AI Coding Agent có khiến Low-code lỗi thời? Câu trả lời có thể khiến nhiều người bất ngờ

Trong vài tháng trở lại đây, một quan điểm xuất hiện ngày càng nhiều trong cộng đồng AI: AI Coding Agent mạnh đến mức bất kỳ ai cũng có thể viết phần mềm, vì vậy các nền tảng phát triển low-code sẽ sớm trở nên lỗi thời.

Lập luận nghe khá hợp lý. Nếu một người không biết lập trình chỉ cần mô tả yêu cầu bằng tiếng Anh và AI tự sinh ra hàng trăm dòng Python hoạt động tốt, vậy tại sao họ còn cần những giao diện kéo-thả trực quan nữa?

Tuy nhiên, góc nhìn này mới chỉ nhìn vào một nửa câu chuyện.

AI Coding Agent thực sự đã thay đổi cách xây dựng phần mềm

Không thể phủ nhận rằng AI Coding Agent đã làm thay đổi hoàn toàn quá trình phát triển phần mềm. Nếu trước đây lập trình viên phải mất hàng giờ để viết cấu trúc dự án, tạo API, kiểm tra cú pháp hay hoàn thiện những phần mã lặp đi lặp lại thì giờ đây phần lớn công việc đó có thể giao cho AI xử lý.

Không chỉ lập trình viên hưởng lợi. Ngày càng nhiều quản lý sản phẩm, chuyên viên vận hành, chuyên gia tài chính hay nhân sự – những người chưa từng coi mình là "developer" – cũng bắt đầu tự xây dựng các quy trình tự động hóa nhờ AI chuyển đổi ý tưởng thành mã nguồn.

Ông Raghu Malpani, Giám đốc Công nghệ và Sản phẩm của UiPath, gọi đây là một cuộc chuyển đổi mang tính thế hệ trong cách con người phát triển phần mềm.

Theo ông, những dự án tự động hóa từng mất nhiều tuần hoặc nhiều tháng để hoàn thành giờ có thể được triển khai nhanh hơn gấp nhiều lần. Khi AI Coding Agent ngày càng có khả năng tự xử lý những tính năng phức tạp thay vì chỉ hỗ trợ các tác vụ nhỏ, tốc độ phát triển phần mềm sẽ còn tiếp tục tăng mạnh.

Nhưng chính sự tăng tốc này lại tạo ra một vấn đề mới.

Khi việc xây dựng AI Agent trở nên dễ dàng hơn, doanh nghiệp sẽ không có ít agent hơn mà ngược lại sẽ có nhiều agent hơn bao giờ hết. Và những người chịu trách nhiệm đối với các agent đó không phải lúc nào cũng là lập trình viên.

Đó có thể là trưởng bộ phận vận hành, chuyên viên tuân thủ, quản lý quy trình hay lãnh đạo doanh nghiệp. Họ là người phải giải thích vì sao một quy trình thất bại lúc 2 giờ sáng, trả lời yêu cầu kiểm toán sau sáu tháng hoặc xác định chính xác agent được cấp quyền thực hiện hành động nào và vào thời điểm nào.

Đây là điểm mà rất nhiều cuộc tranh luận về "low-code đã chết" thường bỏ qua. Hầu hết các lập luận chỉ tập trung vào giai đoạn xây dựng. Trong khi đó, vòng đời của một AI Agent còn bao gồm rất nhiều công việc khác như giám sát, kiểm toán, xử lý sự cố, cập nhật và quản trị.

Một sơ đồ quy trình trực quan giúp bộ phận vận hành hoặc chuyên viên tuân thủ có thể hiểu ngay hệ thống đang hoạt động như thế nào. Nhưng một đoạn mã Python thì không.

Giá trị lớn nhất của Low-code

Nhiều người vẫn nghĩ low-code ra đời chỉ để giúp người không biết code cũng có thể xây dựng ứng dụng. Nhưng trên thực tế, đó chỉ là một phần rất nhỏ. Giá trị lớn hơn nhiều của low-code là biến những quy trình phức tạp trở nên dễ hiểu đối với tất cả những người liên quan, kể cả khi họ không biết lập trình.

Điều này càng trở nên quan trọng khi số lượng người có thể tạo AI Agent đang tăng nhanh hơn rất nhiều so với số người có khả năng đọc và đánh giá mã nguồn mà AI tạo ra.

Raghu Malpani cũng nhấn mạnh điều này khi cho rằng giá trị của low-code không hề giảm trong thời đại AI. Ngược lại, nó còn tăng lên, bởi giao diện trực quan giúp những người không biết lập trình vẫn có thể kiểm tra xem ý định ban đầu bằng ngôn ngữ tự nhiên đã được AI chuyển thành logic nghiệp vụ chính xác hay chưa.

Nói cách khác, canvas trực quan không phải là phiên bản "đơn giản hóa" của lập trình , mà là lớp biểu diễn giúp mọi người hiểu được hệ thống đang làm gì.

Những quy trình phức tạp cần được "nhìn thấy"

Đối với các tác vụ nhỏ, việc AI tự sinh mã có thể đã đủ. Nhưng ở quy mô doanh nghiệp, mọi chuyện hoàn toàn khác.

Các quy trình tự động hóa thường kéo dài qua nhiều hệ thống, nhiều phòng ban và nhiều bước ra quyết định của con người. Ngay cả các lập trình viên giàu kinh nghiệm cũng thường muốn có một sơ đồ trực quan để nhìn thấy toàn bộ quy trình thay vì chỉ đọc hàng nghìn dòng mã.

Khi xây dựng các workflow nhiều bước, khả năng quan sát được toàn bộ luồng xử lý không phải là ưu điểm dành riêng cho người không biết lập trình mà là yêu cầu bắt buộc trong thiết kế hệ thống. Ngoài ra, các nền tảng low-code hiện đại còn mang lại nhiều lợi ích ngay từ giai đoạn phát triển.

Chúng có thể phát hiện lỗi logic trước khi triển khai, kiểm tra quy trình ngay trong lúc thiết kế và tích hợp sẵn các cơ chế kiểm soát để giới hạn những hành động AI Agent được phép thực hiện trước khi đưa vào môi trường thực tế.

Đây đều là những tính năng quan trọng với bất kỳ ai chịu trách nhiệm về hệ thống sau khi AI Agent đi vào vận hành.

Low-code và Code-first không phải hai lựa chọn đối lập

Một trong những ngộ nhận lớn nhất hiện nay là xem low-code và code-first là hai con đường hoàn toàn khác nhau.

Trên thực tế, ở các nền tảng tự động hóa hiện đại, chúng chỉ là hai cách tiếp cận cùng một hệ thống. Một nhóm có thể bắt đầu bằng giao diện kéo-thả trực quan rồi chuyển sang viết mã khi cần mà không mất đi cấu trúc hay logic đã xây dựng.

Ngược lại, lập trình viên cũng có thể phát triển hoàn toàn bằng mã nguồn nhưng vẫn xuất ra sơ đồ trực quan để các bộ phận vận hành, kiểm toán hoặc quản lý xem xét và phê duyệt.

Việc lựa chọn điểm khởi đầu không còn quyết định kiến trúc cuối cùng của hệ thống. Đó cũng là lý do nhiều chuyên gia cho rằng tranh luận "low-code hay code-first" thực chất là một câu hỏi sai.

Điều doanh nghiệp cần quan tâm không phải là:

"Nên chọn low-code hay code-first?"

Mà là:

"Nền tảng của chúng ta có hỗ trợ cả hai cách làm hay không? Và liệu chúng ta có thể quản trị, kiểm toán và theo dõi mọi AI Agent được tạo ra, bất kể chúng được xây dựng theo cách nào?"

Những doanh nghiệp thành công trong kỷ nguyên AI sẽ không phải là những đơn vị chọn đúng công cụ lập trình.

Họ sẽ là những tổ chức có thể hiểu rõ, kiểm soát và quản trị toàn bộ những gì AI đang xây dựng.

Sự xuất hiện của AI Coding Agent không khiến low-code trở nên lỗi thời. Ngược lại, nó đang làm nổi bật vai trò vốn có của low-code hơn bao giờ hết.

Nếu trước đây low-code được xem là cách giúp nhiều người hơn có thể tạo phần mềm, thì trong kỷ nguyên AI, giá trị lớn nhất của nó lại nằm ở một khía cạnh khác: giúp con người hiểu, giám sát và cải thiện những hệ thống mà AI tạo ra.

Khi việc viết phần mềm không còn là đặc quyền của lập trình viên, khả năng quản trị và minh bạch quy trình mới trở thành lợi thế cạnh tranh thực sự.