Họ báo giá 54 triệu USD, chúng tôi nói "Không cảm ơn": Cách Alberta dùng AI tiết kiệm 95% chi phí

Trong hơn một thập kỷ, Bộ Cơ sở hạ tầng của tỉnh Alberta (Canada) đã vật lộn tìm cách thay thế hai hệ thống máy tính cũ kỹ, những hệ thống đang "gồng mình" để duy trì hoạt động.

Hệ thống đầu tiên theo dõi mọi tòa nhà thuộc sở hữu của chính quyền, bao gồm khoảng 4.000 bất động sản và tài sản vật lý trị giá khoảng 12 tỷ USD. Hệ thống thứ hai quản lý ngân sách và tiến độ xây dựng cho mọi bệnh viện, trường học và tòa nhà công mới. Có hơn 500 dự án đang hoạt động tại bất kỳ thời điểm nào.

Cả hai hệ thống đều đã lỗi thời. Cơ sở dữ liệu nền tảng đã hết vòng đời sử dụng. Nhân viên phải sao chép dữ liệu thủ công giữa các bảng tính ngắt quãng chỉ để trả lời những câu hỏi cơ bản như giá trị của một tòa nhà hay một dự án xây dựng có đang trong ngân sách hay không.

Để bạn hình dung mức độ nghiêm trọng: Có những nhân viên cả ngày chỉ việc sao chép thông tin từ phần này của hệ thống cũ và dán vào phần khác. Họ đóng vai trò là "cầu nối con người" giữa hai phần mềm không thể "giao tiếp" với nhau.

Đây là những công chức tận tụy đang làm việc anh hùng để giữ cho các hệ thống quan trọng hoạt động. Một số người thậm chí không thể đi nghỉ phép mà không đặt hệ thống vào rủi ro. Họ xứng đáng có được những công cụ tốt hơn từ lâu.

Bài toán "Tiền tỷ" và Lối mòn cũ

Kể từ năm 2016, đã có ba lần thử nghiệm thay thế các hệ thống này riêng biệt và tất cả đều thất bại. Mọi người đều đồng ý rằng chúng cần được thay thế, nhưng câu hỏi là: Làm thế nào? Khi nào? Và ai sẽ trả tiền?

Bộ Cơ sở hạ tầng và Bộ Công nghệ & Đổi mới đã làm điều mà các chính phủ thường làm khi cần công nghệ mới: Khởi động quy trình đấu thầu chính thức.

Mười ba công ty đã gửi hồ sơ. Danh sách rút gọn còn lại bốn công ty tư vấn lớn. Chỉ riêng chi phí ban đầu ước tính已达 19 triệu USD. Khi tính thêm chi phí tùy chỉnh, di chuyển và triển khai trong vòng 4 năm, tổng hóa đơn sẽ lên tới khoảng 54 triệu USD.

Điều đáng lo ngại là con số 54 triệu USD này chỉ bao gồm một trong hai hệ thống. Công cụ quản lý dự án xây dựng thậm chí chưa được tính vào phạm vi.

Bốn năm. 54 triệu USD. Và bạn vẫn phải quay lại làm nốt另一半.

Nếu bạn từng tiếp xúc với các dự án CNTT quy mô lớn của chính phủ, bạn sẽ biết rằng ngân sách 54 triệu USD hiếm khi giữ nguyên. Thực tế, một dự án như vậy có thể dễ dàng vượt mốc 100 triệu USD khi hoàn thành. Và lúc đó, công nghệ đã tiến bộ đến mức sản phẩm hoàn thiện đã lỗi thời trước khi bạn kịp bật nó lên.

Minh họa về hiệu quả của AI trong phát triển phần mềm

Quyết định Đổi mới: Sáng kiến PRISM

Các Thứ trưởng đã nhìn vào những con số đó và làm điều bất thường: Họ hủy bỏ cuộc đấu thầu.

Không phải vì các nhà cung cấp làm sai, mà vì các đề phản ánh thực tế của cách các dự án CNTT quy mô lớn thường được định giá. Yêu cầu mơ hồ dẫn đến đề xuất đắt đỏ.

Nhưng biết điều đó không làm cho việc chấp nhận trả 54 triệu USD cho một nửa giải pháp trở nên dễ chịu hơn. Đặc biệt là khi hệ thống cũ đang thất bại và nhân viên cần giải pháp ngay lập tức, không phải đợi đến năm 2029.

Vì vậy, chúng tôi đã thử một cách tiếp cận khác. Chúng tôi tự đặt câu hỏi: Nếu một nhóm nhỏ công chức, được trang bị các công cụ phát triển AI hiện đại, tự xây dựng các hệ thống thay thế thì sao?

Vào tháng 6 năm 2025, chúng tôi đã ra mắt Sáng kiến PRISM.

PRISM Core thay thế hệ thống theo dõi tòa nhà và tài sản cũ. PRISM Project thay thế các bảng tính và trang SharePoint dùng để quản lý xây dựng vốn.

Dự án được dẫn dắt bởi Cohen McLeod, một giám đốc tại Bộ Công nghệ & Đổi mới, với sự hỗ trợ của Zoran Mijajlovic. Nhóm của họ là một phần của chương trình "AI Maximalist" của chúng tôi, nơi chúng tôi xác định những công chức có năng lực kỹ thuật mạnh, đưa họ vào các nhóm sản phẩm chuyên biệt và trang bị cho họ các công cụ phát triển AI tiên tiến như Claude, Copilot và Gemini.

Cách tiếp cận của nhóm rất đơn giản: Xây dựng phần mềm hoạt động nhanh. Đưa ra trước người dùng thực sớm. Thu thập phản hồi. Sửa lỗi nhanh. Phát hành bản cập nhật mỗi hai tuần.

Không có kế hoạch triển khai 4 năm. Không có chi phí trước 19 triệu USD. Chỉ là một nhóm nhỏ giải quyết các vấn đề thực tế với tốc độ cao.

Con số biết nói

Hãy nhớ khi tôi nói rằng yêu cầu đề xuất ban đầu (RFP) yêu cầu thời gian triển khai 4 năm không? Đây là tin tốt.

Cả hai hệ thống đều đã trực tuyến. Ngay bây giờ. Đang được sản xuất và sử dụng hàng ngày bởi 643 nhân viên chính phủ trên toàn Bộ Cơ sở hạ tầng.

Những nhân viên từng vật lộn với hệ thống cũ và bảng tính thủ công giờ đây có thể tìm kiếm tài sản, theo dõi ngân sách xây dựng và xuất báo cáo thông qua giao diện hiện đại. Thông tin từng yêu cầu biên soạn dữ liệu từ nhiều nguồn ngắt quãng nay đã có sẵn theo thời gian thực.

Những nhân viên từng dành cả ngày để sao chép và dán giữa các hệ thống lỗi? Giờ họ đang làm những công việc có ý nghĩa thực sự.

Chúng tôi ban đầu ngân sách 5 triệu USD cho Sáng kiến PRISM. Con số này đã thấp hơn nhiều so với 54 triệu USD mà các nhà cung cấp đề xuất. Nhưng hóa ra chúng tôi vẫn quá thận trọng.

Sau mười tháng, nhóm đã chi 858.000 USD. Chi phí hàng tháng kết hợp khoảng 118.000 USD. Với tốc độ này, ước tính tổng chi phí để hoàn thành đầy đủ cả hai hệ thống là khoảng 2,64 triệu USD.

Để bạn dễ hình dung: Các đề xuất của nhà cung cấp sẽ giao một hệ thống với giá 54 triệu USD trong 4 năm. Chúng tôi đang trên đà giao cả hai hệ thống với dưới 2,64 triệu USD trong một phần thời gian đó.

Đó là mức giảm 95% chi phí. Cả hai hệ thống thay vì một. Giao nhanh hơn. Với 643 người dùng đã sẵn sàng trên nền tảng.

Vai trò thực sự của AI

Tôi muốn chính xác về vai trò của AI, vì câu chuyện này dễ bị đơn giản hóa quá mức. AI không tự xây dựng các hệ thống này. Các thành viên trong nhóm của Cohen là những người thực hành có kinh nghiệm, biết cách thiết kế và giao tiếp sản phẩm số. Họ hiểu quy trình kinh doanh mà họ đang số hóa.

Những gì AI làm là khiến họ nhanh hơn đáng kể. Và nó xuất hiện theo những cách tôi không mong đợi.

Biến 50 giờ video thành Yêu cầu kỹ thuật

Dưới đây là một ví dụ vẫn khiến tôi ngạc nhiên.

Bộ Cơ sở hạ tầng có hơn 50 giờ video ghi lại quá trình thao tác trên hệ thống cũ. Nhân viên đã quay phim mình điều hướng qua mọi màn hình, mọi quy trình công việc. Trong một dự án truyền thống, bạn sẽ trả hàng triệu USD cho các tư vấn viên để xem các video này, phỏng vấn người dùng và tạo tài liệu yêu cầu. Quá trình này mất hàng tháng.

Nhóm của Cohen đã sử dụng khả năng thị giác của Google Gemini để xử lý trực tiếp các khung hình video. AI đã phân tích các bản ghi màn hình và chuyển đổi chúng thành các yêu cầu có cấu trúc, luồng người dùng và mô hình dữ liệu. Với chi phí khoảng một xu cho mỗi hình ảnh được xử lý, và hàng trăm hình ảnh được phân tích song song, nhóm đã chuyển đổi hơn 50 giờ ghi âm thành các thông số kỹ thuật chi tiết chỉ trong vài phút.

Không phải ngày. Không phải tuần. Phút.

Đầu ra không chỉ là bản tóm tắt. AI đã bảo toàn cấu trúc của mọi màn hình, mọi bảng, mọi yếu tố giao diện. Khi nó phân tích một hình ảnh của bảng tính, nó không tạo ra một đống số lộn xộn. Nó nắm bắt toàn bộ cấu trúc dữ liệu để nhóm phát triển có thể chuyển đổi trực tiếp thành phần mềm hoạt động mà không mất bất kỳ chi tiết nào.

Nhóm đã xây dựng các đường ống xử lý dữ liệu có thể lấy hàng nghìn trang tài liệu nguồn và chuyển đổi chúng thành các thông số kỹ thuật chi tiết chính xác hơn bất kỳ thứ nào họ từng nhận được từ nhà thầu bên ngoài.

Sự thay đổi Văn hóa

Điều thú vị hơn đang diễn ra. Một số nhân viên sử dụng hệ thống PRISM đã bắt đầu tự học các công cụ AI. Một vài người dùng đã tiếp cận Loveable, một công cụ tạo mẫu nhanh, và bắt đầu tạo các giao diện mẫu cho các tính năng họ muốn thấy trong hệ thống.

Rõ ràng là: Các mẫu này không đi thẳng vào sản xuất. Chúng là cách để nhân viên không kỹ thuật phác thảo nhanh các ý tưởng và giao diện người dùng để nhóm phát triển thấy chính xác những gì người dùng đang tìm kiếm.

Hãy nghĩ về những gì điều đó đại diện. Nhân viên chính phủ không phải là kỹ sư phần mềm đang sử dụng các công cụ AI để truyền đạt ý tưởng của họ một cách trực quan, theo thời gian thực, trực tiếp cho nhóm xây dựng hệ thống của họ.

Đó là sự thay đổi văn hóa mà bạn không thể ép buộc. Nó xảy ra khi mọi người thấy AI mang lại giá trị thực sự trong công việc hàng ngày của họ và nhận ra họ cũng có thể làm được.

Kết luận

Nhóm PRISM chưa xong việc. Về phía quản lý tài sản, hai hệ thống cũ khác đã được xác định để thay thế. Về phía quản lý dự án, ưu tiên tiếp theo là bộ tính năng tài chính sẽ cuối cùng cho nghỉ hưu các quy trình làm việc dựa trên Excel còn sót lại.

Cohen và nhóm của anh ấy sẽ tiếp tục xây dựng, tiếp tục phát hành và tiếp tục đưa phần mềm hoạt động đến những người sử dụng nó hàng ngày.

Nếu một nhóm nhỏ có thể tiết kiệm cho người đóng thuế hơn 50 triệu USD trong một dự án CNTT duy nhất, hãy tưởng tượng điều gì sẽ có thể khi hàng nghìn người được trang bị cùng một công cụ và đào tạo đó.

Nếu chúng tôi có thể làm được, bạn cũng có thể. Và chúng tôi có thể chỉ cho bạn cách làm.