Hôm đó, tôi yêu cầu Claude tổng hợp dữ liệu tiến độ công việc từ hệ thống quản lý nội bộ Jira. Chỉ vài giây sau, AI trả về kết quả gọn gàng, mạch lạc, chắc nịch rằng đang có 48 đầu việc (issues) tồn đọng. Cách trình bày khoa học đến mức nếu không xem kỹ, có lẽ tôi đã đưa kết quả này vào báo cáo.
Nhưng với sự nhạy cảm nghề nghiệp, tôi lập tức hoài nghi. Sau khi tự mình kiểm tra, kết quả thực tế chỉ có 32 issues.
Để chiều lòng người dùng, AI sẵn sàng ngụy tạo ra những số liệu. Kết luận nhìn qua thì có vẻ đúng, nhưng nếu mang đi kiểm chứng sẽ thấy nhiều sai sót. Thử tưởng tượng nếu tôi đưa kết quả 48 issues đó trình bày với ban giám đốc hay đối tác, tôi sẽ mất uy tín đến mức nào?
Sau trải nghiệm này, tôi hiểu rằng: AI chỉ thực sự phát huy tác dụng với người có nền tảng kiến thức để kiểm chứng và dẫn dắt nó.
 |
Đưa AI giải các bài toán tại FPT Smart Cloud
Nhớ về thời điểm 4 - 5 năm trước, 80% thời gian của tôi bị "đóng băng" vì những bảng biểu đặc kín số liệu, những bảng tổng hợp mà chỉ gom thông tin thôi đã hết nửa ngày. Người làm quản lý dự án giống như cái máy điều phối dữ liệu hơn mà một người dẫn dắt chiến lược.
Còn bây giờ, AI giải phóng tôi khỏi những công việc thủ công ấy. Khi FPT thực hiện chiến lược AI-First, tôi đã áp dụng ngay vào các buổi họp báo cáo tiến độ hàng ngày của team. Mục tiêu rất đơn giản là tiết kiệm thời gian. Tôi đã nhận về kết quả đã vượt xa kỳ vọng. Thay vì mất cả tiếng trong phòng họp để hỏi từng thành viên đang làm gì, vướng mắc ở đâu, tiến độ ra sao, AI đã kết nối trực tiếp với các phần mềm quản lý công việc và dữ liệu như Jira, Confluence... tổng hợp toàn bộ thông tin dự án. Chỉ trong vài giây, hệ thống đã chỉ ra các đầu việc bị chậm, những phần việc (dependencies) có nguy cơ nghẽn, những vấn đề team chưa kịp nhìn thấy. Các buổi họp vì thế cũng nhanh hơn, cả team chỉ cần thảo luận và đưa ra giải pháp để xử lý kịp thời.
Điểm mạnh của AI là phát hiện sớm những điểm mù, giúp team tôi tập trung phân bổ thời gian và nguồn lực giải quyết vấn đề. Trước đây nhiều chu kỳ làm việc (sprint) thất bại vì bỏ sót các rủi ro, làm giảm hiệu suất hoàn thành sprint goal của các team. Nhưng sau 2 tháng áp dụng cách làm mới, kết quả đã thay đổi hoàn toàn. Trong 3 sprint gần nhất, các team đã cán đích với tỷ lệ hoàn thành sprint goal đạt 100%. Đây chỉ là hai trong số rất nhiều bài toán mà AI đã giúp chúng tôi xử lý tại FPT Smart Cloud.
AI càng mạnh, năng lực của con người càng phải mạnh hơn
Tôi luôn nói với anh em trong team, giờ đây, checklist nghiệm thu DOD (Definition of Done - hạng mục công việc hoàn thành) không thể là một bộ tiêu chí cố định mà cần liên tục cập nhật, tối ưu sau mỗi lần AI trả kết quả. Ban đầu, bộ tiêu chí có thể thiếu sót, nhưng qua nhiều lần hiệu chỉnh, bộ checklist này sẽ càng ngày càng dày lên. Cứ như vậy, hệ thống kiểm soát sẽ ngày càng chặt chẽ và đảm bảo chất lượng đầu ra cho sản phẩm.
Tại FPT Smart Cloud, khi xây dựng quy trình vận hành, tôi có thói quen lồng ghép nhiều cổng kiểm soát chất lượng (quality gates) ở từng công đoạn nhỏ, thay vì chỉ kiểm tra ở điểm cuối. Tư duy này có nét tương đồng với khái niệm harness engineering - nơi chúng ta xây dựng toàn bộ “môi trường” xung quanh một AI model, bao gồm các công cụ, quyền truy cập, bộ nhớ, quy trình góp ý (feedback loops),... để AI vận hành đúng hướng.
Con người phải nâng cấp kiến thức để có thể vận hành AI
Một kỹ sư bước vào thời đại AI nếu không có nền tảng chuyên môn đủ vững rất dễ bị AI "dắt mũi". Vì AI tạo ra cảm giác hiểu biết cực kỳ thuyết phục. Lạm dụng AI khi chưa đủ năng lực đánh giá kết quả chẳng khác nào giao vô lăng cho một người mù. Muốn điều khiển AI, chúng ta buộc phải cải thiện hai năng lực cốt lõi: tư duy phản biện để liên tục hoài nghi, chất vấn AI và tư duy hệ thống để có cái nhìn tổng thể của vấn đề.
Tôi biết trong giới công nghệ, có nhiều lo lắng AI sẽ dần thay thế kỹ sư. Nhưng tôi thường nhìn câu chuyện theo hướng khác: AI không thay thế con người mà người biết dùng AI sẽ thay thế người không biết dùng AI.
Càng làm việc với AI càng cần có kiến thức và năng lực. "Nhàn hạ" trong thời đại AI không phải là ngồi im chờ máy làm hết. Điều quan trọng là biến AI thành trợ lý đắc lực, giúp con người thoát khỏi công việc lặp lại để tập trung vào những công việc chỉ con người mới làm được, đó là: tư duy, sáng tạo và ra quyết định.
Đặng Thanh Long | FPT Smart Cloud
Ý kiến
()