𝗙𝗲𝗮𝘁𝘂𝗿𝗲, 𝗖𝗮𝗽𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝘆, 𝗼𝗿 𝗡𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲: 𝗛𝗼𝘄 𝗦𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲 𝗧𝗲𝗮𝗺𝘀 𝗗𝗲𝗳𝗶𝗻𝗲 𝗔𝗜
Các đội ngũ phần mềm nhìn nhận AI theo ba cách. Các kỹ sư nhận ra sự khác biệt này nhanh hơn các đội ngũ marketing.
Tính năng AI (AI Feature) Một tính năng AI thêm một công cụ vào quy trình làm việc. Sản phẩm vẫn hoạt động tốt nếu không có nó. Các ví dụ bao gồm nút "Tóm tắt" (Summarize) hoặc ghi chú cuộc họp. Những tính năng này dễ xây dựng nhưng khó để duy trì lợi thế cạnh tranh. Các nền tảng lớn thường hấp thụ các tính năng này một khi công nghệ trở nên phổ biến.
Khả năng AI (AI Capability) Đây là khi một công ty sử dụng AI trên nhiều sản phẩm khác nhau. Có những công việc kỹ thuật thực thụ ở đây. Tuy nhiên, kiến trúc nền tảng vẫn tồn tại từ trước kỷ nguyên AI. Bạn chỉ đang thêm trí thông minh vào một mô hình đã có sẵn.
AI-Native (Thuần AI) Một sản phẩm AI-native mặc định rằng AI đã tồn tại ngay từ ngày đầu tiên. Kiến trúc, luồng dữ liệu và thiết kế đều phụ thuộc vào nó. Sản phẩm không thể hoạt động nếu thiếu AI.
Bạn có thể kiểm tra xem một công cụ có phải là AI-native hay không bằng cách nhìn vào kết quả đầu ra của nó. Công cụ đó tạo ra kiến trúc, sơ đồ cơ sở dữ liệu (database schemas) hay các hợp đồng API (API contracts) trước? Hay nó chỉ tạo ra mã nguồn (code) và hy vọng rằng cấu trúc sẽ hoạt động?
Các hệ thống AI-native thực thụ sẽ thiết kế trước khi tạo mã. Điều này giúp ngăn ngừa lỗi.
Hiện đang có một vấn đề lớn trong ngành. Sự tin tưởng của lập trình viên đang giảm dần trong khi mức độ sử dụng lại tăng lên. Vào năm 2023, 70% lập trình viên đã sử dụng AI và 40% tin tưởng nó. Đến năm 2025, mức độ sử dụng tăng lên 84%, nhưng sự tin tưởng lại giảm xuống còn 29%.
Điều này xảy ra vì hầu hết các công cụ AI chỉ là các tính năng. Chúng không có phương thức cấu trúc nào để kiểm tra xem kết quả đầu ra có chính xác hay không. Khi AI mắc lỗi, không có gì trong hệ thống có thể phát hiện ra nó.
Các hệ thống AI-native giải quyết vấn đề này. Chúng sử dụng một bản đặc tả (specification) hoặc một bộ kiểm thử (test suite) để xác minh những gì AI tạo ra. Chúng không tin tưởng vào kết quả đầu ra chỉ vì nó nghe có vẻ hợp lý.
Các trưởng nhóm kỹ thuật (Engineering leads) nên ngừng hỏi liệu một công cụ có tích hợp AI hay không. Hầu như mọi công cụ hiện nay đều có nó. Thay vào đó, hãy hỏi về trình tự thực hiện (sequencing).
Công cụ đó tạo ra cấu trúc trước, hay tạo mã trước?
Nếu một công cụ xây dựng kiến trúc trước khi triển khai (implementation), nó sẽ có khả năng đáng tin cậy hơn trong môi trường production.
Source: https://dev.to/8080_ai/feature-capability-or-native-how-software-teams-define-ai-4k0h
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi