
Cách thực hiện quản lý dự án hiệu quả với AI
Trở thành kỹ sư phần mềm hiệu quả hơn với LLM Bài đăng Cách thực hiện quản lý dự án hiệu quả bằng AI xuất hiện đầu tiên trên Hướng tới khoa học dữ liệu.
Ứng dụng LLM
Cách thực hiện quản lý dự án hiệu quả với AI
Trở thành kỹ sư phần mềm hiệu quả hơn với LLM
Eivind Kjosbakken
Ngày 17 tháng 8 năm 2026
đọc 9 phút
Chia sẻ
Quản lý dự án hiệu quả hơn với LLM. Hình ảnh của ChatGPT.
Quản lý dự án hiện nay đã thay đổi rất nhiều trong thời kỳ LLM. Về cơ bản, nó đã thay đổi hoàn toàn cách thức hoạt động của lĩnh vực này cũng như cách bạn phát triển một sản phẩm tốt và hoàn thành công việc về các nhiệm vụ kỹ thuật một cách hiệu quả.
Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về cách thực hiện quản lý dự án hiệu quả trong thời đại AI, cả từ góc độ sắp xếp nhiệm vụ và quyết định những gì có thể làm, cũng như cách làm việc hiệu quả với chính các nhiệm vụ đó để hoàn thành chúng một cách hiệu quả nhất có thể.
Infographic này nêu bật nội dung chính của bài viết này. Tôi sẽ thảo luận về việc quản lý dự án đã thay đổi như thế nào với LLM và cách bạn có thể làm việc hiệu quả hơn với tư cách là một kỹ sư phần mềm. Hình ảnh của ChatGPT.
Tại sao quản lý dự án đã thay đổi
Lý do chính khiến việc quản lý dự án đã thay đổi trong kỷ nguyên LLM là thời gian chúng ta dành cho các nhiệm vụ khác nhau trong quản lý dự án khi thực hiện một dự án, một dự án công nghệ, đã thay đổi hoàn toàn.
Chà, trước đây, việc phân bổ thời gian dành cho một kỹ sư phần mềm có thể như thế này:
70% – Viết mã
15% – Cuộc họp
15% – Thử nghiệm
Thời gian dành cho việc viết mã về cơ bản đã trở thành 0 vì tôi không tự viết bất kỳ mã nào. Tuy nhiên, tôi dành thời gian nhắc nhở các đại lý, đây sẽ là một hình thức thay thế:
30% – Đại lý nhanh chóng
10% - Cuộc họp (giữ nguyên)
30% – Thử nghiệm (dành nhiều thời gian hơn cho thử nghiệm)
30% – Thêm thời gian để tôi có thể dành cho việc khác
Tất nhiên, 30% thời gian bổ sung mà tôi đã mở khóa chỉ là ước tính nhưng thời gian này có thể được dành để đọc các chủ đề mới, tuyển thêm đại lý và về cơ bản hoàn thành nhiều công việc hơn, thử nghiệm nền tảng nhiều hơn, v.v.
Vì vậy, tóm lại, quản lý dự án đã thay đổi vì những gì chúng ta dành thời gian cho đã thay đổi. Điều này đòi hỏi những cách tối ưu hóa khác nhau để bạn sử dụng thời gian hiệu quả nhất có thể, đó là những gì tôi sẽ đề cập trong bài viết này. Tôi sẽ thảo luận về cách bạn, với tư cách là một kỹ sư phần mềm, có thể quản lý hiệu quả hơn cả thời gian và dự án của mình để hoàn thành được nhiều công việc hơn.
Điều đáng nói là khi đề cập đến quản lý dự án, tôi thường đề cập đến thời gian bạn, với tư cách là một kỹ sư phần mềm, dành để làm việc cho các dự án khác nhau của mình hoặc quyết định thực hiện dự án nào và về cơ bản là cách bạn hoàn thành công việc.
Quản lý dự án hiệu quả
Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về cách thực hiện quản lý dự án hiệu quả và tôi sẽ dành phần lớn thời gian để nói về các kỹ thuật mà tôi áp dụng để đạt hiệu quả cao nhất có thể khi làm việc trong các dự án. Tất nhiên, điều này không áp dụng trực tiếp vào việc quản lý dự án cụ thể của bạn, vì vậy tôi khuyên bạn nên khái quát hóa kiến thức mà tôi thảo luận trong bài viết này và cố gắng áp dụng nó vào các lĩnh vực ứng dụng cụ thể của bạn.
Tôi sẽ đề cập đến các kỹ thuật cụ thể mà tôi áp dụng trong kỷ nguyên LLM để tận dụng tối đa LLM và làm việc hiệu quả nhất có thể trên tất cả các dự án của mình để hoàn thành nhiều nhiệm vụ nhất có thể.
Vạch ra công việc trước nhiều hơn
Điều đầu tiên tôi dành nhiều thời gian hơn bây giờ so với trước đây là vạch ra trước công việc. Nhiệm vụ của tôi thường đến từ thông báo Slack (phản hồi/lỗi về sản phẩm) hoặc từ dự án tôi đang thực hiện. Khi bắt đầu thực hiện những nhiệm vụ đó, tôi cố gắng vạch ra kế hoạch công việc trước đó càng nhiều càng tốt.
Lý do bạn nên dành nhiều thời gian hơn cho việc này bây giờ là vì việc lập kế hoạch công việc cho phép bạn để các tổng đài viên chạy hoàn toàn tự chủ trong thời gian dài hơn, tức là bạn không phải tương tác với họ thường xuyên.
Để giúp hiểu rõ hơn, bạn có thể tưởng tượng một nhiệm vụ mà bạn đang thực hiện mà bạn chưa hề vạch ra và có rất nhiều điểm mơ hồ cũng như các khía cạnh không rõ ràng.
Sau đó, bạn có thể giao nhiệm vụ chưa rõ ràng này cho một nhân viên hỗ trợ và nhân viên đó sẽ bắt đầu làm việc với nó, viết mã, v.v., v.v. Tuy nhiên, tất nhiên, nhân viên sẽ sớm gặp phải tình huống không biết phải làm gì vì bạn chưa làm rõ những điều mơ hồ với họ hoặc chưa giúp nhân viên hiểu đầy đủ về nhiệm vụ; Sau đó, người đại diện sẽ phải dừng lại, hỏi bạn, con người, một câu hỏi về việc phải làm trước khi nó tiếp tục. Sau đó, tác nhân có thể sẽ phải dừng lại nhiều lần trước khi hoàn thành nhiệm vụ.
Đây đương nhiên là cách sử dụng thời gian của bạn dưới mức tối ưu vì bạn không muốn mất thời gian giải quyết những vấn đề mơ hồ với đại lý trong khi nó đang hoạt động. Lý tưởng nhất là bạn xóa tất cả những điều này trước và tác nhân chỉ có thể hoạt động tự chủ cho đến khi hoàn thành tất cả công việc của mình, điều này thường được đánh dấu khi mã nằm trong nhánh nhà phát triển.
Vì vậy, bất cứ khi nào tôi giao nhiệm vụ cho người đại diện của mình, tôi đều cố gắng làm rõ càng nhiều điều mơ hồ với người đại diện của mình trước đó. Điều này có thể được thực hiện bằng cách tự mình suy nghĩ kỹ lưỡng về nhiệm vụ hoặc thảo luận với LLM nếu có bất kỳ điều gì mơ hồ mà bạn cần làm rõ trước khi bắt đầu. Sau đó, tôi yêu cầu nhân viên trình bày tất cả những điểm mơ hồ này cho tôi trong một báo cáo HTML và tôi xem xét từng vấn đề đó, nêu rõ sở thích của mình để khi tôi để nhân viên bắt đầu làm việc, nó có thể hoạt động hoàn toàn tự động trong một thời gian dài.
Sử dụng lệnh/mục tiêu
Điểm quan trọng thứ hai trong quản lý dự án mà tôi thực hiện là tích cực sử dụng lệnh /goal. Điều này liên quan chặt chẽ đến nhiệm vụ cuối cùng mà tôi đã đề cập về việc vạch ra công việc trước đó. Và mẹo này sẽ không hiệu quả nếu bạn không vạch ra nhiệm vụ một cách chính xác từ trước.
Lệnh /goal về cơ bản là một cái móc mà tác nhân kích hoạt mỗi khi tác nhân nói rằng nó đã hoàn thành công việc và nó khiến tác nhân phản ánh xem liệu nó có thực sự hoàn thành tất cả công việc mà bạn yêu cầu từ nó hay không. Và tất nhiên, nếu nó không hoàn thành tất cả công việc

Nguồn tin: Towards Data Science — Tác giả: Eivind Kjosbakken. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.