Dịch vụ đang trở thành phần mềm mới Services: The New Software | CEO Insights
Liệu sản phẩm AI của bạn có biến thành một tính năng có sẵn khi phiên bản Claude tiếp theo ra mắt? Julien Bek, partner tại Sequoia, chỉ ra ngã rẽ chiến lược quan trọng nhất của thời đại AI: người bán công cụ phải liên tục chạy đua với mô hình; còn người bán kết quả sẽ mạnh lên sau mỗi lần mô hình được nâng cấp. Từ bảo hiểm, kế toán đến pháp lý và dịch vụ IT được quản lý, bài viết này giúp chúng ta hiểu AI đang đi từ công cụ hỗ trợ đến thực sự đảm nhận công việc như thế nào.
Porsche TsaiCEO
Dạo gần đây, bạn bè xung quanh tôi hay bàn chuyện ETF, người mua quỹ chủ động, người mua quỹ thụ động. Trong một buổi gặp mặt, tôi buột miệng hỏi mọi người: "Bạn có biết quỹ ETF mình đang nắm gồm những cổ phiếu nào không?" Gần như không ai biết. Nhưng điều đó không có nghĩa là họ không quan tâm đến tiền của mình. Ngược lại, họ rất quan tâm đến kết quả, chỉ là không muốn tự mình nghiên cứu công cụ. Chẳng ai muốn đi mua một cuốn "kinh thánh đầu tư", đọc kỹ báo cáo tài chính rồi tự chọn cổ phiếu. Điều mọi người muốn là: bỏ tiền vào, và để tiền sinh lời. Mua ETF chính là mua một kết quả: "tiền của tôi sẽ được quản lý tốt".
Thật ra, dù là cá nhân hay doanh nghiệp, thứ chúng ta bỏ tiền ra mua từ trước đến nay luôn là kết quả, không phải công cụ.
Doanh nghiệp đi từ việc thuê SI (đơn vị tích hợp hệ thống) để tùy biến hệ thống, đến chuyển sang thuê bao dịch vụ SaaS, về bản chất cũng giống như đi từ việc nhờ môi giới chứng khoán đặt lệnh đến tự mua cổ phiếu qua ứng dụng: cùng một mục đích, nhưng nhanh hơn, rẻ hơn và minh bạch hơn. Công cụ tiến bộ, quy trình gọn hơn, nhưng thứ được mua vẫn là kết quả "giúp việc kinh doanh vận hành trơn tru". Giờ đây, chúng ta đang đứng ở bước ngoặt từ SaaS sang thời đại AI. Lần tiến hóa này giống như đi từ tự nghiên cứu từng mã cổ phiếu sang mua thẳng ETF. Bạn không còn cần hiểu sâu từng công cụ bên dưới vận hành ra sao; bạn chỉ cần đặt đúng mục tiêu, nghĩ rõ chiến lược, thiết kế đúng quy trình làm việc, phần còn lại để hệ thống thực thi.
Điều này cũng có nghĩa là hình thái của các công ty phần mềm đang thay đổi. Người chiến thắng trong tương lai sẽ là một "công ty phần mềm khoác áo công ty dịch vụ": phần mềm là động cơ giúp cả công ty vận hành hiệu quả, còn dịch vụ là giá trị thực sự chúng ta trao cho khách hàng. Khách hàng không cần biết động cơ trông như thế nào; thứ họ cần là một kết quả chạy được.
Julien Bek, partner tại Sequoia, gần đây đã viết một bài nói đúng về chuyện này. Dưới đây là bản dịch của tôi, kèm theo vài góc nhìn đáng chú ý, chia sẻ cùng mọi người.
👉 Đọc toàn văn bài "Services: The New Software" của Julien Bek
Mục lục
- Mở đầu
- Năng lực hiểu và thực thi
- Copilot và Autopilot
- Tiến tới hội tụ
- Chiến lược thâm nhập của Autopilot: bắt đầu từ các tác vụ thuê ngoài
- Bản đồ cơ hội
Công ty nghìn tỷ USD vốn hóa tiếp theo sẽ là một công ty trông như đang cung cấp dịch vụ, nhưng thực chất được vận hành bằng phần mềm.
Mọi nhà sáng lập đang xây dựng công cụ AI đều đặt ra cùng một câu hỏi: khi phiên bản Claude tiếp theo biến sản phẩm của tôi thành một tính năng có sẵn, tôi phải làm sao? Nỗi lo của họ không hề thừa.
Nếu bạn bán công cụ, bạn sẽ phải liên tục chạy đua với mô hình. Nhưng nếu bạn bán "làm xong việc", mỗi bước tiến của mô hình sẽ khiến dịch vụ của bạn nhanh hơn, rẻ hơn và khó bị đối thủ đuổi kịp hơn.
Một công ty có thể mỗi năm chi 10.000 USD cho QuickBooks, rồi chi thêm 120.000 USD thuê kế toán để khóa sổ. Còn công ty huyền thoại tiếp theo sẽ không chỉ bán cho bạn công cụ ghi sổ, cũng không chỉ cung cấp dịch vụ kế toán, mà sẽ khóa sổ giúp bạn luôn.
Năng lực hiểu và thực thi
Viết code chủ yếu dựa vào năng lực hiểu và thực thi; còn biết bước tiếp theo nên làm gì thì dựa vào khả năng phán đoán.
Chuyển đặc tả thành code, kiểm thử, gỡ lỗi: những quy tắc này phức tạp, nhưng suy cho cùng vẫn là quy tắc. Phán đoán thì khác. Nó cần kinh nghiệm và gu, là trực giác tích lũy qua nhiều năm thực chiến: nên làm tính năng nào trước, có nên chấp nhận nợ kỹ thuật hay không, khi nào nên tung sản phẩm ra dù nó chưa hoàn hảo.
Một năm trước, phần lớn người dùng Cursor vẫn chỉ xem AI như công cụ tự động hoàn thành code. Ngày nay, ngày càng nhiều tác vụ được AI Agent khởi động, thay vì con người tự tay bắt đầu. Trong lượng sử dụng công cụ AI ở mọi ngành nghề, kỹ thuật phần mềm chiếm hơn một nửa; các nhóm khác vẫn chỉ ở mức một chữ số.
Lý do là kỹ thuật phần mềm về bản chất là loại công việc phụ thuộc rất nhiều vào năng lực hiểu và thực thi. AI đã vượt qua ngưỡng đó, có thể tự chủ hoàn thành phần lớn các tác vụ hiểu, chuyển đổi và thực thi, và để lại phần phán đoán cho con người. Kỹ thuật phần mềm chỉ là lĩnh vực đầu tiên chạm đến điểm tới hạn này; tiếp theo, điều tương tự sẽ xảy ra với mọi ngành nghề.
Copilot và Autopilot
Copilot (AI trợ lái, hỗ trợ con người làm việc) bán công cụ; Autopilot (AI tự lái, tự mình làm xong việc) bán việc đã hoàn thành.
Cho đến gần đây, năng lực hiểu, thực thi và phán đoán của mô hình AI vẫn đang phát triển, nên cách làm hợp lý hơn là xây Copilot trước: đặt AI vào tay người làm chuyên môn và để họ quyết định cách dùng. Harvey bán cho các công ty luật, Rogo bán cho các ngân hàng đầu tư. Người làm chuyên môn là khách hàng, công cụ giúp họ làm việc hiệu quả hơn, và họ chịu trách nhiệm cho kết quả cuối cùng.
Ngày nay, năng lực của mô hình ở một số lĩnh vực đã đủ chín muồi, nên điểm thâm nhập tốt nhất lại là trở thành Autopilot ngay từ đầu. Khách hàng của Crosby là các công ty cần soạn thỏa thuận bảo mật (NDA), chứ không phải luật sư tư vấn bên ngoài; khách hàng của WithCoverage là các giám đốc tài chính cần mua bảo hiểm, chứ không phải môi giới bảo hiểm. Thứ khách hàng mua chính là kết quả.
Ở bất kỳ ngành nghề nào, ngân sách dành cho việc "làm xong việc" luôn lớn hơn nhiều so với ngân sách "mua công cụ". Và Autopilot nhắm thẳng vào khoản ngân sách công việc này ngay từ ngày đầu.
Trong một lĩnh vực, tỷ trọng công việc thuộc loại hiểu và thực thi càng cao, Autopilot sẽ càng thắng nhanh.
Tiến tới hội tụ
Những công việc hôm nay vẫn cần phán đoán, ngày mai có thể trở thành tác vụ mà AI hiểu và thực thi được.
Khi các hệ thống AI tích lũy ngày càng nhiều dữ liệu độc quyền trong từng lĩnh vực cụ thể và dần nắm được "phán đoán tốt" trông như thế nào, ranh giới năng lực cũng sẽ liên tục được đẩy xa hơn. Copilot và Autopilot rồi sẽ đi đến hội tụ.
Quá trình chuyển từ Copilot sang Autopilot thật ra đã bắt đầu ở nhiều lĩnh vực. Nhưng điểm khởi đầu rất quan trọng, vì nó quyết định Autopilot có thể giành khách hàng trước ở những bối cảnh nào ngay lúc này và bắt đầu tích lũy dữ liệu. Chính những dữ liệu đó cuối cùng sẽ giúp chúng không chỉ xử lý các tác vụ hiểu và thực thi, mà còn dần đảm nhận cả những công việc cần phán đoán.
Chiến lược thâm nhập của Autopilot: bắt đầu từ các tác vụ thuê ngoài
Cứ mỗi 1 USD doanh nghiệp chi cho phần mềm, lại có 6 USD chi cho dịch vụ.
Với Autopilot, tổng thị trường có thể phục vụ không chỉ là ngân sách công cụ, mà là toàn bộ chi tiêu để hoàn thành công việc trong một hạng mục, bao gồm cả nhân sự nội bộ lẫn dịch vụ thuê ngoài. Nhưng điểm xuất phát tốt nhất là những công việc vốn đã được thuê ngoài.
Nếu một tác vụ đã được thuê ngoài, điều đó nói lên ba điều. Thứ nhất, công ty đã chấp nhận rằng việc này có thể do bên ngoài làm; thứ hai, khoản ngân sách này vốn đã tồn tại và dễ thay thế hơn; thứ ba, thứ người mua vốn đang mua chính là một kết quả đã hoàn thành.
Thay nhà cung cấp thuê ngoài hiện tại bằng một đơn vị dịch vụ AI-native, về bản chất chỉ là đổi nhà cung cấp; còn thay thế nhân sự nội bộ thì kéo theo cả việc tái cơ cấu tổ chức.
Vì vậy, chiến lược thâm nhập của Autopilot nên là: bắt đầu từ những tác vụ đã được thuê ngoài và phụ thuộc nhiều vào năng lực hiểu và thực thi để mở đường vào thị trường; sau đó, khi năng lực AI và dữ liệu tiếp tục tích lũy, mở rộng dần sang các công việc nội bộ và cần phán đoán nhiều hơn.
Tác vụ thuê ngoài là cửa ngõ, công việc nội bộ mới là thị trường dài hạn.
Crosby ban đầu chọn thâm nhập từ thỏa thuận bảo mật: đây là một tác vụ có phạm vi rõ ràng, chủ yếu dựa vào năng lực hiểu và thực thi, và phần lớn công ty vốn quen giao cho luật sư tư vấn bên ngoài xử lý. Ngân sách đã có sẵn, phạm vi rõ ràng, lợi tức đầu tư thấy được nhanh, chi phí chuyển đổi cũng tương đối thấp.
Bản đồ cơ hội
Nếu đặt các loại dịch vụ lên hai trục: một trục là "năng lực hiểu và thực thi ↔ phán đoán", trục còn lại là "dịch vụ thuê ngoài ↔ thực hiện nội bộ", ta có thể vẽ ra một bản đồ thứ tự ưu tiên. Con số trong ngoặc là quy mô thị trường nhân sự và dịch vụ của hạng mục đó.
Danh sách dưới đây chỉ mang tính minh họa:
Môi giới bảo hiểm (140–200 tỷ USD).
Đây là thị trường có giá trị lớn nhất trong danh sách. Bảo hiểm thương mại tiêu chuẩn có mức độ chuẩn hóa rất cao: giá trị gia tăng của môi giới bảo hiểm về cơ bản là so sánh giá giữa các công ty bảo hiểm và điền biểu mẫu, đúng kiểu công việc hiểu và thực thi. Mạng lưới bán hàng và dịch vụ cũng cực kỳ phân mảnh, hàng chục nghìn công ty môi giới nhỏ đang làm những quy trình tương tự nhau, nên không có doanh nghiệp hiện hữu nào nắm trọn quan hệ khách hàng. WithCoverage và Harper là những tân binh đáng chú ý.
Kế toán và kiểm toán (riêng thị trường thuê ngoài tại Mỹ đã là 50–80 tỷ USD).
Năm năm qua, Mỹ đã mất khoảng 340.000 kế toán viên, trong khi nhu cầu thị trường vẫn tiếp tục tăng. 75% CPA đang tiến gần tuổi nghỉ hưu, con đường lấy chứng chỉ dài, lương khởi điểm lại thua ngành công nghệ và tài chính. Sự thiếu hụt nhân lực mang tính cơ cấu này đang khiến ngành kế toán đón nhận AI nhanh hơn gần như mọi lĩnh vực chuyên môn khác. Rillet đang xây dựng một ERP AI-native có thể tự động hoàn tất quy trình khóa sổ; còn Basis bắt đầu từ Copilot cho kế toán viên.
Quy trình thanh toán y tế (thị trường thuê ngoài tại Mỹ 50–80 tỷ USD).
Nghe đến "y tế", người ta thường nghĩ đây là công việc phụ thuộc nhiều vào phán đoán; nhưng ở tầng thu phí và sổ sách, gần như toàn bộ là công việc hiểu và thực thi. Bản chất của mã hóa y tế là chuyển hồ sơ lâm sàng thành khoảng 70.000 mã ICD-10 chuẩn hóa. Quy tắc rất phức tạp, nhưng suy cho cùng vẫn là quy tắc. Việc thuê ngoài ở lĩnh vực này đã khá trưởng thành, và phần lớn tính phí theo kết quả. Việc Autopilot cần làm là hoàn thành đúng việc đó với chi phí thấp hơn. Anterior là công ty đang đi đầu hiện nay.
Xử lý bồi thường (bao gồm các công ty quản lý bồi thường bên thứ ba, 50–80 tỷ USD).
Ở đầu bên kia của hợp đồng bảo hiểm, xử lý bồi thường cũng là một cơ hội Autopilot độc lập. Bồi thường cho các loại bảo hiểm tiêu chuẩn chủ yếu là đối chiếu điều khoản hợp đồng với bảng tổn thất, rồi lập dự phòng theo bảng tính toán bảo hiểm. Đội ngũ chuyên viên bồi thường đang già đi mà không có đủ người mới kế cận. Thị trường này cũng được thuê ngoài rất nhiều cho các công ty giám định độc lập và công ty quản lý bồi thường bên thứ ba, như Crawford và Sedgwick. Chỉ trong cùng một ngành bảo hiểm đã có ít nhất hai cơ hội Autopilot hoàn toàn khác nhau. Pace đang xây dựng Autopilot cho xử lý bồi thường, còn Strala đang xây dựng một công ty quản lý bồi thường bên thứ ba AI-native.
Tư vấn thuế (30–35 tỷ USD).
Chứng chỉ CPA tạo ra một rào cản pháp lý và chuyên môn, nhưng 80–90% công việc bên dưới vẫn thuộc loại hiểu và thực thi. Mỗi khi một Autopilot về thuế xử lý thêm một khu vực hay một chế độ thuế, con hào dữ liệu của nó lại sâu thêm một tầng. Sự phức tạp của thuế đa khu vực chính là lý do doanh nghiệp vừa và nhỏ chọn thuê ngoài, vì hiếm có một kế toán nội bộ nào bao quát được hết. TaxGPT là đơn vị tham gia sớm, còn ở châu Âu có Skalar và Ravical.
Công việc pháp lý mang tính giao dịch (20–25 tỷ USD).
Soạn hợp đồng, thỏa thuận bảo mật, nộp hồ sơ pháp lý: những việc này phụ thuộc nhiều vào năng lực hiểu và thực thi, và thường được thuê ngoài. Kết quả công việc đủ chuẩn hóa, chất lượng cũng tương đối dễ kiểm chứng, nên người mua không nhất thiết phải có chuyên môn pháp lý sâu vẫn có thể đánh giá đầu ra của AI có đáng tin hay không. Harvey là đơn vị dẫn đầu đang lên và đang nhanh chóng tiến về hướng Autopilot; Crosby và Lawhive là những tân binh lấy Autopilot làm cốt lõi ngay từ đầu.
Dịch vụ IT được quản lý (trên 100 tỷ USD).
Gần như mọi doanh nghiệp vừa và nhỏ đều thuê ngoài IT. Vá lỗi hệ thống, giám sát, phân quyền người dùng, phân loại cảnh báo: đây đều là những công việc hiểu và thực thi lặp đi lặp lại trên hàng nghìn môi trường tương tự nhau. Tầng phần mềm hiện có, như ConnectWise và Datto, chủ yếu bán công cụ cho các nhà cung cấp dịch vụ IT được quản lý. Cho đến nay, chưa ai thực sự bán thẳng cho doanh nghiệp kết quả "IT của bạn sẽ vận hành bình thường". Edra đang tự động hóa quy trình IT, còn Serval đang tự động hóa hỗ trợ IT.
Chuỗi cung ứng và mua sắm (trên 200 tỷ USD).
Phần lớn doanh nghiệp chỉ đàm phán nghiêm túc với 20% nhà cung cấp hàng đầu. Phần đuôi dài còn lại gần như không được ai để ý, vì bỏ nhân lực ra xử lý thì không đáng. Thất thoát do hợp đồng thường chiếm 2–5% tổng chi tiêu mua sắm. Cửa ngõ ở đây là những công việc vốn đã bị bỏ qua: không cần thuyết phục doanh nghiệp lập ngân sách mới, cũng không cần thay thế nhà cung cấp hiện tại, chỉ cần giúp doanh nghiệp lấy lại khoản tiền vốn đang thất thoát. Magentic đang xây dựng AI cho mua sắm trực tiếp, AskLio nhắm vào mua sắm gián tiếp; Tacto vừa xây dựng hệ thống dữ liệu lõi vừa xây Copilot cho doanh nghiệp quy mô vừa.
Tuyển dụng và môi giới nhân sự (trên 200 tỷ USD).
Đây là thị trường dịch vụ lớn nhất trong danh sách. Phần đầu phễu tuyển dụng, như sàng lọc hồ sơ, ghép nối ứng viên, chủ động liên hệ, gần như đều là công việc hiểu và thực thi; nhưng thuyết phục ứng viên nhận offer hay đánh giá mức độ phù hợp văn hóa thì phụ thuộc rất nhiều vào khả năng phán đoán tích lũy qua nhiều năm kinh nghiệm. Cửa ngõ cho Autopilot sẽ nằm ở các vị trí tuyển số lượng lớn, ít cần phán đoán, vì quy trình ghép nối cho những vị trí này đã tương đối chuẩn hóa. Juicebox, Mercor, Jack & Jill là những đơn vị dẫn đầu đang lên, mỗi bên thâm nhập thị trường này từ một tầng khác nhau.
Tư vấn quản lý (300–400 tỷ USD).
Đây là một thị trường rất lớn, nhưng phần lớn công việc phụ thuộc nhiều vào phán đoán. Câu hỏi thực sự thú vị là: liệu AI có thể tách công việc tư vấn thành hai tầng hay không, một tầng là các tác vụ hiểu và thực thi như thu thập dữ liệu, phân tích benchmark; tầng còn lại là các tác vụ phán đoán như đề xuất chiến lược. Tầng thứ nhất được tự động hóa, tầng thứ hai vẫn do con người đảm nhận. Công ty nào có cơ hội thắng lớn nhất thì vẫn còn phải chờ xem.
Năm 2025, những công ty AI tăng trưởng nhanh nhất là Copilot. Đến năm 2026, nhiều công ty sẽ thử trở thành Autopilot. Họ đã có sản phẩm, cũng hiểu nhu cầu khách hàng. Nhưng đồng thời họ sẽ đối mặt với thế lưỡng nan của nhà đổi mới: một khi bắt đầu bán "làm xong việc", điều đó đồng nghĩa với việc nhận lấy chính phần công việc mà trước đây khách hàng của họ tự làm.
Đây chính là cơ hội cho các startup thuần Autopilot.
Bạn nghĩ sao về điều này? Hãy trò chuyện cùng chúng tôi
