Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất công việc của lập trình viên tại GUIDING VN trong bối cảnh ứng dụng AI

Abstract

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng rộng rãi trong ngành phát triển phần mềm, đề án nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất công việc của lập trình viên tại GUIDING VN, một công ty outsourcing phần mềm phục vụ thị trường tài chính Nhật Bản. Vấn đề trọng tâm là khoảng 35% lập trình viên có chất lượng đầu ra thấp dù tất cả đều giao bài đúng hạn. Đề án áp dụng phương pháp hỗn hợp tuần tự giải thích, gồm phỏng vấn sâu hai lần (5 và 6 nhân sự) và khảo sát Likert toàn bộ 20 lập trình viên với tỷ lệ phản hồi 100%. Mô hình gồm năm yếu tố độc lập (Năng lực AI, Sự tự tin năng lực AI, Hỗ trợ tổ chức, Mức độ sử dụng công nghệ, Áp lực công nghệ) và biến phụ thuộc là Hiệu suất công việc. Năng lực AI có mối liên hệ dương mạnh nhất với hiệu suất công việc (r = 0,790, p < 0,001) và được 75% nhân sự xếp hạng cấp bách nhất. Bốn nhận định H1–H4 được dữ liệu hỗ trợ; H5 phiên bản gốc về Áp lực công nghệ không được dữ liệu hỗ trợ (r = 0,013, p = 0,957), phiên bản tái diễn giải được dữ liệu hỗ trợ một phần. Phân tích chủ đề định tính nhận diện bốn chủ đề mới nổi: nghịch lý năng suất AI, vibe coding, vòng lặp lỗi do AI và nhận thức bảo mật Token. Đề án đề xuất bốn giải pháp theo chu trình Plan-Do-Check-Act: đào tạo Năng lực AI ba cấp độ, kho tri thức kết hợp hướng dẫn sử dụng AI, quy trình làm việc bốn bước tích hợp mẫu Pull Request, và hệ thống đo lường chất lượng