Huyên Nguyễn
11/05/2026
Từ Tester đến người “làm việc cùng AI”
Khi Artificial Intelligence ngày càng xuất hiện nhiều trong ngành Information Technology, mình nhận ra công việc của một người IT đang thay đổi khá rõ. Trước đây, mình nghĩ chỉ cần làm tốt chuyên môn là đủ. Nhưng hiện tại, điều quan trọng không chỉ là “biết làm”, mà còn là biết cách làm việc cùng AI để tăng hiệu quả và tạo ra giá trị thực tế hơn.Mình từng tham gia dự án AI Buddy Chat — một chatbot giáo dục hỗ trợ học sinh hỏi đáp kiến thức, gợi mở nội dung học tập và đồng hành theo bộ sách Trí tuệ nhân tạo. Dự án này khiến mình thay đổi khá nhiều về tư duy làm việc.Trước đây khi làm testing, phần lớn thời gian của mình dành cho việc viết testcase thủ công, kiểm tra từng flow hoặc lặp đi lặp lại các bước regression test. Từ khi bắt đầu ứng dụng AI vào công việc, mình có thể dùng AI để: Gợi ý testcase nhanh hơn, Tạo edge case, Hỗ trợ viết query SQL, Phân tích log, Hoặc tổng hợp nhanh các scenario có thể xảy ra. AI giúp mình giảm khá nhiều thời gian ở các tác vụ lặp lại. Nhưng đổi lại, mình phải “nghĩ nhiều hơn” ở những phần mà AI chưa thể làm tốt hoàn toàn.Ví dụ trong dự án chatbot giáo dục, AI có thể tạo ra câu trả lời rất tự nhiên nhưng chưa chắc phù hợp với học sinh. Có lần chatbot giải thích khái niệm machine learning quá dài và dùng nhiều thuật ngữ khó hiểu với học sinh cấp hai. Nếu chỉ nhìn theo góc độ “chatbot trả lời đúng” thì có thể xem là pass, nhưng nhìn từ trải nghiệm người học thì chưa thực sự hiệu quả.Điều đó khiến mình bắt đầu quan tâm nhiều hơn đến: Context conversation, Độ phù hợp của nội dung với người dùng, Logic nghiệp vụ, Và trải nghiệm thực tế thay vì chỉ test theo checklist. Mình cũng nhận ra bản thân đang làm nhiều việc hơn trước đây. Ngoài testing, mình phải: Hiểu thêm về sản phẩm giáo dục, Phân tích intent của người dùng, Kiểm tra chất lượng nội dung AI trả về, Trao đổi với team về trải nghiệm hội thoại, Và đôi khi tham gia góp ý cách chatbot phản hồi sao cho tự nhiên hơn. Có những kỹ năng trước đây chỉ là “nên có”, nhưng bây giờ gần như trở thành “phải có”, ví dụ: Kỹ năng đặt câu hỏi, Tư duy phân tích, Khả năng học nhanh, Hiểu API và dữ liệu, Và đặc biệt là biết sử dụng AI đúng cách thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào nó. Khó khăn lớn nhất với mình trong giai đoạn đầu là học cách kiểm chứng thông tin AI đưa ra. Vì AI có thể trả lời rất thuyết phục dù đôi khi chưa đúng hoàn toàn. Có những testcase AI gợi ý nghe hợp lý nhưng lại thiếu business rule quan trọng của hệ thống giáo dục. Điều đó khiến mình hiểu rằng dùng AI hiệu quả không phải là copy kết quả, mà là biết đánh giá và chọn lọc.Với những bạn mới vào ngành IT, mình nghĩ ngoài kiến thức chuyên môn thì nên chuẩn bị thêm: Khả năng tự học, Kỹ năng giao tiếp, Tư duy logic, Và khả năng làm việc cùng AI. Theo mình, AI sẽ không thay thế hoàn toàn người làm IT, nhưng chắc chắn sẽ thay đổi cách chúng ta làm việc mỗi ngày. Vì vậy mình đang cố gắng phát triển theo hướng hiểu sản phẩm nhiều hơn, học thêm API, SQL, automation và quan trọng nhất là giữ tư duy chủ động học hỏi để không bị tụt lại phía sau.Hiện tại, mình không xem AI là đối thủ, mà là một công cụ giúp mình làm việc hiệu quả hơn. Nhưng để thực sự tạo ra giá trị, mình nghĩ người làm IT vẫn cần khả năng phân tích, hiểu người dùng và đưa ra quyết định phù hợp trong những tình huống thực tế mà AI chưa thể thay thế hoàn toàn.
