TMAers thích sẻ chia

AI có thể viết requirement, phân tích hàng trăm trang tài liệu, thậm chí tự chạy UAT trên sản phẩm thật. Khi những công việc vốn quen thuộc của BA đang dần được AI hỗ trợ, vai trò của người làm BA sẽ thay đổi ra sao? Với Dương Nguyễn Trọng Phú - IT Business Analyst, AI không phải để làm thay BA, mà là một “đòn bẩy” giúp BA tập trung hơn vào tư duy, phân tích và những quyết định tạo ra giá trị.

AI giúp BA đi xa hơn việc viết requirement

Hơn 3 năm làm BA tại TMA, Phú đã có cơ hội trải qua nhiều domain như Loyalty, Booking, Ngân hàng số và hiện tại là một hệ sinh thái đa ngành cho thị trường Bắc Âu. Công việc xoay quanh khai thác và làm rõ yêu cầu, xây dựng tài liệu như BRD, User Story, SRS, Use Case, vẽ workflow/wireframe, kết nối Business - Dev - QA và hỗ trợ UAT.

Tại dự án hiện tại, quy mô công việc của Phú lớn hơn đáng kể với 16 nhóm sản phẩm và 120 engine. Phú phụ trách đối chiếu  năng lực của từng mảng so với các Big tech, đồng thời xây dựng và chuẩn hóa capabilities. Đây cũng là môi trường để AI được ứng dụng sâu hơn vào công việc phân tích.

Những công việc trước đây mất nhiều ngày như đọc lượng lớn tài liệu, viết draft BRD/User Story hay tổng hợp thông tin giờ có thể được AI hỗ trợ trong vài giờ. AI còn giúp chuẩn hóa format, phát hiện điểm thiếu hoặc mâu thuẫn trong requirement, gợi ý edge case và acceptance criteria dễ bị bỏ sót.

Tuy nhiên, với Phú, giá trị cốt lõi của BA vẫn nằm ở việc hiểu bài toán business, đặt đúng câu hỏi, giao tiếp với stakeholder, phán đoán trong những tình huống mơ hồ và chịu trách nhiệm cho quyết định. AI làm tăng năng suất, nhưng chưa thể thay thế phần “hiểu người, hiểu bối cảnh”. Nói cách khác, AI trở thành một “đòn bẩy” giúp một BA có thể xử lý khối lượng công việc và độ sâu phân tích lớn hơn rất nhiều.

Khi AI bắt đầu tham gia vào cả quy trình làm việc

Trong công việc hằng ngày, Phú sử dụng AI ở nhiều công đoạn, nhưng ba nhóm mang lại hiệu quả rõ rệt nhất là soạn thảo và chuẩn hóa tài liệu, capability & gap analysis và tự động hóa báo cáo.

Với tài liệu, AI có thể tạo draft BRD, User Story, Acceptance Criteria hay Use Case từ ghi chú cuộc họp, sau đó bạn review và tinh chỉnh. Với capability & gap analysis, LLM agent hỗ trợ nghiên cứu Big tech, sinh capability card theo format chuẩn, map dependency và phát hiện overlap/conflict. Đây là khối lượng công việc nếu thực hiện hoàn toàn thủ công sẽ rất khó đáp ứng trong khoảng thời gian cho phép.

AI cũng được đưa vào việc tự động hóa báo cáo. Phú xây dựng workflow để lấy dữ liệu từ Jira và sinh daily/weekly report, weekly planning, qua đó giảm đáng kể thời gian dành cho các công việc báo cáo thủ công. Một ví dụ gần đây mà bạn đặc biệt tâm đắc là việc kiểm chứng User Guide cho một ứng dụng Power App. Sau khi hoàn thiện tài liệu, bạn sử dụng Claude in Chrome kết nối với Claude Code để AI tự động chạy lại các kịch bản UAT trực tiếp trên giao diện web. AI thực hiện từng thao tác theo hướng dẫn, đồng thời đối chiếu với sản phẩm thực tế để kiểm tra xem từng bước trong User Guide có khớp với trải nghiệm người dùng hay không.

Bên cạnh Claude/Claude Code, bạn sử dụng NotebookLM cho việc nghiên cứu và khai thác nhiều tài liệu nguồn, trong khi Gemini và ChatGPT được sử dụng cho brainstorming, diễn giải và xử lý nhanh các vấn đề. Mỗi công cụ được lựa chọn cho một nhu cầu khác nhau: đọc và tổng hợp với NotebookLM, phân tích - tạo tài liệu - tự động hóa với Claude/Claude Code, và brainstorming nhanh với Gemini/ChatGPT.

Tất nhiên, ứng dụng AI cũng đi kèm những thách thức như hallucination, thiếu ngữ cảnh của dự án hay chất lượng đầu ra phụ thuộc vào cách cung cấp thông tin và đặt yêu cầu. Cách Phú xử lý là luôn dựa trên tài liệu nguồn, yêu cầu AI đưa bằng chứng cụ thể cho từng kết luận, cung cấp ngữ cảnh và ví dụ rõ ràng, đồng thời chia nhỏ những bài toán phức tạp. Quan trọng nhất, AI không phải người ra quyết định cuối cùng. BA vẫn phải review, xác thực và chịu trách nhiệm với kết quả đầu ra.

Thay đổi để tiến xa hơn 

Từ trải nghiệm thực tế, Phú nhận thấy câu hỏi không còn đơn giản là “AI có thay thế BA không?”, mà là “BA sẽ trở thành phiên bản như thế nào khi có AI?”

Những công việc mang tính lặp lại như viết tài liệu, tổng hợp hay chuẩn hóa sẽ ngày càng được AI hỗ trợ và tự động hóa. Trong khi đó, BA sẽ có nhiều thời gian hơn cho việc định hình vấn đề, xác thực giải pháp, điều phối các bên liên quan và đánh giá chất lượng đầu ra.

Vai trò BA cũng sẽ dịch chuyển từ “viết requirement” sang “problem framing & validation”, từ “người tổng hợp” sang “người điều phối”. Điều này cũng đòi hỏi BA trong tương lai phải phát triển thêm những kỹ năng như tư duy phản biện, khả năng validate output của AI, prompt/context engineering và hiểu sâu business value.

Nói cách khác, AI không khiến BA trở nên ít quan trọng hơn. Ngược lại, AI có thể tạo ra một phiên bản BA mới - một BA có khả năng xử lý nhiều thông tin hơn, làm việc nhanh hơn và dành nhiều thời gian hơn cho những quyết định thực sự quan trọng. Và với Phú, quan điểm này được gói gọn trong một câu: “AI sẽ không lấy mất việc của BA - nhưng một BA biết sử dụng AI sẽ thay thế BA không biết dùng.”