Cuộc chiến giành vị trí System of Action

• AI đang vượt ra ngoài phần mềm truyền thống xoay quanh 'System of Record' hiện có, và cuộc cạnh tranh hướng tới 'System of Action' — nền tảng trực tiếp thực thi công việc — đang thực sự bắt đầu
• System of Action là nền tảng nơi AI và con người cùng tự động hóa và thực thi công việc theo thời gian thực dựa trên các quyết định dựa trên dữ liệu, đồng thời nắm giữ vị thế hấp thụ toàn bộ 'lực hấp dẫn' của cả dữ liệu lẫn quy trình làm việc
• Các startup AI-native chiếm lĩnh Hero User (người dùng chủ chốt) từ sớm có thể nhanh chóng lấn sâu vào thị trường SaaS hiện hữu nhờ trải nghiệm người dùng, chiến lược PLG và vòng phản hồi nhanh
• Các công ty SaaS hiện hữu (incumbent) cũng đối mặt với rủi ro ngày càng lớn bị lấy mất quyền chủ đạo về dữ liệu và quy trình làm việc nếu không chuyển đổi sang PLG, sản phẩm lấy người dùng làm trung tâm và phát hành MVP nhanh
• Cuối cùng, ai sở hữu 'System of Action' sẽ trở thành người chiến thắng thực sự trong kỷ nguyên AI, đảm nhiệm vai trò cốt lõi trong việc khuếch đại giá trị kinh tế và công việc thực tế của khách hàng theo thời gian thực

---

Kỷ nguyên AI và sự tiến hóa sang 'System of Action'

Bối cảnh và định nghĩa

• Dưới khẩu hiệu "AI đang nuốt chửng phần mềm", các khoản đầu tư hàng chục tỷ USD và quá trình tái cấu trúc thị trường SaaS đang tăng tốc
• Phần mềm truyền thống từng dừng lại ở 'System of Record' (nền tảng tập trung vào ghi nhận dữ liệu), nhưng nay đang tiến hóa thành 'System of Action' (nắm quyền chủ động trong việc thực thi và tự động hóa công việc thực tế)
• System of Action là điểm nơi con người hoặc AI đưa ra quyết định tức thời dựa trên dữ liệu và thực thi các workflow tiếp theo

Cục diện cạnh tranh giữa AI-native và SaaS hiện hữu

Cơ hội và giới hạn của SaaS hiện hữu (incumbent)

• Các công ty SaaS sở hữu 'lực hấp dẫn' của dữ liệu và workflow có thể triển khai nhiều hình thức bundle dịch vụ và tạo ảnh hưởng ở cấp độ hệ điều hành
• Tuy nhiên, trong kỷ nguyên AI, sản phẩm và trải nghiệm mở rộng tới cả 'thực thi công việc' là điều bắt buộc, nhưng tốc độ thay đổi lại bị kìm hãm bởi việc ra quyết định chậm, chủ nghĩa hoàn hảo và phương thức bán hàng cổ điển (thiên về sales/onboarding)
• Cần chuyển đổi sản phẩm nhanh xoay quanh Hero User và xây dựng trải nghiệm PLG (Product-Led Growth)

Chiến lược của startup AI-native

• Hero User (người dùng chủ chốt): người làm chuyên môn có quyền tự chọn và mua công cụ độc lập, đồng thời có công việc thân thiện với môi trường số
• Giải quyết pain point của Hero (ví dụ: tự động hóa ghi chép khám bệnh, tài liệu hóa lặp đi lặp lại) bằng một trải nghiệm "như phép màu" → lan rộng nhanh chóng
• Dùng PLG, khả năng sử dụng dễ dàng, hiệu ứng lan truyền và phản hồi nhanh (learning loop) để chiếm lấy lực hấp dẫn về dữ liệu và workflow của SaaS hiện hữu
• Việc tích hợp với hệ thống hiện có (như PMS) cũng được đi vòng bằng các cách 'du kích' như extension Chrome, RPA, rồi thúc đẩy tích hợp chính thức thông qua yêu cầu từ người dùng
• Từng bước mở rộng sang các workflow cốt lõi (lên lịch, thanh toán, v.v.), cuối cùng thay thế chức năng SaaS hiện hữu và giành quyền chủ đạo thị trường

Case Study: thị trường phần mềm cho phòng khám thú y

• Practice Management System (PMS) hiện hữu là thế lực truyền thống mạnh, nắm cả workflow lẫn lực hấp dẫn dữ liệu
• Công cụ transcription dựa trên AI giải quyết nỗi đau 'tự động hóa ghi chép' và lan rộng nhanh chóng
• Các nhà cung cấp hiện hữu bị chậm ra mắt vì ám ảnh với tích hợp và sự hoàn hảo, trong khi các công ty AI mới nổi chiếm lĩnh Hero User nhờ UX nhanh và PLG
• Khi tập hợp đủ nhiều người dùng, nhu cầu kết nối chính thức với PMS xuất hiện; dần dần họ kiểm soát cả workflow cốt lõi và thay thế PMS hiện hữu

Chiến lược thắng bại của startup AI / SaaS hiện hữu

Startup AI

• Mở rộng phạm vi giải quyết vấn đề theo thứ tự: Hero User và Hero’s Work (công việc cốt lõi giá trị cao) → Administrative Work (công việc hành chính lặp lại/giấy tờ) → Work Not Done (những việc trước đây hoàn toàn chưa được xử lý)
• Dùng wrapper hay tái sử dụng hạ tầng hiện có cũng không sao; mấu chốt là cải thiện xoay quanh trải nghiệm và learning loop
• Chiến lược Tryable (dễ dùng thử), Buyable (có thể thanh toán/mua ngay), Findable (dễ được tìm thấy một cách tự nhiên/lan truyền) là bắt buộc

SaaS hiện hữu

• Khóa chặt Hero User của mình và workflow xoay quanh hệ thống (cung cấp miễn phí/gói premium, hạn chế truy cập API, v.v.)
• Xác định nỗi đau trong công việc của Hero User → phát hành MVP dễ và nhanh, ưu tiên 'tốc độ và tính thực dụng' hơn 'sự hoàn hảo'
• Chuyển từ mô hình lấy sales làm trung tâm sang trải nghiệm PLG, tăng cường tính dễ dùng và tính tức thời
• Engagement (mức sử dụng/thói quen hằng ngày) > Monetization (kiếm tiền). Ưu tiên lan rộng sản phẩm qua các chỉ số usage, DAU/WAU (người dùng hoạt động hằng ngày/hằng tuần)

Ý nghĩa của System of Action trong tương lai

• Bản chất của hệ thống đang mở rộng từ 'quản lý công việc' sang 'thực thi công việc'
• Khuếch đại trực tiếp năng suất, khả năng sinh lợi và khả năng mở rộng của công việc thực tế của khách hàng
• AI không chỉ tự động hóa các công việc lặp lại mà còn thay thế cả các công việc giá trị cao từng được thuê ngoài (ví dụ: quản lý doanh thu, vận hành quảng cáo, mua sắm tối ưu)
• Chỉ những người chơi kiểm soát được System of Action mới có thể trở thành kẻ thống trị thị trường thực sự trong kỷ nguyên AI

Kết luận

• Ai chiếm được System of Action sẽ kiểm soát trung tâm của dữ liệu, workflow và toàn bộ nhịp vận hành hằng ngày của khách hàng
• Với cả incumbent lẫn AI-native, chìa khóa thắng bại là 'ai thay đổi bản chất công việc thực tế nhanh hơn, linh hoạt hơn và chiếm lĩnh được Hero User trước'
• Trong kỷ nguyên AI, quyền chủ đạo của phần mềm vận hành không nằm ở 'ghi nhận' mà nằm ở 'hành động'