Khi GitHub Copilot ra mắt, phản ứng trong team Eggstech khá phân cực: một nửa hào hứng, một nửa lo lắng. 18 tháng sau, chúng tôi có đủ dữ liệu để nói thẳng về những gì thực sự thay đổi.
Những gì AI làm tốt (thực sự)
Boilerplate và scaffolding: CRUD API, migration scripts, test fixtures, Dockerfile — những thứ có pattern rõ ràng, AI viết nhanh và đúng. Developer của chúng tôi tiết kiệm 30–40% thời gian cho những task này.
Code review lần đầu: Trước khi push PR, dùng AI để check obvious issues (null checks, SQL injection patterns, performance anti-patterns) giảm được lượng comment review đáng kể. Review của senior developer tập trung hơn vào architecture và business logic.
Documentation và test case generation: Viết docstring, generate unit test từ function signature — những việc developer hay lười nhất và hay bị skip nhất.
Những gì AI không làm được (sau 18 tháng)
Domain-specific decisions: AI không biết business rule của khách hàng, không biết tại sao một field tên “status” lại có 7 giá trị thay vì 3. Context đặc thù của từng dự án vẫn phải từ người.
Debug production issues: Production bug thường liên quan đến interaction giữa nhiều system, timing issue, hoặc data corruption — những thứ AI không có context để debug hiệu quả. Nó có thể suggest, nhưng không dẫn dắt.
Architecture decisions: “Nên dùng microservice hay monolith?” là câu hỏi về business constraint, team size, operational maturity — không phải về code pattern.
Tại sao senior dev hưởng lợi nhiều hơn junior
Điều này có vẻ ngược lại, nhưng rất logic: AI output cần người có thể evaluate chất lượng. Một senior developer nhận ra khi AI suggest một giải pháp nghe có vẻ đúng nhưng sẽ có vấn đề ở scale. Junior developer có xu hướng accept output mà không đủ critical thinking để biết khi nào nó sai.
Kết luận thực tế của chúng tôi: AI không thay developer — nó thay một phần công việc nhàm chán của developer. Những developer sử dụng AI tốt nhất không phải những người tin tưởng nó nhất, mà là những người biết đặt câu hỏi đúng và biết khi nào cần override nó.
