Lịch sử đang lặp lại?
Vào thời kỳ bong bóng dot-com, chỉ cần thêm hậu tố “.com” vào tên công ty là đủ để giá cổ phiếu tăng vọt — ngay cả khi doanh nghiệp đó chưa có khách hàng thật sự, doanh thu hay mô hình kinh doanh bền vững.
Ngày nay, câu chuyện ấy đang tái hiện với AI. Thay vì “.com”, các công ty đổ xô gắn “AI” vào mọi thứ: từ tên miền, mô tả sản phẩm đến slide gọi vốn. Trong năm 2024, số lượng tên miền “.ai” tăng 77,1% so với năm trước – theo Domain Name Stat. Nhưng phần lớn chỉ là chiêu trò đánh bóng thương hiệu.
Chạy theo xu hướng công nghệ không giúp bạn xây dựng một hệ thống bền vững. Người chiến thắng không phải là kẻ biết dùng chữ “AI” đúng lúc – mà là người xây dựng được một hệ thống thực sự giải quyết vấn đề và có tư duy dài hạn.
Và để làm được điều đó, bạn cần bắt đầu nhỏ, đi từng bước chắc chắn, và biết tận dụng dữ liệu của riêng mình.
Bắt đầu nhỏ: Chọn đúng điểm tựa trước khi mở rộng
Một trong những sai lầm lớn nhất của thời kỳ dot-com
là “lớn quá nhanh”. Đây là bài học mà bất kỳ ai đang xây dựng sản phẩm AI – đặc biệt là hệ thống một người vận hành – không thể bỏ qua.
Bài học từ eBay và Webvan
eBay bắt đầu rất khiêm tốn: chỉ là một website đấu giá đồ sưu tầm, tập trung vào thứ nhỏ bé như… bộ sưu tập Pez. Nhưng đó là vấn đề thực sự với một nhóm người thực sự. Và họ yêu thích eBay vì nó kết nối những người đam mê mà không tìm được nhau ngoài đời.
Sau khi thống trị được phân khúc nhỏ này, eBay mới mở rộng sang điện tử, thời trang, và mọi thứ như hôm nay.
Ngược lại, Webvan (một startup giao hàng thực phẩm) lại muốn thay đổi toàn bộ ngành bán lẻ cùng lúc. Họ đầu tư hàng trăm triệu USD vào kho bãi và hệ thống giao nhận trước khi có khách hàng thật sự. Khi thị trường chưa kịp phát triển, họ đã sụp đổ.
Bài học rõ ràng: Bắt đầu từ nhu cầu nhỏ, rõ ràng. Làm thật tốt. Rồi mới mở rộng.
Áp dụng cho sản phẩm AI cá nhân
Giả sử bạn đang làm một công cụ AI phân tích dữ liệu: bạn làm cho ai? Quản lý sản phẩm không biết SQL? Nhà thiết kế? Nhà phân tích chuyên nghiệp?
Mỗi nhóm người dùng có nhu cầu và ngữ cảnh rất khác nhau. Nếu bạn chọn đúng một nhóm cụ thể — ví dụ: quản lý kỹ thuật có hiểu biết SQL cơ bản, cần insight nhanh để ra quyết định sản phẩm — thì bạn sẽ hiểu họ sâu sắc và tạo ra sản phẩm không thể thiếu với họ.
Sau đó, bạn có thể mở rộng sang nhóm gần kề. Nhưng ban đầu: hãy chọn đúng “một điểm tựa” đủ nhỏ nhưng có sức mạnh đòn bẩy.
Tạo lợi thế từ dữ liệu: Xây dựng năng lực phòng thủ ngay từ đầu
Sau khi có chỗ đứng và khách hàng đầu tiên, bước tiếp theo là xây dựng lợi thế cạnh tranh dài hạn – mà trong thời AI, điều này đồng nghĩa với việc sở hữu dữ liệu.
Bài học từ Amazon và Google
Amazon không chỉ bán sách. Họ phân tích hành vi mua hàng để cải thiện gợi ý sản phẩm. Sau đó, họ dùng dữ liệu theo vùng để tối ưu kho hàng và vận chuyển – đặt nền móng cho dịch vụ giao hàng trong 2 ngày của Prime. Tất cả bắt đầu từ việc xây dựng chiến lược dữ liệu ngay trong sản phẩm.
Google cũng làm điều tương tự. Mỗi truy vấn, cú click hay sửa lỗi chính tả đều trở thành dữ liệu để cải thiện kết quả tìm kiếm và quảng cáo. Không chỉ là công cụ tìm kiếm, họ xây dựng một hệ thống học từ người dùng theo thời gian thực – thứ mà đối thủ khó lòng bắt kịp.
Áp dụng cho sản phẩm AI cá nhân
Ngày nay, bạn có thể truy cập các mô hình lớn (LLM) miễn phí hoặc thuê API. Điều khó – và cực kỳ giá trị – là thu thập được dữ liệu tương tác người dùng trong thế giới thực, có giá trị và có thể tái sử dụng trong việc nâng cấp, tối ưu trải nghiệm trong tương lai.
Hãy tự hỏi:
-
- Người dùng sẽ tạo ra loại dữ liệu độc nhất nào khi dùng sản phẩm của bạn?
-
- Làm sao để thiết kế vòng lặp phản hồi để cải thiện trải nghiệm?
-
- Có lĩnh vực chuyên biệt nào bạn có thể khai thác dữ liệu mà đối thủ không có?
Duolingo là ví dụ rõ nét. Họ không chỉ dùng GPT-4 để cá nhân hóa. Các tính năng như “Giải thích câu trả lời của tôi” và các cuộc trò chuyện với AI giúp họ ghi lại cách người dùng suy nghĩ và học hỏi, không chỉ là câu trả lời. Dần dần tạo ra lợi thế cạnh tranh không dễ sao chép.
Với các nhà sáng tạo và người xây dựng hệ thống một người vận hành, dữ liệu không chỉ là tài nguyên – nó là vũ khí phòng thủ giúp bạn đi đường dài.
Kết luận: Xây dựng để tồn tại, không chỉ để nổi bật
Thời kỳ dot-com đã dạy ta một điều: sự phô trương sớm sẽ tan biến nhanh chóng, nhưng nền tảng bền vững thì sống mãi. Thời kỳ AI cũng vậy.
Người chiến thắng sẽ là những ai:
-
- Giải quyết vấn đề thực.
-
- Tăng trưởng có chiến lược.
-
- Xây dựng lợi thế dữ liệu tích lũy theo thời gian.
Đây là cuộc chạy marathon, không phải cuộc đua tốc độ. Và hệ thống một người vận hành thành công sẽ là của những người đủ kiên nhẫn để đi đường dài.
Bạn muốn học cách xây dựng hệ thống một người vận hành cho riêng mình? Hãy theo dõi các bài viết tiếp theo tại blog này.
