Các nhà đầu tư mạo hiểm (VC) đang đặt cược lớn vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để gia tăng lợi nhuận từ các doanh nghiệp dịch vụ truyền thống. Chiến lược này bao gồm việc mua lại các công ty dịch vụ chuyên nghiệp, áp dụng AI để tự động hóa các tác vụ, và sau đó sử dụng dòng tiền được cải thiện để mua thêm nhiều công ty khác.
General Catalyst (GC) đang dẫn đầu xu hướng này, cam kết 1.5 tỷ đô la từ quỹ đầu tư mới nhất của mình cho chiến lược “sáng tạo”, tập trung vào việc ươm tạo các công ty phần mềm sử dụng AI trong các lĩnh vực cụ thể. Sau đó, GC sẽ dùng những công ty này để mua lại các công ty đã thành lập – và cả khách hàng của họ. GC đã đầu tư vào bảy ngành công nghiệp, từ dịch vụ pháp lý đến quản lý CNTT, với kế hoạch mở rộng lên đến 20 lĩnh vực.
Marc Bhargava, người đứng đầu các nỗ lực liên quan của GC, cho biết ngành dịch vụ toàn cầu tạo ra doanh thu 16 nghìn tỷ đô la mỗi năm, trong khi phần mềm chỉ đạt 1 nghìn tỷ đô la. Ông nhấn mạnh sức hấp dẫn của đầu tư vào phần mềm đến từ biên lợi nhuận cao hơn. Nếu có thể tự động hóa các doanh nghiệp dịch vụ, đặc biệt là từ 30% đến 50% khối lượng công việc, và thậm chí lên đến 70% trong các trung tâm cuộc gọi, thì bài toán kinh tế sẽ trở nên vô cùng hấp dẫn.
Dòng tiền được cải thiện sau đó sẽ được dùng để mua lại các công ty với giá cao hơn so với những người mua truyền thống, tạo ra một “bánh đà” sinh lời. Ví dụ, Titan MSP, một trong những công ty thuộc danh mục đầu tư của GC, đã nhận được 74 triệu đô la để phát triển các công cụ AI cho các nhà cung cấp dịch vụ được quản lý (MSP), và sau đó mua lại RFA, một công ty dịch vụ CNTT nổi tiếng. Eudia, một công ty tập trung vào các phòng pháp lý nội bộ, đã ký hợp đồng với các khách hàng Fortune 100 và cung cấp các dịch vụ pháp lý với mức phí cố định, được hỗ trợ bởi AI.
Tuy nhiên, các dấu hiệu cảnh báo sớm cho thấy sự chuyển đổi ngành dịch vụ này có thể phức tạp hơn dự kiến. Một nghiên cứu gần đây của các nhà nghiên cứu tại Stanford Social Media Lab và BetterUp Labs cho thấy 40% nhân viên đang phải đảm nhận nhiều công việc hơn do “workslop” – công việc do AI tạo ra, tuy có vẻ bóng bẩy nhưng lại thiếu chiều sâu, gây ra thêm nhiều việc và rắc rối cho đồng nghiệp.
Trong khi đó, Bhargava cho rằng những thất bại trong việc triển khai AI lại chứng minh cho cách tiếp cận của GC. Ông nhấn mạnh sự phức tạp về mặt kỹ thuật cần thiết trong AI, và cho rằng chiến lược của GC là kết hợp các chuyên gia AI với các chuyên gia trong ngành để xây dựng các công ty từ đầu.
Tuy nhiên, việc giảm số lượng nhân viên theo lý thuyết về hiệu quả của AI có thể dẫn đến việc thiếu người để phát hiện và sửa lỗi do AI tạo ra. Nếu duy trì mức nhân viên hiện tại để xử lý khối lượng công việc tăng thêm do AI tạo ra, thì lợi nhuận lớn mà các VC đang kỳ vọng có thể không bao giờ đạt được.
Theo TechCrunch.
