Khai phá các ngách AI tiềm năng bị bỏ quên trong kỷ nguyên số

Khi nhìn lại sự bùng nổ của phần mềm, mình thấy hàng triệu doanh nghiệp đã ra đời chỉ bằng cách số hóa thông tin, tạo ra một thị trường trị giá 650 tỷ đô la. Thế nhưng, AI lại là công nghệ đầu tiên thực sự có khả năng tự động hóa lao động. Điều này mở ra một cơ hội lớn hơn rất nhiều: thị trường lao động, trị giá tới 10 nghìn tỷ đô la chỉ riêng ở Mỹ. Đến nay, mới chỉ có 0.2% thị trường lao động được tự động hóa, nhưng mình tin rằng, đây chính là thời điểm lịch sử.

Trong bối cảnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và những ông lớn SaaS đang chuyển mình sang AI-SaaS, cuộc cạnh tranh chắc chắn sẽ vô cùng khốc liệt. Vậy làm thế nào để có thể tận dụng làn sóng này mà không phải đối đầu trực diện với những “gã khổng lồ” đó? Bí mật nằm ở việc biến những ngách tưởng chừng “nhàm chán” thành những đại dương xanh rộng lớn cho các startup và agency AI. Mình sẽ chia sẻ cách những phần mềm AI chuyên biệt này đang thu hút hàng triệu đô la từ các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC), ngay cả trong các thị trường mà trước đây bị coi là quá nhỏ bé. Đây cũng là lý do vì sao mình tin rằng việc xây dựng một AI agency là một trong những con đường tốt nhất để tận dụng cơ hội chưa được khai thác này, ngay cả khi bạn không phải là một lập trình viên.

Mình đã có kinh nghiệm xây dựng thành công cả AI agency và phần mềm AI SEO đạt hơn 1 triệu đô la doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) chỉ trong vòng chưa đầy hai năm. Trong quá trình đó, mình đã phân tích hơn 100 startup từ Y Combinator để đúc kết ra những kinh nghiệm và hiểu biết sâu sắc này.

Tại sao AI lại tạo ra “Đại dương xanh” ở các thị trường ngách?

Hiện tại, mình đang chứng kiến sự ra đời của những doanh nghiệp phần mềm “AI-first” đầu tiên, nhắm vào thị trường lao động trị giá 10 nghìn tỷ đô la. Phần lớn lớp ứng dụng vẫn chưa được viết ra, và hầu hết các công ty trong cuộc cách mạng AI vẫn chưa được thành lập. Điều rõ ràng là AI cũng giống như các cuộc cách mạng công nghệ khác: để tạo ra giá trị cao và ứng dụng hiệu quả, công nghệ cần được chuyên biệt hóa cho các ngành và trường hợp sử dụng cụ thể.

Giống như động cơ hơi nước cần được chuyên biệt hóa để tạo ra dây chuyền băng tải trong nhà máy, và phần mềm cần được chuyên biệt hóa để tạo ra hệ thống CRM hay các ứng dụng chuyên dụng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tuy mạnh mẽ nhưng cũng “rối rắm”, dễ gặp lỗi và “ảo giác” (hallucinations). Các doanh nghiệp không thể chấp nhận những “hộp đen” hay quy trình dễ mắc lỗi như vậy. Do đó, những người biết cách chuyên biệt hóa các ứng dụng AI cho các mục đích và ngách cụ thể sẽ có cơ hội khổng lồ trong cuộc cách mạng AI này.

Tuy nhiên, các phần mềm AI mới đang mọc lên như nấm mỗi ngày. OpenAI đang tiến sâu vào lớp ứng dụng, và các ông lớn SaaS cũng đang nhanh chóng chuyển mình thành AI-SaaS với lợi thế về vốn và dữ liệu. Vậy làm thế nào để mình có thể tận dụng cơ hội khổng lồ này mà không phải cạnh tranh với những ông lớn?

Mình cần nhìn vào nơi mà những ông lớn đang hướng tới và nơi mà họ sẽ không, ít nhất là ban đầu.

1. Họ sẽ tập trung vào các trường hợp sử dụng chung, mang tính ngang hàng (horizontal) và rộng lớn: Các trình duyệt AI, nền tảng tự động hóa AI, ứng dụng AI cho người tiêu dùng, v.v.
2. Họ sẽ nhắm mục tiêu vào các thị trường chính thống và các ngành công nghiệp lớn mà họ đã có mặt: Salesforce và HubSpot sẽ chuyển thành AI CRM. Zendesk và Intercom sẽ trở thành phần mềm dịch vụ khách hàng AI. Shopify sẽ thành một trung tâm thương mại điện tử AI.
3. Họ sẽ đi săn những “con cá lớn” trước tiên – các doanh nghiệp lớn (enterprise): Với việc AI dân chủ hóa việc xây dựng phần mềm, các doanh nghiệp lớn cũng sẽ tự xây dựng ngày càng nhiều công cụ tùy chỉnh nội bộ.

Mình không nói rằng không có cơ hội ở những thị trường này, nhưng cạnh tranh sẽ cực kỳ cao. Vậy đâu là “đại dương xanh” nếu mình không có quan hệ với các quỹ VC lớn, không có nhiều kinh nghiệm startup hay một doanh nghiệp phần mềm sẵn có?

Các ngách bị bỏ quên: Nơi AI hóa phép

Những gì còn lại là các ngách mà trước đây quá nhỏ bé đối với SaaS truyền thống, và do đó, chúng bị bỏ qua, không được phục vụ đúng mức. Ngay cả các mô hình ngôn ngữ lớn cũng không ưu tiên các thị trường này.

Để tìm ra những ngách AI tiềm năng này, mình cần tìm kiếm các ngành đáp ứng ba tiêu chí sau:

1. Ngành nặng về lao động (Labor-heavy): Mình có thể cung cấp ROI cao nhất cho các ngành này bằng các ứng dụng AI, vì AI có thể tự động hóa phần lớn công việc.
2. Ngách bị phân mảnh (Fragmented): Đây là những thị trường mà thị phần của 50 công ty hàng đầu rất thấp. Các thị trường này dễ dàng hơn nhiều để thâm nhập và bán hàng với tư cách là một công ty mới.
3. Ngách có cơ sở khách hàng giới hạn (Limited customer base): Các thị trường này thường bị SaaS bỏ qua trong quá khứ vì bị coi là quá nhỏ.

Chính AI đã thay đổi hoàn toàn phương trình này, biến những thị trường nhỏ bé này thành cơ hội thị trường khổng lồ cho các startup AI.

Các ví dụ điển hình về thành công của AI trong thị trường ngách

Đây là những loại ngành mà mình đang chứng kiến một làn sóng phần mềm AI mới nổi lên. Nhiều doanh nghiệp phù hợp với công thức này là các doanh nghiệp dịch vụ địa phương. Đây là một thị trường trị giá 4 nghìn tỷ đô la, phần lớn chưa được SaaS chạm tới. Nó rất nặng về lao động, cực kỳ phân mảnh, và nhiều ngách trong đó có tiềm năng khách hàng dưới 30,000.

Thông thường, các thị trường này chưa có hệ thống phần mềm chính thống, có nghĩa là chúng thường có một hệ thống công nghệ phân mảnh và thường dựa vào phần mềm lỗi thời, hầu như chưa có bất kỳ hệ thống nào trong số đó làm gì với AI. Ngược lại với kỷ nguyên SaaS, mình đang thấy các phần mềm AI ngày càng xuất hiện nhiều hơn trong những ngách nhỏ bé này. Hầu hết các ví dụ dưới đây đều là các startup từ Y Combinator – một quỹ chỉ đầu tư vào các doanh nghiệp có tiềm năng exit khổng lồ. Điều thú vị là một số trong số này thậm chí còn bắt đầu như các AI agency.

Các startup AI đang nổi lên bao gồm:

• Barti AI: Một hệ điều hành AI cho các phòng khám mắt, tự động hóa việc đặt lịch hẹn bệnh nhân và bác sĩ, cũng như theo dõi bệnh nhân.
• Vetnio: Tự động hóa ghi chú và công việc hành chính cho các bác sĩ thú y, thay thế công việc hành chính thủ công.
• MDHub: Một công cụ tự động hóa lễ tân và hành chính AI cho các phòng khám sức khỏe tâm thần.
• Nautilus: Phần mềm AI cho các tiệm rửa xe, xử lý mọi thứ từ thành viên, thanh toán đến tự động hóa tiếp thị.
• AutoAce: Một tổng đài viên AI bằng giọng nói cho các đại lý ô tô để tự động đặt lịch hẹn.
• Cohesive: Nền tảng tự động hóa tạo khách hàng tiềm năng cho các doanh nghiệp vệ sinh, cảnh quan, lợp mái và lát sàn.
• Aura Vision: Một lễ tân AI quản lý các cuộc gọi và đặt chỗ cho các khách sạn ở Đức.

Mình có thể thấy rằng tất cả đều là những ngách nhỏ, ít được chạm tới trong kỷ nguyên SaaS.

Thị trường agency dịch vụ

Các agency dịch vụ cũng là một loại thị trường rất nặng về lao động và phân mảnh, ví dụ như agency marketing, tạo khách hàng tiềm năng và tuyển dụng. Những agency này thường có kiến thức về phần mềm tốt hơn và có cơ sở khách hàng tiềm năng lớn hơn, có nghĩa là họ đã được phục vụ nhiều hơn bởi phần mềm truyền thống. Do đó, cạnh tranh sẽ cao hơn trong không gian này.

Mình vẫn nghĩ đây là một cơ hội lớn, nhưng việc có một kênh phân phối tốt sẽ trở nên quan trọng hơn trong những ngách này. Đây cũng là cách tiếp cận mà mình đang áp dụng với các hệ thống tuyển dụng và hệ thống AI SEO, nơi mình nhắm mục tiêu vào các agency tuyển dụng và SEO.

Tất nhiên, nhiều startup AI cũng tìm kiếm các ngách nhỏ hơn bằng cách tập trung vào một địa lý cụ thể, một kênh cụ thể hoặc một nhóm khách hàng cuối cụ thể để tìm một ngách chưa được khai thác.

Hai loại hình phần mềm AI đang nổi lên trong các ngách này

Mình đang chứng kiến hai loại phần mềm AI mới xuất hiện:

1. Phần mềm AI chuyên biệt theo chức năng (Function-Specific AI Software)

Đây là các phần mềm AI tập trung vào một bộ phận lao động cụ thể, ví dụ như bán hàng, dịch vụ, vận hành hoặc tiếp thị.

• Ứng dụng bán hàng: Đối với nhiều doanh nghiệp dịch vụ địa phương, các trường hợp sử dụng liên quan đến bán hàng mang lại ROI rất nhanh. Ví dụ, các trường hợp sử dụng tổng đài viên AI bằng giọng nói và chatbot, tự động hóa đặt lịch và tiếp nhận khách hàng, hoặc tự động hóa tốc độ phản hồi khách hàng tiềm năng có thể nhanh chóng tăng doanh thu cho các doanh nghiệp này, vì họ thường mất rất nhiều doanh thu trong các quy trình thủ công. Auto Ace là một ví dụ điển hình, giúp các đại lý ô tô đặt lịch hẹn và trả lời câu hỏi bằng tổng đài viên AI.
• Ứng dụng vận hành: Tự động hóa các công việc hành chính của nhân viên dịch vụ, giao hàng, tạo tài liệu, quản lý khách hàng và lập hóa đơn có thể tiết kiệm một lượng lớn thời gian. Vetnio làm điều này bằng cách tự động hóa công việc hành chính cho bác sĩ thú y. Mình cũng áp dụng điều này bằng cách tự động hóa phần lớn quá trình cung cấp dịch vụ trong SEO và tạo nội dung.
• Ứng dụng tiếp thị: Các trường hợp sử dụng tiếp thị cũng trở nên rất thú vị cho các ngách này, bởi vì nhiều doanh nghiệp nhỏ không đủ khả năng thuê các agency marketing hoặc có bộ phận marketing nội bộ. Các công cụ AI giờ đây có thể giúp các công ty này dễ dàng và rẻ tiền hơn để tạo quảng cáo hoặc các chiến dịch tạo khách hàng tiềm năng của riêng họ. Cohesive là một ví dụ điển hình, giúp các doanh nghiệp nhỏ dễ dàng thiết lập các chiến dịch tạo khách hàng tiềm năng của riêng họ.

2. SaaS AI theo ngành dọc (Vertical AI SaaS)

Việc tập trung vào các chức năng cụ thể là cách tốt nhất để bắt đầu tấn công các ngách này. Nhưng từ đó, có một cơ hội lớn hơn nữa: xây dựng một SaaS AI theo ngành dọc cho ngách đó. Vì nhiều ngách nhỏ bé này đã bị SaaS bỏ qua, vẫn còn cơ hội để trở thành hệ điều hành chính cho ngách đó, với các tính năng tự động hóa AI được tích hợp sẵn và chuyên biệt cho ngách.

SaaS AI theo ngành dọc có tiềm năng lớn hơn nữa. Nautilus, được thành lập bởi YC, là một SaaS AI theo ngành dọc cho các doanh nghiệp rửa xe, kết hợp cả CRM, thanh toán với các tính năng tự động hóa AI được tích hợp sẵn cho marketing, bán hàng và hỗ trợ khách hàng. Pro làm điều tương tự cho các chuyên gia dịch vụ gia đình, và Barti AI cho các phòng khám mắt.

Lý do AI biến những thị trường ngách nhỏ bé thành cơ hội triệu đô

Vậy tại sao những ngách này lại bị SaaS bỏ qua và giờ đây trở thành cơ hội lớn cho các startup và agency AI?

Trong lịch sử, quy mô thị trường tiềm năng của những ngách này đơn giản là quá nhỏ để hấp dẫn các công ty SaaS và quỹ VC. Ví dụ, ngách phòng khám mắt ở Mỹ có khoảng 19,000 phòng khám. Lý do không có nhiều CRM chuyên biệt cho phòng khám mắt là vì quy mô thị trường quá nhỏ. Giá trị mà một CRM chuyên biệt mang lại cho phòng khám mắt khá hạn chế, và với ngân sách và đội ngũ hạn chế của các công ty này, chi phí phần mềm từ những ngách này có xu hướng nhỏ.

Ví dụ, một phòng khám như vậy có lẽ sẽ không chi quá 100 đô la một tháng cho một CRM chuyên biệt cho phòng khám mắt. Mình đã làm việc trong lĩnh vực CRM và đây là điều mình thường thấy với các ngành này. Điều này chỉ mang lại quy mô thị trường tiềm năng cho SaaS là 20 triệu đô la, quá nhỏ để xây dựng một doanh nghiệp phần mềm hoặc SaaS thành công – và con số đó chỉ đúng nếu mình có thể chiếm toàn bộ thị trường, điều này hoàn toàn không thực tế. Do đó, những loại ngách nhỏ này thường được phục vụ bởi các SaaS ngang hàng (horizontal SaaS) như CRM doanh nghiệp địa phương hoặc CRM chăm sóc sức khỏe.

Nhưng giờ đây, phần mềm AI hoàn toàn thay đổi phương trình, biến những quy mô thị trường nhỏ bé này thành quy mô thị trường tiềm năng khổng lồ. Tại sao lại như vậy? Có hai lý do chính:

1. Tăng mạnh giá trị trọn đời khách hàng (Customer Lifetime Value – LTV)

Các giải pháp AI có thể tăng đáng kể giá trị trọn đời khách hàng (LTV) – tức là số tiền khách hàng chi tiêu cho sản phẩm hoặc phần mềm của mình. Khi AI có thể biến một phần lao động thành phần mềm, phần mềm phù hợp có thể giảm đáng kể chi phí lao động nội bộ và bên ngoài cho các hoạt động như bán hàng, marketing, dịch vụ khách hàng, vận hành, v.v. Điều này giúp một công ty có thể chi tiêu nhiều hơn cho một sản phẩm hoặc phần mềm, tăng giá trị trọn đời của khách hàng và từ đó, tăng quy mô thị trường tiềm năng cho phần mềm lên thêm từ 2 đến 15 lần so với SaaS truyền thống.

Ví dụ, Barti AI, tập trung vào ngách này, thu phí 1,500 đô la một tháng cho bộ AI đầy đủ. Điều này ngay lập tức tăng quy mô thị trường tiềm năng của họ lên 10 đến 15 lần so với SaaS truyền thống. Barti vừa huy động được 12 triệu đô la Series A. Mình tin rằng điều này khó có thể xảy ra với một nền tảng chuyên biệt cho ngách như vậy trong kỷ nguyên tiền AI.

2. Giảm chi phí thu hút khách hàng (Customer Acquisition Cost – CAC)

AI cũng có thể giảm chi phí thu hút khách hàng (CAC) khi tìm kiếm khách hàng trong một ngách. Các công cụ marketing và bán hàng AI có thể giảm đáng kể CAC khi nhắm mục tiêu vào các ngách nhỏ hơn. Ví dụ, tổng đài viên AI bằng giọng nói có thể tự động hóa một số công việc phân loại khách hàng tiềm năng, giảm chi phí nhân sự cho doanh nghiệp phần mềm của mình. Chatbot AI có thể tự động hóa quá trình giới thiệu và phân loại khách hàng tiềm năng.

Tóm lại, để khai phá những cơ hội triệu đô từ các ngách AI tiềm năng, mình cần nhìn xa hơn những thị trường lớn và tập trung vào những lĩnh vực lao động nặng, bị phân mảnh, và có cơ sở khách hàng giới hạn. AI không chỉ tự động hóa công việc mà còn thay đổi hoàn toàn cách chúng ta định giá và tiếp cận thị trường, tăng LTV và giảm CAC một cách đáng kinh ngạc. Đây là thời điểm vàng để những người sáng tạo và có tầm nhìn xây dựng những giải pháp AI chuyên biệt, trở thành những “ông chủ” mới trong các ngách mà trước đây bị lãng quên. Dù bạn không phải là một lập trình viên, cơ hội vẫn rộng mở để xây dựng một AI agency và định hình tương lai của những ngành công nghiệp này.