Dạo này tao thấy đầy mấy lớp "học BA bằng AI".
Kiểu:
- "Viết BRD trong 5 phút"
- "Không cần kinh nghiệm vẫn làm BA"
- "Chỉ cần ChatGPT là đi làm được"
Tao nói thẳng:
Mấy cái đó không dạy làm BA.
Nó dạy mày cách giả làm BA.
BA không phải là thằng viết document.
BA là thằng xác định đúng vấn đề cần giải.
Hiểu sai vấn đề,
viết BRD đẹp cỡ nào,
vẫn là rác.
Mấy lớp đó dạy gì?
- Prompt → ra User Story
- Prompt → ra Acceptance Criteria
- Prompt → ra BRD
- Tool → output
- Template → format
Nhìn rất "chuyên nghiệp".
Nhưng cái quan trọng nhất thì không dạy:
- Vấn đề thật là gì?
- Stakeholder đang hiểu sai ở đâu?
- Constraint nằm chỗ nào?
- Trade-off giữa các lựa chọn là gì?
- Khi nào không nên viết gì cả?
Nó dạy mày viết cho đúng format.
Nhưng không dạy mày hiểu
mình đang giải cái gì.
Và đây là lúc mọi thứ bắt đầu lệch.
Flow ngoài đời nó như này:
- Stakeholder nói một câu rất mơ hồ
- Mày quăng vào AI
- AI generate ra một đống requirement "nghe có lý"
- Mày tin
- Team build theo
Vấn đề không phải là viết sai requirement.
Mà là:
Requirement đó đáng ra không nên tồn tại.
AI luôn assume input là đúng.
Nó không biết thiếu context.
Nó cũng không biết câu hỏi có đúng hay không.
Nó chỉ làm một việc:
Tối ưu output
từ một premise có thể đã sai.
Nếu mày không nhận ra điều đó,
mày không dùng AI.
Mày đang bị AI dắt.
Ví dụ đơn giản:
Stakeholder nói:
"Tôi cần một dashboard để theo dõi KPI."
BA kiểu "AI-trained" sẽ:
- Prompt vào
- Generate:
- User story
- KPI definition
- Dashboard layout
- Xong
Nhìn ổn. Rất ổn.
Nhưng BA thật sẽ dừng lại:
- KPI này để quyết định cái gì?
- Ai sẽ dùng dashboard này?
- Thiếu data hay thiếu action?
Và rất nhiều case,
vấn đề không phải thiếu dashboard.
Mà là:
Không ai biết phải làm gì với KPI đó.
Kết quả:
- Dashboard đẹp
- Data đầy đủ
- Visual xịn
Và business… vẫn không đổi.
Team build đúng thứ được yêu cầu.
Nhưng không ai check
yêu cầu đó có đúng không.
Đây mới là chỗ BA có giá trị.
Không phải viết cho đúng.
Mà là dám nói:
"Cái này sai."
"Cái này không nên làm."
Artifact đẹp không giết project ngay.
Nó giết từ từ.
Bằng cách làm mọi người tin
mọi thứ đang ổn.
Khác biệt giữa hai loại BA:
BA thật:
- Bắt đầu từ problem
- Không tin input mù quáng
- Dám challenge stakeholder
- Artifact chỉ là tool
BA "AI-trained":
- Bắt đầu từ prompt
- Assume input đúng
- Tối ưu output cho bài toán có thể sai
- Sống trong template
Một bên sửa bài toán.
Một bên giải bài toán sai
cho thật đẹp.
Nếu mày muốn làm BA thật,
con đường không đẹp như mấy course kia đâu.
Nó chậm. Khó chịu. Và nhiều lúc thấy mình ngu.
Mày sẽ bắt đầu từ junior.
Không phải để lấy title.
Mà để bị ném vào mớ thứ mày không hiểu.
- Stakeholder nói mơ hồ
- Dev hỏi ngược
- Không có đáp án sẵn
Và mày sẽ sai.
- Sai vì hiểu thiếu
- Sai vì đoán bừa
- Sai vì tưởng mình hiểu rồi
Nhưng đó mới là training thật.
Nếu mày chịu nhìn lại.
Sau mỗi task, đừng hỏi:
"Mình viết đúng format chưa?"
Hỏi:
- "Mình đã hiểu sai cái gì?"
- "Mình đã assume cái gì mà chưa verify?"
- "Cái mình làm có thay đổi outcome không?"
Mày không tiến bộ vì làm nhiều.
Mày tiến bộ vì hiểu
tại sao mình sai.
Còn AI?
Dùng.
Nhưng dùng sau.
Sau khi mày hiểu problem.
Sau khi mày có góc nhìn riêng.
Lúc đó AI là leverage.
Trước đó, nó chỉ là lớp sơn.
Sơn càng đẹp,
mày càng khó nhận ra mình đang sai.
Và quay lại câu hỏi gốc:
Không phải:
"Mày viết có hay không?"
Mà là:
"Mày có đang giải đúng vấn đề không?"
Muốn làm BA,
đừng hỏi "nên học tool nào".
Hỏi:
"Mày có dám nói stakeholder đang sai không?"
