🍀 Nếu bạn đang lo lắng rằng mình có thể bị AI thay thế, bạn không phải là người duy nhất. Gần đây mình nhận được khá nhiều câu hỏi giống nhau liên quan đến AI như: “Anh Sơn ơi, AI phát triển nhanh vậy thì tester có bị thay thế không?”
Sau hơn 17 năm trong ngành phát triển phần mềm, mình thấy đây không phải lần đầu ngành này đứng trước một “làn sóng thay đổi”. Trước đây là test automation (kiểm thử tự động), rồi shift-left testing (kiểm thử sớm), rồi DevOps, v.v… Và lần này là AI. Nhưng, điểm khác biệt là: AI đang tiến nhanh hơn bất kỳ những thứ trước đây.
Để trả lời thẳng cho câu hỏi: AI có thể thay tester không?
Câu trả lời của mình là: CÓ — nhưng chỉ một phần công việc của tester sẽ bị thay thế.
Một sự thật mà nhiều người không muốn nghe nhưng mình nghĩ phần này cần nói thẳng. Những công việc như viết test case lặp lại, kiểm thử theo checklist có sẵn, chạy regression testing thủ công hay viết automation ở mức cơ bản sẽ dần biến mất. Không phải ngay lập tức, nhưng chắc chắn sẽ giảm giá trị rất nhanh trong 1–2 năm tới.
Nếu một tester đang dành phần lớn thời gian chỉ để làm những việc trên, thì rủi ro bị thay thế là có thật.
AI đang dần thay thế điều gì?
Nếu bạn đã từng thử áp dụng một công cụ AI nào đó vào công việc kiểm thử của bạn. Trong vài ngày đầu, bạn sẽ thấy nó cực kỳ giỏi ở những việc mà trước đây bạn phải mất nhiều thời gian.
Chỉ cần một vài câu prompt đơn giản, AI có thể viết hàng loạt test case dựa vào mô tả yêu cầu được cung cấp. Những trường hợp thông thường như nhập đúng/sai, bỏ trống (blank/empty), format không hợp lệ, v.v… AI làm rất nhanh, và gần như không cần suy nghĩ. Việc tạo dữ liệu test (test data) hay giúp bạn viết test case tự động (automated script) cơ bản cũng tương tự. Thậm chí AI có thể đọc server log (nhật ký hoạt động của phần mềm trên máy chủ) từ đó gợi ý nguyên nhân lỗi và cách sửa, AI cũng bắt đầu làm khá ổn.
Để dễ hình dung, chúng ta cùng xem qua ví dụ với màn hình đăng nhập cơ bản: Người dùng có thể đăng nhập vào hệ thống bằng email và mật khẩu hợp lệ.
Trước đây, nếu là một tester mới vào nghề, bạn sẽ ngồi nghĩ từng trường hợp như đăng nhập với thông tin hợp lệ, sai mật khẩu, sai email, bỏ trống các ô, nhập ký tự đặc biệt v.v… Hoàn thiện một bộ test case tử tế như vậy cũng mất ít nhất 30 phút.
Nhưng với AI, mình chỉ cần nhập một yêu cầu (gọi là prompt AI): “Generate test cases for login function using email and password, include positive, negative, and edge cases”
Chưa tới 20 giây, AI trả về một danh sách test case khá đầy đủ. Tương tự bộ test case của bạn và còn bao gồm cả Javascript injection và SQL injection, hay input rất dài mà bạn có thể chưa nghĩ tới.
Và, đó chính là vấn đề. Những công việc có khuôn mẫu rõ ràng, lặp đi lặp lại thì AI đang làm tốt hơn chúng ta.
AI chưa thay thế được điều gì?
Sau khi dùng AI đủ lâu, bạn bắt đầu nhận ra một điều thú vị: AI rất nhanh, nhưng không thực sự “hiểu” công việc nó đang làm.
Quay lại ví dụ viết test case cho màn hình đăng nhập ở trên. AI có thể đưa ra rất nhiều trường hợp, nhưng nó sẽ không biết hệ thống của bạn có quy định như: tài khoản bị khóa sau 5 lần đăng nhập sai, hay có đăng nhập bằng tài khoản Google (qua open authentication), hay có bước OTP phía sau hay không. Tất cả những điều này, nếu bạn không đề cập trong prompt thì AI không thể “tự nghĩ ra”. Trừ trường hợp trước đó bạn đã từng yêu cầu AI viết test case cho một màn hình tương tự.
Đây là điểm mấu chốt!
Trên thực tế, tester giỏi không phải là người viết được nhiều test case nhất, mà là người biết chỗ nào cần test kỹ hơn. Bạn phải hiểu người dùng thật sự đang làm gì, sử dụng phần mềm để làm gì, hệ thống có rủi ro ở đâu, và bug ở khu vực nào nếu xảy ra sẽ ảnh hưởng nặng nhất, v.v… Ngoài ra, bạn còn phải giúp nhóm mình tìm ra nguyên nhân gốc rễ để đề xuất cải thiện quy trình làm việc nhằm tránh lỗi tương tự xảy ra trong tương lai.
Những bug khó nhất mà mình từng gặp thường không nằm trong bộ test case hay checklist nào cả. Nó thường đến từ những tình huống rất “lệch chuẩn” (mời xem thêm edge case là gì), kiểu như người dùng thao tác theo cách mà không ai nghĩ tới hoặc họ cứ làm ngược lại so với cách phần mềm được thiết kế. Những điều này, hiện tại AI vẫn còn yếu. (Hiện tại là 04.2026, mình viết câu này để sau vài năm sẽ nhìn lại).
Cuối cùng, đó là chưa kể đến việc trao đổi vấn đề với dev, thảo luận logic của phần mềm với Product Manager, hay quyết định nên test cái gì/ bỏ chỗ nào trong khi deadline đang dí sát… mông 😅. Đây là những thứ mang tính con người rất cao.
Vậy tester nên làm gì trong 2026?
Nếu nhìn theo hướng tích cực, AI đang phát triển rất nhanh lại là một cơ hội rất tốt.
Điều đầu tiên, và gần như là bắt buộc, là bạn phải học cách dùng AI. Không cần quá phức tạp, chỉ cần bắt đầu từ những việc đơn giản như nhờ AI viết test case, gợi ý các kịch bản phức tạp, hoặc hỗ trợ phân tích lỗi, v.v… Khi quen dần, bạn sẽ thấy mình làm việc nhanh hơn rõ rệt. Một kỹ năng cần thiết mới trong các tin tuyển dụng ngày nay là bạn phải biết sử dụng các công cụ AI phổ biến như ChatGPT, Codex, Cursor, Claude.
Nhưng đừng dừng lại ở đó.
Điều quan trọng hơn là bạn phải nâng cấp cách mình suy nghĩ trong công việc. Thay vì chỉ kiểm thử theo một danh sách test case/ checklist có sẵn, nên bắt đầu nghĩ theo kiểu: cái gì/chỗ nào rủi ro nhất, cái gì ảnh hưởng nhiều nhất đến người dùng. Khi bạn chuyển được sang cách tư duy này, bạn đã bước sang một tầm cao khác rồi.
Bên cạnh đó, những kỹ năng “khó bị thay thế” bởi AI như exploratory testing, phân tích nguyên nhân gốc rễ của bug, hay nắm nghiệp vụ/ hiểu luồng xử lý. Những thứ này không thể học trong một ngày, nhưng càng làm lâu bạn sẽ càng thấy giá trị của nó. Giá trị của một Senior Tester là nằm ở đây.
Test automation (kiểm thử tự động) cũng vẫn quan trọng, nhưng bạn không cần phải trở thành một người giỏi lập trình. Chỉ cần bạn có kiến thức nền tảng để hiểu cách nó hoạt động, đọc hiểu được code (bắt đầu từ những ngôn ngữ lập trình cơ bản như python, javascript), bạn có thể chỉnh sửa được code khi cần, và biết cách kết hợp công việc của bạn với AI.
Kết lại một cách đơn giản
AI không thay thế mọi tester, mà sẽ thay những tester chỉ biết làm công việc lặp lại.
Sự khác biệt trong vài năm tới sẽ không còn nằm ở việc ai viết nhiều test case hơn, mà là ai hiểu sản phẩm hơn (nắm nghiệp vụ) và biết nên test cái gì & chỗ nào trước.
Cuối cùng, câu hỏi mới không phải là “AI có thay bạn không”, mà là: Bạn đã bắt đầu thay đổi cách làm việc của mình chưa?
