Microsoft có Copilot. Salesforce có Einstein AI. Adobe có Firefly. Ngày nay, gần như mọi công ty phần mềm đều sở hữu ít nhất một tính năng AI để giới thiệu với khách hàng.

Tuy nhiên, không phải tất cả sản phẩm ứng dụng AI đều được xây dựng theo cùng một cách. Một số sử dụng AI để nâng cao các quy trình làm việc hiện có, trong khi số khác được thiết kế lại hoàn toàn với AI là trung tâm của trải nghiệm. Hai hướng tiếp cận này thường được gọi là AI Augmented và AI Native.

Thoạt nhìn, đây có vẻ chỉ là một khác biệt mang tính kỹ thuật. Nhưng trên thực tế, nó tác động trực tiếp đến chiến lược sản phẩm, trải nghiệm người dùng và khả năng tạo ra lợi thế cạnh tranh trong dài hạn. Hiểu được sản phẩm của mình đang nằm ở đâu trên phổ AI này sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định đúng đắn hơn trong việc đầu tư và ứng dụng AI.

AI Native: Khi AI trở thành một phần của quy trình làm việc

Trong khi các sản phẩm AI Augmented sử dụng AI để nâng cao những quy trình làm việc đã tồn tại, các sản phẩm AI Native được xây dựng xoay quanh AI ngay từ đầu. AI không được thêm vào như một lớp nâng cấp sau này. Thay vào đó, AI trở thành một phần cốt lõi trong cách sản phẩm tạo ra giá trị và cách người dùng tương tác với sản phẩm.

Perplexity là một ví dụ điển hình. Các công cụ tìm kiếm truyền thống cung cấp danh sách các liên kết và để người dùng tự tìm kiếm câu trả lời. Perplexity lại lựa chọn một cách tiếp cận khác. Người dùng chỉ cần đặt câu hỏi, hệ thống sẽ thu thập thông tin, tổng hợp các nguồn liên quan và đưa ra câu trả lời trực tiếp.

Trong trường hợp này, giá trị không còn nằm ở trang kết quả tìm kiếm nữa. Giá trị đến từ việc AI thực hiện một phần quá trình nghiên cứu thay cho người dùng.

Sự thay đổi tương tự cũng có thể được nhìn thấy trong các sản phẩm AI dành riêng cho từng ngành nghề.

Ví dụ, các chuyên gia pháp lý sử dụng phần mềm truyền thống vẫn phải dành đáng kể thời gian để tìm kiếm tài liệu, xem xét các tiền lệ pháp lý và soạn thảo văn bản. Những nền tảng như Harvey tích hợp AI trực tiếp vào các quy trình này, giúp luật sư phân tích thông tin và tạo ra nội dung pháp lý theo cách mà phần mềm thông thường khó có thể đáp ứng.

Lĩnh vực phát triển phần mềm cũng là một ví dụ rất dễ hình dung. Các công cụ như GitHub Copilot giúp lập trình viên viết mã nhanh hơn, vì vậy đây là một ví dụ rõ ràng của AI Augmented. Trong khi đó, Cursor đưa ý tưởng này tiến xa hơn một bước. Lập trình viên có thể mô tả mục tiêu cần đạt được, đặt câu hỏi về mã nguồn hoặc giao cho AI xử lý những tác vụ lớn hơn.

Khi đó, quy trình phát triển phần mềm dần trở thành sự cộng tác giữa con người và AI thay vì hoàn toàn dựa trên thao tác thủ công của lập trình viên.

Cách đơn giản nhất để nhận biết một sản phẩm AI Native là đặt ra câu hỏi tương tự như ở trên:

Điều gì sẽ xảy ra nếu AI biến mất?

Trong nhiều trường hợp, sản phẩm sẽ mất đi một phần rất lớn giá trị cốt lõi của nó.

Nếu loại bỏ AI khỏi Perplexity, nền tảng này sẽ chỉ còn là một giao diện tìm kiếm thông thường. Nếu loại bỏ AI khỏi Midjourney, sản phẩm gần như không còn khả năng hoạt động theo đúng mục đích ban đầu.

Nói cách khác, AI không còn đóng vai trò hỗ trợ trải nghiệm mà chính là trải nghiệm.

Những đặc điểm phổ biến của sản phẩm AI Native

• AI đóng vai trò trung tâm trong việc tạo ra giá trị cho người dùng.
• Quy trình làm việc được thiết kế dựa trên khả năng của AI ngay từ đầu.
• Người dùng tập trung nhiều hơn vào kết quả cuối cùng thay vì từng tác vụ riêng lẻ.
• Sản phẩm gần như không thể tách rời khỏi AI vận hành phía sau.

Một cách đơn giản để hiểu sự khác biệt là: Các sản phẩm AI Augmented giúp con người làm việc nhanh hơn, trong khi các sản phẩm AI Native thay đổi cách công việc được thực hiện ngay từ nền tảng.

AI Augmented: Khi AI là một tính năng, không phải toàn bộ sản phẩm

AI Augmented là cách tiếp cận bổ sung các khả năng AI vào phần mềm, quy trình làm việc hoặc quy trình kinh doanh đã tồn tại. Phần lớn các sản phẩm AI trên thị trường hiện nay thuộc nhóm này.

Thay vì xây dựng lại toàn bộ phần mềm từ đầu, doanh nghiệp tích hợp thêm các tính năng AI vào những sản phẩm đang vận hành sẵn. Mục tiêu rất rõ ràng: nâng cao năng suất mà không buộc người dùng phải thay đổi hoàn toàn cách làm việc quen thuộc.

Microsoft Copilot là một ví dụ tiêu biểu. Word, Excel và Outlook vẫn hoạt động theo cách vốn có. Copilot có thể hỗ trợ soạn thảo nội dung, tóm tắt thông tin hoặc đưa ra các đề xuất cải thiện. Tuy nhiên, người dùng vẫn là người xem xét kết quả, đưa ra quyết định cuối cùng và hoàn thành công việc. AI giúp tăng tốc quy trình làm việc mà không làm thay đổi bản chất của quy trình đó.

Nhiều sản phẩm phổ biến khác cũng áp dụng mô hình tương tự:

Điều này dẫn đến một trong những cách đơn giản nhất để nhận diện một sản phẩm AI Augmented. Hãy thử đặt câu hỏi: Nếu tính năng AI biến mất vào ngày mai, liệu sản phẩm đó vẫn còn mang lại giá trị hay không? Đối với hầu hết các sản phẩm AI Augmented, câu trả lời là có.

Người dùng có thể mất đi sự tiện lợi hoặc những cải thiện về năng suất mà AI mang lại, nhưng chức năng cốt lõi của sản phẩm vẫn được giữ nguyên. Lý do là bởi sản phẩm ban đầu không được xây dựng xoay quanh AI.

Những đặc điểm phổ biến của sản phẩm AI Augmented

• Con người vẫn giữ vai trò trung tâm trong quá trình ra quyết định.
• AI hỗ trợ các tác vụ cụ thể thay vì quản lý toàn bộ quy trình làm việc.
• Các quy trình và giao diện hiện tại hầu như không thay đổi.
• Việc triển khai thường diễn ra nhanh hơn và ít gây gián đoạn hơn so với việc thiết kế lại toàn bộ hệ thống xoay quanh AI.

Một phép so sánh dễ hiểu là việc lắp thêm bộ tăng áp cho một chiếc xe đang vận hành tốt. Chiếc xe sẽ trở nên nhanh hơn và hiệu quả hơn, nhưng cấu trúc cốt lõi của nó không thay đổi. Các sản phẩm AI Augmented cũng hoạt động theo nguyên lý tương tự. AI giúp nâng cao giá trị của sản phẩm, nhưng chính sản phẩm mới là nguồn tạo ra giá trị chính.

Đọc thêm: Trí tuệ nhân tạo tăng cường (Augmented AI) là gì? Hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu về trí tuệ lấy con người làm trung tâm.

AI Native so với AI Augmented: Những khác biệt chính

Thoạt nhìn, các sản phẩm AI Native và AI Augmented có thể trông khá giống nhau. Cả hai đều có thể sử dụng cùng một mô hình nền tảng, cung cấp giao diện hội thoại hoặc quảng bá các tính năng được hỗ trợ bởi AI.

Tuy nhiên, điểm khác biệt thực sự nằm ở vai trò mà AI đảm nhiệm trong sản phẩm và trong quy trình làm việc mà sản phẩm đó hỗ trợ.

Sự khác biệt này sẽ trở nên rõ ràng hơn khi nhìn vào các tình huống thực tế. Hãy tưởng tượng một nền tảng chăm sóc khách hàng sử dụng AI để soạn thảo câu trả lời cho nhân viên hỗ trợ. Nhân viên vẫn xem xét nội dung, chỉnh sửa nếu cần và gửi phản hồi cho khách hàng. Đây là AI Augmented vì AI chỉ giúp cải thiện một tác vụ cụ thể trong quy trình làm việc hiện có.

Bây giờ hãy tưởng tượng một nền tảng mà AI tiếp nhận yêu cầu của khách hàng, tự động phân loại, truy xuất thông tin từ cơ sở tri thức, phản hồi trực tiếp và chỉ chuyển những trường hợp phức tạp cho nhân viên hỗ trợ khi cần thiết. Trong trường hợp này, AI đang tham gia trực tiếp vào quy trình làm việc thay vì chỉ đóng vai trò hỗ trợ. Đây là cách tiếp cận gần với AI Native hơn.

Mô hình tương tự cũng có thể được áp dụng trong bán hàng, phát triển phần mềm, nghiên cứu hay vận hành doanh nghiệp. Các sản phẩm AI Augmented giúp đội ngũ làm việc hiệu quả hơn trong quy trình hiện tại, trong khi các sản phẩm AI Native hướng tới việc thiết kế lại cách công việc được thực hiện ngay từ đầu.

Đọc thêm: 15 Ví dụ thực tiễn về cách Trí tuệ nhân tạo tăng cường thay đổi cách chúng ta làm việc

Làm thế nào để xác định một sản phẩm là AI Native hay AI Augmented?

Trên thực tế, ranh giới giữa AI Native và AI Augmented không phải lúc nào cũng rõ ràng. Nhiều sản phẩm được quảng bá là "AI-powered", nhưng vai trò mà AI đảm nhận phía sau lại rất khác nhau. Trong nhiều trường hợp, việc xem xét quy trình làm việc sẽ cho câu trả lời rõ ràng hơn là chỉ nhìn vào công nghệ được sử dụng.

Một cách tiếp cận hữu ích là đặt câu hỏi: Điều gì sẽ xảy ra nếu thành phần AI biến mất?

Đối với một sản phẩm AI Augmented, phần mềm thường vẫn tiếp tục hoạt động. Người dùng có thể mất đi những lợi ích về năng suất hoặc các tính năng hỗ trợ, nhưng giá trị cốt lõi của sản phẩm vẫn còn nguyên.

Đối với một sản phẩm AI Native, việc loại bỏ AI thường làm gián đoạn một phần đáng kể trải nghiệm vì AI gắn liền trực tiếp với cách sản phẩm vận hành.

Một cách đánh giá khác là xem ai đang thực sự điều hành quy trình làm việc. Các sản phẩm AI Augmented thường do con người dẫn dắt. AI có thể đề xuất hành động, tạo nội dung hoặc tự động hóa những tác vụ nhỏ, nhưng con người vẫn là người chịu trách nhiệm chính cho toàn bộ quy trình. Các sản phẩm AI Native tiến xa hơn trên phổ này khi AI chủ động tham gia vào quá trình thực thi thay vì chỉ hỗ trợ.

Sự khác biệt sẽ dễ nhận thấy hơn khi so sánh các trường hợp tương tự.

Tất nhiên, không phải mọi sản phẩm đều hoàn toàn thuộc về một nhóm duy nhất. Nhiều doanh nghiệp hiện đang áp dụng mô hình kết hợp, vừa bổ sung các tính năng AI vừa từng bước xây dựng những quy trình làm việc phụ thuộc nhiều hơn vào AI.

Khi các mô hình AI ngày càng mạnh mẽ hơn, ranh giới giữa AI Augmented và AI Native cũng sẽ tiếp tục thay đổi. Thay vì xem đây là hai nhóm cố định, sẽ hữu ích hơn nếu coi chúng là hai điểm trên cùng một phổ phát triển. Câu hỏi quan trọng không phải là sản phẩm có sử dụng AI hay không, mà là AI được tích hợp sâu đến mức nào trong cách sản phẩm tạo ra giá trị.

Vì sao ngày càng nhiều doanh nghiệp đang khám phá các sản phẩm AI Native?

Sự quan tâm ngày càng lớn dành cho các sản phẩm AI Native không chỉ đến từ việc các mô hình AI ngày càng mạnh hơn. Xu hướng này còn phản ánh những thay đổi sâu rộng trong cách phát triển phần mềm, kỳ vọng của người dùng và cách doanh nghiệp nhìn nhận về tự động hóa.

Có ba yếu tố chính đang thúc đẩy sự dịch chuyển này:

1. Phần mềm truyền thống đang trở thành rào cản

Nhiều nền tảng phần mềm hiện nay được xây dựng từ rất lâu trước khi AI tạo sinh (Generative AI) trở nên khả thi. Vì vậy, khi muốn tích hợp AI, các doanh nghiệp thường phải tìm cách đưa AI vào những quy trình làm việc, giao diện người dùng và kiến trúc hệ thống vốn không được thiết kế cho mục đích này.

Cách tiếp cận đó hoàn toàn có thể mang lại kết quả tích cực, nhưng đồng thời cũng tạo ra nhiều giới hạn. Nợ kỹ thuật (technical debt) khiến quá trình thử nghiệm diễn ra chậm hơn. Những giao diện cũ gây khó khăn cho việc xây dựng trải nghiệm người dùng mới. Các quy trình hiện tại đôi khi cũng giới hạn mức độ giá trị mà AI có thể mang lại.

Trong nhiều trường hợp, việc bổ sung AI giúp sản phẩm tốt hơn, nhưng không thực sự thay đổi những gì sản phẩm có thể làm.

2. Người dùng ngày càng kỳ vọng vào kết quả thay vì công cụ

Phần mềm truyền thống thường được thiết kế xoay quanh các tác vụ. Người dùng phải tự thao tác qua nhiều bước như truy cập menu, điền biểu mẫu và chuyển công việc từ giai đoạn này sang giai đoạn khác. AI đang dần thay đổi kỳ vọng đó.

Hãy so sánh hai tình huống. Tình huống thứ nhất là yêu cầu AI hỗ trợ viết một email. Tình huống thứ hai là yêu cầu AI quản lý toàn bộ quy trình chăm sóc khách hàng sau bán hàng. Yêu cầu đầu tiên chỉ giúp cải thiện một tác vụ cụ thể. Yêu cầu thứ hai tập trung vào kết quả cuối cùng. Khi ngày càng quen thuộc với AI, người dùng bắt đầu mong đợi phần mềm có thể hoàn thành những phần lớn hơn của quy trình làm việc thay vì chỉ hỗ trợ từng hành động riêng lẻ.

3. Agentic AI đang mở rộng khả năng của phần mềm

Sự phát triển của Agentic AI là một trong những yếu tố quan trọng khác thúc đẩy sự quan tâm đến các sản phẩm AI Native. Các hệ thống AI hiện đại ngày càng có khả năng xử lý những tác vụ gồm nhiều bước, suy luận dựa trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và phối hợp hành động giữa nhiều công cụ. Thay vì chỉ tạo ra một phản hồi đơn lẻ, AI hiện nay có thể tham gia vào những quy trình rộng hơn như nghiên cứu, chăm sóc khách hàng, phát triển phần mềm hoặc vận hành doanh nghiệp.

Sự thay đổi này giúp doanh nghiệp dễ dàng thiết kế những sản phẩm mà trong đó AI đóng vai trò là một thành phần chủ động trong quá trình thực thi, thay vì chỉ là một tính năng hỗ trợ cho từng tác vụ riêng lẻ. Nhìn chung, những thay đổi này đang thúc đẩy các doanh nghiệp nhìn nhận lại cách xây dựng sản phẩm. Cuộc thảo luận không còn chỉ xoay quanh câu hỏi "Có thể bổ sung AI vào đâu?" mà đang dần chuyển sang "AI nên được tích hợp vào đâu trong quy trình làm việc?"

AI Native vs AI Augmented cho doanh nghiệp: Nên lựa chọn hướng tiếp cận nào?

Không có một câu trả lời chung cho mọi doanh nghiệp trong cuộc tranh luận giữa AI Native và AI Augmented. Lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu kinh doanh, mức độ trưởng thành của sản phẩm, nguồn lực hiện có và vai trò mà AI được kỳ vọng sẽ đảm nhận trong trải nghiệm người dùng.

Mặc dù AI Native đang thu hút rất nhiều sự chú ý, AI Augmented vẫn là lựa chọn thực tế hơn đối với nhiều tổ chức hiện nay.

AI Augmented thường phù hợp hơn khi:

• Doanh nghiệp cần những cải tiến nhanh chóng và có thể đo lường được mà không phải xây dựng lại toàn bộ hệ thống.
• Hoạt động kinh doanh đang phụ thuộc vào các hạ tầng hoặc hệ thống cũ có độ phức tạp cao.
• AI được sử dụng để hỗ trợ người dùng thay vì trở thành trải nghiệm cốt lõi của sản phẩm.
• Giảm thiểu rủi ro triển khai và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường là ưu tiên hàng đầu.

Ví dụ, một nền tảng CRM doanh nghiệp với hàng nghìn khách hàng hiện hữu có thể tạo ra giá trị đáng kể từ các tính năng như chấm điểm khách hàng tiềm năng bằng AI, tự động tóm tắt thông tin hoặc hỗ trợ tạo email.

Những tính năng này giúp nâng cao năng suất mà không buộc khách hàng phải làm quen với một quy trình làm việc hoàn toàn mới. Trong trường hợp này, cách tiếp cận AI Augmented thường mang lại tỷ suất hoàn vốn (ROI) tốt hơn so với việc xây dựng lại toàn bộ sản phẩm xoay quanh AI.

AI Native thường phù hợp hơn khi:

• Doanh nghiệp đang xây dựng một sản phẩm mới hoặc khởi động một mô hình kinh doanh mới.
• AI là yếu tố cốt lõi tạo ra giá trị cho khách hàng.
• Các quy trình hiện tại còn nhiều hạn chế và có thể được thiết kế lại dựa trên khả năng của AI.
• Khả năng khác biệt hóa trong dài hạn quan trọng hơn việc tối ưu ngắn hạn.

Đây cũng là lý do nhiều startup AI-first lựa chọn cách tiếp cận Native ngay từ ngày đầu tiên. Thay vì bổ sung AI vào một sản phẩm đã tồn tại, họ thiết kế toàn bộ trải nghiệm dựa trên năng lực của AI. Perplexity, Cursor và Harvey là những ví dụ tiêu biểu cho cách các doanh nghiệp sử dụng AI không chỉ như một tính năng nâng cấp, mà như một thành phần nền tảng trong quá trình tạo ra giá trị.

Trên thực tế, nhiều tổ chức sẽ nằm ở đâu đó giữa hai cách tiếp cận này. Một doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng việc tích hợp các tính năng AI vào sản phẩm hiện tại, sau đó từng bước tự động hóa những phần lớn hơn của quy trình khi niềm tin của người dùng và năng lực của AI ngày càng được cải thiện.

Điều bắt đầu dưới dạng AI Augmented hoàn toàn có thể phát triển thành một mô hình AI Native hơn theo thời gian. Mục tiêu không nên là cố gắng ép sản phẩm vào một trong hai nhóm. Thay vào đó, doanh nghiệp nên tập trung xác định nơi AI có thể tạo ra giá trị lớn nhất cho người dùng. Trong một số trường hợp, điều đó đồng nghĩa với việc cải thiện quy trình hiện có. Trong những trường hợp khác, điều đó có thể đòi hỏi việc thiết kế lại toàn bộ quy trình làm việc.

Kết luận

Việc lựa chọn giữa AI Native và AI Augmented không phải là câu chuyện về việc mô hình nào "tốt hơn", mà là câu chuyện về định hướng chiến lược của doanh nghiệp. AI Augmented mang lại những "quick wins" bằng cách cải thiện năng suất và tạo ra lợi tức đầu tư nhanh chóng trên các hệ thống hiện có. Trong khi đó, AI Native giúp xây dựng những "moats" – lợi thế cạnh tranh bền vững thông qua việc tái định nghĩa trải nghiệm người dùng và tạo ra những mô hình vận hành hoàn toàn mới.

Đối với các nhà lãnh đạo sản phẩm, câu hỏi quan trọng nhất ngày nay không còn là "Chúng ta nên xây dựng tính năng AI nào?". Mà là: "AI chỉ đang hỗ trợ quy trình làm việc hiện tại, hay AI đã trở thành chính quy trình làm việc đó?"

👇 Bạn cần một chiến lược tích hợp AI phù hợp với doanh nghiệp của mình?

Dù là bổ sung AI vào các hệ thống hiện có hay xây dựng một nền tảng AI Native từ đầu, cả hai hướng đi đều đòi hỏi sự đánh giá kỹ lưỡng về hạ tầng dữ liệu, mô hình vận hành và hiệu quả kinh tế. Đội ngũ chuyên gia của chúng tôi sẵn sàng đồng hành cùng bạn trong các buổi tư vấn chiến lược 1:1 để xây dựng lộ trình AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh và năng lực hiện tại của doanh nghiệp.

[Đặt lịch tư vấn miễn phí]