AI giúp tôi xây sản phẩm nhanh gấp 3, nhưng không giúp tôi có người dùng đầu tiên

Hai tuần để xây xong một tính năng. Hai tháng để nhận ra mình đã xây sai thứ.

Đó là trải nghiệm khiến tôi hiểu rằng: AI có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển sản phẩm, nhưng không tự động rút ngắn khoảng cách từ một sản phẩm “chạy được” đến một sản phẩm “có người dùng và tạo ra doanh thu”.

Tôi là một mobile developer, chủ yếu làm việc với React Native. Khi AI coding ngày càng mạnh, quy trình phát triển của tôi thay đổi rất rõ. Những công việc từng mất nhiều giờ như dựng màn hình, viết API service, xử lý validation, tìm nguyên nhân lỗi build Android/iOS hay viết tài liệu kỹ thuật giờ có thể hoàn thành nhanh hơn rất nhiều.

Có lần, tôi cần phát triển một tính năng lập lộ trình cho xe điện: người dùng chọn loại xe, mức pin hiện tại, điểm đến và các trạm sạc phù hợp trên đường đi. AI giúp tôi đề xuất cấu trúc dữ liệu, công thức ước tính mức tiêu thụ pin, cách chia màu tuyến đường theo lượng pin còn lại và cả những trường hợp cần xử lý khi người dùng đi lệch tuyến.

Chỉ trong thời gian ngắn, tôi đã có một phiên bản demo khá hoàn chỉnh.

Nhìn trên màn hình, mọi thứ đều hợp lý.

Nhưng khi đưa cho người dùng thử, câu hỏi đầu tiên tôi nhận được lại là:

“Thông tin trạm sạc này có chính xác không?”

Không ai hỏi thuật toán chia màu tuyến đường được viết thế nào. Không ai quan tâm tôi đã tối ưu bao nhiêu component hay tiết kiệm được bao nhiêu ngày lập trình. Điều họ cần biết là liệu có thể tin vào sản phẩm khi đang chạy xe ngoài đường, pin sắp hết và trạm sạc gần nhất có thể cách hàng chục kilomet hay không.

Khoảnh khắc đó khiến tôi nhận ra bức tường lớn nhất không nằm ở việc viết code.

Nó nằm ở niềm tin của người dùng.

AI rất giỏi khi yêu cầu đã rõ ràng. Nhưng trong quá trình xây sản phẩm, phần khó nhất thường là xác định yêu cầu nào thực sự đáng để làm.

Developer rất dễ bị cuốn vào những tính năng thú vị về mặt kỹ thuật. Chúng ta có thể dành nhiều ngày tối ưu animation, kiến trúc source code hoặc một thuật toán phức tạp, trong khi người dùng chỉ cần ba điều đơn giản:

AI có thể tạo ra mười phương án giao diện trong vài phút, nhưng không thể thay tôi quan sát một người dùng loay hoay vì không biết phải nhấn nút nào.

AI có thể phân tích dữ liệu phản hồi, nhưng không tự cảm nhận được sự do dự khi người dùng chuẩn bị thanh toán.

AI có thể viết nội dung quảng cáo rất hấp dẫn, nhưng không thể tạo ra niềm tin nếu sản phẩm chưa chứng minh được giá trị.

Tốc độ phát triển tăng lên đôi khi còn tạo ra một chiếc bẫy: vì làm tính năng mới quá nhanh, chúng ta dễ lựa chọn xây thêm thay vì dừng lại để hỏi xem tính năng cũ có thật sự hữu ích hay không.

Trước đây, tôi từng nghĩ hành trình phát triển sản phẩm diễn ra theo một đường khá thẳng:

Ý tưởng → xây dựng → phát hành → có người dùng → tạo doanh thu.

Thực tế lại giống như:

Ý tưởng → xây dựng → phát hiện giả định sai → sửa → tìm người dùng → không ai chú ý → thay đổi cách giới thiệu → có vài người dùng thử → họ rời đi → tiếp tục tìm nguyên nhân.

Đưa ứng dụng lên App Store hay Google Play chỉ giúp sản phẩm tồn tại. Nó không khiến sản phẩm được khám phá.

Một sản phẩm tốt nhưng không có kênh phân phối phù hợp vẫn có thể không có người dùng. Một tính năng hữu ích nhưng được mô tả bằng ngôn ngữ kỹ thuật cũng khó khiến khách hàng hiểu được giá trị. Và nếu người dùng thử một lần rồi không quay lại, việc có thêm lượt tải xuống cũng chưa tạo ra một sản phẩm bền vững.

AI có thể giúp tôi viết bài giới thiệu, tạo hình ảnh hoặc đề xuất kế hoạch marketing. Tuy nhiên, những quyết định quan trọng vẫn cần trải nghiệm và hiểu biết thực tế:

Đây không còn là bài toán của riêng lập trình. Nó là bài toán về sản phẩm, phân phối, tâm lý và niềm tin.

Sau quá trình sử dụng AI để phát triển sản phẩm, tôi thấy có ba việc vẫn phụ thuộc rất nhiều vào con người.

Thứ nhất là chọn đúng vấn đề.

AI có thể gợi ý hàng trăm ý tưởng, nhưng người xây sản phẩm phải xác định vấn đề nào đang xảy ra đủ thường xuyên, đủ đau và có một nhóm người thực sự muốn giải quyết.

Thứ hai là đọc được điều người dùng không nói trực tiếp.

Người dùng có thể nói “ứng dụng hơi khó dùng”, nhưng nguyên nhân thật sự có thể là họ không tin dữ liệu, không hiểu lợi ích hoặc sợ thực hiện sai thao tác. Muốn tìm được nguyên nhân, chúng ta phải quan sát, hỏi tiếp và đặt phản hồi vào đúng bối cảnh.

Thứ ba là đưa ra sự đánh đổi.

Một startup hoặc đội sản phẩm luôn có giới hạn về thời gian, con người và ngân sách. Nên làm thêm tính năng, sửa trải nghiệm hiện tại hay tập trung tìm kênh phân phối? AI có thể phân tích lựa chọn, nhưng người chịu trách nhiệm vẫn phải quyết định và chấp nhận rủi ro.

Tôi vẫn sử dụng AI, thậm chí sử dụng nhiều hơn. Nhưng tôi sẽ thay đổi thứ tự ưu tiên.

Trước khi viết quá nhiều code, tôi sẽ tìm từ 5 đến 10 người thuộc đúng nhóm khách hàng và trò chuyện với họ. Tôi muốn biết lần gần nhất họ gặp vấn đề là khi nào, hiện tại họ giải quyết bằng cách nào và điều gì khiến giải pháp đó chưa đủ tốt.

Sau đó, tôi sẽ tạo phiên bản nhỏ nhất có thể kiểm chứng một giả định quan trọng. Không phải MVP có thật nhiều tính năng, mà là một sản phẩm đủ nhỏ để trả lời câu hỏi: “Người dùng có thật sự cần điều này không?”

Tôi cũng sẽ nghĩ về phân phối ngay từ ngày đầu tiên:

Cuối cùng, tôi sẽ đo lường hành vi thay vì chỉ đếm lượt tải. Người dùng có hoàn thành hành động quan trọng không? Họ có quay lại không? Họ rời đi ở bước nào? Họ có sẵn sàng giới thiệu sản phẩm không?

Khi bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một ứng dụng nhanh hơn, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn chỉ nằm ở khả năng viết code.

Lợi thế sẽ thuộc về người hiểu khách hàng sâu hơn, kiểm chứng giả định sớm hơn, xây dựng được niềm tin và tìm ra cách đưa sản phẩm đến đúng người.

AI có thể là một developer làm việc không biết mệt, một người hỗ trợ nghiên cứu hay một cộng sự giúp chúng ta thử nghiệm ý tưởng nhanh hơn. Nhưng AI không thể thay chúng ta gặp người dùng, chịu trách nhiệm cho lựa chọn và quyết định điều gì thực sự đáng để xây.

Bài học lớn nhất của tôi là:

Còn với bạn, bức tường lớn nhất sau khi xây xong sản phẩm là gì: tìm người dùng đầu tiên, khiến họ quay lại hay thuyết phục họ trả tiền?