Dự án S. của đơn vị FHN.AVI (nhà Phần mềm), do anh Phan Quang Bình làm quản trị dự án, triển khai AI vào quy trình phát triển phần mềm nhằm xử lý bài toán khối lượng code lớn và yêu cầu chuyển đổi công nghệ nhanh trong bối cảnh phục vụ ngành hàng không.
 |
| Nhóm dự án S. của FHN.AVI (nhà Phần mềm). |
Trước khi ứng dụng AI, dự án đối mặt với thách thức về lượng code đồ sộ và nhân sự lớn cho cả phát triển và bảo trì. Hệ thống đang phục vụ nhiều quy trình của khách hàng như booking, check-in, pre/post servicing trên máy bay, đặt đồ ăn, mua sản phẩm độc quyền, hệ thống khách thàng thân thiết (Loyalty) cho khách VIP và các tính năng thanh toán. Đây đều là các hạng mục yêu cầu tốc độ phát triển ổn định và chất lượng đầu ra cao.
Để giải quyết các khó khăn này, dự án sử dụng GitHub Copilot trong giai đoạn lập trình. Công cụ hỗ trợ tạo mã theo đúng định dạng và kiến trúc đã được định nghĩa trước. Nhờ MCP, Copilot có khả năng đọc bản thiết kế từ Figma, giúp lập trình viên không phải rà lại từng phần thiết kế thủ công. Bên cạnh đó, AI tóm tắt yêu cầu từ Jira và tạo đầu ra chuẩn cho Copilot, rút ngắn thời gian chuẩn bị trước khi lập trình. Việc giảm tải các tác vụ lặp lại cho phép lập trình viên tập trung vào xử lý logic phức tạp và các phần nghiệp vụ cốt lõi.
Nhờ những hỗ trợ này, năng suất phát triển tăng khoảng 15-20%. Đây là kết quả rõ ràng cho thấy vai trò tích cực của AI trong việc tối ưu tốc độ phát triển phần mềm tại dự án.
AI cũng được sử dụng trong giai đoạn kiểm thử (Unit test) nhằm hỗ trợ viết các đoạn mã kiểm thử logic theo yêu cầu. Copilot giúp tạo ra các giai đoạn kiểm thử ban đầu, giúp lập trình viên rút ngắn thời gian kiểm thử thủ công. Dù vậy, đội dự án vẫn duy trì kiểm soát chặt chẽ đối với các gợi ý tự động để tránh lỗi có thể phát sinh. Đây là yếu tố quan trọng trong bối cảnh dự án phục vụ lĩnh vực hàng không, nơi chất lượng và độ chính xác là ưu tiên hàng đầu.
Theo quản trị dự án Phan Quang Bình, nhóm rút ra một số bài học sau quá trình triển khai AI. Về quy trình, đội dự án cần định nghĩa rõ ràng cho AI, bao gồm định dạng mã, kiến trúc và yêu cầu đầu vào. Về con người, lập trình viên phải hiểu sâu về dự án cũng như kỹ thuật để kiểm soát đầu ra do AI sinh ra. Việc sử dụng AI mà không nắm rõ cơ chế sinh mã có thể dẫn đến lỗi logic hoặc lỗi (bug) khó kiểm soát. Đây là lý do khiến dự án dù áp dụng AI nhưng vẫn coi kiểm soát thủ công là bước bắt buộc.
Trong thời gian tới, dự án tiếp tục tập trung khai thác GitHub Copilot để tối ưu quy trình lập trình và kiểm thử, do khách hàng chỉ cho phép sử dụng công cụ này vì các yêu cầu liên quan đến chi phí và bảo mật. Từ kết quả đã đạt được, dự án S. cho thấy AI có thể mang lại hiệu quả rõ rệt khi được ứng dụng có kiểm soát, đúng phạm vi và phù hợp với đặc thù ngành hàng không, mở ra định hướng nhân rộng cho các dự án tương tự trong đơn vị.
Cucumber
Ý kiến
()