Mô hình kỳ lân 1 thành viên
Startup kỳ lân (unicorn startup) là thuật ngữ chỉ những công ty khởi nghiệp được định giá trên 1 tỷ USD. Thuật ngữ “startup kỳ lân” được sử dụng lần đầu tiên bởi Aileen Lee – nhà đồng sáng lập quỹ đầu tư Cowboy Venture – trong bài viết đăng trên TechCrunch năm 2013.
Aileen Lee muốn dùng từ “kỳ lân” để miêu tả được bản chất của nhóm các công ty khởi nghiệp công nghệ có giá trị hơn 1 tỷ USD và được thành lập tại Mỹ sau năm 2003. Tại thời điểm bài viết xuất bản, mới chỉ tìm ra được 39 công ty đáp ứng các tiêu chí này. Hiện, các startup kỳ lân đạt được mức định giá 1 tỷ USD trong 10 năm cũng chỉ chiếm 0,07% trên tổng số các công ty khởi nghiệp.
Kỳ lân là loài vật trong trí tưởng tượng, gắn liền với sự hiếm có. (Ảnh minh họa: KT)
Trước kia, để xây dựng một công ty khởi nghiệp kỳ lân - một công ty tỷ đô - đòi hỏi một đội quân hùng hậu, tài năng, và hàng triệu đô la vốn đầu tư mạo hiểm. Nhưng một sự thay đổi lớn đang diễn ra nhờ các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).
Những tiến bộ trong hệ thống tác nhân AI, OpenAI đang cho phép những người sáng lập đơn lẻ đạt được những gì mà trước đây đòi hỏi sự nỗ lực "chung lưng đấu cật" của cả nhóm cộng sự.
Theo chia sẻ của Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman, ông thường xuyên suy nghĩ về thời điểm xuất hiện một người sáng lập điều hành một công ty đạt mức định giá hàng tỷ USD mà không cần thuê một nhân viên nào.
"Tôi và những người bạn là CEO công nghệ khác, cá cược về ngày sẽ có một người sở hữu công ty tỷ đô với nhân viên duy nhất là họ. Điều mà trước đây và bây giờ là không thể tưởng tượng được nếu không có AI”, ông Sam Altman nói.
Ông Alex Gurevich, Giám đốc điều hành của Javelin Venture Partners cho rằng, dễ dàng chứng kiến AI có thể tự động hóa nhiều quy trình mà trước đây cần nhiều nhân viên hơn. Ưu điểm cố hữu của một công ty khởi nghiệp mới so với một công ty truyền thống là di chuyển nhanh hơn, thử nghiệm nhanh hơn, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
AI "chia nhau" việc
Các cấp độ tác nhân của OpenAI phân loại các hệ thống AI theo tính tự chủ và khả năng ra quyết định của chúng. Ở cấp cơ sở (Cấp độ 1-2), các tác nhân thực hiện các nhiệm vụ hẹp: soạn thảo email, tạo đoạn mã hoặc tóm tắt tài liệu. Đến Cấp độ 3, chúng xử lý các quy trình làm việc nhiều bước, như tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo hoặc quản lý các kênh hỗ trợ khách hàng.
Ở Cấp độ 4-5, các tác nhân AI phát triển thành các đối tác chiến lược, có khả năng giám sát các phòng ban hoặc thậm chí toàn bộ tổ chức - cân bằng ngân sách, đàm phán hợp đồng và đưa ra các quyết định có tác động cao.
Mặc dù các công cụ AI ngày nay dao động giữa Cấp độ 2 và 3, nhưng quỹ đạo của chúng rất rõ ràng. Dự đoán, đến năm 2028, 33% các ứng dụng phần mềm doanh nghiệp sẽ chứa các AI tác nhân, cho phép 15% các quyết định công việc hàng ngày được đưa ra một cách tự chủ. Các hệ thống này không chỉ hợp lý hóa công việc mà còn nén hệ thống phân cấp tổ chức thành một giao diện duy nhất.
Ảnh minh họa: KT
AI trở thành người đồng sáng lập
Trước kia, trong công ty khởi nghiệp lớn đều có các nhóm chuyên biệt về mã hóa, thiết kế, tiếp thị, vận hành... Nhưng ngày nay, một nhà sáng lập đơn lẻ có thể làm được nhiều hơn thế nữa nhờ có sự hỗ trợ đắc lực từ AI.
Các tác nhân mã hóa có thể được sử dụng để xây dựng kế hoạch kinh doanh chỉ trong một thời gian rất ngắn. Một kỹ sư toàn diện, được hướng dẫn bởi các lập trình viên AI như Github Co-Pilot có thể thiết kế và triển khai các nguyên mẫu chức năng với tốc độ nhanh chưa từng có.
AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo nội dung tức thời. Các công cụ như MidJourney và Runway ML tạo quảng cáo trên mạng xã hội, video UGC và tài sản thương hiệu chỉ trong vài phút.
Các quy trình làm việc do mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp có thể xử lý hỗ trợ khách hàng, SEO và tiếp thị qua email. Các nền tảng như Claude 3 hoặc Gemini Advanced soạn thảo các chiến dịch cá nhân hóa, phân tích tâm lý và giải quyết các truy vấn của người dùng.
Xu hướng trong cách mạng AI
Ba xu hướng chính có thể sẽ chi phối cuộc cách mạng AI trong quá trình khởi nghiệp, đó là:
Dân chủ hóa cơ sở hạ tầng AI: Các nền tảng đám mây (AWS, Google Cloud, Azure) và các mô hình nguồn mở (DeepSeek R1, Llama 3, Mistral) đã cắt giảm chi phí triển khai AI.
Hệ thống lý luận tự cải thiện: Các mô hình như O1 hoặc DeepSeek R1 của OpenAI cho phép các tác nhân AI cải thiện hiệu suất theo từng bước bằng cách phân tích các kết quả trong quá khứ và điều chỉnh các chiến lược sử dụng kiến trúc Hỗn hợp các chuyên gia (MoE). Các mô hình này sẽ tương tác vào các tập hợp con chuyên biệt trong mạng của chúng để xử lý hiệu quả các tác vụ phức tạp như toán học nâng cao và mã hóa.
Hợp tác tác nhân: Các tác nhân AI hiện có thể chuyển giao các tác vụ cho nhau. Một tác nhân mã hóa có thể xây dựng một tính năng, chuyển nó cho một tác nhân thử nghiệm để đảm bảo chất lượng, sau đó thông báo cho một tác nhân triển khai để đưa nó vào hoạt động - tất cả đều không cần sự giám sát của con người.
Cảnh báo về các mặt trái
Sự trỗi dậy của những kỳ lân một thành viên đang đặt ra một số vấn đề cần lưu ý:
• Trách nhiệm giải trình: Ai phải chịu trách nhiệm khi một tác nhân AI mắc lỗi trong công cụ ghi chép y tế hoặc thuật toán tuyển dụng?
• Phân biệt đối xử: Liệu các tác nhân được đào tạo về dữ liệu thiên vị có phân biệt đối xử nếu chúng không được kiểm toán nghiêm ngặt không?
• Thay thế nhân sự: Nếu AI cho phép những người sáng lập đơn lẻ thay thế các doanh nghiệp vừa và nhỏ truyền thống, thì chúng ta sẽ đào tạo lại những người lao động bị thay thế như thế nào?
Các khuôn khổ pháp lý hiện nay vẫn chưa theo kịp sự phát triển nhanh chóng của AI. Đạo luật AI của EU và Sắc lệnh hành pháp về trí tuệ nhân tạo (Sắc lệnh hành pháp 14110) của cựu Tổng thống Mỹ Joe Biden là những bước đi ban đầu, nhưng các tiêu chuẩn toàn cầu đối với AI vẫn chưa được hệ thống hóa.
Trần Ngọc/VOV.VN (lược dịch) Theo Forbes, Fortune