- Palantir gần đây đã được đưa vào S&P 500
- Trong giai đoạn đầu, Palantir từng bị đánh giá sai là một “công ty tư vấn”. Nhiều kỹ sư làm việc cùng khách hàng và hiểu sâu các vấn đề kinh doanh của họ
- Các kỹ sư của Palantir được gọi là Forward Deployed Engineers; họ hiểu sâu công việc, mô hình kinh doanh và các điểm đau của khách hàng, rồi cải tiến và mở rộng sản phẩm theo nhu cầu của khách hàng
- Cách tiếp cận thiên về dịch vụ này trở thành lợi thế cạnh tranh của Palantir, khi họ phát triển các giải pháp tùy biến cho khách hàng rồi dần nền tảng hóa chúng
- Một trong những khái niệm cốt lõi của Palantir là Ontology; nó cấu trúc dữ liệu một cách có hệ thống để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp
- Ontology: cách tiếp cận độc đáo nhằm ánh xạ dữ liệu và quy trình của khách hàng rồi mã hóa chúng vào giải pháp
Sự thay đổi của mô hình kinh doanh lấy dịch vụ làm trung tâm
- Gần đây, với sự du nhập của các mô hình ngôn ngữ AI (LLMs), các công ty dịch vụ truyền thống đang chuyển mình thành những mô hình kinh doanh hấp dẫn hơn
- AI có thể tự động hóa các công việc phức tạp dựa trên ngôn ngữ và có khả năng phát hiện lỗi tốt hơn con người
- Mô hình kinh doanh lai giữa dịch vụ và sản phẩm đang gia tăng, qua đó giải quyết các vấn đề thực tế của khách hàng và nắm bắt nhiều giá trị hơn
- Sử dụng công nghệ để tạo đòn bẩy vận hành theo hai cách:
- Tạo ra đề xuất giá trị khác biệt với dịch vụ nhanh hơn, rẻ hơn và chất lượng tốt hơn so với nhà cung cấp hiện có
- Loại bỏ lao động khỏi cấu trúc chi phí, thay đổi cấu trúc biên lợi nhuận và giúp mở rộng dễ hơn so với đối thủ
- AI có thể cải thiện mạnh hiệu suất công việc trong nhiều ngành dịch vụ truyền thống và có khả năng tăng năng suất lên hơn gấp đôi
Đặc điểm và cơ hội của doanh nghiệp dịch vụ AI
- Doanh nghiệp dịch vụ AI áp dụng mô hình "Service-as-Software", và nhiều startup tăng trưởng nhanh đang tận dụng cách làm này
- Khi chỉ riêng hiệu năng của mô hình là chưa đủ, họ bán các giải pháp hỗ trợ người dùng như Copilot. Ví dụ: AI kế toán kỹ thuật của Numeric
- Chỉ riêng AI khó có thể tự động hóa các quy trình phức tạp, vì vậy cách tiếp cận kết hợp công nghệ với chuyên môn của con người là điều thiết yếu
- Thách thức và cơ hội của mô hình dịch vụ AI
- Rủi ro 1: Vì ai cũng có thể sử dụng mô hình, đối thủ có thể nhanh chóng xuất hiện và lấy mất khách hàng hiện tại
- Rủi ro 2: Khi các mô hình AI mới cải thiện hiệu năng, một số chức năng của sản phẩm hiện có có thể trở nên dư thừa
- Tuy nhiên, việc tự động hóa toàn bộ các quy trình phức tạp vẫn rất khó. Cách tiếp cận kết hợp công nghệ với chuyên môn con người là bắt buộc
- Cách vận hành của doanh nghiệp dịch vụ AI
- Đề xuất giá trị khác biệt: cung cấp dịch vụ nhanh hơn, rẻ hơn và chất lượng cao hơn so với nhà cung cấp dịch vụ truyền thống
- Cải thiện unit economics: cắt giảm nhân sự vốn chiếm tỷ trọng lớn trong chi phí, qua đó cải thiện khả năng mở rộng và cấu trúc biên lợi nhuận của doanh nghiệp
- Ví dụ: Loop tái thiết kế toàn bộ workflow và tối đa hóa hiệu quả thông qua tự động hóa kiểm toán cước vận chuyển và thanh toán
- Từ góc nhìn khách hàng, họ có thể outsource toàn bộ chức năng thông qua một giải pháp AI tích hợp, thay vì phải quản lý nhiều nhà cung cấp và phần mềm khác nhau
- 4 nguyên tắc cốt lõi của một doanh nghiệp dịch vụ AI thành công
- Ánh xạ toàn bộ business ontology để xác định ưu tiên tập trung cho R&D
- Tập trung vào metric
- Kết hợp tăng trưởng hữu cơ và M&A
- Xây dựng đội ngũ phù hợp
Các nguyên tắc của doanh nghiệp dịch vụ AI thành công
1. Thiết lập ưu tiên R&D bằng cách ánh xạ toàn bộ business ontology
- Khái niệm ontology: Palantir định nghĩa cấu trúc dữ liệu và workflow làm nền cho toàn bộ hoạt động của công ty thông qua business ontology
- Ontology gồm dữ liệu, logic, hành động, và đóng vai trò như một bản đồ quy trình kinh doanh (BPM)
- Ví dụ: trong ngành hàng không, nó định nghĩa các đối tượng như máy bay, chuyến bay, hãng hàng không, sân bay, độ trễ và các mối quan hệ kết nối giữa chúng
- Tầm quan trọng của ontology:
- Ontology là yếu tố thiết yếu để ánh xạ workflow của khách hàng vào phần mềm, đặc biệt quan trọng với các công ty dịch vụ lấy công nghệ làm trung tâm
- Sự kết hợp giữa công nghệ và vận hành giúp hiểu được mối quan hệ ba bên giữa khách hàng, nhân viên và hệ thống phần mềm, đồng thời cho phép tự động hóa và tối ưu hóa
- Ngay từ sớm, Palantir đã coi trọng ontology, nhờ đó giữ vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực tích hợp dữ liệu và giải pháp AI
- Tích hợp dữ liệu và tự động hóa:
- Trong hầu hết tổ chức, dữ liệu bị phân tán ở nhiều định dạng và nhiều nơi khác nhau
- Nếu xây dựng ontology trước, có thể dựa trên cấu trúc đó để thực hiện tích hợp dữ liệu và tự động hóa một cách hiệu quả
- Trường hợp của Reserv:
- Reserv hiểu rất sâu workflow của chuyên viên giám định bồi thường và phân biệt chính xác phần nào nên tự xây, phần nào nên cấp phép
- Nhờ đó, họ có thể nhanh chóng giành được các hợp đồng khách hàng lớn và mở rộng quy mô
- Lợi ích thực tế của ontology:
- Mục tiêu của sản phẩm SaaS là ánh xạ workflow của khách hàng thành phần mềm
- Các công ty dịch vụ lấy công nghệ làm trung tâm cần tạo ra ontology bao gồm cả mối quan hệ giữa khách hàng, nhân viên và hệ thống phần mềm
- Qua đó hình thành vòng phản hồi tích cực, nơi phần mềm và con người cộng tác với nhau
- Ưu điểm của việc ánh xạ ontology:
- Công việc ontology ở giai đoạn đầu đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tầm nhìn, đặt mục tiêu và đồng bộ đội ngũ
- Nó tạo cơ hội để nhà đầu tư và cố vấn đưa ra phản hồi thực chất
- Nếu không chọn đúng hướng, các quyết định sai lầm có thể gây ra chi phí rất lớn
2. Tập trung vào metric
- Ontology và metric:
- Sau khi xây dựng ontology, việc xác định các KPI cốt lõi của doanh nghiệp sẽ trở nên dễ dàng hơn
- Trong ngành SaaS có nhiều metric tiêu chuẩn hóa, nên có thể dễ dàng theo dõi qua các công cụ phân tích vận hành
- Nhờ biên lợi nhuận cao, các công ty SaaS có thể ít khắt khe hơn với metric vận hành. Nhưng doanh nghiệp lấy dịch vụ làm trung tâm thì không như vậy
- Tầm quan trọng của metric trong kinh doanh dịch vụ:
- Công ty dịch vụ có cách tạo giá trị phức tạp hơn và khó đo lường hơn doanh nghiệp lấy sản phẩm làm trung tâm
- Vì khó tìm ra các metric chung giữa nhiều ngành khác nhau, nếu không chọn đúng metric thì có thể dẫn đến vấn đề P&L
- Ví dụ: metric cơ bản của công ty quản lý tài sản là tài sản đang quản lý, nhưng ontology có thể kết nối mức độ hài lòng dài hạn của khách hàng, hiệu quả danh mục đầu tư và hiệu suất tư vấn để thiết lập những metric mạnh hơn
- Phân tích metric dựa trên ontology:
- Phân tích ontology có thể làm lộ ra các điểm đòn bẩy không ngờ tới
- Ví dụ: trong hỗ trợ khách hàng, độ chính xác của việc phân loại vấn đề có thể quan trọng hơn tốc độ phản hồi ban đầu
- Reserv tự động hóa một phần quy trình xử lý claim và phân tích tác động không chỉ lên tốc độ xử lý mà còn lên mức độ hài lòng của khách hàng và dòng tiền
- Tầm quan trọng của metric:
- Trọng tâm của doanh nghiệp dịch vụ lấy công nghệ làm trung tâm là cải thiện biên lợi nhuận và chất lượng dịch vụ thông qua sự cộng tác giữa con người và phần mềm
- Metric không chỉ đơn thuần là thứ xuất hiện trong báo cáo hàng quý mà phải trở thành trọng tâm của toàn công ty
- Các công ty dịch vụ thành công không chỉ đo lường metric mà còn dùng chúng để dẫn dắt quyết định, ưu tiên đầu tư và điều phối đội ngũ
- Mọi nhân viên đều hiểu metric cốt lõi của mình và vai trò của bản thân trong việc cải thiện chúng
3. Kết hợp tăng trưởng hữu cơ (Organic Growth) và M&A
- Vấn đề của M&A trong quá khứ:
- Trong thập niên 2010, nhiều nhà đầu tư mạo hiểm có xu hướng né tránh M&A
- M&A thường được dùng như biện pháp tạm thời để giải quyết lỗi sản phẩm hay vấn đề bán hàng, nhưng không xử lý được vấn đề gốc là thiếu product-market fit
- Sự thay đổi của các công ty dịch vụ công nghệ hiện đại:
- Ngày nay, các công ty dịch vụ công nghệ sử dụng M&A một cách chiến lược để giải quyết bài toán "cold start" khi thâm nhập thị trường giai đoạn đầu
- Đặc biệt trong các thị trường bị quản lý chặt hoặc ngành có chi phí chuyển đổi cao, việc mua lại một công ty sẵn có là rất hiệu quả
- Thông qua M&A, doanh nghiệp có thể giảm gánh nặng tuyển dụng và bán hàng, đồng thời tập trung vào cải thiện biên lợi nhuận nhờ công nghệ
- Lợi ích của M&A:
- Nếu thực hiện tốt, M&A có thể trở thành chất xúc tác cho tăng trưởng
- Ví dụ, một công ty dịch vụ hiện hữu với biên lợi nhuận 15% thường được định giá ở mức khoảng 6-8 lần dòng tiền. Trong khi đó, một công ty dịch vụ AI được xây dựng tốt đã có biên lợi nhuận 60% và có khả năng được định giá ở bội số cao hơn nhiều
- Khi tích hợp công ty được mua lại, cấu trúc kinh tế của doanh thu hiện hữu có thể được cải thiện và tốc độ tăng trưởng có thể tăng tốc trở lại
- Công ty AI có thể mua đối thủ với mức giá bằng 1 lần doanh thu, và qua đó biến khoản đầu tư $100M thành $60M dòng tiền cùng $600M giá trị cổ phần
- Chiến lược M&A mới:
- Cách tiếp cận này khác với M&A truyền thống, và M&A kết hợp với công nghệ có thể mở ra giai đoạn tăng trưởng mới cho ngành công nghiệp Mỹ
- Từ bên ngoài, điều này có thể trông như VC đang làm theo chiến lược của PE, nhưng thực tế đó là chiến lược tăng trưởng dựa trên công nghệ
- Khi công nghệ có thể cải thiện mạnh năng suất của workflow dịch vụ, M&A trở thành con đường rõ ràng để nhanh chóng tạo ra giá trị lớn
- Những điểm cần cân nhắc trong chiến lược M&A:
- M&A không phù hợp với mọi công ty. Đặc biệt, nếu việc thu hút khách hàng là dễ hoặc việc tích hợp quá phức tạp thì đây có thể không phải lựa chọn thích hợp
- Khi xây dựng ontology, doanh nghiệp có thể phân tích các trade-off này và quyết định quy mô phù hợp cho thương vụ mua lại đầu tiên, cũng như nên mua trong cùng ngành hay ở ngành lân cận
- Dù vẫn còn lo ngại do các thất bại trong quá khứ, mô hình M&A mới mở ra một chiến lược mới với ROI cao và có thể dự đoán được
4. Xây dựng đội ngũ phù hợp
- Đặc điểm của các công ty SaaS thành công:
- Sở hữu văn hóa kỹ thuật mạnh và năng lực engineering cho phép lặp lại phát triển nhanh
- Khi phần mềm lan rộng vào các thị trường ngày càng ngách hơn, chuyên môn lĩnh vực và khả năng hiểu ngôn ngữ của khách hàng trở nên quan trọng
- Vì vậy, họ xây dựng hội đồng cố vấn ngành mạnh hoặc đôi khi tuyển các chuyên gia ngành có ít kinh nghiệm công nghệ
- Sự thay đổi trong cấu trúc đội ngũ của dịch vụ lấy công nghệ làm trung tâm:
- Để xây dựng một doanh nghiệp thành công, cần những nhân tài công nghệ và vận hành có cả IQ lẫn EQ cao
- Cần kết hợp văn hóa đổi mới biến động nhanh với cách tiếp cận định hướng quy trình lấy khách hàng làm trung tâm
- Nhân sự công nghệ và vận hành phải cộng tác, học hỏi lẫn nhau và xây dựng niềm tin lẫn nhau
- Ngoài năng lực AI và phát triển phần mềm, nhân sự công nghệ còn phải có sự tò mò và tôn trọng đối với các chi tiết của vận hành dịch vụ
- Chuyên gia vận hành phải sẵn sàng tiếp nhận công nghệ mới và suy nghĩ lại về các quy trình hiện có
- Trường hợp của Palantir: Forward Deployed Engineers:
- Palantir vận hành đội ngũ Forward Deployed Engineers làm việc trực tiếp với khách hàng để cấu hình nền tảng phù hợp với nhu cầu của họ
- Vào thời điểm đó, tại các công ty công nghệ lớn ở Thung lũng Silicon, việc tương tác với khách hàng thường được giao cho đội sales và customer success
- Nhưng Palantir đã tuyển dụng những người có đủ năng lực kỹ thuật, vận hành và giao tiếp, nhờ đó có thể phản hồi trực tiếp nhu cầu của khách hàng
- Chiến lược tuyển dụng này là thiết yếu với các công ty dịch vụ lấy công nghệ làm trung tâm, và nhiều người từng ở Palantir hiện là nhà sáng lập hoặc nhân sự đầu tiên của các startup dịch vụ công nghệ
- Các yếu tố cốt lõi để xây dựng đội ngũ phù hợp:
- Cần tạo dựng một văn hóa cùng lúc coi trọng đổi mới công nghệ và chất lượng dịch vụ vượt trội
- Nếu theo đuổi chiến lược M&A, cũng cần những nhân sự có kinh nghiệm và hiểu biết từ thế giới PE
- Nhờ đó không chỉ tái tạo các dịch vụ hiện có hiệu quả hơn mà còn có thể đổi mới cả ngành
Triển vọng tương lai của cuộc cách mạng dịch vụ AI
- Sự bất định trong tiến bộ AI:
- Rất khó dự đoán đà phát triển nhanh của công nghệ AI sẽ đi xa đến đâu
- Giả định rằng AGI (Artificial General Intelligence) sẽ giải quyết mọi vấn đề là không thực tế. Ngay cả khi AGI trở thành hiện thực, kết quả cũng có thể rất tích cực hoặc rất tiêu cực
- Ngay cả công nghệ AI hiện tại cũng đã đủ để tạo ra giá trị lớn:
- Ngay cả khi tiến bộ AI dừng lại ở mức hiện tại, nó vẫn có thể cách mạng hóa hiệu quả của khoảng $2 nghìn tỷ tiền lương trong ngành dịch vụ
- Điều này có thể dẫn tới tăng trưởng GDP, thị trường lao động hiệu quả hơn và năng suất tăng gấp đôi hoặc gấp ba
- Khi các công việc lặp lại và đơn giản được tự động hóa, người lao động sẽ có cơ hội phát huy kỹ năng thực sự của mình hoặc học các kỹ năng mới
- Giai đoạn đầu của làn sóng dịch vụ AI:
- Hiện nay, làn sóng dịch vụ AI vẫn còn ở giai đoạn đầu, và tiềm năng cũng như tác động của nó vẫn chưa bộc lộ hết
- Trong làn sóng SaaS sơ khai, bài viết Smart Enterprise đã đưa ra một khung đổi mới ngành dựa trên nền tảng, và đến nay điều đó đã trở nên phổ biến
- Khi làn sóng dịch vụ công nghệ ngày càng mạnh lên, ontology mapping cùng các chiến lược khác sẽ trở thành nền tảng khái niệm quan trọng
- Triển vọng và mục tiêu tương lai:
- Để biến cuộc đổi mới này thành hiện thực, cần có lãnh đạo xuất sắc, đội ngũ tuyệt vời và nỗ lực bền bỉ
- Câu chuyện thành công của Palantir mang lại cảm hứng, và có thể kỳ vọng nhiều công ty mang tầm vóc thế hệ hơn nữa sẽ ra đời từ làn sóng năng suất này
6 bình luận
Tôi đã tìm đọc khá nhiều bài viết liên quan đến Palantir, nhưng họ luôn khẳng định rằng thông qua ontology thì còn có thêm một tầng giá trị nào đó, trong khi thực tế tôi lại không rõ chính xác là có thêm gì. Có vẻ nội bộ họ có nhiều người giỏi data science hơn, nhưng bản thân sản phẩm thì tôi không rõ lắm.
Nếu nhìn vào chiến dịch lan truyền tuyển dụng FDE thì có phải là hoang tưởng quá mức không?
SI cao cấp
Có lẽ đây chính là thực chất của chuyển đổi số.
Mỗi khi có bài viết liên quan đến Palantir là tôi đều đọc khá kỹ. Nhưng tôi vẫn chưa thực sự cảm nhận rõ mô hình kinh doanh của họ huhu
Nhìn lại về Palantir