Nhiều BA lo ngại AI có thể tự viết User Story, tự phân tích yêu cầu — nhưng thực tế AI hiện tại giỏi ở việc xử lý thông tin đã có sẵn (tóm tắt, soạn thảo theo mẫu), không giỏi ở việc khai thác thông tin CHƯA được nói ra (elicitation), thấu hiểu chính trị nội bộ tổ chức, hay xây dựng lòng tin với stakeholder — đây vẫn là giá trị cốt lõi của con người.
"Bạn dùng AI như thế nào trong công việc BA hiện tại/trước đây?" — Câu trả lời tốt không phải "em chưa dùng" (thể hiện thiếu cập nhật) cũng không phải "AI làm hết mọi thứ cho em" (thể hiện thiếu tư duy phản biện) — mà là ví dụ cụ thể: dùng AI hỗ trợ soạn nháp tài liệu rồi tự review/chỉnh sửa theo bối cảnh thực tế, hoặc dùng AI tóm tắt biên bản cuộc họp dài để tiết kiệm thời gian.
"Đánh giá tính khả thi khi stakeholder muốn thêm 'AI' vào sản phẩm, bạn hỏi những gì?" — BA hiện đại cần đủ hiểu biết kỹ thuật cơ bản để hỏi đúng câu hỏi: dữ liệu training có sẵn và đủ chất lượng không, chi phí vận hành mô hình AI liên tục là bao nhiêu, độ chính xác cần thiết để tính năng có giá trị thực sự (AI sai 20% có chấp nhận được với use case này không) — không cần biết implement, nhưng cần biết hỏi đúng để đánh giá tính khả thi.
Tư duy phản biện (critical thinking) để không tin tưởng mù quáng vào output AI, khả năng giao tiếp/đàm phán (khó tự động hoá nhất), và hiểu biết kỹ thuật ở mức đủ để đối thoại hiệu quả với đội kỹ thuật về khả năng/giới hạn của AI — không cần trở thành kỹ sư AI, nhưng cần đủ hiểu để không bị "nói phét" bởi những lời hứa hẹn công nghệ quá đà.
Thể hiện thái độ cởi mở nhưng có tư duy phản biện với AI — không sợ hãi, không mù quáng tin tưởng, mà xem AI như công cụ cần đánh giá đúng giá trị và giới hạn trong từng tình huống cụ thể.