Việc dùng ùng AI trong phân tích giúp giải quyết công việc nhanh hơn, nhưng năng lực tư duy và phân tích thực tế lại có dấu hiệu đi ngang, thậm chí thụt lùi.
Một trong những vấn đề lớn nhất mình quan sát được ở nhiều bạn làm Business Analyst (BA) và làm sản phẩm thời gian gần đây: Các bạn đang giải quyết công việc nhanh hơn rất nhiều, nhưng năng lực phân tích thực tế lại có dấu hiệu đi ngang, thậm chí thụt lùi.
Lý do rất đơn giản: Các bạn đang để các công cụ AI làm hộ phần quan trọng nhất — đó là quá trình tự tư duy và giải quyết vấn đề.
Quá trình rèn luyện của một BA
Trước đây, khi chưa có sự hỗ trợ của AI, để đi từ Fresher/junior lên Senior phải qua 1 quá trình rèn luyện và trải nghiệm khá là nhọc nhằn.
Khi tiếp nhận yêu cầu nghiệp vụ mơ hồ từ khách hàng hoặc tài liệu BRD dài vài chục trang với cấu trúc lộn xộn, việc của bạn là phải ngồi đọc kỹ yêu cầu, đi tìm hiểu và đào sâu vào vấn đề/yêu cầu. Lưu ý từng chỗ mâu thuẫn trong tài liệu. Chỗ nào thiếu dữ liệu đầu vào là bạn phải tự đặt dấu hỏi.
Và, bạn phải vẽ nháp lại luồng đi của dữ liệu:
- Thông tin này sẽ qua những ai xử lý?
- Có những tài liệu nào cần lưu ý, cần xin template..?
- Trạng thái của đơn hàng chuyển từ "Đang xử lý" sang "Đã xác nhận" thì cần những điều kiện tiên quyết gì?
Quá trình ngồi tự bóc tách, tự phản biện và tự phủ định các giả định của chính mình là một quá trình tốn thời gian, đôi khi rất nhức đầu. Nhưng những khoảng thời gian phân tích yêu cầu như vậy mới là lúc não bộ của bạn xây dựng nên các mô hình tư duy, hiểu được bản chất vận hành của một hệ thống phần mềm và tích lũy được phản xạ phân tích của BA.
Sự rút ngắn nguy hiểm và ảo tưởng về năng suất
Hiện tại, với sự phổ biến của AI, quy trình làm việc của rất nhiều bạn đã bị rút ngắn lại thành một phản xạ rất đáng lo ngại:
Nhận yêu cầu từ khách hàng → Ném nguyên văn vào cửa sổ chat → Gõ một câu lệnh ngắn: "Viết tài liệu đặc tả chi tiết cho tính năng này" → Chờ nó gen → Nhận về một văn bản dài 5 trang với đầy đủ tiêu đề, bảng biểu, gạch đầu dòng chuẩn chỉnh → Đọc lướt qua thấy trôi chảy, không có lỗi chính tả → Copy gửi thẳng cho sếp hoặc chuyển cho đội dev.
Công việc hoàn thành trong vòng vài phút. Task trên Jira được đóng đúng hạn. Bạn cảm thấy mình làm việc cực kỳ năng suất và làm chủ được công nghệ mới.
Nhưng khả năng rất cao kết quả mà bạn gửi đi chỉ nằm ở bề nổi, tất cả những gì mà AI đưa ra cho bạn trong tài liệu chỉ mô tả ở mức bề mặt của sự việc/logic. Bạn có một bản tài liệu trông rất chuyên nghiệp về mặt hình thức (Form), nhưng không cover đủ bản chất nghiệp vụ của hệ thống. Bên cạnh đó, bạn không phải là người thiết kế ra tài liệu/logic đó; bạn chỉ đang đóng vai trò là người vận chuyển trung gian chuyển lời giữa cửa sổ chat của AI và team.
Bạn không hiểu tại sao cấu trúc bảng lại được chia như vậy. Bạn không biết nếu dữ liệu phình to lên thì ảnh hưởng như nào tới hệ thống... Và quan trọng nhất: bạn không hề lường trước được impact khi đưa giải pháp đó vào môi trường thực tế.
Khi không có AI support
Có 1 việc cần lưu ý là xu hướng trả lời của AI sẽ luôn mang lại cho bạn cảm giác an toàn và thoả mãn. AI sẽ có xu hướng chiều theo và đồng thuận với những gì bạn nói -> rất dễ bị bias.
Nhưng giá trị của một BA không được đo bằng số trang tài liệu bạn viết ra, mà được đo bằng khả năng phân tích, đưa ra solution giải quyết được vấn đề/bài toán trong thực tế.
Sự thiếu hụt về năng lực tư duy sẽ lập tức bộc lộ trong các tình huống thực tế khi làm việc, ví dụ như 2 tình huống bên dưới:
1. Khi ngồi họp trực tiếp với Khách hàng và các bên Nghiệp vụ
Đây là các đối tượng họ quá quen thuộc với nghiệp vụ, hoặc là những domain expert. Nói chuyện với họ sẽ rất dễ bị hỏi xoáy vào các vấn đề chuyên sâu về nghiệp vụ kiểu như:
"Chỗ này quy trình kho bên anh quy định hàng đổi trả phải qua khâu kiểm định chất lượng (QC) và phân loại phế phẩm trước khi nhập lại kho, chứ không nhập thẳng được. Trên tài liệu của em đang đi thẳng vào nhập kho là sai quy trình rồi. Ngoài ra, bên anh có 3 kho chi nhánh, việc điều chuyển hàng giữa các kho để bù đơn thì ai duyệt?"
Lúc này, AI sẽ chả giúp gì được cho bạn cả vì đối thoại trực tiếp. Bên cạnh đó tài liệu AI sinh ra thì khả năng cao bạn cũng đọc lướt chứ không kiểm chứng để rõ hơn nghiệp vụ. Nếu bản thân bạn không tự mình đào sâu bản chất từ đầu, bạn sẽ lập tức rơi vào thế bị động, ấp úng và đánh mất sự tín nhiệm từ phía khách hàng.
2. Khi bàn giao tài liệu cho Đội ngũ Kỹ thuật (Dev / Tech Lead)
Dev team là những người sẽ nhìn sâu vào tầng logic và tính toàn vẹn dữ liệu. Khi đọc tài liệu họ sẽ đi sâu vào các vấn đề liên quan tới việc này như:
"Chỗ này nếu đơn hàng đang ở trạng thái 'Chờ thanh toán' mà khách bấm hủy, hoặc quá 15 phút không thanh toán thì hệ thống tự động hủy đơn và nhả tồn kho lại liền không, hay phải chờ batch job quét? Nếu đối tác cổng thanh toán trả về trạng thái thất bại thì có cho khách chọn lại phương thức thanh toán khác trên đơn cũ không hay phải bắt tạo đơn mới? Trên tài liệu của em đang không mô tả các luồng này."
Lúc này, khả năng rất cao bạn sẽ không hiểu họ đang hỏi cái gì. AI khi viết tài liệu cho bạn sẽ không đủ context để nắm được tổng quan về mặt cấu trúc các module/object của cả hệ thống nên lỗ hổng về mặt này rất nhiều khả năng sẽ thiếu trong toàn bộ các tài liệu của bạn.
Lúc này bạn rất dễ rơi vào vòng lặp: lấy câu hỏi của dev -> đưa cho AI -> đưa lại câu trả lời cho dev. Tuy nhiên vì thiếu sót context tổng thể, AI lại trả lời thiếu và bạn lại bị dev hỏi....
Đối xử với AI như 1 công cụ chứ không phải 1 bộ não thay thế bạn
Nếu nền tảng tư duy và kiến thức của bạn tốt -> AI sẽ là 1 trợ lý cực kỳ hữu dụng. Khi đó, bạn biết cách đưa ra bài toán đúng, đủ thông tin, bóc tách rõ ràng được các tầng nghiệp vụ/module hệ thống và có thể sử dụng AI để giải phóng bớt các tác vụ thủ công lặp lại -> tập trung vào những công việc mang tính tư duy phân tích và giải pháp nhiều hơn.
Ngược lại, nếu chưa đủ vững, bạn sẽ dễ rơi vào vòng lặp update tài liệu logic nêu bên trên và gần như không học được gì trong suốt quá trình làm việc. Điều này đồng nghĩa với việc bạn đang đi lùi.
Để tránh việc quá phụ thuộc vào AI, bình thường mình sẽ giữ một vài quan điểm/nguyên tắc sau khi làm việc:
Nguyên tắc 1: Sử dụng AI vừa để làm vừa để học
Trước khi đưa ra prompt cho AI, bạn cần biết được:
- Mình đang làm gì? giải quyết cái gì?
- Input/output của những bước trong luồng là gì? ở đâu đến? ai can thiệp/cung cấp/sử dụng?
- Có những ràng buộc gì? nếu sai thì sao? ...
Từ đó, mình mới thiết kế prompt hoặc đơn giản là cung cấp đủ context và expected output cho AI để giúp nó đưa ra được kết quả theo ý muốn.
Nguyên tắc 2: Dùng là để tiết kiệm thời gian làm chứ không phải xong việc cho nhanh
Nghe thì rất mâu thuẫn vì tiết kiệm thời gian và xong việc cho nhanh nó tương đồng. Tuy nhiên với mình thì nó là 2 khái niệm khác nhau. Bạn tiết kiệm thời gian để ra được output mong muốn và có thời gian đầu tư vào các công việc khác hay kiến thức thêm cho bản thân. Còn xong cho nhanh thì tiêu cực hơn là làm cho xong việc, và không để ý đến output có đủ ok hay không.
Trước khi gửi đi output luôn review lại xem có vấn đề gì không? Khi này mình đọc lại hết 1 lượt và so sánh với khung ở nguyên tắc đầu tiên sau đó thấy ok rồi mới gửi đi.
Lời kết
Công nghệ sẽ không dừng lại. Các mô hình AI thế hệ tiếp theo sẽ còn thông minh hơn, viết văn mượt mà hơn và sinh code nhanh hơn hiện tại rất nhiều.
Nhưng giá trị cốt lõi của một BA hay PO sẽ không bao giờ nằm ở việc sử dụng nhiều loại công cụ, AI khác nhau hay dùng AI nhanh.
Nó nằm ở chiều sâu tư duy, năng lực thấu hiểu bài toán, sự chặt chẽ trong thiết kế hệ thống và việc chịu trách nhiệm về giải pháp mà mình đưa ra.
Dùng AI để giải phóng sức lao động là điều bắt buộc phải làm. Nhưng đừng bao giờ để sự tiện lợi tức thời đó làm thui chột đi cơ bắp tư duy — thứ tài sản quý giá nhất trong sự nghiệp của bạn.
Lead Solution Architect & BA Coach • 10+ năm kinh nghiệm thiết kế hệ thống