a16z：Khi giao diện người dùng không còn là sản phẩm, còn lại gì trong hào quang của phần mềm?

Người biên tập: Trong hai mươi năm qua, lợi thế cạnh tranh của SaaS phần lớn dựa trên UI. Bảng điều khiển, trường dữ liệu, luồng phê duyệt và thói quen người dùng không chỉ là giao diện thao tác, mà còn định hình cách tổ chức làm việc và trật tự dữ liệu. Khi AI có thể trực tiếp đọc dữ liệu, gọi công cụ, thực thi quy trình, sự gắn bó dựa trên ký ức cơ bắp của con người bắt đầu giảm đi, UI không còn nhất thiết là giao diện trung tâm của phần mềm doanh nghiệp nữa.

Điều này không có nghĩa là hệ thống ghi chép mất đi giá trị, mà là khả năng phòng thủ của nó đang chuyển hướng: từ UI và thói quen sử dụng, sang mô hình dữ liệu, hệ thống quyền hạn, trách nhiệm tuân thủ, logic kinh doanh, vòng lặp thực thi và mạng lưới hợp tác đa bên. Trong tương lai, phần mềm có hàng rào thực sự có thể không còn chỉ là cơ sở dữ liệu ghi lại công việc của con người, mà còn là hệ thống hành động có khả năng nắm bắt ngữ cảnh, khởi xướng nhiệm vụ, điều phối các trí tuệ nhân tạo, và liên tục tạo ra dữ liệu mới trong quá trình thực thi.

Khi phần mềm hướng tới trạng thái headless (không giao diện), các vấn đề cốt lõi của phần mềm doanh nghiệp cũng thay đổi: giá trị không còn chỉ là ai sở hữu dữ liệu, mà là ai có thể tổ chức hành động xung quanh dữ liệu đó.

Dưới đây là nguyên bản:

Tháng trước, Salesforce tuyên bố sẽ mở API và ra mắt một sản phẩm headless (không giao diện). Về bản chất, điều này có nghĩa là Salesforce đang đặt cược: trong thời đại Agent, giá trị cốt lõi của nó không còn chủ yếu dựa vào UI nữa, mà đến từ lớp dữ liệu. Đây là một sự định vị lại khá thông minh.

Tuy nhiên, cũng cần chỉ rõ, xét về mặt kỹ thuật, lần ra mắt này dường như chưa mang lại nhiều thay đổi thực chất. API mà Salesforce đang đóng gói lại dưới danh nghĩa “sản phẩm headless” phần lớn đã tồn tại từ nhiều năm trước. Nói cách khác, đây chỉ là một chiến dịch marketing điển hình của Salesforce.

Ý tưởng cốt lõi của sản phẩm mới này là, Agent có thể truy cập trực tiếp vào dữ liệu trong hệ thống ghi chép, mà không cần phải qua UI thiết kế dành cho con người. Vai trò của UI truyền thống là giúp người dùng theo dõi quy trình, quản lý nhiệm vụ và thúc đẩy luồng công việc; nhưng sau khi có Agent tham gia, mức độ cần thiết của lớp giao diện này bắt đầu giảm xuống.

Điều thực sự đáng bàn luận ở lần ra mắt này không chỉ là Salesforce đã ra mắt sản phẩm mới gì, mà còn là một câu hỏi nền tảng hơn: nếu tách UI ra, chỉ mở phần dữ liệu nền, thì một hệ thống ghi chép còn lại những gì? Nó khác gì so với một cơ sở dữ liệu Postgres, một schema dữ liệu được thiết kế tốt, và một bộ API? Chúng còn bao nhiêu điểm khác biệt?

Hơn nữa, các yếu tố từng giúp hệ thống ghi chép có khả năng phòng thủ lâu dài, liệu còn phù hợp không? Hay là đã xuất hiện các tiêu chuẩn cạnh tranh mới?

Trong thời đại SaaS, lý do khiến hệ thống ghi chép có lợi thế cạnh tranh là vì người dùng con người đã sống lâu dài trong giao diện của nó. Giao diện chứa đựng thói quen thao tác, quy trình tổ chức và trữ dữ liệu, từ đó tạo ra chi phí chuyển đổi cao. Nhưng trong thời đại Agent, lợi thế này đang bị suy yếu. Các lớp phòng thủ thực sự đang dần chuyển xuống mô hình dữ liệu, hệ thống quyền hạn, logic luồng công việc và khả năng tuân thủ; đồng thời cũng nâng cao ở mức độ mạng lưới, khả năng tạo dữ liệu độc quyền, và khả năng thực thi trong thế giới thực.

Khi phần mềm hướng tới trạng thái headless, lợi thế cạnh tranh sẽ chuyển đến đâu?

UI từng là chính sản phẩm

Hệ thống ghi chép (System of Record, SoR) là nguồn dữ liệu chính thức cho một loại dữ liệu thương mại nhất định. Nó là nơi chứa các “phiên bản chính thức” của mối quan hệ khách hàng, hồ sơ nhân viên hoặc giao dịch tài chính, đồng thời cũng là hệ thống trung tâm để các công cụ khác đọc và ghi dữ liệu. CRM là hệ thống ghi chép dữ liệu liên quan đến doanh thu, HRIS là hệ thống ghi chép dữ liệu nhân sự, còn ERP là hệ thống ghi chép dữ liệu về tài chính và tiền tệ.

Điểm mạnh của các hệ thống này không chỉ nằm ở chỗ chúng lưu trữ dữ liệu, mà còn ở chỗ chúng cuối cùng trở thành “phiên bản thực tế” mà toàn bộ tổ chức dựa vào để vận hành.

Trong hai mươi năm qua, Salesforce bán cho khách hàng thực chất là một phương thức giúp các trưởng phòng bán hàng quản lý đội nhóm. Bảng điều khiển, trực quan pipeline, công cụ dự đoán, luồng thông tin động — đó mới là những sản phẩm thực sự được mua. Mô hình kinh doanh của họ dựa trên việc bán chỗ ngồi cho người dùng, và những chỗ ngồi này về bản chất là quyền truy cập các chức năng trên. Cơ sở dữ liệu nền tuy quan trọng, nhưng trong trải nghiệm sản phẩm, nó giống như một hạ tầng ẩn.

Nói cách khác, yếu tố thực sự thúc đẩy sự gắn bó của người dùng là UI.

UI giới hạn quy chuẩn dữ liệu, định hình ngôn ngữ chung: khách hàng tiềm năng, cơ hội, tài khoản khách hàng. Nó khiến hàng nghìn nhân viên bán hàng liên tục nhập dữ liệu mà ban đầu họ có thể không muốn. Trong quá khứ, UI chính là cơ chế duy trì tính nhất quán và khả dụng của dữ liệu. Salesforce có sức hút lớn đến mức nhiều trưởng phòng bán hàng sau khi chuyển công tác vẫn giữ Salesforce tại công ty mới, không phải vì giao diện của nó xuất sắc, mà vì nó đã trở thành một phần của ký ức cơ bắp.

Nhưng Agent đang bắt đầu đảo ngược mô hình này. Chúng không còn cần phải tương tác qua UI nữa, mà có thể trực tiếp đọc và ghi dữ liệu nền. Điều này đã thúc đẩy sự phát triển của các công cụ mới và giải pháp thay thế, có thể bỏ qua giao diện truyền thống. Salesforce không phải là ví dụ duy nhất: gần đây, chúng ta cũng đã thảo luận về việc hệ sinh thái quanh SAP đang phát triển thành một hệ sinh thái phù hợp hơn cho AI gọi.

Trong khi đó, các Agent có khả năng điều khiển máy tính sẽ làm cho các yếu tố như sở thích, đào tạo, ngữ cảnh chưa được ghi chép, trở nên ít quan trọng hơn theo thời gian. Nói cách khác, điều kiện để trở thành một hệ thống ghi chép lâu dài đang thay đổi.

Các tiêu chuẩn đánh giá cũ

Trước khi bàn về những thay đổi trong thời đại Agent, cần quay lại một câu hỏi chính xác hơn: điều gì đã khiến hệ thống ghi chép có tính gắn bó trong quá khứ?

Các yếu tố ban đầu chủ yếu liên quan đến cách con người sử dụng phần mềm và sở thích của họ. Khó thay thế phần mềm phần lớn dựa vào UI, thói quen sử dụng, luồng công việc của con người, và các quy trình đã được tích hợp trong tổ chức.

Thứ nhất, tần suất truy cập cao đến mức nào?

CRM hàng ngày được các đội GTM và các bộ phận liên quan sử dụng. Chính tần suất cao này khiến nó trở thành hạ tầng thiết yếu. Trong khi đó, lớp con của nó — như các cuộc họp nhóm, thói quen thao tác, nhịp quản lý — đã hình thành từ nhiều năm, và thường là phần khó chuyển đổi nhất. Nguyên nhân là vì chúng thậm chí còn không được nhận diện là “cần chuyển đổi”.

Thứ hai, hệ thống chỉ ghi dữ liệu hay vừa ghi vừa đọc?

Hệ thống ghi chép có tính gắn bó thực sự thường là hệ thống hai chiều: vừa ghi, vừa đọc. Ví dụ, CRM không chỉ là hệ thống lưu trữ, mà còn liên tục được truy cập. Mỗi cuộc gọi, mỗi cập nhật giai đoạn, mỗi nhiệm vụ tạo ra đều do người dùng nhập vào, và người dùng đó cũng quan tâm đến cách dữ liệu này được sử dụng sau đó.

Sự luân chuyển hai chiều này có nghĩa là, bất kỳ hệ thống thay thế nào cũng phải có khả năng tiếp nhận dữ liệu vận hành theo thời gian thực, chứ không chỉ xuất ra dữ liệu lịch sử. Trong quá trình chuyển đổi, gần như không có thời điểm an toàn tuyệt đối để chuyển đổi hoàn toàn. Vì vậy, sau khi triển khai, doanh nghiệp thường sẽ duy trì lâu dài trong hệ sinh thái của nhà cung cấp ban đầu.

Ngược lại, hệ thống theo dõi ứng viên (ATS) thường gần như là hệ thống “chỉ ghi dữ liệu”. Sau khi ứng viên được tuyển dụng hoặc từ chối, lý do để doanh nghiệp quay lại sử dụng dữ liệu này là khá hạn chế.

Thứ ba, có bao nhiêu quy trình vận hành chưa được ghi chép rõ ràng?

Các ngữ cảnh kinh doanh thực sự quan trọng thường không nằm trong wiki, mà tích tụ trong các quy tắc luồng công việc do quản trị viên và nhà tích hợp hệ thống xây dựng qua nhiều năm.

Ví dụ, trong hệ thống bán hàng, các ngữ cảnh chưa được ghi chép có thể bao gồm: các giao dịch doanh nghiệp trên 100.000 USD cần phê duyệt của phó chủ tịch; các giao dịch tại EMEA phải qua kiểm tra quyền riêng tư; các chiết khấu cho khách hàng chiến lược chỉ được phép vượt qua phê duyệt tài chính vào cuối quý.

Những ngữ cảnh này quyết định việc một nhiệm vụ có thể được thúc đẩy kịp thời hay không, hoặc có thể hoàn thành mà không vi phạm quy trình quan trọng. Việc chuyển đổi hệ thống đồng nghĩa với việc phải tháo dỡ từng quy tắc tự động hóa này; nếu không, tổ chức có thể mất đi một phần ký ức tổ chức.

Thứ tư, phụ thuộc nội bộ hoặc bên ngoài phức tạp đến mức nào?

Vấn đề cốt lõi là: có bao nhiêu hệ thống nội bộ, quy trình nhóm, hoặc các bên liên quan bên ngoài phụ thuộc vào hệ thống ghi chép này?

Liên kết nội bộ đề cập đến số phần mềm hoặc luồng công việc phụ thuộc vào nó. Liên kết bên ngoài đề cập đến các chủ thể như kiểm toán viên, kế toán, cơ quan quản lý, có cần truy cập trực tiếp dữ liệu trong hệ thống không. ERP là ví dụ điển hình.

Dù là liên kết nội bộ hay bên ngoài, khi mức độ liên kết càng cao, việc tháo dỡ và xây dựng lại các mối quan hệ trong quá trình chuyển đổi càng phức tạp.

Thứ năm, theo góc độ tuân thủ, dữ liệu có quan trọng đến mức nào?

Vấn đề cốt lõi ở đây rất đơn giản: hệ thống này có phải là yếu tố then chốt về tuân thủ không?

Các hệ thống quan trọng về pháp lý như hệ thống lương, ERP, dữ liệu nhân sự phải cung cấp nguồn dữ liệu chính xác hợp pháp, có kiểm soát quyền truy cập chặt chẽ. Mọi chuyển đổi đều có thể cần sự can thiệp của kiểm toán viên và cơ quan quản lý. Điều này khiến chúng có tính gắn bó cao hơn rõ rệt.

Dữ liệu về doanh thu và các công cụ hỗ trợ khách hàng như Zendesk nằm ở phía đối lập. Doanh nghiệp vẫn quan tâm đến tính liên tục và ngữ cảnh, nhưng nếu dữ liệu bị chuyển đổi hoặc ai đó có quyền truy cập, thường không gây ra rủi ro pháp lý ngay lập tức.

Không phải hệ thống ghi chép nào cũng có chi phí chuyển đổi như nhau. So sánh CRM và ATS trong cùng một nhóm sẽ thấy sự khác biệt rõ rệt.

ATS là công cụ luồng công việc phục vụ quy trình hạn chế, liên quan đến tuyển dụng. Một khi ứng viên được tuyển hoặc từ chối, các ghi chú liên quan thường trở thành dữ liệu ghi một lần. Phạm vi tích hợp của nó hẹp hơn, nhóm người dùng nhỏ hơn, tập trung hơn.

Trong khi đó, ERP là cực khác. Sổ cái chính là dấu vết kiểm toán, các kế toán viên, kiểm toán viên và cơ quan quản lý đều là các bên liên quan trực tiếp trong quá trình chuyển đổi.

Việc thay thế ATS dễ hơn, nhưng vẫn có thể chấp nhận được. Thay thế CRM như phẫu thuật mở ngực. Thay thế ERP giống như vừa chạy marathon vừa mổ mở cho bệnh nhân.

Truyền thống, hệ thống ghi chép chưa từng thực sự khai thác dữ liệu độc quyền, hiệu ứng mạng như các lợi thế cạnh tranh; thường thì, luồng công việc đã đủ để tạo ra hàng rào. Ở mức độ nào đó, việc kết hợp công cụ và mạng lưới chủ yếu là các dịch vụ tiêu dùng; các SoR trong lịch sử chưa từng theo con đường này.

Dữ liệu độc quyền. Nhiều hệ thống ghi chép dù tích trữ lượng lớn dữ liệu khách hàng, nhưng chưa thực sự khai thác sâu dựa trên dữ liệu đó, và trong nhiều trường hợp, điều khoản hợp đồng cũng không cho phép họ làm vậy. Do đó, dù CRM có bộ dữ liệu phong phú, về lý thuyết có thể tổng hợp dữ liệu khách hàng khác nhau để tạo ra các insight xuyên khách hàng, nhưng họ chưa từng làm điều này một cách có ý nghĩa thực sự. Tương tự, các sản phẩm như Einstein của Salesforce đã thử nghiệm một số.

Hiệu ứng mạng. Đối với hệ thống ghi chép, lợi thế cạnh tranh lý tưởng chính là hiệu ứng mạng: ví dụ, CRM trở nên có giá trị hơn vì nhà cung cấp phần mềm có thể tìm thấy người mua trong đó. Nhưng giống như dữ liệu, hiệu ứng mạng của hệ thống ghi chép trong lịch sử luôn yếu, thậm chí gần như không tồn tại.

Nếu UI biến mất, sau khi Agent xuất hiện, phần mềm còn lại gì?

Agent không cần trình duyệt. Nó cần API, ngữ cảnh, lệnh, và khả năng thực thi hành động. Có hai yếu tố giúp tất cả có thể mở rộng quy mô: thứ nhất, LLM đã có khả năng suy luận đủ mạnh, do đó Agent hiện nay có thể đọc ngữ cảnh, lập kế hoạch, chọn công cụ, thực thi hành động và tổng kết kết quả, mà không cần sự can thiệp của con người trong hầu hết các nhiệm vụ; thứ hai, chuẩn MCP đã chuẩn hóa cách truy cập công cụ, cung cấp một bộ giao diện chung cho Agent gọi các khả năng bên ngoài.

Một Agent có quyền truy cập MCP có thể thực hiện hàng triệu thao tác trong mili giây, quy mô lớn, mà không cần trình duyệt. Trong bối cảnh ngữ cảnh đầy đủ, Agent điều khiển máy tính thậm chí có thể dùng trực tiếp giao diện phần mềm hiện có, mà không nhất thiết phải qua API.

Nói đơn giản, các nhà mua phần mềm hiện có ba con đường:

Thứ nhất, tiếp tục dùng hệ thống hiện tại, và thêm Agent vào trên đó.
Thông qua CLI và API của hệ thống hiện có, có thể dùng các sản phẩm Agent gốc của nhà cung cấp như Salesforce Agentforce, SAP Joule, hoặc tự xây dựng Agent. Tất nhiên, giả định rằng API đầy đủ và khả dụng, và bỏ qua các phức tạp có thể phát sinh trong vận hành “headless”.

Thứ hai, tự xây dựng hệ thống ghi chép hoàn toàn mới.
Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ con số 0, xây dựng mô hình dữ liệu, logic vận hành, hệ thống quyền hạn, theo dõi kiểm toán, tích hợp hệ thống, và cả hệ thống Agent của riêng mình. Con đường này có thể sẽ dựa vào các công cụ phát triển Agent của bên thứ ba và các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu.

Thứ ba, mua các sản phẩm thay thế dựa trên AI nguyên bản.
Doanh nghiệp cũng có thể mua các phần mềm thế hệ mới được thiết kế dành riêng cho thời đại Agent từ đầu. Các sản phẩm này nhấn mạnh khả năng đọc máy, tổ chức Agent như một năng lực chính, chứ không phải vá víu thêm AI vào hệ thống cũ. Các sản phẩm này cũng có thể là dạng headless.

Vậy, các tiêu chuẩn đánh giá cũ sẽ còn lại những gì?

Các yếu tố do hành vi và sở thích của con người thúc đẩy sẽ dần yếu đi, như tần suất truy cập, thuộc tính đọc ghi hai chiều liên quan đến ký ức cơ bắp của con người. Agent có thể làm giảm giá trị của “ký ức cơ bắp” như một lợi thế cạnh tranh, nhưng không thể loại bỏ các logic vận hành và ngữ cảnh kinh doanh. Trong một số khía cạnh, chúng còn làm cho các logic này trở nên quan trọng hơn, vì để Agent thực thi nhiệm vụ một cách an toàn, cần dựa vào các quy tắc rõ ràng, quyền hạn và quy trình đã định nghĩa.

Các SOP chưa được ghi chép rõ ràng vẫn còn quan trọng trong ngắn hạn.
Các quy tắc luồng công việc tích tụ trong tổ chức chính là những logic hệ thống cần thiết để Agent thực thi đúng nhiệm vụ. Đồng thời, đây cũng là phần khó tái tạo nhất. Ít nhất hiện tại, chúng chưa thể xuất ra một cách sạch sẽ, đặc biệt khi vẫn còn nhiều quy trình cần có sự tham gia của con người. Tuy nhiên, việc nắm bắt ngữ cảnh ngày càng dễ dàng hơn; khi Agent thay thế nhiều lao động thủ công hơn, yếu tố này sẽ ngày càng giảm tầm quan trọng.

Liên kết vẫn khó tháo dỡ, và sẽ mở rộng sâu hơn.
Ý nghĩa của liên kết đang thay đổi. Nó không còn chỉ để hỗ trợ công việc của con người nữa, mà còn để duy trì kết nối giữa các chức năng và phần mềm vốn từng bị phân tách truyền thống.

Một CRM Agent cần liên kết dữ liệu và ngữ cảnh của các bộ phận bán hàng, thanh toán, thành công khách hàng. Nếu nền tảng của bạn còn trở thành điểm trung gian cho các giao dịch giữa nhiều tổ chức bên ngoài, như mua bán, hợp tác, thì các mối quan hệ phụ thuộc sẽ càng sâu sắc hơn.

Khi các nhà cung cấp tích hợp Agent vào hệ thống, có thể sẽ rất khó để các đối tượng phần mềm nền tảng khác nhau hợp tác trơn tru; nếu doanh nghiệp tự xây dựng cơ sở dữ liệu và một nhóm Agent riêng, cũng sẽ gặp các vấn đề tương tự.

Dữ liệu quan trọng về tuân thủ vẫn giữ vai trò then chốt.
Các dữ liệu liên quan đến cơ quan quản lý, rủi ro pháp lý hoặc pháp luật vẫn cần một nguồn dữ liệu duy nhất, đáng tin cậy. Nếu khách hàng đã tin tưởng vào sản phẩm hiện tại, khả năng chuyển đổi hệ thống của họ sẽ thấp hơn.

Lấy ví dụ về dữ liệu lương và kế toán, Agent có thể cần truy cập, nhưng doanh nghiệp thường không tự xây dựng và duy trì lâu dài các hệ thống này.

Trong một thế giới hoàn toàn dựa trên Agent, một trong những vấn đề khó nhất là: các Agent được phép làm gì? Chúng đại diện cho ai? Các hành vi này sẽ được kiểm toán như thế nào? Nếu một hệ thống ghi chép có thể trở thành lớp nhận dạng và quyền hạn cho các Agent tương tác, nó sẽ có vai trò cấu trúc thực sự khó bị thay thế. Rào cản không chỉ nằm ở dữ liệu mà còn ở cách xây dựng niềm tin và quyền hạn.

Nhìn về phía trước, đối với các công ty khởi nghiệp dựa trên AI nguyên bản, một nhóm yếu tố mới sẽ ngày càng trở nên quan trọng, quyết định khả năng tạo ra hàng rào phòng thủ của họ.

Thứ nhất, việc xây dựng lại hệ thống ghi chép này khó đến mức nào?

Dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn ở nhiều cấp độ.

Trước tiên, trong ngắn hạn, điều then chốt là khả năng trích xuất và xây dựng lại dữ liệu nền của hệ thống ghi chép. AI đang giúp việc này dễ dàng hơn, với một loạt công cụ hỗ trợ chuyển đổi và tái tạo dữ liệu.

Trong ngắn hạn, các nhà cung cấp hiện tại có thể, và nhiều khả năng sẽ, làm cho việc này trở nên khó hơn: họ có thể làm API khó dùng, hạn chế, không đầy đủ, hoặc không cung cấp API nữa để giảm khả năng trích xuất. Nhưng khi các công cụ trích xuất ngày càng tiến bộ, đặc biệt là khả năng của Agent điều khiển máy tính, việc xây dựng lại dữ liệu sẽ ngày càng dễ dàng.

Song song đó, các công ty mới đang bắt đầu từ email, điện thoại, voice Agent và tài liệu nội bộ để xây dựng một bộ dữ liệu phong phú hơn. AI giảm chi phí xây dựng lại hệ thống ghi chép ban đầu đến 80%. Điều phân biệt một hệ thống có thể tiếp cận hữu ích và một hệ thay thế thực sự là 20% còn lại: các tình huống bất thường, quy trình phê duyệt, yêu cầu tuân thủ, và các luồng công việc ở các tình huống ngoại lệ.

Thứ hai, có dữ liệu độc quyền thực sự có ý nghĩa không?

Thứ hai, dữ liệu sẽ trở nên có giá trị hơn.

Dữ liệu có khả năng phòng thủ thực sự không phải là dữ liệu bạn nhập vào, mà là dữ liệu đặc thù do sản phẩm của bạn tạo ra một cách độc đáo. Chúng ta thường gọi là “vườn dữ liệu độc quyền”: dữ liệu này phải là dữ liệu riêng biệt, chịu sự kiểm soát của quy định, hoặc cần cập nhật liên tục. Một nhà cung cấp phần mềm đầu tư nhiều vào việc thu thập dữ liệu chính xác, đầy đủ, sẽ có lợi thế rõ rệt so với các nhà cung cấp chung chung hoặc thiếu dữ liệu này.

Dữ liệu còn có hướng phát triển khác: nó có phụ thuộc vào các hành động nội bộ của sản phẩm không?

Các công ty tốt nhất không chỉ lưu trữ dữ liệu nhập từ bên ngoài. Họ còn liên tục tạo ra dữ liệu mới trong quá trình vận hành, như hành vi quan sát, tỷ lệ phản hồi, mô hình thời gian, kết quả quy trình, chuẩn ngành, các mẫu bất thường, và hành trình thực thi của Agent.

Chìa khóa là: dữ liệu ngày nay chính là ngữ cảnh.

Thứ ba, có kiểm soát hành động không?

Trong thế giới cũ, chỉ cần lưu trữ ghi chép đã đủ. Nhưng trong thế giới mới, Agent sẽ trực tiếp hành động, và khả năng phòng thủ có thể chuyển sang các sản phẩm có khả năng tạo vòng kín: từ hành động, ghi nhận kết quả, đến sử dụng phản hồi để tối ưu hóa quyết định trong tương lai.

Đối với ERP, điều này có thể bao gồm phê duyệt chi tiêu, kích hoạt trả lương, đối chiếu hóa đơn, gửi thông báo. Các sản phẩm có thể tạo vòng kín sẽ có khả năng phòng thủ cao hơn vì chúng tích hợp thực thi, không chỉ dừng lại ở quan sát. Chúng sẽ tạo ra dữ liệu độc đáo, liên tục cải tiến theo thời gian sử dụng, và khó bị thay thế vì mất đi khả năng vận hành.

Tất nhiên, khi ngữ cảnh tích lũy nhiều hơn, xử lý các tình huống ngoại lệ tốt hơn, giá trị này sẽ càng tăng.

Thứ tư, có liên quan đến thực thi trong thế giới thực không?

Một số mô hình kinh doanh gắn liền với hoạt động thực tế, và các bước này không thể hoàn toàn tự động. Ví dụ rõ ràng nhất là các công ty có mạng lưới vận hành, như DoorDash. Họ không phải hệ thống ghi chép, nhưng rất có ý nghĩa trong bối cảnh này.

Nói rộng hơn, bất kỳ công ty nào có thể mở rộng vòng kín phần mềm đến dịch vụ, thực thi, logistics, vận hành tại chỗ hoặc thanh toán đều có lợi thế khác biệt so với SaaS thuần túy. Những công ty này không chỉ lưu trữ dữ liệu, mà còn điều phối nhân viên, vận chuyển hàng hóa hoặc hoàn thành dịch vụ cụ thể.

Đối với các nhà sáng lập, điều này mở ra cơ hội trong các thị trường như vậy: phần mềm ngày càng có khả năng ra quyết định, Agent ngày càng có thể điều phối quy trình, nhưng bước cuối cùng vẫn cần thực thi trong thế giới thực. Ví dụ, phần mềm dành cho dịch vụ tại chỗ là một hướng đi điển hình.

Thứ năm, có hiệu ứng mạng không?

Trong lịch sử, phần lớn hệ thống ghi chép có hiệu ứng mạng rất yếu, vì chúng chủ yếu là phần mềm nội bộ. Nhưng trong thời đại Agent, nếu một hệ thống tích hợp nhiều luồng công việc của nhiều bên, hiệu ứng mạng có thể trở nên quan trọng hơn nhiều.

Nếu một hệ thống đảm nhận vai trò trung gian trong các tương tác lặp lại giữa nhiều bên, như người mua và người bán, nhà tuyển dụng và nhân viên, công ty và kiểm toán viên, nhà cung cấp và khách hàng, bên thanh toán và dịch vụ, thì mỗi bên tham gia mới sẽ làm tăng giá trị của mạng cho các bên tiếp theo.

Một cách là chia sẻ luồng công việc hợp tác: sản phẩm trở thành nơi các bên thực hiện giao dịch, trao đổi ngữ cảnh, xử lý ngoại lệ.

Một cách khác là dựa trên chuẩn mực và trí tuệ: hệ thống có thể dựa trên các mẫu quan sát trong mạng để trình bày các trạng thái ngành, các bất thường, và đề xuất hành động, từ đó tăng cường giá trị dữ liệu đã đề cập trước đó.

Cách thứ ba là xây dựng niềm tin và tiêu chuẩn: khi các đối tác bắt đầu dựa vào cùng một quy trình để phê duyệt, chuyển giao, tuân thủ hoặc thanh toán, thì sản phẩm không còn chỉ là một cơ sở dữ liệu nữa, mà trở thành hạ tầng hợp tác của thị trường, khó bị thay thế hơn.

Thứ sáu, khả năng công nghệ của người mua ở mức nào?

Trong thế giới mà bất kỳ ai cũng có thể tự xây Agent, năng lực xây dựng thực sự của các bên mua vẫn còn rất khác biệt. Đặc biệt trong các ngành dọc, hoặc các tổ chức không có nguồn lực kỹ thuật mạnh, khả năng tự xây, duy trì và cải tiến liên tục cơ sở dữ liệu, luồng công việc, Agent và quản trị vẫn rất thấp.

Chi phí cũng là yếu tố quan trọng. Tự làm có thể giảm chi phí cấp phép phần mềm, nhưng sẽ chuyển chi phí sang thực thi, bảo trì, và độ phức tạp nội bộ.

Điều này có nghĩa là, trong các lĩnh vực vận hành phức tạp nhưng nguồn cung kỹ thuật hạn chế, vẫn còn nhiều cơ hội thực sự. Ví dụ như sản xuất, hậu cần xây dựng, quy trình công nghiệp, vận hành tại chỗ, và các lĩnh vực kế toán.

Ngoài ra, còn một số yếu tố khác cũng ngày càng trở thành tiêu chuẩn tối thiểu của phần mềm.

Chẳng hạn, cần thay đổi về mặt bản thể luận. Nhiều ý tưởng “tự xây cơ sở dữ liệu” đã đánh giá thấp giá trị của mô hình đối tượng. Các phần mềm hiện tại được xây dựng cho bảng điều khiển, báo cáo, và người dùng, tập trung vào các đối tượng trong luồng công việc như cơ hội, phiếu công việc, ứng viên.

Nhưng schema của thời đại Agent cần phản ánh suy luận, hành động, theo dõi trạng thái, xử lý ngoại lệ, phân công nhiệm vụ, và phối hợp xuyên hệ thống. Các đối tượng gốc có thể không còn là cơ hội, phiếu công việc hay ứng viên nữa, mà là nhiệm vụ, ý định, luồng, chiến lược hoặc kết quả.

Tương tự, hệ thống quyền hạn cũng cần cập nhật. Không chỉ quản lý người dùng, mà còn quản lý Agent. Điều này bao gồm: ai có thể làm gì, qua Agent nào, theo chiến lược nào, cần phê duyệt gì, để lại dấu vết kiểm toán như thế nào, và cách xử lý ngoại lệ hoặc hoàn tác.

Tất nhiên, tất cả đều liên quan đến chi phí: xây dựng và duy trì Agent, cơ sở dữ liệu, chi phí API. Điều này lại quay về các câu hỏi cốt lõi: việc trích xuất dữ liệu khó đến đâu, các mối liên hệ phụ thuộc nhiều thế nào, và hệ thống đã tích hợp sâu đến mức nào.

Vậy, kết luận là gì?

Khi các nhà cung cấp phần mềm truyền thống chuyển sang headless, họ đang đặt cược ngầm rằng lớp dữ liệu vẫn sẽ là nguồn giá trị chính. Trong một số lĩnh vực, đặc biệt là dịch vụ tài chính, lĩnh vực chịu nhiều quy định, cược này có thể còn đúng trong một thời gian nữa, và quá trình headless có thể diễn ra chậm hơn.

Nhưng đối với các công ty khởi nghiệp dựa trên AI, khi các nhà cung cấp cũ bắt đầu bỏ UI, cách cạnh tranh và xây dựng phần mềm có khả năng phòng thủ lâu dài đang thay đổi.

Các hệ thống ghi chép thế hệ mới đã bắt đầu thể hiện các dạng khác nhau: không còn chỉ là kho dữ liệu ghi lại công việc của con người, mà còn mang đặc tính Agent — có khả năng nắm bắt ngữ cảnh, chủ động khởi xướng công việc, và ghi lại dữ liệu trong quá trình thực thi.

Hơn nữa, các công ty thú vị nhất sẽ mở rộng ra đến tầng thực thi trong thế giới thực: phối hợp nhân viên tại chỗ, nhà cung cấp logistics, nhóm dịch vụ, hoặc các tài sản vật lý, hoặc trung gian giữa nhiều bên tham gia.

Các công ty này sẽ pha trộn các mô hình kinh doanh cũ, trong khi dữ liệu — cốt lõi của hệ thống ghi chép truyền thống — sẽ dần dần rút về phía sau, trở thành nền tảng hỗ trợ vận hành toàn hệ thống.