Trong vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã làm thay đổi mạnh mẽ cách các startup công nghệ ra đời. Tại Việt Nam, với các điều kiện hiện nay, startup AI thường tập trung ở tầng ứng dụng. Đây là hướng đi thực tế với phần lớn startup, cho phép họ tận dụng các nền tảng có sẵn để giải quyết những bài toán cụ thể của thị trường.

Theo nghiên cứu “Unlocking Vietnam’s AI Potential” của AWS, khoảng 47.000 doanh nghiệp Việt Nam đã áp dụng các giải pháp AI trong năm 2024. Tổng cộng, gần 170.000 doanh nghiệp, tương ứng khoảng 18% số doanh nghiệp tại Việt Nam, đã triển khai AI, tăng từ mức 13% của năm trước. Trong nhóm startup, khoảng 55% sử dụng AI theo một hình thức nào đó và 35% đang áp dụng AI vào phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn toàn mới.

Trong bài nhận định mới đây, TS Lê Thu Trang, giảng viên ngành Khởi nghiệp kinh doanh tại RMIT Việt Nam nhìn nhận, những con số này cho thấy cơ hội cho các startup ở tầng ứng dụng rất lớn. Tuy nhiên, bà Trang lưu ý, cạnh tranh sẽ ngày càng gay gắt.

"Khi nhiều doanh nghiệp đều có thể thêm AI vào sản phẩm, lợi thế bền vững không còn nằm ở việc 'có AI', mà ở việc sản phẩm hiểu khách hàng tốt hơn, có dữ liệu riêng tốt hơn và gắn sâu hơn vào hoạt động thực tế của khách hàng", bà Trang bình luận

Chung quan điểm, TS Nguyễn Thị Minh Thư, Chủ nhiệm cấp cao bộ môn Khởi nghiệp kinh doanh, RMIT Việt Nam cho biết, thách thức lớn của startup AI không nằm ở việc tạo ra một tính năng AI mới, mà ở việc giữ được lợi thế đủ lâu để doanh nghiệp phát triển bền vững. 

“Một sản phẩm tốt hôm nay có thể nhanh chóng bị đối thủ làm theo nếu họ dùng cùng công nghệ, dữ liệu phổ thông và cách tiếp cận khách hàng", chuyên gia cảnh bảo.

Theo các chuyên gia, nếu không đi kèm với dữ liệu riêng, hiểu biết sâu về ngành hoặc vị trí gắn chặt trong hoạt động hằng ngày của khách hàng, một sản phẩm AI vẫn rất dễ bị sao chép. Trong bối cảnh đó, startup AI Việt Nam cần đặc biệt tập trung vào hai nền tảng quan trọng nhất của lợi thế bền vững.

Thứ nhất là dữ liệu. Trong AI, dữ liệu không chỉ là đầu vào kỹ thuật mà còn là tài sản tích lũy theo thời gian. Doanh nghiệp nào tích lũy được dữ liệu riêng, nhất là dữ liệu gắn với một ngành cụ thể, hành vi người dùng hoặc nhu cầu địa phương, sẽ tạo ra lợi thế mà đối thủ khó bắt kịp nhanh chóng. Dữ liệu này cần khó tiếp cận, được tích lũy dần từ quá trình sử dụng thực tế, hoặc gắn chặt với một bối cảnh cụ thể mà đối thủ không dễ sao chép.

Ngoài ra, cần xây dựng rào cản chuyển đổi, làm cho khách hàng không muốn hoặc không dễ chuyển sang giải pháp khác. Một sản phẩm AI chỉ thực sự mạnh khi nó trở thành một phần trong công việc hoặc đời sống hàng ngày. Khi đó, giá trị của sản phẩm không chỉ nằm ở tính năng, mà còn nằm ở dữ liệu đã tích lũy, thói quen sử dụng đã hình thành, quy trình đã được tích hợp và công sức khách hàng phải bỏ ra nếu chuyển sang một giải pháp khác.

Lấy ví dụ từ ELSA Speak (ứng dụng học nói tiếng Anh bằng AI) và Zalo, hai chuyên gia RMIT cho rằng doanh nghiệp AI có thể trụ lại khi sản phẩm không chỉ là một lớp giao diện đặt lên mô hình có sẵn, mà là một hệ thống học hỏi liên tục từ dữ liệu, người dùng và bối cảnh sử dụng.

Đỗ Kiều