Mở đầu – một thế giới AI cho UI UX Design
Use_Figma MCP vừa ra mắt cách đây không lâu, Stitch thì vừa trải qua một đợt nâng cấp thật sự đang ngạc nhiên với khả năng mới của mình, AI Agent với nhiều usecase về việc dùng skill để đóng gói quy trình và tự nhúng tay vào product design như một chuyên gia. Bạn đi đâu và cũng thấy những tin tức mà nhiều khi bạn còn chưa hiểu hết về thông tin đó, về các từ vựng ở bên trong nó. Tóm lại bạn chỉ cảm thấy mọi thông tin này đang nói về những tương lai ít cơ hội và nhiều thứ phải chuẩn bị, hay các tít bài giật giật về “design sắp chếc” hoặc “figma sắp thài” … Ờ ok.
Để xem thử xem các công cụ đang làm được những gì, ông Nhân, giảng viên lớp Figma và giám đốc đào tạo của trung tâm, cũng đã đi lò dò các cộng đồng công cụ khác, đi vài ba cái workshop để nghe quan điểm đa chiều, lụm về phản tư, xài thử nhiều tool, làm nhiều dự án mang tính thử nghiệm từ vibe-code, vibe-design ba mớ ba mớ. Và sau đây là một vài nhận định về hiện trạng, cũng như những thứ sẽ có thể xảy ra trong thời gian gần của ổng.
AI và UI/UX Process – người mới nên ghi nhớ điều gì?
Cái khó của người mới là “không biết mình không biết gì”, và điều này ở cuối bài mình có đề cập thêm. Người đã có chuyên môn thì họ ít nhiều đã có kinh nghiệm và hình thành các suy đoán về quy luật chuyên môn, khi gặp vấn đề với sự biến chuyển dù có lo lắng thì họ vẫn có thể tìm hiểu để biết nên bổ sung điều gì để tốt lên.Người mới thì không vậy, vì họ chưa thật sự bước chân lên đến nơi. Nó giống như cảm giác của người đứng dưới một bậc thang, ngó lên và không biết trên kia đang diễn ra những gì, chỉ thấy xôn xao.
Nếu ở thời điểm này, bạn muốn bước chân vào ngành UI/UX Product Design nói riêng hoặc các ngành công nghệ nói chung, và đang không biết nên học gì, AI tool nào, cái gì sẽ cần và cái gì sẽ biến mất,… thì có thể chúng ta nên quan sát một chút. Và đây là một số quan sát mà mình nghĩ nó sẽ hữu dụng cho các bạn.
Các nội dung về AI ảnh hưởng đến UI/UX:
- Đừng để bị bỏ lại phía sau: Tìm hiểu A.I. giúp cải thiện UI/UX bằng cách nào?
- A.I. thay thế UI/UX designer: Thực tế khắc nghiệt hay cơ hội bứt phá?
Nguyên lý quan trọng hơn công cụ
Các công cụ đang phát triển nhanh, mở và cập nhật liên tục, tuy nhiên nguyên lý thì không nhiều. Mỗi ngày, nếu follow nhiều trang và cộng đồng tin tức về A.I. bạn sẽ thấy các công cụ mới ra mắt liên tục, các công cụ cũ thì update và thực hiện các hoạt động mở rộng, demo các hướng đi mới đầy tiềm năng. Nhưng mỗi lần như vậy, hành động của người mới không phải là vứt hết và chạy theo những thứ vừa được giới thiệu. Hãy đặt nhanh các câu hỏi về nguyên lý hoạt động của công cụ này, mapping các chức năng của nó với quy trình hiện có của mình và xác định xem nó có đóng góp gì vào năng suất của mình không. Sau đó bạn có thể dùng thử để hiểu được thêm về cách nó hoạt động, trước khi lựa chọn “gắn bó” với nó theo một kiểu nào đó.
Để có thể làm được điều này bạn cần những kiến thức căn bản, nền tảng, nó là thứ nguyên lý chuyên môn cần có để biết A.I. có thể hỗ trợ mình làm gì.
Lấy ví dụ: trong hình trên là một dự án cá nhân mình thử nghiệm vibe-code, mình cosplay thử vai trò một khách hàng nhập nhu cầu mang tính tổng quát cho A.I. tham vấn và lên kế hoạch, sau một vài trao đổi A.I. lên cho mình một kế hoạch triển khai tới bước code. Tuy nhiên từng bước trên hành trình triển khai ra mình vẫn phải là người xét duyệt output của A.I.. Ở giai đoạn lên cấu trúc thông tin & thiết kế hướng đối tượng, A.I. không nhìn nhận ra được các chủ thể tồn tại trong hệ thống, nhưng khi mình chỉ ra thì A.I. lại bổ sung các hướng đi rất nhanh và rõ ràng hơn, thiết kế ngay lập tức cải thiện tính trực quan & giao diện cuối ngay lập tức được cập nhật. Kinh nghiệm và khả năng thấu hiểu ngữ cảnh, đánh giá được chất lượng output là thứ giúp mình trong hành trình đó. A.I. lại là người đồng hành giúp mình thực thi.
Hai từ khóa quan trọng về nguyên lý là “nguyên lý chuyên môn” và “nguyên lý về công cụ“, đã từng được nói đến ở bài viết khác về việc học gì ở thời kì A.I.
A.I. đang trở thành một “người dùng mới”
Cách tiếp cận của người dùng công cụ (designer và các vai trò khác) đang diễn biến rất đa dạng. Nếu vài chục năm trở lại đây, chúng ta vẫn quen với hệ thống lý thuyết “human-centered design” – nghĩa là chúng ta đang dựa trên tâm lý, các hoạt động của con người, hành vi của họ… để thiết kế ra một thứ công cụ, chức năng để giải quyết các vấn đề họ gặp phải, thì giờ nó khác.
Khi A.I. xuất hiện, một luồng mới xuất hiện, nó không chỉ đơn thuần là một nhóm người dùng khác xuất hiện, mà là một kiểu tương tác khác hẳn luôn. Điều này chính là thứ sẽ tạo ra một khoảng trống kì lạ ở giai đoạn này, nhưng có thể vừa là thách thức, vừa là cơ hội mở ra cho những giai đoạn tiếp theo.
Đó là một cảm giác kì lạ, khi thấy thiết kế của mình có thêm 1 clone “chính mình” nữa, thao tác ngầm bên dưới
Lấy ví dụ: Trước đây design system được xây dựng để designer có thể tạo ra một UI cho function mới một cách chính xác, dev có thể tạo ra giao diện front-end nhanh mà không chờ đợi hoặc tái tạo thành phần mới theo những hình mẫu cũ. Giờ thì tác nhân A.I. tham gia vào quy trình đó, và Design System phải thêm vào các luật và công cụ để giao tiếp với nhóm “người dùng” này (Meta data, các chỉ dấu để lấy thông tin và các quy luật để tổng hợp vào skill cho A.I…)
Hoặc các product làm việc trước đây chỉ sẵn sàng cho người dùng vào và xử lý, các kiểu tư duy về bố cục thành phần, sắp xếp visual là để phục vụ cho người xem và thao tác, giờ họ phải xây thêm một “cây cầu” MCP (Giao thức để A.I. ghé qua làm việc), xem cái có thể xem, đọc cái có thể đọc và thao tác những thứ được cho phép.
Nhiều kỹ năng và tư duy mới sẽ xuất hiện, vai trò của con người trong bức tranh này sẽ vẫn quan trọng nhưng các quy chuẩn, quy tắc sẽ nhiều khả năng là biến động mạnh. Việc học & phát triển bản thân ở giai đoạn này có cái lợi thế là bạn nạp một lần luôn cái luồng tư duy mới để chuẩn bị cho giai đoạn mọi thứ ổn định hơn, nhưng cái bất lợi là thực sự nó rất hỗn loạn, các usecase thật sự tốt nhất cũng vẫn đang nằm trong mơ hồ vì có quá nhiều tiềm năng để phát triển. Ngắn gọn là “bắt từ bây giờ là rất tốt, nhưng phải làm gì cho đúng nhất thì chưa ai biết“.
Những kỹ năng mà designer cần có?
Kỹ năng cũ của ngành UI/UX Product Design rất nhiều, là một người mới bạn có thể mất cả năm để nắm hết thông tin căn bản và hàng chục giờ làm việc chuyên sâu để đào sâu hơn vào chuyên môn. Đó là một sự đầu tư tương đối lớn, ấy vậy mà theo thông tin trên, có thể thấy là đang có rất nhiều chuyển biết, kỹ năng mới sinh ra và những thứ hiện tại có khi không còn quá cần thiết nữa. Vậy thứ gì sẽ là những thứ vẫn cần thiết, bền vững? thứ gì cần học mới, cần sinh ra thêm? Tạm chia ra nha:
Các kỹ năng giúp bạn vẫn còn làm việc trong hệ thống mà AI không thay thế được
A.I. sẽ thực thi, sẽ làm giao diện nhanh, sẽ xử lý mọi thứ bao quát với tốc độ cao. Nhưng output A.I. trả ra hiện tại vẫn chưa thể đạt được cái tiềm năng mà nó kì vọng. Vậy bạn sẽ cần xử lý cái phần “chưa thể đạt” đó. Kiểu kĩ năng này gọi là nhóm kĩ năng “gia công thành phẩm“. Tất nhiên tương lai A.I. làm tốt hơn, nhanh hơn, thì phạm vi của vùng này trở nên hẹp dần nhưng tối thiểu thì trong ngắn hạn những chuyên môn cũ vẫn sẽ còn đất.
Lấy ví dụ: UI của A.I. Gen khá nhanh, cấu trúc chuẩn nhưng nó mang tính demo và thiếu ngữ cảnh khá nhiều, bạn có thể xem thành phẩm này như một khung sườn và refine nó lại để ra sản phẩm cuối.
Thứ đến có thể kể đến các loại kĩ năng đậm tính con người hơn, ví dụ nhận định trong research, cảm nhận các sai lệch của kết quả với các biến số nằm ngoài logic, từ đó là đến các việc đưa ra lựa chọn & quyết định, chịu trách nhiệm với sản phẩm. Nhóm kĩ năng này cũng đòi hỏi sự thuần thục về chuyên môn, kinh nghiệm, và những kiến thức đó cũng không tự nhiên hô biến mà ra, nó vẫn đến từ những lý thuyết và hệ thống cũ, phát triển lên thêm.
Lấy ví dụ: Phỏng vấn người dùng và nhận ra sự bất nhất trong cử chỉ và lời nói của họ, lựa chọn một phương án trình bày trong các cái mà A.I. trả ra sao cho phù hợp với những gì mà user cần – dựa trên cảm nhận của mình sau nhiều năm thiết kế giải pháp.
Tìm hiểu ngay mức lương mới nhất của UI/UX designer: Báo Cáo Mức Lương UI/UX & Product Designer Tại VN
Kỹ năng giúp bạn làm việc với A.I. hiệu quả?
Kỹ năng này có rất nhiều điểm tương đồng với việc trở thành nhà quản lý chuyên môn. Hơi mắc cười nhưng khi bạn là fresher, bạn đã bị buộc phải chuẩn bị cho việc này, nhưng biết sao được, đây là một kiểu tiêu chuẩn mới.
Chúng ta xem A.I. như một user mới, đã được đề cập ở trên, vậy giờ nếu A.I. là đồng nghiệp của bạn thì bạn phải làm sao để làm việc với nó hiệu quả? Hiểu ngôn ngữ của nó, hiểu là phải cho nó những gì để nó làm ra thứ tốt nhất, tạo điều kiện cho nó tư duy. Phải biết cách để tiếp nhận kết quả của nó, đặt yêu cầu thế nào, xây dựng quy trình cho nó làm việc và phối hợp với mình ra sao. Điểm mạnh điểm yếu của nó ở đâu, kỳ vọng gì và giới hạn gì. Nhóm kỹ năng này là một dạng teamwork skill, communication skill chỉ là giờ chúng ta thay đổi khách thể, không còn là anh dev phòng bên hay chị B.A. cùng team nữa, mà là A.I. và các Agent.
Nâng cấp thêm xíu là việc lựa chọn làm việc với A.I. nào trong tác vụ nào. Không chỉ xem A.I. là đồng nghiệp nữa mà là 1 freelancer hoặc supplier. Tôi chọn bạn vì bạn phù hợp với tác vụ này, vì bạn có mức phí rất ok, bạn sẽ tiết kiệm giúp tôi nhiều thời gian với chất lượng rất ổn theo yêu cầu sản phẩm. Hay tôi tự làm? Đó là một kiểu tư duy của người phân bổ nguồn lực nhân sự, outsourcing.
Lấy ví dụ: Mình nghĩ sẽ rất ổn nếu dùng Stitch Gen ra UI Demo làm wireframe sau đó tự ngồi chỉnh thủ công lại để có một M.V.P. ổn, nhanh. Chứ nếu chỉ có cái UI này rồi đẩy thằng qua code thì chắc chắn sẽ gặp rắc rối về lâu dài. Tương tự thì nếu dùng Claude Code connect vào Figma và nhờ nó dọn dẹp hệ thống Variable, sẽ rất tuyệt với và khoa học, nhưng nếu kêu nó tạo giao diện luôn thì lại rất tốn kém token cho mình.
Quá trình mở rộng checklist kỹ năng
Dấu hiệu “Fresher phải có tư duy quản lý” như trên cũng đang xuất hiện nhiều trường hợp cùng hình mẫu, ví dụ như “B.A. phải biết Figma”, Dev phải biết design hay “Designer cũng phải biết render prototype thành Front-end”. Các lĩnh vực trước đây có một phạm vi hoạt động độc lập thì giờ bị buộc phải mở rộng bộ kỹ năng ra các vai trò lân cận – khi bạn có một tiềm năng về công nghệ, bạn buộc phải tận dụng tiềm năng đó. Phần là để trở thành “con hổ mọc thêm cánh” để có thể sinh tồn trong công việc của mình, phần là vì đó là yêu cầu của môi trường (nhân sự bị cắt giảm, kiêm nhiệm, hoặc lãnh đạo kì vọng vào công cụ…)
Chỉ là trong quá trình đó, kiến thức bạn cần nắm dàn trải khá nhiều, điểm mù của chuyên môn phụ cũng sẽ không thể khỏa lấp ngay. Với người mới, nguồn lực của bạn sẽ cần dàn trải nhiều hơn nữa. Với góc nhìn của một chuyên gia đang ở thời điểm bây giờ, việc nắm chắc mọi kĩ năng như vậy là bất khả thi với năng lực chịu tải của fresher, nhưng có thể vài năm nữa mọi chuyện sẽ khác. Là một người thiết kế giáo trình học tập, mình nghĩ đó là trách nhiệm của những người như mình – cân bằng giữa những gì một người học cần nắm và khối lượng kiến thức có thể tiếp thu của họ.
Sự xóa bỏ các lớp trung gian diễn ra cùng lúc & chức danh mới sinh ra từ những giao thoa
Đã có nhiều trường hợp cho thấy các tổ chức cắt giảm nhân sự và kì vọng vào sự mở rộng kĩ năng của nhóm nghiệp vụ kế bên. Tức là thay vì A làm việc a – B làm việc b – C làm việc của c, theo thứ tự ABC, thì giờ chức danh A và C phải làm cả a+b+c. Tại sao? vì… well, A.I. mà, có A.I. thì làm được hết.
Khoan bàn đến đúng sai khi cứ vin vào A.I. rồi cắt giảm hết và bắt người ở lại kiêm nhiệm, xu hướng này được nhìn thấy ở nhiều thời kỳ. Như cái cách mà chúng ta phải vẽ giao diện trên photoshop, demo trên Invision, cắt HTML và bàn giao nó cho coder đưa vào Front-end code của mười năm trước, 2020, tất cả có thể được làm trên Figma. còn 2026 thì mọi người đang nén quy trình lại thêm nữa, với nhân tố A.I..
Một thảo luận rất sôi nổi trên một trường hợp lãnh đạo định hướng xóa bỏ design và giao việc cho B.A. + AI trong group Cùng học Figma UI/UX & Product design
Nếu một vai trò nào đó đang đóng vai trò lớp trung gian, có thể tương lai nó sẽ tiêu biến đi. Những người giờ phải kiêm nhiệm sẽ có thêm một tên gọi mới vì scope of work được mở rộng ra hơn cái vai trò cũ, các chuyên gia đang gọi nó với cái tên là “Quy tụ vai trò” (role consolidation). Bạn có thể sẽ dần thấy thêm những job kiểu UI/UX Engineer, hoặc Product Design Executive, …
Phân hóa các nhóm nhân sự UI UX theo chiều sâu chuyên môn
Nhóm senior cần phát triển kỹ năng rộng ra và đa dạng hơn để multi-task. Như đã đề cập nãy giờ, chúng ta sẽ thấy những ai đã giỏi rồi, đã có một chiều sâu chuyên môn khó thay thế rồi, họ sẽ dùng A.I. để đào sâu thêm các tiềm năng mà bản thân có thể phát triển. Nhóm này cũng đang gánh một nhiệm vụ là định hình lại các vai trò và hình mẫu công việc của giai đoạn tiếp theo để có thể truyền thừa và đào tạo lớp nhân sự mới.
Nhóm junior và mid đang cần bứt phá để trở thành kiểu nhân sự tốt hơn tiêu chuẩn A.I. Hiện tại nếu những gì bạn tạo ra không vượt qua được chất lượng của một user tay ngang dùng A.I. prompt ra, bạn sẽ mất đi khá nhiều cơ hội để thử-và-sai vì doanh nghiệp có nhiều giải pháp hơn là thuê bạn. Có thể thấy, A.I. Output giờ đây trở thành một tiêu chuẩn mới của ngành.
Nhóm fresher đang khá dễ tổn thương & mơ hồ. Như đã nói ở đầu bài, khi các tiền bối của bạn đã có ít nhiều kinh nghiệm và đi một đoạn nhìn lại những gì đang diễn ra, ít ra họ cũng biết bản thân có gì và thiếu gì để bổ sung, còn các bạn sẽ phải cố gắng nhiều hơn và luôn trong tâm thái phải học hỏi, phải tìm hiểu thêm. Hành trình họ & tự học sẽ gian nan hơn xưa, khi mà chỉ cách đây 7-8 năm thôi, khi UI/UX Design vẫn là một cái gì đó rất mới, lứa thế hệ của tác giả có thể có nhiều cơ hội & thời gian hơn để bước vào ngành. Còn với các bạn trẻ, các bạn sẽ phải “lớn nhanh” hơn. Tuy nhiên, đừng lo, vì mỗi thời sẽ có những thách thức của riêng nó
Vậy nên, các fresher vẫn sẽ có người nắm bắt được cơ hội và tham gia vào ngành, họ cũng sẽ tự xoay sở, tự học hỏi và phát triển cách để sinh tồn riêng. Sau 2-3 năm họ sẽ là những casestudy của giai đoạn này, sẽ là hình mẫu để những bạn khác tiếp bước khi thị trường cởi mở trở lại.
Học gì? Học sao?
Là một trung tâm đào tạo, TELOS Academy hiểu cảm giác của việc muốn học nhưng lại không biết phải học sao là đúng khi “ngoài kia cái gì A.I. cũng làm được”.
Chắc chắn rồi, bạn nên học A.I., nhưng hãy học sau khi đã nắm tốt các yếu tố căn bản của chuyên môn. Hãy lưu bài viết về việc học A.I. sao cho đúng, để đọc sau khi đã hoàn thành bài này.
Những thứ cần phải học vẫn sẽ luôn là các nguyên tắc chuyên môn. Những principal và những nguyên lý trước giờ vẫn sẽ ở đó, nhưng giờ nó sẽ cần bạn sâu và bao quát hơn. Vì bạn sắp phải trở thành người quản lý, chịu trách nhiệm và đưa ra quyết định cho một chuỗi quy trình mà A.I. sẽ phụ việc và hỗ trợ bạn.
Bạn vẫn sẽ học dùng công cụ và thực hành các bài tập có cả tính tư duy độc lập (design thinking, research và deliver giải pháp…) và thực hành thủ công (như tự tay làm giao diện, xây dựng autolayout, gắn prototype…). Không phải vì nó là thứ bạn không thể giao cho A.I., mà vì, cũng như cách trẻ em học toán khi máy tính xuất hiện, đó là học để hình thành tư duy và chuẩn bị cho việc sử dụng máy tính khi cần.
Bạn cũng cần biết bức tranh tổng thể các vai trò của ngành hiện thời, và hãy chuẩn bị cho việc dịch chuyển khi cần thiết, chức danh hay một vai trò giờ đây giống nhưng một con pokemon level thấp để bạn bắt đầu, nhưng rồi bạn sẽ phải tiến hóa theo sự biến động của thời cuộc. UI/UX Design hay gì đi nữa, không quan trọng bằng việc bạn đang đóng góp gì cho tổng thể tổ chức.
Lộ trình học gợi ý? Đăng ký nhận tư vấn ở đây nha
Kết luận gì?
Trong một thời đại VUCA như thế này, nhận định gì cũng đều không chắc chắn cả. Câu hỏi phỏng vấn “bạn thấy bạn ở đâu sau 5 năm nữa” từ một thứ cần nghiêm túc cân nhắc trả lời giờ đã thành cái meme ngớ ngẩn. Thôi thì hy vọng những quan sát trên đã cho bạn thấy một bức tranh đang chuyển động của thị trường và những vai trò. Nó sẽ gợi ý hành trình để bước đi.
Có gì thì ới tụi mình, rồi cùng nhau ta bước đi.
