếp. Từ Pascal, Cobol đến C++, Python, Rust và nay là các công cụ AI, công nghệ luôn thay đổi. Một kỹ sư nếu chỉ gắn năng lực của mình với một công cụ cụ thể có thể nhanh chóng bị những thay đổi công nghệ vượt qua; trong khi sự tò mò, khả năng học cái mới, phán đoán, sáng tạo, thấu cảm và nhìn nhận vấn đề trong một tổng thể rộng hơn vẫn là những năng lực mang tính nền tảng.

Nếu AI đang làm thay đổi cách viết mã, nó cũng đang làm thay đổi một khâu quan trọng khác của đổi mới sáng tạo: khoảng cách từ ý tưởng đến thử nghiệm. TS. Werner Vogels cho biết, trước đây Amazon áp dụng quy trình phát triển ngược từ nhu cầu khách hàng: bắt đầu bằng việc hình dung sản phẩm từ góc nhìn người sử dụng, xây dựng thông cáo báo chí giả định, tài liệu hỏi - đáp và hướng dẫn sử dụng trước khi đi đến sản phẩm mẫu. Với AI, một nguyên mẫu hoạt động có thể được tạo ra nhanh hơn rất nhiều, cho phép đội ngũ đưa thử nghiệm lên sớm hơn để trực tiếp quan sát, đánh giá và học từ phản ứng của người dùng.

Từ đó, CTO Amazon nói nhiều về văn hóa thử nghiệm và khả năng chấp nhận thất bại. Ông phân biệt những quyết định giống như “cánh cửa hai chiều” - có thể thử và quay lại nếu không hiệu quả - với những quyết định “cánh cửa một chiều”, một khi đã thực hiện sẽ khó đảo ngược và vì thế cần được cân nhắc kỹ lưỡng hơn. Với những thử nghiệm có thể đảo ngược, điều quan trọng là tạo không gian để đội ngũ dám làm, đo lường, học hỏi và sẵn sàng thừa nhận khi một ý tưởng không hiệu quả. Nếu thất bại trong một thử nghiệm đồng nghĩa với việc sự nghiệp của nhân viên bị ảnh hưởng, con người sẽ trở nên thận trọng và đổi mới sáng tạo khó có thể diễn ra.

Với sinh viên, thông điệp ông đưa ra vì thế rất thực tế: hãy trực tiếp bắt tay vào làm. Trong một môi trường có nhiều mô hình AI khác nhau, mô hình lớn nhất hay được nhắc tới nhiều nhất chưa chắc là lựa chọn phù hợp; đôi khi một mô hình nhỏ hơn, chi phí thấp hơn đã có thể giải quyết tốt bài toán. Việc xây dựng sản phẩm mẫu cho phép người phát triển kiểm chứng điều đó thay vì chỉ tranh luận trên lý thuyết.

Ở phần cuối buổi giao lưu, TS. Werner Vogels còn mở rộng câu chuyện tới những thách thức công nghệ đang ở phía trước, trong đó có an toàn dữ liệu trong bối cảnh máy tính lượng tử phát triển. Theo ông, kỹ sư không thể chỉ chờ công nghệ trở thành vấn đề rồi mới phản ứng, mà cần hiểu những thay đổi đang diễn ra để chủ động tư vấn cho tổ chức và doanh nghiệp. Lập trình viên không nên chỉ là người thực hiện yêu cầu, mà còn phải là người hiểu công nghệ đủ sâu để giải thích nó có thể và không thể làm gì.

Và sau những câu chuyện về hệ thống phân tán, điện toán đám mây, AI, thử nghiệm hay những công nghệ của tương lai, lời nhắn TS. Werner Vogels dành cho sinh viên ĐHQGHN lại trở về với một điều rất căn bản: “Hãy xây dựng một sản phẩm thực sự hữu ích, để người khác sử dụng nó và hãy gắn bó đủ lâu với sản phẩm đó để học hỏi từ những trải nghiệm thực tế diễn ra”.

Khi AI giúp việc tạo mã ngày càng nhanh và dễ dàng hơn, giá trị của người kỹ sư không chỉ nằm ở khả năng viết mã, mà còn ở việc hiểu đúng vấn đề, làm chủ công nghệ và chịu trách nhiệm với những gì mình tạo ra. Trong thời đại AI, tinh thần của một “nhà phát triển thời Phục hưng” chính là không ngừng học hỏi, kết nối kiến thức và biến công nghệ thành những giá trị hữu ích cho con người.