Hiện đại hóa hệ thống cũ bằng AI: Bài học từ Bupa và góc nhìn chuyên gia

Trong nhiều năm, việc thay thế các hệ thống công nghệ lỗi thời luôn là bài toán khó với doanh nghiệp bởi chi phí, độ phức tạp và rủi ro cao. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi toàn bộ cục diện, giúp quá trình hiện đại hóa trở nên nhanh hơn, an toàn hơn và mang lại giá trị kinh doanh rõ rệt.

Bài viết này dựa trên podcast Business Lab của MIT Technology Review, với sự tham gia của Asifa Sherazi – CIO mảng bảo hiểm y tế tại Bupa, và Sanjeev Tripathi – Phó chủ tịch cấp cao phụ trách khu vực Australia, New Zealand và Đông Nam Á tại Infosys. Câu chuyện của Bupa là một nghiên cứu điển hình về cách biến việc nâng cấp công nghệ thành một cuộc chuyển đổi kinh doanh toàn diện.

Vì sao các hệ thống cũ trở thành gánh nặng?

Theo bà Asifa Sherazi, rủi ro từ công nghệ hết hạn hỗ trợ “tích tụ một cách âm thầm, rồi ập đến cùng lúc”. Có ba mối nguy chính mà các doanh nghiệp phải đối mặt:

• Bảo mật và tuân thủ: Khi công nghệ không còn được nhà cung cấp hỗ trợ, việc vá lỗi bảo mật gần như dừng lại. Điều này đặc biệt nghiêm trọng trong lĩnh vực y tế, nơi dữ liệu khách hàng là tài sản nhạy cảm nhất.
• Mất kiểm soát lộ trình phát triển: Hệ điều hành iOS và Android liên tục thay đổi. Nếu không kiểm soát được nền tảng, doanh nghiệp sẽ luôn ở thế bị động, không thể đáp ứng kịp kỳ vọng ngày càng cao của người dùng.
• Khan hiếm nhân lực: Các công nghệ cũ như Xamarin ngày càng ít chuyên gia am hiểu, tạo ra rủi ro về nguồn nhân lực vận hành hệ thống lõi.

Bupa đã làm gì?

Trước áp lực đó, Bupa quyết định hiện đại hóa ứng dụng My Bupa từ nền tảng Xamarin sang mã nguồn hoàn toàn native với Swift (iOS) và Kotlin (Android). Kết quả đạt được rất ấn tượng:

• Điểm đánh giá ứng dụng tăng từ 3.7 lên 4.7.
• Tỷ lệ sự cố (crash) người dùng gặp phải giảm gần 24 điểm phần trăm trên Android và 8 điểm trên iOS.
• Tỷ lệ đăng nhập thành công trên Android tăng gấp đôi, đạt 77%.
• 100% tính năng được chuyển đổi trong một lần phát hành duy nhất.
• 90% khách hàng đang hoạt động đã chuyển sang phiên bản mới.

Điểm mấu chốt là Bupa không coi đây là một dự án công nghệ đơn thuần mà là một cuộc chuyển đổi kinh doanh. Ông Sanjeev Tripathi nhấn mạnh cách tiếp cận hai giai đoạn:

“Chúng tôi sử dụng reverse engineering để khai thác và hiểu rõ các quy tắc, quy trình, logic nghiệp vụ trong môi trường cũ. Sau đó là forward engineering để thiết kế lại giải pháp, hướng tới trải nghiệm khách hàng được tái hình dung, chứ không chỉ đơn thuần là di chuyển từng tính năng.”

AI thay đổi cuộc chơi như thế nào?

Theo ông Tripathi, AI đang “thay đổi cơ bản kinh tế học của việc hiện đại hóa” bằng cách giảm công sức, rủi ro và thời gian. Tại Bupa, việc kết hợp reverse engineering có hỗ trợ AI đã giúp rút ngắn thời gian triển khai khoảng 60% so với kỷ nguyên trước AI.

Cụ thể, AI được dùng để “khảo cổ” mã nguồn Xamarin cũ, trích xuất luồng xử lý, quy tắc nghiệp vụ và tạo ra các câu chuyện người dùng (user stories) sẵn sàng cho nền tảng mới. Nhờ đó, kiến thức không còn nằm rải rác trong đầu một vài cá nhân mà được chia sẻ cho toàn đội ngũ.

Bà Sherazi cũng cho biết AI giúp tiết kiệm khoảng 400 giờ làm việc thủ công của các chuyên gia phân tích nghiệp vụ (BA), giải phóng họ khỏi việc phải kiêm nhiệm hai công việc cùng lúc.

Yếu tố con người: Chìa khóa thành công

Bên cạnh công nghệ, yếu tố con người đóng vai trò quyết định. Bà Sherazi chia sẻ ba thách thức lớn và cách Bupa vượt qua:

1. Khan hiếm chuyên gia: Giải pháp là dùng AI để số hóa tri thức, biến kiến thức của số ít thành tài sản chung của đội nhóm.
2. Năng lực và sự sẵn sàng: Dự án diễn ra trong khi ứng dụng vẫn phục vụ khách hàng hàng ngày. AI giúp giảm tải công việc thủ công để đội ngũ không bị quá tải.
3. Không gian và áp lực: Kế hoạch ban đầu là 18 tháng nhưng đội ngũ đã hoàn thành trong 7 tháng. Lãnh đạo đóng vai trò “dọn chướng ngại vật” và hấp thụ sự mơ hồ, thay vì truyền tải sự lo lắng xuống đội ngũ.

“Khi bạn nén 18 tháng xuống còn 7 tháng, điều hữu ích nhất lãnh đạo có thể làm là loại bỏ ma sát phía trước người khác và để họ tự do hành động.” – Asifa Sherazi.

Lời khuyên dành cho các nhà lãnh đạo

Ông Tripathi đưa ra ba lời khuyên quan trọng cho các doanh nghiệp đang muốn hiện đại hóa hệ thống:

• Đừng coi đây là một dự án công nghệ: Hãy xem đó là cơ hội để tái hình dung nền tảng kinh doanh, cải thiện trải nghiệm khách hàng, đơn giản hóa quy trình và thiết kế lại kiến trúc hướng tới cá nhân hóa thời gian thực.
• Đo lường ROI từ cả góc độ kỹ thuật lẫn kinh doanh: Lợi ích kỹ thuật bao gồm tốc độ ra mắt nhanh hơn, chi phí vận hành thấp hơn. Lợi ích kinh doanh thể hiện qua điểm hài lòng khách hàng (NPS), xếp hạng ứng dụng.
• AI không thay thế các nguyên tắc kỹ thuật tốt: AI chỉ giúp thực thi nhanh hơn, nhất quán hơn và ở quy mô lớn hơn. Kiến trúc vững chắc, kỹ thuật tốt và mục tiêu kinh doanh rõ ràng vẫn là nền tảng.

Tương lai sau hiện đại hóa

Cả hai chuyên gia đều nhìn thấy một tương lai với các nền tảng hiện đại làm nền tảng cho các hệ sinh thái AI thông minh hơn.

“Các nền tảng hiện đại sẽ trở thành cơ sở cho các hệ sinh thái AI thông minh hơn nhiều, nơi AI không chỉ là một phần bổ sung mà được tích hợp vào mọi thứ từ thiết kế đến vận hành.” – Sanjeev Tripathi.

Bà Sherazi nhận thấy một sự thay đổi quan trọng trong cách đặt câu hỏi của tổ chức:

“Trước đây, câu hỏi là ‘Nền tảng của chúng ta có hỗ trợ điều đó không?’ Giờ đây, câu hỏi là ‘Điều đó có đúng đắn cho khách hàng của chúng ta không?’”

Sau khi hiện đại hóa, Bupa đã đạt được nhiều kết quả ấn tượng: tốc độ phát hành tính năng nhanh gấp 4 lần, mã nguồn giảm 30%, diện tích ứng dụng giảm 18%, và quan trọng nhất là không có lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng khi ra mắt. Việc xây dựng nền móng vững chắc hôm nay chính là để “kiếm quyền” làm những điều tiếp theo trong tương lai, một cách nhanh chóng và an toàn.