Khi AI lật ngược SaaS: service as a software

1. Mở đầu: lật ngược SaaS, và bài viết của Joanne Chen

Brian Maucere mở chương trình: hôm nay là ngày 2 tháng 5 năm 2024, mọi người đang nghe và xem The Daily AI Show Live. Anh nói chủ đề hôm nay rất thú vị, dù theo anh thì ngày nào cũng khá thú vị: hôm nay cả nhóm bàn chuyện lật ngược SaaS. Thay vì nghĩ SaaS là software as a service, hôm nay nhóm sẽ nói về service as a software, hoặc ít ra là về khái niệm đó.

Trước khi vào đề, Brian giới thiệu những người có mặt: Jyunmi, Andy, Beth, và anh là Brian. Thẻ tên trên màn hình ghi vai trò của từng người, theo video đăng ngày 09/05/2024: Brian Maucere là AI Strategist ở Skaled.com, Jyunmi Hatcher là Advisor về AI, Media và Tech, Andy Halliday làm AI UX for Training and Learning, còn Beth Lyons là AI Training & Strategy Consultant.

Việc Brian muốn làm trước khi đi xa hơn là ghi công cho đúng người: chính Karl là người đưa chủ đề này tới sự chú ý của cả nhóm. Brian kể nhóm theo dõi tin ở khắp nơi. Beth và Karl thường là những người "canh" Twitter, hai người mang về những thứ trên X. Brian thì thấy các bài trên LinkedIn, còn Andy hay tìm ra những câu chuyện rất hay. Cả nhóm luôn lùng sục, luôn đọc, theo dõi nhiều bản tin khác nhau (theo Brian, video đăng ngày 09/05/2024).

Lần này là Karl mang chủ đề tới. Brian nói anh không muốn nói thay Karl, và hy vọng Karl có thể vào cuộc gọi hôm nay; nhưng theo lời Brian, Karl đã nói đại ý: đây là chỗ mà anh nghĩ cần tập trung vào. Và theo Brian, điều đó có lý, nên anh muốn ghi công cho đúng người (video đăng ngày 09/05/2024).

Brian mở bài viết lên màn hình để mọi người cùng xem. Nó đến từ một người tên Joanne Chen; Brian nói anh không quen chị, nhưng chị làm ở Foundation Capital. Chị đăng một post trên LinkedIn khoảng một tuần trước buổi phát trực tiếp ngày 02/05/2024, và Brian tin đó là chỗ Karl thấy nó. Kèm theo là một bài viết đăng trên Forbes, tên "AI Leads A Service-As-Software Paradigm Shift", và các ý tưởng, khái niệm trong bài này là thứ nhóm sẽ tập trung bàn. Brian phải chuyển sang chia sẻ đúng tab, và nói nó hơi "dính" một chút trước khi hiện lên.

2. Thay vì QuickBooks, một dịch vụ thuế do AI accountant làm

Để khởi động, Brian đọc một đoạn ngay đầu bài mà anh thấy là cách hay để hình dung ý tưởng: trong mảng dịch vụ, trách nhiệm đạt được kết quả mong muốn nằm ở công ty bán dịch vụ. Thay vì QuickBooks, bạn cung cấp dịch vụ thuế, mà trong trường hợp này do một AI accountant thực hiện. Lợi ích của thay đổi này rất lớn: một cơ hội 4,6 nghìn tỷ đô, vì thị trường dịch vụ toàn cầu lớn hơn rất nhiều so với thị trường phần mềm (bài của Joanne Chen, Brian đọc trong video đăng ngày 09/05/2024). Brian nói nhóm sẽ dựa vào bài này và góp ý kiến dần trong lúc bàn.

Brian nói anh sẽ quay lại bài viết sau, nhưng đây là chỗ hay để mở màn cuộc trò chuyện và chuyển lời cho các host khác. Ý chung là: với sự lan rộng và những tiến bộ của AI, với hướng mà mọi người biết là đang đi tới với agents, và với chỗ mà thị trường AI có thể đi tới, thì còn nhiều tiền hơn nữa để kiếm. Bài viết lấy Salesforce làm ví dụ ở phía dưới, nhóm sẽ bàn sau: cung cấp những dịch vụ được AI bổ trợ để về cơ bản làm phần việc của, chẳng hạn, 100 nhân viên, hay bất kỳ con số nào bạn muốn đặt vào phương trình (theo Brian, video đăng ngày 09/05/2024).

Theo Brian, ý tưởng là dùng AI để cung cấp dịch vụ thì kiếm được nhiều hơn so với bán một kết quả cuối cùng là phần mềm, nơi người dùng cuối vẫn phải tự dùng phần mềm đó. Anh lấy ví dụ: nếu anh có QuickBooks, tốt thôi. Nhưng khi đó QuickBooks hoặc phải đào tạo anh, hoặc anh phải tự biết cách làm thuế, làm kế toán bằng QuickBooks, thay vì QuickBooks có luôn những AI agent làm việc đó cho anh (video đăng ngày 09/05/2024).

Brian dừng ở đó và hỏi các host: lần đầu đọc bài này, các bạn nghĩ gì, đầu óc các bạn chạy tới đâu? Theo anh, đây là một trong những chương trình khiến đầu óc bạn bay vào vũ trụ, và bạn thốt lên: trời ơi, đây là một cách nghĩ thật mới, hay không hẳn mới, mà là một cách nhìn khác về tương lai. Anh hỏi lại: các bạn nghĩ sao?

3. Andy: trước SaaS là software, Siebel và Salesforce

Andy Halliday trả lời. Trước khi có software as a service, đã có software. Anh lấy ví dụ CRM và Salesforce, cụ thể là Salesforce như phần mềm software as a service trên cloud dẫn đầu, đảm nhận chức năng bán hàng, quản lý quan hệ khách hàng (customer relationship management), và chuyển đổi pipeline cơ hội thành tài khoản khách hàng, v.v. (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Trước đó, có một công ty bán phần mềm cho doanh nghiệp tên là Siebel. Công ty ấy rất lớn, và trên thực tế đã bị disrupt khi Salesforce.com xuất hiện. Câu hỏi lớn với một doanh nghiệp khi ấy là: mình có đưa thông tin quý giá về khách hàng của mình lên cloud không, hay muốn giữ nó on-premises? Bộ phận IT trong các doanh nghiệp lớn đã phản đối khá nhiều việc chuyển lên cloud này (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Rồi việc chuyển lên cloud vẫn diễn ra, và Siebel cố gắng theo kịp bằng cách bán thêm một giải pháp CRM trên cloud bên cạnh phần mềm cài tại chỗ. Nhưng nó cạnh tranh không mấy hiệu quả với Salesforce.com. Thế là theo Andy, Salesforce trở thành "con khỉ đột lớn" trong CRM trên cloud ở mọi dạng, và bao hết các mảng của extended enterprise requirements planning. Mọi thứ đều ở đó, ERP (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

4. API, Zapier và tự động hóa bằng cách nối các hệ thống

Andy nói SaaS được thúc đẩy bởi việc dùng API để tích hợp với các hệ thống khác của doanh nghiệp. Khi đã có một nhà cung cấp cloud, bạn phải có một application programming interface để làm việc với nó. Điều đó mở đường cho việc tích hợp nhiều dịch vụ SaaS để tạo thành một hệ thống cho một công ty, bao phủ mọi quy trình nghiệp vụ nội bộ. Theo anh, đây là một phần của giai đoạn tự động hóa quy trình dựa trên API (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Theo những gì Andy nhớ về lịch sử, Zapier là tay chơi lớn ở mảng này. Zapier phát triển sẵn các kết nối API thường trực tới đủ loại sản phẩm SaaS ngoài kia, mà bạn có thể dùng được không cần đi nhờ phòng IT viết tích hợp ứng dụng bằng API. Thế là có một quy trình rất đơn giản, đơn thuần chuyển dữ liệu qua lại giữa các phần mềm SaaS ấy (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Andy kể thêm về nền tảng tài chính dạng software as a service: anh và đồng nghiệp từng dùng một hệ thống tên là Intacct, về sau được Sage mua lại, và Sage là một tay chơi trong mảng hệ thống ERP tài chính. Những công cụ như Zapier làm công việc tự động hóa quy trình nghiệp vụ, nhưng tất cả những gì chúng thực sự làm là nối các hệ thống software as a service với nhau (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

5. LLM agentic và luận điểm đầu tư của Foundation Capital

Giờ đưa LLM vào cuộc chơi. Theo Andy, LLM có khả năng hiểu chuyện gì đang diễn ra, và các LLM agentic, thứ anh gọi là "ngay góc phố" (just around the corner), có thể nhìn vào hệ thống của bạn và nói: được rồi, đây là những gì tôi cần làm để hoàn tất quy trình nghiệp vụ này; tôi phải vào SaaS này, vào SaaS kia, tôi sẽ khai thác những API có sẵn ở đó. Như vậy là đi xa hơn nhiều so với chuyển dữ liệu: nó mang lại một kiểu vận hành thông minh cho các hệ thống trong doanh nghiệp (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Andy nói tiếp: tua nhanh về phía trước, điều này thay thế con người và vai trò của họ trong quy trình. Theo anh, chắc chắn đang có một cuộc chuyển đổi mang tính disrupt. Joanne Chen trình bày rất mạch lạc luận điểm đầu tư (investment thesis) của Foundation Capital và quy mô cơ hội đầu tư vào các startup đang nhắm tới sự dịch chuyển sang cung cấp một dịch vụ: cả một chức năng nằm bên ngoài doanh nghiệp, được outsource (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Andy diễn đạt: khởi nghiệp đi, build sản phẩm của bạn, nhưng đừng tự làm tài chính, đừng tự làm kế toán, đừng tự làm marketing; hãy dùng một dịch vụ agentic để thực hiện những chức năng ấy. Đó là sự chuyển đổi mà chị mô tả, và Andy nói anh tin vào nó hoàn toàn, vì anh xem nó là đỉnh điểm của một chuỗi thay đổi dài: bắt đầu từ software, tới software as a service, tới tích hợp API giữa chúng, tới LLM tạo ra sự điều phối (orchestration) tất cả những thứ ấy để phục vụ doanh nghiệp (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

6. Beth: Salesforce đã đi theo hướng này từ lâu

Beth Lyons nối lời: một điều Andy nói rất liên quan ở đây là Salesforce đã ở trong cuộc chơi này rất lâu. Theo Beth, cuộc cách mạng AI của Salesforce bắt đầu khoảng năm 2014, hay 2015, chị không chắc. Và một lý do khiến việc đưa Salesforce vào tổ chức là một nước đi hay với các công ty, mà đến giờ vẫn vậy, là bạn làm được nhiều hơn với ít người hơn (theo Beth, video đăng ngày 09/05/2024).

Rồi khi đi tiếp, không chỉ dừng ở việc tạo các tài liệu mà một sales rep cần, hay gợi ý next best action, mà tiến tới thực sự thực hiện hành động đó, hoặc chuẩn bị mọi thứ theo kiểu agentic, thì sau đó một người nói: được, trông ổn đấy, tôi đã xem rồi. Hoặc thậm chí: này, bạn sẵn sàng chưa, tôi đã quay số cuộc gọi cho bạn rồi. Hoặc khi đi xa hơn nữa, có thể người ở đầu dây kia không còn là người nữa, vì theo Beth, những thứ như Play.ht và Bland đã đủ tốt để bạn không bực mình vì chúng phản ứng kỳ quặc khi bạn ngắt lời, trong vai trò AI phone call agent (theo Beth, video đăng ngày 09/05/2024).

Theo Beth, đó là hướng mà Salesforce đã nhắm tới đại khái là suốt thời gian qua, hoặc ít ra là đã nhìn thấy bước tiếp theo. Chị kể một bài chị vừa đọc hôm 23 bàn về "service as revenue", vì đó là thứ giờ có thể đưa vào cuộc chơi, và đó là một ý tưởng của Salesforce: Salesforce đang phản ứng trước nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng đối với những gì khách trải nghiệm như là dịch vụ. Có một khoảng cách giữa dịch vụ các công ty cung cấp và dịch vụ khách hàng kỳ vọng: kỳ vọng của khách hàng đang thay đổi (theo Beth, video đăng ngày 09/05/2024).

Beth nhắc: chương trình đã nhấn mạnh điều này, làm ơn, làm ơn hãy gắn help bot vào tài liệu hướng dẫn của bạn, và Salesforce thực ra có làm thế. Nhưng còn nữa: khi bạn nhận được dịch vụ thật tốt, điều đó tạo ra cơ hội tăng doanh thu, giữ chân khách hàng, đủ thứ (theo Beth, video đăng ngày 09/05/2024).

7. Những con số trong bài: 35 tỷ đô, 1,1 nghìn tỷ đô và câu hỏi 4,6 nghìn tỷ đô

Brian nhảy vào: vì đang nói về Salesforce, anh muốn ở lại chủ đề này một chút, vì Joanne có nói về Salesforce trong bài. Anh phóng to trang lên một chút rồi đọc. Bài viết nói: hãy nghĩ thế này, Salesforce, một trong những công ty phần mềm thành công nhất mọi thời đại, như Andy vừa nói, tạo ra chỉ 35 tỷ đô doanh thu mỗi năm và sẽ tăng trưởng từng chút. Các công ty trên toàn cầu chi 1,1 nghìn tỷ đô cho lương sales và marketing mỗi năm. Quy mô cơ hội cho AI disruption lớn gấp nhiều lần những gì Salesforce có thể đạt tới (bài của Joanne Chen, Brian đọc trong video đăng ngày 09/05/2024).

Tiếp theo là "câu hỏi 4,6 nghìn tỷ đô": AI cộng tự động hóa và mô hình service as software sẽ thay thế được bao nhiêu công việc? Bài viết cho rằng đó là một câu hỏi trị giá 4,6 nghìn tỷ đô, rồi chia ra vài mảng. Mảng thứ nhất là lương của các công việc trên toàn cầu: 2,3 nghìn tỷ đô trong sales và marketing, software engineering, security và HR. Cộng thêm số tiền chi cho dịch vụ outsource và lương, gồm cả IT services và business process services; Brian nói mảng này cũng 2,3 nghìn tỷ đô, và màn hình ghi "$2.3 trillion, per Gartner". Đó là cách bài viết ra con số 4,6. Brian nhắc lại: bài chỉ dùng Salesforce như một ví dụ (bài của Joanne Chen, Brian đọc trong video đăng ngày 09/05/2024).

8. Hai ví dụ trong bài: Eightfold và Turing

Brian quay lại phần trên của bài, vì bài có đưa vài ví dụ, và anh mở ra hai trong số đó. Anh nghĩ đây là những công ty Foundation Capital đã đầu tư, hai ví dụ về dịch vụ và phần mềm. Công ty thứ nhất là Eightfold, với khẩu hiệu "Everything talent, powered by AI" (video đăng ngày 09/05/2024).

Brian nói nhóm đã thấy những doanh nghiệp khác như thế này, chẳng hạn trong tuyển dụng và việc làm. Mọi người đã thấy những bước LinkedIn đi trong mảng này, và theo Brian, LinkedIn sẽ không dừng lại; LinkedIn là một công ty của Microsoft. Mọi người sẽ thấy điều này ngày càng nhiều. Eightfold có vẻ là một công ty tập trung mạnh vào việc đưa người vào đúng chỗ làm, và theo Brian, đó là một dịch vụ mà AI ngày càng có thể đảm nhận (video đăng ngày 09/05/2024).

Ví dụ thứ hai Brian lướt nhanh là Turing. Anh đọc mô tả: Turing là một công ty có nền tảng all-in-one dùng AI để cung cấp các giải pháp an ninh video trên cloud linh hoạt, đơn giản và mạnh mẽ, để bảo vệ con người và tài sản trong một thế giới ngày càng phức tạp. Brian nói đó là hai ví dụ Joanne đưa ra trong bài, cùng vài ví dụ khác, và anh muốn nêu bật một vài cái (video đăng ngày 09/05/2024).

9. Karl: công ty một người, một tỷ đô, và công cụ không còn tĩnh

Brian quay sang Karl: Karl đã vào chương trình từ lúc nhóm bắt đầu bàn chủ đề này, và ở đầu chương trình Brian đã ghi công cho Karl là người mang nó tới nhóm, cũng như chuyện mỗi người tìm nguồn ý tưởng khác nhau. Brian bị cuốn bởi điều Karl viết trong kênh Slack của nhóm, đại ý: nếu bạn định bỏ công sức, hãy bỏ vào đây. Anh hỏi Karl có thể nói rõ hơn không, và khi đọc bài này, điều gì thực sự truyền cảm hứng cho Karl (video đăng ngày 09/05/2024).

Karl Yeh trả lời: nó gắn với câu nói của Sam Altman, mà Karl không biết là một câu đùa lặp đi lặp lại (running joke) hay ông nói rất nghiêm túc: cần gì để có một công ty một người, trị giá một tỷ đô? Karl cũng ghi công: thực ra anh thấy bài này nhờ một người đã đăng nó trong một nhóm Slack về AI marketing, và người đó đã đọc về chủ đề này (video đăng ngày 09/05/2024).

Karl nói anh luôn tìm xem thứ gì có thể disrupt, bất kỳ thứ gì có thể disrupt bất kỳ thứ gì vào lúc này. Khi đọc bài, anh thấy đây là loại điều anh thích ở AI, vì nó không đơn thuần là "tôi muốn bạn viết một email, tôi muốn bạn tạo content". Theo anh, đây là những việc AI vốn được sinh ra để làm. Dù lúc này AI làm được gì, anh nghĩ trong một, hai, ba năm tới đây là loại việc nó sẽ làm, hoặc là tầm nhìn mà một số công ty đặt ra cho nó: thay vì để người ta tự dùng phần mềm bạn tạo ra, bạn có thể dùng agents để thực hiện công việc đó (theo Karl, video đăng ngày 09/05/2024).

Karl kể anh bắt đầu hỏi cả bộ phận enterprise của công ty mình: những việc gì mà các anh chị nghĩ AI có thể làm, những việc khách hàng không muốn làm nhưng đang phải làm trên nền tảng của chúng ta? Và chưa ai từng nghĩ theo cách đó (theo Karl, video đăng ngày 09/05/2024).

Điều này lại dẫn về một cuộc phỏng vấn khác với Sam Altman, khi nói rằng phần lớn doanh nghiệp và công ty nghĩ công cụ là thứ tĩnh. Các công ty ấy nghĩ về nó như iPhone: vẫn một form factor, vẫn iOS ấy suốt, Karl ước chừng, 15, 17 năm. Nhưng AI thì thay đổi: GPT 6, 7 sẽ không chạy hay trông giống GPT 3.5. Dù iOS có thay đổi từ bản 1 tới bản 17, nó vẫn là một đống app, bạn vẫn vuốt, vẫn là thứ đó. Còn giờ hãy tưởng tượng tương tác với nó bằng giọng nói, video, dùng agents. Theo Karl, điều đó thay đổi mọi thứ (theo Karl, video đăng ngày 09/05/2024).

10. Lời thách thức cho người làm SaaS, và chuyện customization

Karl nói "giờ nối điều đó với..." rồi chuyển sang một lời thách thức cho tất cả người nghe, đặc biệt là những ai đang dùng công cụ SaaS hay đang làm ở công ty SaaS: thay vì để khách hàng tự vào dùng công cụ bạn tạo ra, hay công cụ mà công ty bạn cấp license cho mọi người dùng, hãy nghĩ xem agents hay AI có thể thực hiện những tác vụ ấy thế nào; rồi công ty bạn sẽ bị disrupt bởi nó ra sao, hoặc bạn có thể tận dụng nó để pivot sang một thứ như vậy thế nào (theo Karl, video đăng ngày 09/05/2024).

Beth nói tiếp: vì một điều mà nghiên cứu cho thấy là có một khoảng cách ở phần dịch vụ, ở chỗ các công ty có đoán trước nhu cầu của người dùng hay không. Khách hàng muốn nhu cầu của mình được đoán trước, và đó không phải là điều họ cảm thấy nhận được từ các công ty. Theo Beth, đó đúng là điều Karl đang nói: hãy nghĩ xem mọi người đang làm gì (theo Beth, video đăng ngày 09/05/2024).

Karl tiếp, và mời cả khán giả cùng nghĩ: có rất nhiều công cụ SaaS mà các công ty phải customize để khớp với nhu cầu riêng của từng công ty: ồ, chúng tôi cần phần này, cần phần kia, hoặc là một bản build riêng. Theo anh, đó luôn là một thách thức với bất kỳ SaaS nào: giữ nó custom, hay có một nền tảng chung mà ai cũng phải dùng, v.v. Nhưng nếu AI có thể bỏ qua hết chuyện customization và thực hiện đúng theo đặc thù của khách hàng thì sao? Khi đó khách hàng không còn phải nhập dữ liệu. Có thể họ vẫn phải đưa vài thứ cơ bản họ muốn, nhưng nếu nhìn agents theo cách này: đây là mục tiêu của tôi, hãy hoàn thành nó; đây là mục tiêu của tôi cho ngành này, hãy hoàn thành nó; và hoàn thành theo cách khách này muốn, khác với một khách khác muốn theo kiểu khác (theo Karl, video đăng ngày 09/05/2024).

11. Brian: nỗi lo khi gọi món, phone tree và kiosk McDonald's

Brian muốn kể một chuyện. Anh và con gái, đang tuổi teen, gần đây, tính tới video đăng ngày 09/05/2024, ghé một nhà hàng kiểu fast food nhưng giống Chipotle. Anh nói món ở đó rất ngon.

Điều anh muốn nói: ngay trước khi lên tới quầy, con gái anh quay sang thì thầm: con thấy lo khi gọi món. Brian nói điều đó hoàn toàn bình thường. Anh đứng xếp hàng cùng con và nói: bố hiểu, hồi teen bố cũng vậy. Nhiều thứ lắm: người bán sẽ nói gì với mình? Họ nói nhỏ quá, hay to quá? Họ có hỏi một câu bất ngờ về cái bowl mà mình chưa chuẩn bị không? Đó là một nỗi lo âu, người lớn cũng có. Hai bố con nói chuyện, và anh kể với con lần đầu anh, khi còn tuổi teen, phải bay một mình, phải ra sân bay, qua cửa kiểm tra TSA và đủ thứ; mọi thứ quá nhiều, anh rất căng thẳng khi trải qua.

Lý do Brian kể chuyện này: người ta hay nói "tôi muốn nói chuyện với một người thật, tôi muốn nói chuyện với một con người". Nhưng Brian thật sự tin rằng lý do là vì trong trường hợp cụ thể ấy, đi qua một con người vẫn là cách hiệu quả nhất, nhưng AI đang tiếp tục thay đổi điều này. Và chuyện này không mới: những phone tree bắt bạn bấm phím 1, bấm phím 4, rồi bạn kêu lên: trời ạ, giải quyết vấn đề cho tôi đi, hoặc cho tôi gặp một nhân viên, cho tôi ai đó để nói chuyện, vì làm thế này khiến đầu óc tê liệt. Theo Brian, cảm giác ấy kéo dài cho tới khi vấn đề không được giải quyết. Nếu phone tree, nếu AI agent làm rất tốt việc giải quyết vấn đề của anh, anh không cần nói chuyện với người (theo Brian, video đăng ngày 09/05/2024).

Brian nói mọi người đã thấy điều này ở drive-thru của McDonald's: có chỗ thất bại, có chỗ quay lại; người ta nói tôi không thích, cứ để tôi nói với ai đó để gọi món. Nhưng mọi người cũng đã thấy nó ở châu Âu: Brian kể năm 2017 anh vào McDonald's và bấm nút trên một màn hình cảm ứng lớn để gọi món, và chỉ có một người ở quầy nhận order. Nên theo anh, điều này đang tới; cứ nhìn sang các nước khác, nơi nó, anh quên mất từ cần dùng, diễn ra thường xuyên hơn so với những gì có lẽ thấy ở Mỹ (theo Brian, video đăng ngày 09/05/2024).

12. Skaled tự hỏi chính mình, và công ty có còn tồn tại không

Brian nói anh nhắc chuyện này vì anh đồng ý với các host: ban đầu, việc cung cấp những dịch vụ này sẽ là kiểu human in the loop, như Karl nói: đi tới đây, rồi quay lại với tôi, tôi muốn là một phần của việc này. Và mọi người sẽ làm như vậy một thời gian; theo anh, nó không phải chuyện hôm nay có, mai mất (theo Brian, video đăng ngày 09/05/2024).

Rồi Brian lấy chính công ty mình, Skaled, làm ví dụ. Anh và đồng nghiệp ở Skaled là một công ty tư vấn bán hàng: đội Skaled vào các công ty khác và giúp quy trình bán hàng của họ hiệu quả hơn, nhanh hơn, gọn hơn, qua playbook, qua giải pháp AI, qua revenue enablement, rev ops và nhiều thứ khác. Nhưng ngay cả với tư cách một công ty, anh và đồng nghiệp cũng phải nghĩ như Karl nói: với một tổ chức tư vấn bán hàng, mình cần bắt đầu nghĩ về AI agents ở đâu, chúng sẽ đi vào chỗ nào? Mình sẽ bắt đầu giao một số hoạt động tư vấn cho AI ở đâu, để khách hàng tự phục vụ (self-service)? Theo Brian, khách hàng rất thích nói chuyện với đội Skaled, đừng hiểu lầm. Nhưng nếu Skaled cung cấp được thông tin chất lượng cao ngang vậy và giúp khách giải quyết vấn đề mà không phải lên cuộc gọi, khách sẽ chọn giải pháp đó (theo Brian, video đăng ngày 09/05/2024).

Brian nói anh không có ý gì với Skaled, những người anh làm cùng rất dễ mến, nhưng đó là sự thật. Nên với tư cách công ty, anh và đồng nghiệp phải nghĩ tương lai của chuyện này nằm ở đâu (theo Brian, video đăng ngày 09/05/2024).

Karl tiếp lời: điều đó quan trọng, nhưng không chỉ với bản thân công ty. Công ty có còn tồn tại không nếu mô hình ấy thật sự diễn ra? Đó là câu hỏi mỗi công ty phải tự tìm ra, vì sẽ có những công ty không còn tồn tại. Theo Karl, sẽ rất thú vị khi thấy các đối thủ, như những đối thủ nhỏ hơn của các công ty enterprise lớn, có sự linh hoạt, có năng lực, và vì không có gì để mất, sẽ nói: thôi, bỏ mô hình SaaS đi, tôi theo mô hình SaaS kia. Và đó mới là disruption thật sự trong lĩnh vực này (theo Karl, video đăng ngày 09/05/2024).

13. SaaS truyền thống hay SaaS mới, Titanic và AI council

Karl hình dung khách hàng khi đó sẽ thấy: này, dùng AI thì nó làm được việc này; ồ, mình không cần mua cái này nữa à? Đúng vậy. Và thị trường, khách hàng sẽ có lựa chọn: tôi muốn SaaS truyền thống hay SaaS mới? Nó sẽ là gì? Karl nói anh rất tò mò. Anh ngạc nhiên là chưa ai trong giới SaaS nghĩ về điều này, và có lẽ vì các model AI hiện tại chưa làm được, nhưng anh chắc rằng sẽ có ai đó trong khán giả, trong những người đọc bài và những người khác đang nghĩ về nó. Theo anh, sẽ không lâu nữa trước khi có người nói: thử trong ngành này xem, rồi một thứ bùng lên và mọi người khác bắt đầu theo, vì đó sẽ là mô hình mới, hoặc một lựa chọn nữa cho doanh nghiệp (theo Karl, video đăng ngày 09/05/2024).

Beth phản hồi: chị không nghĩ là người ta chưa nghĩ tới. Salesforce chắc chắn đang nghĩ về điều này, nhưng khách hàng chủ đạo của Salesforce là enterprise, không phải startup. Theo hình ảnh chị dùng, Salesforce phần lớn làm việc với những con tàu Titanic, chứ không làm cho chiếc thuyền buồm một người kiểu Sunfish. Và đó là điều Karl đang nói: nếu bạn nhỏ xíu, bạn có thể lớn tới đâu với AI agents đảm nhận những việc mà lẽ ra bạn phải có các vị trí hưởng lương khi lớn lên? Chị nói Karl đúng, đây là một thứ disrupt rất lớn (theo Beth, video đăng ngày 09/05/2024).

Có tiếng nói tiếp: nếu cả phòng sales và phòng marketing của bạn đều là AI agents thì sao? Nếu vậy thì sao? (video đăng ngày 09/05/2024)

Karl nói, hướng về Andy và Beth, đó đúng là điều anh đã nói: "tôi sẽ lập một AI council (hội đồng AI) cho mình. Tất cả những gì nó cần là một đám monkey fingers". Rồi bạn có công ty một người trị giá một tỷ đô, vì về cơ bản bạn có AI CTO, CMO, CPO, bất kỳ vị trí C-suite AI nào bạn tạo ra, rồi từ đó nó vận hành, nó chạy các agents (theo Karl, video đăng ngày 09/05/2024).

Một host nói: "Yeah, hashtag monkey fingers", rằng có vẻ cụm từ này đã được nói nhiều lần tới mức nhóm nên nhận luôn nó: hashtag monkey fingers. Có tiếng nói tiếp: thật ra cụm từ đó là của Beth. Người nói xin lỗi Beth vì đã gán nhầm, rồi hỏi: nghe có giống Beth không?

Karl đặt câu hỏi của mình: mọi người sẽ thoải mái thế nào khi báo cáo cho một AI? Vì người sáng lập công ty không phải là người bạn báo cáo; AI mới là bên được người sáng lập giao nhiệm vụ làm một việc cụ thể để đạt mục tiêu bao trùm: tạo ra sản phẩm, đưa sản phẩm ra thị trường, go to market, bất kể là gì (video đăng ngày 09/05/2024).

14. Không ai báo cáo cho AI, và Jyunmi: tăng năng suất thay vì cắt chi phí

Một host đáp: đó là điểm mấu chốt, Karl, trong mô hình kỳ lân một tỷ đô, không ai báo cáo cho AI cả; AI chỉ báo cáo cho CEO, vì chỉ có một người. Có tiếng nói tiếp: "There is. That's true." Rồi mọi thứ được bổ sung bằng agency hay trợ lý ảo, nhưng không thực sự là nhân viên của công ty. Một host nói: và nó cứ đưa ra... tôi không muốn nói là đưa ra mệnh lệnh, nhưng nó đang đưa ra... Có tiếng xen vào: đúng, nó đang ra lệnh (video đăng ngày 09/05/2024).

Có tiếng nói tiếp rằng từ đó mang nhiều hàm ý nặng nề. Rồi Jyunmi Hatcher nói: về cơ bản, điều bài viết này làm nổi bật với anh là khi đọc lần đầu, anh nghĩ: ồ, đây là tất cả những gì nhóm vẫn bàn tới. Kỳ lân định giá một tỷ đô. Liệu ba người làm cùng AI có thể thắng một giải Oscar. AI agents. Tất cả những câu chuyện ấy, tất cả những đợt ra mắt mà mọi người đang thấy, đều dẫn về một hướng: với AI, đặc biệt là agentic AI, bạn có thể thay thế dịch vụ và công việc của phần lớn, nếu không phải tất cả, những gì doanh nghiệp bạn cần (theo Jyunmi, video đăng ngày 09/05/2024).

Jyunmi nói điều đó vừa tuyệt vời với một người khởi nghiệp chỉ muốn bắt đầu: này, tôi tự làm được mọi thứ, tuyệt. Nhưng mặt khác, nó sẽ thấm vào SMB và enterprise thế nào? Họ sẽ nhìn việc này ra sao? Phần đáng sợ là: chúng ta sẽ cắt giảm chi phí ở đây, và chi phí lớn nhất của chúng ta là lương. Đó là điều khiến chuyện này nổi bật, và điều mọi người cần chú ý: một khi agentic AI trở nên phổ biến nhanh, hay có mặt ở khắp nơi, đó là lúc mọi thứ sẽ dịch chuyển rất lớn, rất nhanh, gần như ngay lập tức. Kiểu: ồ, chúng ta có một agent thật sự chạy được, rất chính xác, thế là lao đi. Và các công ty sẽ chỉ tìm cách cắt giảm chi phí (theo Jyunmi, video đăng ngày 09/05/2024).

Jyunmi đề xuất: thay vì tìm cách cắt chi phí, hãy tìm cách để khoản đầu tư vào nhân tài, vào nguồn nhân lực của bạn, làm tăng năng suất. Anh thà là công ty enterprise có ngân sách hằng năm 100 triệu, 200 triệu đô, trong bất kỳ lĩnh vực nào hoặc hơn thế, và chi cùng số tiền đó cho cùng những con người ấy, nhưng tăng năng suất lên 4 lần, 10 lần, 12 lần, hay bao nhiêu cũng được. Đó là cách anh đề xuất nhìn nhận, thay vì nghĩ: tôi có thể tự tiết kiệm 100 triệu ở đây hay 10 triệu ở kia. Theo anh, đó là cắt ngân sách, so với tăng năng suất (theo Jyunmi, video đăng ngày 09/05/2024).

15. Đầu tư vào đâu: câu hỏi của Brian, câu trả lời của Jyunmi

Brian hỏi: vậy việc tái đầu tư là gì, nếu bạn là CEO đó, nhìn đủ xa vào tương lai? Nếu là CEO ấy, bạn nghĩ gì về chuyện tái đầu tư và học AI để làm được điều này? Anh nói với Jyunmi: giả sử đó là mục tiêu của anh, tôi không muốn cắt nhân viên, tôi muốn họ hiệu quả hơn và làm công ty lớn lên, làm cả chiếc bánh lớn lên, không nhất thiết là miếng của tôi to hơn. Vậy đặt khoản đầu tư vào đào tạo ở đâu lúc này? Vào prompt engineering đơn giản? Hay đưa người ta đi học lại kỹ năng giao tiếp, thứ mà ta biết là đã thiếu hụt trong nhiều trường hợp, do chính chúng ta gây ra? Bạn có đưa họ quay lại đó không, vì giao tiếp sẽ là thứ quyết định, dù bạn đang nói chuyện với một AI agent hay giao tiếp nói chung? Vậy bạn đặt tiền, đặt khoản đầu tư ấy vào đâu hôm nay? (video đăng ngày 09/05/2024)

Jyunmi nói đó là một câu hỏi tuyệt vời, và nhóm có thể nói cả một tập, hay hai, về chuyện này. Nhưng nói khái quát, anh nói hãy nghiêng hẳn về mô hình kỳ lân một người, một tỷ đô. Vậy hãy đầu tư vào nguồn nhân lực của bạn: giáo dục liên tục, giáo dục chuyên về AI, AI business ops, bất kỳ lĩnh vực nào chạm tới loại hình kinh doanh bạn làm. Và chắc chắn 100%, nâng kỹ năng giao tiếp và soft skills, để bạn học cách nói chuyện với người khác, vì LLM và AI của bạn sẽ suy nghĩ và hiểu như con người. Như Brian nói, điều đó cực kỳ quan trọng (theo Jyunmi, video đăng ngày 09/05/2024).

Nhưng theo Jyunmi, hãy nghiêng về dạng "chiếc ô" (umbrella). Công ty bạn không còn cần phải là, và điều này có thể còn xa hơn một chút, một hệ thống phân cấp kiểu cổ điển. Công ty bạn có thể là một chiếc ô kết nối tới tất cả các công ty khác, nơi mọi người khác vận hành phần của mình với đội AI riêng, hội đồng riêng, cấu trúc riêng (theo Jyunmi, video đăng ngày 09/05/2024).

16. "Internet of people" và lời phản biện của Andy

Jyunmi nói tiếp: nếu bạn tái đầu tư khoản tiền này, đó là đầu tư vào thành công của những người ấy, vì họ có thể chạm tới tất cả các lĩnh vực khác nhau, và bạn tạo ra một kiểu mạng lưới như hệ sợi nấm (mycelial network). Nó có thể mang tính toàn cầu, vì khoảng cách không còn quan trọng, thời gian không còn quan trọng. Bất kỳ ai, ở bất kỳ đâu, đều có thể đóng góp vào những mục tiêu lớn hơn của bạn, và bạn chỉ việc kết nối họ với nhau. Theo Jyunmi, đó thực ra là một "internet of people" (video đăng ngày 09/05/2024).

Có tiếng gọi: "Andy?" Andy muốn phản biện một chút điều anh coi là một cái nhìn hơi utopia: rằng sẽ có một mạng lưới mới nổi lên gồm những cá nhân đóng góp, ai cũng tự tạo ra một tỷ đô doanh thu. Theo Andy, có một giới hạn cho doanh thu mà một doanh nghiệp tạo ra được. Nếu bạn đầu tư, bạn muốn khoản đầu tư ấy mang lại lợi nhuận, đo bằng doanh thu mới và/hoặc biên lợi nhuận mới. Nhưng trong bối cảnh cạnh tranh, có giới hạn cho những gì doanh nghiệp của bạn thu về được, tạm gọi là "tiền thuê", cho dịch vụ bạn cung cấp (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Andy nói tiếp: và bạn đã đầy những vị trí hưởng lương đang làm những chức năng có thể tự động hóa và thay thế. Giờ bạn lại nói hãy đầu tư vào chính những người sẽ bị tự động hóa thay thế và để họ năng suất hơn, đầu tư để họ năng suất hơn (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Jyunmi đáp: anh nói những người đó có cơ hội trở thành mắt xích then chốt (linchpin), hay người human in the loop then chốt. Tất cả quay về chuyện chuyên gia khai thác được nhiều hơn từ AI: người có kinh nghiệm trong lĩnh vực của mình sẽ khai thác được nhiều hơn từ AI so với một người bất kỳ ngoài đường không có kinh nghiệm gì (theo Jyunmi, video đăng ngày 09/05/2024).

Andy đáp: điều cả nhóm đang bàn trong chương trình này là lấy cả một phòng ban, cả một chức năng, như chăm sóc khách hàng, các CSR, tất cả những người đang trả lời điện thoại lúc này, rồi thay nó bằng một công ty service as a software bên ngoài, xử lý hết bằng tự động hóa. Vậy làm gì với những người đó? Andy nói anh hoài nghi chuyện tác động của disruption sẽ nhỏ đi nhờ đầu tư vào chính những người ấy; anh không thấy logic ở đó (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

17. Jyunmi: chưa có lời giải, và nỗi lo về lòng tham

Jyunmi nói anh đồng ý với Andy ở điểm đó. Sẽ có một mức độ disruption, và một mức độ rào cản mà mọi người phải vượt qua để tìm ra cách giải quyết. Anh có câu trả lời cho phần cụ thể ấy không? Nếu nhìn vào một cấu trúc phân cấp, những người ở dưới cùng, hay dưới vạch, thì có giải pháp cho công việc họ đang làm không? Không. Đó là lý do anh nói cần đầu tư vào bất cứ điều gì cần thiết để đưa những người đó sang làm những việc mà cả tập thể lớn hơn cần họ làm (theo Jyunmi, video đăng ngày 09/05/2024).

Theo Jyunmi, đó sẽ là câu trả lời cho điều mọi người đã nói suốt năm qua: mất việc. Nếu bạn có một AI trả lời điện thoại cho bạn, bạn không cần một người ở đó nữa. Đó là cuộc khủng hoảng hiện sinh: vậy người đó sẽ làm gì? Có vài con đường để nghĩ tới. Đúng là có những con đường utopia hơn những con đường khác (có tiếng xen vào: "Absolutely"). Có những con đường sẽ tốt hơn cho nhân loại nói chung (lại có tiếng xen vào: "Absolutely"). Nhưng điều mọi người nghĩ sẽ xảy ra là gì? Jyunmi nói anh nghiêng về khả năng lòng tham sẽ lấn át hầu hết các công ty enterprise, thật không may (theo Jyunmi, video đăng ngày 09/05/2024).

18. Andy: cost center, profit center và quyết định của người quản lý

Andy nói: nhưng nó không đơn giản là lòng tham. Anh nghĩ anh và Jyunmi cùng quan điểm về phạm vi các khả năng ngoài kia, trước việc general intelligence tự động hóa các quy trình nghiệp vụ trong công ty. Người ta từng nói về các nhóm nhân viên trong một công ty như là cost center hoặc profit center. Thường thì profit center là những chức năng đang làm đổi mới, phát triển khách hàng mới, v.v.; còn cost center là những việc phải làm, những quy trình nghiệp vụ lặp lại theo lối mòn, và chúng là những thứ đã chín cho tự động hóa. Andy nghĩ chính những việc thuộc cost center sẽ... và đó không phải chuyện lòng tham (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Theo Andy, chuyện là: nếu anh đứng trước câu hỏi, này, tôi có thể làm chức năng này với 10 nhân viên theo cách tôi vẫn làm trước đây, hoặc tôi có thể trả một nửa số tiền đó cho một công ty service as a software để làm xong việc, thì anh phải ra quyết định. Đó là trách nhiệm của anh với tư cách general manager (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Rồi điều anh muốn làm, vì anh là con người và có sự đồng cảm với những người sẽ bị cho nghỉ việc trong quá trình đó, là tự hỏi: đâu là cơ hội đầu tư vào họ bằng công cụ và kỹ năng giúp họ tạo ra nhiều doanh thu hơn cho công ty, thay vì chỉ thực hiện một chức năng thuộc cost center? Và Andy nói anh không biết có câu trả lời dễ dàng nào cho điều đó mà bản thân nó không bị agentic AI thay thế tương tự (theo Andy, video đăng ngày 09/05/2024).

Brian khép lại phần thảo luận, nói anh rất thích nghe Andy và Jyunmi bàn về chuyện này. Anh cảm ơn mọi người vì cuộc trò chuyện tuyệt vời hôm nay, nói đây là một buổi thật sự, thật sự hay, rồi chào mọi người.