Lo lắng AI sẽ lấy mất việc của Product Manager? Cơn bão này đang quét qua mọi ngành và vai trò PM không phải ngoại lệ.
Nhưng theo tôi, đây chính là lúc để chúng ta biến nguy cơ thành cơ hội lịch sử.
Cơn sóng AI không phải là nguy cơ mà là cơ hội để Product Manager tiến hóa, bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp lại, AI giải phóng PM khỏi công việc thủ công, giúp họ tập trung vào tư duy chiến lược, thấu hiểu người dùng và sáng tạo đột phá.
Thú thật đi, có phải dạo gần đây lướt LinkedIn bạn cũng thấy những nỗi lo tương tự: “ChatGPT viết được PRD[1] rồi, PM sắp thất nghiệp?”, “AI phân tích dữ liệu còn nhanh hơn người, vậy vai trò của mình là gì?”.
Tôi hiểu cảm giác đó. Khi một công nghệ mới đủ mạnh mẽ để tự động hóa những phần việc cốt lõi, sự hoang mang là điều khó tránh khỏi.
Nhưng sau một thời gian trực tiếp ứng dụng AI vào công việc, kinh nghiệm của tôi cho thấy một góc nhìn khác hẳn.
AI không phải là kẻ thay thế, nó là một “đồng đội” quyền năng, một trợ thủ khuếch đại năng lực của chúng ta lên một tầm cao mới. Hãy hình dung nhé:
- AI có thể giúp bạn tóm tắt hàng trăm feedback của người dùng trong 5 phút.
- AI có thể phác thảo cấu trúc ban đầu của một bản PRD hay user story[2].
- AI có thể phân tích một tập dữ liệu khổng lồ để tìm ra những điểm bất thường mà mắt người dễ bỏ sót.
Nó làm tất cả những việc đó để giải phóng bạn khỏi mớ công việc lặp đi lặp lại.
Và khi được giải phóng, bạn sẽ có thời gian và năng lượng để làm những điều máy móc chưa thể làm được: sự đồng cảm sâu sắc với nỗi đau của người dùng, tư duy chiến lược để định hình tầm nhìn sản phẩm, và sự sáng tạo để kết nối những ý tưởng tưởng chừng không liên quan.
Vấn đề không nằm ở AI, mà nằm ở sự lỗi thời trong bộ kỹ năng của chính chúng ta. Vậy, ai mới là người thực sự gặp rủi ro?
Điểm mặt 3 kiểu product manager sắp “hết thời” trong kỷ nguyên AI
Bạn có đang lặp lại những lối mòn cũ trong công việc? Trong thế giới vận hành bằng AI, những thói quen này có thể khiến bạn tụt hậu nhanh chóng. Hãy cùng tôi “điểm mặt” 3 kiểu PM sắp lỗi thời để nhận diện và thay đổi.
Ba kiểu Product Manager sắp bị AI đào thải bao gồm: PM ‘Thợ Rập Khuôn’ chỉ biết sao chép, PM ‘Thầy Bói’ quyết định theo cảm tính, và PM ‘Cưỡi Ngựa Xem Hoa’ thiếu chuyên môn sâu về lĩnh vực mình đang làm.
PM ‘Thợ rập khuôn’: Chỉ biết sao chép, thiếu tư duy sáng tạo
Đây là kiểu PM có tư duy “thấy người ta ăn khoai cũng vác mai đi đào”. Họ quản lý sản phẩm bằng cách liên tục nhìn sang đối thủ và sao chép tính năng một cách máy móc.
Tôi từng biết một PM làm app thương mại điện tử cho thị trường ngách là đồ thủ công mỹ nghệ.
Thay vì nghiên cứu hành vi đặc thù của nhóm khách hàng này, anh ta chỉ chăm chăm copy mọi tính năng của Shopee, từ livestream bán hàng đến ví điện tử.
Kết quả? Sản phẩm thất bại thảm hại vì người dùng ở đây cần sự kết nối, câu chuyện đằng sau sản phẩm chứ không phải một cuộc chiến về giá.
AI có thể phân tích và đề xuất các tính năng của đối thủ trong vài giây, nếu giá trị duy nhất của bạn chỉ là sao chép, bạn chắc chắn sẽ bị thay thế.
PM ‘Thầy bói’: Quyết định theo cảm tính, phớt lờ dữ liệu
Kiểu PM này thường đưa ra quyết định dựa trên “cảm giác”, “linh tính” hay những câu nói như “Tôi nghĩ người dùng sẽ thích cái này”.
Họ phớt lờ việc phân tích dữ liệu, A/B testing[3] và các phương pháp xác thực giả định. Tôi sẽ không bao giờ quên lần một PM đã thuyết phục cả team xây dựng một tính năng mạng xã hội phức tạp cho một ứng dụng ghi chú, chỉ vì anh ta tin rằng “kết nối cộng đồng” là xu hướng.
Sau 3 tháng trời phát triển, tính năng ra mắt và… chẳng ai dùng. Mọi quyết định cảm tính đều có thể được thay thế bằng các mô hình dự đoán của AI, vốn dựa trên hàng triệu điểm dữ liệu. Nếu bạn không dựa vào data, bạn đang tự biến mình thành kẻ lỗi thời.
PM ‘Cưỡi ngựa xem hoa’: Hời hợt về lĩnh vực, thiếu chuyên môn sâu
Đây là những PM có thể làm việc ở bất kỳ đâu, nhưng lại không thực sự hiểu sâu về bất kỳ lĩnh vực nào. Họ chỉ nắm được kiến thức bề mặt.
Hãy tưởng tượng một PM làm sản phẩm HealthTech (công nghệ y tế) nhưng lại không hiểu rõ quy trình khám chữa bệnh trong bệnh viện, không phân biệt được các loại hồ sơ bệnh án.
Sản phẩm họ tạo ra có thể có giao diện đẹp, nhưng quy trình lại không thực tế, gây khó khăn cho bác sĩ và y tá.
AI có thể tổng hợp kiến thức chung rất nhanh, nhưng nó thiếu sự am hiểu sâu sắc và tinh tế về ngành (domain expertise)[4]. Chính sự hiểu biết chuyên sâu này mới là “con hào” bảo vệ vị trí của bạn.
Tái thiết năng lực cốt lõi: Lộ trình để bạn trở thành PM dẫn dắt
Thấy mình có “bóng dáng” trong 3 kiểu PM ở trên? Đừng hoảng sợ, đó là dấu hiệu bạn cần nâng cấp. Đây chính là lộ trình chi tiết giúp bạn tái thiết bộ kỹ năng và trở thành PM dẫn dắt trong kỷ nguyên AI.
Để trở thành Product Manager dẫn đầu, bạn cần tập trung vào ba năng lực cốt lõi: xây dựng chuyên môn ngành (domain expertise) thật sâu, trở thành bậc thầy về dữ liệu và AI, đồng thời rèn luyện tư duy sáng tạo để tìm ra những bài toán đáng giải.
Xây dựng ‘hào sâu’ chuyên môn (Domain Expertise)
AI là một cỗ máy đa năng, nhưng nó là một generalist (người biết nhiều thứ nhưng không sâu).
Giá trị lớn nhất của bạn nằm ở việc trở thành một specialist (chuyên gia), thay vì nhảy việc liên tục qua các ngành khác nhau, hãy chọn một lĩnh vực mà bạn thực sự đam mê (FinTech[5], EdTech, HealthTech,…) và đào thật sâu.
Ví dụ, một PM làm về FinTech thành công không chỉ hiểu về công nghệ, mà còn phải am tường các quy định của ngân hàng nhà nước, quy trình quản trị rủi ro tín dụng.
Đây là những kiến thức mà AI không thể dễ dàng thay thế, chuyên môn sâu chính là lợi thế cạnh tranh không thể sao chép của bạn.
Trở thành bậc thầy về dữ liệu và AI
Kỷ nguyên mới đòi hỏi PM phải nâng cấp kỹ năng làm việc với dữ liệu. Nó không còn dừng lại ở việc đọc biểu đồ trên Google Analytics.
Bạn phải học cách “trò chuyện” với AI, đặt ra những câu hỏi thông minh để khai thác những insight ẩn giấu.
Thay vì chỉ hỏi “Tỷ lệ người dùng rời bỏ là bao nhiêu?”, hãy hỏi AI “Hãy phân tích và chỉ ra 5 nhóm hành vi chung của những người dùng đã rời bỏ trong tháng vừa qua”.
Hãy sử dụng AI như một nhà phân tích dữ liệu cá nhân để xây dựng và kiểm chứng các giả thuyết sản phẩm. Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making)[6] giờ đây không còn là một lựa chọn, mà là yêu cầu bắt buộc.
Rèn luyện tư duy đột phá & sáng tạo
Đây chính là “vũ khí” tối thượng của con người. AI rất giỏi trong việc tối ưu một con đường đã có sẵn, nhưng nó không thể tự mình tìm ra một vùng đất mới để khám phá.
Nhiệm vụ của PM dẫn dắt là xác định “bài toán nào đáng để giải”, tìm ra những cơ hội thị trường còn bỏ ngỏ, và định hình một tầm nhìn sản phẩm truyền cảm hứng.
Hãy dành thời gian mà AI tiết kiệm cho bạn để suy nghĩ về những câu hỏi lớn:
- “Làm thế nào để tích hợp AI vào chính sản phẩm của mình để tạo ra giá trị độc đáo cho người dùng?”,
- “Vấn đề cốt lõi nào trong ngành này chưa từng được giải quyết một cách triệt để?”
. Sự sáng tạo và tầm nhìn chiến lược chính là thứ khiến bạn không thể bị thay thế.
Bộ công cụ AI ‘must-have’ cho product manager hiện đại
Lý thuyết là vậy, nhưng bắt đầu từ đâu? Hàng trăm công cụ AI ra đời mỗi ngày khiến bạn choáng ngợp. Đừng lo, tôi đã tổng hợp một bộ công cụ “must-have” thiết thực để bạn có thể áp dụng ngay vào công việc.
Bộ công cụ AI thiết yếu cho Product Manager bao gồm: ChatGPT và Perplexity AI cho nghiên cứu; Notion AI, Gamma, Whimsical AI cho việc lên ý tưởng và viết tài liệu; và Otter.ai để tối ưu hóa việc ghi chép, tóm tắt cuộc họp.
Cho nghiên cứu & phân tích
Thay vì dành hàng giờ đọc báo cáo thị trường dài cả trăm trang, hãy dùng ChatGPT hoặc Perplexity AI để tóm tắt những ý chính.
Một mẹo tôi hay dùng: copy và paste khoảng 100-200 feedback của người dùng từ App Store vào và yêu cầu:
“Hãy đóng vai một Product Manager, phân tích các feedback này và chỉ ra 5 lời phàn nàn phổ biến nhất và 3 tính năng được yêu cầu nhiều nhất”.
Bạn sẽ có ngay kết quả trong chưa đầy một phút.
Cho lên ý tưởng & viết tài liệu
Giai đoạn brainstorm và viết tài liệu giờ đây đã nhanh hơn rất nhiều. Với Notion AI, bạn có thể biến những gạch đầu dòng ý tưởng lộn xộn thành một dàn bài PRD (Product Requirements Document) hoàn chỉnh.
Với Gamma, bạn có thể tạo ra một bản slide thuyết trình ý tưởng sản phẩm chuyên nghiệp chỉ từ vài dòng mô tả.
Còn Whimsical AI có thể giúp bạn vẽ ra các sơ đồ luồng người dùng (user flow)[7] chỉ bằng cách mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên. Những công cụ này giúp bạn hiện thực hóa ý tưởng nhanh hơn bao giờ hết.
Cho tối ưu hóa quy trình
Bạn có mệt mỏi vì phải vừa họp vừa cặm cụi ghi chép không? Hãy để Otter.ai làm việc đó.
Nó có thể ghi âm, phiên âm và tóm tắt toàn bộ nội dung cuộc họp, thậm chí xác định các đầu việc (action items) cần làm.
Việc này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giải phóng tâm trí của bạn, giúp bạn tập trung hoàn toàn vào việc lắng nghe và dẫn dắt cuộc thảo luận.
Thành thạo các công cụ này không chỉ giúp tăng hiệu suất, mà nó còn trả lại cho bạn tài sản quý giá nhất: thời gian để tư duy chiến lược.
Cuối cùng, AI không phải là dấu chấm hết cho nghề Product Manager. Theo tôi, nó là một cuộc sàng lọc lớn, là chất xúc tác mạnh mẽ cho sự tiến hóa của chúng ta.
Sóng thần đã đến, bạn có hai lựa chọn: bị nhấn chìm hoặc học cách lướt trên con sóng đó.
- AI không phải kẻ thù, mà là đồng minh giúp PM loại bỏ công việc thủ công và tập trung vào giá trị cốt lõi.
- Ba kiểu PM có nguy cơ bị đào thải cao nhất là: Thợ rập khuôn, Thầy bói, và Cưỡi ngựa xem hoa.
- Để dẫn đầu, hãy mài sắc ba vũ khí: chuyên môn ngành sâu sắc, kỹ năng làm chủ dữ liệu & AI, và tư duy sáng tạo không giới hạn.
- Hãy bắt đầu ngay hôm nay bằng việc ứng dụng các công cụ AI thiết thực vào quy trình làm việc để giải phóng tiềm năng của chính mình.
Tham khảo
[1] PRD (Product Requirements Document): là tài liệu chi tiết mô tả mục đích, tính năng, chức năng và hành vi của một sản phẩm sắp được xây dựng. Tìm hiểu thêm
[2] User story: là một lời giải thích ngắn gọn, đơn giản về một tính năng được viết từ góc nhìn của người dùng cuối hoặc khách hàng. Tìm hiểu thêm
[3] A/B testing: là một phương pháp thử nghiệm so sánh hai phiên bản (A và B) của một sản phẩm để xác định phiên bản nào hoạt động hiệu quả hơn. Tìm hiểu thêm
[4] Domain expertise: là kiến thức chuyên môn sâu rộng và sự am hiểu thấu đáo về một lĩnh vực, ngành hoặc chủ đề cụ thể. Tìm hiểu thêm
[5] FinTech (Financial Technology): là thuật ngữ chỉ các công nghệ và đổi mới nhằm cạnh tranh với các phương pháp tài chính truyền thống trong việc cung cấp dịch vụ tài chính. Tìm hiểu thêm
[6] Data-driven decision making: là quá trình đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên việc phân tích và diễn giải dữ liệu, thay vì chỉ dựa vào trực giác hay kinh nghiệm cá nhân. Tìm hiểu thêm
[7] User flow: là sơ đồ trực quan mô tả các bước mà người dùng thực hiện để hoàn thành một tác vụ cụ thể trên một trang web hoặc ứng dụng. Tìm hiểu thêm
Cùng thảo luận nhé!
- Bạn đã bắt đầu sử dụng AI trong công việc quản lý sản phẩm của mình như thế nào?
- Theo bạn, kỹ năng nào là quan trọng nhất mà một Product Manager cần trau dồi trong 5 năm tới?