Khi ngành kho vận và vận chuyển (logistics/transportation) ngày càng cạnh tranh, việc phát triển phần mềm đòi hỏi tối ưu hóa nguồn lực, đảm bảo chất lượng sản phẩm, đồng thời liên tục chạy đua với deadline gắt gao từ khách hàng quốc tế. Chính trong bối cảnh ấy, CDG_ODC_2425 - một dự án theo mô hình thuê ngoại (IT Body Shopping) với quy mô 35-40 lập trình viên, đơn vị FHN.GLC (nhà Phần mềm FPT), đã phải đối mặt với thách thức không nhỏ là thiếu hụt nguồn lực kiểm thử (tester) nội bộ. Đây là “điểm nghẽn” khiến mọi kế hoạch tiến độ và đảm bảo chất lượng đều có nguy cơ “vỡ trận”.
Nếu tiếp tục duy trì quy trình truyền thống, áp lực kiểm soát lỗi (bug) và chuẩn hóa mã (code) dồn hết lên vai lập trình viên, dẫn tới nguy cơ chậm tiến độ, lỗi tích tụ, giảm niềm tin của khách hàng cũng như ảnh hưởng đến khả năng mở rộng dự án.
 |
| Các thành viên team dự án CDG_ODC_2425 từ đơn vị FHN.GLC (nhà Phần mềm FPT). |
Để “hóa giải” nỗi lo thiếu kiểm thử viên (tester), nhóm dự án CDG_ODC_2425 đã chủ động ứng dụng AI, cụ thể là Github Copilot và PrivateGPT (do FPT xây dựng) vào quy trình phát triển. Thay vì coi AI như một công cụ phụ trợ rời rạc, CDG_ODC_2425 biến AI thành một “người dẫn dắt công nghệ ảo”, tích hợp trong mọi bước như gợi ý giải pháp kỹ thuật, sinh mã mẫu nhanh chóng, phát hiện lỗi logic ngay khi code, tự động đánh giá và kiểm tra các tiêu chuẩn lập trình, đồng thời cảnh báo các lỗi tiềm tàng mà lập trình viên có thể bỏ sót do áp lực.
Từng cập nhật trạng thái (commit) đều được Github Copilot rà soát, không chỉ tăng tính đồng nhất mà còn giảm tối đa nguy cơ lọt lỗi sang giai đoạn sau. Dữ liệu từ quá trình tương tác giữa lập trình viên và AI tool liên tục được tổng hợp, đào tạo lại cho các mô hình mới. Từ đó, càng ngày AI tool càng hỗ trợ tối ưu, sát nhu cầu thực tế của từng thành viên. Nhóm cũng chủ động nghiên cứu, chuẩn bị tích hợp các giải pháp AI bảo mật riêng tư hơn như PrivateGPT, hướng đến tự động hóa thêm nhiều khâu như vẽ kiến trúc và soạn thảo proposal kỹ thuật.
Kết quả đạt được minh chứng rõ rệt cho hiệu quả ứng dụng AI: Năng suất lập trình của nhân sự tăng 39%, chỉ sau 3 tháng tích hợp AI hỗ trợ kiểm thử và đánh giá tự động; Khả năng phát hiện lỗi sớm của AI đã giúp tỉ lệ vấn đề cần xử lý (issue) nội bộ giảm hơn 45%.
Song song đó, thời gian đánh giá và bàn giao từng tính năng chính giảm 30%, nhờ AI tự động kiểm tra tuân thủ tiêu chuẩn lập trình và phát hiện lỗi cơ bản trước khi chuyển sang đánh giá mã thủ công.
Nhờ ứng dụng AI, dự án CDG_ODC_2425 ghi nhận tất cả cột mốc tiến độ (milestone) lớn đều cán đích đúng hạn hoặc sớm hơn 1-2 ngày, trong khi giai đoạn trước khi áp dụng AI từng có 2 giai đoạn liên tiếp trễ 2-4 ngày do lỗi phát sinh sau triển khai. Chỉ số hài lòng của khách hàng (CSAT) tăng từ 4.1/5 lên 4.7/5 nhờ sản phẩm ổn định, ít lỗi và đáp ứng chuẩn chất lượng quốc tế dù “không có tester nội bộ”.
Thanh Sĩ
Ý kiến
()