Published on

AI đang Thay Đổi Thị Trường Lao Động Như Thế Nào: Thảo Luận với Các Đối Tác của a16z

Tác giả
  • avatar
    Tên
    Ajax
    Twitter

Sự Tiến Hóa của Phần Mềm

Phần mềm ban đầu tập trung vào việc thay thế các hệ thống lưu trữ vật lý bằng cơ sở dữ liệu kỹ thuật số. Các ví dụ bao gồm Sabre (hệ thống đặt chỗ hàng không), Quicken (tài chính cá nhân) và PeopleSoft (quản lý nhân sự). Giai đoạn này chủ yếu cải thiện hiệu quả bằng cách số hóa thông tin, nhưng không giảm đáng kể số lượng nhân viên.

Tiếp theo, phần mềm chuyển từ máy chủ tại chỗ sang đám mây. Các ví dụ bao gồm Salesforce (CRM), QuickBooks (kế toán), NetSuite (ERP) và Zendesk (hỗ trợ khách hàng). Giai đoạn này cải thiện khả năng truy cập và khả năng mở rộng, nhưng vẫn chủ yếu tập trung vào việc quản lý thông tin.

Hiện tại, AI đang cho phép phần mềm thực hiện các công việc trước đây do con người thực hiện. Giai đoạn này là về việc thay thế hoặc tăng cường lao động, không chỉ quản lý thông tin. Các ví dụ bao gồm các đại lý AI có thể xử lý hỗ trợ khách hàng, xử lý hóa đơn hoặc thực hiện kiểm tra tuân thủ.

Sự Chuyển Dịch Từ Phần Mềm Sang Lao Động

Thị trường lao động lớn hơn nhiều so với thị trường phần mềm. Thị trường lương hàng năm cho y tá ở Mỹ là hơn 600 tỷ đô la, trong khi thị trường phần mềm toàn cầu là dưới 600 tỷ đô la. Điều này cho thấy tiềm năng cho các công ty phần mềm khai thác vào ngân sách lao động. AI đang cho phép phần mềm thực hiện các công việc mà trước đây do con người thực hiện. Ví dụ: AI có thể xử lý các yêu cầu hỗ trợ khách hàng, xử lý hóa đơn hoặc thực hiện kiểm tra tuân thủ. Điều này có nghĩa là các công ty phần mềm giờ đây có thể bán các giải pháp giúp giảm chi phí lao động, không chỉ cải thiện hiệu quả.

Khái niệm "Đầu vào Cà phê, Đầu ra Mã" cho thấy các kỹ sư phần mềm giờ đây có thể xây dựng các sản phẩm tự động hóa các tác vụ trước đây do người dùng cuối thực hiện. Đây là một sự thay đổi đáng kể so với các thế hệ phần mềm trước đó.

Sự Chuyển Đổi Mô Hình Định Giá

Các mô hình định giá phần mềm truyền thống (trên mỗi người dùng) có thể không phù hợp với phần mềm hỗ trợ AI. Các công ty có thể cần phải tính phí dựa trên giá trị mà họ cung cấp bằng cách giảm chi phí lao động. Ví dụ: thay vì tính phí cho mỗi nhân viên hỗ trợ, một công ty có thể tính phí dựa trên số lượng vé hỗ trợ được giải quyết bởi AI. Sự chuyển đổi sang AI có thể làm gián đoạn các công ty phần mềm hiện có. Các công ty không thích ứng với các mô hình định giá mới có thể mất doanh thu. Các công ty thích ứng thành công có thể thấy doanh thu của họ tăng gấp mười lần.

Vấn Đề "Hộp Thư Lộn Xộn"

Vấn đề "hộp thư lộn xộn" đề cập đến thách thức trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc. Điều này bao gồm email, fax, bản ghi âm điện thoại và các hình thức dữ liệu phi cấu trúc khác. Trong lịch sử, nhiệm vụ này đã được thực hiện bởi con người. Hiện nay, AI đang được sử dụng để giải quyết vấn đề "hộp thư lộn xộn". Các công ty đang sử dụng AI để trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc và tự động hóa quy trình làm việc. Đây là một lĩnh vực quan trọng để đổi mới AI. Các công ty giải quyết được vấn đề "hộp thư lộn xộn" có thể trở thành các hệ thống bản ghi gốc AI mới. Họ có thể bắt đầu bằng cách tự động hóa một tác vụ cụ thể và sau đó mở rộng sang các lĩnh vực khác. Một ví dụ là Tenor, công ty bắt đầu bằng cách tự động hóa việc giới thiệu bệnh nhân và hiện đang mở rộng sang các lĩnh vực khác của quản lý chăm sóc sức khỏe.

Tính Khả Thi Trong Kỷ Nguyên AI

AI cung cấp sự khác biệt ban đầu mạnh mẽ, nhưng nó không đủ để tạo ra một doanh nghiệp có tính khả thi. Khả năng sử dụng AI để giải quyết vấn đề "hộp thư lộn xộn" có thể trở nên phổ biến theo thời gian. Tính khả thi thực sự đến từ:

  • Sở hữu quy trình làm việc đầu cuối.
  • Tích hợp sâu với các hệ thống khác.
  • Tạo hiệu ứng mạng.
  • Trở thành một nền tảng.
  • Nhúng tăng trưởng lan truyền vào sản phẩm.

Các nguyên tắc quan trọng trong phần mềm vẫn áp dụng trong kỷ nguyên AI.

Tác Động của AI Đến Thị Trường Lao Động

AI có khả năng sẽ tự động hóa nhiều công việc lặp đi lặp lại, nhưng nó cũng sẽ tạo ra những công việc mới. Trọng tâm sẽ chuyển sang các công việc đòi hỏi sự kết nối và sáng tạo của con người. Ví dụ bao gồm các nhà quản lý sản phẩm, nhà thiết kế UX và nhà quản lý truyền thông xã hội. Giá trị của tương tác giữa người với người có khả năng sẽ tăng lên. Khi AI trở nên phổ biến hơn, mọi người sẽ tìm kiếm những kết nối thực sự của con người. Mọi công việc văn phòng có khả năng sẽ có một phi công phụ. AI sẽ hỗ trợ mọi người trong công việc của họ, làm cho họ hiệu quả hơn. Một số công việc có thể được tự động hóa hoàn toàn bởi các đại lý AI.

Các Chỉ Số Đánh Giá Công Ty AI

Các nguyên tắc cơ bản để đánh giá một doanh nghiệp không thay đổi. Trọng tâm vẫn là lợi nhuận trong tương lai, giữ chân khách hàng, lợi nhuận gộp và chi phí cố định. Quy mô thị trường tiềm năng đang mở rộng. AI đang cho phép phần mềm thâm nhập vào các thị trường mới mà trước đây không khả thi. Điều này là do AI có thể giảm chi phí lao động, làm cho phần mềm trở nên phải chăng hơn. Rào cản gia nhập thấp hơn. AI giúp tạo và mở rộng các công ty phần mềm dễ dàng hơn. Điều này có nghĩa là sự cạnh tranh có khả năng sẽ gay gắt hơn.

Các Lĩnh Vực Đổi Mới

Các lĩnh vực thích hợp là tốt. Tập trung vào các lĩnh vực mà AI có thể cung cấp những cải tiến đáng kể. Tìm kiếm các ngành công nghiệp chưa được phần mềm phục vụ đầy đủ. Đừng cố gắng tự động hóa mọi thứ. Một số trường hợp sử dụng quá phức tạp hoặc đòi hỏi quá nhiều tích hợp. Tập trung vào các lĩnh vực mà công nghệ đã đủ tốt để cung cấp cải tiến gấp 100 lần. Tìm kiếm cơ hội để phá vỡ các hệ thống cũ. Nhiều ngành công nghiệp có các hệ thống cũ đã chín muồi để bị phá vỡ. Ví dụ bao gồm dịch vụ tài chính và bảo hiểm.

Hãy cân nhắc xây dựng các công ty AI gốc toàn diện. Các công ty này có thể có cấu trúc chi phí hoàn toàn khác so với các công ty hiện tại. Họ cũng có thể nắm bắt nhiều giá trị hơn bằng cách sở hữu toàn bộ quy trình làm việc. Vấn đề "hộp thư lộn xộn" là một lĩnh vực quan trọng để đổi mới. Tìm kiếm cơ hội để tự động hóa các tác vụ liên quan đến việc trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc. Các cơ hội phần mềm theo chiều ngang vẫn tồn tại. Vẫn còn nhu cầu về các phiên bản phần mềm gốc AI cho bán hàng, tiếp thị, quản lý sản phẩm và các lĩnh vực khác. Tuy nhiên, bạn cần hiểu cấu trúc thị trường và tiềm năng để các đối thủ cạnh tranh hiện tại thích ứng.

Các Khái Niệm Chính Được Giải Thích

  • Phi công phụ vs. Tự lái:
    • Phi công phụ: Một công cụ AI hỗ trợ con người trong công việc của họ, làm cho họ hiệu quả hơn.
    • Tự lái: Một công cụ AI thực hiện các tác vụ một cách tự động, không cần sự can thiệp của con người.
  • Vấn đề Hộp Thư Lộn Xộn: Thách thức trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như email, fax và bản ghi âm điện thoại.
  • Hệ Thống Bản Ghi Gốc AI: Một hệ thống sử dụng AI để quản lý dữ liệu và tự động hóa quy trình làm việc, có khả năng thay thế các hệ thống bản ghi truyền thống.
  • SaaS Dọc: Phần mềm được thiết kế cho một ngành cụ thể, chẳng hạn như nhà hàng hoặc chăm sóc sức khỏe.
  • SaaS Ngang: Phần mềm được thiết kế cho nhiều ngành công nghiệp, chẳng hạn như CRM hoặc hỗ trợ khách hàng.
  • Mã NAICS: Hệ thống phân loại ngành Bắc Mỹ, một hệ thống được sử dụng để phân loại các doanh nghiệp theo ngành.
  • Lực Lượng Giảm Phát: Một lực lượng làm giảm giá, chẳng hạn như đổi mới công nghệ.
  • Công Ty Gốc AI Toàn Diện: Một công ty xây dựng toàn bộ hoạt động kinh doanh của mình xung quanh AI, thay vì chỉ thêm AI vào một sản phẩm hiện có.