Bối cảnh: vì sao Product cần một mental model đúng?
Bạn là BA/PO/PM đang đi làm. Sếp bảo "dùng AI đi cho nhanh", đồng nghiệp khoe ChatGPT viết được cả PRD. Nhưng khi bạn thử, kết quả lúc thần kỳ lúc sai bét. Vấn đề không nằm ở công cụ — mà ở mental model: bạn đang hình dung AI hoạt động thế nào.
Mental model sai phổ biến nhất: coi LLM (Large Language Model, mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Claude, Gemini) là một "cơ sở dữ liệu biết trả lời". Thực tế nó là một máy dự đoán từ tiếp theo cực mạnh, được huấn luyện trên khối lượng văn bản khổng lồ. Nó không "tra cứu" sự thật — nó "sinh ra" chuỗi chữ nghe hợp lý nhất dựa trên ngữ cảnh bạn đưa vào.
Ba đặc tính bạn phải khắc cốt ghi tâm
- Nó dự đoán, không tra cứu. Nên nó có thể bịa ra số liệu, tên tài liệu, tính năng không tồn tại một cách rất tự tin — gọi là ảo giác (hallucination).
- Nó không biết gì về công ty bạn trừ khi bạn đưa ngữ cảnh vào prompt. Nó không tự đọc Jira, Confluence hay database của bạn.
- Chất lượng đầu ra tỉ lệ thuận với chất lượng đầu vào (prompt) và ngữ cảnh. "Rác vào, rác ra."
Ví dụ cụ thể cho Product
Một PO nhờ AI: "Viết acceptance criteria cho tính năng đăng nhập." Kết quả chung chung, thiếu ràng buộc nghiệp vụ của bạn. Vì AI đâu biết bạn dùng OTP hay OAuth, có yêu cầu khóa tài khoản sau 5 lần sai không.
Sửa lại bằng cách nạp ngữ cảnh:
Bối cảnh: App ngân hàng số, người dùng đăng nhập bằng số điện thoại + OTP.
Quy định: khóa tài khoản 30 phút sau 5 lần nhập OTP sai. OTP hết hạn sau 60 giây.
Nhiệm vụ: Viết acceptance criteria theo cú pháp Given/When/Then cho user story "Đăng nhập bằng OTP".
Định dạng: bảng markdown, cột [ID | Given | When | Then].
Giờ đầu ra bám đúng nghiệp vụ của bạn.
Các bước để hình thành mental model đúng
- Trước mỗi lần dùng AI, tự hỏi: "Việc này cần sáng tạo/diễn đạt (AI mạnh) hay cần sự thật chính xác (AI dễ sai)?"
- Luôn cung cấp ngữ cảnh: vai trò, bối cảnh sản phẩm, ràng buộc, định dạng mong muốn.
- Coi đầu ra là bản nháp của một thực tập sinh giỏi, không phải chân lý — luôn rà soát.
- Với thông tin có thể kiểm chứng (số liệu, quy định, API), hãy tự xác minh từ nguồn gốc.
- Ghi lại prompt nào cho kết quả tốt để tái sử dụng.
Template tái dùng: Khung tư duy "3C trước khi hỏi AI"
[ ] Context — Mình đã cung cấp bối cảnh sản phẩm, vai trò, ràng buộc chưa?
[ ] Constraint— Mình đã nêu định dạng, độ dài, tiêu chuẩn đầu ra chưa?
[ ] Check — Đầu ra này mình sẽ kiểm chứng bằng cách nào (nguồn nào)?
Sai lầm thường gặp
- Tin ngay số liệu/quy định AI đưa ra (ảo giác). AI có thể bịa "theo Nghị định 13/2023" mà nghị định đó không tồn tại. Luôn tra nguồn gốc trước khi đưa vào PRD hay báo cáo sếp.
- Dán nguyên dữ liệu nhạy cảm (PII khách hàng, doanh thu, mã nguồn) vào công cụ công cộng (rò rỉ dữ liệu). Dữ liệu có thể bị lưu, dùng để huấn luyện. Hãy ẩn danh/giả lập trước.
- Phụ thuộc quá mức: dùng AI thay cho tư duy nghiệp vụ, dẫn tới PRD nghe hay nhưng sai bản chất. AI hỗ trợ tư duy, không thay bạn chịu trách nhiệm quyết định sản phẩm.