Adobe cải thiện năng suất lập trình viên nhờ công nghệ AI từ Amazon Web Services

Khi nhắc đến Adobe, nhiều người sẽ nghĩ ngay đến những phần mềm sáng tạo như Photoshop hay Illustrator. Nhưng ít ai biết rằng, bên cạnh các công cụ dành cho nhà thiết kế, Adobe còn có một đội ngũ kỹ sư phần mềm rất lớn – những người đang xây dựng và duy trì hạ tầng kỹ thuật phức tạp để hỗ trợ hàng triệu người dùng trên toàn cầu. Mới đây, Adobe đã công bố một bước tiến đáng chú ý trong việc cải thiện năng suất làm việc của các lập trình viên nội bộ bằng cách kết hợp công nghệ AI từ Amazon Web Services (AWS). Câu chuyện này không chỉ cho thấy sự thay đổi trong cách doanh nghiệp sử dụng AI, mà còn gợi mở nhiều điều thú vị về tương lai của hỗ trợ kỹ thuật trong môi trường làm việc hiện đại.

Giải pháp Unified Support

Trong quá trình phát triển phần mềm, các lập trình viên thường phải tra cứu thông tin từ hàng loạt tài liệu nội bộ như hướng dẫn cấu hình hệ thống, quy chuẩn viết mã hay cách xử lý lỗi. Việc tìm đúng thông tin giữa một “rừng” tài liệu không chỉ mất thời gian mà còn dễ gây nhầm lẫn. Để giải quyết vấn đề này, nhóm nền tảng phát triển của Adobe đã xây dựng một hệ thống có tên gọi là Unified Support – một cổng thông tin tập trung nhằm giúp lập trình viên nhanh chóng tìm được câu trả lời phù hợp cho các câu hỏi kỹ thuật.

Tích hợp AI từ AWS

Tuy nhiên, khi triển khai ở quy mô lớn với hàng nghìn người dùng và khối lượng dữ liệu khổng lồ, hệ thống ban đầu bộc lộ nhiều hạn chế như khó mở rộng, khó đồng bộ hóa nội dung và hiệu quả tìm kiếm chưa cao. Nhận thấy tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong việc cải thiện khả năng truy xuất thông tin, Adobe đã hợp tác với Trung tâm Đổi mới AI sinh ngữ của AWS để tích hợp Amazon Bedrock Knowledge Bases – một nền tảng hỗ trợ tìm kiếm dựa trên hiểu ngữ nghĩa (semantic search).

Điểm nổi bật của giải pháp này nằm ở khả năng phân tích và tổ chức dữ liệu theo dạng “vector” – tức là mỗi đoạn thông tin được chuyển thành một chuỗi số thể hiện ý nghĩa nội dung. Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống sẽ so sánh ý nghĩa câu hỏi với các đoạn dữ liệu đã lưu để tìm ra những phần liên quan nhất. Kết quả là độ chính xác khi truy xuất tài liệu tăng lên khoảng 20% so với trước đây. Ngoài ra, tính năng lọc theo “metadata” – tức là lọc theo chủ đề hoặc loại tài liệu – cũng giúp lập trình viên thu hẹp phạm vi tìm kiếm và tiết kiệm thời gian hơn.

Thử nghiệm tổ chức dữ liệu

Đáng chú ý là Adobe không chỉ áp dụng công nghệ mới mà còn đầu tư nghiêm túc vào việc thử nghiệm các chiến lược tổ chức dữ liệu khác nhau để tối ưu hiệu quả tìm kiếm. Họ so sánh giữa các phương pháp chia nhỏ dữ liệu theo kích thước cố định, theo ngữ nghĩa hoặc theo cấu trúc phân cấp. Kết quả cho thấy phương pháp chia nhỏ cố định 400 token (tương đương khoảng vài đoạn văn) mang lại hiệu quả tốt nhất trong trường hợp của họ.

Nếu nhìn lại quá trình phát triển gần đây của Adobe, chúng ta có thể thấy đây là bước tiếp nối tự nhiên trong chiến lược nâng cao trải nghiệm cho đội ngũ phát triển nội bộ. Trước đó vào năm 2020, Adobe từng giới thiệu chatbot hỗ trợ hạ tầng dành cho kỹ sư vận hành đám mây – một sáng kiến cũng sử dụng AI để đơn giản hóa quy trình hỗ trợ kỹ thuật. Với dự án Unified Support lần này, Adobe tiếp tục mở rộng ứng dụng AI sang lĩnh vực hỗ trợ phát triển phần mềm nói chung và tận dụng sức mạnh của nền tảng đám mây AWS để đảm bảo khả năng mở rộng linh hoạt.

Cảm hứng từ câu chuyện Adobe

Từ góc nhìn thực tế tại nơi làm việc – đặc biệt là ở Nhật Bản nơi tính chính xác và hiệu quả luôn được đặt lên hàng đầu – câu chuyện của Adobe có thể gợi cảm hứng cho nhiều doanh nghiệp đang đối mặt với bài toán quản lý tri thức nội bộ. Việc áp dụng AI không nhất thiết phải bắt đầu từ những ứng dụng hoành tráng; đôi khi chỉ cần cải thiện khả năng tra cứu tài liệu cũng đủ tạo ra khác biệt lớn về năng suất.

Tóm lại, nỗ lực mới của Adobe cho thấy tiềm năng rõ rệt khi kết hợp giữa kinh nghiệm tổ chức dữ liệu truyền thống và công nghệ AI hiện đại. Thay vì thay thế con người hay quy trình hiện tại, AI ở đây đóng vai trò như một “trợ lý thầm lặng”, giúp rút ngắn thời gian tìm kiếm thông tin và giảm tải cho đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật. Trong bối cảnh ngày càng nhiều doanh nghiệp quan tâm đến tự động hóa và tối ưu vận hành bằng công nghệ số, đây có thể xem là một ví dụ điển hình về cách ứng dụng AI mang tính thực tiễn và bền vững.