AI tạo sinh sẽ “nuốt chửng” SaaS và đảo lộn cách doanh nghiệp vận hành

• AI tạo sinh đang thay đổi sâu sắc phần mềm doanh nghiệp, từ hệ thống xử lý quy trình (workflow) sang hệ thống làm việc (system of work) linh hoạt, định hướng mục tiêu.

• Các nền tảng như Salesforce và Workday hiện tại hoạt động theo quy trình cứng nhắc, với các bước được định nghĩa rõ ràng, yêu cầu người dùng thao tác thủ công.

• Ngược lại, hệ thống AI mới không yêu cầu cấu trúc quy trình cố định mà linh hoạt dựa trên dữ liệu và mục tiêu, giúp giảm thời gian và lỗi thao tác.

• Ví dụ, thay vì nhập liệu thủ công trong CRM, AI có thể phân tích email, ghi âm cuộc gọi và cập nhật trạng thái khách hàng một cách tự động.

• Tính năng truy vấn dữ liệu phức tạp giờ đây chỉ cần nhập yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên như “Bao nhiêu khách hàng ở Đức có hợp đồng >100.000 USD trong quý này?”.

• Sự khác biệt rõ rệt: phần mềm cũ thì tuần tự, cứng nhắc, cần chuyên môn sâu; còn hệ thống AI thì linh hoạt, thích ứng, thân thiện với người dùng.

• Các công ty tiên phong đã áp dụng AI như Klarna, Siemens, Mayo Clinic, JP Morgan và Hitachi với hiệu suất tăng 20–30%.

• Hitachi đạt 70% hiệu quả vận hành trong 8 tuần khi triển khai AI cho 120.000 nhân viên.

• Thị trường phần mềm doanh nghiệp năm 2023 đạt 913 tỷ USD, nhưng nhiều công ty SaaS đang đối mặt với rủi ro lớn nếu không thích nghi.

• Các quy trình dễ tự động hóa như báo cáo chi phí, tuyển dụng, hỗ trợ IT sẽ bị thay thế sớm; quy trình phức tạp như lập kế hoạch tài chính sẽ thay đổi trong 5 năm tới.

• Lãnh đạo cần tập trung vào: quản trị dữ liệu và rủi ro, chuẩn bị tổ chức, và chiến lược tích hợp AI—như giao diện ngôn ngữ tự nhiên, API mở, và mô hình AI lai.

📌 AI tạo sinh đang phá vỡ SaaS truyền thống, giúp doanh nghiệp nâng hiệu suất 20–30% và giảm phụ thuộc vào phần mềm cứng nhắc. Các công ty như Klarna và Hitachi đã triển khai thành công hệ thống AI nội bộ. Để dẫn đầu, lãnh đạo phải tập trung vào quản trị dữ liệu, thích nghi tổ chức và xây dựng hệ thống mở, hướng tới mục tiêu công việc thay vì quy trình.

https://hbr.org/2025/05/how-gen-ai-could-disrupt-saas-and-change-the-companies-that-use-it

#HBR

AI tạo sinh có thể phá vỡ SaaS và thay đổi các công ty sử dụng

Tác giả: Deep Nishar và Nitin Nohria
Ngày 21 tháng 5 năm 2025

AI tạo sinh đang sẵn sàng cách mạng hóa phần mềm doanh nghiệp, biến đổi các hệ thống quy trình truyền thống thành môi trường động, hướng mục tiêu. Sự thay đổi này sẽ định nghĩa lại cách thiết kế và thực hiện công việc, mang lại những lợi ích hiệu quả đáng kể và cơ hội mới cho đổi mới. Các nhà lãnh đạo phải chủ động hướng dẫn tổ chức của mình qua giai đoạn chuyển đổi này, tập trung vào quản trị, sự sẵn sàng của tổ chức và các phản ứng chiến lược để khai thác toàn bộ tiềm năng của AI.

Bối cảnh chuyển đổi

Năm 2011, nhà đầu tư mạo hiểm Marc Andreessen tuyên bố rằng "phần mềm đang nuốt chửng thế giới", lập luận rằng các công ty được điều khiển bởi phần mềm sẽ lật đổ mọi ngành công nghiệp. Khung tư duy đó giải thích tại sao thập kỷ 2010 được thống trị bởi chuyển đổi số: cả những người đi trước và người thách thức đều đầu tư mạnh vào phần mềm doanh nghiệp để tự động hóa quy trình và cạnh tranh với những đối thủ có xuất thân số.

Ngày nay, các doanh nghiệp đối mặt với một điểm uốn tương tự: AI tạo sinh sẽ không chỉ phá vỡ các ngành công nghiệp; nó sẽ phá vỡ chính phần mềm đã tạo ra làn sóng chuyển đổi trước đó. Thậm chí Satya Nadella, CEO của Microsoft—với các sản phẩm doanh nghiệp cung cấp năng lượng cho hàng triệu tổ chức—đã báo động.

Sự phá vỡ này sẽ có tác động lan tỏa xa hơn nhiều so với các công ty phần mềm. Hầu hết các công ty lớn phụ thuộc vào nhiều hệ thống doanh nghiệp khác nhau để xử lý các quy trình cơ bản, bao gồm đặt hàng bán, tính toán kết quả tài chính và trả lương nhân viên. Hàng nghìn chuyên gia IT hỗ trợ phần mềm này, và quy trình làm việc hàng ngày của hàng triệu nhân viên liên quan đến tương tác hàng ngày với nó. Nếu các công ty chuyển từ phần mềm SaaS sang AI, nhiều công việc đó sẽ thay đổi theo những cách đáng kể—và một số sẽ biến mất hoàn toàn. Đối với các nhà lãnh đạo cấp cao, việc hướng dẫn tổ chức qua sự thay đổi này sẽ là một thách thức.

Từ hệ thống quy trình đến hệ thống công việc

Hầu hết các nền tảng doanh nghiệp—từ Salesforce đến Workday—coi tổ chức như hệ thống các quy trình. Quy trình là các tiến trình cho phép tổ chức hoàn thành bất kỳ nhiệm vụ nào, từ tuyển dụng và đào tạo nhân viên đến khảo sát và mở rộng mối quan hệ khách hàng. Những quy trình này sau đó được phân tích như các hệ thống xử lý thông tin ánh xạ luồng dữ liệu, tự động hóa các phân tích có cấu trúc và yêu cầu người dùng nhập, giám sát và hành động trên thông tin trong các thông số được xác định trước.

Hãy xem xét Workday. Kiến trúc dữ liệu của nó tập trung vào hồ sơ nhân viên, cho phép xử lý bảng lương, đánh giá hiệu suất, quản lý đào tạo và quản lý phúc lợi. Hoàn thành một nhiệm vụ như "thêm nhân viên mới" hoặc "thay đổi chuyển khoản trực tiếp" liên quan đến việc điều hướng hệ thống phần mềm phức tạp này với các bước rõ ràng được tích hợp vào giao diện người dùng.

Tương tự, các hệ thống CRM như Salesforce xác định các giai đoạn bán hàng riêng biệt, yêu cầu các nhóm phân loại khách hàng tiềm năng, cập nhật các trường trạng thái và kích hoạt các hoạt động tiếp theo. Theo thời gian, quy trình CRM trở thành một phần nhúng trong thói quen hàng ngày.

Ngược lại, một hệ thống công việc—được hỗ trợ bởi AI tạo sinh—coi tổ chức như môi trường nhiệm vụ hướng mục tiêu. Thay vì bắt đầu với bản đồ chi tiết của từng bước trong mọi quy trình, nó bắt đầu với công việc cần được thực hiện, như Clay Christensen của Harvard đã khuyến khích nổi tiếng, và sau đó suy ra các hành động cần thiết. Bên dưới, AI tiếp thu tín hiệu—từ một loạt dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc—và ghép nối động các nhiệm vụ cần thiết để đạt được mục tiêu. Không có sự biên đạo cứng nhắc của màn hình và biểu mẫu; thay vào đó, hệ thống liên tục học từ các ngoại lệ, điều chỉnh khuyến nghị và điều phối việc chuyển giao qua các chức năng mà không cần kịch bản thủ công. Thực tế, nó biến đổi đầu vào không có cấu trúc thành thực thi có cấu trúc, giảm bớt gánh nặng cho người dùng phải biết kiến trúc quy trình và giải phóng họ tập trung hoàn toàn vào kết quả mong muốn.

Trong bối cảnh CRM, một hệ thống được điều khiển bởi AI sẽ phân tích tín hiệu—email, bản ghi cuộc gọi, sửa đổi đề xuất—và tự động cập nhật trạng thái của khách hàng tiềm năng. Nó sẽ học từ kết quả lịch sử để tinh chỉnh quy trình cơ bản, loại bỏ việc nhập dữ liệu thủ công và giảm độ trễ quy trình.

Tương tự, các truy vấn phức tạp—từng là lĩnh vực của các phân tích viên dữ liệu dịch yêu cầu thành ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL)—trở thành vấn đề của các lời nhắc hội thoại đơn giản: "Có bao nhiêu khách hàng tiềm năng đủ điều kiện chuyển đổi thành giao dịch vượt quá 100.000 đô la ở Đức trong quý này?" Các hệ thống AI tạo sinh có thể phân tích đầu vào không có cấu trúc, tạo ra các truy vấn cơ sở dữ liệu cần thiết và cung cấp câu trả lời trong vài giây.

Tại sao sự thay đổi này quan trọng: sự khác biệt giữa phần mềm quy trình và hệ thống AI

Sự chuyển đổi này không chỉ là gia tăng. Nó định nghĩa lại mối quan hệ giữa cách thiết kế công việc và cách thực hiện công việc.

Phần mềm quy trình truyền thống hoạt động giống như một dây chuyền lắp ráp công nghiệp:

• Tuần tự. Nhiệm vụ được xác định như các bước có thứ tự.
• Rõ ràng. Mọi hành động phải được xác định trước và ủy quyền.
• Cứng nhắc. Việc điều chỉnh quy trình yêu cầu thiết kế lại các mô hình dữ liệu và giao diện.
• Phụ thuộc chuyên gia. Sử dụng hiệu quả đòi hỏi kiến thức sâu về cả quy trình và ứng dụng.

Các hệ thống công việc được hỗ trợ bởi AI, ngược lại, giống như một sinh vật phản ứng:

• Linh hoạt. Quy trình xuất hiện một cách động để phản ứng với mục tiêu và bối cảnh.
• Ngầm định. Quy trình được suy ra từ các mẫu dữ liệu và ý định của người dùng.
• Thích ứng. Hệ thống học từ các ngoại lệ và tinh chỉnh quy trình liên tục.
• Lấy người dùng làm trung tâm. Giao diện dựa trên ngôn ngữ tự nhiên hoặc các phương thức trực quan khác.

Ví dụ, việc đào tạo một nhân viên mới trong hệ thống HR được điều khiển bởi AI có thể đơn giản như hỏi: "Khởi tạo đào tạo cho Jane Doe." Hệ thống sau đó sẽ tạo thư mời làm việc, lên lịch định hướng, cung cấp thiết bị và đăng ký nhân viên vào phúc lợi—điều phối qua nhiều hệ thống back-end mà không cần can thiệp thủ công.

Về bản chất, phần mềm cũ (legacy) mã hóa các thực tiễn tốt nhất từ các dự án triển khai trong quá khứ; AI tạo sinh phát minh ra các thực tiễn tốt nhất trong thời gian thực, liên tục tối ưu hóa kết quả.

Sự thay đổi này đã đang diễn ra

Sự chuyển đổi này không phải là giả định. Mỗi ngày chúng ta thấy nhiều công ty bắt đầu thay đổi để giảm sự phụ thuộc vào các hệ thống phần mềm kế thừa. Chúng bao gồm:

Klarna, công ty fintech Thụy Điển phục vụ 85 triệu khách hàng, đã công bố kế hoạch vào năm 2024 để kết thúc các nhà cung cấp SaaS lớn như Salesforce và Workday để ủng hộ các hệ thống ghi chép được điều khiển bởi AI nội bộ. Họ bắt đầu bằng cách tạo ra một cơ sở dữ liệu tổng hợp dữ liệu doanh nghiệp của mình bằng Neo4j và sau đó sử dụng các công cụ được điều khiển bởi LLM để xây dựng các ứng dụng chuyên biệt bằng ngăn xếp phần mềm AI của riêng họ.

Các kỹ sư tại tập đoàn công nghiệp khổng lồ Siemens đang tránh các hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp (ERP) để ủng hộ các bot AI hội thoại tự phát triển có thể truy vấn các nền tảng vòng đời sản phẩm của Siemens để điều tra các vấn đề chuỗi cung ứng và chi phí vượt mức.

Các hệ thống chăm sóc sức khỏe tiên tiến như Mayo Clinic đang thí điểm các công cụ AI tạo sinh để hỗ trợ bác sĩ với tài liệu lâm sàng, tổng hợp lịch sử bệnh nhân và soạn thảo kế hoạch chăm sóc.

Các tổ chức tài chính như JP Morgan đang trang bị cho các nhà phân tích nghiên cứu của họ các công cụ truy vấn lượng lớn dữ liệu tài chính lịch sử và hiện tại và soạn thảo các báo cáo nghiên cứu gần như hoàn chỉnh.

Tại Hitachi Global, tổ chức HR đã sử dụng nền tảng agentic của Ema Unlimited để đạt được hiệu quả hoạt động 70% cho các dịch vụ chia sẻ qua 4 bộ phận kinh doanh của Hitachi. Giải pháp được hình thành và triển khai qua 120.000 nhân viên trong 8 tuần.

Những người áp dụng sớm trong mọi ngành đang thấy lợi ích hiệu quả trong phạm vi 20-30% cũng như mở rộng dịch vụ của họ bằng cách thay thế hoặc tăng cường các hệ thống phần mềm cứng nhắc, toàn doanh nghiệp bằng các công cụ AI tạo sinh linh hoạt, được điều khiển bởi người dùng.

Quy mô của sự phá vỡ tiềm năng là khổng lồ. Năm 2023, chi tiêu toàn cầu cho phần mềm doanh nghiệp đạt 913 tỷ đô la—tăng 12,4% so với năm trước. Vốn đầu tư mạo hiểm đã đổ hàng tỷ đô la vào các startup SaaS. Tuy nhiên, cả các nhà cung cấp cũ (legacy) và những người chơi SaaS đang nổi hiện đang đối mặt với rủi ro hiện hữu. (Tiết lộ: cả 2 tác giả đều có liên kết với các công ty đầu tư mạo hiểm nắm giữ đầu tư trong cả các công ty AI và phần mềm doanh nghiệp.)

Làn sóng ban đầu sẽ nhắm mục tiêu các quy trình mục đích đơn, khối lượng cao như báo cáo chi phí, đăng việc làm, theo dõi ứng viên, hỗ trợ IT và bồi thường bán hàng.

Báo cáo chi phí minh họa sự tương phản:

• Ngày nay. Nhân viên nhập thủ công hàng chục trường—số tiền, ngày, danh mục—chọn từ menu thả xuống và định tuyến báo cáo qua hàng đợi phê duyệt. Mỗi bước đưa ra ma sát, lỗi và độ trễ thời gian.
• Ngày mai. Một nhân viên chụp ảnh biên lai, hướng dẫn AI nộp báo cáo và—giả sử tuân thủ chính sách—hệ thống trích xuất các mục dòng, xác thực chi phí so với các mục lịch, kiểm tra quy tắc chính sách, tự động phê duyệt yêu cầu và kích hoạt hoàn tiền.

Khả năng cho các lĩnh vực phức tạp hơn—lập kế hoạch sản xuất, dự báo tài chính, đủ điều kiện khách hàng tiềm năng—còn lại dưới 5 năm.

Tác động và phản ứng lãnh đạo

Sự xuất hiện của AI tạo sinh biến đổi các hệ thống quy trình thành hệ thống công việc có tác động sâu sắc đối với các nhà lãnh đạo. Để điều khiển sự chuyển đổi AI thành công, họ sẽ cần tập trung vào các vấn đề quan trọng sau:

Quản trị & quản lý rủi ro

Thiết lập các khung quản trị dữ liệu mạnh mẽ đảm bảo chất lượng, bảo mật, nguồn gốc và tuân thủ. Triển khai giám sát liên tục cho sự trôi dạt mô hình, thiên vị và tuân thủ quy định. Xác định các giao thức hợp tác người-AI rõ ràng chỉ định các điểm chuyển giao, trách nhiệm và giám sát để duy trì sự tin tưởng và giảm thiểu lỗi. Sự chú ý sớm đến quản trị sẽ xây dựng niềm tin vào hệ thống AI có thể chịu được những thách thức sớm không thể tránh khỏi.

Sự sẵn sàng tổ chức

Nhận ra rằng sự nghiệp tập trung vào phần mềm quy trình—triển khai, tùy chỉnh và bảo trì—sẽ phát triển hoặc giảm bớt. Các nhóm quản trị trong HR, tài chính và IT sẽ thu hẹp hoặc triển khai lại, giải phóng tài năng cho đổi mới và công việc chiến lược. Các nhà cung cấp, nhà đầu tư và nền kinh tế địa phương được neo trong các dịch vụ phần mềm cũng sẽ cảm nhận những thay đổi này. Quản lý thay đổi, đặc biệt cho con người sẽ bị ảnh hưởng và sẽ cần thích ứng phải được quản lý chu đáo để kích hoạt và tăng tốc quá trình chuyển đổi sang hệ thống AI.

Phản ứng chiến lược

Đánh giá rằng trừ khi họ chủ động dẫn dắt quá trình chuyển đổi này, các nhà lãnh đạo phần mềm doanh nghiệp hiện tại sẽ mất lợi thế họ tận hưởng cho những người khởi nghiệp phá vỡ. Để giữ lại lợi thế của mình, những người hiện tại nên:

• Ưu tiên khả năng tương tác. API mở và kiến trúc mô-đun cho phép các hệ sinh thái AI liên kết (federated) tích hợp các hệ thống cũ và các tác nhân mới.
• Thiết kế lại UI/UX cho quy trình hội thoại. Thay thế giao diện người dùng điền biểu mẫu tiêu chuẩn bằng giao diện ngôn ngữ tự nhiên và giọng nói để hạ thấp rào cản áp dụng.
• Cung cấp các con đường áp dụng AI theo bậc. Cung cấp các tác nhân hoàn toàn tự trị, cấu hình con người trong vòng lặp và các tùy chọn lai, cho phép khách hàng hiệu chỉnh kiểm soát và rủi ro.
• Tập trung vào công việc cần được thực hiện. Chuyển từ tự động hóa các quy trình cứng nhắc sang cung cấp kết quả có thể đo lường, trao quyền cho khách hàng diễn đạt mục tiêu và để AI xác định quy trình tối ưu.

Bằng cách thống nhất quản trị, sự sẵn sàng tổ chức và phản ứng chiến lược trong một chương trình lãnh đạo gắn kết, các doanh nghiệp hiện tại có thể biến đổi sự không chắc chắn thành cơ hội, định vị mình ở vị trí dẫn đầu của cuộc cách mạng nơi làm việc được điều khiển bởi AI.

Kết luận

AI tạo sinh mang lại cơ hội một lần trong một thế hệ để giảm chi phí và độ phức tạp của IT doanh nghiệp—giải phóng các tổ chức khỏi quy trình cứng nhắc và cho phép công việc được tái tưởng tượng từ đầu.

Các nhà lãnh đạo phải mở rộng tầm nhìn của mình. Ngoài việc tăng cường các hệ thống hiện tại, họ nên hình dung các nơi làm việc có thể kết hợp, thích ứng nơi các tác nhân AI và con người hợp tác một cách liền mạch. Giống như phần mềm đã nuốt chửng thế giới trong 15 năm qua, AI tạo sinh giờ đây sẽ biến đổi phần mềm đã định hình các tổ chức ngày nay—và, khi làm như vậy, định nghĩa lại cách chúng ta làm việc trong nhiều thập kỷ tới.