Sự thật về việc trở thành AI native. Tôi sẽ phân tích nó.
Ai cũng đang nói rằng họ "AI-native" bây giờ, điều này chủ yếu có nghĩa là ai đó trong nhóm có một tab ChatGPT đang mở và trưởng phòng marketing đã tạo một custom GPT có tên "Brand Voice Assistant."
Dễ thương.
Thậm chí là hữu ích.
Nhưng không phải AI-native.
Đó là sự khác biệt mà mọi người ta cứ bỏ lỡ. Một công ty AI-native không phải là công ty sử dụng AI. Nó là một công ty đã được xây dựng lại để AI thực sự có thể hoạt động bên trong nó. Doanh nghiệp được cấu trúc, tài liệu hóa, phân quyền và đo lường theo cách mà các agent có thể hiểu được. Công ty đã làm cho chính nó trở nên dễ đọc đối với máy móc.
Nghe có vẻ nhàm chán cho đến khi bạn nhận ra nó có thể là lợi thế kinh doanh lớn nhất của thập kỷ tới.
Bởi vì hầu hết các công ty không dễ đọc đối với máy móc. Hầu hết các công ty hầu như không dễ đọc đối với chính nhân viên của họ.
CRM nói một đằng. Thread Slack nói một nẻo. Lịch sử khách hàng thực sự nằm trong hộp thư của ai đó. Logic định giá nằm trong một bảng tính tên là "Final_v7_NEW." Chính sách hoàn tiền nằm trong một tài liệu Notion mà không ai tin tưởng. Quy trình bán hàng là "nói chuyện với Sarah, cô ấy biết cách chúng ta làm enterprise." Quy trình onboarding là năm công cụ, ba con người, hai bước phê duyệt, và một founder vẫn bị kéo vào các trường hợp ngoại lệ ngẫu nhiên vì không ai biến phán đoán thành một hệ thống.
Rồi các công ty này hỏi, "Tại sao AI không thể làm được nhiều hơn cho chúng ta?"
Bởi vì AI không thể chạy bằng cảm tính.
Nó không thể vận hành một doanh nghiệp nơi sự thật nằm rải rác giữa con người, công cụ, thói quen, ngoại lệ và trí nhớ tổ chức. Agent cần ngữ cảnh. Chúng cần đầu vào sạch. Chúng quy tắc. Chúng cần quyền truy cập. Chúng cần ranh giới. Chúng cần biết "tốt" trông như thế nào. Chúng cần biết khi nào hành động và khi nào hỏi.
Hầu hết các công ty đã dành hai mươi năm để mua phần mềm, nhưng họ không dành hai mươi năm để thiết kế một hệ điều hành. Họ có một đống công cụ, không phải một cỗ máy.
Đó là lý do tại sao số lượng công ty thực sự AI-native có thể nhỏ một cách đáng kinh ngạc. Tôi đoán có lẽ chỉ có khoảng 1.000 công ty trên trái đất đạt doanh thu $5M+ thực sự AI-native theo nghĩa thực sự. Không phải "chúng tôi sử dụng copilot." Không phải "chúng tôi đã tự động hóa một số email." Ý tôi là các công ty nơi quy trình làm việc cốt lõi được thiết kế cho agent thực hiện và con người giám sát.
Có thể con số là 500. Có thể là 2.000. Con số chính xác ít quan trọng hơn kết luận.
Hầu như chưa ai làm điều này.
Bất chấp tất cả tiếng ồn, bất chấp mọi thông báo tài trợ, bất chấp mọi trang chủ SaaS được viết lại với từ "agentic," lĩnh vực này về cơ bản là trống rỗng.
Sự khác biệt hữu ích đầu tiên là thế này: Các công ty AI-assisted sử dụng AI ở rìa. Các công ty AI-native thiết kế lại trung tâm.
Một công ty AI-assisted hỏi, "Chúng ta có thể thêm AI ở đâu để tiết kiệm thời gian?"
Một công ty AI-native hỏi, "Quy trình làm việc này nên tồn tại như thế nào nếu agent đang làm 80% đầu tiên?"
Câu hỏi thứ hai đó thay đổi mọi thứ.
Lấy hỗ trợ khách hàng làm ví dụ. Trong một công ty bình thường, một ticket hỗ trợ đến, một con người đọc nó, tìm kiếm ngữ cảnh, kiểm tra tài khoản, nhớ chính sách, viết phản hồi, có thể hỏi bộ phận kỹ thuật, có thể chuyển tiếp, có thể quên gắn thẻ lý do đúng cách. Đó là một quy trình do con người điều khiển với phần mềm rải rác xung quanh.
Trong một công ty AI-native, ticket đi vào một hệ thống mà agent có thể hiểu. Agent đọc lịch sử khách hàng, kiểm tra giới hạn, xem xét các ticket trước, tham khảo chính sách, soạn thảo phản hồi, đề xuất hành động, và giải quyết vấn đề hoặc gửi nó đến con người với lý do chính xác cần phán đoán. Con người không phải là công cụ tìm kiếm, bộ định tuyến và người viết quảng cáo. Con người là người xem xét sự mơ hồ.
Đó là một công ty rất khác.
Bây giờ áp dụng cùng một logic cho bán hàng. Cách cũ là một SDR Google một khách hàng tiềm năng, đoán cá nhân hóa, viết một email tầm thường, cập nhật Salesforce vì quản lý của họ cằn nhằn họ, sau đó chuyển nửa ngữ cảnh cho một AE. Cách AI-native là một agent giám sát tín hiệu mua hàng, làm giàu tài khoản, lập bản đồ các bên liên quan, soạn thảo tiếp cận, tìm hiểu hook nào chuyển đổi, cập nhật CRM tự động, và cung cấp cho người bán một cuộc trò chuyện đã được chuẩn bị thay văn bản trống.
Pháp lý cũng vậy. Tuyển dụng cũng vậy. Tài chính cũng vậy. Xử lý yêu cầu bồi thường cũng vậy. Quản lý tài khoản cũng vậy. Nghiên cứu cũng vậy.
Mô hình lặp lại ở khắp mọi nơi: agent làm công việc có cấu trúc, con người xử lý gu thẩm mỹ, lòng tin, phán đoán, mối quan hệ và các trường hợp ngoại lệ.
Đó không phải là một cải thiện năng suất nhỏ. Đó là một mô hình quản lý mới.
Trong một trăm năm qua, cách mặc định để mở rộng quy mô một công ty là thuê thêm người, tạo phòng ban, thêm quản lý, mua phần mềm và phát minh ra các quy trình để phối hợp sự hỗn loạn. Mỗi lớp mới giải quyết một vấn đề và tạo ra ba vấn đề khác. Công ty lớn hơn, nhưng cũng chậm hơn. Nhiều cuộc họp hơn. Nhiều bàn giao hơn. Nhiều "ai sở hữu cái này?" hơn. Nhiều trọng lực nội bộ hơn.
Các công ty AI-native sẽ mở rộng quy mô khác biệt.
Chúng sẽ không giống các công ty truyền thống với một chatbot gắn được gắn vào. Chúng sẽ trông giống như các nhóm nhỏ vận hành các đội tàu lớn gồm các agent chuyên biệt. Một công ty 12 người sẽ làm những gì trước đây cần 80 người. Một công ty 40 người sẽ cạnh tranh với một công ty 400 người. Doanh thu trên mỗi nhân viên sẽ trở thành một trong những tín hiệu rõ ràng nhất cho thấy một công ty thực sự được xây dựng cho kỷ nguyên mới.
Đây là nơi nhiều người trở nổi. Họ nghe "agent làm việc" và cho rằng điều đó có nghĩa là con người biến mất.
Đó không phải là vấn đề.
Cách tốt hơn để nghĩ về nó là các công ty hiện đại đã lãng phí trí thông minh của con người vào các nhiệm vụ có hình dạng máy móc. Chúng ta sử dụng con người để di chuyển thông tin giữa các công cụ. Chúng ta sử dụng con người để ghi nhớ quy trình. Chúng ta sử dụng con người để tìm kiếm thư mục. Chúng ta sử dụng con người để viết lại cùng một email. Chúng ta sử dụng con người để theo đuổi phê duyệt. Chúng ta sử dụng con người để tóm tắt cuộc gọi, điền vào trường, sao chép dữ liệu, phân loại yêu cầu và hỏi người khác thứ ở đâu.
Rất nhiều công việc không thực sự là "công việc." Đó là ma sát tổ chức đội lốt.
Các công ty AI-native loại bỏ điều đó.
Chúng bảo tồn những phần con người quan trọng và tự động hóa những phần chỉ tồn tại chỉ vì phần mềm quá ngu ngốc để hiểu ngữ cảnh. Điều đó có nghĩa là vai trò của con người trở nên có đòn bẩy hơn, không kém phần quan trọng. Một người điều hành giỏi trở thành người giám sát mười quy trình làm việc. Một người bán hàng giỏi trở thành người chốt các cuộc trò chuyện mà agent đã giúp tạo ra. Một trưởng nhóm hỗ trợ giỏi trở thành người thiết kế logic leo thang và chất lượng trải nghiệm khách hàng. Một founder giỏi trở thành kiến trúc sư của cách công ty tư duy.
Điểm founder đó rất quan trọng.
Founder AI-native không chỉ xây dựng một sản phẩm. Họ đang thiết kế một công ty có thể được hiểu bởi các agent.
Điều đó có nghĩa là founder phải làm cho những điều ngầm hiểu trở nên rõ ràng. Chính sách hoàn tiền của chúng ta là gì? Khi nào chúng ta phá vỡ nó? Điều gì làm cho một lead đủ điều kiện? Chúng ta sử dụng giọng điệu nào với khách hàng tức giận? Điều gì không bao giờ nên được tự động hóa? Hành động nào yêu cầu phê duyệt? Một câu trả lời tốt là gì? Một câu trả lời nguy hiểm là gì? Nguồn dữ liệu nào là nguồn sự thật? Chúng ta làm gì khi hai hệ thống không đồng ý? Agent học hỏi từ các chỉnh sửa như thế nào?
Đây là công việc không hấp dẫn sẽ tách biệt các công ty AI-native thực sự khỏi sân khấu LinkedIn.
Ai cũng muốn phép màu. Không ai muốn dọn bếp.
Nhưng bếp chính là công ty.
Các công ty chiến thắng sẽ làm những công việc nhàm chán, nền tảng với sự nghiêm túc bất thường. Họ sẽ làm sạch dữ liệu của họ. Họ sẽ tài liệu hóa quy trình làm việc của họ. Họ sẽ tạo ra các SOP có thể đọc được bởi agent. Họ sẽ xây dựng quyền và dấu vết kiểm toán. Họ sẽ cấu trúc hồ sơ khách hàng để ngữ cảnh không bị mắc kẹt trong trí nhớ con người. Họ sẽ tạo ra các vòng đánh giá để agent cải thiện theo thời gian. Họ sẽ biến mọi quyết định lặp đi lặp lại thành một hệ thống quyết định.
Sau đó, một khi lớp vận hành sạch sẽ, họ sẽ di chuyển nhanh một cách phi lý.
Đây là lý do tại sao "AI-native" không thực sự là một nhãn công nghệ. Nó là một nhãn tổ chức.
Một công ty có thể sử dụng các mô hình tốt nhất trên thế giới và vẫn không có khả năng cấu trúc để hưởng lợi từ chúng. Nếu agent phải đoán nơi sự thật sống, nếu nó không thể truy cập các hệ thống phù hợp, nếu không ai xác định các quy tắc quyết định, nếu mọi quy trình làm việc đều phụ thuộc vào các ngoại lệ bị chôn vùi trong đầu ai đó, thì AI sẽ vẫn là một món đồ chơi. Nó sẽ soạn thảo mọi thứ. Nó sẽ tóm tắt mọi thứ. Nó sẽ làm cho mọi người cảm thấy nhanh hơn. Nhưng nó sẽ không biến đổi doanh nghiệp.
Sự biến đổi xảy ra khi các agent trở thành một phần của cấu trúc vận hành.
Hãy tưởng tượng một công ty dịch vụ gia đình thực sự AI-native. Mọi yêu cầu đến được phân loại tự động. Mọi báo giá được tạo ra từ các quy tắc định giá có cấu trúc. Mọi kỹ thuật viên nhận được tóm tóm tắt công việc trước khi đến. Mọi khách hàng nhận được cập nhật chủ động. Mọi yêu cầu đánh giá được cá nhân hóa. Mọi cuộc hẹn bị lỡ tạo ra một quy trình phục hồi tự động. Mọi mô hình hoạt động phản hồi vào định tuyến, định giá và nhân sắp xếp nhân sự.
Bây giờng tượng một môi giới bảo hiểm. Agent thu thập tài liệu, kiểm tra trước đơn đăng ký, so sánh chính sách, đánh dấu các chi tiết còn thiếu, soạn thảo giải thích cho khách hàng, chuẩn bị các tùy chọn gia hạn và giám sát tài khoản để thay đổi. Con người xây dựng lòng tin và xử lý sự phức tạp, nhưng cỗ máy bên dưới đang làm công việc trí tuệ lặp đi lặp lại cả ngày.
Bây giờ hãy tưởng tượng một công ty tuyển dụng. Agent tìm kiếm ứng viên, làm giàu hồ sơ, so sánh với yêu cầu công việc, soạn thảo tiếp cận, tóm tắt phỏng vấn, kiểm tra tham khảo, cập nhật pipeline và cảnh báo con người khi một ứng viên mạnh bất thường. Nhà tuyển dụng không còn là người dọn dẹp dữ liệu và trở thành người chốt mối quan hệ.
Đây không phải là các công ty khoa học viễn tưởng. Đây là các doanh nghiệp bình thường với ruột đã được xây dựng lại.
Đó là cơ hội mà mọi người đang đánh giá thấp. Các công ty AI hiển nhiên đã đông đúc. Copilot ngang, công cụ viết, bot cuộc họp, trợ lý mã, trình tạo hình ảnh, trình bao bọc hỗ trợ khách hàng. Những doanh nghiệp tốt, nhưng hiển nhiên. Cơ hội ít hiển nhiên hơn là đưa các ngành công nghiệp nhàm chán, sinh lợi, phân mảnh và xây dựng lại mô hình vận hành xung quanh các agent.
Các agency AI-native. Các môi giới AI-native. Các dịch vụ liên quan đến luật AI-native. Các công ty kế toán AI-native. Các cửa hàng tuân thủ AI-native. Các công ty quản trị chăm sóc sức khỏe AI-native. Các hoạt động bất động sản AI-native. Các dịch vụ giáo dục AI-native. Các điều phối viên logistics AI-native. Các BPO AI-native không giống BPO.
Thế giới đầy rẫy các ngành công nghiệp nơi khách hàng trả tiền cho kết quả, nhưng cấu trúc chi phí của nhà cung cấp chủ yếu là công việc tri thức lặp đi lặp lại. Đó chính xác là nơi các công ty AI-native có thể chêm vào.
Các cơ hội tốt nhất sẽ không phải lúc nào cũng giống các công ty phần mềm lúc đầu. Một số sẽ trông giống các doanh nghiệp dịch vụ với biên lợi nhuận phần mềm ẩn bên trong. Điều đó sẽ gây nhầm lẫn cho các nhà đầu tư và đối thủ cạnh tranh, điều này rất hữu ích. Trong khi những người khác đang tìm kiếm dashboard SaaS tiếp theo, những người chiến thắng thực sự có thể đang âm thầm xây dựng các công ty dịch vụ AI-native tạo ra kết quả tốt hơn với cường độ lao động thấp hơn đáng kể.
Đây là một điều rất Greg để nói, nhưng tôi nghĩ làn sóng tiếp theo của các doanh nghiệp internet có thể trông ít giống "startup" hơn và giống những cỗ máy kiếm tiền nhỏ kỳ lạ hơn.
Các nhóm nhỏ. Thị trường hẹp. Quy trình làm việc độc quyền. Tự động hóa cao. Tin cậy cao. Nỗi đau khách hàng rõ ràng. Danh mục nhàm chán. Biên lợi nhuận đẹp.
Không hấp dẫn từ bên ngoài.
Cực kỳ hấp dẫn trong tài khoản ngân hàng.
Và bởi vì các công ty này được xây dựng khác biệt ngay từ ngày đầu, các công ty hiện tại sẽ gặp khó khăn để sao chép chúng. Một công ty cũ không thể trở nên AI-native bằng cách công bố một sáng kiến AI. Điều đó giống như cố gắng biến một tàu du lịch thành một xuồng máy bằng cách mua một vô l mới.
Phần khó không phải là quyền truy cập vào các mô hình. Ai cũng có điều đó.
Phần khó là các công ty hiện tại đầy rẫy nợ quy trình cũ. Dữ liệu của họ lộn xộn. Chính sách của họ mâu thuẫn. Đội ngũ của họ bảo vệ lãnh thổ. Quy trình làm việc của họ được xây dựng xung quanh số lượng nhân viên. Ngăn xếp phần mềm của họ được khâu lại với nhau bằng băng keo và các nghi thức lập kế hoạch hàng quý. Hệ điều hành của họ cho rằng con người là bộ xử lý thông tin mặc định.
Một công ty mới có lợi thế là không có đồ đạc để di chuyển.
Nó có thể bắt đầu sạch sẽ. Nó có thể xây dựng mọi quy trình với câu hỏi: "Một agent có thể làm lượt đầu tiên cho việc này không?" Nó có thể tài liệu hóa ngay từ ngày đầu. Nó có thể làm cho mọi đối tượng dữ liệu có thể sử dụng được. Nó có thể thiết kế các điểm xem xét của con người trước khi lỗi trở thành thảm họa. Nó có thể xây dựng các vòng phản hồi trước khi công ty hóa thạch.
Đây là lý do tại sao ý tưởng "chỉ 1.000 công ty" lại quan trọng. Nó tạo ra sự cấp thiết, nhưng nó cũng tạo ra sự cho phép.
Lĩnh vực này trống rỗng vì hầu hết mọi người vẫn đang nhầm lẫn việc áp dụng AI với kiến trúc AI.
Họ nghĩ trò chơi là kỹ thuật prompt. Không phải.
Họ nghĩ trò chơi là chọn đúng mô hình. Không phải.
Họ nghĩ trò chơi là thêm một chatbot vào trang web. Chắc chắc chắn không phải.
Trò chơi là thiết kế lại công ty để thông minh có thể chảy qua nó.
Có một playbook thực tế ở đây.
Đầu tiên, chọn một quy trình làm việc hẹp với giá trị kinh tế rõ ràng. Đừng bắt đầu với "làm cho công ty AI-native." Điều đó quá trừu tượng. Bắt đầu với giải quyết hỗ trợ, tìm kiếm khách hàng tiềm năng, onboarding, tiếp thị, onboarding, tiếp nhận yêu cầu bồi thường, xem xét tài liệu, quản lý gia hạn hoặc báo cáo. Chọn một quy trình làm việc nơi khối lượng lớn, quy tắc tồn tại và con người hiện đang làm quá nhiều phối hợp.
Thứ hai, lập bản đồ quy trình làm việc như một cỗ máy. Điều gì kích hoạt nó? Dữ liệu nào cần thiết? Những quyết định nào xảy ra? Những quyết định nào có thể đảo ngược? Những quyết định nào yêu cầu phê duyệt? Thành công trông như thế nào? Lỗi xảy ra ở đâu? Con người biết điều gì mà hệ thống không biết?
Thứ ba, cấu trúc kiến thức. Nếu agent cần một chính sách, hãy viết chính sách. Nếu nó cần quy tắc định giá, hãy làm cho chúng rõ ràng minh. Nếu nó cần lịch sử khách hàng, hãy làm sạch đối tượng khách hàng. Nếu nó cần ví dụ, hãy tạo ví dụ. Nếu nó cần giọng điệu, xác định giọng điệu. Đây là nơi hầu hết các đội bỏ cuộc, vì nó giống như tài liệu. Nó không phải là tài liệu. Nó là cơ sở hạ tầng.
Thứ tư, đặt các agent vào quy trình làm việc với ranh giới. Hãy để chúng soạn thảo, phân loại, đề xuất, làm giàu, tóm tắt và chuẩn bị. Chỉ cho chúng hành động khi rủi ro được hiểu. Yêu cầu phê duyệt khi phán đoán quan trọng. Ghi lại mọi thứ. Xem xét đầu ra. Theo dõi chất lượng. Cải thiện hệ thống.
Thứ năm, đo lường tác động kinh doanh. Không phải "giờ tiết kiệm được" trong một bảng tính giả. Đo lường thời gian giải quyết, tỷ lệ chuyển đổi, biên lợi nhuận gộp, doanh thu trên mỗi nhân viên, tỷ lệ lỗi, sự hài lòng của khách hàng, tốc độ bán hàng, thời gian onboarding, tỷ lệ gia hạn. Các công ty AI-native nên hiển thị trong các con số.
Đó là phần tôi quan tôi quan tâm nhất. Trong một vài năm, "AI-native" sẽ không còn là một cảm giác. Nó sẽ hiển thị trong các chỉ số.
Doanh thu trên mỗi nhân viên sẽ trông khác biệt.
Biên lợi nhuận gộp sẽ trông khác biệt.
Tốc độ thực thi sẽ trông khác biệt.
Trải nghiệm khách hàng sẽ trông khác biệt.
Các công ty tốt nhất sẽ cảm thấy đáp ứng kỳ lạ, như thể toàn bộ doanh nghiệp đang thức. Khách hàng sẽ nhận được câu trả lời nhanh hơn. Đội ngũ bán hàng sẽ theo dõi với thời gian tốt hơn. Các vấn đề vận hành sẽ xuất hiện sớm hơn. Founder sẽ nhìn thấy doanh nghiệp rõ ràng hơn. Quản lý sẽ dành ít thời gian hơn để hỏi cập nhật và nhiều thời gian hơn để cải thiện hệ thống.
Công ty sẽ có ít lực cản hơn.
Đó là lợi thế thực sự.
Không phải AI như một trò ảo thuật. AI như một sự trao đổi chất của tổ chức.
Vâng, có lẽ chỉ có khoảng 1.000 công ty thực sự AI-native trên trái đất đang tạo ra doanh thu đáng kể ngày hôm nay.
Và điều đó sẽ khiến bạn muốn xây dựng một công ty ngay lập tức.
Bởi vì khi một thị trường ồn ào, mọi người cho rằng nó đã trưởng thành. Nhưng tiếng ồn không phải là sự trưởng. Tiếng ồn thường là những gì xảy ra ngay trước khi những người xây dựng thực sự tìm ra điều gì quan trọng.
Ngay bây giờ, mọi người đều ồn ào về AI.
Rất ít công ty có cấu trúc sẵn sàng cho nó.
Đó là khoảng cách.
Đó là cơ hội.
Các công ty vĩ đại tiếp theo sẽ là những công ty có dữ liệu, quy trình làm việc, chính sách và đội ngũ được xây dựng lại xây dựng lại xung quanh các agent từ trong ra nội ra ngoài. Chúng sẽ trông nhỏ hơn so với vẻ ngoài. Chúng sẽ di chuyển nhanh hơn mức hợp lý. Chúng sẽ có ít nhân viên hơn làm công việc có giá trị hơn. Chúng sẽ biến các dịch vụ lộn xộn thành các hệ thống có thể mở rộng. Chúng sẽ làm cho các công ty hiện tại trông như thể đang chạy Windows 95 với màn hình đẹp hơn.
Hầu hết mọi người vẫn đang hỏi, "Làm thế nào để tôi sử dụng AI tại n?"
Câu hỏi tốt hơn là, "Làm thế nào để tôi xây dựng một công ty mà AI có thể làm việc bên trong?"
Câu hỏi đó là cánh cửa.
Và ngay bây giờ, hầu như chưa ai bước qua nó.
Bất chấp những gì bạn đọc, lĩnh vực này vẫn trống rỗng. Có lẽ hãy cân nhắc chia sẻ điều này với một người bạn.
Tôi ủng hộ bạn.
Lưu ý: Tôi không thường xuyên biết về nó vì chúng tôi đang quá tải, nhưng công ty của tôi LCA đẳng cấp thế giới. LCA thực sự là một công ty đẳng cấp thới. Có thể họ đang giúp các công ty của bạn trở nên AI-native. Vì họ làm việc thực sự tốt. Chúng tôi làm việc với Fortune 500 và các thương hiệu yêu thích của bạn về việc xây dựng các sản phẩm AI native và các tổ chức AI native.
Nếu công ty của bạn muốn trở nên AI native, hãy liên hệ với họ tại đây.
Và nếu bạn đang tìm kiếm ý tưởng khởi nghiệp, hãy cân nhắc xem một số ý tưởng đã được xác thực tế mà bạn có thể xây dựng với AI tại Ideabrowser.com
