Ngành công nghiệp phần mềm đang tìm kiếm cách giảm chi phí và tăng hiệu quả. Thời gian phát triển kéo dài, thời gian ra mắt không rõ ràng, và lỗi liên tục xuất hiện đã làm giảm niềm tin vào đội ngũ chuyên gia. Trí tuệ nhân tạo (AI) có vẻ như mang lại hy vọng, với khả năng tự động hóa việc tạo mã, tiết kiệm chi phí, và lặp lại quy trình một cách dễ dàng.

Nhiều người cho rằng AI có thể giảm bớt nhu cầu về đội ngũ chuyên gia, nhưng điều này chưa hẳn đúng. AI đôi khi đưa ra những câu trả lời không chính xác, chỉ vì nó không có dữ liệu đáng tin cậy để tham khảo. Điều này được gọi là ảo tưởng của AI, hay còn gọi là hallucination.

Mặc dù công nghệ AI đang cải thiện, ảo tưởng vẫn xảy ra trong các ứng dụng cụ thể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về ba loại ảo tưởng mà AI tạo ra trong quá trình phát triển phần mềm.

Các nhà sản xuất công cụ phần mềm đang liên tục cập nhật sản phẩm trợ lý mã nguồn của họ, với GitHub Copilot nổi tiếng nhất. Họ tuyên bố rằng Copilot có thể tăng tốc độ hoàn thành công việc của lập trình viên lên hơn 55%. Tuy nhiên, những đoạn mã được sử dụng làm ví dụ có thể không phản ánh thực tế.

Tốc độ tăng trưởng 50% có thể không phải là kết quả mà bạn mong đợi. Đôi khi, AI chỉ giúp tăng tốc độ cho những tác vụ đơn giản như sắp xếp mảng hoặc khởi tạo cấu trúc dữ liệu. Những đoạn mã cần nhiều sáng tạo và phân tích sâu hơn thì không dễ dàng được hỗ trợ bởi AI.

Ngoài ra, việc lựa chọn mã nguồn từ AI cũng đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng từ lập trình viên. Lập trình viên phải sàng lọc và đánh giá nhiều phương án khác nhau do AI cung cấp. Điều này có thể dẫn đến việc mất thời gian và giảm hiệu suất tổng thể.

Đồng thời, AI không thể giải quyết tất cả vấn đề trong quá trình phát triển phần mềm. Các vấn đề phức tạp như thiết kế kiến trúc hệ thống, đáp ứng yêu cầu thị trường, và hợp tác giữa các vai trò vẫn cần sự tham gia của con người. Hơn nữa, AI có thể gây ra vấn đề nếu nó tiếp tục đề xuất mã nguồn có lỗi.

Việc đánh giá hiệu quả của AI trong quá trình phát triển phần mềm nên tập trung vào những tiêu chí cụ thể như thời gian trước khi thay đổi, tần suất triển khai, thời gian trung bình phục hồi, và tỷ lệ thất bại của thay đổi. Việc đo lường hiệu suất của nhóm, chứ không phải cá nhân, cũng rất quan trọng.

Kết luận, mặc dù AI và trợ lý mã nguồn có thể hỗ trợ một số tác vụ, nhưng chúng không thể thay thế hoàn toàn sự tham gia của con người trong quá trình phát triển phần mềm. Đầu tư vào AI cần được cân nhắc kỹ lưỡng dựa trên mục tiêu cụ thể và nhu cầu của từng dự án.