Chiến lược xây dựng & mở rộng giải pháp AI

Chia sẻ của Frank Nillard | AI Lab

Từ những ngày bắt đầu làm startup/agency AI năm 2023—khi “AI agent” hay “LangChain” còn khá xa lạ—tôi đã nói chuyện với hàng nghìn người dùng, khách hàng và chuyên gia. Từ thực chiến lẫn quan sát, tôi nhận ra: cách tiếp cận cũ (chỉ học công cụ, click–kéo–thả) đang lỗi thời. Muốn thật sự bứt phá, bạn cần một chiến lược mới: đặt kiến thức ngành (domain expertise) lên trước công cụ.

Thông điệp cốt lõi: Thành thạo n8n/Make chỉ là điều kiện cần. Moat thật sự nằm ở việc bạn hiểu sâu nỗi đau trong một ngành cụ thể và giải quyết nó bằng AI.

1) Từ “biết công cụ” đến “hiểu ngành”: Bước ngoặt của AI

Vì sao mọi thứ đã “dễ” hơn trước?

• Công cụ ngày càng thân thiện: n8n, Make… giúp ai cũng có thể ráp workflow.
• Tài liệu & template phong phú: Học cái gì cũng có hướng dẫn sẵn.
• LLM mạnh hơn nhiều: ChatGPT/Claude có thể đọc API doc, sinh workflow gần như sẵn dùng.
• Agent/Template: Prototype/MVP làm nhanh như phác thảo với Lovable rồi xuất thẳng code.

Khi rào cản kỹ thuật hạ xuống, ưu thế không còn nằm ở “biết dùng tool” nữa. Điểm khác biệt bền vững là hiểu ngành & vấn đề thật.

2) Xây “moat” cạnh tranh bằng kiến thức chuyên ngành

Hỏi đúng để tìm đúng nỗi đau

1. Bạn đã/đang hiểu ngành nào? (Kinh nghiệm làm việc, mối quan tâm sâu)
2. Nỗi đau lớn nhất là gì? (điểm tắc, việc lặp lại, chỗ lãng phí)
3. Bạn có khung giải pháp khả thi chưa? (dù chưa hoàn hảo, cần có hướng tiếp cận)

Biến vấn đề của chính bạn thành sản phẩm

Tôi bắt đầu từ nỗi đau rất “đời”: phân tích Excel, vẽ biểu đồ, xuất Power BI—mất thời gian, nhàm chán. Hỏi thêm nhiều người, hóa ra đó là nỗi đau chung. Từ đây mới hỏi câu quan trọng: “Nếu làm được, bạn có trả tiền không? Bao nhiêu?” (mức cụ thể chưa quan trọng bằng sẵn lòng trả tiền).

3) Quy trình 3 giai đoạn: từ “thô sơ” đến SaaS

Giai đoạn 1 — Scrappy (thủ công nhưng giải được bệnh)

• Dùng Python + Streamlit hoặc n8n + Google Sheets như “CRM thô”.
• Làm thủ công để hiểu quy trình thật: API nào cần gọi, dữ liệu đi đâu, lỗi phát sinh ở đâu.
• Có khách trả tiền = bằng chứng giá trị.

Ví dụ thực tế: một công ty logistics cần theo dõi đơn và hỗ trợ khách qua WhatsApp. Tôi ráp n8n + Google Sheets. Chưa scale, nhưng hiểu sâu toàn bộ “đường đi nước bước” của dữ liệu và API—điều bạn khó thấy nếu chỉ ghép block mà không “động tay”.

Giai đoạn 2 — Tự động hóa & chuẩn hóa

• Không cần “auto” 100% ngay. Làm với nhiều khách, nhận ra phần lặp → tự động hóa có chọn lọc.
• Khi quy trình lặp lại ổn, auto càng nhiều càng tốt để mở rộng mà không tăng sức người.

Giai đoạn 3 — Hóa thân thành SaaS

• Khi đã rõ quy trình–API–dòng dữ liệu, chuyển thành phần mềm.
• Tự code hoặc bắt tay CTO/kỹ sư, bạn mang domain expertise & quy trình, họ biến thành sản phẩm.

4) Bán giải pháp AI: nói về kết quả, không phải “nút bấm”

Khách hàng không mua công nghệ, họ mua kết quả kinh doanh:

• Tăng doanh thu/lead (làm ra nhiều tiền hơn)
• Tiết kiệm thời gian/chi phí (đỡ việc = đỡ tiền)

Cách nói chuyện:

• Tránh kỹ thuật rối rắm (“bao nhiêu node”, “cào web thế nào”).
• Hãy nói ngôn ngữ giá trị:
• “Chúng tôi loại bỏ bước nhắn thủ công trên WhatsApp.”
• “Chúng tôi giúp bạn gấp 3 lần lead mà không cần thêm nhân sự.”

Định giá theo ROI

• Kịch bản 1 – Tăng doanh thu: +20 lead/tháng × 3.000$/lead = 60.000$. Bạn thu 3.000$/tháng, khách vẫn lãi lớn.
• Kịch bản 2 – Tiết kiệm chi phí: Tiết kiệm 10 giờ/tuần, 7 video × 60$/video = 420$/tuần. Thu 2.000$ cho giải pháp “đầu tư”—sau 3 tháng hoàn vốn, về sau là lợi.

5) Bài học lịch sử: mô hình “dịch vụ → tự động → SaaS”

• Mailchimp: khởi đầu là agency, chuẩn hóa quy trình, rồi đóng gói thành SaaS.
• Stripe: ban đầu tự tay tích hợp thanh toán cho startup; sau đúc rút thành API chuẩn.

6) Bộ công cụ gợi ý cho từng giai đoạn

Scrappy/Service:

• Automation: n8n, Make
• Giao diện/logic nhẹ: Python + Streamlit
• “CRM” thô: Google Sheets, SeaTable (rẻ, tự host, thay Airtable)

Prototype:

• UI tới code: Lovable (kết nối Supabase Cloud)
• Liên kết với n8n: Webhook hai chiều

MVP/SaaS:

• IDE có AI: Cursor (hoặc IDE truyền thống + AI)
• Đồng đội: hợp tác CTO/kỹ sư nếu bạn mạnh domain hơn code

7) Lời khuyên thực tế để khởi động ngay hôm nay

1. Chọn một ngành bạn hiểu/đam mê.
2. Đi phỏng vấn 5–10 người trong ngành → chốt 1 nỗi đau lớn.
3. Làm giải pháp thô sơ trong 1–2 tuần (n8n/Streamlit).
4. Bán cho 1–3 khách đầu tiên. Lấy feedback, đo ROI.
5. Tự động hóa phần lặp.
6. Khi quy trình chín, tính bài SaaS hóa (một mình hoặc cùng CTO).

Thời điểm là vàng. Thị trường AI còn rộng, nhưng “cửa sổ cơ hội” sẽ khép dần. Đừng đứng ngoài.

⸻

Thành công bền vững trong AI không nằm ở chỗ biết kéo–thả nhanh hơn, mà ở khả năng giải đúng nỗi đau của ngành. Hãy dùng công cụ như n8n/Make, LLM, Lovable… để hiện thực hóa kiến thức ngành của bạn, chứ đừng dừng ở “biết dùng tool”.

• Tập trung vào giá trị kinh doanh (doanh thu, tiết kiệm).
• Chứng minh bằng số (ROI thực tế).
• Đi từ dịch vụ → tự động → SaaS.

Thị trường luôn chào đón những người nghĩ khác–làm thật. Bắt đầu ngay hôm nay.