AI và sự chuyển đổi mô hình phát triển phần mềm linh hoạt

Tuy nhiên, theo các nhà quản lý cấp cao tại Groove Technology, AI không sinh ra để thay thế kỹ sư phần mềm, mà đang tái định hình cách thức các tổ chức xây dựng và mở rộng quy mô hệ thống. Thay vì dồn nguồn lực khổng lồ vào các dự án lớn ngay từ đầu, doanh nghiệp đang chuyển hướng sang các chu kỳ phát triển nhỏ, nhanh gọn và linh hoạt hơn. Dù vậy, yếu tố kiểm soát, khả năng mở rộng (scalability) và độ tin cậy của hệ thống vẫn luôn là trọng tâm, thúc đẩy các công ty tìm kiếm các giải pháp phát triển thực tiễn và bám sát mục tiêu kinh doanh hơn.

Từ bỏ mô hình "khổng lồ" cồng kềnh, đắt đỏ

Theo phương pháp truyền thống, phát triển phần mềm doanh nghiệp thường tuân theo một quy trình có cấu trúc nghiêm ngặt, đòi hỏi việc lập kế hoạch chi tiết, mức đầu tư ban đầu cao và thời gian triển khai kéo dài. Một khi dự án bắt đầu, việc thay đổi hướng đi sẽ cực kỳ tốn kém và phức tạp. Báo cáo từ McKinsey & Company chỉ ra rằng, các dự án công nghệ thông tin quy mô lớn thường vượt ngân sách trung bình 45% và mang lại giá trị thực tế thấp hơn 56% so với kỳ vọng.

Ông Matt Long, CEO của Groove Technology, nhận định rằng rào cản lớn nhất của phương pháp cũ là việc khó đánh giá ý tưởng một cách tối ưu về chi phí. Trước đây, doanh nghiệp buộc phải xác thực khái niệm một cách toàn diện trước khi xây dựng hệ thống, do chi phí làm lại ở các giai đoạn sau rất đắt đỏ và tốn thời gian. Sự hỗ trợ từ AI đang thay đổi điều này, đẩy nhanh quá trình biến ý tưởng thành phần mềm vận hành thực tế. Hãng nghiên cứu Gartner dự báo rằng, đến năm 2028, hơn 75% các nhà phát triển phần mềm doanh nghiệp sẽ sử dụng trợ lý viết mã AI, một bước nhảy vọt so với mức chưa tới 10% của năm 2023.

Chuyển dịch sang mô hình ứng dụng nội bộ tinh gọn (Hybrid Development Model)

Dù AI mang lại nhiều hứa hẹn, nhiều tổ chức vẫn giữ thái độ thận trọng trước các rủi ro về bảo mật dữ liệu, độ tin cậy của mã lệnh do AI tạo ra và khả năng mở rộng dài hạn. Bà Nguyễn Phương Mai, General Director tại Groove Technology, chia sẻ rằng các doanh nghiệp – đặc biệt là khối doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) – đang tìm kiếm cách thức an toàn để thử nghiệm AI trong khi vẫn phải quản lý tốt rủi ro.

Khi AI giúp gỡ bỏ các rào cản kỹ thuật, một mô hình phát triển phần mềm "lai" (hybrid development model) đang dần phổ biến hơn. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các nền tảng phần mềm dịch vụ (Software-as-a-Service - SaaS) khổng lồ hay xây dựng hệ thống tùy chỉnh (custom systems) đắt đỏ, các tổ chức ưu tiên xây dựng các ứng dụng nhỏ, giải quyết chính xác các nhu cầu vận hành cụ thể.

Theo ông Đỗ Ngọc Hưng, Business Development Manager tại Groove Technology, các ứng dụng này thường tập trung vào quy trình nội bộ như tự động hóa luồng công việc (workflow automation), theo dõi dữ liệu (data tracking) và báo cáo hoạt động (operational reporting). Doanh nghiệp đang ngày càng nhạy bén khi thay thế quy trình thủ công bằng các giải pháp kỹ thuật số có mục tiêu rõ ràng. Cách làm này giúp tổ chức từng bước hiện đại hóa, kiểm soát chặt chẽ ngân sách và chỉ mở rộng hệ thống dựa trên nhu cầu thực tế.

Nhằm đáp ứng xu hướng trên, các nhà cung cấp như Groove Technology đã cho ra mắt "Gói Thử nghiệm Phần mềm Tùy chỉnh AI" (https://groovetechnology.com/services/ai-custom-software-development/). Gói dịch vụ này cho phép doanh nghiệp thử nghiệm một ứng dụng bản mẫu (prototype product) trong thời gian ngắn để đánh giá hiệu quả trong điều kiện vận hành thực tế trước khi quyết định triển khai rộng rãi.

Tốc độ không phải là tất cả

Dù tốc độ phát triển đang thay đổi chóng mặt, các chuyên gia trong ngành khẳng định chuyên môn của con người vẫn là yếu tố then chốt. Các quyết định cốt lõi về kiến trúc hệ thống, khả năng mở rộng và thiết kế dài hạn vẫn phụ thuộc hoàn toàn vào năng lực của những kỹ sư giàu kinh nghiệm.

Khi chi phí phát triển dần giảm xuống, trọng tâm của doanh nghiệp đang chuyển từ tốc độ đơn thuần sang chất lượng của quá trình ra quyết định trong thiết kế phần mềm. Các công ty bắt đầu ưu tiên việc lựa chọn đúng vấn đề để giải quyết, tổ chức hệ thống hiệu quả và duy trì sự cân bằng giữa phát triển nhanh với độ ổn định lâu dài. Trong bức tranh đó, AI không phải là một "kẻ thay thế", mà là công cụ đắc lực hỗ trợ doanh nghiệp chuyển tiếp sang các phương pháp kỹ thuật phần mềm linh hoạt, mang tính lặp lại (iterative) và gắn kết chặt chẽ với mục tiêu kinh doanh chiến lược.