UI/UX Product Design và A.I. – một cái nhìn về bối cảnh
Tổng quan
Dạo một vòng các thể loại mạng xã hội vào giai đoạn 2025 hoặc đầu 2026 (lúc mình viết bài này) các bạn sẽ gặp khá nhiều bài viết về A.I. (trí tuệ nhân tạo) và 100 cách ứng dụng, 300 công cụ phái sinh, 500 cái showcase và các bài viết vừa hào hứng vừa âu lo về sự trỗi dậy, phát triển và thay thế các công việc chuyên môn của loại hình công cụ xịn xò này. Ngành UI/UX Product Design cũng không nằm ngoài guồng quay này, và rất nhiều câu chuyện về việc làm sao để “không bị thay thế bởi A.I.” hay “sắp hết việc mất rồi”.
Một người mới đang lạc lõng trong bức tranh thay đổi vũ bão của mọi thứ sẽ cảm thấy bất an vì tụt lại, sinh ra tâm lý FOMO (Fear of missing out), nên sẽ lao đầu vào tìm ngay những khoá học hoặc mua những tài liệu, tài nguyên, các automation flow của những đơn vị, cá nhân mọc lên như nấm. Nhưng cứ học 1 thì thị trường lại tiến lên 10, và bất an lại càng bất an.
Figma AI là gì? Tìm hiểu ngay trong bài viết sau: AI Trong Figma Là Gì? Cách Bật Figma AI Trong 5 Phút
…cho đến ngành UI/UX Product nói riêng
Ngành thiết kế UI/UX Product Design và A.I. cũng có bức tranh tương tự. Cứ dăm ba ngày chúng ta lại thấy một video mới về việc vibe code ra một giao diện, một tin tức về việc “ngành thiết kế đã chết, A.I. đang làm hết…” hoặc một cuộc cãi nhau giữa 2 phe người dùng A.I. và giới chuyên môn cũ. Là một người mới, nhiều thứ còn chưa biết, chưa học xong mà nay bạn đã phải thấy những công cụ ghê gớm có thể thay thế cả những người giỏi hơn mình xuất hiện, bạn không tìm được một cái neo nào giữa bao la biển, bơi về phía nào là bờ hay leo lên con tàu nào đúng. Lo lắng bm ra.
Tìm hiểu ngay về UI/UX là gì: UI UX Là Gì Và Học Xong UI/UX Design Thì Sẽ Làm Gì?
Học thế nào cho đúng? Hay rộng hơn là mình nên nạp kiến thức thế nào?
Vậy thật ra bạn nên học như thế nào? Như một con người trong thị trường lao động nói chung? Hay như một UI/UX Product Designer nói riêng? Bài viết này là một cẩm nang để bạn có thể lẩm nhẩm khi đọc một tin tức về A.I., dùng làm benchmark hoặc checklist so sánh khi bạn đang sắp sửa đăng ký một khoá học về A.I. mới hay chỉ đơn thuần là để bạn chậm lại một xíu, xem mình là ai và thứ mình đang lo lắng là gì.
Mình liệt kê các kiểu tư duy mọi người nên lưu ý trong danh sách này, và hy vọng dù là với bất kì thứ mới mẻ gì xuất hiện, bạn đều có thể dùng các cách nghĩ này để chí ít là biết mình nên làm gì tiếp theo chứ không hoảng loạn với thay đổi và phát triển. Và chúng nó lần lượt sẽ là…
1. Xem A.I. như công cụ
Lửa, Dụng cụ kim loại, Động cơ hơi nước, Điện, Internet và A.I., những thứ thay đổi cách con người làm việc, sản xuất… thay đổi cách chúng ta nhìn nhận thế giới và tiếp cận với môi trường xung quanh mình. Nhưng nếu dừng lại và thôi trầm trồ hoặc ghét bỏ nó, thì cuối cùng chúng nó vẫn chỉ là “công cụ”. Bạn có thấy con người nào bị thay thế bởi lửa, bởi điện hay bởi internet không? Không. Chỉ có những loại hình công việc cũ dần biến mất và đổi lại là sự xuất hiện của những loại việc mới với công cụ mới.
Tư duy đầu tiên đòi hỏi bạn phải tách sự nhập nhằng giữa công cụ và người dùng công cụ, nghề nghiệp ra làm hai đối tượng. Các bài viết nói về việc “A.I. sẽ thay thế bạn” đều là một cách nói hoặc quá phóng đại, hoặc quá chung chung. A.I. dù có biến hình hoặc biểu diễn một điều gì đó rất ồ quao thì nó cũng là một công cụ với một con người đứng sau sử dụng. Phải định danh rõ ràng như vậy thì chúng ta mới có thể tiến những bước tiếp theo.
Tư duy này sẽ rẽ ra thêm 2 nhánh phụ đó là:
Đừng thờ phụng A.I…
Một người sếp xuất hiện và bảo với nhân sự chuyên môn của mình là “cái này A.I. làm loáng cái là xong” hoặc một khách hàng nói với designer/hoạ sĩ rằng “cái này A.I. làm cũng được“, một bên cung cấp dịch vụ tạo ra một automation flow và mang bán với lời quảng cáo là “cái này sẽ thay thế cho cả một phòng ban của bạn” là một dấu hiệu của sự “thờ phụng A.I.” trong tâm lý.
Người ít kiến thức sẽ thờ phụng những thứ ấn tượng, kì diệu mà họ không hiểu hết. Với họ nó toàn năng, nó không sai lầm và nó sẽ giải quyết mọi chuyện trên cõi đời này như một vị thần, rất có màu sắc tâm linh và tôn giáo he. Chuyện này cũng đồng thời diễn ra ở nhóm đối tượng chuyên gia, khi họ sở hữu cho mình một công cụ quá là xịn xò, và họ tin rằng nó đủ tốt để có thể làm mọi thứ, họ “vung vẩy” nó khắp nơi và ứng dụng nó cho mọi thứ vấn đề – nói đùa là “đi toilet không ra cũng tìm AI giúp đỡ“. Người cầm cây búa nhìn mọi thứ xung quanh mình đều là cây đinh, vậy đấy.
Cách hay nhất là “giải thiêng” cho những điều kì diệu mà mình đang cầm nắm hoặc tiếp xúc, xem nó như một công cụ và hiểu về nó, biết phạm vi hoạt động của nó. Điều đó tốt cho cả mình, kỳ vọng của mình về công cụ và tốt cho cả chính công cụ khi không đặt quá nhiều trách nhiệm lên nó.
Hãy chọn những khoá học, những nguồn tài liệu nào cũng xem A.I. như công cụ và gợi ý cho bạn việc dùng A.I. trong phạm vi cụ thể, xử lý những vấn đề cụ thể và tạo ra những khác biệt so với những công cụ khác. Đừng sa đà vào những nơi tạo ra cảm giác “nếu sở hữu thứ này trong tay bạn sẽ hoá thành siêu nhân và đập tan mọi chướng ngại”
…nhưng cũng đừng xem thường nó
Đây là tư tưởng từ chối hoặc chỉ tập trung vào những khía cạnh mà A.I. không làm được. Tư tưởng này yếu thế hơn, vì nó không đông đảo như tư tưởng trên, không có nhiều bằng chứng để bám vào và dễ dàng bị bẻ gãy vì tiếng nói nhỏ bé hơn. Mình đã từng gặp cách tiếp cận theo kiểu “từ chối công cụ mới” này vài lần ở quá khứ (khoảng 2018~20) trong quá trình thị trường Prorduct/Web Design chuyển dịch từ việc sử dụng các công cụ Photoshop, Illustrator sang Figma.
Những câu nói kiểu “A.I. làm sao có thể làm được những sản phẩm đẹp hoặc chi tiết như người làm” hoặc “giao diện gen ra rồi lỗi không, nhờ người khác sửa còn nặng nề hơn“, hoặc “dự án lớn như vầy mà dùng A.I. kiểu bạn đang show thì chếc chắc, toàn chém gió” sẽ ít gặp trong lĩnh vực UI/UX product nhưng vẫn có, nó đến từ nhóm chuyên giả đã từng dùng thử A.I. nhưng nó có thể không đạt kì vọng hoặc phát sinh thêm những vấn đề phụ. Tâm lý này bản chất là do việc đòi hỏi A.I. làm những thứ mà thật ra nó không nên làm hoặc đặt một kì vọng quá lớn cho công cụ này ở một thời điểm, bị thất vọng, sau đó từ chối luôn việc sử dụng nó ở những điểm mà nó có thể làm tốt.
Hãy tránh những luồng tư tưởng cho rằng không có A.I. cũng tốt mà, trước giờ vẫn ổn thay đổi hay bổ sung thêm làm gì để phát sinh thêm vấn đề mới. Dù luồng tư tưởng này yếu thế nhưng vẫn tồn tại, và nếu không phải là A.I. thì một công cụ khác bạn cũng sẽ gặp phải sự chống đối tương tự.
Công cụ nên là công cụ, không bị thổi phồng nhưng cũng đừng nên xem thường, vậy nên bạn hãy…
2. Hãy học nguyên lý, đừng chỉ học cách dùng sử dụng
Đây là điều mà rất nhiều người bỏ qua, vì tâm lý thích tận hưởng thành quả nhưng không quan tâm đến quá trình tích luỹ nội tại, kiến thức và phát triển cái gốc – chính là người sử dụng công cụ. Họ cứ tìm mọi cách để có 1 bộ template prompt ra phát là xong 1 UI Kit, hoặc cố gắng master một cái tool hỗ trợ rất tốt một phần của quá trình làm việc, nhưng lại không hiểu được cả quá trình đang diễn ra phía sau và vẫn cứ loay hoay. Ôm cho mình một thanh kiếm báu, nhưng cách ra chiêu thì lỏ nên mãi vẫn ko hiểu tại sao mình cứ là một chiến binh lẹt đẹt.
Những người tận dụng A.I. thành công và tạo ra những quy trình giá trị, có thể họ là dân chuyên môn thành thạo trước đó, những gì họ đăng tải hoặc showcase đôi khi chỉ là phần ngọn, còn cái gốc thì bạn lại không được nhìn thấy. Vì vậy mô phỏng thành công bằng cách tập trung vào cách dùng (how) hoặc dùng cái gì (what) chứ không chịu hiểu nguyên lý phía sau (why) thì nó chỉ khiến bạn chạy theo một cái bóng.
Khi học, hãy đặt câu hỏi về nguyên lý phía sau. Nó giúp bạn hiểu tường tận và phát triển cách dùng công cụ của bản thân, biết xài cái gì ở đâu, thậm chí là sẽ khiến bạn hiểu thêm về những chuyên môn mà trước giờ vì giới hạn của công nghệ mà bạn chưa được tham gia. Khi đó “thay thế” là một từ dành cho công cụ chứ không phải cho người dùng.
Vậy, Bạn nên biết những nguyên lý gì?
Nguyên lý chuyên môn
Các nguyên tắc và lý thuyết về một chuyên môn sẽ là một thứ vẫn ở yên đó. UI/UX cũng không ngoại lệ, vì nó phục vụ cho những đối tượng cụ thể và dù công cụ là thao tác của con người hay A.I. thì nó vẫn sẽ dựa trên những điều này để làm tiêu chuẩn.
Khi những người thờ phụng A.I. đông đảo quá, họ sẽ oang oang về việc “không cần biết gì cả vẫn có thể trở thành chuyên gia với A.I.”, Mình đã từng nhìn thấy những người xài được vài tool Video Gen AI, tiền sub tầm $49/tháng nhận định là Hollywood sắp tàn =))). Hoặc là vài người có tuổi nghề cũng kêu la “cái này A.I. làm phút mốt…”. Chẹp, nếu bạn là khách hàng, và có một người như vậy cung cấp dịch vụ cho mình, bạn có thể tìm được một chuyên gia với chuyên môn và kĩ năng A.I. hỗ trợ tốt hơn nhiều lần.
Học sinh lớp 5 vẫn sẽ học toán với giấy nháp và bút, dù có máy tính casio, máy vi tính, A.I. hay những thứ gì khác nữa sẽ xuất hiện. Không phải vì nền giáo dục có vấn đề, mà vì thứ nó đang cung cấp là nguyên lý của việc tính toán và điều này sẽ tốt cho tư duy hơn là bấm nút và có kết quả mà không hiểu nguyên lý phía sau. Quá trình học chuyên môn có thể sẽ không thú vị hay kích thích bằng việc bấm nút phát thấy kết quả ngay như những quảng cáo, nhưng nó cần thiết cho việc trở thành một người làm nghề có giá trị.
Khi thiết kế lộ trình đào tạo UI/UX, những bước đầu tiên không phải là một dự án với AI có thể làm được hết, mà TELOS Academy sẽ xây dựng một giáo trình với nguyên lý chuyên môn. Sau đó khi đã nắm vững rồi, các bạn sẽ được yêu cầu dùng AI để thử làm ra sản phẩm.
Nguyên lý của A.I.
Bạn dùng một công cụ, cũng nên hiểu nó hoạt động như thế nào. Nguyên lý hoạt động không phải chỉ đơn thuần là làm theo các bước 1-2-3 thì chúng ta sẽ có sản phẩm như mong muốn, mà nó còn là cách công cụ đó vận hành về bản chất. Hiểu được công cụ đó đang làm gì, bạn sẽ hình dung được những thứ từa tựa như vậy sẽ trông ra sao, những biến chuyển mới này có được là do điều gì và sắp tới chúng ta sẽ được thấy những phát triển gì nữa. Bạn cũng đồng thời biết phải dùng công cụ đó ra sao để phù hợp với cơ chế của nó, để tối ưu cho chính quy trình làm việc của mình.
Và bạn cũng sẽ không còn nhìn vào một thao tác của ai đó trên mạng, thấy sản phẩm xuất hiện và ngạc nhiên như thể đó là một màn ảo thuật, vì bạn hiểu nó ko phải là phép màu. Điều này giúp bạn không cảm thấy ngộp vì một loạt những update của các công cụ mới ở khắp nơi, vì về bản chất có thể chỉ có một vài cơ chế cụ thể.
Hãy học & hãy hỏi về nguyên lí của thứ đang được tạo ra, kết hợp nó với chuyên môn của bạn để tạo ra một hệ thống trơn tru, tự nhiên để phát triển. Chứ đừng phó mặc cho những khoá học hay công cụ theo kiểu “ăn sẵn”, nó hấp dẫn nhưng thật ra không giúp bạn tạo ra giá trị gì nhiều ngoài việc là một người ra lệnh cho A.I. làm, đây không phải bản chất của mối quan hệ UI/UX Product Design và A.I lành mạnh.
Đăng ký học thử một lộ trình “sắp có sự xuất hiện của khoá A.I.” dành cho Product Designer không?
Nguyên lý của môi trường
Cái này thì lại là nhóm tư duy mà mà nhiều người đã nắm trọn vẹn 2 cái trên lại bỏ sót, và đôi khi nó là cái gây ra sự khó chịu vì “rõ ràng tui cũng giỏi chuyên môn, tui cũng biết xài A.I. tại sao tui không thể làm tốt, không có khách hàng, không được tuyển dụng, thậm chí bị layoff?“.
Vấn đề nằm ở bức tranh rộng lớn hơn, tức là nhìn và phạm vi xung quanh của chuyên môn mà bạn có, và những sản phẩm A.I. mà bạn dùng có đang thật sự giải quyết được điều gì, hay người ta có đang cần nó không. Những hiểu biết về thị trường, về mong muốn của người khác, khách hàng (cái này nếu bạn đã từng đọc qua 3 nhóm tư duy của product designer, nó sẽ là nhóm về kinh doanh/người dùng). Làm tốt được việc mình giỏi, lắp đặt A.I. vào để đỡ việc và đồng thời cũng nên tìm xem nó sẽ hiệu quả nhất khi nằm ở đâu nữa. Hoặc đôi khi là sự giỏi giang của bạn không quan trọng bằng câu chuyện cắt giảm ngân sách, đây là một hoàn cảnh đáng buồn, nhưng giải pháp không nằm ở việc “trở nên đủ tốt”, mà có thể câu trả lời đang ở một nơi khác hơn.
Quay lại ví dụ về những khách hàng tìm gặp những “chuyên gia” không có chuyên môn và vẫn rất hài lòng về họ, có thể đó là những gì khách hàng cần, dù bạn có làm tốt hơn rất nhiều thì cũng không thay đổi được cách nghĩ của họ. Hãy tìm đến nơi khác hoặc chọn một phương án khác phù hợp với họ hơn.
3. Hãy biết dùng A.I. đúng chỗ
Đã nhìn nhận được A.I. là một công cụ, đã có được những kiến thức về nguyên lý hoạt động của nó và những thứ liên quan như chuyên môn và xung quanh thì bạn cũng sẽ dễ dàng biết nó nên nằm đâu trong quy trình. Không còn là một niềm tin rằng A.I. làm hết tất cả hoặc những kì vọng lung tung về nhiệm vụ của A.I. nữa. Người cầm cây búa đã biết đâu là cây đinh, chỗ nào thì nên dùng cây kéo.
Sẽ không có một câu trả lời trọn vẹn hoặc chắc chắn rằng công việc nào thì bạn có thể giao cho A.I. có thể làm được, công việc nào chỉ con người mới đảm nhiệm được vì nó sẽ tuỳ vào thời kì hoặc mức độ phát triển và cá yếu tố liên quan xung quanh. Học dùng A.I. cũng đồng thời là học rằng khi nào thì không nên dùng A.I., và bên cạnh đó chúng ta cũng có thể hình dung rằng không phải lúc nào cũng chỉ có một giải pháp cho tất cả.
Khi nào thì nên dùng A.I.
Những công việc có quy luật, những tác vụ đơn giản nhưng buộc phải lặp lại, những loại hình công việc đòi hỏi tổng hợp dữ liệu hoặc tìm kiếm các nguồn tài liệu trong những kho dữ liệu lớn (nội bộ hoặc trên internet). Bạn cũng có thể sẽ được học cách chia nhỏ quy trình ra và nhờ A.I. tham gia vào từng đầu việc, bạn kiểm tra và phối hợp. Hoặc bạn có thể nhờ A.I. kiểm tra lại những gì bạn đang làm, dò lỗi và gợi ý sửa chữa.
Ví dụ bạn có thể nhờ A.I. tách nền, viết nội dung mô phỏng trên giao diện, dịch thuật văn bản ra nhiều ngôn ngữ – đây là nhóm việc đơn giản nhưng tốn công, lặp lại và có quy tắc. Bạn có thể dựa trên một data research lớn yêu cầu AI tổng hợp lại và tạo ra chân dung người dùng điển hình (user persona) của hệ thống – đây là nhóm các việc liên quan đến dữ liệu & tổng hợp thông tin. Dùng A.I. thực hiện việc tracking những điểm chạm của user và nhận định về cách thức cải thiện giao diện hiện tại để tạo ra hiệu quả tối ưu cho flow đang có.
Ở mức độ sáng tạo hơn, bạn có thể tạo lập một bộ quy tắc lớn cho hệ thống (một design system chặt chẽ) sau đó mô tả một cụm chức năng bằng prompt hoặc wireframe thô sơ và yêu cầu nó generate ra một giao diện cho chức năng đó, như video dưới đây.
Như đã nói việc dùng A.I. khi nào thì hiệu quả đôi khi cũng không phải là một thứ có thể nhận định tuyệt đối. Trong một số trường hợp, nếu dữ liệu đầu vào không đủ, không rõ ràng, đầu ra có quá nhiều biến số hoặc công nghệ của A.I. chưa đạt tới mức chất lượng mong muốn của dự án/ khách hàng thì không nên phụ thuộc vào A.I. và việc này cần chuyên môn của người dùng để đánh giá được.
Khi nào thì không nên…
Tất nhiên cũng như trên, chúng ta không có một câu trả lời cụ thể vì có thể ngày hôm nay. bạn khẳng định rằng task đó A.I. không làm được (thiết kế ra một giao diện tốt chỉ dựa trên prompt cơ bản chẳng hạn), nhưng ngày hôm sau khi công nghệ phát triển đủ tốt, data đủ nhiều và kĩ càng thì A.I. lại làm ổn.
Chính xác hơn, chúng ta cần chọn ra các trường hợp và đánh giá và đưa ra kết luận là trong điều kiện đó, ngữ cảnh đó dùng A.I. thì có ổn không. Một vài dấu hiệu và trường hợp mà mình nghĩ các bạn cần phải cân nhắc không nên phó thác A.I. làm:
- Công việc mà bạn cảm thấy bản thân mình không đủ chuyên môn để đánh giá chất lượng của thành quả (dù nó được làm bằng A.I. hay con người) – Khi nhận thành quả, bạn không chắc rằng thứ mình đang nhận là một sản phẩm đạt chuẩn hay chỉ là một bản remix của các thông tin vụn vặt (điều rất hay xảy ra với các model A.I.)
- Công việc có tính nhận định, đưa ra quyết định – thể hiện quan điểm kiểu con người – loại hình công việc này thường cần dựa trên phân tích và tổng hợp dữ liệu (A.I. làm được), nhưng nó sẽ cần cái sense của một chuyên gia để đi đến việc tạo ra output
- Công việc tạo ra những giải pháp cao hơn những cái sẵn có, như kiểu tạo ra một flow đặc biệt để cạnh tranh hơn những thứ quen thuộc trên thị trường – A.I. sẽ tạo ra giải pháp trên nguyên tắc tổng hợp những cái đang có, nếu bạn muốn cái thiết kế của mình nó cao hơn mức trung bình của thị trường (chứ chưa nó đến khác biệt hẳn) thì tốt nhất là tự mình nghĩ ra và chỉ nên dùng A.I. gia công, hỗ trợ phụ việc.
Lại một lần nữa, đừng cố học và nhét mọi thứ vào để xoa dịu cảm giác FOMO hay sợ mất phần, cạnh tranh. Hãy nắm chắc nguyên lý chuyên môn, nguyên lý của chính A.I. để biết khi nào cần và khi nào không. Khi làn sóng “hype” một thứ gì đó đi qua, người ta sẽ không sốt sắng đòi hỏi “cái này phải làm bằng A.I.” mọi lúc mọi nơi nữa. Bản thân những chuyên gia hoặc người sẽ trở thành chuyên gia cần có cái nhìn tỉnh táo đó ngay từ đầu.
Hãy tìm nguồn học nào cho chúng ta thấy được giá trị của cả trường hợp “dùng” và “không dùng”, đừng bị cảm giác luôn luôn cần thiết phải dùng một công cụ trong mọi trường hợp.
4. Phải biết mình là ai, đừng để A.I. là mình
Bạn gặp phải những trường hợp tức anh ách khi khách hàng hoặc sếp nói theo kiểu “cái này A.I. làm xong hết”, thì hãy hiểu là họ thật sự đang không biết gì về chân dung người làm chuyên môn trong một lĩnh vực. Họ tin rằng một người bình thường chưa qua đào tạo, với một vài dòng prompt sẽ có thể vượt qua được một nhân sự có kỹ năng.
Trường hợp tệ nhất, khi họ nói đúng rằng A.I. làm được thì nghĩa là cái tác vụ đó cũng không phải là một chuyên môn gì quá sâu, hoặc nhu cầu của khách hàng/sếp thật sự thấp hơn cái mà một chuyên gia hiện đang cung cấp. Quá trình layoff vì vậy diễn ra, không phải vì A.I. thay thế được con người mà vì có những phạm vi công việc thật ra không thật sự phức tạp đến mức như hiện nay, và những nhân sự ở khu vực đó nên đi làm chuyện khác.
Trong bức tranh hẹp của vai trò là designer, đừng gắn mình với photoshop, figma, hay A.I., nhiều trăm năm trước những nhà thiết kế có thể làm ra những phát minh tuyệt vời cùng giấy và bút. Công cụ tốt giúp ta tư duy nhanh và phát triển cái chất vốn có, chứ không phải xoá nhoà danh tính của mình. Vậy nên bạn phải biết vai trò của bạn trong bức tranh khi A.I. đang xuất hiện và trông như một nhân vật nổi bật, chiếm hào quang của những nhân sự đang làm việc.
Nên định vị mình là ai? làm gì?
Hãy định vị mình như thế này:
- Bạn là chuyên gia sử dụng A.I., hay trong trường hợp cụ thể này, bạn là một UI/UX Product Designer biết dùng A.I.,
- Bạn biết cái gì A.I. làm được và không, bạn biết dùng A.I. vào đâu thì ok,
- Bạn là người điều phối A.I. và tạo giá trị tối đa thông qua việc đó
- Giá trị của bạn trong bức tranh tổng thể khi A.I. tham gia sẽ tăng lên, chứ không bị nhoà đi
- Có bạn thì A.I. sẽ được dùng đúng, có A.I. bạn sẽ trở nên giỏi hơn.
Để làm được vậy thì bạn nên:
- Giỏi chuyên môn
- Đánh giá được kết quả của A.I. và năng lực của nó trong hỗ trợ công việc của bạn
- Có hiểu biết về tổng thể các công cụ A.I. và tất nhiên là nguyên lý phía sau
- Nhạy bén với các thay đổi của môi trường, tránh va phải nhóm việc dễ bị ảnh hưởng
Học để trở thành một chuyên gia song hành với học A.I. để đẩy nhanh tốc độ phát triển. Và còn phải quan sát sự dịch chuyển các giá trị của thị trường nữa
5. Sau A.I. sẽ là gì nữa?
Kể từ ngày chúng ta thấy những sản phẩm đầu tiên được tạo ra bằng A.I. đến giờ chắc cũng chưa bao nhiêu năm, nhưng mọi thứ đã phát triển với tốc độ nhanh chưa từng thấy. Nên cũng đừng quá ngạc nhiên nếu chỉ vài năm tới người ta lại loá mắt vì một công nghệ của thế hệ tiếp theo. Công cụ sinh ra là điều đáng mừng vì công nghệ đã đủ tốt để chúng ta có thêm thứ nâng cao năng suất, làm việc nhẹ nhàng hơn và phá được những giới hạn mà mình đang vướng phải.
Tuy vậy, nó sẽ là một điều đáng lo nếu cứ tự đính danh tính bản thân mình dính vào một công cụ. Những chuyên gia A.I. cấp tiến của ngày hôm nay có thể lại trở thành kẻ bảo thủ của làn sóng công cụ kế tiếp.
Chạy theo mọi đáp án…
thế nên đây là điều nên cân nhắc: bỏ nhiều nguồn lực, cốt để nắm tất cả mọi thông tin, mọi kĩ năng sử dụng các công cụ đang có để rồi thứ công cụ mới xuất hiện và cào bằng các giá trị mình đã cố công đầu tư, thì liệu có đáng không?
…hay sẵn sàng cho mọi câu hỏi
Cách hay hơn, đó là chuẩn bị cho chủ thể, tức là bản thân mình, một hệ thống các kiến thức và tư duy cốt lõi, để công cụ nào xuất hiện mình cũng có thể tháo ra lắp vào dễ dàng. Là photoshop hay là cây bút chì & tờ giấy, là Figma hay một cái tool A.I., là một framework làm việc hay một tư duy để tiếp cận vấn đề và tìm giải pháp… cuối cùng mục đích của lĩnh vực này vẫn sẽ là thiết kế các sản phẩm giúp ích cho con người.
Hãy học theo kiểu như vậy.
Kết luận
“Học gì để không bị thay thế trong thời đại A.I.” là cụm từ hay được mang ra mổ xẻ và sử dụng để thu hút chú ý của các bạn học viên. Tuy nhiên câu hỏi cần đặt ra cho đúng là cách học, tiếp cận thế nào để có thể vững vàng.
Hy vọng 5 chỉ dấu của bài viết này có thể gợi ý cho các bạn cách thức để có thể lọc lựa kiến thức và trang bị, rèn luyện cho bản thân đủ ổn định để không bị hoà tan vào công cụ A.I. hay bất cứ công cụ nào, hiểu được bản chất và nguyên của cả chuyên môn, của A.I. và của môi trường xung quanh, từ đó luôn phân định được vị thế của chủ thể bạn – một UI/UX Product Designer với vị thế của A.I. tools – những công cụ để hỗ trợ công việc & tăng năng suất.
Tìm hiểu ngay nhập môn khóa học UI/UX design
Rồi, nếu đã ok rồi thì đăng ký học thôi, tại tụi mình dạy theo kiểu đó đó.
