Stephen Straus, CEO và Đồng sáng lập KUNGFU.AI – Loạt phỏng vấn

Stephen Straus, CEO và Đồng sáng lập KUNGFU.AI, là một doanh nhân, nhà đầu tư và giám đốc công nghệ với hàng thập kỷ kinh nghiệm xây dựng và tư vấn cho các công ty. Trước khi ra mắt KUNGFU.AI vào năm 2017, ông từng là Đối tác chung tại Austin Ventures và đã thành lập hoặc đồng sáng lập một số công ty, bao gồm mbue, công ty này đã được Bluebeam mua lại. Straus cũng là Đối tác và Người cố vấn lâu năm tại Capital Factory và là thành viên Ban cố vấn Kỹ thuật tại University of Texas at Austin’s Cockrell School of Engineering. Ngoài công nghệ và đầu tư, ông đồng sáng lập và chủ tịch Impact Dyslexia và thành lập Cam kết Đa dạng và Hòa nhập Khởi nghiệp, thể hiện quan điểm rộng hơn về cách công nghệ, khởi nghiệp và lãnh đạo tổ chức có thể tạo ra tác động xã hội tích cực.

KUNGFU.AI là một công ty tư vấn quản lý và kỹ thuật có trụ sở tại Austin, chuyên tập trung hoàn toàn vào trí tuệ nhân tạo. Được thành lập vào năm 2017, công ty kết hợp chiến lược AI với kỹ thuật để giúp các tổ chức chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang các hệ thống AI sẵn sàng sản xuất, với công việc trải rộng các lĩnh vực như AI tác nhân, học máy, thị giác máy tính, quản trị AI và hợp tác người‑máy. Cách tiếp cận của họ nhấn mạnh việc thiết kế AI dựa trên cách các tổ chức và con người trong đó thực sự hoạt động, thay vì coi AI như một triển khai công nghệ độc lập. KUNGFU.AI hoạt động trong nhiều ngành bao gồm chăm sóc sức khỏe, chính phủ, vốn tư nhân, bán lẻ, tài chính và bảo hiểm, và báo cáo rằng 96% các dự án của họ đạt tới giai đoạn sản xuất.

Bạn đã dành nhiều năm làm nhà đầu tư mạo hiểm tại Austin Ventures qua thời kỳ bùng nổ và sụp đổ dot‑com, và sau đó nhận thấy những điểm tương đồng giữa sự trỗi dậy của internet và những gì đang bắt đầu xảy ra với AI. Điều gì thuyết phục bạn rằng cơ hội này đủ lớn để cuối cùng đồng sáng lập KUNGFU.AI, và vào thời điểm đó bạn đã thấy gì mà nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp vẫn chưa nhận ra?

Tôi nghĩ đó là việc nhận dạng mẫu từ việc ngồi ở hàng đầu trong cuộc cách mạng internet thời kỳ dot‑com đã dẫn tôi đồng sáng lập công ty sáu năm trước khi ChatGPT ra mắt. Tôi không thể giải thích rõ ràng, nhưng tôi đã có niềm tin mạnh mẽ rằng AI sẽ là chuyển đổi kỹ thuật lớn tiếp theo mà thế giới sẽ trải qua, và giống như Internet, nó sẽ thay đổi nền tảng cạnh tranh.

Cá nhân, trong cuộc đời mình, tôi đã chứng kiến nhiều chuyển đổi kỹ thuật mang tính biến đổi, bắt đầu từ khi tôi 11 tuổi. Tôi đã thấy một chiếc Apple I, và mặc dù lúc đó tôi không nhận ra, nó đã đánh dấu sự khởi đầu của cuộc cách mạng máy tính cá nhân.

Ít nhất từ góc độ dịch vụ, rất ít người nhìn thấy cùng một điều mà các đồng sáng lập và tôi đã thấy. Trước khi có ChatGPT, rất khó tìm các công ty dịch vụ khác tập trung vào AI, và hiện nay gần như không thể tìm thấy một công ty dịch vụ nào không nói rằng họ cung cấp dịch vụ AI.

KUNGFU.AI được thành lập nhiều năm trước khi AI sinh tạo trở thành ưu tiên trong phòng họp ban giám đốc. Định nghĩa của bạn về một công ty “AI‑first” đã thay đổi như thế nào khi công nghệ tiến triển từ học máy truyền thống sang AI sinh tạo và ngày càng trở nên tác nhân?

Khi chúng tôi bắt đầu công ty, chúng tôi thực sự nhận ra rằng mình đang tiên phong trong việc định nghĩa một công ty dịch vụ chuyên nghiệp AI. Nhưng chỉ khi ChatGPT xuất hiện, chúng tôi mới nhận ra rằng chúng tôi cũng có cơ hội tiên phong trong việc định nghĩa một công ty dịch vụ chuyên nghiệp được hỗ trợ bởi AI.

Chúng tôi đã thực hiện một số tự động hoá nội bộ hạn chế trước khi có ChatGPT, nhưng thực sự là sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và hiện nay AI tác nhân đã cho phép chúng tôi trở thành một công ty dịch vụ chuyên nghiệp được hỗ trợ bởi AI. Tôi nghĩ chúng tôi đang tiến bộ đáng kể về hướng đó. Năm ngoái, doanh thu của chúng tôi tăng hơn 80%, và chúng tôi hầu như giữ nguyên số lượng nhân viên. Trong lĩnh vực dịch vụ, cả tốc độ tăng trưởng đó và việc tách biệt giữa tăng trưởng doanh thu và số lượng nhân viên, tôi cho rằng, thật đáng chú ý và thể hiện những gì có thể đạt được trong dịch vụ ở thời đại mới này.

Bạn đã lập luận rằng các công ty mắc lỗi khi họ coi AI như một triển khai phần mềm khác. Thực tế, việc một tổ chức sử dụng AI để suy nghĩ lại về khả năng của công ty trông như thế nào, thay vì chỉ làm cho các quy trình hiện tại trở nên hiệu quả hơn?

AI khác biệt so với phần mềm truyền thống trên nhiều khía cạnh. Biểu đồ này được trích từ cuốn sách mới của tôi, Wayfinding: A Business Fable About Leading in the Age of AI.

Cách AI Khác Biệt so với Phần Mềm Truyền Thống

Vượt ra ngoài những chi tiết này và ở mức chiến lược hơn, tôi nghĩ hầu hết các công ty đang mắc một sai lầm rất lớn, đó là họ đang cố gắng tìm cách sử dụng AI để tự động hoá doanh nghiệp của mình. Tại sao đây lại là một sai lầm? Hầu hết những người đó sẽ đồng ý rằng AI đang thay đổi mọi thứ. Và nếu nó đang thay đổi mọi thứ, điều đó cũng bao gồm việc thay đổi cơ sở cạnh tranh trong ngành của bạn.

Theo tôi, việc tự động hoá doanh nghiệp của bạn khi ngành của bạn sắp bị phá vỡ là vô lý. Đó giống như nói rằng việc tự động hoá Blockbuster Video là một ý tưởng tốt khi nó sắp bị Netflix thay thế.

Không phải tôi phản đối tự động hoá, nhưng tôi cho rằng ưu tiên thứ nhất, thứ hai và thứ ba của mọi công ty nên là tìm ra cách bạn có thể trở thành người phá vỡ trong ngành của mình. Bởi vì nếu bạn không tập trung vào điều đó, theo định nghĩa, bạn sẽ không phải là người phá vỡ và có khả năng sẽ bị phá vỡ, sẽ bị phá vỡ. Vì vậy, đó nên là ưu tiên và chỉ tập trung vào tự động hoá có thể là một rủi ro tồn tại đối với tổ chức của bạn.

KUNGFU.AI hiện đã thực hiện hơn 120 dự án trải rộng hơn 30 ngành. Từ những triển khai đó, yếu tố nào khiến các tổ chức biến thử nghiệm AI thành lợi thế cạnh tranh lâu dài so với những tổ chức vẫn mắc kẹt trong việc chạy các dự án thí điểm? 

Thực sự có những khác biệt then chốt tách biệt các tổ chức biến thử nghiệm AI thành lợi thế cạnh tranh lâu dài. Tôi nghĩ điều này bắt đầu từ cả hồ sơ tâm lý của nhà lãnh đạo và mức độ tham vọng của các mục tiêu mà họ đề ra.

Hãy bắt đầu với hồ sơ tâm lý của các nhà lãnh đạo cấp cao nhất trong công ty, dù là CEO, nhưng cũng bao gồm hội đồng quản trị và các vị trí C-suite. Đây là một cách rất đơn giản, nhưng tôi thấy hai mẫu hình chính của nhà lãnh đạo.

Về phía tích cực, tôi thấy những người tiếp cận thách thức to lớn này của việc lãnh đạo trong thời đại AI mới với sự sẵn sàng mở lòng đủ để nói: Đây hoàn toàn mới. Chúng tôi không biết mình đang làm gì đủ để có thể đưa ra mọi quyết định và đầu tư cần thiết. Và chúng tôi sẽ tiến về phía trước, biết rằng sẽ mắc sai lầm và cảm thấy thoải mái với điều đó. Chúng tôi sẽ học hỏi từ những sai lầm đó và sẽ bao quanh mình bằng các chuyên gia càng nhiều càng tốt.

Ngược lại, có những người, ít nhất bên ngoài, tiếp cận vấn đề này với thái độ nói: Tôi biết mình đang làm gì, và với sự tự tin mà, đối với hầu hết mọi người, là không có cơ sở, do đó nó giống như kiêu ngạo.

Vượt ra ngoài, những người thành công nhất là những người nhận ra AI sẽ thay đổi cơ sở cạnh tranh, và họ đang tìm kiếm các mô hình kinh doanh được hỗ trợ bởi AI dựa trên dữ liệu sở hữu, nhằm vào những điểm gãy trong cấu trúc ngành của họ để có thể thay đổi ngành đó và sau đó trở thành người dẫn đầu.

Khi các tác nhân AI trở nên có khả năng thực hiện các quy trình ngày càng phức tạp và đưa ra quyết định với ít sự tham gia của con người, bạn dự đoán cấu trúc của công ty, các lớp quản lý và vai trò cá nhân sẽ thay đổi như thế nào?

Tất cả những điều này sẽ thay đổi và đang thay đổi một cách đáng kể. Chúng tôi có một khung toàn diện về hợp tác người-máy, dựa trên nghiên cứu đã có từ 50 năm trước và áp dụng vào thời đại AI mới này. Cơ hội không chỉ là tự động hoá công việc hay đưa công cụ AI trước mặt con người, mà là thiết kế lại công việc xung quanh các đội ngũ bao gồm cả trí tuệ con người và máy móc.

Điều đó có nghĩa là vai trò của con người cũng sẽ thay đổi. Ngày càng nhiều, con người sẽ chuyển từ thực hiện công việc sang thiết kế các hệ thống tạo ra công việc, đồng thời mang lại phán đoán, giám sát và hiểu biết về ngữ cảnh mà công nghệ vẫn cần.

Đây là một câu hỏi rất phức tạp. Nó đang diễn ra nhanh chóng. Và việc có một định hướng cực kỳ có chủ đích về vai trò của nhân viên khi họ ngày càng làm việc với các tác nhân tự động là rất quan trọng.

Hiện các công ty có một lựa chọn vô cùng phong phú các mô hình nền tảng, nền tảng AI, tác nhân và công cụ bên thứ ba. Doanh nghiệp nên dựa vào công nghệ bên ngoài ở đâu, và những khả năng AI hay lợi thế dữ liệu nào cuối cùng họ cần sở hữu riêng?

Với tất cả các công cụ đang xuất hiện, phần trí tuệ của AI đang nhanh chóng trở nên hàng hoá và tôi không thể nhấn mạnh đủ tầm quan trọng của việc sở hữu tài sản dữ liệu của riêng mình.

Có một câu nói rằng ngày tốt nhất để trồng cây là 40 năm trước. Ngày tốt nhất tiếp theo là hôm nay. Điều này trong bối cảnh dữ liệu có nghĩa là nếu bạn chưa thu thập và lưu trữ càng nhiều dữ liệu càng tốt từ doanh nghiệp của mình, bạn nên bắt đầu quá trình này ngay hôm nay, ngay cả khi bạn chưa có kế hoạch gì khác liên quan đến việc tiến tới một tương lai tập trung vào AI.

Một cách khác tôi suy nghĩ về câu hỏi này là có một loạt các công cụ trong hộp công cụ AI và những công cụ mà mọi người hiện nay thường gọi là AI truyền thống hoặc mô hình học máy thường không có sẵn trên kệ. Và ngay cả khi có, chúng không nhất thiết sẽ mang lại độ chính xác mà bạn cần để tạo ra giá trị thực tế cho doanh nghiệp, và/hoặc có thể không tận dụng được dữ liệu sở hữu của bạn.

Vì vậy, tôi hoàn toàn cho rằng việc dựa vào công nghệ bên ngoài là hợp lý. Đối với nhiều ứng dụng, những giải pháp chiến lược nhất có khả năng sẽ là các giải pháp tùy chỉnh được xây dựng trên dữ liệu sở hữu của bạn.

Bạn đã nhấn mạnh tầm quan trọng của quản trị AI ở cấp hội đồng quản trị. Những câu hỏi nào mà hội đồng nên đặt ra cho ban quản lý hôm nay để xác định liệu chiến lược AI của họ có tạo ra giá trị chiến lược thực sự hay chỉ đơn thuần tạo ra những cải tiến năng suất gia tăng?

Hội đồng quản trị đang đối mặt với một loạt thách thức mới liên quan đến AI. Họ vẫn giữ vai trò truyền thống là giám sát và quản trị, thường tập trung vào việc bảo vệ rủi ro và giảm thiểu rủi ro. Tuy nhiên, nếu họ không cân bằng điều đó với việc khuyến khích chấp nhận rủi ro, thử nghiệm những điều mới và cung cấp nguồn lực để thực hiện, công ty sẽ bị bỏ lại phía sau trong thời đại AI mới này. Do đó, việc tìm ra sự cân bằng đúng giữa việc cho phép rủi ro và giảm thiểu rủi ro là then chốt.

Tôi cũng cho rằng điều quan trọng là hội đồng nên thúc đẩy ban quản lý hướng tới các mô hình kinh doanh dựa trên AI, có thể thay đổi cơ sở cạnh tranh trong ngành của họ và được xây dựng trên dữ liệu sở hữu, vì nếu không tập trung vào điều này, những cải tiến năng suất gia tăng sẽ trở nên vô nghĩa khi doanh nghiệp của họ bị gián đoạn.

Trong Wayfinding, bạn và Ben Szuhaj kể câu chuyện về một CEO có 90 ngày để phát triển chiến lược AI hoặc nguy cơ bị thay thế. Tại sao bạn lại chọn một câu chuyện hư cấu kinh doanh thay vì một cuốn sách quản trị truyền thống để khám phá cách các nhà lãnh đạo nên phản ứng trước sự gián đoạn do AI gây ra?

Tôi là một người hâm mộ lớn của các câu chuyện hư cấu kinh doanh và các tác giả như Patrick Lencioni, một huyền thoại trong thể loại này. Chúng tôi quyết định viết cuốn sách này dưới dạng câu chuyện hư cấu vì nó giúp chúng tôi khám phá những chủ đề tinh vi như tâm lý của các nhà lãnh đạo để có thể thành công trong thời đại mới này một cách dễ dàng và gần gũi, điều mà một cuốn sách kinh doanh truyền thống sẽ khó đạt được.

Chúng tôi tin rằng cuốn sách thực sự đã đạt được điều mà chúng tôi rất hào hứng, đó là truyền đạt những kiến thức thực chất và có liên quan, và thực hiện điều đó một cách nhanh chóng, thú vị và hấp dẫn cho các nhà lãnh đạo bận rộn. Những bài học trong sách, bao gồm 11 khung khái niệm gốc, là những gì người đọc có thể mang vào công việc và áp dụng ngay lập tức.

Một chủ đề trung tâm của Wayfinding là đưa ra các quyết định quan trọng khi công nghệ đang phát triển nhanh chóng và không thể có sự chắc chắn. Các nhà điều hành nên sử dụng khung nào để quyết định khi nào họ có đủ thông tin để hành động, đặc biệt là khi việc chờ đợi sự rõ ràng hơn có thể tự tạo ra rủi ro cạnh tranh?

Một trong những khung mà chúng tôi phát triển và chia sẻ trong sách, tự nó được gọi là Wayfinding. Đó là một phiên bản điều chỉnh của Agile cho AI. Đây là một quy trình có nền tảng giả thuyết, có cấu trúc, nhằm khám phá dữ liệu và xác thực tính khả thi của giải pháp trước khi cam kết xây dựng đầy đủ. Mục đích của nó là trả lời liệu một giải pháp AI có đáng xây dựng hay không, và liệu nó có hoạt động được không. Đây là lý do chính khiến công ty chúng tôi có tỷ lệ thành công hơn 95% trong việc đưa các bằng chứng khái niệm (proof‑of‑concept) vào sản xuất, mang lại giá trị kinh doanh thực tế, đo lường được, và chúng tôi đã thực hiện hơn 50 lần cho khách hàng.

Đưa lại chiếc mũ nhà đầu tư mạo hiểm, khi bạn nhìn vào thế hệ công ty AI hiện nay, những tín hiệu nào cho bạn biết một startup đang xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững thay vì một sản phẩm có thể nhanh chóng trở thành tính năng của mô hình nền tảng hoặc nền tảng lớn hơn?

Thực sự tôi không biết và thành thật mà nói, tôi rất vui vì không làm trong lĩnh vực đó ngày nay. Tôi cảm thông rất nhiều với các nhà đầu tư mạo hiểm hiện nay. Họ phải đặt những cược lớn, táo bạo nếu muốn đạt được lợi nhuận hàng đầu cho nhà đầu tư của mình. Nhưng vì công nghệ đang tiến triển quá nhanh và khá khó lường, nên việc phân biệt người thắng lâu dài và người thua sẽ rất khó khăn.

Tôi nhấn mạnh dài hạn vì nếu một công ty không may mắn và bắt gặp cơ hội quan trọng rồi bị loại bỏ sớm, sẽ có rất nhiều công ty trông có vẻ có cơ hội thành công, nhưng cuối cùng lại không thành công do cách thị trường phát triển, điều này lại rất khó dự đoán. Kết luận: giống như thời kỳ dot‑com, sẽ có một số người thắng lớn thực sự, đồng thời cũng sẽ có rất nhiều tiền mất đi.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập KUNGFU.AI.