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.

Nhưng việc thêm một công cụ AI không đảm bảo kết quả mượt mà gắn liền với lợi ích kết nối. Trên thực tế, một nghiên cứu cho thấy rằng các nhà phát triển phần mềm sử dụng AI chậm hơn 19% trong việc hoàn thành các vấn đề, mặc dù họ mong đợi các công cụ này sẽ tăng tốc độ của họ lên 24%.

Trong khi đó, việc áp dụng không có nghĩa là người dùng tự tin vào các 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 chặt chẽ hơn về AI trong phát triển phần mềm, lan tỏa xuống khách hàng đang yêu cầu 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 hình cho phát triển phần mềm. Bây giờ, thay vì chỉ đơn giản là “cắm” các công cụ AI, các công ty phần mềm phải theo đuổi một chuyển đổi AI-native mà viết lại 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 mang lại 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 tiện ích bổ sung được xếp chồng lên các quy trình hiện có. Thay vào đó, kiến trúc rất cơ bản của các hoạt động kỹ thuật và quy trình làm việc được thiết kế lại với các công cụ này được tích hợp vào lõi. Tự động hóa và hiệu quả không chiếm ưu thế, 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 triển khai trong một phương pháp riêng lẻ. Chúng được triển khai trên toàn bộ chu kỳ phát triển và được sắp xếp với các chiến lược kinh doanh rộng lớn hơn để tối đa hóa các kết quả liên quan.

Hiệu ứng gợn là lợi ích về quản lý khách hàng và giao hàng. Sự tập trung chuyển từ việc dành bao nhiêu thời gian cho một giao hàng sang việc thực sự đạt được. Điều này thay đổi quỹ đạo và định nghĩa về việc thu được giá trị cho các công ty phát triển phần mềm. Ví dụ, việc tính phí theo giờ sẽ có thể nhường chỗ cho các mô hình giá dựa trên giá trị, nơi giá được cố định với sự hiểu rõ về bản chất AI của các dịch vụ. Điều quan trọng là điều này được sắp xếp với kỳ vọng của khách hàng đang phát triển, nơi giao hàng nhanh hơn bây giờ là một kỳ vọng và sự minh bạch về quy trình là một yêu cầu.

Cách tiếp cận AI-native cũng mang lại hiệu ứng gợn. Khi các kết quả dựa trên giá trị cho khách hàng được giao, thể hiện trong các 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 yếu tố cần xem xét 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 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, sự minh bạch và khả năng hiển thị là nền tảng. Mỗi trường hợp sử dụng AI phải có một mục đích rõ ràng được định nghĩa, và các tổ chức phải rõ ràng về nơi và cách AI được áp dụng trên toàn bộ chu kỳ 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 sắp xếp với các quy định như GDPR, cũng vô cùng quan trọng để đảm bảo rằng tốc độ không đến với chi phí của sự kiểm soát.

Beyond sự minh bạch, các tổ chức cũng phải ưu tiên sự tiến hóa của các hệ thống AI hướng tới sự tự chủ lớn hơn. Mục tiêu là để cho phép các hệ thống đại lý có thể hoạt động với một mức độ độc lập trong khi vẫn còn 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 mở rộng quy mô một cách 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, điều này là tiền đề cho sự tăng trưởng có thể mở rộng. Nếu không có nó, AI hoạt động trong các silo. Chuyển đổi AI-native đòi hỏi sự phối hợp của các quy trình làm việc, công cụ, dữ liệu và đại lý trên toàn tổ chức. Sự 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 bộ nhớ tổ chức không còn dễ dàng truy cập, đặc biệt là đối với các thành viên mới trong nhóm.

Các đại lý AI có thể giúp khôi phục lại kiến thức này và làm cho nó có thể truy cập được trên toàn cầu, ở mọi nơi và mọi lúc, khi nó cần, tiết lộ các quy tắc kinh doanh ẩn và tái cấu trúc 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 dựa trên 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 các quy trình làm việc với AI tích hợp trên toàn bộ chu kỳ 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 đang trở thành những người điều phối các hệ thống AI và những kiến trúc sư của các quy trình làm việc phức tạp, kết hợp giữa phán quyết của con người và thực hiện được máy móc thúc đẩy.

Nhưng sự thay đổi này không xảy ra mà không có sự phản kháng từ các đội, điều này là một phản ứng tự nhiên khi các vai trò và kỳ vọng được định nghĩa lại từ đầu.

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 đào tạo liên tục, tiến bộ để trang bị cho các kỹ sư những kỹ năng cần thiết trong một môi trường AI-native. Điều này bao gồm 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 đối với các chuyên gia có thể xác thực các 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 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 khởi xướng một chiến lược chuyển đổi AI-native. Điều này đảm bảo rằng quỹ đạo là phù hợp với các nhu cầu tổ chức cụ thể.

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