AI giúp tôi làm nhanh hơn ở đâu — và đâu là phần tôi không giao cho AI

Từ brief rời rạc đến một câu hỏi có thể thiết kế

Ở Corevia, tôi dùng AI để cùng cấu trúc bốn vai trò và vòng đời đơn hàng; ở ParentMind Hub, để sắp xếp desk research, JTBD và user flow quanh các khoảnh khắc SOS/Recovery. Công cụ giúp tôi nhìn thấy mâu thuẫn: status nào là sự kiện chung, phần nào chỉ dành cho từng vai trò; phản hồi khảo sát nào là tín hiệu, phần nào chưa thể kết luận.

Quy tắc tôi giữ là đưa vào nguồn có thể kiểm tra, ghi rõ assumption, yêu cầu AI chỉ ra failure path và câu hỏi còn thiếu. Nếu đầu vào chỉ là một brief, output không được gọi là “user research đã chứng minh”. Trong ParentMind Hub, 31 phản hồi là một tín hiệu; AI không thể nâng nó thành bằng chứng hiệu quả can thiệp.

• Đầu vào: brief, màn UI, tài liệu dự án và câu hỏi chưa rõ.
• Output: IA, flow, so sánh phương án và checklist cần kiểm chứng.
• Cửa kiểm duyệt: đối chiếu lại nguồn, vai trò và phạm vi tôi thực sự đã làm.

ChatGPT hỗ trợ dựng, viết và audit — không thay tôi ra quyết định

Trong quá trình làm portfolio và các UI artifact, tôi dùng ChatGPT để biến nội dung thành prototype/site đọc được, viết hai phiên bản UX copy EN/VI theo ngữ cảnh, rà component, responsive và những trường hợp sai như UI bị crop hoặc button nhìn cùng kiểu nhưng lệch font. Cũng có những lúc tôi phải nhắc lại yêu cầu cơ bản về Auto Layout, component instance, text style và icon — AI có thể tăng tốc, nhưng không tự bảo đảm chất lượng.

Tôi xem bản dựng như một đề xuất cần QA, không như final answer. Tôi kiểm tra màn thật: label có rõ không, trạng thái có đúng ngữ nghĩa không, mobile có đủ chỗ cho dấu tiếng Việt không, một task có lối phục hồi khi thất bại không. Khi không có visual QA hoặc không có metric sau launch, tôi ghi rõ thay vì báo “đã tối ưu” cho một kết quả chưa được thấy.

Claude trong workflow: thử thêm một góc nhìn, không dựng thành thành tích

Claude được tôi đưa vào bộ công cụ AI cùng ChatGPT; tôi từng chuẩn bị brief cho Claude Extension để rà cấu trúc và nội dung mở đầu của cộng đồng UX Learn & Share trên Discord. Tôi cũng tìm hiểu Claude ↔ Figma MCP để khám phá cách làm việc với file thiết kế. Những bước tìm hiểu và chuẩn bị đó không có nghĩa tôi đã hoàn tất một cộng đồng nhờ Claude, hay một màn Figma trong Corevia được Claude xây dựng.

Cách tôi muốn phối hợp hai công cụ là đưa cùng một brief có nguồn cho một công cụ cấu trúc phương án, công cụ kia đóng vai reviewer đặt câu hỏi về assumption, edge case và độ rõ của UX writing. Tôi chỉ giữ lại điều có thể giải thích bằng ngữ cảnh sản phẩm và artifact. Đây là phương pháp tôi đang phát triển, không phải kết quả usability hay tự động hóa đã được kiểm chứng.

Ranh giới không thể bỏ

AI hỗ trợ viết và tạo prototype; nó không phỏng vấn thay phụ huynh, không kiểm định nội dung liên quan trẻ nhỏ, không quan sát tài xế làm việc khi mạng yếu, và không đo tác động kinh doanh sau launch. Với thông tin nhạy cảm, tôi không đưa dữ liệu cá nhân vào một prompt chỉ để tiết kiệm vài phút. Một đề xuất trông thuyết phục vẫn cần nguồn, người chịu trách nhiệm và kế hoạch validation.

Nếu AI cho tôi mười câu trả lời, công việc của Product Designer là chọn câu hỏi đúng, loại bỏ điều không có bằng chứng, xác định trade-off và đưa phương án đi thử với người thật. Tốc độ không phải mục tiêu cuối cùng; chất lượng quyết định mới là thứ tôi muốn cải thiện.

• Fact từ nguồn dự án phải khác hypothesis và ý tưởng do AI đề xuất.
• Reviewer phải kiểm tra edge case, quyền riêng tư và khả năng handoff.
• Không tuyên bố AI hoặc người dùng đã xác nhận điều chưa được test.