Vừa dò đường vừa xây

Có một câu tôi nghe đi nghe lại suốt những năm làm phần mềm thông thường: "Cứ chốt yêu cầu đi rồi mình xây." Nghe rất gọn, và với nhiều dự án nó đúng. Nhưng khi bắt tay vào một dự án AI, tôi nhận ra câu ấy bỗng khó áp dụng, bởi có những thứ chỉ khi thử mới biết, mà lúc thử xong thì một phần công trình đã dựng lên rồi.

Vừa dò đường vừa xây là gì

Hình dung một đội làm đường đi qua vùng đất lạ. Một nhóm đi trước dò địa hình: chỗ nào đất lún, chỗ nào nên vòng tránh. Một nhóm theo sau rải nhựa, dựng nên mặt đường thật. Hai nhóm không chờ nhau. Nhóm dò đường (discovery) đi tới đâu, những gì họ học được lập tức đổi hướng cho nhóm xây (delivery). Đó chính là tinh thần của hai làn chạy song song (dual track): một làn khám phá xem nên làm gì, một làn xây ra thứ đã đủ chắc để làm.

Thuật ngữ này được ông Marty Cagan, một người có ảnh hưởng lớn trong giới làm sản phẩm, ghi nhận là do Jeff Patton giới thiệu cho ông. Điểm hai người cùng nhấn mạnh: việc kiểm chứng một ý tưởng nên diễn ra ngay trong lúc còn dò đường, lý tưởng là trước khi viết dòng mã chạy thật, thay vì đợi làm xong mới biết mình đã đi sai.

Với AI, làn dò đường còn quan trọng hơn nữa, vì mô hình có chịu được bài toán của ta hay không là điều không ai dám chắc trước. Và đây là chỗ khác biệt dễ gây hiểu lầm nhất: một thử nghiệm chưa ra kết quả trong AI không hẳn là công toi. Biết được một hướng không chạy với dữ liệu mình đang có cũng là một mẩu tri thức thật, nó giúp làn xây khỏi đổ công vào một nền móng sẽ sụp.

Ứng dụng vào quản trị ra sao

Khó khăn thường nằm ở kỳ vọng nhiều hơn là ở kỹ thuật. Một chủ doanh nghiệp quen nghiệm thu phần mềm theo kiểu giao đủ tính năng là xong sẽ thấy bứt rứt khi đội AI báo rằng tháng này chủ yếu là thử và loại bớt giả thuyết. Nhìn thì như chậm, nhưng thật ra đó là lúc rủi ro lớn nhất đang được gỡ dần.

Điều một người điều hành có thể làm là tách bạch hai câu hỏi khi duyệt tiến độ. Với phần dò đường, câu nên hỏi là tuần này mình học được gì, và nó đổi quyết định ra sao. Với phần xây, mới hỏi tới cột mốc giao hàng. Trộn lẫn hai thước đo này là cách nhanh nhất khiến một đội AI tốt trông như đang giậm chân tại chỗ.

Nếu trong tổ chức của bạn có một dự án vẫn còn nhiều điều chưa chắc, bạn đang đo nó bằng số việc đã hoàn tất, hay bằng số điều nó giúp bạn hiểu rõ hơn?