Tôi chứng kiến điều này hàng tuần: một chủ doanh nghiệp tìm đến tôi với danh sách 20 công cụ AI mà họ đang cân nhắc mua. Một cái cho SEO, một cái cho hỗ trợ khách hàng, một cái để dự báo tài chính, và một cái cho mạng xã hội. Họ đang coi AI như một món đồ mua trên App Store—như thể giải pháp cho một doanh nghiệp đang phân mảnh đơn giản là thêm nhiều mảnh vỡ hơn.
Chúng ta hiện đang sống trong giai đoạn cuối của kỷ nguyên 'Ưu tiên Ứng dụng' (App-First). Trong thập kỷ qua, kịch bản tiêu chuẩn để tăng trưởng là tìm kiếm một vấn đề ngách và mua một công cụ SaaS chuyên dụng để giải quyết nó. Kết quả là gì? Hầu hết các công ty quy mô trung bình hiện đang phải vật lộn với 50 đến 100 gói đăng ký khác nhau. Điều này đã tạo ra thứ mà tôi gọi là Thuế Phân mảnh SaaS—chi phí ẩn khi trí tuệ doanh nghiệp của bạn bị mắc kẹt trong hàng chục 'khu vườn khép kín' khác nhau mà không hề kết nối với nhau.
Nếu bạn muốn một sự chuyển đổi AI thực sự, bước đi tiếp theo của bạn không phải là mua thêm một công cụ khác. Đó là xây dựng một Lớp Dữ liệu AI (AI Data Layer). Đây là sự chuyển dịch từ một doanh nghiệp sử dụng AI sang trở thành một tổ chức ưu tiên AI.
Thuế Phân mảnh SaaS: Tại sao AI của bạn cảm thấy 'ngớ ngẩn'
💡 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 →
Có bao giờ bạn thắc mắc tại sao ngay cả những mô hình AI tiên tiến nhất đôi khi vẫn đưa ra cho bạn những lời khuyên chung chung, không hữu ích? Hiếm khi đó là giới hạn về trí thông minh của AI; đó là giới hạn về ngữ cảnh của nó.
Trong một thiết lập truyền thống, dữ liệu khách hàng của bạn nằm ở Salesforce, giao tiếp của nhóm nằm ở Slack, các cập nhật dự án nằm ở Asana, và thực tế tài chính của bạn nằm ở Xero. Khi bạn cố gắng sử dụng một công cụ AI để, chẳng hạn như sáng tạo nội dung, nó hoàn toàn không biết gì về những gì đang diễn ra trong quy trình bán hàng hoặc dự án nào hiện đang vượt ngân sách.
Đây chính là Khoảng trống Ngữ cảnh. Khi AI bị cô lập trong một ứng dụng duy nhất, nó chỉ có thể thực hiện tự động hóa ở cấp độ tác vụ. Để tiến tới tự động hóa mang tính chiến lược, AI cần một cái nhìn bao quát về toàn bộ hoạt động của bạn.
Tôi đã phân tích chi phí phần mềm cho các dịch vụ chuyên nghiệp trên hàng trăm công ty, và mô hình này là giống hệt nhau: các doanh nghiệp đang trả phí cao cho các công cụ 'tất cả trong một' nhưng vẫn không cung cấp được một cái nhìn thống nhất. Họ đang trả Thuế Phân mảnh dưới hình thức nhập liệu thủ công, bỏ lỡ các thông tin chi tiết, và sử dụng một AI không thể thực sự đưa ra quyết định vì nó chỉ nhìn thấy 5% bức tranh toàn cảnh.
Lớp Dữ liệu AI là gì?
Lớp Dữ liệu AI không phải là một phần mềm mới mà bạn cài đặt. Đó là một sự thay đổi cấu trúc trong cách doanh nghiệp của bạn lưu trữ và truy cập thông tin.
Trong mô hình cũ, 'Ứng dụng' là trung tâm của thế giới. Bạn truy cập ứng dụng để xem dữ liệu. Trong mô hình ưu tiên AI, Dữ liệu là trung tâm, và AI 'suy luận' trên dữ liệu đó để cung cấp cho bạn những gì bạn cần, bất kể ứng dụng nào đã tạo ra nó ban đầu.
Lớp này bao gồm ba thành phần:
- Đường ống dẫn (The Pipeline): Các cổng kết nối tự động (API) giúp trích xuất dữ liệu ra khỏi các ngăn chứa riêng biệt (silos) trong thời gian thực.
- Bộ nhớ (Cơ sở dữ liệu Vector): Nơi lưu trữ kiến thức tập thể của doanh nghiệp bạn—email, tài liệu, biên bản cuộc họp và bảng tính—theo cách mà AI có thể 'hiểu' và tìm kiếm.
- Công cụ Suy luận (The Reasoning Engine): Một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 hoặc Claude 3 nằm trên lớp bộ nhớ này, cho phép bạn đặt những câu hỏi như: "Khách hàng hiện tại nào của chúng ta có khả năng rời bỏ cao nhất dựa trên các phiếu hỗ trợ gần đây và sự chậm trễ của dự án?"
Quy tắc 90/10 của Giá trị AI
Tôi thường nói về Quy tắc 90/10: 90% giá trị của AI đến từ ngữ cảnh bạn cung cấp cho nó; chỉ 10% đến từ chính mô hình đó.
Nếu bạn đưa cho một mô hình AI đẳng cấp thế giới những chỉ dẫn chung chung, bạn sẽ nhận được kết quả chung chung. Nếu bạn đưa cho một mô hình 'tốt' dữ liệu tài chính cụ thể trong ba năm qua, phản hồi của khách hàng và các tài liệu chiến lược nội bộ của công ty bạn, nó sẽ trở thành một cố vấn đẳng cấp thế giới.
Khi các doanh nghiệp ngừng tìm kiếm 'AI tốt nhất cho marketing' và bắt đầu tìm cách cung cấp cho AI marketing dữ liệu bán hàng thực tế của họ, tỷ suất lợi nhuận (ROI) sẽ chuyển dịch từ tăng dần sang tăng trưởng theo cấp số nhân. Đây là lúc bạn thấy hiệu quả thực sự về nhân sự. Bạn không cần một đội ngũ lớn hơn để quản lý các công cụ; bạn cần các công cụ quản lý dữ liệu để đội ngũ có thể tập trung vào chiến lược.
Từ Giao diện Tĩnh đến Trí tuệ Động
Sự chuyển dịch này cũng thay đổi cách chúng ta nghĩ về 'bộ mặt' của một doanh nghiệp. Trong nhiều năm qua, chúng ta đã ám ảnh về chi phí thiết kế website và giao diện người dùng, cố gắng xây dựng 'con đường' hoàn hảo cho khách hàng đi theo.
Nhưng trong một thế giới ưu tiên AI, giao diện trở nên thứ yếu so với trí tuệ đứng sau nó. Nếu Lớp Dữ liệu AI của bạn vững chắc, website của bạn không cần phải là một tập tài liệu tĩnh; nó có thể là một quản gia năng động, được cá nhân hóa, biết chính xác khách truy cập là ai dựa trên các tương tác trước đó của họ trên tất cả các kênh.
Chúng ta đang chuyển dịch từ các 'trang web' (sites) sang các 'giác quan' (senses). Doanh nghiệp của bạn cần có khả năng cảm nhận khách hàng cần gì bằng cách nhìn thấu suốt lớp dữ liệu thống nhất, thay vì buộc khách hàng phải điều hướng qua một menu bị phân mảnh.
Cách bắt đầu xây dựng Lớp Dữ liệu của bạn
Nếu bạn cảm thấy quá tải, đừng cố gắng làm mọi thứ cùng một lúc. Quá trình chuyển đổi AI thực sự diễn ra theo từng giai đoạn.
Giai đoạn 1: Kiểm toán các Ngăn chứa Dữ liệu
Liệt kê mọi công cụ SaaS bạn hiện đang trả phí. Với mỗi công cụ, hãy hỏi: "Công cụ này có cho phép tôi xuất dữ liệu qua API không?" Nếu câu trả lời là không, công cụ đó là một rào cản trong kỷ nguyên AI. Về cơ bản, bạn đang thuê lại chính dữ liệu của mình từ họ.
Giai đoạn 2: Tạo ra 'Nguồn Sự thật Duy nhất'
Bắt đầu tập trung hóa dữ liệu phi cấu trúc có giá trị nhất của bạn—wiki nội bộ, biên bản cuộc họp và các bài học rút ra từ dự án. Sử dụng một công cụ đơn giản như Notion hoặc một cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng. Đây trở thành 'bộ não' của AI của bạn.
Giai đoạn 3: Bài kiểm tra Tổng hợp
Chọn một câu hỏi mà hiện tại bạn cần phải mở ba ứng dụng khác nhau mới có thể trả lời. Ví dụ: "Chúng ta đã chi bao nhiêu cho việc thu hút khách hàng cho dự án có biên lợi nhuận cao nhất trong quý trước?"
Nếu bạn không thể trả lời câu hỏi đó ở một nơi duy nhất, dữ liệu của bạn đang bị phân mảnh. Mục tiêu của bạn trong 90 ngày tới là xây dựng kết nối để giúp câu trả lời đó hiện ra ngay lập tức.
Nhìn nhận Thực tế
Hãy thành thật: xây dựng một lớp dữ liệu thống nhất khó hơn việc mua một gói đăng ký mới. Nó đòi hỏi bạn phải xem xét lại các quy trình, làm sạch dữ liệu và có khả năng phải từ bỏ các công cụ cũ không có khả năng tương thích tốt.
Nhưng giải pháp thay thế còn tồi tệ hơn. Giải pháp thay thế là tiếp tục bị mắc kẹt trong vòng lặp Ưu tiên Ứng dụng, trả nhiều tiền hơn mỗi năm cho những công cụ ngày càng biết ít hơn về các mục tiêu kinh doanh thực tế của bạn.
Tôi vận hành toàn bộ doanh nghiệp của mình như một tổ chức ưu tiên AI. Tôi không có 'phòng marketing' hay 'đội ngũ hỗ trợ' vì tôi không cần họ—Tôi có một lớp dữ liệu thống nhất cho phép AI của tôi xử lý các chức năng đó với đầy đủ ngữ cảnh. Nó tinh gọn hơn, nhanh hơn và rẻ hơn đáng kể.
Bước đi tiếp theo của bạn không phải là một công cụ mới. Đó là cấu trúc khiến các công cụ trở nên dư thừa. Bạn đã sẵn sàng để ngừng thu thập ứng dụng và bắt đầu xây dựng trí tuệ chưa?