【amoibe Co., Ltd.】Giải quyết thiếu hụt kỹ sư bằng "OJT ảo" và cố vấn AI. Đào tạo số "amoibe OJT" thúc đẩy chuyển dịch AI và tự phát triển trong ngành SI

Cải cách cấu trúc trong ngành SI bắt đầu với sự trỗi dậy của AI. Phá vỡ "Project Gacha" để tái tạo năng lực kỹ sư

Xin kính chào toàn thể quý vị. Tôi là Hayato Shinjo, Giám đốc đại diện của amoibe Co., Ltd.

Chúng tôi là một startup kết hợp AI tạo sinh và công nghệ giáo dục, đang giải quyết chủ đề "chuyển dịch AI trong ngành SI (Tích hợp hệ thống)".

Hiện tại, mặc dù ngành SI Nhật Bản sở hữu quy mô thị trường cực kỳ lớn, nhưng nó vẫn duy trì cấu trúc ngành phức tạp mang tính đặc thù của Nhật Bản như thầu phụ nhiều cấp và phái cử tại chỗ. Tuy nhiên, với sự trỗi dậy của các công cụ phát triển do AI dẫn dắt như Cursor và Devin, một cuộc cải cách cấu trúc mang tính đột phá sắp sửa diễn ra.

Biểu hiện rõ ràng nhất là sự "phân cực" của tình trạng thiếu hụt kỹ sư tại hiện trường. Trong khi các kỹ sư có tay nghề cao biết tận dụng AI đang thiếu hụt trầm trọng, thì các lập trình viên truyền thống chỉ biết viết mã đơn giản đang bắt đầu trở nên dư thừa.

Hơn nữa, do cấu trúc của ngành SI, có một thách thức chí mạng là rất khó để "đào tạo kỹ sư với các công nghệ mới thông qua công việc thực tế tại hiện trường". Trong ngành, thuật ngữ "project gacha" thường được sử dụng. Nếu một dự án mà kỹ sư được phân công tình cờ sử dụng các công nghệ cũ (legacy), họ sẽ không có cơ hội tiếp xúc với các công nghệ đám mây mới nhất hoặc các khung công việc hiện đại, bất kể năng lực xuất sắc của họ.

Do đó, chúng tôi đã phát triển "amoibe OJT", một nền tảng kỹ thuật số thay thế hoàn toàn OJT (Đào tạo tại chỗ) của doanh nghiệp. OJT là một cơ chế cũ hầu như không thay đổi kể từ Thế chiến thứ nhất, nhưng chúng tôi đã định nghĩa lại nó thành một phương pháp đào tạo hoàn toàn mới cho kỷ nguyên AI.

Không tiêu tốn thời gian của nhân sự cấp cao. Xử lý tác vụ trong các dự án ảo và nhận đánh giá AI cá nhân hóa về QCD và công nghệ

"amoibe OJT" cung cấp cho các kỹ sư đào tạo một "dự án phát triển" mô phỏng được xây dựng trong môi trường ảo trên đám mây.

Ví dụ, họ tham gia vào một dự án như "phát triển hệ thống quản lý kho hàng" và xử lý các tác vụ cũng như vé công việc đến trong khi viết mã nguồn thực tế.

Trong hệ thống này, chính "Cố vấn AI" sẽ đồng hành cùng họ thay vì các cấp trên hoặc nhân viên cấp cao truyền thống. Cố vấn AI không hoạt động như một chatbot đơn giản mà cư xử như một trưởng nhóm thực sự. Nó yêu cầu báo cáo "Ho-Ren-So" (Báo cáo, Liên lạc, Thảo luận) từ các học viên, kiểm tra mã đã nộp từ góc độ "QCD" (Chất lượng, Chi phí, Tiến độ), kỹ năng cứng (độ chính xác kỹ thuật) và kỹ năng mềm như tư duy logic và giao tiếp, cung cấp phản hồi (đánh giá) cá nhân hóa và cực kỳ cụ thể.

Không giống như học tập kiểu bài giảng hoặc hoàn thành nhiệm vụ tại các trường học trực tuyến thông thường hoặc trường học lập trình chung, chúng tôi đào tạo các kỹ sư trong một "môi trường thực tế" cực kỳ gần gũi với công việc thực tế. Hơn nữa, thế mạnh lớn nhất là trong quy trình hướng dẫn và đánh giá mã nguồn, việc tốn nhiều công sức nhất, hệ thống "không tiêu tốn bất kỳ thời gian làm việc nào (chi phí thời gian)" của các kỹ sư cấp cao hoặc cấp trên xuất sắc của công ty.

Trong các công ty có nhiều kỹ sư, hệ thống được thiết kế để càng tích lũy nhiều dữ liệu đào tạo, Cố vấn AI càng tự học hỏi và phát triển thành một "nhân viên cấp cao xuất sắc và giàu kinh nghiệm hướng dẫn hơn", tạo ra một vòng lặp tích cực.

Những kết quả ấn tượng đã đạt được ở nhiều công ty. Trong một trường hợp áp dụng tại một công ty phái cử kỹ sư CNTT lớn, chúng tôi đã cho các kỹ sư được tuyển dụng nhưng chưa có hoặc có ít kinh nghiệm thực tế và đang ở trạng thái chờ việc (gây lỗ cho công ty) vì thiếu kỹ năng, trải qua khóa đào tạo trong 15 ngày làm việc. Kết quả là, họ đã làm việc hiệu quả ngay lập tức chỉ trong nửa tháng, và tất cả đều được phân công vào các dự án hiện trường vào cuối tháng, giúp công ty chuyển sang trạng thái có lãi ngay lập tức. Việc có thể đo lường rõ ràng ROI (tỷ suất hoàn vốn đầu tư) là thế mạnh lớn của sản phẩm chúng tôi.

Tăng trưởng 150% hàng tháng và NRR trên 400%. Từ đào tạo đến xây dựng cơ sở dữ liệu nâng cao, và gia nhập cốt lõi của SI

Mô hình kinh doanh của chúng tôi là một thiết kế đơn giản của "hệ thống tính phí theo mức sử dụng" từ 300.000 Yên cho mỗi học viên.

Trong một trường hợp tại chi nhánh Nagoya của một SIer lớn, ban đầu dự án bắt đầu từ một PoC (thử nghiệm khái niệm) mô phỏng gồm 3 người, nhưng sau sự phát triển vượt bậc của các kỹ sư, dự án đã mở rộng quy mô phát triển ra toàn quốc vào năm sau. 45 người đã tham gia khóa học, phát triển thành một tài khoản lớn vượt quá 15 triệu Yên hàng năm kết hợp với các khóa học phát triển khác.

Nhờ hiệu quả chi phí cao này, doanh số đang tăng trưởng nhanh chóng với tốc độ trên 150% hàng tháng. Đặc biệt đáng chú ý là lượng lớn "hợp đồng lặp lại", và chỉ số "NRR" (Tỷ lệ duy trì doanh thu thuần), một chỉ số thể hiện việc duy trì và mở rộng doanh số của khách hàng hiện tại, vượt quá "400%". Điều này có nghĩa là nếu chúng tôi thiết lập 100 triệu Yên doanh số trong năm nay, doanh số sẽ tích lũy lên 400 triệu Yên vào năm sau hoàn toàn thông qua các hợp đồng lặp lại và bán thêm cho khách hàng hiện tại mà không cần bất kỳ hoạt động bán hàng mới nào.

Là một lộ trình cho tương lai, chúng tôi sẽ mở rộng hoạt động đào tạo này cho cả các cá nhân (người tiêu dùng), tự xây dựng một "cơ sở dữ liệu kỹ sư tiên tiến bản địa AI" có thể sử dụng hoàn hảo các công cụ phát triển do AI dẫn dắt (Cursor, Devin, v.v.). Có thể nói, đó là một nền tảng mua "nước" giá trị thấp, tinh chế nó và gửi đi dưới dạng "dầu (nhân lực tiên tiến)" giá trị cao.

Và mục tiêu cuối cùng của chúng tôi không phải là kết thúc như một "công ty đào tạo" đơn giản. Được trang bị "thiết bị đào tạo tốc độ cao" và "cơ sở dữ liệu nhân lực tiên tiến" mạnh mẽ này, chính amoibe sẽ trực tiếp thâm nhập vào thị trường SI (phát triển hệ thống).

Ngành SI Nhật Bản hiện tại bao gồm cấu trúc thầu phụ nhiều cấp với định giá theo tháng-người, được tối ưu hóa cho nhu cầu của các công ty lớn không có chức năng tự phát triển trong nhà. Tuy nhiên, trong kỷ nguyên sắp tới khi việc "tạo ra" được hàng hóa hóa bởi AI, các công ty lớn chắc chắn sẽ chuyển dịch sang "tự phát triển trong nhà". Chúng tôi không nhằm mục đích cạnh tranh với các công ty khác để giành các vị trí phát triển thuê ngoài, mà hướng tới việc trở thành một cơ sở hạ tầng mới của ngành SI, hỗ trợ quá trình tự phát triển trong nhà của các công ty Nhật Bản thông qua việc cung cấp cơ sở dữ liệu nhân lực và nền tảng đào tạo.

Chúng tôi đã đặt mục tiêu doanh số 10 tỷ Yên vào năm 2030. Tôi đã thành lập một startup vào năm 2014 ở tuổi 24 và đã trải qua việc bán doanh nghiệp, nhưng đó không phải là một thành công lớn, và tôi vẫn tiếp tục tự vấn bản thân về việc không để lại tác động lớn cho xã hội. Dưới niềm đam mê mạnh mẽ "thay đổi bản thân và hỗ trợ cải cách xã hội", tôi dẫn dắt doanh nghiệp này cùng một đội ngũ chuyên gia trong ngành. Chúng tôi mong muốn nhận được sự hợp tác và hỗ trợ từ tất cả quý vị để cùng nhau thúc đẩy mạnh mẽ chuyển dịch AI trong ngành SI. Xin chân thành cảm ơn.

Hỏi đáp và Phản hồi

Người bình luận (Ông Ito): Xin cảm ơn ông Shinjo vì bài trình bày xuất sắc. Từng điều hành một SIer trong quá khứ, tôi thấu hiểu sâu sắc bản chất sâu căn của cấu trúc thầu phụ nhiều cấp, mô hình tháng-người phái cử của ngành SI Nhật Bản, và gánh nặng chi phí khi vận hành OJT tại hiện trường.

Tôi có một câu hỏi: với chuyển dịch AI trong tương lai, ông nghĩ các SIer "định giá tháng-người, thâm dụng lao động" truyền thống sẽ thay đổi như thế nào, và amoibe lên kế hoạch thâm nhập thị trường cụ thể ra sao? Xin ông chia sẻ bao gồm cả các xu hướng như chuyển đổi từ thác nước (waterfall) sang linh hoạt (agile).

Ông Shinjo: Xin cảm ơn câu hỏi của ông.

Thật vinh dự khi nhận được một câu hỏi có độ hiểu biết sâu sắc về ngành như vậy từ ông Ito, người am hiểu sâu sắc về ngành SI.

Chúng tôi không nghĩ đến một kịch bản cực đoan nơi AI sẽ xóa sổ tất cả các SIer hiện tại vào ngày mai. Chúng tôi tin rằng thị trường tương lai sẽ được chia thành khoảng ba mức độ phân cấp.

Một là khu vực của các hệ thống cũ sử dụng máy chủ lớn hoặc COBOL. Vì ngay từ đầu rất khó để đưa AI tạo sinh vào đó, nên mô hình thầu phụ nhiều cấp và định giá tháng-người truyền thống vẫn sẽ tiếp tục tồn tại ở một tỷ lệ nhất định.

Hai là khu vực tiên tiến nơi các bộ phận DX của các công ty lớn hoàn toàn chuyển hướng sang "rời bỏ nhà thầu (tự phát triển)" và hoàn thành phát triển linh hoạt (agile) chỉ với các kỹ sư nội bộ biết sử dụng các công cụ phát triển do AI dẫn dắt. Nhà thầu thuê ngoài là không cần thiết ở đó.

Và thị trường lớn nhất là "khu vực phân cấp tiếp tục thuê ngoài nhưng phải làm mới nội dung thành quy trình AI" ở giữa. Nếu sự phát triển của các đại lý AI tiến triển, năng suất sẽ tăng gấp 5 hoặc 10 lần, vì vậy mô hình kinh doanh xác định đơn giá phái cử theo "tháng-người" sẽ sụp đổ.

Để thích ứng với sự thay đổi này, chúng tôi cung cấp "nền tảng OJT hỗ trợ tự phát triển" cho các công ty khách hàng và "hệ thống đào tạo lại tốc độ cao để thích ứng với kỷ nguyên AI" cho các công ty CNTT ở cả hai bên. Thay vì trở thành đối thủ cạnh tranh đơn giản cho các vị trí phát triển thuê ngoài, chiến lược rõ ràng của chúng tôi là thiết lập một vị thế hoạt động như "cơ sở hạ tầng của chuyển dịch AI" cho toàn bộ ngành SI.

Người bình luận (Ông Ito): Tôi hiểu rồi. Hỗ trợ quá trình chuyển đổi sang "quy trình phát triển hướng tới năng suất" sau khi mô hình tháng-người sụp đổ thông qua việc đào tạo lại ở cả hai bên, và ngự trị như một cơ sở hạ tầng. Tôi nghĩ đó là một chiến lược rất hợp lý.

Một điểm khác: tôi cảm thấy mô hình "vận hành OJT với AI trong môi trường ảo" này là một khung giáo dục rất mạnh mẽ có thể mở rộng theo chiều ngang cho nhiều ngành nghề và lĩnh vực khác nhau, không chỉ riêng SIer hay ngành CNTT.

Ví dụ, với sự gia tăng của làm việc tại nhà (viễn thông), tôi thường nghe thấy những tiếng kêu cứu ở các công ty thương mại và doanh nghiệp chung rằng "OJT cho nhân viên trẻ không hoạt động và nhân viên không phát triển". Hơn nữa, vì khái niệm OJT ban đầu không được phát triển ở nước ngoài như ở Nhật Bản, tôi nghĩ nhu cầu về đào tạo OJT đóng gói là rất lớn. Ông nghĩ sao về khả năng mở rộng theo chiều ngang này?

Ông Shinjo: Điểm đó chính xác là một hướng tiếp cận quan trọng để mở rộng đáng kể các khả năng kinh doanh của chúng tôi.

Như ông đã chỉ ra, hệ thống của chúng tôi về bản chất là "đào tạo kỹ năng số (đào tạo kỹ năng nâng cao chỉ có thể tái tạo trong không gian ảo)". Ví dụ, nó có cùng bản chất với việc bác sĩ thực hiện mô phỏng phẫu thuật bắc cầu mạch máu trong không gian VR trước khi phẫu thuật, hoặc phi hành gia thực hiện đào tạo vận hành xe tự hành trong thiết bị mô phỏng.

Cơ chế "mô phỏng quy trình kinh doanh và phản hồi thời gian thực bằng AI" này có thể được mở rộng theo chiều ngang cho các ngành nghề khác, chẳng hạn như nhập vai cho các vị trí bán hàng, đào tạo phản hồi cho hỗ trợ khách hàng, và các hoạt động giao dịch cho các công ty thương mại.

Hiện tại, vì nỗi đau thị trường và cơ hội kinh doanh của việc thiếu hụt kỹ sư và chuyển dịch AI trong ngành CNTT/SI là quá lớn, chúng tôi đang tập trung nguồn lực quản lý vào lĩnh vực kỹ sư trước để hướng tới thị phần hàng đầu. Tuy nhiên, sau khi thiết lập nhãn hiệu và cơ chế "OJT số" ở đó, chúng tôi có một lộ trình rất thực tế để mở rộng sang các ngành nghề khác và trên toàn cầu.

Người bình luận (Ông Ito): Xây dựng một vị thế thẳng đứng vượt trội trong nỗi đau sâu sắc của lĩnh vực kỹ sư trước, và sau đó mở rộng theo chiều ngang từ đó. Tôi đã bị thuyết phục rằng đây là một doanh nghiệp có kỳ vọng cao, bao gồm cả việc ưu tiên nguồn lực của một nhà khởi nghiệp. Tôi hy vọng ông sẽ thành công vì lợi ích nâng cao năng lực kỹ thuật số của Nhật Bản. Xin chân thành cảm ơn.

Ông Shinjo: Xin chân thành cảm ơn ông.