Từ Dot-Com đến AI: Bài học để tránh những sai lầm công nghệ trong quá khứ
Trong thời kỳ bùng nổ dot-com, việc thêm “.com” vào tên công ty có thể khiến giá cổ phiếu tăng vọt, ngay cả khi không có khách hàng, doanh thu hay mô hình kinh doanh khả thi. Ngày nay, cơn sốt tương tự đang bao quanh “AI,” với các công ty háo hức sử dụng nhãn này để tận dụng sự cường điệu.
Các doanh nghiệp đang vội vã tích hợp “AI” vào thương hiệu, mô tả sản phẩm và tên miền của họ. Theo Domain Name Stat, đăng ký tên miền “.ai” tăng 77,1% so với cùng kỳ năm 2024, khi các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp lâu đời tranh nhau liên kết với trí tuệ nhân tạo, bất kể khả năng AI thực sự.
Cuối những năm 1990 dạy chúng ta rằng việc tận dụng công nghệ tiên tiến là không đủ. Những người sống sót qua thời dot-com không chạy theo xu hướng—họ giải quyết nhu cầu thực sự và mở rộng một cách cẩn trọng.
AI mang lại tiềm năng tương tự để chuyển đổi các ngành công nghiệp, nhưng thành công sẽ không đến từ việc gắn mác bề ngoài. Nó sẽ đến từ các công ty vượt qua tiếng ồn và ưu tiên tác động.
Chìa khóa? Bắt đầu khiêm tốn, xác định một thị trường ngách và mở rộng một cách chiến lược.
Bắt đầu nhỏ: Chinh phục thị trường ngách trước khi mở rộng
Một sai lầm lớn của dot-com là mở rộng quá nhanh—một bài học mà các nhà đổi mới AI hôm nay phải lưu ý.
Hãy xem xét eBay. Nó bắt đầu như một nền tảng đấu giá đơn giản cho các món đồ sưu tầm, như Pez dispensers, giải quyết một vấn đề cụ thể cho những người đam mê không thể kết nối ngoại tuyến. Chỉ sau khi làm chủ thị trường ngách này, eBay mới mở rộng sang điện tử, thời trang và hơn thế nữa.
Ngược lại, Webvan nhắm đến việc cải tổ việc mua sắm tạp hóa với đơn hàng trực tuyến và giao hàng nhanh chóng trên nhiều thành phố. Nó tiêu tốn hàng triệu đô la vào kho bãi và hậu cần trước khi chứng minh được nhu cầu, cuối cùng sụp đổ dưới tham vọng của chính mình.
Bài học rút ra: Tập trung vào một nhu cầu người dùng cụ thể và thống trị một phân khúc hẹp trước khi mở rộng.
Đối với các nhà phát triển AI, điều này có nghĩa là tránh cái bẫy xây dựng “AI cho tất cả.” Chẳng hạn, một công cụ AI tạo sinh cho phân tích dữ liệu phải nhắm đến một nhóm cụ thể—chẳng hạn, quản lý sản phẩm, nhà thiết kế hoặc nhà khoa học dữ liệu. Bạn đang phục vụ những người mới học SQL hay các nhà phân tích có kinh nghiệm? Mỗi nhóm có nhu cầu và quy trình làm việc riêng.
Bằng cách tập trung vào một đối tượng xác định—như các quản lý sản phẩm kỹ thuật với kỹ năng SQL hạn chế cần thông tin nhanh—bạn có thể hiểu sâu nhu cầu của họ, tinh chỉnh trải nghiệm và tạo ra thứ gì đó thiết yếu. Chỉ khi đó bạn mới nên mở rộng sang các người dùng hoặc tính năng liên quan. Trong cuộc đua xây dựng các sản phẩm AI bền vững, những người chiến thắng sẽ phục vụ một đối tượng cụ thể một cách xuất sắc, không phải tất cả mọi người cùng lúc.
Đảm bảo lợi thế dữ liệu của bạn: Xây dựng khả năng phòng thủ bền vững
Bắt đầu nhỏ giúp đạt được sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, nhưng duy trì thành công đòi hỏi khả năng phòng thủ—đặc biệt thông qua dữ liệu độc quyền.
Những người sống sót qua thời dot-com không chỉ thu hút người dùng; họ tích lũy dữ liệu độc đáo. Amazon, chẳng hạn, không chỉ dừng lại ở việc bán sách. Nó sử dụng dữ liệu mua hàng và duyệt web để tinh chỉnh các đề xuất, sau đó tận dụng các mô hình đơn hàng khu vực để tối ưu hóa hậu cần, mở đường cho giao hàng hai ngày không thể sánh bằng của Prime.
Google cũng có cách tiếp cận tương tự. Mỗi tìm kiếm, nhấp chuột và sửa lỗi đều cung cấp dữ liệu để cải thiện kết quả và sau đó là quảng cáo, tạo ra một vòng phản hồi củng cố lợi thế của mình.
Đối với các nhà xây dựng AI, bài học rõ ràng: Thành công lâu dài phụ thuộc vào các vòng dữ liệu độc quyền giúp cải thiện sản phẩm theo thời gian.
Bất kỳ ai cũng có thể tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở hoặc truy cập API, nhưng dữ liệu người dùng thực tế có giá trị cao thì khó sao chép hơn.
Những người xây dựng sản phẩm AI nên tự hỏi sớm:
- Dữ liệu độc đáo nào sản phẩm của chúng tôi sẽ thu thập từ tương tác của người dùng?
- Làm thế nào chúng tôi có thể tạo ra các vòng phản hồi để cải thiện liên tục?
- Chúng tôi có thể thu thập dữ liệu cụ thể theo lĩnh vực một cách hợp pháp và an toàn mà đối thủ không thể truy cập không?
Hãy lấy Duolingo làm ví dụ. Với GPT-4, các tính năng như “Giải thích câu trả lời của tôi” và nhập vai AI tạo ra dữ liệu người dùng phong phú, không chỉ ghi lại phản hồi mà còn cách người học suy nghĩ và tương tác. Dữ liệu này tinh chỉnh trải nghiệm, tạo ra lợi thế cạnh tranh.
Trong kỷ nguyên AI, dữ liệu độc quyền là lợi thế bền vững của bạn. Các công ty thiết kế sản phẩm để học hỏi từ dữ liệu độc đáo sẽ dẫn đầu.
Kết luận: Một cuộc chạy marathon, không phải chạy nước rút
Thời kỳ dot-com chứng minh rằng sự cường điệu là thoáng qua, nhưng những điều cơ bản thì trường tồn. Cơn sốt AI cũng theo mô hình tương tự. Thành công sẽ không đến từ việc chạy theo xu hướng mà từ việc giải quyết các vấn đề thực sự, mở rộng có chủ đích và xây dựng những lợi thế có thể phòng thủ.
Tương lai thuộc về những nhà xây dựng AI coi đó như một cuộc marathon, với kỷ luật để duy trì hành trình.
Kailiang Fu là quản lý sản phẩm AI tại Uber.
Bài viết liên quan
Google Ra Mắt Các Mô Hình AI Gemini 2.5 Sẵn Sàng Sản Xuất để Cạnh Tranh với OpenAI trên Thị Trường Doanh Nghiệp
Google tăng cường chiến lược AI vào thứ Hai, ra mắt các mô hình Gemini 2.5 tiên tiến cho doanh nghiệp và giới thiệu biến thể tiết kiệm chi phí để cạnh tranh về giá và hiệu suất.Công ty thuộc sở hữu củ
Thí nghiệm Bán lẻ do AI điều khiển thất bại thảm hại tại Anthropic
Hãy tưởng tượng giao một cửa hàng nhỏ cho trí tuệ nhân tạo, giao phó mọi thứ từ định giá đến tương tác với khách hàng. Điều gì có thể sai sót?Một nghiên cứu gần đây của Anthropic, công bố vào thứ Sáu,
Cách Bệnh viện Ottawa sử dụng công nghệ thu âm giọng nói AI để giảm kiệt sức cho bác sĩ 70%, đạt 97% sự hài lòng của bệnh nhân
Cách AI đang chuyển đổi chăm sóc sức khỏe: Giảm kiệt sức và cải thiện chăm sóc bệnh nhânThách thức: Quá tải cho bác sĩ và khó khăn trong tiếp cận của bệnh nhânCác hệ thống y tế trên toàn thế giới đối
Nhận xét (0)
0/200
Trong thời kỳ bùng nổ dot-com, việc thêm “.com” vào tên công ty có thể khiến giá cổ phiếu tăng vọt, ngay cả khi không có khách hàng, doanh thu hay mô hình kinh doanh khả thi. Ngày nay, cơn sốt tương tự đang bao quanh “AI,” với các công ty háo hức sử dụng nhãn này để tận dụng sự cường điệu.
Các doanh nghiệp đang vội vã tích hợp “AI” vào thương hiệu, mô tả sản phẩm và tên miền của họ. Theo Domain Name Stat, đăng ký tên miền “.ai” tăng 77,1% so với cùng kỳ năm 2024, khi các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp lâu đời tranh nhau liên kết với trí tuệ nhân tạo, bất kể khả năng AI thực sự.
Cuối những năm 1990 dạy chúng ta rằng việc tận dụng công nghệ tiên tiến là không đủ. Những người sống sót qua thời dot-com không chạy theo xu hướng—họ giải quyết nhu cầu thực sự và mở rộng một cách cẩn trọng.
AI mang lại tiềm năng tương tự để chuyển đổi các ngành công nghiệp, nhưng thành công sẽ không đến từ việc gắn mác bề ngoài. Nó sẽ đến từ các công ty vượt qua tiếng ồn và ưu tiên tác động.
Chìa khóa? Bắt đầu khiêm tốn, xác định một thị trường ngách và mở rộng một cách chiến lược.
Bắt đầu nhỏ: Chinh phục thị trường ngách trước khi mở rộng
Một sai lầm lớn của dot-com là mở rộng quá nhanh—một bài học mà các nhà đổi mới AI hôm nay phải lưu ý.
Hãy xem xét eBay. Nó bắt đầu như một nền tảng đấu giá đơn giản cho các món đồ sưu tầm, như Pez dispensers, giải quyết một vấn đề cụ thể cho những người đam mê không thể kết nối ngoại tuyến. Chỉ sau khi làm chủ thị trường ngách này, eBay mới mở rộng sang điện tử, thời trang và hơn thế nữa.
Ngược lại, Webvan nhắm đến việc cải tổ việc mua sắm tạp hóa với đơn hàng trực tuyến và giao hàng nhanh chóng trên nhiều thành phố. Nó tiêu tốn hàng triệu đô la vào kho bãi và hậu cần trước khi chứng minh được nhu cầu, cuối cùng sụp đổ dưới tham vọng của chính mình.
Bài học rút ra: Tập trung vào một nhu cầu người dùng cụ thể và thống trị một phân khúc hẹp trước khi mở rộng.
Đối với các nhà phát triển AI, điều này có nghĩa là tránh cái bẫy xây dựng “AI cho tất cả.” Chẳng hạn, một công cụ AI tạo sinh cho phân tích dữ liệu phải nhắm đến một nhóm cụ thể—chẳng hạn, quản lý sản phẩm, nhà thiết kế hoặc nhà khoa học dữ liệu. Bạn đang phục vụ những người mới học SQL hay các nhà phân tích có kinh nghiệm? Mỗi nhóm có nhu cầu và quy trình làm việc riêng.
Bằng cách tập trung vào một đối tượng xác định—như các quản lý sản phẩm kỹ thuật với kỹ năng SQL hạn chế cần thông tin nhanh—bạn có thể hiểu sâu nhu cầu của họ, tinh chỉnh trải nghiệm và tạo ra thứ gì đó thiết yếu. Chỉ khi đó bạn mới nên mở rộng sang các người dùng hoặc tính năng liên quan. Trong cuộc đua xây dựng các sản phẩm AI bền vững, những người chiến thắng sẽ phục vụ một đối tượng cụ thể một cách xuất sắc, không phải tất cả mọi người cùng lúc.
Đảm bảo lợi thế dữ liệu của bạn: Xây dựng khả năng phòng thủ bền vững
Bắt đầu nhỏ giúp đạt được sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, nhưng duy trì thành công đòi hỏi khả năng phòng thủ—đặc biệt thông qua dữ liệu độc quyền.
Những người sống sót qua thời dot-com không chỉ thu hút người dùng; họ tích lũy dữ liệu độc đáo. Amazon, chẳng hạn, không chỉ dừng lại ở việc bán sách. Nó sử dụng dữ liệu mua hàng và duyệt web để tinh chỉnh các đề xuất, sau đó tận dụng các mô hình đơn hàng khu vực để tối ưu hóa hậu cần, mở đường cho giao hàng hai ngày không thể sánh bằng của Prime.
Google cũng có cách tiếp cận tương tự. Mỗi tìm kiếm, nhấp chuột và sửa lỗi đều cung cấp dữ liệu để cải thiện kết quả và sau đó là quảng cáo, tạo ra một vòng phản hồi củng cố lợi thế của mình.
Đối với các nhà xây dựng AI, bài học rõ ràng: Thành công lâu dài phụ thuộc vào các vòng dữ liệu độc quyền giúp cải thiện sản phẩm theo thời gian.
Bất kỳ ai cũng có thể tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở hoặc truy cập API, nhưng dữ liệu người dùng thực tế có giá trị cao thì khó sao chép hơn.
Những người xây dựng sản phẩm AI nên tự hỏi sớm:
- Dữ liệu độc đáo nào sản phẩm của chúng tôi sẽ thu thập từ tương tác của người dùng?
- Làm thế nào chúng tôi có thể tạo ra các vòng phản hồi để cải thiện liên tục?
- Chúng tôi có thể thu thập dữ liệu cụ thể theo lĩnh vực một cách hợp pháp và an toàn mà đối thủ không thể truy cập không?
Hãy lấy Duolingo làm ví dụ. Với GPT-4, các tính năng như “Giải thích câu trả lời của tôi” và nhập vai AI tạo ra dữ liệu người dùng phong phú, không chỉ ghi lại phản hồi mà còn cách người học suy nghĩ và tương tác. Dữ liệu này tinh chỉnh trải nghiệm, tạo ra lợi thế cạnh tranh.
Trong kỷ nguyên AI, dữ liệu độc quyền là lợi thế bền vững của bạn. Các công ty thiết kế sản phẩm để học hỏi từ dữ liệu độc đáo sẽ dẫn đầu.
Kết luận: Một cuộc chạy marathon, không phải chạy nước rút
Thời kỳ dot-com chứng minh rằng sự cường điệu là thoáng qua, nhưng những điều cơ bản thì trường tồn. Cơn sốt AI cũng theo mô hình tương tự. Thành công sẽ không đến từ việc chạy theo xu hướng mà từ việc giải quyết các vấn đề thực sự, mở rộng có chủ đích và xây dựng những lợi thế có thể phòng thủ.
Tương lai thuộc về những nhà xây dựng AI coi đó như một cuộc marathon, với kỷ luật để duy trì hành trình.
Kailiang Fu là quản lý sản phẩm AI tại Uber.
Google Ra Mắt Các Mô Hình AI Gemini 2.5 Sẵn Sàng Sản Xuất để Cạnh Tranh với OpenAI trên Thị Trường Doanh Nghiệp
Google tăng cường chiến lược AI vào thứ Hai, ra mắt các mô hình Gemini 2.5 tiên tiến cho doanh nghiệp và giới thiệu biến thể tiết kiệm chi phí để cạnh tranh về giá và hiệu suất.Công ty thuộc sở hữu củ
Thí nghiệm Bán lẻ do AI điều khiển thất bại thảm hại tại Anthropic
Hãy tưởng tượng giao một cửa hàng nhỏ cho trí tuệ nhân tạo, giao phó mọi thứ từ định giá đến tương tác với khách hàng. Điều gì có thể sai sót?Một nghiên cứu gần đây của Anthropic, công bố vào thứ Sáu,
Cách Bệnh viện Ottawa sử dụng công nghệ thu âm giọng nói AI để giảm kiệt sức cho bác sĩ 70%, đạt 97% sự hài lòng của bệnh nhân
Cách AI đang chuyển đổi chăm sóc sức khỏe: Giảm kiệt sức và cải thiện chăm sóc bệnh nhânThách thức: Quá tải cho bác sĩ và khó khăn trong tiếp cận của bệnh nhânCác hệ thống y tế trên toàn thế giới đối
