Dự án ST 2025 của đơn vị IVS.AU.CTO nhà Phần mềm FPT phụ trách triển khai cho khách hàng bài toán xây dựng hệ thống quản lý các bài đánh giá, chứng chỉ và năng lực của phi công, đồng thời hỗ trợ quản lý đào tạo và chuyển đổi dữ liệu sang hệ thống mới. Trong ngành công nghiệp đòi hỏi sự khắt khe về tính chính xác và đồng bộ như hàng không, việc ứng dụng AI đã trở thành “chìa khóa” giúp dự án vượt qua những thách thức về quy trình và tiến độ.
Trong giai đoạn đầu của dự án, đội ngũ kiểm thử phải đối mặt với những rào cản lớn về mặt thời gian và kỹ thuật. Đặc thù của lĩnh vực hàng không khiến các tài liệu yêu cầu thường dày đặc và phức tạp. Việc đánh giá các tài liệu này theo cách thủ công không chỉ tiêu tốn nguồn lực mà còn tiềm ẩn rủi ro bỏ sót các kịch bản kiểm thử nhỏ nhưng quan trọng. Bên cạnh đó, bài toán chuyển đổi dữ liệu cũng là một thử thách lớn, nếu có sai sót về mặt logic có thể dẫn đến hệ quả nghiêm trọng cho hệ thống quản lý chứng chỉ phi công.
 |
| Ảnh buồng lái của 1 hãng hàng không Mỹ. |
Để giải quyết vấn đề này, hai công cụ AI là Github Copilot và PrivateGPT đã được dự án đưa vào sử dụng trong giai đoạn phân tích yêu cầu và kiểm thử. Dự án linh hoạt sử dụng đồng thời hai công cụ này để hỗ trợ tóm tắt, phân tích yêu cầu một cách tự động, giúp người kiểm thử nhanh chóng nắm được trọng tâm nghiệp vụ.
Nhờ đó, thời gian đọc và hiểu yêu cầu đã giảm khoảng 30% so với trước. Ở khâu kiểm thử, AI được sử dụng để tự động sinh trường hợp kiểm thử (test case) từ yêu cầu, đồng thời gợi ý kịch bản kiểm thử và mô tả cho API, SQL. Cách làm này giúp mở rộng độ bao phủ kiểm thử, hạn chế việc bỏ sót các bản kiểm thử nhỏ. Với chuyển đổi dữ liệu, AI đóng vai trò hỗ trợ gợi ý kịch bản, giúp giảm lỗi cú pháp và logic trong quá trình xây dựng và thực thi.
Sau một thời gian triển khai, dự án ghi nhận mức tăng năng suất 18%. Theo quản trị dự án Dương Thị Nguyên (đơn vị IVS.AU.CTO nhà Phần mềm FPT), tác động của con số này đặc biệt rõ rệt với một dự án quy mô lớn, nhiều nghiệp vụ phức tạp như ST 2025. Việc rút ngắn thời gian tìm hiểu yêu cầu và tối ưu khâu viết trường hợp kiểm thử giúp dự án bám sát kế hoạch, hạn chế tình trạng dồn việc về cuối và giảm nhu cầu làm thêm giờ (OT). Điều này giúp tạo điều kiện để các thành viên có thời gian học hỏi kỹ năng mới và tham gia vào các hoạt động mang lại giá trị cao hơn cho dự án.
Bên cạnh yếu tố tiến độ, AI còn góp phần giúp dự án vừa đáp ứng tiến độ của khách hàng vừa tuân thủ các yêu cầu nghiêm ngặt về chất lượng và độ chính xác dữ liệu. Kết quả tích cực về tiến độ và chất lượng đã góp phần nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng và ghi nhận năng lực của dự án trong việc áp dụng AI vào giải quyết bài toán.
Cucumber
Ý kiến
()