Từ AI-first đến AI-native: Mô hình kinh doanh phát triển phần mềm mới

Phát triển phần mềm có thể nói là một trong những lĩnh vực bị ảnh hưởng nhiều nhất trong cơn bùng nổ AI. Phần lớn công việc hàng ngày của phát triển phần mềm đã được định nghĩa lại bởi các giải pháp AI đang phát triển, bao gồm tốc độ thực hiện và giao hàng các nhiệm vụ và dịch vụ.

Tuy nhiên, việc thêm một công cụ AI không đảm bảo kết quả mịn màng gắn liền với lợi ích kết nối. Trên thực tế, một nghiên cứu đã chỉ ra rằng các nhà phát triển phần mềm sử dụng AI chậm hơn 19% để hoàn thành các vấn đề, mặc dù họ mong đợi những công cụ này sẽ tăng tốc cho họ lên 24%.

Trong khi đó, việc áp dụng không có nghĩa là người dùng tự tin vào những công cụ này. Mặc dù 84% nhà phát triển phần mềm đang sử dụng AI, gần một nửa không tin tưởng vào độ chính xác của nó. Không có gì ngạc nhiên khi điều đó chuyển thành sự giám sát tăng cao của AI trong phát triển phần mềm, nhỏ giọt xuống đến khách hàng đang đòi hỏi sự minh bạch hơn về cách nó được triển khai.

Và AI đang thay đổi cách các nhà phát triển phần mềm làm việc, theo nhiều cách hơn một. Sách kỹ năng của họ đang được viết lại, tạo ra sự không chắc chắn và một quỹ đạo mới cho các chuyên gia.

Cuối cùng, sự căng thẳng trong sự hội tụ của năng suất, kỳ vọng của khách hàng và tác động của lực lượng lao động là một khoảnh khắc định nghĩa cho phát triển phần mềm. Bây giờ, thay vì chỉ “cắm” các công cụ AI, các công ty phần mềm phải theo đuổi một chuyển đổi AI-native tái viết cách AI được sử dụng, cũng như cách nó được nhận thức, từ đầu.

Ý nghĩa thực sự của AI-Native

Khi một tổ chức tuyên bố là “được thúc đẩy bởi AI”, điều đó thường có nghĩa là họ đang sử dụng AI và tự động hóa như một yếu tố hiệu quả. Tác động là tương đối bề mặt, giảm bớt gánh nặng thủ công trên các nhiệm vụ tốn thời gian, nhưng không nhất thiết phải thúc đẩy kết quả lớn từ góc độ kinh doanh.

Trong một cách tiếp cận AI-native, tuy nhiên, các công cụ không chỉ được coi là các phụ kiện được xếp chồng lên các quy trình hiện có. Thay vào đó, kiến trúc của các hoạt động kỹ thuật và quy trình làm việc được thiết kế lại với các công cụ này được xây dựng ở lõi. Tự động hóa và hiệu quả không dẫn đầu, và hợp tác, xem xét, sửa chữa và can thiệp là các đặc điểm tự nhiên trong quy trình làm việc.

Ngoài ra, các công cụ AI không chỉ được cắm vào một cách tiếp cận bị cô lập. Chúng được triển khai trên toàn bộ vòng đời phát triển và được đồng bộ hóa với các chiến lược kinh doanh rộng lớn hơn để tối đa hóa các kết quả liên quan.

Tác động lan truyền là lợi ích về quản lý khách hàng và giao hàng. Sự nhấn mạnh chuyển từ thời gian dành cho một giao hàng đến những gì thực sự được thực hiện. Điều này thay đổi quỹ đạo và định nghĩa của việc thu thập giá trị cho các công ty phát triển phần mềm. Ví dụ, việc tính phí theo giờ có thể sẽ nhường chỗ cho các mô hình định giá dựa trên giá trị, nơi giá được cố định với sự hiểu rõ về bản chất AI của dịch vụ. Quan trọng là, điều này được đồng bộ hóa với kỳ vọng của khách hàng đang phát triển, nơi giao hàng nhanh hơn bây giờ là một kỳ vọng và minh bạch về quy trình là một yêu cầu.

Cách tiếp cận AI-native cũng mang lại tác động lan truyền. Khi các kết quả dựa trên giá trị cho khách hàng được giao hàng, thể hiện ở kết quả cụ thể, các tổ chức nuôi dưỡng mối quan hệ với những khách hàng đó. Đồng thời, điều đó củng cố danh tiếng của họ để thu hút khách hàng mới và thêm lợi thế cạnh tranh.

Cũng có những lợi ích thực sự từ góc độ lợi nhuận. Các quy trình làm việc hiệu quả và hiệu quả hơn dẫn đến giảm chi phí, có nghĩa là lợi nhuận và lợi nhuận tốt hơn. Trở thành AI-native không chỉ là về hiện tại, mà còn là những tác động rộng lớn hơn trên toàn tổ chức và triển vọng tương lai của nó.

Các xem xét chính trước khi trở thành AI-Native

Điều này không phải là điều gì đó có thể đạt được trong một khoảng thời gian ngắn. Chuyển đổi từ AI-driven sang AI-native có nghĩa là một sự thay đổi hoàn toàn trong cách các hệ thống và công cụ này được sử dụng từ đầu đến cuối.

Điều đó đòi hỏi quản lý thay đổi, từ quy trình làm việc, tự chủ, giám sát, trao quyền cho lực lượng lao động, và nhiều hơn nữa. Để nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế lại quy trình làm việc, việc kết hợp AI tạo ra với chuyển đổi quy trình từ đầu đến cuối đã dẫn đến 25 đến 30% lợi ích về năng suất cho một số công ty. Đó là gấp ba lần tác động thấy được trong các trợ lý mã cơ bản.

Ở trung tâm của sự chuyển đổi này là niềm tin, và niềm tin được xây dựng trên sự minh bạch. Trong một môi trường AI-native, khả năng hiển thị và minh bạch là nền tảng. Mỗi trường hợp sử dụng AI phải có một mục đích rõ ràng, và các tổ chức phải rõ ràng về nơi và cách AI được áp dụng trên toàn bộ vòng đời phát triển.

Không kém phần quan trọng, phải có sự rõ ràng về những gì được xem xét, xác thực và cuối cùng được phê duyệt bởi các kỹ sư con người. Các khuôn khổ quản lý dữ liệu mạnh mẽ, được đồng bộ hóa với các quy định như GDPR, cũng quan trọng không kém để đảm bảo rằng tốc độ không đến với chi phí của sự kiểm soát.

Ngoài sự minh bạch, các tổ chức cũng phải ưu tiên sự phát triển của các hệ thống AI hướng tới tự chủ cao hơn. Mục tiêu là cho phép các hệ thống đại lý hoạt động với một mức độ độc lập trong khi vẫn có thể xác minh và chịu trách nhiệm. Điều này đòi hỏi các cơ chế tích hợp để xác thực thời gian thực và phản hồi liên tục, đảm bảo rằng các hệ thống có thể mở rộng đáng tin cậy cùng với nhu cầu kinh doanh.

Nhưng không có gì trong số này có thể xảy ra nếu không có sự điều phối, đó là tiền đề cho sự tăng trưởng có thể mở rộng. Nếu không, AI hoạt động trong các silo. Chuyển đổi AI-native đòi hỏi sự phối hợp của quy trình làm việc, công cụ, dữ liệu và đại lý trên toàn tổ chức. Tính tương tác là một điều kiện tiên quyết trên các ngăn xếp công nghệ hiện có, nơi các hệ thống bị phân mảnh làm suy yếu tiến bộ. Sự điều phối hiệu quả tạo ra điều kiện cho sự cải tiến liên tục, cho phép các hệ thống AI phát triển cùng với cả nhu cầu kỹ thuật và thương mại.

Bài học từ Chuyển đổi AI-Native Sớm

Điểm xuất phát nằm ở việc giải quyết thông tin và hệ thống cũ. Theo thời gian, kiến thức trở nên bị chôn vùi trong các cơ sở dữ liệu lỗi thời và các quy trình không được ghi chép, và ký ức tổ chức không còn dễ dàng tiếp cận, đặc biệt là đối với các thành viên mới trong nhóm.

Các đại lý AI có thể giúp thu hồi kiến thức này và làm cho nó có thể tiếp cận được mọi lúc, mọi nơi, nơi và khi nó cần, tiết lộ các quy tắc kinh doanh ẩn và tái xây dựng logic mà nếu không sẽ làm chậm lại các nỗ lực hiện đại hóa. Quá trình này đặt nền tảng cho một chiến lược chuyển đổi dữ liệu.

Kiến thức được làm rõ, cho phép các tổ chức tạo ra một bản thiết kế dữ liệu để thúc đẩy chuyển đổi như một tổ chức AI-native và thiết kế lại quy trình làm việc với AI được nhúng trên toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm.

Khi các quy trình làm việc này phát triển, các vai trò trong chúng cũng thay đổi. Các nhà phát triển phần mềm không còn được định nghĩa chỉ bởi khả năng viết mã của họ. Họ cũng ngày càng trở thành những người điều phối các hệ thống AI và kiến trúc sư của các quy trình làm việc phức tạp, kết hợp giữa phán quyết của con người và thực hiện bởi máy.

Nhưng sự thay đổi này không xảy ra mà không có sự kháng cự từ các đội, đó là một phản ứng tự nhiên khi các vai trò và kỳ vọng được định nghĩa lại cơ bản. Để giải quyết điều này đòi hỏi một sự tập trung có chủ ý vào việc trao quyền cho lực lượng lao động.

Các tổ chức phải đầu tư vào việc đào tạo liên tục và tiến bộ, trang bị cho các kỹ sư những kỹ năng cần thiết trong một môi trường AI-native. Điều này bao gồm việc phát triển khả năng đọc hiểu AI, chuẩn bị cho các kỹ sư trở thành những người giám sát hiệu quả của các hệ thống đại lý, và nuôi dưỡng tư duy chiến lược và sáng tạo mà phù hợp với các quyết định kỹ thuật với các mục tiêu kinh doanh rộng lớn hơn. Trong khi đó, cũng có một nhu cầu ngày càng tăng về các chuyên gia có thể xác thực đầu ra, đảm bảo rằng các tiêu chuẩn đạo đức, quy định và chất lượng được đáp ứng một cách nhất quán.

Và có những lĩnh vực tác động ngoài lợi nhuận và năng suất; cụ thể là, nguyên mẫu và lặp lại nhanh hơn, và chu kỳ phát triển ngắn hơn. Tuy nhiên, việc đo lường hiệu suất chuyển đổi so với các KPI có thể đo lường được nên được ưu tiên trước khi bắt đầu một chiến lược chuyển đổi AI-native. Điều này đảm bảo rằng quỹ đạo nằm trong dòng với các nhu cầu tổ chức cụ thể.

Chuyển đổi AI-native là một sự thay đổi lại về cách kỹ thuật phần mềm được phát triển và giao hàng để tối đa hóa giá trị. Các tổ chức thành công nhúng chuyển đổi AI từ đầu, không phải là một lối tắt về năng suất, nơi khả năng hiển thị và đổi mới được ghi chép.