Point (Luận điểm):
Ứng dụng AI trong việc thiết kế checklist UAT là giải pháp cần thiết giúp tối ưu quy trình phát triển phần mềm, đặc biệt trong bối cảnh UAT đã trở thành bước bắt buộc theo yêu cầu audit IT 2025.
Reason (Lý do):
Trước đây, bước UAT thường bị bỏ qua hoặc không được chuẩn hóa trong quy trình. Tuy nhiên, hiện nay doanh nghiệp buộc phải bổ sung để đảm bảo tính minh bạch và kiểm soát chất lượng. Vấn đề phát sinh là thiếu nhân sự BA/PO và tốc độ phát triển nhanh khiến team bị quá tải khi phải xây dựng checklist UAT thủ công. Điều này dẫn đến checklist không đầy đủ hoặc không nhất quán, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm.
Example (Ví dụ):
Với AI, team có thể tận dụng các công cụ như ChatGPT để tự động phân tích tài liệu yêu cầu (BRD, PRD, User Story), trích xuất Acceptance Criteria, và đề xuất Checklist UAT rõ ràng, có cấu trúc. Ví dụ, chỉ cần nhập tài liệu yêu cầu vào AI, hệ thống có thể sinh ra danh sách test scenario kèm theo highlight các Critical Business Scenarios – vốn là phần quan trọng nhất trong kiểm thử UAT. Đặc biệt, prompt này đã được BA/PO verify và confirm, cho thấy có thể tiết kiệm khoảng 50% effort so với cách làm thủ công. Điều này không chỉ giảm tải cho nhân sự mà còn giúp team tập trung nhiều hơn vào phân tích và kiểm thử thực tế.
VD thực tế:
Prompt – Thiết kế Checklist UAT
1. Role:
Bạn là một Business Analyst/PO, có nhiệm vụ thiết kế Checklist UAT từ tài liệu yêu cầu. Checklist phải rõ ràng, có cấu trúc, dễ dàng kiểm thử.
2. Input:
– Tài liệu yêu cầu (Business Requirement Document / PRD / User Story): file đính kèm
– Các tiêu chí chấp nhận (Acceptance Criteria) nếu có
3. Output:
– Yêu cầu cho Checklist:
+ Liệt kê tất cả các tiêu chí cần kiểm thử để xác nhận chức năng hoạt động đúng
+ Bao gồm cả **case hợp lệ (positive)** và **case không hợp lệ (negative)**
+ Checklist cần ngắn gọn, súc tích, dễ hiểu cho người dùng cuối, tránh dùng quá nhiều thuật ngữ kỹ thuật.
+ Đảm bảo tính **đầy đủ và kiểm thử được**
+ Nếu có điều kiện biên (boundary case) hoặc trường hợp ngoại lệ, hãy thêm vào Checklist
+ Có thêm mục “Kịch bản nghiệp vụ quan trọng” (Critical Business Scenarios) được highlight riêng.
– Bảng Checklist UAT gồm các cột:
+ STT (số thứ tự)
+ Mục tiêu kiểm thử (User/Business flow cần xác nhận)
+ Điều kiện tiền đề (Pre-condition, nếu có)
+ Hành động kiểm thử (Test Action: người dùng sẽ làm gì)
+ Kết quả mong đợi (Expected Result)
+ Critical Business Scenarios
4. Hướng dẫn:
– Đọc kỹ tài liệu yêu cầu để trích xuất các luồng nghiệp vụ chính.
– Chuyển từng yêu cầu thành item trong Checklist.
– Nếu tài liệu có Acceptance Criteria, hãy chuyển chúng thành dòng kiểm thử trong Checklist.
– Nếu yêu cầu có nhiều nhánh (happy path, exception, edge case), hãy liệt kê đầy đủ.
Kết quả: (vì lý do bảo mật nên dữ liệu bị che)
Point (Kết luận):
Tóm lại, việc ứng dụng AI để thiết kế checklist UAT không chỉ giải quyết được bài toán thiếu nguồn lực và quá tải, mà còn giúp chuẩn hóa quy trình, nâng cao chất lượng sản phẩm, tiết kiệm ~50% effort, đồng thời đáp ứng yêu cầu audit. Đây chính là một ví dụ điển hình cho việc triển khai AI for Work trong doanh nghiệp.