Các công ty đang chạy đua để rắc “AI” vào các bài giới thiệu, mô tả sản phẩm và tên miền của họ, hy vọng sẽ thu hút được sự chú ý. Theo báo cáo của Domain Name Stat , số lượng đăng ký tên miền “.ai” đã tăng khoảng 77,1% so với cùng kỳ năm trước vào năm 2024, do các công ty khởi nghiệp và các công ty đương nhiệm đều vội vã liên kết mình với trí tuệ nhân tạo — bất kể họ có lợi thế thực sự về AI hay không.
Cuối những năm 1990 đã làm rõ một điều: Sử dụng công nghệ đột phá là không đủ. Các công ty sống sót sau vụ sụp đổ dot-com không chạy theo sự cường điệu — họ giải quyết các vấn đề thực sự và mở rộng quy mô có mục đích.
AI cũng không khác gì. Nó sẽ định hình lại các ngành công nghiệp, nhưng người chiến thắng sẽ không phải là những người dán “AI” lên trang đích — họ sẽ là những người cắt ngang sự cường điệu và tập trung vào những gì quan trọng.
Những bước đầu tiên? Hãy bắt đầu từ quy mô nhỏ, tìm ra điểm tựa và cân nhắc kỹ lưỡng.
Bắt đầu nhỏ: Tìm nêm của bạn trước khi bạn mở rộng quy mô
Một trong những sai lầm tốn kém nhất của thời đại dot-com là cố gắng phát triển quá sớm — một bài học mà những người xây dựng sản phẩm AI ngày nay không thể bỏ qua.
Lấy eBay làm ví dụ. Nó bắt đầu là một trang web đấu giá trực tuyến đơn giản cho các mặt hàng sưu tầm — bắt đầu với một thứ gì đó rất đặc biệt như hộp đựng Pez. Những người dùng đầu tiên thích nó vì nó giải quyết được một vấn đề rất cụ thể: Nó kết nối những người đam mê không thể tìm thấy nhau khi ngoại tuyến. Chỉ sau khi thống trị ngành dọc ban đầu đó, eBay mới mở rộng sang các danh mục rộng hơn như đồ điện tử, thời trang và cuối cùng là hầu như bất cứ thứ gì bạn có thể mua ngày nay.
So sánh với Webvan , một công ty khởi nghiệp khác trong kỷ nguyên dot-com với chiến lược hoàn toàn khác. Webvan hướng đến mục tiêu cách mạng hóa việc mua sắm tạp hóa bằng cách đặt hàng trực tuyến và giao hàng tận nhà nhanh chóng — tất cả cùng một lúc, tại nhiều thành phố. Công ty đã chi hàng trăm triệu đô la để xây dựng các nhà kho lớn và đội xe giao hàng phức tạp trước khi có nhu cầu khách hàng mạnh mẽ. Khi tăng trưởng không đủ nhanh, công ty đã sụp đổ dưới sức nặng của chính mình.
Mô hình rất rõ ràng: Bắt đầu với nhu cầu cụ thể, rõ ràng của người dùng. Tập trung vào một phạm vi hẹp mà bạn có thể thống trị. Chỉ mở rộng khi bạn có bằng chứng về nhu cầu mạnh mẽ.
Đối với những người xây dựng sản phẩm AI, điều này có nghĩa là chống lại sự thôi thúc xây dựng một “AI có thể làm mọi thứ”. Ví dụ, hãy lấy một công cụ AI tạo ra để phân tích dữ liệu. Bạn có nhắm mục tiêu đến các nhà quản lý sản phẩm, nhà thiết kế hay nhà khoa học dữ liệu không? Bạn có xây dựng cho những người không biết SQL, những người có ít kinh nghiệm hay các nhà phân tích dày dạn kinh nghiệm không?
Mỗi người dùng trong số đó có nhu cầu, quy trình làm việc và kỳ vọng rất khác nhau. Bắt đầu với một nhóm hẹp, được xác định rõ ràng — như các nhà quản lý dự án kỹ thuật (PM) có kinh nghiệm SQL hạn chế, những người cần những hiểu biết nhanh chóng để hướng dẫn các quyết định về sản phẩm — cho phép bạn hiểu sâu sắc người dùng của mình, tinh chỉnh trải nghiệm và xây dựng thứ gì đó thực sự không thể thiếu. Từ đó, bạn có thể mở rộng một cách có chủ đích sang các nhân vật hoặc khả năng liền kề. Trong cuộc đua xây dựng các sản phẩm AI thế hệ lâu dài, những người chiến thắng sẽ không phải là những người cố gắng phục vụ mọi người cùng một lúc — họ sẽ là những người bắt đầu nhỏ và phục vụ ai đó một cách cực kỳ tốt.
Sở hữu hào dữ liệu của bạn: Xây dựng khả năng phòng thủ hợp nhất sớm
Bắt đầu nhỏ giúp bạn tìm được sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường. Nhưng khi bạn đạt được sức hút, ưu tiên tiếp theo của bạn là xây dựng khả năng phòng thủ — và trong thế giới AI thế hệ mới , điều đó có nghĩa là sở hữu dữ liệu của bạn.
Các công ty sống sót sau cơn sốt dot-com không chỉ thu hút người dùng mà còn thu hút dữ liệu độc quyền. Ví dụ, Amazon không dừng lại ở việc bán sách. Họ theo dõi các giao dịch mua và lượt xem sản phẩm để cải thiện các đề xuất, sau đó sử dụng dữ liệu đặt hàng theo khu vực để tối ưu hóa việc hoàn tất đơn hàng. Bằng cách phân tích các mô hình mua hàng trên khắp các thành phố và mã bưu chính, họ đã dự đoán được nhu cầu, sắp xếp kho hàng thông minh hơn và hợp lý hóa các tuyến vận chuyển — đặt nền tảng cho dịch vụ giao hàng trong hai ngày của Prime, một lợi thế quan trọng mà các đối thủ cạnh tranh không thể sánh kịp. Không điều gì trong số đó có thể thành hiện thực nếu không có chiến lược dữ liệu được tích hợp vào sản phẩm ngay từ ngày đầu tiên.
Google cũng đi theo một con đường tương tự. Mỗi truy vấn, nhấp chuột và chỉnh sửa đều trở thành dữ liệu đào tạo để cải thiện kết quả tìm kiếm — và sau đó là quảng cáo. Họ không chỉ xây dựng một công cụ tìm kiếm; họ xây dựng một vòng phản hồi theo thời gian thực liên tục học hỏi từ người dùng, tạo ra một hào nước khiến kết quả và mục tiêu của họ khó bị đánh bại hơn.
Bài học dành cho những người xây dựng sản phẩm AI thế hệ mới rất rõ ràng: Lợi thế lâu dài sẽ không chỉ đến từ việc tiếp cận một mô hình mạnh mẽ mà còn đến từ việc xây dựng các vòng lặp dữ liệu độc quyền giúp cải thiện sản phẩm theo thời gian.
Ngày nay, bất kỳ ai có đủ nguồn lực đều có thể tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nguồn mở hoặc trả tiền để truy cập API. Điều khó hơn nhiều — và có giá trị hơn nhiều — là thu thập dữ liệu tương tác người dùng thực tế, có tín hiệu cao, tích lũy theo thời gian.
Nếu bạn đang xây dựng một sản phẩm AI thế hệ mới, bạn cần phải đặt ra những câu hỏi quan trọng ngay từ đầu:
- Chúng tôi sẽ thu thập dữ liệu duy nhất nào khi người dùng tương tác với chúng tôi?
- Làm thế nào chúng ta có thể thiết kế vòng phản hồi liên tục cải tiến sản phẩm?
- Có dữ liệu cụ thể nào về lĩnh vực mà chúng ta có thể thu thập (một cách có đạo đức và an toàn) mà đối thủ cạnh tranh không có được không?
Lấy Duolingo làm ví dụ. Với GPT-4, họ đã vượt ra ngoài phạm vi cá nhân hóa cơ bản . Các tính năng như “Giải thích câu trả lời của tôi” và nhập vai AI tạo ra tương tác người dùng phong phú hơn — không chỉ nắm bắt câu trả lời mà còn nắm bắt cách người học suy nghĩ và trò chuyện. Duolingo kết hợp dữ liệu này với AI của riêng họ để tinh chỉnh trải nghiệm, tạo ra lợi thế mà các đối thủ cạnh tranh không dễ gì bắt kịp.
Trong kỷ nguyên AI thế hệ mới, dữ liệu phải là lợi thế gộp của bạn. Các công ty thiết kế sản phẩm của mình để nắm bắt và học hỏi từ dữ liệu độc quyền sẽ là những công ty tồn tại và dẫn đầu.
Kết luận: Đây là cuộc chạy marathon chứ không phải chạy nước rút
Thời đại dot-com cho chúng ta thấy rằng sự cường điệu sẽ nhanh chóng phai nhạt, nhưng các nguyên tắc cơ bản thì vẫn tồn tại. Sự bùng nổ AI thế hệ mới cũng không khác gì. Các công ty phát triển mạnh sẽ không phải là những công ty chạy theo tiêu đề — họ sẽ là những công ty giải quyết các vấn đề thực sự, mở rộng quy mô với kỷ luật và xây dựng các hào thực sự.
Tương lai của AI sẽ thuộc về những nhà phát triển hiểu rằng đây là một cuộc chạy marathon — và có đủ bản lĩnh để chạy.
