Business Analyst (BA) vốn được xem là cầu nối giữa business và kỹ thuật. Công việc hằng ngày của BA xoay quanh việc thu thập yêu cầu, phân tích nghiệp vụ, viết tài liệu, làm việc với stakeholder và hỗ trợ đội ngũ phát triển. Thế nhưng, vài năm trở lại đây, sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là Generative AI (GenAI) như ChatGPT, Gemini hay Claude, đã làm thay đổi mạnh mẽ cách một BA làm việc.
 
Câu hỏi đặt ra: Một ngày làm việc của BA có AI hỗ trợ khác gì so với trước đây? Bài viết này BAC chia sẻ trải nghiệm thực tế và một vài nghiên cứu tham khảo, để bạn hình dung rõ sự khác biệt.
 

1. Trước đây: Một ngày điển hình của BA
Hãy hình dung một ngày bình thường trước khi có sự tham gia của AI
Một ngày làm việc của BA trước đây
 

Buổi sáng – thu thập & phân tích yêu cầu

  • BA gặp khách hàng, ghi chép note hoặc ghi âm.
  • Sau đó tốn khá nhiều thời gian để tổng hợp, viết lại thành requirement document.

Buổi trưa – viết tài liệu & mô tả use case

  • Tạo Business Requirement Document (BRD), System Requirement Specification (SRS).
  • Viết User Story, Acceptance Criteria, Use Case.
  • Vẽ sơ đồ UML bằng tay hoặc tool (Visio, Lucidchart).

Buổi chiều – làm việc với dev & tester

  • Giải thích chi tiết yêu cầu, clarify khi có câu hỏi.
  • Hỗ trợ team QA viết test case.

Buổi tối – chuẩn bị báo cáo

  • Lọc dữ liệu, vẽ chart, tóm tắt để báo cáo với PM hoặc client.
  • Một ngày điển hình như vậy thường kéo dài và dễ bị quá tải vì nhiều đầu việc thủ công, đặc biệt là khâu tài liệu hóa và xử lý dữ liệu.
2. Sau khi có AI hỗ trợ: Một ngày thay đổi ra sao?
Một ngày làm việc của BA hiện tại
 

Buổi sáng: Từ ghi chép thủ công sang “AI note-taker”

  • Trước đây: BA phải nghe lại record, mất 2-3 tiếng để tổng hợp.
  • Giờ đây: sử dụng AI meeting assistant (Otter.ai, Notion AI, Fireflies) → tự động tạo transcript, highlight keypoint, thậm chí gợi ý requirement draft.
 👉 Tiết kiệm 50–70% thời gian.
 

Buổi trưa: Viết tài liệu nhanh hơn nhờ AI

Với GenAI, BA có thể:
  • Yêu cầu AI draft User Story từ transcript: “Generate user stories with acceptance criteria from this requirement.”
  • Dùng AI vẽ sơ đồ UML từ mô tả ngôn ngữ tự nhiên.
  • Tự động hóa việc chuẩn hóa format BRD/SRS.
  • Ví dụ: thay vì mất 1–2 tiếng để viết user story cho một module, giờ chỉ mất 15–30 phút kiểm tra & chỉnh sửa AI draft.

Buổi chiều: Hỗ trợ Dev & QA hiệu quả hơn

  • Khi Dev hỏi: “Flow xử lý đơn hàng nếu bị pending thì sao?” → BA có thể paste document vào AI để tạo clarification summary ngay, tránh bỏ sót.
  • Với QA, AI hỗ trợ generate test case từ user story.
 👉 Giảm khối lượng công việc manual và giúp BA tập trung vào việc giải quyết vấn đề thực sự thay vì “copy – paste”.
 

Buổi tối: Báo cáo thông minh

  • Thay vì ngồi lọc Excel thủ công, BA có thể dùng AI BI tools (Power BI + Copilot, Tableau + Einstein) để query dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
  • Tạo visualization và insight nhanh chóng.
 👉 Giúp BA dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích, storytelling dữ liệu thay vì xử lý số liệu thô.

3. Điểm cộng & hạn chế khi BA có AI hỗ trợ

       + Điểm cộng:
  • Tiết kiệm thời gian: Một ngày làm việc giảm trung bình 30–40% workload.
  • Tăng năng suất: Thay vì mất 2 ngày cho tài liệu, giờ còn 1 ngày.
  • Tập trung hơn vào giá trị cốt lõi: BA có thêm thời gian để phân tích chiến lược, tham gia vào việc định hướng sản phẩm.

+ Hạn chế: 

  • Chất lượng draft phụ thuộc prompt: Nếu không biết cách đặt câu hỏi, AI dễ đưa kết quả sai.
  • Rủi ro bảo mật: Nhiều công ty cấm copy dữ liệu nhạy cảm lên AI public.
  • Nguy cơ ỷ lại: Nếu BA quá phụ thuộc vào AI, kỹ năng tư duy phân tích sẽ bị mòn.
  • Gartner (2024): Dự báo 50% BA sẽ sử dụng GenAI như công cụ chính trong quy trình phân tích.
4. “BA + AI = đỡ mệt, nhưng phải tỉnh táo
Thực chất, AI không thay thế Business Analyst, mà giống như một trợ lý tăng lực. Trước đây, có những ngày chúng ta phải ngồi cặm cụi viết user story đến tận khuya, giờ chỉ cần dùng AI draft ra bản nháp rồi chỉnh sửa lại cho đúng với business context. Tài liệu hóa từ chỗ là gánh nặng, giờ trở thành công việc nhẹ nhàng hơn.
 
Nhờ AI hỗ trợ, BA không còn bị “kẹt” trong vai trò thư ký viết tài liệu mà có thể dành nhiều thời gian hơn cho những việc quan trọng:
  • Trò chuyện, khai thác insight từ stakeholder.
  • Hiểu sâu về nhu cầu kinh doanh và quy trình nghiệp vụ.
  • Nghĩ về chiến lược sản phẩm và cách giải pháp mang lại giá trị thực tế.
  • Nâng cấp kỹ năng storytelling bằng dữ liệu để truyền đạt thông tin rõ ràng và thuyết phục hơn.
Nói cách khác, AI giúp BA bớt cực, nhưng không làm thay phần “chất xám”. Những gì cốt lõi của nghề BA – như khả năng hiểu business, phân tích logic nghiệp vụ, giao tiếp và tạo sự đồng thuận – thì AI chưa thể chạm tới. Đó cũng chính là “vùng giá trị” mà BA cần giữ vững và phát triển, để không chỉ tồn tại mà còn trở nên nổi bật trong kỷ nguyên AI.
 
5. Kết luận
Một ngày làm BA trong kỷ nguyên AI đã khác hẳn so với trước đây: bớt manual, nhiều automation, tập trung vào giá trị phân tích và ra quyết định hơn. Tuy nhiên, để tận dụng được AI, BA cần:
  • Học kỹ năng prompt để điều khiển AI.
  • Hiểu rõ giới hạn và rủi ro của công cụ.
  • Giữ vững tư duy phân tích và kiến thức nghiệp vụ – “phần con người” mà AI chưa thể thay thế.
  • Nếu biết cách kết hợp, AI không lấy đi việc của BA mà ngược lại, sẽ nâng cấp BA thành phiên bản mạnh mẽ hơn.

Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật thường xuyên, nhanh nhất tại BAC's Blog.


Nguồn tham khảo:
Internet

 

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp

BAC là đơn vị đào tạo BA đầu tiên tại Việt Nam. Đối tác chính thức của IIBA quốc tế. Ngoài các khóa học public, BAC còn có các khóa học in house dành riêng cho từng doanh nghiệp. Chương trình được thiết kế riêng theo yêu cầu của doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp giải quyết những khó khăn và tư vấn phát triển.
 
 
 

CÁC KHOÁ HỌC BUSINESS ANALYST BACs.VN DÀNH CHO BẠN

Khoá học Online:

Khoá học Offline:

Tại Tp.HCM:

Tại Hà Nội:

Tham khảo lịch khai giảng TẤT CẢ các khóa học mới nhất

Ban biên tập nội dung - BAC