Hội nghị Bàn tròn CTO: Các Nhà Lãnh đạo Kỹ thuật Chia sẻ Bài học về Xây dựng Tổ chức Bản địa AI

Tại vòng tròn CTO đầu tiên được tổ chức trong sự kiện Snowflake Summit 2026 tại San Francisco, hơn 350 giám đốc công nghệ từ các lĩnh vực tài chính, viễn thông, bán lẻ và công nghệ đã tụ họp để trao đổi kinh nghiệm về việc xây dựng các tổ chức kỹ thuật bản địa AI. Các cuộc thảo luận tập trung vào ba chủ đề: đưa AI vào sản xuất, cân bằng giữa tốc độ và rủi ro, và thiết kế lại đội ngũ kỹ thuật phù hợp cho AI. Vivek Raghunathan, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách Kỹ thuật của Snowflake, đã chia sẻ cách công ty coi năng suất nhà phát triển như một sản phẩm, tiến hành phỏng vấn nhà phát triển, lập bản đồ các điểm cản trở và thiết lập các chỉ số cơ bản. Trong vòng 18 tháng, Điểm đề xuất ròng nội bộ của nhà phát triển (Net Promoter Score - NPS) của Snowflake đã tăng hơn 30 điểm, với tỷ lệ nhà phát triển hài lòng so với không hài lòng là 4:1. Ông nhấn mạnh rằng lợi thế lớn đến từ việc sử dụng và làm chủ sâu sắc, đi qua các giai đoạn áp dụng, làm chủ và tối ưu hóa, và thể chế hóa các quy trình làm việc thành công. Jon McNeill, tác giả của cuốn "The Algorithm", kêu gọi các nhà lãnh đạo đảo ngược cách tiếp cận thông thường: bắt đầu từ các ràng buộc kinh doanh chính, sau đó xây dựng lại các hệ thống kỹ thuật xung quanh chúng, và đo lường thành công không phải bằng số lượng mã mà bằng hiệu quả. Jeremy Burton, Tổng giám đốc phụ trách đơn vị kinh doanh Quan sát (Observability Business Unit) của Snowflake, lưu ý sự chuyển dịch từ thử nghiệm sang sản xuất, đòi hỏi bằng chứng về giá trị kinh doanh. Các tác nhân AI tạo ra nhiều dữ liệu giám sát hơn và yêu cầu nhiều ngữ cảnh hơn, do đó khả năng quan sát (observability) phải phát triển để cung cấp các lớp ngữ nghĩa, bản thể học và đồ thị kiến thức, cũng như các giao diện chuẩn hóa như API, CLI và Giao diện ngữ cảnh mô hình (Model Context Protocol - MCP). Aditya Gaur, quản lý kỹ thuật của Netflix, giải thích rằng việc tự động hóa phân tích nguyên nhân gốc rễ của họ thành công nhờ các khoản đầu tư vào kiến trúc dữ liệu được thực hiện nhiều năm trước khi các tác nhân AI được giới thiệu. Caitlin Colgrove, CTO của Hex, đã thảo luận về việc "đốt thuyền" bằng cách giải thể đội ngũ AI tập trung và phân bổ quyền sở hữu cho các đội sản phẩm, điều này đã đẩy nhanh tốc độ giao hàng. Chris Kozlowski, Giám đốc quản lý (MD - Managing Director) của Barclays, nhấn mạnh rằng tốc độ phải đi cùng với quản trị và lòng tin, trong khi Corey Burke, Phó chủ tịch cấp cao của Dialpad, và Arun Rajamanickam, Phó chủ tịch của project44, mô tả cách các tác nhân AI giảm thời gian dành cho việc lập trình và tăng thời gian dành cho việc xác định mục đích và điều phối các tác nhân. Qi Jin, Phó chủ tịch cấp cao (EVP - Executive Vice President) của Cerebras, đã giới thiệu 'Code Yellow', một khuôn khổ cho sự thay đổi tổ chức khẩn cấp tập trung vào các vấn đề của khách hàng. Parvez Naqvi, Phó chủ tịch cấp cao của Capital One, nhận thấy rằng khi AI đẩy nhanh việc triển khai, giá trị kỹ thuật chuyển sang khả năng phán đoán, lập kế hoạch và kiến trúc. Harjot Gill, CEO của CodeRabbit, và Jordan Topoleski, COO của Cursor, đã nêu bật các nút thắt mới trong việc xem xét mã và đảm bảo chất lượng. Kết luận tổng thể là kỹ thuật bản địa AI phụ thuộc vào khả năng học hỏi, thể chế hóa và thích ứng liên tục của tổ chức, chứ không phải việc áp dụng công cụ sớm.