Tại hội thảo VB Transform 2026 vừa qua, Giám đốc Công nghệ (CTO) của Instacart, ông Anirban Kundu, đã gây bất ngờ khi tuyên bố rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đã giúp công ty loại bỏ hoàn toàn nỗi lo về nợ kỹ thuật (tech debt). Theo ông Kundu, các kỹ sư phần mềm của hãng hiện không còn phải đọc mã nguồn trong 97% trường hợp, bởi phần lớn công việc viết mã lặp đi lặp lại đã được chuyển giao hoàn toàn cho các đặc vụ AI (AI agents) xử lý. Điều này cho phép đội ngũ nhân sự tập trung vào những vấn đề cốt lõi đòi hỏi tư duy phán đoán và xử lý ngoại lệ phức tạp hơn.
Diễn biến chi tiết
Quyết định chuyển giao việc viết mã cho AI xuất phát từ thực tế các lập trình viên thường mất quá nhiều thời gian cho các tác vụ viết code rập khuôn, tẻ nhạt. Tại Instacart, các đặc vụ AI hiện đảm nhận phần lớn việc tạo mã nguồn và mã dựng sẵn (boilerplate), đặc biệt là trong các dự án mới nơi mã nguồn được tái tạo hàng tuần. Khi một phần mềm không còn hoạt động tích cực, hệ thống sẽ tự động loại bỏ và xây dựng lại từ đầu thay vì cố gắng sửa chữa hay bảo trì. Điều này giúp loại bỏ khái niệm "nợ kỹ thuật" truyền thống, tương tự cách các trình biên dịch xử lý mã hợp ngữ trước đây.
Tuy nhiên, con người vẫn đóng vai trò quyết định trong 3% công việc còn lại. Tỷ lệ nhỏ này chủ yếu nằm ở các hệ thống di sản (legacy), hệ thống tuân thủ quy chuẩn nghiêm ngặt hoặc các quy trình xử lý nhạy cảm với độ trễ. Để giải quyết triệt để vấn đề này, Instacart đang triển khai dự án có tên gọi "Atoms" nhằm phân tách các hệ thống nguyên khối (monoliths) thành các kiến trúc hướng dịch vụ điều khiển bằng RPC (remote procedure call) tinh gọn và mô-đun hóa hơn dưới sự giám sát của con người.
Phân tích kỹ thuật & Công nghệ
Sự thay đổi này cũng định nghĩa lại quy trình kiểm thử và đánh giá phần mềm tại Instacart. Thay vì tiến hành rà soát mã nguồn (code review) thủ công như truyền thống – vốn không còn quá cần thiết vì AI luôn đảm bảo cú pháp chính xác – công ty chuyển dịch sang mô hình "đánh giá theo ý định" (intent model). Các kỹ sư được đào tạo để đưa ra câu hỏi và kiểm tra xem AI có hiểu đúng mục tiêu nghiệp vụ hay không. Hệ thống hiện vận hành khoảng 7.000 bài đánh giá tự động mỗi tháng, đồng thời phản hồi hơn 8.000 truy vấn thời gian thực từ lập trình viên với độ chính xác đạt tới 99,9%.
Bên cạnh việc viết code, Instacart còn xây dựng một hệ thống kỹ thuật độ tin cậy hệ thống (SRE) dạng agentic. Khác với các mô hình chung chung trên thị trường, AI SRE này được huấn luyện trực tiếp từ dữ liệu sự cố và phân tích nguyên nhân gốc rễ tích lũy nhiều năm của chính Instacart. Nhờ vậy, tỷ lệ phát hiện và khắc phục sự cố vận hành thực tế đã tăng vọt từ mức 60% lên hơn 90%. Công cụ AI nội bộ mang tên "Blueberry" có khả năng giám sát đồng thời hơn 200 kênh Slack và các tín hiệu cảnh báo hệ thống để phát hiện các bất thường mà trực giác con người dễ bỏ sót.
Ý kiến chuyên gia & Nhận định
Ông Kundu nhận định rằng trực giác của con người đôi khi lại là rào cản trong việc xử lý sự cố công nghệ do chúng ta thường có xu hướng bám vào các lối mòn tư duy cũ trước khi bắt đầu gỡ lỗi. Ngược lại, hệ thống AI SRE có cái nhìn toàn diện hơn và đưa ra quyết định dựa trên toàn bộ bức tranh dữ liệu mà không bị thiên kiến. Chẳng hạn, trong một sự cố liên quan đến phân mảnh cơ sở dữ liệu (database shard) do lỗi từ dịch vụ lưu trữ AWS EBS, trong khi các kỹ sư còn đang lúng túng tìm nguyên nhân thì Blueberry chỉ mất 20 phút để chỉ ra chính xác điểm nghẽn nằm ở hệ thống phân phối tính năng thử nghiệm nội bộ của công ty.
Tác động & Tương lai
Trong kỷ nguyên mới, vai trò của người kỹ sư phần mềm tại Instacart đang được định nghĩa lại một cách toàn diện. Thay vì ngồi viết từng dòng mã, công việc chính của họ sẽ là điều hướng các hệ thống AI, thiết kế quy trình đánh giá, phối hợp các thử nghiệm song song và xử lý các kịch bản biên (edge cases). Hơn nữa, Instacart cũng đang tiến tới dân chủ hóa mã nguồn bằng cách nhúng kiến thức chuyên môn trực tiếp vào các tài liệu đặc tả kỹ thuật mà bất kỳ nhóm nào cũng có thể sử dụng, thay vì để một nhóm duy nhất độc quyền sở hữu và chỉnh sửa mã nguồn như trước đây.