130 bài viết — Trang 8/11
AIBA không cần code API, nhưng cần hiểu request/response, error handling, data contracts và validation rules. Bài này giúp BA đọc OpenAPI spec, review API design, viết data quality acceptance criteria cho tính năng có AI.
Duy Tran9 phút
AICó quá nhiều chứng chỉ BA — ECBA, CCBA, CBAP, IIBA-AAC, IIBA-CBDA, PMI-PBA, BCS. Cái nào phù hợp với bạn? Bài này phân tích từng chứng chỉ theo điều kiện, giá trị thực tế, thị trường và giúp bạn lập lộ trình 12 tháng theo level hiện tại.
Duy Tran10 phút
AIBA không đánh giá AI bằng cảm tính "output trông có vẻ ổn". Cần một protocol rõ ràng: evaluation criteria, scoring rubric, blind test methodology, và go/no-go framework. Hướng dẫn đầy đủ từ thiết kế test set đến sign-off decision.
Duy Tran14 phút
AIBA không cần thiết kế UI đẹp — nhưng cần vẽ wireframe đủ rõ để team hiểu, và flow diagram đủ chính xác để dev không hỏi lại. Hướng dẫn dùng Figma và Draw.io cho BA đặc biệt với AI feature có fallback path, confidence display và human override.
Duy Tran11 phút
AINhiều team launch AI feature xong rồi không biết feature đó có thành công không. Bài này hướng dẫn BA xây dựng evaluation framework trước khi launch — định nghĩa KPI business + KPI kỹ thuật + KPI trải nghiệm, lịch đo 30/60/90 ngày, và cách dùng số liệu để ra quyết định tiếp theo.
Duy Tran9 phút
AIBA không cần biết code để làm prompt testing. Red-teaming là kỹ năng BA cần khi làm với AI feature — tìm ra edge case, jailbreak attempt, bias, và output không mong muốn trước khi release. Hướng dẫn thực tế với test case templates.
Duy Tran13 phút
AIUAT cho AI feature không giống UAT truyền thống — bạn không chỉ test logic nghiệp vụ mà còn phải test AI output quality, edge cases, bias, và khả năng người dùng thực sự tin tưởng AI. Hướng dẫn đầy đủ từ UAT plan, business readiness checklist đến go/no-go decision framework cho BA.
Duy Tran10 phút
AIBA dùng Confluence hay Notion không chỉ để lưu tài liệu — mà để tạo single source of truth cho toàn team. Hướng dẫn cấu trúc space, template BRD/FRD, linking requirements với Jira tickets, và quản lý assumption log trong dự án AI.
Duy Tran11 phút
AIFairness, explainability, privacy và human override không chỉ là buzzword — đây là requirements thực sự mà BA cần capture khi build AI feature. Bài này hướng dẫn cách viết yêu cầu Responsible AI vào BRD/SRS, kiểm tra bằng checklist và align với các framework như EU AI Act, NIST AI RMF.
Duy Tran11 phút
AIBA không cần biết fine-tuning hay embedding — nhưng cần biết viết prompt đủ tốt để dùng AI trong công việc hàng ngày và viết yêu cầu cho AI feature. Bài này hướng dẫn framework RPCF: Role, Purpose, Context, Format — cách BA thiết kế prompt có kiểm soát và lặp lại được.
Duy Tran10 phút
AIStrategy Analysis giúp BA hiểu context tổ chức trước khi viết requirement. Bài này hướng dẫn áp dụng SWOT, PESTLE, Impact Mapping và Value Stream Mapping vào phân tích chiến lược — đặc biệt khi tổ chức đang triển khai AI feature.
Duy Tran13 phút
AIBA Planning không chỉ là ghi scope vào template. Trong dự án AI, kế hoạch BA cần tích hợp checkpoint iterative, tracking assumption về data/model, và escalation path khi AI feature drift so với yêu cầu. Hướng dẫn thực tế với BA Monitoring Framework.
Duy Tran12 phút