Giả sử bạn ngồi thử một lần, mở ChatGPT gõ viết giúp mình 5 user story cho tính năng đăng ký tài khoản, vài giây sau nó trả về đủ 5 câu kèm luôn acceptance criteria, bạn nhìn màn hình rồi tự hỏi vậy mình còn việc gì để làm. Theo mình câu trả lời nằm ở chỗ tách nghề BA ra làm hai phần, phần thao tác và phần trách nhiệm, AI đang thay được phần đầu, còn phần sau thì chưa.
AI thay thao tác, chưa thay trách nhiệm#
Thao tác là những việc lặp lại, có mẫu, như viết nháp user story, tóm tắt biên bản, gợi ý test case, viết câu SQL kiểm dữ liệu, mấy việc này AI làm nhanh và thường không tệ.
Trách nhiệm là những việc chẳng ai dám giao cho máy, ai đứng ra nói không với khách khi phạm vi phình ra, ai chịu trách nhiệm khi tài liệu sai làm kế toán ghi nhầm công nợ, ai ngồi xưởng nhìn công nhân làm thật để thấy quy trình trên giấy lệch thực tế thế nào. Thế nên thay vì lo có bị thay không, câu hữu ích hơn là mình giao việc gì cho AI để rảnh tay làm phần không giao được.
việc giao được cho AI#
Tóm tắt biên bản họp là việc đầu tiên, sau một buổi workshop hai tiếng, thay vì ngồi gõ lại từng ý, bạn đưa ghi chú thô cho AI và hỏi “Tóm tắt biên bản họp này, liệt kê quyết định, action item kèm người phụ trách, và những câu hỏi còn mở.” Chỗ phải tự kiểm là AI có thể nhầm ai nói gì, hoặc bỏ sót một quyết định bị nói lửng lơ.
Nháp user story là việc thứ hai, có danh sách yêu cầu rồi thì hỏi “Viết 3 user story cho tính năng đặt lại mật khẩu, theo mẫu As a / I want / So that, kèm acceptance criteria.” AI làm nháp rất nhanh, còn rule nghiệp vụ có đúng không, có sót luồng ngoại lệ không, giọng có khớp cách team bạn viết không thì bạn phải tự soi, cách viết cho chuẩn mình đã bàn trong bài User story và acceptance criteria.
Gợi ý test case và câu SQL là việc thứ ba, kiểu “Liệt kê 5 trường hợp test biên cho màn hình nhập ngày giao hàng” hay “Viết câu SQL đếm số đơn mua chưa thanh toán theo nhà cung cấp”, chỗ phải kiểm là câu SQL có chạy đúng schema thật của hệ thống không. Điểm chung của cả ba là AI cho ra bản nháp, còn người chịu trách nhiệm vẫn là bạn, đừng copy-paste thẳng.
việc không giao được#
Ngồi xưởng hoặc phòng kế toán xem người ta làm thật là việc đầu tiên máy chịu thua. Quy trình viết trên giấy với quy trình người ta thực sự chạy thường khác nhau, kế toán có thật sự đối chiếu ba lần như quy trình ghi không, hay họ có một file Excel để ngoài mà ai cũng ngầm dùng, cái lệch đó chỉ thấy được khi ngồi xem tận mắt, mà AI thì không ngồi xưởng được.
Thương lượng phạm vi và nói không là việc thứ hai. Stakeholder đòi thêm tính năng sát go-live, việc của BA là đứng ra giải thích cái giá phải trả, đề xuất phương án thay thế, đôi khi từ chối thẳng, đây là thương lượng giữa người với người dựa trên niềm tin bạn đã gây dựng, máy không thay được.
Ra quyết định khi quy trình rời rạc là việc thứ ba. Nhiều doanh nghiệp có quy trình chồng chéo, không ai sở hữu rõ ràng, AI liệt kê được lựa chọn, nhưng đi hướng nào lại phụ thuộc chính trị nội bộ và con người cụ thể, góc này mình đã viết trong bài AI không cứu nổi quy trình rời rạc.
thị trường nói gì#
Đọc vài tin tuyển BA ở Hà Nội đang đăng hoặc vừa hết hạn trong năm 2026 thì tín hiệu khá rõ, AI đã vào JD, nhưng ở vai trò công cụ.
Tin Senior BA Platform của MISA trên Devwork ghi trong nhóm yêu cầu bắt buộc “Sử dụng các công cụ AI để tối ưu công việc” (xem tin, đã hết hạn 08/10/2026). Tin Senior BA của Edufy trên 123job để ở mức lợi thế, “Có kinh nghiệm áp dụng AI để tối ưu hiệu suất công việc là một lợi thế” (xem tin, đã hết hạn). Ở mức fresher, tin BA của Huvisoft trên Joboko tự giới thiệu là “Team AI-first”, cấp tài khoản Claude cho BA dùng trong công việc (xem tin).
Để ý là không tin nào bỏ yêu cầu khảo sát, phân tích nghiệp vụ hay làm việc với khách, AI chỉ được thêm vào cạnh những việc đó. Ba tin là mẫu nhỏ, không đại diện cả thị trường, nhưng đủ thấy ở vài chỗ biết dùng AI đã từ điểm cộng thành yêu cầu, nhất là ở vị trí senior. Với fresher thì đây là cơ hội hơn là mối đe dọa, dùng AI khéo thì làm nháp nhanh hơn, thời gian dư dồn vào phần phải hỏi, phải xem tận mắt.
rủi ro khi dùng AI#
Rủi ro lớn nhất là dữ liệu khách hàng, đưa số liệu thật, danh sách khách hay chi tiết dự án vào một công cụ AI công khai mà công ty không cho phép là vi phạm bảo mật, quy tắc đơn giản là ẩn dữ liệu trước khi hỏi, hoặc chỉ dùng công cụ công ty đã chấp thuận.
Rủi ro thứ hai là AI bịa rule nghiệp vụ, nó có thói quen trả lời trơn tru kể cả khi không chắc, hỏi quy trình chuẩn ghi nhận công nợ là gì thì nó có thể bịa ra một quy trình nghe rất hợp lý mà sai với thực tế công ty bạn, và tài liệu trơn tru mà sai còn nguy hiểm hơn tài liệu sai chính tả. AI là trợ lý, không phải người ký duyệt, thứ gì nó sinh ra cũng phải qua mắt bạn.
fresher nên làm gì từ tuần này#
Trước hết là học dùng AI vào đúng chỗ, bắt đầu từ việc đơn giản nhất như tóm tắt biên bản và nháp user story, làm quen tới mức thành phản xạ, nhưng lúc nào cũng kiểm lại. Song song là rèn phần AI không làm được, học đặt câu hỏi với stakeholder, học quan sát quy trình thực tế, học viết cho rõ và nói không cho đúng, mấy kỹ năng này không lỗi thời. Và quan trọng nhất là đừng để AI làm mình lười nghĩ, theo mình rủi ro thật với người mới là quen dựa dẫm tới mức không còn tự phân tích được vấn đề, AI đưa đáp án nhanh, nhưng đặt được câu hỏi đúng mới làm nên một BA giỏi.
máy làm nháp, người ký tên#
AI sẽ làm phần thao tác của nghề BA ngày càng tốt, nhưng nghề này chưa bao giờ chỉ là thao tác, nó là hiểu nghiệp vụ, nói chuyện được với con người, và dám chịu trách nhiệm. Ba thứ đó máy chưa làm được. Muốn xem các tin tuyển trên còn đòi gì ngoài AI và trả bao nhiêu thì đọc Lương BA Việt Nam 2026.
Bạn đang dùng AI vào việc gì trong nghề BA, và việc gì bạn thấy AI làm tệ nhất? Chia sẻ với mình qua Facebook hoặc LinkedIn nhé.
