The Design Profession Just Split in Two. Which Side Are You On? có gì mới?

• Figma đang siết giới hạn dùng AI, khiến nhiều designer phải tính từng lượt hỏi.
• Vấn đề lớn hơn không phải AI thay designer, mà là cách làm việc của designer đang tách đôi.
• Một nhóm dùng AI xuyên suốt từ nghĩ ý tưởng đến làm sản phẩm; nhóm còn lại chỉ dùng AI lẻ tẻ hoặc chưa dùng.
• Khi AI làm phần “làm nhanh” tốt hơn, giá trị của designer nằm nhiều hơn ở việc chọn đúng vấn đề và quyết định đúng hướng.
• Ai thích nghi sớm với cách làm mới sẽ có lợi thế rõ rệt; ai chờ mọi thứ tự ổn định lại có thể bị tụt lại.

Bài viết này nói về một thay đổi đang diễn ra khá âm thầm trong nghề thiết kế: không phải ai cũng còn làm việc theo cùng một cách nữa. Theo tác giả, nghề design đang “chia đôi” thành hai nhóm rõ rệt. Một nhóm xem AI như công cụ trung tâm của quy trình. Nhóm còn lại chỉ dùng AI như một bước phụ, hoặc chưa dùng nhiều. Cùng là designer, nhưng cách làm việc, tốc độ ra sản phẩm và cả cơ hội nghề nghiệp có thể rất khác nhau. Điểm khởi đầu của câu chuyện là Figma. Khi Figma bắt đầu áp dụng giới hạn credit cho các tính năng AI, nhiều người mới nhận ra việc dùng AI trong thiết kế không còn là chuyện “thích thì thử”. Mỗi lần hỏi, mỗi lần tạo, mỗi lần chỉnh sửa đều có chi phí hoặc hạn mức đi kèm. Với người không quen khái niệm này, “credit” có thể hiểu đơn giản là số lượt dùng AI mà bạn được cấp trong tháng. Hết credit thì phải chờ tháng sau, hoặc trả thêm tiền.

Nghĩa là việc thử sai, sửa đi sửa lại không còn thoải mái như trước. Tác giả cho rằng vấn đề lớn nhất không nằm ở Figma hay AI nói chung. Điều quan trọng hơn là nhiều designer đã đổi thứ tự làm việc. Trước đây, họ thường mở Figma rồi mới bắt đầu nghĩ cấu trúc màn hình, trải nghiệm người dùng, nội dung, bố cục. Giờ thì nhiều người làm ngược lại. Họ dùng Claude hoặc công cụ AI tương tự để biến ý tưởng mơ hồ thành bản kế hoạch rõ hơn, viết nội dung UX, vạch hành trình người dùng, kiểm tra các tình huống phát sinh trước khi mở Figma. Nói ngắn gọn: phần “nghĩ” được đẩy lên trước, còn Figma trở thành nơi “làm cho đẹp và kiểm tra lại”. Claude là một công cụ AI trò chuyện và hỗ trợ viết, lập luận, tóm tắt, tạo ý tưởng. Trong ngữ cảnh bài viết, nó được dùng như một nơi để “suy nghĩ cùng AI” trước khi bắt tay vào thiết kế chi tiết. Sự thay đổi này nghe có vẻ nhỏ, nhưng ảnh hưởng khá lớn.

Nếu phần đầu của công việc đã được chuẩn bị kỹ bằng AI, thì khi bước vào canvas thiết kế, designer không còn mất quá nhiều thời gian để mò mẫm từ đầu. Figma lúc này giống một bàn kiểm tra, một nơi hoàn thiện, hơn là nơi bắt đầu mọi thứ. Tác giả cũng nhấn mạnh rằng không ít người giờ có thể tự làm một sản phẩm gần như một mình. Họ dùng Figma để phác thảo, dùng AI để chuyển ý tưởng thành thành phần giao diện hoặc mã nguồn, rồi đẩy lên nền tảng triển khai. Điều này đặc biệt đáng chú ý với những người không có nền tảng lập trình. Câu chuyện không có nghĩa là ai cũng có thể làm phần mềm như một kỹ sư giàu kinh nghiệm. Nhưng nó cho thấy ranh giới giữa thiết kế, viết nội dung, tạo nguyên mẫu và triển khai đang mờ đi rất nhanh. Một designer giờ có thể làm được nhiều hơn trước, nhưng cũng bị kỳ vọng phải làm nhiều hơn.

Một vấn đề khác được bài viết nêu ra là thiết kế hệ thống thiết kế đang phải “làm lại cho máy đọc được”. Hệ thống thiết kế có thể hiểu đơn giản là bộ quy tắc và thành phần chuẩn của một sản phẩm: màu sắc, nút bấm, kiểu chữ, khoảng cách, cách dùng biểu mẫu, cách đặt tên thành phần.

Designer nhìn vào để dùng thống nhất. Nhưng khi AI bắt đầu sinh giao diện hoặc mã nguồn, nó cần thông tin rất rõ ràng, có cấu trúc, dễ đọc bằng máy. Nếu dữ liệu lộn xộn, AI dễ tạo ra kết quả sai hoặc không nhất quán. Nói cách khác, cùng một bộ thiết kế nhưng giờ phải phục vụ hai “người dùng”: con người và máy. Điều này khiến công việc quản trị hệ thống thiết kế trở nên quan trọng hơn, và cũng chuyên sâu hơn. Tác giả cho biết Figma Make cũng có một kiểu lỗi rất quen thuộc. Lần đầu AI tạo ra kết quả thì khá ổn, nhưng càng sửa càng dễ rối. Bạn chỉnh một chỗ, ba chỗ khác hỏng. Sửa ba chỗ đó thì chỗ đầu lại quay về lỗi cũ. Cảm giác này được mô tả giống như gọi vào tổng đài tự động, đi vòng vòng mà không gặp được người thật. Với người làm việc thực tế, điều này không chỉ gây khó chịu mà còn làm tăng rủi ro.

Vì mỗi lần chạy AI đều tốn credit, mà người dùng thường chỉ biết chi phí sau khi thao tác xong. Một điểm nữa mà tác giả nhấn mạnh là nhiều công cụ AI tạo ra kết quả khá giống nhau. Lý do không phải vì tất cả designer đều muốn sản phẩm giống nhau, mà vì AI không “nhớ” gu riêng của từng người hay từng thương hiệu. AI thường tạo ra thứ gần mức trung bình tốt nhất từ dữ liệu nó học được. Kết quả sẽ đủ ổn cho bản nháp đầu, nhưng chưa chắc đủ riêng để tạo khác biệt thương hiệu. Vì vậy, nhiều người phải làm thêm một lớp “hướng dẫn” cho AI.

• Họ viết tài liệu ngắn mô tả quy tắc thiết kế, màu sắc, kiểu chữ, cách dùng component.
• Họ lưu sẵn các hướng dẫn để AI đọc trước mỗi phiên làm việc.
• Họ biến prompt, tức câu lệnh nhờ AI làm việc, thành một thứ gần giống “token thiết kế” để tái sử dụng.
• Họ cố dạy AI hiểu phong cách của thương hiệu ngay từ đầu, thay vì để nó đoán mò.
• Họ chấp nhận rằng đây là giải pháp tạm, vì hiện chưa có công cụ nào nhớ lâu phong cách cá nhân của designer một cách thật sự tốt.

Nghề thiết kế đang bị chia tách không phải vì ai giỏi hay kém hơn, mà vì cách họ tổ chức công việc khác nhau. Có người xem AI là phần lõi của quy trình. Có người chỉ coi đó là công cụ hỗ trợ thêm.

• Nhóm dùng AI mạnh thường:
• Làm việc nhanh hơn ở nhiều bước;
• Mở rộng phạm vi công việc;
• Tự tin hơn khi làm sản phẩm từ ý tưởng đến bản thử nghiệm;
• Có cảm giác ảnh hưởng lớn hơn trong nhóm hoặc công ty.
• Nhóm không thay đổi nhiều thường:
• Tiếp tục làm theo quy trình cũ;
• Ít tận dụng AI để rút ngắn thời gian;
• Dễ cảm thấy AI chỉ là “mốt”;
• Có nguy cơ bị so sánh bất lợi về tốc độ và phạm vi công việc.

Tác giả cũng nói đến một khía cạnh cảm xúc mà ít người nhắc thẳng: nỗi buồn. Nhiều designer thấy AI tạo ra hình ảnh đẹp, bố cục ổn, chỉ trong vài giây. Điều đó có thể khiến họ tự hỏi: phần nào trong công việc mình từng xem là “tay nghề” nay đã trở nên dễ thay thế hơn? Đây không hẳn là nỗi sợ mất việc ngay lập tức. Nó giống một cảm giác hụt hẫng về bản sắc nghề nghiệp. Nhiều người từng tin công việc của mình gắn chặt với sự tinh tế cá nhân, nhưng giờ nhận ra một phần trong đó thực ra là các mẫu lặp lại mà máy cũng có thể học. Tuy vậy, bài viết không chỉ tiêu cực. Có một trải nghiệm khác cũng được nhắc đến: có người thấy mình làm việc vui trở lại khi dùng AI. Sau thời gian kiệt sức vì sản phẩm, deadline và chỉnh sửa lặp đi lặp lại, họ được “gỡ” bớt phần nặng nề và quay lại với cảm giác sáng tạo. Điều này khá đáng chú ý vì nó cho thấy AI không chỉ tạo áp lực.

Trong một số trường hợp, nó giúp người làm thiết kế lấy lại động lực, nhất là khi họ đã mệt vì quá nhiều việc thủ công.

Khi phần thực thi trở nên rẻ và nhanh, thì khả năng phán đoán trở nên đắt giá hơn. Nói dễ hiểu hơn, nếu AI có thể dựng màn hình, tạo component, chuyển ý tưởng thành bản thử, thì thứ tạo khác biệt không còn là “vẽ nhanh” nữa.

• Nên làm cái gì;
• Vì sao làm;
• Làm cho ai;
• Và cái gì là đủ tốt để ra thị trường.

Đây vẫn là công việc của designer, nhưng phần giá trị giờ dồn nhiều hơn vào tư duy, ưu tiên và ra quyết định. Ai giỏi phân tích vấn đề người dùng, hiểu mục tiêu kinh doanh và biết biến những điều đó thành sản phẩm hợp lý sẽ có lợi thế lớn hơn. Tóm lại, bài viết không nói rằng designer sắp biến mất. Nó nói rằng nghề này đang đổi hình rất nhanh. AI đang làm cho một số phần của công việc nhanh hơn, rẻ hơn, và dễ hơn. Phần còn lại, tức phần chọn đúng hướng và đưa ra quyết định tốt, lại trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Đừng chỉ học cách dùng AI như một nút bấm mới. Hãy nghĩ lại toàn bộ quy trình làm việc của mình. Công việc nào nên để AI hỗ trợ? Công việc nào cần giữ lại cho con người? Và bạn đang muốn trở thành kiểu designer nào trong giai đoạn này?

Đọc bản tóm tắt trên Insight giúp bạn nắm được ý chính của những bài dài mà không cần mất quá nhiều thời gian. Thay vì đọc nguyên bài gốc rồi tự lọc thông tin, bạn có thể biết ngay vấn đề cốt lõi, các điểm đáng chú ý và kết luận thực tế. Với những chủ đề có nhiều thuật ngữ như AI, UX, Figma hay workflow, Insight diễn giải lại bằng tiếng Việt đơn giản, dễ hiểu cho người không chuyên. Nhờ vậy, bạn vẫn theo kịp xu hướng công nghệ và thiết kế mà không bị ngợp bởi quá nhiều chi tiết kỹ thuật. Ngoài ra, bản tóm tắt còn giúp bạn lọc nhiễu. Nhiều bài viết trên mạng có phần ví dụ, quan điểm cá nhân hoặc ngôn ngữ mang tính thuyết phục khá mạnh; Insight sẽ chắt ra phần hữu ích nhất để bạn đọc nhanh trên điện thoại, rồi quyết định xem có cần đọc sâu hơn hay không. Đây là cách tiết kiệm thời gian nhưng vẫn giữ được sự chính xác và tính ứng dụng.