Cách chúng tôi dùng (và không dùng) AI trong phát triển phần mềm

AI có giới hạn rất rõ.

Không phải kiểu "vô dụng". Mà là kiểu "nó cho ra kết quả nghe rất tự tin nhưng vẫn cần một người chuyên môn duyệt lại". Cái mà mọi người gọi là "AI" hôm nay phần lớn là LLM (mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT hay Grok). Chúng giỏi tạo ra văn bản nghe lọt tai và code trông có vẻ ổn. Nhưng "nghe lọt tai" không có nghĩa là đúng, và "trông có vẻ ổn" không có nghĩa là phù hợp với việc kinh doanh của bạn.

Trong mảng phần mềm tùy biến chất lượng cao, website, web app và mobile app — AI không thay thế được người có kinh nghiệm, và cũng không bỏ bớt được công đoạn nào trong phát triển. Cái nó làm được là giúp chúng tôi thử nhiều phương án, kiểm chứng quyết định và nâng chất lượng — khi được dùng có kỷ luật.

Bài này nói về cách LINK-V dùng AI, và phần nào trong số đó thực sự có thể xuất hiện trong dự án của bạn.

AI giỏi cái gì

LLM là công cụ dựa trên mẫu (pattern). Nó hoạt động bằng cách dự đoán đoạn văn bản tiếp theo dựa trên một lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ. Vì vậy nó hữu ích cho:

• đưa ra các biến thể
• giải thích một khái niệm theo nhiều cách
• soạn nháp văn bản từ ghi chú
• gợi ý mẫu code và các trường hợp biên
• phát hiện chỗ không nhất quán trong câu chữ hay cấu trúc

Nó không giỏi:

• nắm trọn bối cảnh của bạn (mục tiêu kinh doanh, ràng buộc, lịch sử, ưu tiên)
• đảm bảo tính đúng đắn
• ra quyết định có trách nhiệm
• xây dựng một hệ thống mạch lạc lâu dài nếu không có người dẫn dắt rõ ràng
• biết cái gì là sự thật — nó chỉ biết cái gì nghe có vẻ đúng

Điểm cuối là quan trọng nhất. AI có thể sai một cách rất tự tin. Nên nguyên tắc của chúng tôi đơn giản: AI hỗ trợ, nhưng không bao giờ là tiếng nói cuối cùng.

Nguyên tắc cốt lõi: con người chuyên môn vẫn chịu trách nhiệm

Trong công việc của chúng tôi, mọi sản phẩm bàn giao đều có một người chịu trách nhiệm. Một người thật. AI có thể hỗ trợ người đó, nhưng không thể thay người đó gánh trách nhiệm.

Cụ thể là:

• chúng tôi xem output của AI là bản nháp, không phải quyết định
• chúng tôi xác minh bằng lập luận, review và test
• chúng tôi giữ tiêu chuẩn chất lượng như nhau, dù có dùng AI hay không

Nên đúng là code do AI sinh ra có thể có mặt trong dự án của bạn. Nhưng không phải kiểu thả thẳng vào, không review, không test, không kiểm chứng.

Chúng tôi dùng AI trong code thế nào

AI có thể hữu ích khi lập trình, nhưng không theo kiểu mà mấy lời quảng cáo AI hay nói.

Phần khó của phát triển phần mềm thường không phải là "gõ code". Phần khó là:

• chọn cách tiếp cận đúng (kiến trúc, luồng dữ liệu, chiến lược hiệu năng)
• xử lý các trường hợp biên và hành vi thực tế
• tích hợp với hệ thống có sẵn
• giữ code rõ ràng cho việc phát triển về sau
• tránh bug, vấn đề bảo mật và regression

AI giúp nhiều nhất ở khâu sinh phương án và bắt đầu. Nó có thể gợi ý nhiều cách triển khai, nhắc các lỗi phổ biến (chứ không phải lỗi đặc thù của dự án), hoặc đề xuất một cấu trúc gọn hơn.

Trong thực tế chúng tôi làm thế này:

• Code do AI sinh ra có thể được dùng trong dự án của khách và sản phẩm của chúng tôi.
• Nếu là AI viết, thì AI hoặc lập trình viên sẽ đánh dấu rõ.
• Một lập trình viên review từng dòng code AI sinh ra.
• Chúng tôi kiểm chứng hành vi bằng test và sử dụng thực tế.

Nếu đoạn code nhỏ và rõ ràng, việc kiểm chứng nhanh thôi. Nếu nó là phần quan trọng (bảo mật, thanh toán, phân quyền, tính toàn vẹn dữ liệu), chúng tôi đối xử với nó như mọi đoạn code trọng yếu khác: review kỹ hơn, test nhiều hơn, yêu cầu chặt hơn.

Chúng tôi dùng AI trong đồ họa, thiết kế và UX thế nào

Thiết kế không chỉ là đẹp. Nó là giao tiếp, là sự rõ ràng, phân cấp, niềm tin và khả năng chuyển đổi. AI không hiểu thương hiệu của bạn và người dùng của bạn theo cách một designer có kinh nghiệm hiểu.

AI có thể đưa ra các hướng phù hợp với khán giả chung chung (vì chúng phổ biến, được biết đến nhiều), nhưng nó không biết nhóm khách hàng ngách của bạn. Cái đó vẫn là việc của chúng tôi.

AI giúp được ở đâu:

• brainstorm hướng layout và phong cách
• sinh các phiên bản hoặc đoạn text demo cho UI
• các tác vụ tiện ích nhanh như xóa nền
• đánh giá và cho ý kiến thứ hai (ví dụ kiểm tra xem một flow có bước nào gây rối không)

Cái này chủ yếu là về tốc độ và độ rộng. AI giúp khám phá nhiều biến thể hơn, để chúng tôi chọn được hướng tốt nhất hoặc kết hợp ý tưởng từ nhiều phương án.

Chúng tôi dùng AI cho văn bản và truyền thông thế nào

Chúng tôi dùng AI để:

• viết bản nháp đầu tiên dựa trên gạch đầu dòng, cấu trúc và ghi chú
• đổi tone (trang trọng hơn, thân thiện hơn, thẳng thắn hơn)
• cải thiện ngữ pháp và sự rõ ràng
• bắt các câu chữ vụng
• kiểm tra độ nhạy về văn hóa, xã hội (hữu ích khi viết cho khán giả quốc tế)

Sau đó chúng tôi biên tập lại. Giữ những gì hợp với giọng văn của mình, bỏ những chỗ chung chung, và đảm bảo mọi khẳng định khớp với thực tế. AI viết nhanh thật, nhưng không đảm bảo chính xác hay phù hợp.

Chúng tôi dùng AI để brainstorm và cập nhật thông tin thế nào

AI hữu ích như công cụ "vòng đầu hoặc vòng hai" cho:

• gợi ý đặt tên
• danh sách tính năng và đánh đổi
• các rủi ro và trường hợp biên có thể xảy ra
• các cách tiếp cận khác cho một bài toán

Chúng tôi cũng dùng nó để tăng tốc việc nắm bắt tin tức công nghệ và kinh doanh, chủ yếu là để có cái nhìn tổng quan và biết cái gì đáng đào sâu.

Nhưng các thông tin quan trọng chúng tôi vẫn kiểm tra lại từ nguồn gốc. AI có thể bỏ sót phương án, lẫn lộn chi tiết, hoặc biến phỏng đoán thành sự thật.

AI có làm dự án rẻ hơn hay nhanh hơn không?

Đôi khi nó tăng tốc một số phần nhỏ. Nó giúp vượt qua giai đoạn "trang giấy trắng", hỗ trợ những phần soạn lặp đi lặp lại, và làm việc khám phá phương án kỹ thuật nhanh hơn.

AI chủ yếu giúp ở khía cạnh ít kỹ thuật. Nó không phải công cụ mang tính hệ thống thay thế quy trình hay quyết định của chúng tôi. Nó là công cụ tăng năng suất cá nhân — giúp người ta vượt qua trang giấy trắng, chia bài toán thành phần nhỏ hơn, và bắt đầu di chuyển khi đang bí. Giá trị thường không phải là "AI làm việc đó", mà là "nó giúp chuyên gia làm việc đó tốt hơn".

Đồng thời, nó cũng làm tăng số phương án đáng cân nhắc, và luôn kéo theo nhu cầu phải kiểm chứng.

AI không bỏ bớt được bước nào trong phát triển phần mềm chuyên nghiệp. Nếu dùng cẩu thả, nó còn sinh ra vấn đề mới khiến tốn thời gian về sau và làm giảm độ tin cậy.

Nên câu trả lời thực tế là:

AI giúp chúng tôi cải thiện chất lượng và hiệu quả ở những việc nhỏ. Nó không thay thế công việc chuyên môn. Nó không biến phần mềm tùy biến thành sản phẩm "một cú click". AI hiếm khi giảm khối lượng công việc, nhưng có thể tăng tốc các "mô liên kết" giữa các bước phát triển, điều này đôi khi rút ngắn thời gian giao hàng.

Tóm lại

"AI-powered" đã trở thành nhãn marketing mơ hồ — và tệ hơn là những lời hứa phi thực tế. Vì vậy có công ty hiểu nó kiểu "dán yêu cầu vào công cụ rồi giao luôn thứ máy đẻ ra". Cái đó có thể chấp nhận với những trang rất đơn giản, ít rủi ro, hoặc bản prototype. Nhưng không chấp nhận được với phần mềm kinh doanh nghiêm túc.

Chúng tôi đã thử các công cụ AI và không thỏa hiệp về chất lượng đầu ra, nên thích cách tiếp cận thẳng thắn:

• dùng AI ở chỗ nó thực sự giúp ích
• giữ trách nhiệm ở phía chuyên gia
• kiểm chứng mọi thứ quan trọng

Chúng tôi dùng AI như một trợ lý thực dụng để khám phá phương án và cải thiện đầu ra. Nhưng mọi quyết định cuối cùng, mọi dòng code và mọi sản phẩm bàn giao trong dịch vụ Timeless và sản phẩm Grace đều thuộc trách nhiệm và được kiểm chứng bởi đội ngũ của chúng tôi.