SaaS (Software as a Service) là các phần mềm chạy trên cloud thay vì chạy tại chỗ (on-premises). Được Salesforce khởi xướng vào năm 1999, SaaS đã phát triển thành một thế lực thống trị trong lĩnh vực công nghệ. Tuy nhiên Microsoft, một trong những ông trùm SaaS đang muốn bẻ lái ngành này theo hướng AI Agent.
CEO của công ty này Satya Nadella gần đây thường đưa ra các nhận định gây tranh cãi về tương lai của SaaS. Ông này lập luận rằng AI agent sẽ thay thế các ứng dụng SaaS truyền thống. Quan điểm này xuất phát từ mức độ đầu tư lớn của Microsoft trong lĩnh vực AI, đặc biệt là Copilot. Theo Nadella, trong tương lai, AI agent sẽ phổ biến như email hoặc bảng tính.
QUAN ĐIỂM CỦA SATYA NADELLA:
1. Luận Điểm Chính: AI Agent là Giao Diện Mới:
Nadella lập luận rằng các ứng dụng SaaS truyền thống, về cơ bản là các CSDL CRUD với một business logic layer, sẽ trở nên lỗi thời trong kỷ nguyên AI agent. AI agent sẽ thay thế các application layers phức tạp bằng tương tác trực tiếp với CSDL và xử lý business logic. User dùng AI agent sẽ bỏ qua các GUI truyền thống và dùng ngôn ngữ tự nhiên để tương tác với phần mềm.
Ví dụ, các công cụ như Excel, hoạt động dựa trên input của user để xử lý dữ liệu, sẽ được thay thế bằng các AI agent có thể phân tích dữ liệu, tạo ra thông tin chi tiết và tạo trực quan hóa dựa trên các prompts đơn giản như “vẽ đồ thị năm khách hàng sộp nhất”.
Nadella hình dùng Copilot sẽ là UI cho AI, và mỗi nhân viên đều có một trợ lý AI được cá nhân hóa giúp nâng cao năng suất và hợp lý hóa quy trình làm việc.2. Vai Trò của AI Agent: Multi-Repository Integration
Một trong những lợi thế chính của AI agent là khả năng tương tác liền mạch với nhiều CSDL và hệ thống backend. Không như các ứng dụng SaaS truyền thống hoạt động như các ốc đảo và bị giới hạn ở các chức năng cụ thể, AI agent có thể cập nhật thông tin ở nhiều repo và điều phối các workflows trên các nền tảng khác nhau.
Ví dụ, một AI agent có thể truy xuất danh sách địa chỉ email từ CSDL Notion, gửi email qua Mailgun và cập nhật kết quả trên hệ thống CRM – tất cả diễn ra mà không cần can thiệp thủ công.
Việc tích hợp multi-repo này làm giảm nhu cầu về các ứng dụng SaaS riêng lẻ, vì AI layer trở thành bộ phận điều phối trung tâm của business logic.3. Sự Sụp Đổ của SaaS Truyền Thống: Giá Trị Chuyển Sang AI Layer:
Nadella nhận định rằng value prop của các ứng dụng SaaS truyền thống sẽ chuyển từ việc duy trì CSDL và GUI sang AI layer chuyên về xử lý thông tin và logic. Các ứng dụng SaaS như Notion hoặc Mailgun, vốn dựa vào sự tương tác của user với CSDL, sẽ bị lỗi thời khi AI agent đảm nhận vai trò quản lý dữ liệu và thực hiện các tác vụ.
Nhờ các công cụ lập trình dựa trên AI, vd Copilot Studio của Microsoft, tiến bộ nhanh nên user có thể tạo các agent tùy chỉnh cho các quy trình nghiệp vụ cụ thể. Các agent này có thể tự động hóa các tác vụ như quản lý dự án, dịch vụ khách hàng và hoạt động nhân sự, khiến các ứng dụng SaaS truyền thống trở nên không cần thiết nữa.4. Sự Trỗi Dậy Của Các AI-Native Business Apps:
Đang xuất hiện các AI-Native Business Apps có logic layer được quản lý bởi AI agent thay vì bị hardcoded trong các app. Sự thay đổi này buộc các công ty SaaS phải tư duy lại mô hình kinh doanh của họ, để tập trung nhiều hơn vào các chức năng AI-first và tích hợp liền mạch với AI agent.
Ví dụ, Dynamics 365 của Microsoft hiện bao gồm AI agent cho việc quản lý tác vụ (field service), hỗ trợ khách hàng và nghiệp vụ tài chính. Các agent này được thiết kế để làm việc cùng với Copilot, tạo ra một quy trình làm việc thống nhất thay thế nhu cầu về nhiều ứng dụng SaaS.
5. Thích Nghi hay Quá Đát:
Thích Ứng: Nếu Nadella dự đoán đúng xu hướng thì các công ty SaaS phải chuyển sang các mô hình hướng đến AI hoặc có nguy cơ lỗi thời. Họ cần tư duy lại về cách định định giá, tích hợp AI agent và tập trung vào các lớp dữ liệu thay vì các lớp ứng dụng truyền thống.
Phá Vỡ: AI agent sẽ không chỉ làm đảo lộn mô hình SaaS mà còn thay đổi cách hoạt động của các doanh nghiệp. Các công ty sẽ cần phải xem xét lại quy trình làm việc, giảm sự phụ thuộc vào các quy trình thủ công và áp dụng việc ra quyết định dựa trên AI.6. Tương Lai: Copilot as the Organizing Layer
Nadella hình dung một tương lai nơi Copilot trở thành organizing layer cho AI, tích hợp các agent và công cụ khác nhau vào một quy trình làm việc thống nhất liền mạch. Ví dụ, Excel, Word và PowerPoint sẽ phát triển thành các specialized canvases cho AI agent, và Copilot đóng vai trò là giao diện trung tâm cho user.
Cách làm việc này hiệu quả và trực quan hơn. Theo Nadella điều này giống áp dụng sản xuất tinh gọn (lean manufacturing) vào công việc trí óc. AI agent sẽ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại nhờ đó người lao động có thể tập trung vào các hoạt động mang tính chiến lược và sáng tạo.ANH EM SAAS BẬT LẠI:
Một số SaaS founder và các chuyên gia trong ngành không chia sẻ quan điểm ở trên. Họ cho rằng AI agent không phải là một giải pháp phù hợp cho tất cả các loại công việc và SaaS sẽ vẫn phù hợp trong bối cảnh phần mềm đang phát triển.
1. Bất Đồng Chính: AI Agent vs. SaaS
Các SaaS founder lập luận rằng tầm nhìn của Nadella quá lạc quan và không tính đến sự phức tạp của nhu cầu kinh doanh trong thế giới thực. Các SaaS founder tin rằng AI agent không phải là sự thay thế cho SaaS mà là chỉ một công cụ bổ sung. Các ứng dụng SaaS tập trung vào các quy trình kinh doanh và giao diện user cụ thể, sẽ vẫn cần thiết cho các doanh nghiệp cần các giải pháp phù hợp và sự giám sát của con người.
Các SaaS founder cũng chỉ ra rằng AI agent, mặc dù đầy hứa hẹn, nhưng vẫn còn trong giai đoạn sơ khai và gặp nhiều thách thức đáng kể, vd chi phí, độ chính xác và nhu cầu giám sát của con người. Giám đốc điều hành Salesforce Marc Benioff đã chỉ trích việc Microsoft chuyển sang AI agent, gọi đó là một “động thái hoảng loạn” và nghi ngờ về hiệu quả của các hệ thống tự động trong các tình huống kinh doanh thực tế.2. Vai Trò của AI Agent: Tự Động Hóa vs. Giám Sát của Con Người:
Các SaaS founder lập luận rằng tự động hóa hoàn toàn là không khả thi trong nhiều bối cảnh kinh doanh. Họ ủng hộ phương pháp “human-in-the-loop”, theo đó AI agent hỗ trợ nhưng không thay thế sự giám sát của con người. Ví dụ, McKinsey đã tạo ra một AI agent quản lý các yêu cầu của khách hàng nhưng yêu cầu sự can thiệp của con người đối với các quyết định quan trọng.
Các SaaS founder cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của giao diện user và tailored workflows trong các ứng dụng SaaS. Mặc dù AI agent có thể tự động hóa các tác vụ thường ngày, nhưng chúng thiếu sự linh hoạt và tùy chỉnh mà các nền tảng SaaS cung cấp. Điều này làm cho SaaS trở nên cần thiết cho các doanh nghiệp yêu cầu các giải pháp chuyên biệt và sự tương tác liên tục của con người.3. Chi Phí và Tính Khả Thi: Thách Thức Thực Tế của AI Agent
Các SaaS founder chỉ ra rằng chi phí cao và những hạn chế kỹ thuật của AI agent khiến chúng không thực tế đối với nhiều doanh nghiệp. phát triển và duy trì Các LLM như GPT và Gemini rất tốn kém, đồng thời chúng gặp khó khăn trong việc lập kế hoạch dài hạn và ra quyết định phức tạp. Các SaaS founder cũng nhấn mạnh nguy cơ “ảo giác” có thể làm suy yếu niềm tin vào các hệ thống tự động. Ví dụ, một chatbot tư vấn cho các đội y tế khẩn cấp đã đưa ra các khuyến nghị không chính xác, làm tổn hại đến niềm tin của công chúng vào AI.4. Tương Lai của SaaS: Bổ Sung Hay Cạnh Tranh?
Các SaaS founder lập luận rằng AI agent sẽ bổ sung, chứ không phải thay thế, các ứng dụng SaaS. Họ tin rằng AI agent phù hợp nhất để tự động hóa các tác vụ thường ngày, trong khi các nền tảng SaaS vẫn cần thiết để quản lý các quy trình làm việc phức tạp và cung cấp các giải pháp phù hợp.
Ví dụ, AI agent có thể xử lý việc nhập dữ liệu và các yêu cầu của khách hàng, nhưng vẫn cần các nền tảng SaaS để quản lý quan hệ khách hàng và triển khai business logic. Kết hợp kiểu này giuopp các doanh nghiệp tận dụng sức mạnh của cả AI và SaaS.CASE STUDY: CUỘC CÁCH MẠNG FULL STACK CÓ TÊN ‘LOVABLE’
Sự trỗi dậy của các công cụ dùng AI lập trình như Lovable tạo nên sự tương phản rõ rệt với các ứng dụng SaaS truyền thống (chỉ dựa trên các hoạt động CRUD + business logic).
1. Chức Năng và Mục Đích:
– Mục Đích: Lovable là một công cụ lập trình full-stack dựa trên AI, cho phép user dùng prompt để tạo các ứng dụng. Công cụ này bình dân hóa việc lập trình cho những người không biết code.
– Chức Năng: Lovable tạo ra các ứng dụng đầy đủ chức năng gồm UI, backend và tích hợp CSDL, dựa trên mô tả của user. Nó hỗ trợ prototyping nhanh, iteration và triển khai. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các startups và user không am hiểu về kỹ thuật.
2. Development Process and Workflow:
– Development Process: Lovable đơn giản hóa quy trình bằng cách cho phép user mô tả ứng dụng của họ bằng ngôn ngữ tự nhiên. AI viết code, tích hợp các dịch vụ backend (ví dụ: Supabase) và cung cấp các templates để tùy chỉnh.
– Thời Gian: User chỉ mất vài phút là có app chạy được nhanh hơn 20 lần so với code truyền thống.
3. Đối Tượng Mục Tiêu và Khả Năng Tiếp Cận:
– Đối Tượng Mục Tiêu: Lovable được thiết kế cho nhiều đối tượng user, gồm các founder không am hiểu về kỹ thuật, nhà thiết kế và các product team.
– Mức Độ Dễ Sử Dụng: Giao diện ngôn ngữ tự nhiên và khả năng triển khai bằng một cú nhấp chuột giúp Lovable dễ tiếp cận, giúp rút ngắn thời gian prototyping và test ý tưởng.
4. Kiến Trúc và Tích Hợp:
– Kiến Trúc: Lovable sử dụng AI để tạo code dựa trên prompt của user, tận dụng các công nghệ như React, Tailwind CSS và Vite để tạo UI. Nó tích hợp các dịch vụ backend như Supabase để xác thực, lưu trữ dữ liệu và kết nối API.
– Tích Hợp: Lovable đơn giản hóa việc tích hợp bằng cách cung cấp các pre-built connectors cho các dịch vụ như Stripe và OpenAPI, giảm nhu cầu về code thủ công.
5. Khả Năng Mở Rộng và Độ Phức Tạp:
– Khả Năng Mở Rộng: Mặc dù rất phù hợp cho prototyping nhanh và các ứng dụng quy mô nhỏ, nhưng Lovable có thể không lý tưởng cho các dự án phức tạp hoặc cấp doanh nghiệp. Nó có thể xử lý các codebase lớn (lên đến 100.000 dòng).
– Độ Phức Tạp: Lovable vượt trội trong việc đơn giản hóa quá trình phát triển nhưng có thể gặp khó khăn với các yêu cầu được tùy chỉnh sâu sắc hoặc có tính chuyên môn hóa cao.
6. Tác Động Thị Trường và Tiềm Năng Tương Lai
– Tác Động Thị Trường: Lovable thể hiện một sự thay đổi theo hướng bình dân hóa việc phát triển phần mềm giúp các user không am hiểu về kỹ thuật tham gia vào việc tạo ứng dụng. Nó khá hot, đã được fund 6,8 triệu euro trước khi ra mắt và có hơn 52.000 star trên GitHub.
– Tiềm Năng Tương Lai: Lovable có thể tác động đến ngành phát triển phần mềm thu hút nhiều người không có chuyên môn kỹ thuật tham gia lập trình.
Contents
