Các quỹ đầu tư mạo hiểm đang tin rằng họ đã tìm thấy “mỏ vàng” tiếp theo: dùng trí tuệ nhân tạo (AI) để biến những ngành dịch vụ thâm dụng lao động thành mô hình có biên lợi nhuận cao. Chiến lược này thường bắt đầu bằng việc mua lại các công ty dịch vụ chuyên nghiệp đã phát triển hoàn chỉnh, áp dụng AI để tự động hóa công việc, rồi tận dụng dòng tiền cải thiện để tiếp tục thâu tóm thêm nhiều công ty khác.
Mô hình đầu tư mới
Dẫn đầu xu hướng là General Catalyst (GC). Quỹ này đã dành 1,5 tỷ USD trong vòng gọi vốn mới nhất cho chiến lược “tạo dựng” – xây dựng các công ty phần mềm thuần AI theo từng ngành dọc, sau đó dùng chính các công ty này làm phương tiện mua lại những doanh nghiệp dịch vụ cùng lĩnh vực. GC hiện đặt cược vào bảy ngành, từ dịch vụ pháp lý đến quản lý CNTT, và dự định mở rộng lên 20 lĩnh vực.
“Doanh thu toàn cầu từ dịch vụ là 16 nghìn tỷ USD mỗi năm, trong khi phần mềm chỉ 1 nghìn tỷ USD,” Marc Bhargava, người phụ trách chiến lược này tại GC, cho biết. Theo ông, phần mềm hấp dẫn nhờ biên lợi nhuận cao: khi đã mở rộng quy mô, chi phí biên gần như bằng không. Nếu có thể áp dụng tự động hóa cho dịch vụ – xử lý 30-50% công việc bằng AI, thậm chí 70% trong các trung tâm chăm sóc khách hàng – lợi ích tài chính là rất lớn và khó cưỡng.
Thực tế, kế hoạch này bước đầu cho thấy hiệu quả. Titan MSP, một công ty trong danh mục đầu tư của GC, đã nhận 74 triệu USD để phát triển công cụ AI cho các nhà cung cấp dịch vụ CNTT. Sau đó, Titan mua lại RFA, một công ty dịch vụ CNTT có tiếng. Trong các chương trình thử nghiệm, Titan chứng minh có thể tự động hóa 38% công việc thường gặp của MSP. Nhờ biên lợi nhuận tăng, công ty tiếp tục theo chiến lược “cuốn chiếu” thâu tóm thêm các MSP khác. (MSP là viết tắt của Managed Service Provider, loại công ty chuyên quản lý hạ tầng CNTT).
Một ví dụ khác là Eudia, công ty khởi nghiệp tập trung vào việc xây dựng phòng pháp chế nội bộ của doanh nghiệp thay vì sử dụng dịch vụ từ các hãng luật. Eudia cung cấp dịch vụ pháp lý với mức phí cố định dựa trên AI, thay vì tính theo giờ. Khách hàng gồm nhiều tập đoàn Fortune 100 như Chevron, Southwest Airlines và Stripe. Gần đây, Eudia đã thâu tóm Johnson Hanna – một nhà cung cấp dịch vụ pháp lý – để mở rộng hoạt động. GC kỳ vọng có thể ít nhất nhân đôi biên lợi nhuận EBITDA của các công ty được mua lại.
GC không phải là quỹ duy nhất theo đuổi chiến lược này. Mayfield dành riêng 100 triệu USD cho các khoản đầu tư vào “đồng đội AI”, trong đó có Gruve – một công ty tư vấn CNTT đã mua lại một doanh nghiệp tư vấn an ninh trị giá 5 triệu USD và nhanh chóng nâng doanh thu lên 15 triệu USD chỉ sau sáu tháng, với biên lợi nhuận gộp 80%.
Theo Navin Chaddha, Giám đốc điều hành Mayfield: “Nếu 80% công việc được AI đảm nhận, công ty có thể đạt biên lợi nhuận gộp 80-90%, biên lợi nhuận hỗn hợp 60-70%, và lợi nhuận ròng 20-30%.”
Nhà đầu tư độc lập Elad Gil cũng đã theo đuổi chiến lược tương tự trong ba năm, tập trung vào việc mua lại các công ty đã trưởng thành, tức đã phát triển toàn diện, rồi tái cấu trúc bằng AI. Ông cho rằng sở hữu trực tiếp tài sản sẽ giúp quá trình chuyển đổi diễn ra nhanh hơn nhiều so với chỉ bán phần mềm dưới dạng dịch vụ.
Thách thức từ “workslop”
Tuy nhiên, một số cảnh báo sớm cho thấy việc biến đổi ngành dịch vụ bằng AI không đơn giản như kỳ vọng. Một nghiên cứu của Stanford Social Media Lab và BetterUp Labs với 1.150 nhân viên toàn thời gian cho thấy 40% trong số họ phải gánh thêm việc vì “workslop” – những sản phẩm do AI tạo ra nhìn bề ngoài chỉn chu nhưng thiếu giá trị thực, khiến đồng nghiệp phải tốn thêm công sức chỉnh sửa.
Theo khảo sát, nhân viên mất trung bình gần hai giờ để xử lý mỗi trường hợp workslop (kết hợp từ work + slop, tức những thứ bề bộn bày ra trong công việc): từ việc đọc hiểu cho đến đưa ra quyết định trả lại hay tự sửa. Tính toán dựa trên thời gian và mức lương, nghiên cứu ước tính chi phí vô hình của “workslop” là 186 USD mỗi người mỗi tháng. Với một công ty quy mô 10.000 nhân viên, thiệt hại năng suất có thể vượt 9 triệu USD/năm.
Bhargava của GC không đồng ý với ý kiến cho rằng AI đang bị thổi phồng. Ngược lại, ông cho rằng những thất bại ban đầu chứng minh cơ hội thật sự: “Nếu việc áp dụng AI dễ dàng, chỉ cần thuê tư vấn, kết nối với OpenAI rồi thay đổi toàn bộ doanh nghiệp, thì luận điểm của chúng tôi đã yếu đi. Thực tế là rất khó để chuyển đổi một công ty bằng AI.”
Ông nhấn mạnh sự phức tạp về kỹ thuật là mắt xích còn thiếu: “Mỗi công nghệ AI giỏi một mảng khác nhau. Bạn cần các kỹ sư AI ứng dụng dày dạn, hiểu rõ từng mô hình, cách kết hợp và gói chúng vào phần mềm.” Đây chính là lý do GC kết hợp chuyên gia AI với chuyên gia ngành để xây dựng công ty ngay từ đầu.
Dẫu vậy, không thể phủ nhận “workslop” đang đe dọa hiệu quả kinh tế của chiến lược. Nếu các công ty cắt giảm nhân sự để dựa nhiều vào AI, sẽ thiếu người kiểm tra và sửa lỗi. Nếu giữ nguyên nhân sự để xử lý lỗi AI, thì biên lợi nhuận cao như kỳ vọng khó đạt được.
Điều này có thể làm chậm các kế hoạch mở rộng quy mô vốn là cốt lõi trong chiến lược “cuốn chiếu” của các quỹ đầu tư mạo hiểm. Tuy nhiên, khó có gì ngăn cản được các nhà đầu tư Thung lũng Silicon chỉ bằng vài nghiên cứu cảnh báo.
Thêm vào đó, GC cho biết các công ty trong chiến lược “tạo dựng” đều đã có lãi nhờ mua lại doanh nghiệp có sẵn dòng tiền, khác hẳn cách làm truyền thống của các quỹ đầu tư mạo hiểm vốn thường bơm tiền cho các startup tăng trưởng nhanh nhưng thua lỗ triền miên. Đây có thể là tin vui với các nhà đầu tư góp vốn, những người đã quá quen với việc gánh lỗ nhiều năm liền.
“Chừng nào công nghệ AI còn tiếp tục cải thiện, và chúng ta còn thấy nguồn vốn khổng lồ đầu tư vào các mô hình, tôi nghĩ sẽ ngày càng có nhiều ngành để chúng tôi giúp ươm tạo doanh nghiệp,” Bhargava nói.
Kỳ vọng dùng AI để chuyển đổi dịch vụ đang từng bước hạ nhiệt. Ảnh: TechCrunch
