Một người đảm nhiệm 4 vai trò
Trong quý II/2026, Hải Anh đăng ký mục tiêu áp dụng AI xuyên suốt dự án “Xây dựng phần mềm Soạn thảo văn bản Quy phạm pháp luật cho Bộ Tư pháp”. Hai kết quả then chốt được đặt ra là hoàn thành hai giai đoạn trước ngày 1/7/2026 và duy trì chỉ một nhân sự trực tiếp đảm nhiệm các vai trò BA (chuyên viên phân tích nghiệp vụ), SA (kiến trúc sư giải pháp), Developer (lập trình viên) và Tester (kiểm thử phần mềm) với sự hỗ trợ của AI.
Hải Anh gọi đây ngắn gọn là một “thử thách giới hạn”.
 |
| Với những kết quả gặt hái được, Hải Anh xứng đáng nhận giải thưởng cá nhân OKR xuất sắc quý II cấp Tập đoàn. |
Khó ở chỗ dự án được xây dựng mới, từ đầu từ tháng 10/2025. Theo cách triển khai thông thường, từ phân tích nghiệp vụ, thiết kế kiến trúc, lập trình đến kiểm thử sẽ cần nhiều vị trí phối hợp. Hải Anh lựa chọn tự đảm nhiệm toàn bộ các vai trò này, đồng thời tổ chức lại cách làm để AI tham gia vào những công đoạn phù hợp.
Gần 10 tháng liên tục cũng là phép thử về sức bền. Mỗi ngày, anh rà các nhiệm vụ cần xử lý, còn AI tham gia tìm kiếm giải pháp, phân tích, lập trình, sửa lỗi và hỗ trợ triển khai. Nhưng nguyên tắc được giữ xuyên suốt là AI không thay kỹ sư trong vai quyết định.
“AI có thể đưa ra giải pháp, đánh giá ảnh hưởng, nghiên cứu thông tin và thực hiện. Nhưng ở mỗi bước, con người vẫn quyết định cuối cùng”, Hải Anh chia sẻ.
Thực tế, AI không phải lúc nào cũng đúng. Khi phương án được đề xuất chưa phù hợp, Hải Anh trực tiếp kiểm tra trước khi triển khai. Đây cũng là lý do anh luôn duy trì nguyên tắc "human-in-the-loop" (HITL), tức con người hiện diện trong vòng kiểm soát để hạn chế sai sót.
Tổ chức lại công việc để AI làm đúng chỗ
Để một người có thể duy trì khối lượng công việc lớn, bước đầu tiên của Hải Anh không phải viết mã nhanh hơn mà là chuẩn hóa ngữ cảnh dự án.
Tài liệu nghiệp vụ, kiến trúc và hệ thống được tập hợp thành một nguồn thông tin thống nhất. Nhờ đó, khi bắt đầu hạng mục mới, AI có thể đọc tài liệu, phân tích mã nguồn, đánh giá ảnh hưởng và đề xuất phương án mà không phải “học lại” toàn bộ bối cảnh.
Mỗi công đoạn cũng được chia thành các tác nhân AI chuyên biệt theo vai trò. AI xử lý phần phân tích, nghiên cứu, đề xuất và thực thi kỹ thuật, còn Hải Anh tập trung thẩm định phương án, quyết định kiến trúc, review mã nguồn và kiểm soát chất lượng.
 |
| Theo Hải Anh, con người vẫn là yếu tố quyết định khi "hợp tác" với AI. Ảnh: AI. |
Cách sử dụng AI của anh cũng thay đổi theo thời gian. Từ việc tập trung vào tối ưu câu lệnh, Hải Anh chuyển sang thiết kế các tác nhân AI chuyên biệt, rồi tiếp tục hướng tới tổ chức chu trình cộng tác lặp giữa người và AI.
“Không thay đổi tư duy xây dựng hệ thống, tôi thay đổi cách làm việc cùng AI để tăng năng suất”, Hải Anh nói.
Kết quả, cả hai giai đoạn được bàn giao ngày 26/6/2026, sớm hơn cam kết 5 ngày. Chỉ với một nhân sự trực tiếp, dự án hoàn thành 88 hạng mục tính năng và phân hệ lớn theo lộ trình. Hải Anh thực hiện 1.831 commit (lượt cập nhật mã nguồn), trung bình khoảng 200 commit mỗi tháng.
Từ thử nghiệm đến cách làm có thể nhân rộng
Điểm đáng chú ý của mục tiêu không dừng ở những con số của một dự án. Mô hình cộng tác giữa một lập trình viên và AI hiện tiếp tục được áp dụng tại một số dự án dịch vụ công khác của đơn vị, trong đó có Quảng Ninh và Ngân hàng Nhà nước.
Công thức được giữ tương đối nhất quán: chuẩn hóa tài liệu để AI có đủ ngữ cảnh, để AI phân tích và đề xuất phương án, chia nhỏ phần việc để xử lý, sau đó con người kiểm tra và quyết định. Cách tổ chức này giúp mở rộng khối lượng công việc một kỹ sư có thể đảm nhiệm mà không nhất thiết phải tăng tương ứng số nhân sự cho từng vai trò.
Tuy vậy, Hải Anh không cho rằng “một lập trình viên bằng một team” đã trở thành công thức có thể áp dụng cho mọi dự án. Với dự án xây dựng mới, mô hình có nhiều điều kiện thuận lợi hơn. Còn những hệ thống đã vận hành lâu năm cần cách tiếp cận khác. Quan trọng nhất vẫn là năng lực điều phối của con người bởi “AI chỉ hỗ trợ công việc, chưa đưa ra quyết định”.
Việc hoàn thành mục tiêu thách thức giúp Nguyễn Trọng Hải Anh được vinh danh cá nhân OKR xuất sắc quý II cấp Tập đoàn. Quan trọng hơn, kết quả này cung cấp thêm một thử nghiệm thực tế cho bài toán nâng năng suất bằng AI tại đơn vị, khi công nghệ không chỉ hỗ trợ từng tác vụ mà bắt đầu được tổ chức thành một phần của toàn bộ quy trình phát triển phần mềm.
Trí Đức
Ý kiến
()