Bản tin cộng đồng ngày 28/08/2026
Thứ sáu, 28/08/2026
Hôm qua group mình có một ngày 'khốc liệt' theo đúng nghĩa đen — chuyện một bạn junior đi phỏng vấn mà làm cả 6-7 slide research về sản phẩm và pain point của chính công ty tuyển dụng. Nghe xong mình hơi chột dạ, tự hỏi hồi mình đi phỏng vấn đã bao giờ đầu tư kiểu đó chưa.
📌 Bản tin cộng đồng IT BA — 28/08/2026
1️⃣ Chuyện phỏng vấn 'all in' — bạn trẻ bây giờ try hard tới mức nào, và vì sao nó khiến người phỏng vấn nghĩ bạn thực sự muốn cống hiến.
2️⃣ Bộ kỹ năng AI cho BA — từ agent kit, spec-kit tới mấy cuốn sách data analytics dân product nên đọc.
3️⃣ Nghề BA đang phân hóa — người thì thuần nghiệp vụ, người lấn sân technical; đâu là lối đi bền?
Mọi người đã bao giờ làm điều gì 'quá đà' để gây ấn tượng khi phỏng vấn chưa? Kể mình nghe với! #ai4ba #itba #bahub #career

1.Phỏng vấn kiểu 'all in' — bài học từ một bạn junior
Hôm qua group mình kể về một bạn junior đi phỏng vấn mà làm hẳn 6-7 slide research về sản phẩm, pain point của chính công ty tuyển dụng. Nghe xong mình hơi chột dạ — hồi xưa mình đi phỏng vấn chỉ lên group xin review thôi :)))
👉 Bạn đó pass, và người phỏng vấn đánh giá cao vì thấy bạn 'all in' vào công ty, chứ không phải rải CV kiểu xem ai nhận thì vào.
👉 Có một chị trong group kể lần đầu chuyển ngành sang BA, chẳng có gì trong CV nên cũng làm slide nghiên cứu sản phẩm công ty + đối thủ + phần mềm đang dùng. Kết quả: pass.
👉 Mấu chốt không phải là bạn giỏi sẵn, mà là bạn chịu bỏ thời gian tìm hiểu, mày mò, bắt trend — cái đó nói lên tiềm năng.
👉 Nhưng cũng có người nhận xét: cách này hợp với công ty product, còn outsourcing thì 'thôi, chợ người'.
Riêng mình nghĩ, research công ty trước khi phỏng vấn là điều tối thiểu nên làm. Nhưng research tới mức làm slide thì không phải ai cũng đủ kiên nhẫn. Các bạn thấy sao?

2.Bộ kỹ năng AI cho BA — agent kit, sách nên đọc
Chuyện hôm qua xoay quanh mấy bộ kỹ năng AI mà dân BA đang xài. Có người hỏi: 'Agent kit có overkill cho BA không?' — câu trả lời là tùy hướng đi.
👉 Nếu làm product, học theo hướng spec-driven: spec-kit, superpowers, ba-kit. Còn technical BA thì nhiều kit khác, đa số xoay quanh việc viết spec rồi đưa AI code.
👉 Một anh trong group chia sẻ cuốn 'Spec-Driven AI Engineering' — bản PDF được chia sẻ trong group. Anh ấy nói cuốn này build nền vững, đọc xong có thể tiệm cận middle nếu đào sâu thêm.
👉 Nhưng cũng có ý kiến: cuốn đó thiên về code, BA chỉ cần đọc phần document (khoảng 80 trang trong tổng số ~180 trang). Muốn lấn sân code thì đọc thêm phần còn lại.
👉 Về data analytics, có người recommend 'Lean Analytics' và 'Product Analytics' — cuốn sau hợp với ai làm product. Làm ERP thì thêm 'What makes a good metric?'.
👉 Một anh còn kể đang cho AI 'cày sâu' cuốn sách và tích hợp vào hệ thống cá nhân — kiểu bộ não thứ hai.
Mình thấy, thời buổi này BA không thể chỉ biết nghiệp vụ. Nhưng cũng đừng ôm đồm học hết — chọn hướng đi rồi học cho sâu. Các bạn đang dùng kit nào thấy hiệu quả?

3.BA thuần nghiệp vụ hay technical — ngã rẽ nghề nghiệp
Hôm qua có một bạn nữ trong group tâm sự: bên công ty product, BA chỉ lo nghiệp vụ, viết giải pháp, còn UI/UX thì bên PD lo, API, database, ERD thì BA không được đụng vào. Bạn ấy đang muốn chuyển.
👉 Nghe vậy, có người bảo: 'Sướng thế muốn gì nữa?' Nhưng bạn ấy thấy mình bị thuần về nghiệp vụ quá, sợ không phát triển.
👉 Một anh khác khuyên: cứ tự học API, database bằng cách tải SQL Server về, tự tạo bảng, dùng Postman với mấy API cơ bản không cần token.
👉 Có người kể dính phải epic upgrade .NET 8 lên .NET 10 mà không hiểu BA vào làm gì — nghe cũng cay.
👉 Một anh chốt: 'Dòng đời xô đẩy, có người trả lương cho mình làm thì cứ làm thôi, nếu chưa có định hướng rõ ràng.' Và khuyên nên research về bản thân, ngành mình làm, xu hướng, đối thủ.
Mình nghĩ, BA không nhất thiết phải code giỏi, nhưng hiểu về API, database là lợi thế lớn. Còn chuyện bị giới hạn phạm vi thì tùy công ty — nhưng tự học thì không ai cấm. Các bạn đang ở vị trí nào, thấy ổn không?