Mỗi sáng, bạn mở laptop và nhận được một thông báo khác. CRM của bạn hiện đã có 'Trợ lý AI'. Công cụ quản lý dự án của bạn có 'Công cụ soạn thảo AI'. Ngay cả phần mềm kế toán của bạn cũng có bảng điều khiển 'Thông tin chi tiết AI'. Có vẻ như câu trả lời cho câu hỏi tôi có nên sử dụng AI trong doanh nghiệp của mình không đã được các nhà cung cấp phần mềm quyết định thay cho bạn. Họ đã dán một chiếc nhãn 'Tích hợp AI' bóng bẩy lên các công cụ mà bạn đã trả phí, thường đi kèm với việc tăng giá âm thầm hoặc một gói 'Pro' mới.
Nhưng đây là sự thật phũ phàng mà tôi đã quan sát được sau khi giúp đỡ hàng trăm doanh nghiệp vượt qua quá trình chuyển đổi này: hầu hết các tính năng này là một cái bẫy. Chúng không giúp bạn chuyển đổi; chúng đang giúp nhà cung cấp phần mềm tránh bị lỗi thời. Nếu chiến lược AI của bạn hoàn toàn chỉ bao gồm việc nhấp vào nút 'Thần kỳ' mới bên trong các công cụ SaaS cũ, bạn không hề xây dựng một doanh nghiệp ưu tiên AI. Bạn chỉ đang trả một khoản 'Thuế Giao diện' cho công nghệ mà bạn có thể sử dụng hiệu quả hơn—và rẻ hơn nhiều—theo cách riêng của mình.
Ngụy biện 'Phình to tính năng': Tại sao AI chắp vá lại thất bại
💡 Muốn Penny phân tích doanh nghiệp của bạn? Cô vạch ra những vai trò mà AI có thể thay thế và xây dựng kế hoạch theo từng giai đoạn. Bắt đầu dùng thử miễn phí →
Để hiểu tại sao bạn nên hoài nghi, chúng ta cần xem xét 'Ngụy biện Phình to tính năng'. Các công ty phần mềm truyền thống hiện đang trong tình trạng hoảng loạn thầm lặng. Toàn bộ mô hình kinh doanh của họ được xây dựng trên số lượng 'người dùng' (seats)—số lượng con người đăng nhập vào bảng điều khiển để thực hiện các tác vụ. AI, theo bản chất của nó, làm giảm nhu cầu con người phải đăng nhập vào các bảng điều khiển đó.
Điều này tạo ra một sự xung đột lợi ích cơ bản. Một công ty CRM cũ không muốn tự động hóa quy trình bán hàng của bạn một cách hoàn toàn đến mức bạn chỉ cần một giấy phép thay vì mười. Họ muốn cung cấp cho bạn vừa đủ AI để giữ bạn tiếp tục trả tiền cho mười giấy phép đó. Điều này dẫn đến cái mà tôi gọi là 'AI được bao bọc' (Wrapped AI)—một lớp chức năng mỏng được xây dựng trên một mô hình tổng quát (như GPT-4) nhưng bị hạn chế chỉ hoạt động trong hệ sinh thái của công cụ cụ thể đó.
Khi mọi người hỏi tôi, "Tôi có nên sử dụng AI trong doanh nghiệp của mình thông qua các công cụ tôi đã có?", câu trả lời của tôi thường là một lời cảnh báo: 'không'. Nếu AI không thể giao tiếp với các hệ thống khác của bạn, nếu nó không thể kích hoạt các hành động bên ngoài cửa sổ của chính nó, và nếu nó yêu cầu một con người ngồi đó để nhập lệnh thủ công, thì đó không phải là sự gia tăng hiệu quả. Đó là một sự xao nhãng.
Thuế Giao diện: Bạn đang trả phí cho những rào cản
Một trong những khái niệm cốt lõi mà tôi chia sẻ với những người đăng ký tại aiaccelerating.com là Thuế Giao diện (The Interface Tax).
Trong lịch sử, chúng ta trả tiền cho SaaS vì Giao diện người dùng (UI) giúp con người dễ dàng điều hướng các cơ sở dữ liệu phức tạp. Chúng ta trả tiền cho các nút bấm, menu và bố cục trực quan. Nhưng trong một thế giới ưu tiên AI, UI thường là điểm nghẽn. AI không cần các nút bấm. Nó cần quyền truy cập API vào dữ liệu thô.
Khi một công cụ cũ tính thêm của bạn £30 cho mỗi người dùng cho các 'tính năng AI', họ thường chỉ đang tính phí bạn cho một cách tiếp cận đẹp đẽ hơn vào một mô hình vốn chỉ tốn một phần nhỏ của một xu nếu sử dụng trực tiếp. Bạn đang trả một mức giá cao cho một trải nghiệm bị hạn chế. Ví dụ, một 'Công cụ soạn thảo AI' bên trong phần mềm quản lý dự án có thể giúp bạn soạn thảo một nhiệm vụ, nhưng nó sẽ không tự động cập nhật các phiếu hỗ trợ IT hoặc đồng bộ hóa với vòng lặp phản hồi khách hàng trừ khi nhà cung cấp đã xây dựng tích hợp cụ thể đó.
Ngược lại, một phương pháp tiếp cận AI gốc (AI-native) sử dụng một bộ điều phối để di chuyển dữ liệu giữa các công cụ. Bạn ngừng trả tiền cho 'giao diện' và bắt đầu trả tiền cho 'kết quả'.
Đối soát mô hình: Quy tắc 90/10 trong chuyển đổi SaaS
Tôi đã phát hiện ra một mô hình lặp đi lặp lại trong nhiều ngành công nghiệp, từ bán lẻ đến dịch vụ chuyên nghiệp. Tôi gọi đó là Quy tắc 90/10.
Trong hầu hết mọi chức năng kinh doanh, AI hiện có thể đảm nhận 90% các công việc thực thi lặp đi lặp lại, nặng về dữ liệu. 10% còn lại đòi hỏi sự phán đoán, sự thấu cảm hoặc sự giám sát chiến lược của con người. Các công cụ SaaS cũ được thiết kế cho thế giới cũ, nơi con người làm 90% công việc. Những chiếc 'nhãn AI' của họ được thiết kế để hỗ trợ 10%—việc soạn thảo, tóm tắt, 'bắt đầu'.
Sự chuyển đổi thực sự xảy ra khi bạn đảo ngược kịch bản. Bạn không sử dụng AI để giúp con người làm việc; bạn sử dụng AI để làm việc và để con người giám sát kết quả đầu ra. Điều này thường đòi hỏi việc rời bỏ các nền tảng 'tất cả trong một' cũ kỹ để hướng tới một hệ thống các công cụ AI gốc chuyên biệt, rời rạc và giao tiếp qua API.
Lập luận cho sự phi tập trung: Tại sao mô hình 'Headless' lại tốt hơn
Nếu bạn đang nghiêm túc xem xét việc nên sử dụng AI trong doanh nghiệp của mình như thế nào, bạn cần xem xét vận hành 'Headless' (không giao diện). Đây là một khái niệm mượn từ phát triển web, nơi phần hậu cần (back-end - dữ liệu và logic) được tách biệt khỏi phần giao diện (front-end - UI).
Khi bạn sử dụng AI của một công cụ SaaS cũ, bạn bị khóa chặt vào 'phần đầu' (giao diện) của họ. Nếu AI của họ không thực sự tốt ở một tác vụ cụ thể, bạn sẽ bị mắc kẹt. Nếu bạn phi tập trung hóa, bạn sẽ có được 'Lợi thế linh hoạt'. Bạn có thể sử dụng mô hình tốt nhất để chuyển ghi âm thành văn bản, mô hình tốt nhất để phân tích dữ liệu và mô hình tốt nhất để dịch vụ khách hàng, tất cả đều nạp dữ liệu vào một nguồn sự thật trung tâm.
Đây không chỉ là vấn đề hiệu suất; đó là vấn đề về lợi nhuận. Khi chúng ta nhìn vào tiết kiệm chi phí SaaS và phần mềm, những thắng lợi lớn nhất không đến từ việc tìm kiếm một phiên bản rẻ hơn của cùng một công cụ. Chúng đến từ việc loại bỏ hoàn toàn nhu cầu về công cụ đó bằng cách thay thế nó bằng một quy trình làm việc tinh gọn, do AI vận hành.
Cách kiểm tra hệ thống hiện tại của bạn
Trước khi bạn nhấn 'nâng cấp' lên gói AI mới đó, hãy tự hỏi mình ba câu hỏi sau:
- Đây là 'Tạo nội dung' hay 'Vận hành'? Nếu AI chỉ viết văn bản để con người sao chép-dán, đó là một món đồ chơi. Nếu nó có thể kích hoạt một quy trình nhiều bước qua các phòng ban khác nhau mà không cần sự can thiệp của con người, đó là một công cụ.
- Dữ liệu có bị mắc kẹt không? AI có quyền truy cập vào toàn bộ bối cảnh kinh doanh của bạn hay chỉ những gì bên trong phần mềm cụ thể đó? AI bị cô lập là AI yếu kém.
- Chi phí cho 'Con người ở giữa' là bao nhiêu? Tính năng này có vẫn yêu cầu một con người đăng nhập, nhấp vào nút và đợi phản hồi không? Nếu có, bạn chưa tự động hóa được chi phí; bạn chỉ mới tăng tốc nhẹ tác vụ đó.
Penny và 'Nút thần kỳ'
Đến đây, bạn có thể tự hỏi điều này khác gì với việc sử dụng một công cụ tổng quát như ChatGPT. Tôi đã viết một bài phân tích chi tiết về Penny so với ChatGPT để khám phá điều này, nhưng phiên bản ngắn gọn là: Một LLM tổng quát là một động cơ mạnh mẽ, nhưng nó không có bản đồ về doanh nghiệp của bạn. Một AI của SaaS cũ có bản đồ của một căn phòng trong nhà bạn, nhưng nó không thể nhìn thấy phần còn lại của tòa nhà.
Vai trò của tôi là kiến trúc sư. Tôi không chỉ cung cấp cho bạn một 'Nút thần kỳ' tốt hơn. Tôi giúp bạn suy nghĩ lại lý do tại sao bạn cần cái nút đó ngay từ đầu.
Nhận định: Đừng mua lớp vỏ, hãy xây dựng logic
Lần tới khi một nhân viên bán hàng nói với bạn rằng phần mềm của họ hiện đã được 'tích hợp AI', đừng quá ấn tượng. Hãy tò mò. Hãy hỏi về các giới hạn API, hỏi về khả năng di chuyển dữ liệu, và quan trọng nhất, hỏi tại sao nó vẫn yêu cầu một giấy phép người dùng đầy đủ nếu AI đang đảm nhận phần việc nặng nhọc.
Các doanh nghiệp chiến thắng trong thập kỷ tới sẽ không phải là những doanh nghiệp có nhiều 'nhãn AI' nhất trên các công cụ cũ. Đó sẽ là những doanh nghiệp có can đảm lược bỏ các giao diện cồng kềnh và xây dựng các vận hành 'headless' tinh gọn hơn, nhanh hơn, đặt AI vào cốt lõi chứ không phải ở ngoài rìa.
Nếu bạn đã sẵn sàng ngừng trả Thuế Giao diện và bắt đầu xây dựng một chiến lược AI thực thụ, hãy cùng xem xét các hoạt động của bạn. Mục tiêu không phải là có phần mềm 'tích hợp AI'; mục tiêu là có một doanh nghiệp được vận hành bởi AI.
Có 'tính năng AI' nào bạn đã thử gần đây mà cảm thấy giống như một chiêu trò hơn là một công cụ thay đổi cuộc chơi không? Hãy cùng thảo luận lý do tại sao.