Trí tuệ nhân tạo (AI) có thay thế các công việc IT không?

Tóm tắt: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thay thế các chuyên gia công nghệ thông tin (IT) không? Khả năng này không cao. Sự thay đổi thực sự nằm ở việc kỹ năng nào trở nên quan trọng. Hãy tìm hiểu cách duy trì giá trị của bản thân trong một trường đang thay đổi nhanh chóng.

Điểm khóa

Trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự có thể thay thế các chuyên gia CNTT?

AI có khả năng thay thế một phần công việc IT hơn là xóa sổ toàn bộ nghề nghiệp.

Các vai trò chỉ tập trung vào các công việc lặp đi lặp lại như mã, xử lý các yêu cầu hỗ trợ định kỳ hoặc cấu hình cơ bản sẽ chịu áp lực lớn nhất. Ngược lại, các vai trò chịu trách nhiệm về kiến trúc, quản lý rủi ro, bảo mật và kết quả hợp tác giữa các nhóm sẽ có khả năng chống chịu cao hơn.

Hàng ngày, AI đang đảm nhận nhiều công việc sản xuất thường xuyên hơn, trong khi con người dành nhiều thời gian hơn cho thiết kế, tích hợp và đưa ra quyết định. Điều đó bao gồm việc quyết định khi nào các đề xuất của AI là an toàn, phối hợp xử lý sự cố và điều chỉnh hệ thống phù hợp với nhu cầu kinh doanh.

Nhìn chung, các vai trò IT đang trở nên phức tạp hơn, và các vị trí cấp thấp đơn giản có thể bị thu hẹp hoặc hợp nhất.

Tác động thực tế: Những gì đã được tự động hóa

Trước khi có AI tạo sinh, các quy trình làm việc trong lĩnh vực CNTT phụ thuộc vào việc viết mã có sẵn, các bài kiểm tra hồi quy lặp đi lặp lại và việc kiểm tra nhật ký không ngừng.

Các bộ phận hỗ trợ kỹ thuật trường phải xử lý các yêu cầu đặt lại mật khẩu và câu hỏi về quyền truy cập lặp đi lặp lại hàng ngày, trong khi các nhân viên xử lý sự cố phải lọc các cảnh báo ồn ào bằng tay trước khi có thể bắt đầu khắc phục vấn đề.

Hiện nay, các trợ lý mã đề xuất các hàm và bài kiểm tra, các công cụ AIOps phát hiện các bất thường trong luồng nhật ký, và các chatbot xử lý nhiều yêu cầu hỗ trợ thông thường. AI giúp phát hiện lỗi và lỗ hổng bảo mật, đồng thời tóm tắt các sự cố cho các bên liên quan.

Với hầu hết các nhà phát triển đã sử dụng hoặc có kế hoạch sử dụng các công cụ AI chuyên dụng cho mã, cấu trúc công việc đang chuyển dịch sang thiết kế hệ thống, tích hợp và kiểm thử thay vì sản xuất thủ công thuần túy.

Các xu hướng AI mới nổi đang định hình ngành CNTT

AI đang trở thành một lớp cơ bản trong cách phần mềm được phát triển và vận hành, chứ không chỉ là một công cụ phụ.

Đối với các chuyên gia CNTT, điều đó có nghĩa là kỳ vọng ngày càng cao: bạn sẽ được đánh giá dựa trên cách bạn sử dụng AI để cải thiện độ tin cậy, tốc độ và an toàn, chứ không phải việc bạn có tránh sử dụng nó hay không.

1. Trợ lý AI tích hợp trong các công cụ hàng ngày

Các trình chỉnh sửa mã, hệ thống quản lý vé và nền tảng tài liệu hiện nay đã tích hợp sẵn các trợ lý ảo có thể đề xuất mã, viết bản nháp và tóm tắt các chủ đề thảo luận.

Bạn được kỳ vọng sẽ sử dụng những công cụ này để làm công việc nhanh hơn, sau đó áp dụng phán đoán của mình để sửa lỗi, kết nối các phần lại với nhau và giải thích quyết định cho đồng nghiệp.

2. AIOps và Khắc phục tự động

Các nền tảng vận hành thu thập dữ liệu, nhật ký và dấu vết, sau đó phát hiện các bất thường và kích hoạt các kịch bản xử lý.

Thay vì theo dõi bảng điều khiển cả ngày, các kỹ sư SRE và vận hành ngày càng thiết kế các quy trình làm việc, điều chỉnh ngưỡng cảnh báo và quyết định những tác vụ nào có thể chạy tự động và những tác vụ nào vẫn cần sự phê duyệt của con người.

3. Trí tuệ nhân tạo (AI) từ đầu đến cuối trong vòng đời phần mềm

AI hiện nay xuất hiện từ giai đoạn yêu cầu đến triển khai. Nó có thể tóm tắt ghi chú của các bên liên quan, đề xuất các mẫu thiết kế, tạo ra các bài kiểm tra và viết kịch bản cho hạ tầng.

Điều này đặt ra thanh cao hơn cho các chuyên gia CNTT trong việc hiểu cách các thay đổi lan truyền và nơi kết quả của AI có thể ẩn chứa các rủi ro về độ tin cậy, bảo mật hoặc hiệu suất trong suốt vòng đời.

4. Quản trị, Bảo mật và Tuân thủ cho Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo

Khi các nhóm triển khai các tính năng AI, họ phải quyết định dữ liệu nào có thể được truy cập, cách ghi lại các lệnh và kết quả đầu ra, cũng như ai sẽ xem xét các trường hợp sử dụng có rủi ro.

Các kỹ sư bảo mật và nền tảng không chỉ tập trung vào việc bảo vệ mạng và máy chủ mà còn phải cài đặt chính sách sử dụng AI và kiểm tra cách các chính sách đó là công việc.

Một chủ đề chung xuyên suốt các xu hướng này là bạn sẽ thành công ít hơn bằng cách gõ nhanh hơn và thành công nhiều hơn bằng cách thiết kế hệ thống an toàn, giám sát tự động hóa và chuyển đổi giữa mục tiêu kinh doanh và hạn chế kỹ thuật.

Kỹ năng cần phát triển và cần loại bỏ

Những xu hướng này có nghĩa là các kỹ năng CNTT có giá trị nhất đang thay đổi, điều này có nghĩa là bạn sẽ cần cải thiện kỹ năng tư duy phê phán của mình.

Kiến thức kỹ thuật sâu vẫn quan trọng, nhưng sự kết hợp đang nghiêng về tư duy hệ thống, quản lý rủi ro và hợp tác, được hỗ trợ bởi sự thành thạo trong việc sử dụng công cụ AI thay vì sợ hãi chúng.

Kỹ năng cần tập trung phát triển

Những kỹ năng này trở nên quan trọng hơn vì các công cụ AI xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, trong khi con người vẫn chịu trách nhiệm về kết quả.

Các nhà tuyển dụng cần các chuyên gia CNTT có thể thiết kế kiến trúc vững chắc, khắc phục sự cố phức tạp và đảm bảo an toàn cho hệ thống ngay cả khi có sự tham gia của tự động hóa.

Trên thực tế, điều đó có thể có nghĩa là sử dụng trợ lý mã để soạn thảo các thay đổi, sau đó tự mình kiểm tra các trường hợp biên và các chế độ lỗi. Hoặc có thể có nghĩa là dẫn dắt các cuộc đánh giá sự cố để xem xét nơi AI đã giúp hoặc không giúp.

Một thói quen hữu ích là dành thời gian cố định mỗi tuần để thử nghiệm AI trên các công việc thực tế mà bạn đã thực hiện gần đây và ghi chú những gì đã công việc.

Kỹ năng cần giảm bớt hoặc chuyển giao

Các bộ kỹ năng chủ yếu dựa trên việc thực hiện lặp đi lặp lại dễ bị tự động hóa và khó bảo vệ như một phần cốt lõi của sự nghiệp.

Điều đó bao gồm các công việc cần làm mà AI đã thực hiện tốt và không yêu cầu nhiều thông tin về hệ thống hoặc người dùng của bạn.

Ở đây, mục tiêu của bạn không phải là bám víu vào từng bước thủ công, mà là thiết kế tự động hóa xung quanh nó.

Ghi chép các luồng lặp lại, đóng gói chúng vào các kịch bản hoặc trợ lý AI, và giữ quyền sở hữu cách các công cụ đó được cấu hình và giám sát.

Sự thay đổi này giúp bạn chuyển từ việc cạnh tranh với tự động hóa sang quyết định cách sử dụng nó.

Triển vọng nghề nghiệp

Tình hình chung của ngành công việc CNTT vẫn rất tích cực. Tại Hoa Kỳ, các nghề liên quan đến máy tính và công nghệ thông tin được dự báo sẽ tăng trưởng nhanh hơn mức trung bình, với khoảng 317.700 vị trí công việc mới mỗi năm và mức lương trung bình hàng năm là 105.990 đô la, theo báo cáo triển vọng của Cục Thống kê Lao động (BLS) về các vai trò công nghệ thông tin và máy tính.

Các nghiên cứu toàn cầu cho thấy khoảng 30% hoạt động công việc có thể được tự động hóa, nhưng chỉ một phần nhỏ trong tổng số việc làm có thể bị thay thế hoàn toàn, với các vai trò công việc mới liên quan đến công nghệ bù đắp cho một số mất mát ở nơi khác.

Nhu cầu được thúc đẩy bởi việc áp dụng đám mây liên tục, các mối đe dọa an ninh mạng, sự gia tăng dữ liệu và các sản phẩm AI mới trong các ngành công nghiệp. Các quy định và kỳ vọng của khách hàng tạo áp lực để nâng cao độ tin cậy và bảo vệ dữ liệu tốt hơn.

Tự động hóa giảm bớt một số công việc lặp đi lặp lại, nhưng nó cũng nâng cao yêu cầu về thời gian hoạt động, bảo mật và tốc độ, tất cả đều cần có những người có kỹ năng chuyên môn đứng sau.

Mức lương thường duy trì ở mức cao cho các vai trò mà sai sót có thể gây hậu quả nghiêm trọng hoặc bị quy định chặt chẽ, như tài chính, y tế và cơ sở hạ tầng quan trọng.

Trong những lĩnh vực mà công việc bị thương mại hóa hoặc gia công nhiều, thu nhập có thể thấp hơn. Chuyển sang các lĩnh vực phức tạp hoặc các vai trò kết hợp IT với quyền sở hữu sản phẩm hoặc kinh doanh có thể cải thiện cả thu nhập và sự ổn định.

Các lĩnh vực có vẻ bền vững hơn bao gồm kỹ thuật bảo mật, SRE và kỹ thuật nền tảng, các vai trò liên quan đến nền tảng AI và AIOps, cũng như các vị trí IT trong các ngành được quản lý chặt chẽ.

Các con đường kết hợp giữa kỹ năng kỹ thuật sâu sắc với quản trị và phối hợp giữa các nhóm cũng nổi bật. Việc lựa chọn lĩnh vực, ngành nghề và mức độ trách nhiệm mà bạn phát triển là một yếu tố mà bạn vẫn có thể kiểm soát.

Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?

Bạn không thể ngăn chặn việc áp dụng AI, nhưng bạn có thể quyết định cách phản ứng. Một kế hoạch thực tế trong 6 đến 24 tháng tới sẽ giúp bạn giảm thiểu rủi ro và phát hiện các cơ hội mới khi chúng xuất hiện.

Ổn định vai trò hiện tại của bạn

Bắt đầu bằng cách tích hợp AI vào công việc bạn đang làm. Sử dụng trợ lý AI để soạn thảo mã nguồn, tóm tắt nhật ký hoặc trả lời ticket, sau đó so sánh kết quả của họ với của bạn.

Hỏi quản lý của bạn về kế hoạch sử dụng AI của nhóm và tình nguyện tham gia các nỗ lực thử nghiệm nhỏ để bạn luôn gần gũi với các quyết định.

2. Nâng cao kỹ năng của bạn

Chọn một hoặc hai chủ đề kỹ năng ưu tiên phù hợp với con đường của bạn, chẳng hạn như kiến trúc kết hợp với công cụ AI, hoặc bảo mật kết hợp với đám mây. Sau đó, áp dụng chúng vào các dự án thực tế.

Hãy đặt mục tiêu học ít nhất một kỹ năng mới mỗi quý, áp dụng nó vào một công việc cụ thể và ghi chép lại những gì bạn học được trong một bài viết ngắn cá nhân.

3. Chọn và Thử Nghiệm Một Ngách Thị Trường Tương Lai

Hãy xem xét các lĩnh vực có tính bền vững như SRE, bảo mật, kỹ thuật nền tảng hoặc vận hành AI và chọn một lĩnh vực để khám phá. Bạn có thể tham gia theo dõi một cuộc gọi sự cố, hỗ trợ thiết kế một hệ thống tự động hóa mới hoặc xây dựng một bảng điều khiển AIOps nhỏ.

Xem những điều này như những thử nghiệm để tìm ra sự kết hợp giữa trách nhiệm và phong cách công việc phù hợp với bạn.

Nhiều chuyên gia CNTT ở giai đoạn giữa sự nghiệp mô tả một mô hình tương tự. Họ bắt đầu với AI trong những lĩnh vực an toàn như tài liệu, sau đó sử dụng nó cho các công việc quan trọng hơn khi họ tự tin hơn.

Bằng cách kết hợp việc thử nghiệm liên tục với kiến thức sâu rộng về hệ thống và lĩnh vực, họ đã biến lo lắng về AI thành lý do khiến các nhóm của họ tin tưởng và phụ thuộc vào họ nhiều hơn.

Những suy nghĩ cuối cùng

AI đã bắt đầu tự động hóa một số phần công việc IT, đặc biệt là những phần lặp đi lặp lại và có thể dự đoán được.

Đồng thời, nhu cầu cao đối với những người có khả năng thiết kế hệ thống, quản lý sự cố, bảo mật dữ liệu và quản lý việc sử dụng AI cho thấy tương lai sẽ là sự tái cấu trúc vai trò, chứ không phải sự biến mất hàng loạt.

Lựa chọn an toàn nhất là xem AI như một phần của chuỗi công cụ và phát triển các kỹ năng nằm trên nó, chứ không phải cạnh tranh với nó.

Nếu bạn tiếp tục học hỏi, chấp nhận tự động hóa thay vì chống đối nó, và hướng tới các lĩnh vực có khả năng thích ứng cao, bạn có thể duy trì vị trí trung tâm trong cách các tổ chức xây dựng và vận hành công nghệ.

Câu hỏi thường gặp

Có, nếu bạn hướng đến những công việc vượt ra ngoài các nhiệm vụ cụ thể. Hãy tập trung vào các vai trò kết hợp giữa mã hoặc vận hành với kiến trúc, bảo mật hoặc kiến thức chuyên môn, và phát triển khả năng sử dụng AI ngay từ đầu. Các nhà tuyển dụng vẫn cần những người có thể thiết kế và giám sát các hệ thống được hỗ trợ bởi AI.

Các chuyên gia CNTT cấp thấp, công việc chủ yếu là lập trình theo mẫu hoặc xử lý các yêu cầu thường xuyên, đang phải đối mặt với áp lực tự động hóa cao hơn. Những người có kinh nghiệm thiết kế kiến trúc, xử lý sự cố, quản lý bảo mật hoặc tuân thủ vẫn được săn đón mạnh mẽ vì họ chịu trách nhiệm mà AI không thể đảm nhận.

Hãy chuẩn bị cho vai trò của bạn chuyển hướng sang thiết kế tự động hóa, điều chỉnh cảnh báo và xử lý các sự cố phức tạp. Tình nguyện đảm nhận các quy trình làm việc và hướng dẫn sử dụng AI. Như vậy, bạn sẽ chuyển sang làm công việc có giá trị cao hơn thay vì chờ đợi người khác tiếp quản các hệ thống mới.

Các mô hình rủi ro khác nhau. Các thị trường nhỏ hơn có thể thuê ngoài nhiều công việc thường xuyên hơn, nhưng họ cũng cần các chuyên gia địa phương cho các hệ thống được quy định, hệ thống cũ hoặc hệ thống tùy chỉnh khó tự động hóa hoặc chuyển ra nước ngoài. Xây dựng kiến thức chuyên môn và kỹ năng kết hợp sẽ hữu ích ở bất kỳ đâu bạn làm việc.

Nếu bạn thích kế hoạch sprint, điều phối các cuộc gọi sự cố và định hình lộ trình hơn là thực hiện thuần túy, có thể đã đến lúc. Hãy bắt đầu mục tiêu các vai trò kết hợp như kỹ sư nền tảng, SRE (Quản lý độ tin cậy hệ thống) hoặc quyền sở hữu sản phẩm kỹ thuật, những vị trí này tận dụng nền tảng kỹ thuật của bạn đồng thời bổ sung trách nhiệm chiến lược hơn.