Dự án T.R đánh dấu bước chuyển mình đầy ấn tượng của Đơn vị Phát triển Phần mềm Chuyên ngành - Giải pháp Công nghệ Thông minh (GST, thuộc Phần mềm FPT) trong việc ứng dụng AI vào quá trình phát triển phần mềm lĩnh vực năng lượng và tiện ích. Được triển khai với mục tiêu xây dựng ứng dụng Handy Terminal dành cho việc đọc chỉ số gas một cách hiện đại, dự án T. xuất phát từ bối cảnh hệ thống cũ chủ yếu được ghi chép bằng tiếng Nhật, với nguồn tài liệu đồ sộ và quy trình thủ công chiếm nhiều thời gian, dễ phát sinh sai sót cũng như phụ thuộc lớn vào nhân sự am hiểu ngôn ngữ và nghiệp vụ đặc thù.
Mục tiêu lớn nhất của dự án là không chỉ số hóa quy trình mà còn đảm bảo sản phẩm mới đáp ứng các chuẩn mực khắt khe về chất lượng và tuân thủ của khách hàng Nhật Bản, đồng thời tối ưu chi phí, rút ngắn thời gian bàn giao theo mô hình hợp đồng trọn gói (fixed price).
 |
| Nhờ táo bạo ứng dụng AI, team dự án T.R của GST.SDP (nhà Phần mềm FPT) giúp tiết kiệm được 30% công sức đọc hiểu tài liệu, nâng độ phủ kiểm thử lên 100%, đồng thời giảm hơn 70% sự lệ thuộc vào nhân lực biết tiếng Nhật. |
Để đạt được điều đó, nhóm dự án đã mạnh dạn đưa vào hai công cụ AI chủ lực là PrivateGPT do FPT phát triển và Github Copilot. Nếu như PrivateGPT đóng vai trò trợ lý đắc lực, hỗ trợ các kỹ sư nhanh chóng hiểu sâu sắc tài liệu thiết kế, phân tích logic nghiệp vụ từ những file tiếng Nhật phức tạp một cách chính xác, thì Github Copilot lại mang đến sức mạnh tự động hóa cho quá trình sinh mã nguồn, viết unit test và cả việc xây dựng sơ đồ use case một cách trực quan. Nhờ sự tích hợp này, rất nhiều công đoạn từng là gánh nặng nhân công đã được đơn giản hóa, tự động hóa, từ đó mọi thành viên dù không thạo tiếng Nhật, cũng có thể chủ động tiếp cận, hiểu rõ và tham gia vào mọi giai đoạn phát triển.
Kết quả dự án T.R không chỉ là những thành tựu mang tính chất thay đổi phương pháp làm việc, mà còn thể hiện rõ bằng những chỉ số định lượng cụ thể quanh năng suất, chất lượng kiểm thử và độ tự chủ của đội ngũ. Việc ứng dụng AI đã giúp T.R vượt qua ách tắc ngôn ngữ, tạo chuyển biến rõ rệt về hiệu quả lẫn chất lượng.
- Tiết kiệm 30% công sức đọc hiểu tài liệu: Trước khi có AI, đội ngũ phải dành tới 30% tổng thời gian chỉ để giải mã tài liệu tiếng Nhật, vừa tốn thời gian vừa lệ thuộc vào số ít nhân sự biết tiếng, gây nên tình trạng chậm trễ trong dự án.
- Nâng hiệu quả kiểm thử từ 60-70% lên khoảng 98%: Khả năng dịch thuật, giải thích tài liệu, hướng dẫn mã nguồn tự động giúp các thành viên không biết tiếng Nhật tiếp cận và thực thi tốt, đẩy tỉ lệ vượt qua bài kiểm thử từ chỉ 60-70% trước đây lên tới xấp xỉ tuyệt đối (~98%) sau khi triển khai AI.
- Rút ngắn thời gian bắt đầu với công việc (onboarding) của nhân sự mới từ 3-4 tuần xuống còn dưới 1 tuần: Nhờ AI hỗ trợ dịch và tóm tắt tài liệu, kỹ sư mới chỉ cần 1 tuần để tiếp cận hệ thống thay vì mất hàng tháng như trước, tiết kiệm đáng kể chi phí và thời gian đào tạo.
- 30-40% bài toán vận hành, xử lý lỗi được tự động hóa: Thay vì thao tác thủ công phụ thuộc kinh nghiệm, AI thực hiện dịch lỗi, truy vết và đề xuất giải pháp, từ đó giúp giảm tải áp lực vận hành, giảm rủi ro sai sót do hiểu nhầm.
- Bổ sung mới hơn 900 bài kiểm thử (test case) và cập nhật tài liệu kỹ thuật: Từ khi AI được ứng dụng, số lượng test case và tài liệu cập nhật tăng mạnh nhờ khả năng phân tích, dịch tài liệu và sinh test case tự động.
- Độ phụ thuộc vào nhân sự biết tiếng Nhật giảm trên 70%: Đội phát triển có thể chủ động đọc hiểu tài liệu, trao đổi kỹ thuật, giảm hẳn nguy cơ “chậm tiến độ” chỉ vì thiếu người biết tiếng Nhật.
Thanh Sĩ
Ý kiến
()