Một công ty hoạt động trong lĩnh vực dịch vụ ô tô tại thị trường Mỹ hiện đang phải đối mặt với một thách thức công nghệ nan giải: đội ngũ kỹ sư phần mềm thường xuyên tiêu tốn từ 40% đến 60% tổng thời gian làm việc chỉ để tra cứu thông tin và tìm kiếm dữ liệu bên trong cấu trúc mã nguồn vô cùng cồng kềnh.
Thách thức từ hệ thống mã nguồn cũ kỹ tại các tập đoàn lớn
Đây chính là bài toán thực tế mà một trong những tập đoàn dịch vụ và công nghệ ô tô hàng đầu hành tinh, đặt trụ sở chính tại Mỹ, đang gặp phải khi duy trì một nền tảng phần mềm chứa đựng tới hàng triệu dòng mã được tích lũy qua nhiều thập kỷ. Hệ thống này sử dụng các ngôn ngữ lập trình lỗi thời và được chắp vá qua nhiều đợt mở rộng quy mô khác nhau, tạo nên một kết cấu phức tạp giống như một thành phố ngầm khổng lồ mà không một ai có thể nắm rõ toàn bộ sơ đồ đường đi. Chỉ cần một chỉnh sửa nhỏ ở một điểm bất kỳ cũng có nguy cơ gây ra hiệu ứng domino ảnh hưởng toàn bộ hệ thống. Do đó, các kỹ sư buộc phải mất rất nhiều thời gian để dò tìm các liên kết rắc rối, phân tích mức độ rủi ro tiềm ẩn và thấu hiểu cặn kẽ cấu trúc nền tảng thì mới có thể tiến hành sửa đổi một cách an toàn.
Gánh nặng này càng trở nên nặng nề hơn trong bối cảnh công nghệ đang tiến bộ với tốc độ chóng mặt nhờ sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo. Trong khi các công ty quy mô nhỏ có thể dễ dàng thử nghiệm các công nghệ mới, các tập đoàn đa quốc gia lại cần sự cẩn trọng tuyệt đối vì bất kỳ bước đi sai lầm nào cũng có thể làm gián đoạn trực tiếp hoạt động kinh doanh cốt lõi.
Giới hạn của các công cụ AI thông thường và bài toán toàn cầu
Nhằm giảm bớt gánh nặng cho lực lượng kỹ thuật, nhiều tổ chức đã bắt đầu ứng dụng các trợ lý lập trình hoặc công cụ hỏi đáp thông minh nhằm hỗ trợ nhân sự tra cứu dữ liệu và tăng tốc độ xử lý công việc. Mặc dù vậy, khi khối lượng thông tin ngày một phình to và nằm rải rác ở nhiều nơi, những hạn chế của các giải pháp này bắt đầu lộ diện. Do thiếu đi khả năng nắm bắt toàn vẹn bối cảnh chung của toàn bộ hệ thống, các mô hình AI thông thường dễ đưa ra các phân tích sai lệch, thậm chí tự tạo ra những câu trả lời có vẻ logic nhưng lại hoàn toàn sai lệch so với thực tế kỹ thuật. Bên cạnh đó, chi phí vận hành cũng leo thang nhanh chóng do phải xử lý lượng dữ liệu quá lớn.
Thực trạng này không chỉ diễn ra ở riêng một tổ chức nào. Qua quãng thời gian dài đồng hành cùng các đối tác lớn tại thị trường Âu - Mỹ và Nhật Bản, tập đoàn FPT nhận ra rằng đây là một điểm nghẽn chung của nhiều doanh nghiệp quy mô lớn. Tại đây, toàn bộ tri thức vận hành cốt lõi - từ các quy tắc nghiệp vụ cho đến kinh nghiệm xử lý khủng hoảng - đều bị chôn vùi bên dưới các lớp mã nguồn phức tạp và kinh nghiệm cá nhân của các kỹ sư lâu năm. Đơn cử như tại Nhật Bản, số liệu ước tính từ IDC cho thấy vẫn có khoảng 80% các doanh nghiệp vừa và lớn đang phải dựa dẫm vào các hệ thống công nghệ lỗi thời.
Giải pháp Flezi Metis từ FPT và bước đột phá trong quản trị mã nguồn
Theo chia sẻ từ ông Phạm Minh Tuấn, Phó Tổng Giám đốc FPT kiêm Tổng Giám đốc FPT Software, những hệ thống cũ kỹ này thực chất lưu giữ những tinh hoa về tri thức vận hành cùng logic kinh doanh được đúc kết suốt hàng chục năm của khách hàng, đồng thời là tài sản vô giá không thể đánh mất. Do đó, FPT đang sát cánh cùng nhiều tập đoàn lớn trên phạm vi toàn cầu để thực hiện chiến lược hiện đại hóa các hệ thống này thông qua công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến.
Một trong những minh chứng tiêu biểu cho sự hỗ trợ này chính là Flezi Metis - một nền tảng thông minh do FPT phát triển, có chức năng liên kết chặt chẽ mã nguồn, các tài liệu kỹ thuật cùng dữ liệu vận hành thành một bản đồ tri thức duy nhất cho toàn tổ chức. Nhờ sở hữu bức tranh toàn diện về hệ thống, AI có thể tiến hành suy luận dựa trên cấu trúc thực tế thay vì dựa vào phỏng đoán mơ hồ. Điều này giúp hạn chế tối đa tình trạng cung cấp thông tin sai lệch do thiếu hụt ngữ cảnh, đồng thời loại bỏ sự cần thiết phải quét lại toàn bộ hệ thống mỗi khi xuất hiện yêu cầu nghiệp vụ mới.
Ngay khi một kỹ sư có mong muốn điều chỉnh một chức năng bất kỳ, nền tảng sẽ nhanh chóng khoanh vùng các bộ phận liên quan, đánh giá mức độ tác động và đưa ra các cảnh báo kịp thời về những khu vực có nguy cơ chịu ảnh hưởng. Toàn bộ cơ sở dữ liệu đều được lưu trữ an toàn ngay trong hạ tầng nội bộ của khách hàng, qua đó đáp ứng những tiêu chuẩn khắt khe về bảo mật thông tin.
Nhận định từ chuyên gia kỹ thuật của TTC Việt Nam
Dưới góc nhìn của các chuyên gia công nghệ tại TTC Việt Nam, việc ứng dụng các nền tảng phân tích mã nguồn tích hợp AI như Flezi Metis là hướng đi tất yếu giúp doanh nghiệp giải quyết triệt để bài toán nợ kỹ thuật (technical debt). Thay vì tốn kém nguồn lực để viết lại toàn bộ hệ thống từ đầu - một rủi ro có thể làm tê liệt hoạt động kinh doanh, việc số hóa và lập bản đồ tri thức từ mã nguồn cũ giúp tối ưu hóa hiệu suất làm việc của đội ngũ kỹ thuật lên mức cao nhất, đồng thời bảo toàn trọn vẹn giá trị logic nghiệp vụ tích lũy qua nhiều năm.
Hiệu quả thực tế và định hướng mở rộng hệ sinh thái AI của FPT
Khi được đưa vào thử nghiệm thực tế tại dự án ô tô kể trên với quy mô xấp xỉ 1 triệu dòng mã, kết quả ghi nhận cho thấy thời gian tìm kiếm mã nguồn đã được cắt giảm tới 50%, trong khi thời gian hoàn thành các nhiệm vụ của đội ngũ kỹ thuật cũng giảm khoảng 30%. Không dừng lại ở việc hỗ trợ nhân sự làm việc nhanh chóng hơn, Flezi Metis còn đem lại sự chuyển biến tích cực trong phương thức quản trị hệ thống phần mềm của doanh nghiệp. Nhờ việc tri thức trở nên dễ dàng tra cứu, ban lãnh đạo công nghệ có thể quan sát hệ thống ở tầm nhìn vĩ mô hơn và đưa ra các quyết định mang tính chiến lược chính xác hơn.
Tiếp nối những thành tựu đạt được tại thị trường Mỹ, nền tảng Flezi Metis đang từng bước mở rộng phạm vi ứng dụng sang các lĩnh vực đòi hỏi mức độ vận hành phức tạp cao như tài chính ngân hàng, bảo hiểm và cả khu vực hành chính công. Đây cũng là một mảnh ghép quan trọng nằm trong hệ sinh thái AI tổng thể FleziPT của FPT, nơi kết hợp hài hòa giữa các nền tảng công nghệ ưu việt, đội ngũ chuyên gia giàu kinh nghiệm và mạng lưới đối tác rộng khắp nhằm thúc đẩy tiến trình chuyển đổi AI trên quy mô toàn diện cho doanh nghiệp.
Bên cạnh đó, nhằm gia tăng tối đa hiệu quả của quá trình chuyển đổi số, FPT còn giới thiệu thêm khung năng lực Casan bao gồm 5 cấp độ trưởng thành AI khác nhau. Khung này đóng vai trò định hướng lộ trình chuẩn mực cho doanh nghiệp, chuyển dịch từ việc ứng dụng các giải pháp AI mang tính đơn lẻ sang mô hình vận hành tiên tiến nơi trí tuệ nhân tạo được lồng ghép sâu rộng vào mọi hoạt động của toàn tổ chức.
Để được tư vấn chi tiết về các giải pháp mạng, viễn thông và hạ tầng công nghệ tối ưu cho doanh nghiệp, quý khách hàng vui lòng liên hệ ngay với đơn vị hàng đầu TTC Việt Nam (ttcvn.net) để nhận hỗ trợ chuyên sâu từ đội ngũ chuyên gia kỹ thuật giàu kinh nghiệm.
