Một vòng rà soát và đánh giá quy trình từng mất hàng giờ, giờ có thể được rút xuống chỉ còn vài phút.
Tại HBLAB, AI đang từng bước thay đổi cách đội ngũ QA tiếp cận công việc, đặc biệt trong các hoạt động phân tích dữ liệu, đánh giá rủi ro và quản trị chất lượng dự án. Nhiều tác vụ QA hiện được xử lý nhanh hơn nhiều lần nhờ AI, mở ra một cách làm việc hiệu quả hơn mà vẫn đặt chuyên môn của con người ở vị trí trung tâm.
Từ những công việc tốn nhiều thời gian…
Trước đây, phần lớn thời gian của QA được dành cho việc rà soát quy trình, đánh giá rủi ro, theo dõi chất lượng và tổng hợp dữ liệu phục vụ quản trị chất lượng dự án. Đây đều là những công việc đòi hỏi sự cẩn trọng, nhất quán và cần xử lý một lượng thông tin đáng kể.
Khi khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, việc tìm cách tối ưu quá trình xử lý trở thành một phần quan trọng trong bài toán nâng cao hiệu quả công việc QA. Đây cũng là một trong những điểm AI đang tạo ra thay đổi rõ rệt.
Khi AI trở thành trợ lực cho QA
Với AI, những công việc liên quan đến dữ liệu và quản trị có thể được xử lý nhanh chóng hơn. Theo chia sẻ của chị Lê Thị Thu Phương – QA Manager tại HBLAB, AI hiện hỗ trợ chị phân tích dữ liệu dự án, đánh giá rủi ro quy trình, theo dõi các chỉ số vận hành và chuẩn hóa báo cáo quản trị chỉ trong vài phút. Nhờ đó, thay vì dành nhiều thời gian cho việc tổng hợp và xử lý dữ liệu, đội ngũ có thể tập trung hơn vào việc phân tích, cải tiến quy trình và nâng cao chất lượng dự án.
AI vì vậy không chỉ đơn thuần là một công cụ hỗ trợ, mà đang trở thành một phần trong cách QA tổ chức và thực hiện công việc.
Con người vẫn là yếu tố quan trọng nhất
AI có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu và tăng tốc nhiều tác vụ, nhưng chất lượng của công việc QA vẫn phụ thuộc vào khả năng hiểu hệ thống, kinh nghiệm thực tế và tư duy phản biện của con người.
Chị Lê Thị Thu Phương chia sẻ: “AI không thay thế người làm QA, mà giúp QA làm việc nhanh hơn, thông minh hơn, tạo ra nhiều giá trị hơn.”
Với QA, AI có thể cung cấp dữ liệu và hỗ trợ xử lý thông tin, nhưng con người vẫn là người hiểu bối cảnh dự án, đánh giá vấn đề và đưa ra quyết định phù hợp. Sự kết hợp giữa năng lực chuyên môn và khả năng tận dụng AI vì thế trở thành yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu quả công việc.
Học AI để ứng dụng vào công việc mỗi ngày
Để AI tạo ra giá trị thực tế, việc sử dụng công cụ cần đi cùng với quá trình học hỏi và thực hành liên tục.
Tại HBLAB, HBLABers có cơ hội phát triển AI skills thông qua các khóa học từ cơ bản đến nâng cao, workshop thực hành ứng dụng AI vào công việc và hoạt động chia sẻ kiến thức từ cộng đồng nội bộ. Những hoạt động này giúp thành viên từng bước hình thành khả năng sử dụng AI phù hợp với nhu cầu và đặc thù công việc của mình.
Từ học tập đến ứng dụng thực tế, AI đang dần trở thành một kỹ năng được phát triển song song với năng lực chuyên môn tại HBLAB.
Từ ứng dụng cá nhân đến năng lực chung của tổ chức
Để việc ứng dụng AI không chỉ dừng lại ở một vài cá nhân, HBLAB đang xây dựng hệ sinh thái gồm AI Training, workshop, sharing nội bộ, AI Package và chuỗi cuộc thi AI Hackathon giúp các team đưa AI vào công việc thực tế một cách hiệu quả và nhất quán.
Từ một công cụ hỗ trợ, AI đang dần trở thành một phần trong cách HBLABers làm việc mỗi ngày. Và khi công nghệ được kết hợp với kiến thức, kinh nghiệm và tư duy của con người, AI không chỉ giúp công việc được thực hiện nhanh hơn, mà còn mở ra những cách làm mới hiệu quả hơn.
