a16z: Khi Agent không còn cần giao diện người dùng, các công ty phần mềm lấy gì để biện minh cho định giá hàng trăm tỷ đô la?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
a16z: Khi Agent không còn cần giao diện người dùng, các công ty phần mềm lấy gì để biện minh cho định giá hàng trăm tỷ đô la?
Phần mềm đang đánh mất “đầu” của nó sao? a16z cảnh báo: Trong kỷ nguyên AI Agent, cơ sở dữ liệu “đóng vỏ” là không đủ.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Seema Amble
Biên dịch: TechFlow
Giới thiệu của TechFlow: Salesforce vừa công bố ra mắt các “sản phẩm không đầu” (headless products), thực chất chỉ là việc đóng gói lại các API hiện có. Nhưng đằng sau động thái này là một vấn đề sâu sắc hơn: Khi các Agent không còn cần giao diện người dùng (UI) mà gọi trực tiếp API, thì các doanh nghiệp SaaS truyền thống — vốn chỉ còn lại cơ sở dữ liệu và một bộ logic nghiệp vụ — lấy đâu ra lý do để vẫn được định giá hàng chục tỷ USD? a16z đã phân tích lại các “hào thành” bảo vệ phần mềm hệ thống ghi nhận (System of Record – SoR) trong kỷ nguyên AI: độ bám dính của UI biến mất, phản xạ điều kiện (muscle memory) trở nên vô nghĩa, nhưng tính tuân thủ pháp lý, khả năng kết nối đa hệ thống và các quy trình vận hành chưa được chuẩn hóa lại càng trở nên then chốt.
Phần mềm đang đánh mất “cái đầu” của mình?
Tháng trước, Salesforce tuyên bố mở rộng quyền truy cập API và ra mắt các sản phẩm không đầu — thực chất là một bước đi chiến lược đặt cược vào việc: Trong kỷ nguyên Agent, giá trị cốt lõi của họ nằm ở lớp dữ liệu chứ không phải ở UI. Đây là một lần tái định vị thông minh. (Dẫu vậy, đáng chú ý là về mặt kỹ thuật, gần như chẳng có gì thay đổi: Các API giờ đây được Salesforce tiếp thị như “sản phẩm không đầu” vốn đã tồn tại nhiều năm nay. Nói cách khác, đây là một đợt ra mắt mang đậm phong cách marketing kinh điển của Salesforce.) Triết lý đứng sau sản phẩm mới này là: Các Agent có thể truy cập trực tiếp dữ liệu trong hệ thống ghi nhận, mà không cần tương tác qua giao diện được thiết kế dành riêng cho con người.
Đợt ra mắt này làm dấy lên một câu hỏi thú vị hơn: Nếu bạn gỡ bỏ hoàn toàn UI và phơi bày cơ sở dữ liệu, thì trên thực tế còn lại điều gì? Sự khác biệt giữa hệ thống đó với một cơ sở dữ liệu Postgres, một mô hình dữ liệu được thiết kế kỹ lưỡng và một API là gì? Những yếu tố cổ điển từng tạo nên tính bền vững cho phần mềm hệ thống ghi nhận còn tồn tại hay đã nhường chỗ cho một bộ tiêu chuẩn mới? Trong thời đại SaaS, hệ thống ghi nhận có tính phòng thủ cao vì con người sống trong giao diện. Trong thời đại Agent, lợi thế này suy giảm. Tầng phòng thủ chuyển dịch xuống dưới — tới mô hình dữ liệu, kiểm soát quyền hạn, logic quy trình làm việc và tuân thủ pháp lý — và đồng thời vươn lên trên — tới mạng lưới kết nối, dữ liệu độc quyền và thực thi trong thế giới thực.
Khi phần mềm “mất đầu”, tính phòng thủ sẽ dời về đâu?
UI từng chính là sản phẩm
Hệ thống ghi nhận là nguồn chân lý duy nhất và có thẩm quyền trong một lĩnh vực dữ liệu nghiệp vụ cụ thể. Đó là nơi lưu trữ phiên bản chính thức của quan hệ khách hàng, hồ sơ nhân sự hoặc giao dịch tài chính — nơi các công cụ khác đọc vào và ghi ngược lại. CRM là hệ thống ghi nhận doanh thu. HRIS là hệ thống ghi nhận nhân sự. ERP là hệ thống ghi nhận dòng tiền. Điều khiến chúng mạnh mẽ không chỉ nằm ở khả năng lưu trữ dữ liệu, mà còn ở chỗ chúng trở thành “thực tại chung” mà toàn bộ tổ chức vận hành dựa trên đó.
Trong hai thập kỷ qua, Salesforce bán cho khách hàng một cách để quản lý đội ngũ bán hàng. Chính các bảng điều khiển (dashboard), chế độ xem đường ống bán hàng (pipeline view), công cụ dự báo và luồng hoạt động mới là những thứ người dùng thực sự mua. Mô hình kinh doanh của họ được xây dựng trên việc bán giấy phép theo số lượng người dùng (seat), cung cấp quyền truy cập vào những tính năng đó. Cơ sở dữ liệu nền tuy then chốt, nhưng chỉ là yếu tố phụ trợ.
Điều này có nghĩa UI tạo ra độ bám dính. Nó áp đặt các chuẩn mực nhập liệu. Nó xây dựng từ vựng chung: “lead”, “deal”, “customer”. Nó khiến hàng ngàn nhân viên bán hàng nhập dữ liệu — thứ mà nếu không có UI, họ sẽ chẳng bao giờ nhập. UI từng là cơ chế đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu. Sản phẩm này bám dính đến mức nhiều giám đốc bán hàng kiên quyết mang Salesforce sang công ty mới — không phải vì UI dễ dùng, mà bởi nó đã trở thành phản xạ điều kiện.
Các Agent bắt đầu phá vỡ mô hình này. Chúng có thể đọc/ghi trực tiếp vào dữ liệu nền, thay vì tương tác qua UI — dẫn đến làn sóng các công cụ và giải pháp “đi tắt” hoàn toàn bỏ qua giao diện (Salesforce không phải trường hợp duy nhất: Gần đây chúng tôi từng viết về cách SAP nhìn thấy cả một hệ sinh thái thân thiện với AI đang phát triển quanh mình). Các Agent sử dụng máy tính (computer-using agents) còn khiến những yếu tố ở cấp độ con người — như sở thích cá nhân, đào tạo, ngữ cảnh chưa được ghi chép — dần trở nên lỗi thời theo thời gian. Nói cách khác, các yêu cầu để trở thành một hệ thống ghi nhận bền vững đang tiến hóa.
Bảng điểm lịch sử
Trước khi đặt câu hỏi “kỷ nguyên Agent sẽ thay đổi điều gì?”, ta nên xác định rõ ngay từ đầu điều gì từng tạo nên độ bám dính cho hệ thống ghi nhận. Các yếu tố đầu tiên thực chất tập trung vào cách con người tương tác với phần mềm và sở thích của họ. Độ bám dính của phần mềm phần lớn do UI, thói quen, quy trình làm việc của con người và các quy trình được nhúng sẵn tạo nên.
Tần suất truy cập cao đến mức nào? CRM được đội GTM và nhiều bên khác sử dụng mỗi ngày. Tần suất này khiến nó trở thành hạ tầng trọng yếu; lớp “con người” được xây dựng trên nền tảng đó — như các nghi lễ vận hành, phản xạ điều kiện, nhịp độ quản lý được xây dựng suốt nhiều năm — thường là thứ khó di chuyển nhất, bởi thậm chí người ta còn không nhận ra rằng đây là thứ cần phải di chuyển.
Đây là hệ thống chỉ ghi (write-only) hay vừa đọc vừa ghi (read-write)? Một hệ thống ghi nhận có độ bám dính cao là hệ thống vừa đọc vừa ghi. Ví dụ: CRM không chỉ là kho lưu trữ hồ sơ; nó liên tục được đọc. Mỗi cuộc gọi được ghi lại, mỗi giai đoạn được cập nhật, mỗi tác vụ được tạo đều do một người nhập vào (người đó hẳn nhiên quan tâm đến việc mình đang làm). Dòng dữ liệu hai chiều này hàm ý rằng bất kỳ sản phẩm thay thế nào cũng phải xử lý dữ liệu vận hành thời gian thực — chứ không chỉ là xuất dữ liệu lịch sử. Không tồn tại “thời điểm chuyển đổi an toàn”, nghĩa là doanh nghiệp một khi đã triển khai thì có xu hướng gắn bó lâu dài với nhà cung cấp. Ngược lại, hệ thống theo dõi ứng tuyển (ATS) thường là hệ thống chỉ ghi: Sau khi tuyển dụng hoàn tất, hiếm khi có lý do nào để quay lại dữ liệu.
Mức độ phụ thuộc nội bộ hay bên ngoài là bao nhiêu? Vấn đề cốt lõi ở đây là: Có bao nhiêu hệ thống nội bộ, quy trình nhóm hay bên liên quan bên ngoài phụ thuộc vào hệ thống ghi nhận này? Phụ thuộc nội bộ ám chỉ các phần mềm hoặc quy trình làm việc khác ở phía hạ lưu. Phụ thuộc bên ngoài ám chỉ các bên như kiểm toán viên, kế toán hoặc cơ quan quản lý — những đối tượng cần truy cập trực tiếp vào dữ liệu (ví dụ: ERP). Mức độ phụ thuộc càng cao trên bất kỳ chiều nào, thì khối lượng công việc cần “giải nút” trong quá trình di chuyển càng lớn.
Về góc độ tuân thủ pháp lý, dữ liệu quan trọng đến mức nào? Câu hỏi cốt lõi ở đây rất đơn giản: Hệ thống này có vai trò then chốt trong việc tuân thủ pháp lý hay không? Các hệ thống mang tính tuân thủ cao như bảng lương, ERP và dữ liệu nhân sự đòi hỏi một “nguồn chân lý” có thể bào chữa được về mặt pháp lý, kiểm soát chặt chẽ quyền truy cập của quản trị viên, và sự tham gia trực tiếp của kiểm toán viên và cơ quan quản lý trong mọi quá trình di chuyển. Điều này khiến chúng có độ bám dính cao hơn đáng kể. Trong khi dữ liệu bán hàng và các công cụ hỗ trợ khách hàng như Zendesk lại nằm ở đầu kia phổ: Bạn quan tâm đến tính liên tục và ngữ cảnh, nhưng nếu dữ liệu được di chuyển hoặc ai đó được cấp quyền truy cập, thì không tồn tại rủi ro về mặt quy định.
Không phải mọi hệ thống ghi nhận đều có chi phí chuyển đổi như nhau. Việc chấm điểm CRM và hệ thống theo dõi ứng tuyển (ATS) trên cùng các chiều đo nêu trên cho thấy khoảng cách rất rõ ràng. ATS là một công cụ quy trình làm việc có phạm vi giới hạn: tuyển dụng. Một khi ứng viên được tuyển hoặc loại, bản ghi đó về cơ bản chỉ được ghi một lần. Các tích hợp hẹp hơn. Người dùng ít và tập trung.
ERP lại ở cực đối lập: Sổ cái chính là dấu vết kiểm toán; kế toán viên, kiểm toán viên và cơ quan quản lý của bạn trở thành các bên liên quan trực tiếp trong mọi quá trình di chuyển. Thay thế ATS là một trải nghiệm đau đớn nhưng chấp nhận được. Thay thế CRM giống như một ca phẫu thuật ngực mở. Còn thay thế ERP thì giống như một ca phẫu thuật ngực mở trong khi bệnh nhân đang chạy marathon.
Truyền thống, hệ thống ghi nhận không tận dụng các yếu tố tạo “hào thành” như dữ liệu độc quyền hay hiệu ứng mạng; chính quy trình làm việc đã tự tạo đủ “hào thành”. Nếu có gì thì các doanh nghiệp tiêu dùng đã kết hợp công cụ và mạng lưới lại với nhau; còn phần mềm hệ thống ghi nhận trong lịch sử lại không làm điều đó.
Dữ liệu độc quyền — Dù nhiều hệ thống ghi nhận thu thập dữ liệu khách hàng, nhưng chúng thực sự không xử lý dữ liệu đó nhiều (và thường bị ràng buộc bởi hợp đồng không được xử lý). Vì vậy, dù CRM sở hữu kho dữ liệu phong phú có thể tổng hợp xuyên khách hàng để tạo ra các hiểu biết tổng quan, nhưng chúng chưa từng thực hiện điều này một cách có ý nghĩa (dù đã có một số nỗ lực, ví dụ như Einstein của Salesforce).
Hiệu ứng mạng — Hiệu ứng mạng là “chiếc chén thánh”. CRM trở nên có giá trị hơn khi các nhà bán phần mềm có thể tìm thấy người mua. Cũng như dữ liệu, hiệu ứng mạng đối với hệ thống ghi nhận trong lịch sử tối đa chỉ là yếu.
Vậy nếu UI biến mất — Agent xuất hiện — thì còn lại gì?
Agent không cần trình duyệt. Chúng cần API, ngữ cảnh, chỉ thị và khả năng hành động. Hai yếu tố khiến điều này khả thi ở quy mô lớn: Thứ nhất, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã đủ mạnh để suy luận. Do đó, Agent giờ đây có thể đọc ngữ cảnh, lập kế hoạch, chọn công cụ, thực hiện hành động và đánh giá đầu ra — hầu hết nhiệm vụ đều không cần can thiệp của con người. Thứ hai, chuẩn MCP (Model Context Protocol) chuẩn hóa việc truy cập công cụ, cung cấp cho Agent một giao diện chung để gọi các khả năng bên ngoài. Một Agent có quyền truy cập MCP có thể thực hiện khối lượng công việc của người dùng ở quy mô lớn trong vài mili-giây — mà không cần trình duyệt. Với ngữ cảnh phù hợp, các Agent sử dụng máy tính thậm chí có thể điều hướng giao diện phần mềm hiện có mà không cần API.
Nhìn một cách đơn giản, người mua phần mềm giờ đây có ba lựa chọn:
1) Hệ thống hiện có + Agent: Sử dụng CLI và API của nhà cung cấp hiện tại — thông qua sản phẩm Agent gốc của họ (Agentforce của Salesforce, Joule của SAP), hoặc xây dựng Agent riêng trên nền tảng đó. (Chúng ta tạm gác sang một bên vấn đề API có đầy đủ hay không, và việc “không đầu” không đơn giản như bề ngoài trông thấy.)
2) Xây dựng hệ thống ghi nhận hoàn toàn tự làm (DIY): Xây dựng từ đầu mô hình dữ liệu, logic vận hành, cũng như quyền hạn, dấu vết kiểm toán, tích hợp… và cả Agent riêng (có thể tận dụng các công cụ xây dựng Agent và cơ sở dữ liệu của bên thứ ba).
3) Mua sản phẩm thay thế bản địa cho AI: Mua thế hệ phần mềm mới được xây dựng từ đầu cho kỷ nguyên Agent, được thiết kế để máy đọc được, và tích hợp điều phối Agent như một tính năng cốt lõi — chứ không phải tính năng bổ sung. Sản phẩm này có thể là dạng “không đầu”.
Vậy trên bảng điểm cũ, còn lại điều gì? Các yếu tố do hành vi và sở thích của con người tạo nên — như tần suất truy cập hay đọc/viết — đều biến mất, bởi chúng gắn với phản xạ điều kiện của con người. Agent có thể “giết chết” phản xạ điều kiện như một hào thành, nhưng chúng không giết chết logic vận hành và ngữ cảnh như một hào thành. Nếu có gì thì chúng còn làm yếu tố này trở nên quan trọng hơn, bởi Agent cần các quy tắc, quyền hạn và quy trình được định nghĩa rõ ràng để hành động một cách an toàn.
Các SOP chưa được ghi chép vẫn giữ vai trò quan trọng trong ngắn hạn. Logic tổ chức được mã hóa trong các quy tắc quy trình làm việc của bạn chính là thứ Agent cần để đại diện bạn vận hành đúng đắn. Đây cũng là thứ khó tái tạo nhất. Nó không thể xuất ra một cách sạch sẽ, đặc biệt khi một phần quy trình vẫn còn sự tham gia của con người. Tuy nhiên, việc bắt kịp ngữ cảnh đang trở nên dễ dàng hơn, và khi Agent thay thế ngày càng nhiều lao động, yếu tố này sẽ dần kém liên quan.
Tính kết nối vẫn khó “giải nút”, và còn mở rộng xa hơn. Các yếu tố liên quan đến kết nối đã thay đổi. Giờ đây nó không còn xoay quanh việc “bắt kịp nhịp độ con người”, mà chủ yếu là duy trì kết nối giữa các chức năng và phần mềm cô lập truyền thống. Một Agent CRM cần ghép nối dữ liệu và ngữ cảnh từ bán hàng, thanh toán và thành công khách hàng. Nếu nền tảng của bạn cũng là một nút giao dịch cho các Agent đến từ nhiều tổ chức bên ngoài — người mua, người bán, đối tác — thì mức độ phụ thuộc sẽ càng sâu sắc. Một nhà cung cấp hiện có tích hợp Agent sẽ gặp khó khăn hơn khi làm việc với các nguyên thủy (primitives) của phần mềm nền tảng đa dạng; tương tự với cơ sở dữ liệu tự làm và tập hợp các Agent.
Dữ liệu mang tính tuân thủ pháp lý vẫn giữ vai trò then chốt. Dữ liệu phục vụ cơ quan quản lý hoặc dữ liệu tiềm ẩn rủi ro pháp lý/quy định đòi hỏi một nguồn dữ liệu đáng tin cậy duy nhất. Nếu khách hàng tin tưởng sản phẩm hiện tại, họ sẽ ít có khả năng chuyển đổi. Lấy ví dụ dữ liệu lương và kế toán — Agent có thể muốn truy cập dữ liệu này, nhưng bạn gần như không thể tự xây dựng và duy trì nội bộ. Trong một thế giới hoàn toàn do Agent điều khiển, một trong những vấn đề nan giải nhất là: Agent nào được ủy quyền đại diện cho ai thực hiện hành động nào, và mức độ kiểm toán được đảm bảo ra sao? Một hệ thống ghi nhận trở thành lớp danh tính và quyền hạn cho các tương tác giữa các Agent sẽ đảm nhận một vai trò cấu trúc thực sự khó thay thế — không phải vì dữ liệu nó nắm giữ, mà vì kiến trúc niềm tin mà nó thực thi.
Nhìn về tương lai, một tập hợp các yếu tố ngày càng quan trọng sẽ thúc đẩy tính phòng thủ của các startup bản địa cho AI:
Việc tái tạo hệ thống ghi nhận khó đến mức nào? — Dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn theo nhiều cách. Thứ nhất, trong ngắn hạn, là mức độ dễ/difficulty trong việc trích xuất và tái tạo dữ liệu nền tảng của hệ thống ghi nhận. AI đang giúp điều này trở nên dễ dàng hơn nhờ nhiều công cụ. Trong ngắn hạn, các nhà cung cấp hiện tại có thể và sẽ làm điều này trở nên khó khăn hơn bằng cách khiến API trở nên phiền toái, hạn chế, thiếu đầy đủ hoặc thiếu hấp dẫn về mặt kinh tế — nếu họ thực sự cung cấp API. Nhưng khi các công cụ trích xuất ngày càng tốt hơn, đặc biệt là khi các Agent sử dụng máy tính được cải tiến, chúng sẽ khiến việc này trở nên dễ dàng hơn. Đồng thời, các công ty mới đang tái tạo các tập dữ liệu phong phú hơn từ email, cuộc gọi, giọng nói và tài liệu nội bộ. AI làm giảm 80% chi phí tái tạo hệ thống ghi nhận. 20% còn lại — gồm các ngoại lệ, phê duyệt, yêu cầu tuân thủ và các quy trình biên giới — mới chính là yếu tố phân biệt giữa một “cái đòn bẩy hữu ích” và một “sản phẩm thay thế thực sự”.
Dữ liệu độc quyền có ý nghĩa thực sự không?
Thứ hai, bản thân dữ liệu trở nên thú vị hơn. Dữ liệu có thể tạo thành “hào thành” không phải là dữ liệu bạn nhập vào, mà là dữ liệu được sản phẩm của bạn tạo ra một cách độc đáo. Chúng ta nói về “vườn tường dữ liệu” — những dữ liệu độc quyền, chịu sự điều tiết hoặc đòi hỏi cập nhật liên tục. Các nhà cung cấp phần mềm đầu tư vào việc thu thập dữ liệu đầy đủ và có thẩm quyền sẽ có lợi thế so với các nhà cung cấp chung chung hoặc các đối thủ không sở hữu dữ liệu này. Một khía cạnh khác của dữ liệu là khi dữ liệu đó phụ thuộc vào hành vi nội bộ. Các doanh nghiệp tốt nhất không chỉ lưu trữ dữ liệu được nhập từ nơi khác. Chúng tạo ra các sản phẩm phụ dữ liệu mới thông qua việc tham gia quy trình — bao gồm hành vi quan sát được, tỷ lệ phản hồi, mẫu thời gian, kết quả quy trình, chuẩn mực, mẫu ngoại lệ và hành trình hiệu suất của Agent. Mấu chốt nằm ở chỗ: dữ liệu giờ đây chính là ngữ cảnh.
Nó có sở hữu “lớp hành động” không?
Trong thế giới cũ, việc lưu trữ bản ghi là đủ. Trong thế giới mới, Agent sẽ hành động, và tính phòng thủ có thể chuyển dịch sang những sản phẩm có thể vận hành trong vòng khép kín — từ hành động, đến ghi nhận kết quả, rồi sử dụng phản hồi để cải thiện quyết định trong tương lai. Đối với ERP, điều này có thể là phê duyệt chi tiêu, kích hoạt lương, đối chiếu hóa đơn, gửi thông báo… Các sản phẩm hoàn thành vòng khép kín sẽ có tính phòng thủ cao hơn, bởi chúng nằm ngay trong quy trình thực thi — chứ không chỉ quan sát: Chúng tạo ra dữ liệu độc đáo, cải thiện theo thời gian sử dụng, và ngày càng khó loại bỏ mà không phá vỡ quy trình làm việc. Tất nhiên, giá trị ở đây sẽ tăng lên khi ngữ cảnh được thu thập nhiều hơn và các tình huống biên được xử lý nhiều hơn.
Nó có yếu tố thực thi trong thế giới thực không?
Mô hình kinh doanh có kết nối với các hoạt động vận hành trong thế giới thực — vốn không thể tự động hóa hoàn toàn. Ví dụ rõ ràng là các doanh nghiệp xây dựng mạng lưới vận hành, như DoorDash: Về mặt lịch sử, chúng không phải là hệ thống ghi nhận, nhưng ở đây lại rất giàu tính gợi mở. Nói rộng hơn, bất kỳ doanh nghiệp phần mềm nào mở rộng tới dịch vụ, thực thi, hậu cần, vận hành tại hiện trường hoặc thanh toán đều sở hữu tính phòng thủ khác biệt so với SaaS thuần túy. Các công ty này không chỉ lưu trữ bản ghi hay đề xuất hành động; chúng điều động nhân sự, vận chuyển hàng hóa hoặc hoàn thành dịch vụ.
Đối với những người xây dựng sản phẩm, điều này có nghĩa là tồn tại cơ hội trong các thị trường nơi phần mềm ngày càng có thể ra quyết định, Agent ngày càng có thể phối hợp — nhưng “km cuối” vẫn cần thực thi trong thế giới thực. Ví dụ: Phần mềm chuyên biệt cho các dịch vụ tại hiện trường.
Nó có hiệu ứng mạng không?
Trong lịch sử, hiệu ứng mạng của hầu hết hệ thống ghi nhận rất yếu, bởi phần mềm chủ yếu được sử dụng nội bộ. Nhưng trong thế giới Agent, nếu hệ thống được nhúng vào quy trình làm việc đa phương, hiệu ứng mạng có thể trở nên quan trọng hơn. Nếu hệ thống làm trung gian cho các tương tác lặp đi lặp lại giữa người mua và người bán, người sử dụng lao động và người lao động, công ty và kiểm toán viên, nhà cung cấp và khách hàng, bên thanh toán và bên cung cấp dịch vụ — thì mỗi người tham gia mới đều khiến mạng lưới trở nên hữu ích hơn cho người tham gia tiếp theo.
Một cách là thông qua điều phối quy trình chung: Sản phẩm trở thành nơi hai bên trong quy trình giao dịch, trao đổi ngữ cảnh và giải quyết ngoại lệ. Cách thứ hai là thông qua so sánh chuẩn và trí tuệ: Hệ thống có thể đưa ra các chuẩn mực, ngoại lệ và đề xuất dựa trên các mẫu được quan sát trong mạng lưới — điều này bổ trợ cho điểm dữ liệu nêu trên. Cách thứ ba là thông qua niềm tin và chuẩn hóa: Khi các bên đối tác bắt đầu phụ thuộc vào cùng một “đường ray” để phê duyệt, bàn giao, tuân thủ hoặc thanh toán, sản phẩm sẽ trở nên khó thay thế hơn — bởi lúc này nó không còn chỉ là một cơ sở dữ liệu, mà là một phần hạ tầng điều phối của chính thị trường.
Năng lực kỹ thuật của người mua như thế nào?
Trong một thế giới lý thuyết, nơi bất kỳ ai cũng có thể tự xây dựng Agent của mình, thì khoảng cách thực tế về năng lực xây dựng của người mua vẫn rất lớn. Đặc biệt là trong các thị trường ngách và các chức năng người mua vốn không có nguồn lực kỹ thuật nội bộ mạnh — khả năng họ tự xây dựng, duy trì và cải tiến liên tục cơ sở dữ liệu, logic quy trình làm việc, ngăn xếp Agent và lớp quản trị vẫn rất thấp. Chi phí ở đây cũng rất quan trọng: Về lý thuyết, DIY có thể giảm chi phí giấy phép phần mềm, nhưng thường lại chuyển khoản chi tiêu sang triển khai, bảo trì và độ phức tạp nội bộ. Điều này có nghĩa là tồn tại cơ hội thực sự trong các phân khúc vận hành phức tạp nhưng thiếu dịch vụ kỹ thuật — như sản xuất, hậu cần xây dựng, công nghiệp và quy trình vận hành tại hiện trường, hoặc kế toán.
Còn một số yếu tố quan trọng khác — những yếu tố này cũng sẽ trở thành yêu cầu cơ bản của phần mềm. Ví dụ: Cần một hệ thống ontology (hệ thống học thuật về các khái niệm và mối quan hệ giữa chúng) khác biệt. Nhiều tư duy “cơ sở dữ liệu tự làm” đã đánh giá thấp giá trị vốn được chứa đựng trong chính mô hình đối tượng. Phần mềm hiện tại được xây dựng cho bảng điều khiển, báo cáo và con người — nhằm bắt kịp quy trình làm việc. Điều này bao gồm “opportunity”, “ticket”, “candidate”… Còn mô hình Agent lại cần bắt kịp suy luận, hành động, theo dõi trạng thái, xử lý ngoại lệ, uỷ quyền và điều phối đa hệ thống. Mô hình đối tượng bản địa có thể trở thành “task”, “intent”, “thread”, “policy” hoặc “result”.
Tương tự, quản lý quyền hạn cần được cập nhật để quản lý cả Agent — chứ không chỉ con người. Điều này bao gồm: Ai có thể làm gì, thông qua Agent nào, dưới chính sách nào, cần phê duyệt gì, có dấu vết kiểm toán nào, và có cơ chế khôi phục/hồi phục ngoại lệ nào.
Dĩ nhiên, tất cả những điều này đều nằm trong bối cảnh chi phí (ví dụ: chi phí xây dựng và duy trì Agent/cơ sở dữ liệu, chi phí truy cập API), điều này lại quay về các vấn đề như: Việc tái tạo dữ liệu khó đến mức nào và số lượng phụ thuộc là bao nhiêu?
Vậy điều này đặt chúng ta vào vị trí nào?
Khi các nhà cung cấp hiện hữu chuyển sang mô hình “không đầu”, họ đang đặt cược ngầm rằng lớp dữ liệu sẽ tiếp tục là nguồn tạo giá trị. Trong một số phân khúc nhất định — đặc biệt là những phân khúc chịu ràng buộc nghiêm ngặt về tuân thủ pháp lý như tài chính — cược này có thể duy trì trong một thời gian, và việc “không đầu” có thể còn khá xa vời. Đối với những người xây dựng phần mềm, cơ hội cạnh tranh với các nhà cung cấp hiện hữu và xây dựng phần mềm bền vững đang thay đổi. Thế hệ hệ thống ghi nhận tiếp theo đã bắt đầu có dáng vẻ khác: Không chỉ là kho lưu trữ dữ liệu nhằm ghi nhận công việc của con người, mà còn mang tính “Agent”, chúng bắt kịp ngữ cảnh, khởi xướng công việc và ghi lại các sản phẩm phụ dữ liệu. Hơn nữa, những doanh nghiệp thú vị nhất sẽ vươn tới thực thi trong thế giới thực — điều phối nhân viên tại hiện trường, nhà cung cấp hậu cần, đội ngũ dịch vụ và tài sản vật lý, hoặc ngồi giữa các bên. Chúng sẽ kết hợp các mô hình kinh doanh của thế giới cũ, trong khi dữ liệu — vốn là cốt lõi của hệ thống ghi nhận truyền thống — sẽ trở thành yếu tố nền tảng.
Xin chân thành cảm ơn @astrange vì những đóng góp tư duy quý báu trong vấn đề này!
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
a16z
