Domain Knowledge và lợi thế cạnh tranh trong thời đại AI

Hey hey, lại là hắn đây.

Trước đây, người ta thường nghĩ rằng một lập trình viên senior là người có thể giải quyết những bài toán kỹ thuật khó nhất. Người viết được hệ thống lớn nhất, tối ưu nhất, sạch nhất sẽ là người có giá trị nhất. Hắn cũng từng nghĩ như vậy. Nhưng càng làm việc trong những lĩnh vực đặc thù hơn, hắn càng nhận ra có lẽ kỹ năng lập trình chỉ là điều kiện cần. Còn thứ thực sự hiếm lại là khả năng hiểu một ngành nghề đủ sâu.

Khi AI ngày càng giỏi viết code, giá trị của việc chỉ biết lập trình bắt đầu giảm dần. Những đoạn code lặp lại, những API mới, những framework mới đều có thể học rất nhanh, thậm chí AI còn học nhanh hơn con người. Điều mà AI vẫn chưa thể rút ngắn được là hàng chục năm tích lũy kinh nghiệm trong một lĩnh vực. Bởi vì domain knowledge không nằm trong tài liệu, mà nằm trong hàng ngàn quyết định nhỏ được đưa ra mỗi ngày.

Kinh nghiệm lập trình và kinh nghiệm ngành là hai tài sản khác nhau

Hãy tưởng tượng có hai lập trình viên đều có mười năm kinh nghiệm. Một người làm chủ yếu các sản phẩm thương mại điện tử, một người làm hạ tầng giao dịch cho các quỹ đầu tư. Nếu đổi vị trí cho nhau, rất có thể cả hai đều sẽ gặp khó khăn. Không phải vì họ không biết lập trình, mà vì họ đang thiếu một ngôn ngữ khác. Ngôn ngữ của ngành.

Trong lĩnh vực tài chính, chỉ riêng việc hiểu tại sao một lệnh bị từ chối cũng có thể mất nhiều năm. Tại sao venue này yêu cầu IOC, venue kia lại dùng FOK. Tại sao một mức giá chậm vài trăm mili giây lại đủ để làm phát sinh hàng triệu đô la rủi ro. Tại sao hệ thống luôn ưu tiên tính đúng đắn hơn tốc độ ở một số vị trí, nhưng ở những vị trí khác lại chấp nhận đánh đổi. Những câu trả lời đó không nằm trong sách dạy lập trình. Chúng được hình thành từ lịch sử của thị trường, quy định pháp lý, hành vi của người tham gia và cả những sự cố đã từng xảy ra.

Vì sao nhiều công ty vẫn săn tìm những người đã ở rất lâu trong một lĩnh vực?

Đó cũng là lý do nhiều công ty tài chính lớn mở văn phòng ở Malaysia hay Ấn Độ. Không hẳn vì họ không tìm được lập trình viên senior ở Việt Nam. Việt Nam có rất nhiều kỹ sư giỏi, chăm chỉ và học rất nhanh. Điều họ khó tìm hơn là những người vừa có mười năm kinh nghiệm xây hệ thống, vừa có mười năm sống trong thế giới của electronic trading, investment banking hay market infrastructure.

Engineering experience và domain knowledge thực ra là hai đường tích lũy hoàn toàn khác nhau. Kinh nghiệm lập trình thường tăng theo số năm làm nghề. Nhưng domain knowledge chỉ tăng khi bạn ở đủ lâu trong cùng một lĩnh vực, chứng kiến đủ nhiều vấn đề và hiểu vì sao ngành đó lại vận hành theo cách hiện tại. Một người có thể trở thành senior engineer sau bảy năm, nhưng để trở thành một người thật sự hiểu thị trường tài chính, bảo hiểm hay hàng không, đôi khi cần thêm bảy năm nữa.

AI có thể học code rất nhanh, nhưng không thể sống thay bạn mười năm

Đó là lý do trong nhiều công ty, có những người không còn viết nhiều code như trước, nhưng mọi quyết định quan trọng đều phải hỏi ý kiến họ. Họ không nhất thiết là người code nhanh nhất. Họ chỉ đơn giản là người nhìn thấy được những hệ quả mà người khác chưa nhìn thấy. Một thay đổi rất nhỏ trong hệ thống có thể kéo theo hàng loạt tác động ở phía sau, và những liên kết đó chỉ xuất hiện khi một người đã sống đủ lâu trong domain ấy.

AI có thể đọc hàng triệu tài liệu, nhưng nó không thể thật sự trải qua một cuộc khủng hoảng thanh khoản, một sự cố production kéo dài nhiều giờ, hay chứng kiến cả một ngành thay đổi vì một quy định pháp lý mới. Những trải nghiệm đó không chỉ tạo ra kiến thức, mà còn hình thành trực giác. Và trực giác thường là thứ xuất hiện sau rất nhiều lần đúng, sai và trả giá.

Moat của một kỹ sư đang đổi chỗ

Nếu nhìn theo cách của doanh nghiệp, mỗi kỹ sư cũng có một loại moat, tức hào kinh tế cá nhân. Trước đây, moat đó thường là khả năng viết code tốt hơn người khác: biết nhiều ngôn ngữ hơn, tối ưu tốt hơn, ship nhanh hơn. Trong kỷ nguyên AI, lớp moat ấy đang mỏng đi rất nhanh, vì code trở thành thứ có thể sinh ra với chi phí ngày càng thấp.

Moat mới, nếu còn tồn tại, gần như không còn là một kỹ năng đơn lẻ. Nó là tích số của vài thứ khó mua bằng course hay prompt:

domain knowledge × network × uy tín × khả năng ra quyết định

Domain knowledge giúp nhìn ra vấn đề đúng. Network giúp tiếp cận thông tin và cơ hội đúng lúc. Uy tín giúp người khác tin vào quyết định của mình khi dữ liệu còn mơ hồ. Khả năng ra quyết định giúp biến hiểu biết thành hành động trước khi cửa sổ cơ hội đóng lại. Thiếu một trong các yếu tố này, lợi thế dễ sụp rất nhanh. Có domain mà không có uy tín thì khó được trao quyền. Có network mà thiếu khả năng quyết định thì chỉ còn lại hội thoại.

Điều này cũng khớp với những gì hắn đang quan sát về trật tự mới. Khi AI khiến thông tin và code lan truyền gần như tức thời, lợi thế không còn nằm ở tốc độ tạo ra artifact. Nó nằm ở chỗ ai còn đủ ngữ cảnh để biết artifact nào đáng tạo, và lúc nào không nên tạo.

Lợi thế cạnh tranh của một kỹ sư đang thay đổi

Có lẽ đây cũng là sự thay đổi lớn nhất của nghề lập trình trong kỷ nguyên AI. Trước đây, lợi thế cạnh tranh nằm ở việc biết cách xây một hệ thống. Còn trong tương lai, lợi thế sẽ nằm ở việc hiểu vì sao hệ thống đó phải được xây như vậy.

Rồi sẽ đến một ngày, câu hỏi quan trọng nhất trong buổi phỏng vấn không còn là: “Bạn biết những ngôn ngữ lập trình nào?”

Mà sẽ là: “Bạn đã dành bao nhiêu năm để hiểu ngành mà chúng tôi đang hoạt động?”

Bởi vì code rồi sẽ được AI viết nhanh hơn mỗi ngày. Nhưng những năm tháng để hiểu một lĩnh vực thì không có đường tắt. Đó có lẽ mới là tài sản quý giá nhất mà một kỹ sư có thể tích lũy trong suốt sự nghiệp của mình.

❤️ cowriter aethery