Sequoia Capital: Công ty nghìn tỷ tiếp theo không bán phần mềm, mà bán trực tiếp kết quả

Tác giả gốc: Julien Bek

Biên dịch: Shenchao TechFlow

Dẫn nhập: Đối tác của Sequoia Capital, Julien Bek, đã viết một bài viết với khung lập luận rõ ràng, luận điểm cốt lõi là: Công ty nghìn tỷ đô la tiếp theo sẽ không bán công cụ phần mềm, mà bán trực tiếp kết quả công việc. Cứ mỗi 1 đô la chi cho phần mềm, doanh nghiệp sẽ chi 6 đô la cho dịch vụ. Khi AI đưa chi phí "làm việc" tiệm cận về 0, cơ hội thực sự không nằm ở Copilot (công cụ hỗ trợ), mà ở Autopilot (hoàn thành công việc tự động).

Ông ấy lần lượt phân tích cơ hội tự động hóa trong các ngành dịch vụ như bảo hiểm, kế toán, y tế, pháp lý, CNTT, mua sắm, tuyển dụng, tư vấn, kèm theo một ma trận cơ hội được vẽ dựa trên hai chiều "Trí tuệ vs Phán đoán" và "Thuê ngoài vs Nội bộ". Có giá trị tham khảo cho cả nhà khởi nghiệp AI và nhà đầu tư.

Toàn văn như sau:

Công ty nghìn tỷ đô la tiếp theo sẽ là một công ty phần mềm ngụy trang thành công ty dịch vụ.

Mỗi nhà sáng lập làm công cụ AI đều đang hỏi cùng một câu hỏi: Điều gì sẽ xảy ra nếu phiên bản tiếp theo của Claude biến sản phẩm của tôi thành một tính năng? Mối lo ngại này là có cơ sở. Nếu bạn bán công cụ, bạn đang chạy đua với mô hình. Nhưng nếu bạn bán chính công việc, mỗi bước tiến của mô hình đều làm cho dịch vụ của bạn nhanh hơn, rẻ hơn và khó cạnh tranh hơn. Một công ty có thể chi 10.000 USD mua QuickBooks mỗi năm, và thêm 120.000 USD thuê kế toán để khóa sổ. Công ty huyền thoại tiếp theo sẽ trực tiếp giúp bạn khóa sổ.

Trí tuệ vs Phán đoán

Viết mã chủ yếu là "trí tuệ" (intelligence). Biết nên làm gì tiếp theo là "phán đoán" (judgement).

Dịch một tài liệu yêu cầu thành mã, kiểm thử, gỡ lỗi: quy tắc rất phức tạp, nhưng cuối cùng vẫn là quy tắc. Phán đoán thì khác. Nó cần kinh nghiệm và gu, cần trực giác tích lũy qua nhiều năm thực hành. Quyết định tính năng tiếp theo nên làm gì, có nên mắc nợ kỹ thuật hay không, khi nào nên phát hành khi chưa sẵn sàng.

Một năm trước, hầu hết người dùng Cursor sử dụng AI như một công cụ tự động hoàn thành. Ngày nay, số lượng nhiệm vụ do Agent khởi xướng nhiều hơn do con người khởi xướng. Kỹ thuật phần mềm chiếm hơn một nửa việc sử dụng công cụ AI trong tất cả các ngành nghề, tất cả các danh mục khác vẫn dừng ở mức một con số. Lý do là kỹ thuật phần mềm chủ yếu là công việc trí tuệ. AI đã vượt qua ranh giới đó - nó có thể tự chủ hoàn thành phần lớn công việc trí tuệ, để lại phần phán đoán cho con người. Kỹ thuật phần mềm đến đây đầu tiên, nhưng nó sẽ lan sang mọi ngành nghề.

Chú thích hình: Tỷ lệ sử dụng công cụ AI theo ngành nghề, kỹ thuật phần mềm vượt xa các danh mục khác

Copilot và Autopilot

Copilot bán công cụ. Autopilot bán công việc.

Cho đến gần đây, mô hình AI vẫn đang phát triển cả về trí tuệ và phán đoán, vì vậy con đường đúng đắn là làm Copilot trước: đưa AI vào tay các chuyên gia, để họ quyết định cách sử dụng. Harvey bán cho các công ty luật, Rogo bán cho các ngân hàng đầu tư. Chuyên gia là khách hàng, công cụ giúp họ hiệu quả hơn, họ chịu trách nhiệm về đầu ra.

Ngày nay, mô hình đã đủ thông minh, trong một số danh mục, điểm khởi đầu tốt nhất là làm Autopilot trực tiếp. Crosby bán cho các công ty cần soạn thảo NDA, chứ không bán cho cố vấn pháp lý bên ngoài. WithCoverage bán cho CFO cần bảo hiểm, chứ không bán cho môi giới bảo hiểm. Khách hàng mua trực tiếp kết quả. Trong bất kỳ ngành nghề nào, ngân sách cho công việc đều lớn hơn nhiều so với ngân sách cho công cụ, và Autopilot có thể chiếm lấy ngân sách công việc ngay từ ngày đầu tiên.

Tỷ lệ trí tuệ trong một lĩnh vực càng cao, Autopilot càng thắng nhanh.

Sự hội tụ

Phán đoán ngày hôm nay sẽ trở thành trí tuệ ngày mai. Khi các hệ thống AI tích lũy dữ liệu độc quyền về "phán đoán tốt trông như thế nào" trong lĩnh vực của chúng, ranh giới sẽ dịch chuyển. Copilot và Autopilot sẽ hội tụ. Quá trình chuyển đổi từ Copilot sang Autopilot đã bắt đầu trong một số danh mục. Nhưng vị trí xuất phát rất quan trọng, vì nó quyết định nơi Autopilot có thể giành được khách hàng ngay bây giờ và bắt đầu tích lũy dữ liệu cuối cùng sẽ cho phép nó xử lý cả công việc đòi hỏi phán đoán.

Chiến lược Autopilot: Thuê ngoài là điểm vào

Cứ mỗi 1 đô la chi cho phần mềm, có 6 đô la chi cho dịch vụ.

TAM của Autopilot là tất cả chi phí lao động trong một danh mục, cộng cả nội bộ và thuê ngoài. Nhưng điểm khởi đầu đúng đắn là nơi việc thuê ngoài đã tồn tại.

Nếu một nhiệm vụ đã được thuê ngoài, nó cho bạn biết ba điều. Thứ nhất, công ty đã chấp nhận rằng công việc này có thể được thực hiện bên ngoài. Thứ hai, có một khoản mục ngân sách sẵn có có thể được thay thế sạch sẽ. Thứ ba, người mua đã mua kết quả. Thay thế một hợp đồng thuê ngoài bằng nhà cung cấp dịch vụ gốc AI là thay đổi nhà cung cấp. Thay thế nhân viên nội bộ là tái cơ cấu tổ chức.

Chiến lược là: Bắt đầu từ các nhiệm vụ được thuê ngoài, tập trung vào trí tuệ. Giải quyết phân phối. Khi AI tích lũy dữ liệu, mở rộng sang công việc nội bộ, tập trung vào phán đoán. Nhiệm vụ thuê ngoài là cái nêm, công việc nội bộ là TAM dài hạn.

Crosby bắt đầu từ NDA: một nhiệm vụ được xác định rõ ràng, chủ yếu là công việc trí tuệ, hầu hết các công ty vốn đã thuê ngoài cho luật sư bên ngoài. Ngân sách sẵn có, phạm vi rõ ràng, ROI tức thì, thay thế không ma sát.

Bản đồ cơ hội

Vẽ mỗi lĩnh vực dịch vụ theo phổ "từ trí tuệ đến phán đoán" và tỷ lệ "từ thuê ngoài đến nội bộ", bạn sẽ có được một bản đồ ưu tiên, trong ngoặc là TAM lao động. Danh sách dưới đây không phải là đầy đủ.

Chú thích hình: Ma trận cơ hội Autopilot cho các lĩnh vực dịch vụ (phân bố theo tỷ lệ Trí tuệ/Phán đoán và Thuê ngoài/Nội bộ)

Môi giới bảo hiểm (140-200 tỷ USD).

Thị trường lớn nhất trong danh sách này. Bảo hiểm thương mại tiêu chuẩn được tiêu chuẩn hóa cao: giá trị gia tăng của người môi giới về bản chất là so sánh giá và điền biểu mẫu giữa các nhà bảo hiểm khác nhau, hoàn toàn là công việc trí tuệ. Tầng phân phối cực kỳ phân mảnh, hàng ngàn nhà môi giới nhỏ chạy cùng một quy trình, không ai kiểm soát mối quan hệ khách hàng. WithCoverage và Harper là những người mới tham gia thú vị.

Kế toán và Kiểm toán (chỉ phần thuê ngoài ở Mỹ đã là 50-80 tỷ USD).

Nước Mỹ đã mất khoảng 340.000 kế toán viên trong năm năm qua, trong khi nhu cầu tăng lên. 75% CPA gần nghỉ hưu, con đường cấp phép dài, mức lương khởi điểm tụt hậu so với ngành công nghệ và tài chính. Sự thiếu hụt cấu trúc này đang thúc đẩy các công ty kế toán chấp nhận AI nhanh hơn hầu hết các ngành nghề khác. Rillet đang xây dựng ERP gốc AI để trực tiếp khóa sổ. Basis bắt đầu từ Copilot cho kế toán.

Quản lý chu kỳ doanh thu y tế (phần thuê ngoài ở Mỹ 50-80 tỷ USD).

Nghe "y tế" mọi người nghĩ là tập trung vào phán đoán, nhưng tầng hóa đơn gần như là công việc thuần trí tuệ. Mã hóa y tế là dịch ghi chú lâm sàng thành khoảng 70.000 mã ICD-10 tiêu chuẩn hóa. Quy tắc phức tạp nhưng cuối cùng vẫn là quy tắc. Việc thuê ngoài đã trưởng thành và tính phí theo kết quả. Autopilot chỉ cần làm điều tương tự với chi phí thấp hơn. Anterior đang đi xa nhất.

Định giá bồi thường bảo hiểm (bao gồm cả TPA là 50-80 tỷ USD).

Ở phía bên kia của hợp đồng bảo hiểm, định giá bồi thường là một kịch bản Autopilot riêng biệt khác. Việc giải quyết khiếu nại cho các loại bảo hiểm tiêu chuẩn được xét dựa trên ngôn ngữ hợp đồng đối chiếu với danh sách thiệt hại, sử dụng bảng tính toán để đặt dự phòng. Đội ngũ định giá đang già đi, không có người thay thế. Thị trường thuê ngoài rất nhiều cho các định giá viên độc lập và TPA như Crawford, Sedgwick. Một ngành công nghiệp, ít nhất hai cơ hội Autopilot khác nhau. Pace đang làm Autopilot xử lý khiếu nại, Strala đang làm TPA gốc AI.

Tư vấn thuế (30-35 tỷ USD).

Chế độ cấp phép CPA tạo ra hào rào bảo vệ quy định, nhưng 80%-90% công việc cơ bản là công việc trí tuệ. Mỗi khi Autopilot thuế bao phủ thêm một khu vực pháp lý, hào rào dữ liệu lại sâu hơn một lớp. Sự phức tạp đa khu vực pháp lý chính là lý do doanh nghiệp vừa và nhỏ thuê ngoài, vì không kế toán nội bộ nào có thể bao phủ tất cả. TaxGPT là người tham gia sớm, ở châu Âu có Skalar và Ravical.

Công việc pháp lý giao dịch (20-25 tỷ USD).

Soạn thảo hợp đồng, NDA, khai báo quy định: tỷ lệ trí tuệ cao, thường xuyên thuê ngoài. Đầu ra công việc đủ tiêu chuẩn hóa, chất lượng có thể kiểm chứng, vì vậy người mua có thể tin tưởng đầu ra AI mà không cần chuyên môn pháp lý sâu. Harvey là nhà lãnh đạo đang trỗi dậy, đang nhanh chóng chuy