Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi nhanh chóng ngành phát triển phần mềm. Tuy nhiên, chỉ áp dụng các công cụ AI không đảm bảo thành công. Các lãnh đạo công nghệ và lập trình viên đang đối mặt với câu hỏi lớn: làm thế nào để chuyển từ việc chỉ sử dụng AI sang thành công thực sự với nó, đảm bảo các khoản đầu tư vào AI mang lại phần mềm tốt hơn, nhanh hơn và đáng tin cậy hơn?

Để trả lời những câu hỏi này, vào ngày 23/09/2025, đội ngũ nghiên cứu DORA của Google đã công bố Mô hình Năng lực AI DORA (DORA AI Capabilities Model) đầu tiên. Đây không chỉ là một báo cáo về xu hướng áp dụng AI, mà là một bộ hướng dẫn dựa trên dữ liệu về các phương pháp kỹ thuật và văn hóa cụ thể giúp khuếch đại lợi ích của AI.

Mô hình Năng lực AI DORA: 7 đòn bẩy dẫn đến thành công

Đội ngũ DORA đã phát triển mô hình này qua một quy trình ba giai đoạn, bao gồm 78 cuộc phỏng vấn sâu, nghiên cứu tài liệu và khảo sát gần 5.000 người tham gia. Phân tích đã xác định bảy năng lực có khả năng khuếch đại hoặc mở khóa các lợi ích của AI một cách đáng kể:

1. Lập trường về AI rõ ràng và được truyền thông: Tổ chức cần có quan điểm rõ ràng và được truyền đạt rộng rãi về việc sử dụng các công cụ được AI hỗ trợ, bao gồm kỳ vọng, hỗ trợ thử nghiệm và danh sách các công cụ được phép. Điều này giúp tăng hiệu quả cá nhân, hiệu suất tổ chức và giảm bớt những rào cản cho nhân viên.

2. Hệ sinh thái dữ liệu lành mạnh: Chất lượng dữ liệu nội bộ là yếu tố sống còn. Một hệ sinh thái dữ liệu lành mạnh — với dữ liệu chất lượng cao, dễ truy cập và thống nhất — sẽ khuếch đại đáng kể tác động tích cực của việc áp dụng AI lên hiệu suất của tổ chức.

3. Dữ liệu nội bộ có thể truy cập bởi AI: Kết nối các công cụ AI với nguồn dữ liệu nội bộ giúp tăng cường hiệu quả cá nhân và chất lượng mã nguồn. Việc cung cấp cho AI bối cảnh cụ thể của công ty sẽ biến nó từ một trợ lý thông thường thành một công cụ chuyên biệt và có giá trị cao cho các lập trình viên.

4. Quy trình kiểm soát phiên bản (version control) chặt chẽ: Với khối lượng và tốc độ tạo mã ngày càng tăng từ AI, các quy trình kiểm soát phiên bản mạnh mẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Việc commit thường xuyên và sử dụng thành thạo tính năng rollback giúp tăng hiệu quả cá nhân và hiệu suất của các nhóm làm việc với AI.

5. Làm việc theo lô nhỏ (small batches): Nguyên tắc lâu đời này của DORA đặc biệt hiệu quả trong môi trường có sự hỗ trợ của AI. Thực hành này giúp khuếch đại ảnh hưởng tích cực của AI đến hiệu suất sản phẩm và giảm bớt trở ngại cho các nhóm phát triển.

6. Lấy người dùng làm trung tâm: Tập trung sâu sắc vào trải nghiệm của người dùng cuối là điều tối quan trọng. Nghiên cứu cho thấy nếu không có sự tập trung này, việc áp dụng AI thậm chí có thể tác động tiêu cực đến hiệu suất của nhóm. Khi người dùng là trung tâm của chiến lược, AI sẽ giúp các nhóm đi đúng hướng.

7. Nền tảng nội bộ chất lượng: Các nền tảng nội bộ chất lượng cung cấp các khả năng dùng chung cần thiết để mở rộng lợi ích của AI trên toàn tổ chức. Trong các tổ chức có nền tảng này, ảnh hưởng tích cực của AI đến hiệu suất chung được khuếch đại rõ rệt.

Áp dụng Mô hình Năng lực AI DORA vào thực tế

Để tận dụng thành công AI trong phát triển phần mềm, việc chỉ áp dụng công cụ mới là chưa đủ. Các tổ chức phải nuôi dưỡng một môi trường kỹ thuật và văn hóa phù hợp. Dựa trên bảy năng lực của mô hình, Google khuyến nghị các doanh nghiệp nên:

• Làm rõ và phổ biến các chính sách về AI: Sự mơ hồ sẽ kìm hãm việc áp dụng và tạo ra rủi ro. Hãy xây dựng và truyền thông rõ ràng chính sách của bạn để tạo dựng niềm tin và sự an toàn tâm lý cho lập trình viên.
• Xem dữ liệu như một tài sản chiến lược: Đầu tư vào chất lượng, khả năng truy cập và sự thống nhất của các nguồn dữ liệu nội bộ.
• Kết nối AI với bối cảnh nội bộ: Đầu tư kỹ thuật để cung cấp cho các công cụ AI quyền truy cập an toàn vào tài liệu, codebase và các nguồn dữ liệu khác của công ty.
• Tăng cường các phương pháp hay nhất: Áp dụng kỷ luật làm việc theo các lô nhỏ, có thể quản lý được để cải thiện hiệu suất sản phẩm và giảm trở ngại cho các nhóm được AI hỗ trợ.
• Ưu tiên lấy người dùng làm trung tâm: Đảm bảo chiến lược sản phẩm cốt lõi luôn tập trung vào nhu cầu của người dùng cuối để biến lượng mã được tạo ra thành giá trị thực sự.
• Củng cố các “lưới an toàn”: Khi AI tăng tốc độ thay đổi, hệ thống kiểm soát phiên bản trở thành một lưới an toàn quan trọng. Khuyến khích các nhóm thành thạo việc sử dụng các tính năng rollback và revert.
• Đầu tư vào nền tảng nội bộ: Một nền tảng nội bộ chất lượng cung cấp các rào cản bảo vệ và khả năng dùng chung cần thiết để lợi ích của AI có thể mở rộng một cách hiệu quả và an toàn.

Nghiên cứu của DORA một lần nữa khẳng định rằng phát triển phần mềm thành công nhờ AI không chỉ là quyết định mua sắm, mà là quyết định nuôi dưỡng các điều kiện để các lập trình viên được AI hỗ trợ phát triển. Đầu tư vào bảy năng lực này là một bước quan trọng để tạo ra một môi trường nơi AI thực sự mang lại kết quả vượt trội cho lập trình viên, sản phẩm và toàn bộ tổ chức của bạn.

Để khám phá chi tiết hơn về Mô hình Năng lực AI DORA và truy cập báo cáo đầy đủ “Trạng thái Phát triển Phần mềm được hỗ trợ bởi AI năm 2025”, vui lòng truy cập trang web của DORA.