#AI On The Case: Một cú Aim High, một bài toán không tưởng – “Hồi sinh” hệ thống chục năm tuổi với sự đồng hành của AI

Ấy thế mà người nhà Sun đã làm được, với sự đồng hành của AI, rút ngắn thời gian từ 1 năm xuống chỉ 1,5 tháng, tinh gọn nhân sự từ 13 người xuống còn 4 trong dự án "hồi sinh" 1 loạt công cụ quen mặt với Sunner!

Độ Aim High của team “chịu chơi” đến đâu để tạo nên Win này? Cùng đón đọc nhé!

1. Aim High là kim chỉ nam để bắt đầu

Sau hơn một thập kỷ phát triển, nhiều sản phẩm nội bộ của Sun* đã đến lúc cần được “lột xác”. Nền tảng công nghệ cũ khiến chi phí bảo trì, nâng cấp ngày càng cao, trong khi giao diện thiếu đồng nhất do được phát triển qua nhiều giai đoạn, ảnh hưởng không nhỏ đến trải nghiệm người dùng.

Bài toán khó này được đặt ra cho đơn vị phụ trách - Phòng Giải pháp Quy trình số (DPS) thuộc Khối công nghệ chiến lược STVC. DPS đứng trước 2 lựa chọn: tiếp tục duy trì một hệ thống “chạy được” nhưng ngày càng khó phát triển, hoặc renew theo cách cũ với hàng tháng, thậm chí hàng năm trời và nguồn lực lớn. Thách thức càng lớn khi phần lớn thành viên tham gia vào mỗi hệ thống là những nhân sự mới, phải tự mình “giải mã” khối lượng logic nghiệp vụ khổng lồ ẩn trong những dòng code cũ thay vì có tài liệu chỉn chu.

Nhưng với người Sun*, “chạy được” chưa bao giờ là đích đến. Tinh thần luôn sẵn sàng đón nhận thử thách và tạo ra những điều đột phá đã trở thành một phần trong cách chúng ta làm việc. Vì thế, thay vì thỏa hiệp với giới hạn của cách làm cũ, DPS lựa chọn Aim High: đặt mục tiêu cao hơn, dám nghĩ đến một cách làm hoàn toàn mới để tái thiết sản phẩm nhanh hơn, tinh gọn hơn và bền vững hơn.

Và khi AI đã đủ trưởng thành để trở thành một “đồng đội” thực sự, team nhìn thấy ở công nghệ này lời giải cho tham vọng ấy – một phương thức làm việc mới để biến bài toán tưởng chừng không thể thành hiện thực.

2. Aim High trong từng mắt xích: Không chạy đua model, đầu tư vào tạo "môi trường chuẩn" cho đồng đội AI

Đặt mục tiêu cao đồng nghĩa với việc phải hành động chuẩn xác. DPS không áp dụng AI một cách ngẫu hứng hay chạy đua theo những model mới nhất, mà tập trung xây dựng một workflow bài bản, để AI có thể tham gia xuyên suốt quá trình phát triển: từ phân tích code cũ, sinh tài liệu nghiệp vụ, thiết kế kiến trúc, triển khai code, viết test, review cho đến tự động hóa các tác vụ vận hành hằng ngày.

Đằng sau workflow ấy là một bài toán quan trọng hơn: làm thế nào để tin tưởng AI khi giao cho nó ngày càng nhiều công việc? Bởi nếu một câu trả lời sai của AI chỉ gây ra chút bất tiện, một thao tác sai trong quy trình tự động có thể ảnh hưởng trực tiếp đến dữ liệu, chất lượng và chi phí của hệ thống.

Theo đó, thay vì phụ thuộc vào prompt hay đơn thuần tìm kiếm một model “thông minh hơn”, DPS tập trung đầu tư vào việc tạo ra một “môi trường làm việc chuẩn” cho AI.

Kết hợp Takumi và Claude, những chiến thuật lớn nhất của team và các team khác có thể áp dụng:

• Đầu tư cho knowledge base trước khi đầu tư cho prompt: AI chỉ hiểu đúng nghiệp vụ khi được cung cấp đủ ngữ cảnh về hệ thống cũ.
• Chia task nhỏ, phạm vi rõ ràng thay vì giao một yêu cầu lớn – kết quả ổn định hơn nhiều.
• Chuẩn hóa quy tắc chung (template, design system, convention… ) thành tài liệu để AI tuân theo.
• Con người vẫn là chốt đánh giá cuối: review output là bước không được lược bỏ.
• Ghi lại Lesson Learn sau mỗi sprint để quy trình tự cải tiến.

Chị Diễm Thảo, đại diện dự án chia sẻ 1 khoảnh khắc nào khiến team cảm thấy AI thật sự làm được điều mà trước đây rất khó hoặc gần như không thể đó là:

Một feature được giao cho AI chạy qua đêm, sáng hôm sau team chỉ cần bắt tay vào review và hoàn thiện phần còn lại. Riêng cách làm này đã rút ngắn đáng kể thời gian so với triển khai thủ công như trước. 

Không chạy theo công cụ, dự án đã quyết liệt Aim High nâng chuẩn cách làm để biến AI thành một đồng đội thực sự.

3. Aim High thành quả: Từ 1 năm xuống 1,5 tháng, từ 13 xuống 4 thành viên

Những thay đổi trong cách làm đã được chứng minh bằng chính kết quả của dự án tái thiết S*Ask. Nếu phiên bản cũ cần gần 1 năm phát triển với khoảng 13 thành viên, thì với workflow mới cùng AI, DPS chỉ mất khoảng 1,5 tháng với 4 nhân sự để hoàn thành toàn bộ hệ thống.

Chu kỳ sprint được rút xuống tối đa 1 tuần, đồng thời team có thể vận hành linh hoạt hơn ngay cả với nguồn lực ngắn hạn – điều gần như bất khả thi với cách làm trước đây.

Nhưng giá trị lớn nhất không chỉ nằm ở những con số. Khi bài toán đọc hiểu hệ thống cũ có thể được xử lý trong vài ngày thay vì kéo dài hàng tháng, Sun* có thêm khả năng chủ động renew sản phẩm định kỳ và hồi sinh những công cụ vẫn còn nhiều tiềm năng.

Cùng với đó, vai trò của developer cũng thay đổi: từ người trực tiếp xử lý từng dòng code, trở thành người định hướng kiến trúc, ra quyết định và kiểm soát chất lượng.

Dự án của bạn có những Win, những chiến tích nào muốn chia sẻ? Truy cập Sun* Kudos chia sẻ ngay để Ban Biên tập có cơ hội “khai quật” thêm những câu chuyện làm nghề hay ho từ chính người nhà Sun* nhé!