AI tạo sinh đã trở thành một chủ đề không thể tránh khỏi trong thế giới công nghệ. Nó hứa hẹn sẽ thay đổi các phương pháp phát triển bằng cách tự động hóa các tác vụ và cung cấp các khả năng sáng tạo và hỗ trợ chưa từng có. Tuy nhiên, mỗi bước tiến đều đi kèm với những thách thức đáng kể mà các tổ chức phải lường trước. Tại ekino, chúng tôi đã đón nhận bước ngoặt này ngay từ đầu, thử nghiệm và rút ra những bài học quý giá. Nicolas Prud’homme, Giám đốc Công nghệ Toàn cầu tại ekino, đã dẫn dắt quá trình này một cách tuần tự, tìm kiếm sự cân bằng giữa đổi mới và thực tiễn. Bài viết này nhằm mục đích trở thành một kim chỉ nam cho các CTO, cung cấp cho họ những lời khuyên chiến lược và thực tiễn để phát triển và tích hợp AI tạo sinh vào công ty của mình, nhằm tối đa hóa tiềm năng của nó trong khi tránh được những vấn đề tiềm ẩn.

I. Xác định chiến lược áp dụng AI tạo sinh

Trước khi đi sâu vào việc tích hợp AI tạo sinh, điều cần thiết là bạn phải thiết kế một chiến lược phù hợp với các ưu tiên của công ty. Có nhiều yếu tố cần xem xét.

1. Lựa chọn giải pháp: Các công cụ “dùng ngay” như GitHub Copilot, Tabnine, CodeWhisperer, và ngay cả các công cụ dạng ChatGPT cung cấp quyền truy cập AI đơn giản và nhanh chóng cho các nhà phát triển. Các mô hình được đào tạo trước này không yêu cầu cơ sở hạ tầng. Tuy nhiên, sự dễ sử dụng này có thể gây ra các vấn đề về tùy chỉnh hoặc bảo mật, đặc biệt là đối với các ứng dụng nhạy cảm. Điều quan trọng là phải nghiên cứu trước các Điều khoản Dịch vụ (ToS), và do đó là mô hình hoạt động và chia sẻ ngữ cảnh, cũng như phần nào của nó được sử dụng để huấn luyện công cụ.
2. Điều khoản Sử dụng: Một điểm cảnh giác cần thiết: Yếu tố quan trọng ban đầu trong việc xác định chiến lược của bạn nằm ở các Điều khoản Sử dụng Chung (ToS) của các giải pháp được xem xét. Mỗi công cụ AI tạo sinh, dù là GitHub Copilot, ChatGPT hay các công cụ khác, đều dựa trên các chính sách sử dụng cụ thể xác định cách dữ liệu được sử dụng. Một số nền tảng giữ lại một phần nội dung được tạo ra hoặc các truy vấn để cải thiện mô hình của họ. Điểm này rất cần thiết, đặc biệt nếu bạn xử lý thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như dữ liệu độc quyền hoặc các yếu tố chiến lược liên quan đến doanh nghiệp của bạn. Trước khi áp dụng, cần phải phân tích nghiêm ngặt các ToS và chính sách bảo mật. Đảm bảo rằng việc sử dụng công cụ tuân thủ các yêu cầu pháp lý và đạo đức của công ty bạn sẽ giúp bạn tránh được nhiều rắc rối.
3. Chất lượng của mô hình: Một lựa chọn quyết định: Một yếu tố quan trọng khác trong chiến lược của bạn là chất lượng và chuyên môn hóa của các mô hình có sẵn. Mỗi mô hình AI tạo sinh đều có những điểm mạnh và hạn chế riêng. Ví dụ, Github Copilot tập trung vào hỗ trợ lập trình, trong khi ChatGPT vượt trội trong các tương tác đàm thoại hoặc viết nội dung. Dựa vào một mô hình đa dụng để đáp ứng một nhu cầu cụ thể, chẳng hạn như tạo mã, có thể dẫn đến kết quả gần đúng hoặc không liên quan. Hơn nữa, một số mô hình được tối ưu hóa cho một ngôn ngữ hoặc lĩnh vực cụ thể: một mô hình được đào tạo chủ yếu bằng tiếng Anh có thể đưa ra các đề xuất kém bằng tiếng Pháp, hoặc thiếu các sắc thái cho các nhu cầu ngành rất chuyên biệt. Do đó, việc lựa chọn đúng mô hình phải phù hợp với các mục tiêu kinh doanh của bạn để tối đa hóa sự liên quan và hiệu quả của nó.
4. Ngữ cảnh: Yếu tố then chốt cho hiệu quả: Ngữ cảnh cũng là một yếu tố quan trọng. Thật vậy, điều quan trọng là phải đánh giá mức độ mà một mô hình có thể tính đến ngữ cảnh cụ thể của dự án của bạn. Ví dụ, nếu bạn sử dụng AI để tạo mã, nó phải có khả năng thích ứng với các đặc thù của môi trường của bạn: ngăn xếp công nghệ, các ràng buộc về kiến trúc, yêu cầu bảo mật hoặc phương pháp làm việc. Nếu công cụ hoạt động trong một môi trường khép kín, không xem xét các phụ thuộc của dự án hoặc thông tin toàn cục, nó có nguy cơ tạo ra các đề xuất chung chung hoặc thậm chí không tương thích với nhu cầu của bạn. Ngữ cảnh cũng cần thiết trong các trường hợp sử dụng khác: cho dù đó là viết tài liệu, phân tích dữ liệu hay đề xuất tối ưu hóa, việc thiếu ngữ cảnh có thể làm giảm đáng kể giá trị của các đề xuất do AI tạo ra. Do đó, hãy đảm bảo rằng công cụ được chọn cho phép tùy chỉnh đủ để tích hợp trơn tru vào các quy trình hiện có của bạn.

Điều quan trọng là phải chọn chiến lược phù hợp nhất với nhu cầu thực tế của bạn, có tính đến khả năng công nghệ của công ty và tỷ lệ chi phí-lợi ích của AI tạo sinh. Một chiến lược tốt sẽ tối đa hóa hiệu quả mà không ảnh hưởng đến tính bảo mật hoặc chất lượng của các sản phẩm bạn giao.

II. Phản hồi từ chuyên gia: Lời khuyên thực tế để tích hợp thành công AI tạo sinh

Sau khi giải quyết các khía cạnh kỹ thuật của việc tích hợp AI, điều quan trọng không kém là xem xét các phản hồi kinh nghiệm thực tế để đảm bảo việc áp dụng thành công. Thật vậy, trong quá trình chúng tôi tự áp dụng AI tạo sinh, một trong những thách thức lớn nhất là sự tiếp thu văn hóa của các nhóm. Một chương trình đào tạo kéo dài sáu tháng đã được thực hiện, bao gồm gần 200 người trong khi vẫn duy trì sản xuất liên tục. Quá trình học tập này, được thiết kế để phù hợp với nhịp độ hàng ngày, đã cho phép các nhóm tiếp thu các phương pháp mới trong khi vẫn đảm bảo chất lượng công việc của họ.

Ngoài việc áp dụng ban đầu, điều cần thiết là phải thiết lập một hệ thống giám sát để đảm bảo rằng kiến thức phát triển cùng với những tiến bộ công nghệ và phản hồi, đặc biệt bằng cách chỉ định những người tham chiếu trong mỗi nhóm. Cách tiếp cận này đã tạo điều kiện cho phản hồi liên tục và nuôi dưỡng việc cải tiến các phương pháp thực hành xung quanh AI tạo sinh.

1/ Đánh giá hiệu quả hoạt động mà không tạo ra nợ kỹ thuật: Lời hứa của AI tạo sinh là làm cho việc phát triển hiệu quả hơn, nhưng hãy cẩn thận: việc triển khai kém sẽ tạo ra nợ kỹ thuật, và các lỗi đôi khi rất tinh vi. Các quy trình phát triển hiện có không nên bị cắt bỏ; ngược lại, mã được tạo ra phải được xem xét và xác minh, và phạm vi kiểm thử đơn vị của nó phải được đảm bảo trước khi đi vào quy trình xem xét yêu cầu hợp nhất (merge request).

Thay vì theo dõi một chỉ số năng suất hoặc vận tốc duy nhất, hãy ưu tiên đánh giá hiệu quả hoạt động có tính đến chất lượng của các sản phẩm được giao, thời gian đưa vào sản xuất và cảm nhận của các nhóm.

2/ Thiết lập chu trình cải tiến liên tục: Một trong những chìa khóa để tích hợp bền vững AI tạo sinh là tạo ra một chu trình học hỏi và thích ứng. Các kỹ năng đang phát triển với tốc độ chóng mặt, và nhà phát triển của ngày mai sẽ không có những phương pháp giống như ngày nay. Để ngăn các nhóm bị tụt hậu, hãy cấu trúc một chu trình hiệu quả nơi các kiến thức học được liên tục được làm giàu bởi các phản hồi, theo dõi công nghệ và giám sát chặt chẽ tiến trình của các trợ lý khác nhau này. Điều này có thể được thực hiện thông qua các cuộc khảo sát nửa năm một lần để đo lường các phương pháp và hiệu quả của AI, cũng như để nắm bắt các điểm cải tiến do chính người dùng đề xuất.

3/ Tránh sự phấn khích quá mức và hợp lý hóa việc sử dụng: Việc tích hợp các công cụ dựa trên AI tạo sinh phải được tiếp cận một cách sáng suốt. Những công nghệ này, mặc dù hiệu quả, nhưng tiêu thụ một lượng năng lượng khổng lồ và có tác động sinh thái đáng kể. Điều quan trọng là phải đảm bảo rằng mỗi lần sử dụng đều đáp ứng một mục tiêu rõ ràng và hữu ích. Nâng cao nhận thức của các nhóm của bạn về các vấn đề môi trường này để khuyến khích việc sử dụng hợp lý.

Đồng thời, quy định chủ động là điều cần thiết khi đối mặt với sự tự chủ ngày càng tăng của AI. Các CTO phải hợp tác với các nhóm bảo mật và pháp lý để giới hạn quyền hạn và xác định các quy tắc rõ ràng: AI có thể làm gì, và trong khuôn khổ nào? Bằng cách kết hợp việc hợp lý hóa việc sử dụng và giám sát có kiểm soát, có thể khai thác AI trong khi vẫn tôn trọng các ưu tiên về sinh thái, đạo đức và chiến lược.

III. Làm chủ AI tạo sinh: Kết hợp chuyên môn của con người, tùy chỉnh và đổi mới có trách nhiệm

Để khắc phục những hạn chế của AI tạo sinh, bạn có thể dựa vào các chiến lược chính kết hợp sự nghiêm ngặt của con người và sức mạnh công nghệ.

Tăng cường xác nhận của con người là điều cần thiết. Mọi đầu ra do AI tạo ra phải được các nhà phát triển có kinh nghiệm xem xét. Những chuyên gia này cung cấp một cái nhìn phê bình và điều chỉnh kết quả để đảm bảo rằng sản phẩm cuối cùng đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng mong đợi và kiến trúc phần mềm của dự án. Bước xác nhận này cung cấp một sự đảm bảo bổ sung, giúp lấp đầy bất kỳ lỗ hổng tiềm ẩn nào trong một mô hình tự động.

Cách tiếp cận kết hợp cũng tỏ ra khôn ngoan. AI có thể đóng vai trò của một trợ lý mạnh mẽ, có khả năng tạo ra những hiểu biết sâu sắc và đề xuất các tối ưu hóa. Tuy nhiên, các quyết định chiến lược và các nhiệm vụ phức tạp phải luôn nằm dưới sự giám sát của các nhóm con người. Sự hợp tác thông minh này cho phép bạn tận dụng thế mạnh của AI trong khi vẫn duy trì mức độ kiểm soát và trách nhiệm cao.

Bằng cách kết hợp các chiến lược này, bạn có thể khai thác triệt để tiềm năng của AI tạo sinh, tối đa hóa lợi nhuận về năng suất và đổi mới. Nhưng trên hết, bạn sẽ đảm bảo rằng những tiến bộ này không bao giờ được thực hiện bằng cách hy sinh chất lượng hoặc chuyên môn của con người, hai trụ cột cơ bản của bất kỳ sự chuyển đổi công nghệ thành công nào.

Đào tạo và nâng cao kỹ năng cho các đội nhóm

Để tối đa hóa lợi ích của AI tạo sinh, điều cần thiết là các nhóm phải được đào tạo về cách sử dụng và các thách thức của nó. Các CTO phải đầu tư vào việc đào tạo liên tục cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư MLOps. Mục tiêu là cho phép các nhóm làm chủ công cụ, nhưng cũng để xác định các nhiệm vụ mà AI có thể tạo ra giá trị, và những nhiệm vụ mà tỷ lệ lợi ích/rủi ro bị đảo ngược.

Việc nâng cao kỹ năng phải bao gồm việc học cách hợp tác giữa con người và AI. Các nhóm phải biết cách diễn giải kết quả do AI tạo ra, phân tích chúng một cách phê bình để điều chỉnh các mô hình hoặc sửa lỗi. Việc cải tiến liên tục cũng cần thiết để điều chỉnh các mô hình cho phù hợp với sự phát triển của nhu cầu kinh doanh và các ràng buộc quy định.

Cuối cùng, nhân viên phải được đào tạo về các vấn đề đạo đức và quy định để đảm bảo việc sử dụng AI có trách nhiệm. Điều này bao gồm bảo vệ dữ liệu, tránh sai lệch và tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý. Đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng của các nhóm là một yếu tố quan trọng để đảm bảo sự thành công của việc áp dụng AI tạo sinh, do đó đảm bảo sự đổi mới có trách nhiệm và hiệu suất cao. Chính với ý nghĩ này mà chúng tôi đã tạo ra một chương trình đào tạo dành riêng cho AI cho developper.

Kết luận: Hướng tới sự cộng sinh giữa con người và thuật toán

AI tạo sinh không còn chỉ đơn thuần là tạo ra các dòng mã: nó đang định hình lại vai trò của chính nhà phát triển. Nó chắc chắn sẽ trở thành một đồng minh quý giá để tự động hóa một số nhiệm vụ, đồng thời giải phóng thời gian cho các hoạt động có giá trị gia tăng cao hơn. Nhưng để tận dụng tối đa nó trong dài hạn, điều cần thiết là phải áp dụng một cách tiếp cận chu đáo và có trách nhiệm. CTO của ngày mai sẽ là một người điều phối sự cộng sinh này giữa con người và thuật toán, trong việc tìm kiếm một thế giới kỹ thuật số không chỉ hiệu suất cao mà còn bền vững và có đạo đức. Mặc dù AI tạo sinh tạo ra những cơ hội chưa từng có, nó cũng đòi hỏi sự cảnh giác cao độ và một cách tiếp cận có cấu trúc. Sự phát triển này đòi hỏi các CTO phải không ngừng học hỏi, đặt câu hỏi và đổi mới phương pháp làm việc của họ. Hơn cả một công nghệ, AI tạo sinh đánh dấu một sự chuyển đổi sâu sắc trong lĩnh vực phát triển – một sự chuyển đổi trong đó con người sẽ luôn ở trung tâm, được dẫn dắt bởi một tầm nhìn có trách nhiệm và bền vững.

---

Tại ekino, chúng tôi tin rằng công nghệ tốt nhất là công nghệ mang lại ý nghĩa cụ thể. Chúng tôi ở đây để giúp bạn tìm kiếm và nhân rộng mục đích đằng sau mỗi dự án của mình.