Tác giả: Rene-Martin Tudyka Ngày đăng: 31/03/2025

Danh mục: Amazon Q Developer, Best Practices, Enterprise governance and control, Thought Leadership

Tăng năng suất cho nhà phát triển là một thách thức dai dẳng đối với các lãnh đạo cấp cao suốt nhiều thập kỷ. Với sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo sinh tạo (generative AI), một làn sóng đổi mới mới đang biến cách các nhóm phần mềm làm việc. Các công cụ generative AI như Amazon Q Developer đang nổi lên như những “game-changer”, hỗ trợ nhà phát triển suốt toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm. Nhưng các tổ chức lớn quy mô thế nào mới áp dụng thành công cách làm việc trợ giúp AI này? Bài viết này chia sẻ các thực tiễn tốt mà tôi khám phá được thông qua làm việc với khách hàng doanh nghiệp đang điều hướng quá trình chuyển đổi công nghệ này.

Một nhầm lẫn phổ biến là cho rằng nhà phát triển sẽ năng suất hơn nếu họ “viết code nhanh hơn”. Tuy nhiên, nghiên cứu của software.com năm 2022 cho thấy một nhà phát triển trung bình chỉ dành dưới một giờ mỗi ngày để viết mã. Điều này rõ ràng cho thấy có nhiều khía cạnh khác cần xem xét trong việc xây dựng ứng dụng và triển khai sản xuất. Công cụ generative AI cho nhà phát triển, như Amazon Q Developer, bắt đầu như trợ lý hỗ trợ code (autocomplete), nhưng khi công nghệ tiến hóa, Amazon Q Developer hiện có thể hỗ trợ nhà phát triển suốt toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm.

Thách thức của sự thay đổi

Generative AI mở ra các cách mới thú vị để nhà phát triển giải quyết thách thức và hỗ trợ họ trong công việc hàng ngày. Nhưng để tận dụng cơ hội này cần thời gian — điều này đồng nghĩa với việc hình thành một thói quen mới. Theo khoa học, quá trình thay đổi thói quen thường mất tối thiểu hai tháng. Các nhóm cần không gian và cho phép họ thử nghiệm cách làm mới để tìm ra cái gì phù hợp nhất. Yêu cầu họ áp dụng cách làm mới trong khi vẫn giữ (hoặc tăng) mức đầu ra như trước có thể chỉ khiến họ quay lại lối quen cũ. Trong các khách hàng đã áp dụng thành công Amazon Q Developer, tôi chứng kiến rằng họ giảm kỳ vọng về giao hàng để nhường khoảng học, và bắt các nhóm chia sẻ bài học rút ra.

Cũng như bất kỳ dự án thay đổi lớn nào, khía cạnh văn hóa rất quan trọng. Nếu con người cảm thấy tin tưởng nội tại vào giá trị và lợi ích của cách làm việc hỗ trợ AI, họ sẽ sử dụng nó. “Chỉ ra lệnh từ trên xuống” sẽ không giúp việc áp dụng thành công. Nhưng xây dựng cộng đồng, thử nghiệm, học hỏi và chia sẻ thành công sẽ. Như Peter Drucker nói: “Culture eats strategy for breakfast.”

Nhớ rằng không có cách áp đặt chung cho mọi tổ chức để giới thiệu công cụ generative AI cho nhà phát triển. Nó phụ thuộc rất nhiều vào văn hóa, mục tiêu, thách thức, con người, kỹ năng và stack công nghệ của bạn. Tuy nhiên, có một số nguyên tắc và thực tiễn tốt mà nhiều khách hàng lớn của chúng tôi đã áp dụng thành công.

Thực tiễn tốt để áp dụng thành công

Dưới đây là chu trình quản lý thay đổi được khuyến nghị và các hoạt động tương ứng để áp dụng phát triển phần mềm hỗ trợ AI:

1. Bảo đảm cam kết từ cấp cao (Top-Down Commitment)

Bảo đảm nhà lãnh đạo cam kết áp dụng phát triển hỗ trợ AI — đây là một dấu hiệu mạnh mẽ trong tổ chức. Người bảo trợ cấp cao có thể giúp loại bỏ rào cản và quảng bá thành công trong toàn bộ tổ chức. Mời họ tham dự buổi khởi động (kick-off), đưa họ vào cuộc thảo luận mục tiêu và tiêu chí thành công, và cập nhật họ về tiến độ, câu chuyện thành công và thách thức. 

2. Xác định rõ mục tiêu và tiêu chí thành công

Việc triển khai công cụ generative AI cho một nhóm lớn thôi là chưa đủ. Bạn cần rõ ràng kỳ vọng gì đối với tổ chức, nhà phát triển và doanh nghiệp. Hiểu điểm đau (pain point) từ góc trải nghiệm nhà phát triển và ảnh hưởng của nó đến năng suất phát triển. Những điểm khác nhau giữa các persona như Software Developers và DevOps Engineers cần được phân biệt. 

Ví dụ: ứng dụng của bạn thiếu coverage cho tests? Code thiếu tài liệu gây gánh nặng bảo trì? Code kế thừa khó xử lý upgrade? Công việc khắc phục lỗi cục bộ hoặc trong môi trường sản xuất đang tốn thời gian? Bạn có thách thức về bảo mật khó phát hiện? Bạn muốn đạt được điều gì bằng cách đưa AI trợ giúp phát triển vào? Tại sao?

3. Thiết lập người chủ sở hữu (Ownership)

Việc áp dụng cách tiếp cận mới như sử dụng generative AI trong phát triển phần mềm quy mô dẫn tới nhiều nhiệm vụ quản lý thay đổi và phối hợp. Những việc như cấp quyền truy cập, đào tạo người dùng mới, lập ngân sách, đo lường thành công, tạo minh bạch, duy trì động lực,… cần có người chịu trách nhiệm. Việc giới thiệu vai trò Customer Champion là cách tiếp cận phổ biến. Họ sẽ kết nối các mục tiêu chiến lược của tổ chức với các hoạt động thực thi. Nếu bạn áp dụng cho nhiều bộ phận với nhóm nhà phát triển lớn, cân nhắc việc có một người Champion riêng cho mỗi bộ phận, hình thành đội phối hợp trong toàn tổ chức. Vai trò chính của Champion: tập hợp đúng người, tạo minh bạch tiến độ, xử lý các vướng mắc sớm. 

4. Giới thiệu các chỉ số (Metrics)

Khi bạn đã rõ ràng các điểm đau và mục tiêu, bước tiếp theo là xác định chỉ số phù hợp để đo thành công. Ví dụ: đo ảnh hưởng của việc sử dụng Amazon Q Developer đến thời gian onboard nhà phát triển mới bằng cách so sánh thời gian “first commit” với chuẩn trước đó.

So sánh thời gian hoàn thành các tác vụ như viết và tích hợp code, sửa lỗi, thiết lập/migrate môi trường, thời gian phát triển tính năng mới hoặc so sánh velocity sprint trước và sau khi đưa Amazon Q Developer vào. Tuy nhiên lưu ý rằng các chỉ số này có tính không rõ ràng vì chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố. 

Tập trung vào trải nghiệm nhà phát triển và năng suất, giám sát phát triển của khung đo như DORA, SPACE, hoặc GSM. Không gian “Satisfaction & Well-Being” trong SPACE đặc biệt quan tâm đến cách nhà phát triển cảm nhận công việc và sự hài lòng với năng suất của bản thân. 

Công cụ như Amazon Q Developer đã cho thấy tác động tích cực ở đây — ví dụ một nghiên cứu McKinsey cho thấy nó giúp giải phóng nhà phát triển khỏi các công việc “toil” lặp đi lặp lại không mang giá trị rõ rệt kinh doanh. 

Để đo ảnh hưởng theo cảm nhận năng suất, khách hàng đôi khi thiết kế khảo sát đơn giản hỏi nhà phát triển như “bằng % bạn ước tính Amazon Q Developer ảnh hưởng đến năng suất của bạn” hoặc “trên thang 1–5, Amazon Q Developer ảnh hưởng ra sao tới sự hài lòng trong công việc?” 

Cuối cùng, hiểu mức sử dụng Amazon Q Developer trong tổ chức là quan trọng. Theo dõi số lượng đăng ký hoạt động, đề xuất mã được chấp nhận, tần suất quét bảo mật từ dashboard Amazon Q Developer. Từ đó bạn có cái nhìn về mức chấp nhận công cụ trong cộng đồng nhà phát triển. Kết hợp thông tin này với chỉ số thành công đã xác định. 

5. Bắt đầu nhỏ (Start Small)

Khi “roll out” cách phát triển hỗ trợ AI, ghi nhớ vòng đời công nghệ và đồ thị chuông Roger (Everett Rogers). Việc áp dụng công nghệ mới thường bắt đầu với một vài “người đổi mới” (innovators), sau đó là “early adopters”. Chỉ khi các nhóm này thể hiện thành công thuyết phục thì phần lớn người dùng khác mới theo. 

Bắt đầu nhỏ. Xác định các cá nhân công nghệ sáng tạo hoặc champion, những người nhiệt tình hỗ trợ giới thiệu Amazon Q Developer và quảng bá cách làm trong tổ chức. Cùng họ xây dựng nhóm hoặc Center of Excellence (COE) để hỗ trợ xác định early adopter, xây dựng nền tảng kỹ thuật và enablement, lập kế hoạch rollout, và duy trì động lực cho việc áp dụng rộng hơn. Champion đóng vai trò cầu nối giữa đội áp dụng và người dùng, cung cấp phản hồi và gợi ý cải thiện. 

6. Tạo động lực (Create Momentum)

Khi bạn đã có nền tảng, bắt đầu tạo đà và onboard early adopter vào Amazon Q Developer. Bắt đầu với kế hoạch truyền thông để nâng cao nhận thức, chia sẻ cập nhật và câu chuyện thành công, thu thập phản hồi từ người dùng. 

Bạn cần tài liệu đào tạo bao gồm cách truy cập công cụ, kênh liên hệ hỗ trợ, hướng dẫn người dùng, tutorial, các tài nguyên tài liệu và link hữu ích. Xem xét tạo thư viện prompt (prompt library) gồm các prompt Amazon Q Developer mà người dùng của bạn cảm thấy hữu ích. Có những dự án cộng đồng như promptz.dev có thể cung cấp cảm hứng. 

Đặc biệt với người dùng mới, điều này rất có giá trị để họ làm quen nhanh. Cân nhắc tích hợp lộ trình học cùng nền tảng đào tạo nội bộ của tổ chức. Bao gồm cả kiến thức nội bộ tổ chức cùng các trải nghiệm thực tế. Ngoài ra, có thể kết hợp các khóa đào tạo bên ngoài như workshop, Immersion Days hoặc hackathon hỗ trợ để người dùng trải nghiệm công cụ trong môi trường có hướng dẫn. Đội AWS của bạn có thể hỗ trợ việc này. 

7. Duy trì và mở rộng việc áp dụng (Sustain and Scale Adoption)

Lúc này bạn đã giới thiệu Amazon Q Developer trong một phần nhỏ cộng đồng nhà phát triển. Tuy nhiên, phần lớn việc áp dụng vẫn ở phía trước bạn. Để hỗ trợ áp dụng rộng hơn, tập trung cung cấp workshop enablement cho các nhóm mới, do champions dẫn dắt và kết hợp kiến thức, thực hành của tổ chức. 

Để duy trì, đảm bảo người dùng hiện tại tiếp tục hoạt động: tiếp tục hỗ trợ trao đổi, thu thập phản hồi, cập nhật tài liệu enablement, chia sẻ cập nhật về tính năng mới của Amazon Q Developer, và rà soát các chỉ số. Tạo sự hiển thị trong tổ chức về những thành tựu và trải nghiệm tốt. Cho phép người dùng chia sẻ ảnh hưởng mà Amazon Q Developer đem lại cho công việc của họ — điều này giúp xây dựng động lực lan tỏa. 

Xây dựng cộng đồng xung quanh người dùng phát triển hỗ trợ AI. Thiết lập “office hours” định kỳ với champions để hỗ trợ người dùng Amazon Q Developer — giúp thu thập phản hồi cải thiện tài liệu, promote story thành công, và cập nhật tiến độ áp dụng. Đảm bảo có chu kỳ truyền thông và báo cáo đều đặn để các bên liên quan được cập nhật chỉ số, phản hồi, cập nhật và câu chuyện thành công. Điều này giúp đảm bảo sự đồng bộ giữa việc áp dụng phát triển hỗ trợ AI và mục tiêu chiến lược tổ chức. 

8. Kiểm tra và điều chỉnh (Inspect and Adapt)

Bên cạnh đó, luôn phản chiếu lại mục tiêu và chỉ số chiến lược bạn đã xác định: Chúng có đang đi theo hướng đúng? Điểm đau của bạn có vẫn là như trước không? Có nên điều chỉnh trọng tâm sang khía cạnh khác trong vòng đời phát triển phần mềm? Các khả năng mới của Amazon Q Developer có thể hỗ trợ mục tiêu mới nào không?

Kết luận

Bằng cách theo các bước được nêu ra, các tổ chức lớn có thể điều hướng các thách thức khi áp dụng Amazon Q Developer. Phương pháp này giải quyết các khía cạnh kỹ thuật, văn hóa và tổ chức của việc áp dụng, tăng khả năng khai thác tối đa tiềm năng phát triển hỗ trợ AI trong toàn doanh nghiệp. 

Nếu bạn đang tìm lời khuyên hoặc hỗ trợ trong hành trình áp dụng, đội AWS Account của bạn sẽ kết nối bạn với chuyên gia về Amazon Q Developer, cung cấp thông tin đào tạo và enablement, và hỗ trợ bạn thiết lập chương trình rollout thành công. Để tìm hiểu thêm về cách các khả năng của Amazon Q Developer hỗ trợ toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm, hãy truy cập product page hoặc xem tài liệu hướng dẫn.

Về tác giả

Rene-Martin Tudyka là Senior Customer Solutions Manager tại AWS, người cung cấp guidance và support cho các enterprise customers trong hành trình cloud maturity của họ. Anh có nhiều kinh nghiệm trong việc phát triển các tổ chức IT có hiệu suất cao và triển khai thành công việc áp dụng cloud quy mô lớn.