Bạn có bao giờ tưởng tượng rằng những ngành dịch vụ truyền thống, vốn nổi tiếng với sự phụ thuộc vào sức người, lại có thể đạt được lợi nhuận khổng lồ như các công ty phần mềm? Đó chính là tầm nhìn mà các nhà đầu tư mạo hiểm (VCs) đang theo đuổi, tin rằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ là chìa khóa mở ra kỷ nguyên mới này. Họ đang đổ hàng tỷ đô la vào chiến lược táo bạo: mua lại các công ty dịch vụ chuyên nghiệp lâu đời, sau đó ứng dụng AI để tự động hóa các tác vụ, cải thiện dòng tiền và tiếp tục thâu tóm thêm nhiều doanh nghiệp khác.
Tiên phong trong làn sóng này là quỹ đầu tư General Catalyst (GC), với 1,5 tỷ đô la dành riêng cho chiến lược “kiến tạo” – ươm mầm các công ty phần mềm AI-native rồi dùng chúng làm công cụ để mua lại các doanh nghiệp và khách hàng hiện có. Từ dịch vụ pháp lý đến quản lý IT, GC đang đặt cược vào bảy lĩnh vực và dự định mở rộng ra tới 20 ngành. Marc Bhargava, người đứng đầu nỗ lực này của GC, nhấn mạnh rằng thị trường dịch vụ toàn cầu trị giá 16 nghìn tỷ đô la, lớn hơn nhiều so với 1 nghìn tỷ đô la của phần mềm. Nếu AI có thể tự động hóa 30-50% công việc, thậm chí 70% ở các trung tâm cuộc gọi, bài toán lợi nhuận sẽ trở nên vô cùng hấp dẫn. Nhưng liệu con đường này có thực sự trải hoa hồng như các VCs hình dung? Hay có những thách thức khó lường đang chờ đợi?
Mặt trái của sự tự động hóa: Khi AI tạo ra “workslop”
Thoạt nhìn, chiến lược chuyển đổi dịch vụ bằng AI dường như đang gặt hái thành công rực rỡ. Hãy nhìn vào Titan MSP, một công ty thuộc danh mục đầu tư của GC. Sau khi được GC hỗ trợ phát triển công cụ AI, Titan đã thâu tóm RFA – một công ty dịch vụ IT nổi tiếng – và chứng minh khả năng tự động hóa 38% tác vụ thông thường của MSP. Tương tự, Eudia của GC đang cung cấp dịch vụ pháp lý cố định phí cho các khách hàng Fortune 100 nhờ AI, thay vì tính theo giờ truyền thống. Thậm chí, Gruve của Mayfield còn đạt được tỷ suất lợi nhuận gộp 80% chỉ sau sáu tháng nhờ áp dụng AI. Các VCs như Marc Bhargava của GC hay Navin Chaddha của Mayfield tin rằng việc tự động hóa có thể giúp nhân đôi tỷ suất lợi nhuận EBITDA và biến các công ty dịch vụ thành cỗ máy kiếm tiền hiệu quả tương tự phần mềm.
Tuy nhiên, những dấu hiệu cảnh báo sớm đang xuất hiện, cho thấy cuộc cách mạng này có thể phức tạp hơn nhiều so với dự tính. Một nghiên cứu gần đây từ Đại học Stanford và BetterUp Labs đã chỉ ra rằng 40% nhân viên đang phải gánh vác nhiều công việc hơn vì cái gọi là “workslop” – những đầu ra do AI tạo ra trông có vẻ hoàn chỉnh nhưng lại thiếu chiều sâu và nội dung thực chất. Điều này không những tạo thêm gánh nặng mà còn gây ra nhiều phiền toái cho đồng nghiệp. Trung bình, mỗi nhân viên phải dành gần hai giờ để xử lý mỗi trường hợp “workslop”, từ việc giải mã, quyết định có nên gửi trả lại hay không, và phần lớn là tự mình sửa chữa. Các nhà nghiên cứu ước tính, “workslop” đang gây ra một “thuế vô hình” 186 đô la mỗi tháng cho mỗi người, dẫn đến thiệt hại hơn 9 triệu đô la năng suất mỗi năm cho một tổ chức 10.000 nhân viên.
Mặc dù Marc Bhargava cho rằng những thất bại trong triển khai AI thực tế lại củng cố luận điểm của GC – rằng việc ứng dụng AI vào các doanh nghiệp này không hề dễ dàng và cần những kỹ sư AI chuyên biệt có kinh nghiệm sâu rộng – thì thực tế là “workslop” đang đe dọa trực tiếp đến tính kinh tế cốt lõi của chiến lược này. Nếu các công ty giảm bớt nhân sự theo lý thuyết hiệu quả của AI, họ sẽ có ít người hơn để phát hiện và sửa lỗi do AI tạo ra. Ngược lại, nếu duy trì lượng nhân viên hiện tại để xử lý “workslop”, thì những mục tiêu lợi nhuận khổng lồ mà các VCs đang kỳ vọng có thể sẽ không bao giờ đạt được. Điều này đặt ra câu hỏi lớn về khả năng mở rộng quy mô (roll-up) nhanh chóng mà các nhà đầu tư mạo hiểm đang theo đuổi.
Rõ ràng, tiềm năng biến đổi ngành dịch vụ bằng AI là vô cùng lớn, thu hút hàng tỷ đô la đầu tư từ các quỹ mạo hiểm sừng sỏ. Bạn đã thấy những ví dụ thành công ban đầu, nhưng cũng không thể bỏ qua những thách thức tiềm ẩn như “workslop” – một hệ quả không mong muốn có thể bào mòn lợi nhuận và năng suất. Mặc dù các nhà đầu tư ở Thung lũng Silicon khó có thể bị chậm lại bởi một vài nghiên cứu, nhưng với vai trò là một doanh nghiệp hoặc nhà quản lý, bạn cần nhìn nhận rằng việc triển khai AI không chỉ đơn thuần là “lắp đặt và chạy”. Nó đòi hỏi sự thấu hiểu sâu sắc về công nghệ, đội ngũ chuyên gia giỏi, và đặc biệt là một chiến lược triển khai cẩn trọng để tối ưu hóa lợi ích và giảm thiểu rủi ro. Hãy chuẩn bị cho một hành trình chuyển đổi đầy hứa hẹn nhưng cũng không kém phần gian nan, nơi sự kết hợp giữa trí tuệ con người và tiềm năng AI sẽ định hình tương lai của ngành dịch vụ.
