Để biết một startup làm trí tuệ máy thật hay chỉ dán nhãn cho sang, nhà đầu tư nên hỏi bốn câu: bỏ phần trí tuệ máy đi thì sản phẩm còn lại gì, dữ liệu lấy từ đâu và ai sở hữu, chất lượng được đo bằng cách nào, và chi phí chạy mô hình cho mỗi khách hàng là bao nhiêu. Câu trả lời mơ hồ ở câu nào thì đào sâu câu đó.
Dán nhãn không phải lúc nào cũng là gian dối. Nhiều nhà sáng lập thật lòng tin sản phẩm của mình là trí tuệ máy, trong khi phần lõi là quy tắc viết tay hoặc người ngồi xử lý phía sau. Cũng có trường hợp ngược lại: sản phẩm dùng trí tuệ máy rất khéo nhưng nhà sáng lập trình bày kém nên bị đánh giá thấp. Việc của nhà đầu tư là nhìn qua lớp lời giới thiệu.
Bài này viết cho nhà đầu tư thiên thần, quỹ nhỏ, chủ doanh nghiệp muốn rót vốn vào một nhóm trẻ, và cả nhà sáng lập muốn biết mình sẽ bị hỏi gì. Nó không phải hướng dẫn tài chính, mà là bộ câu hỏi để cuộc nói chuyện đi vào thực chất.
Phép thử đơn giản nhất: bỏ trí tuệ máy đi thì còn gì?
Hãy tưởng tượng gỡ bỏ toàn bộ phần trí tuệ máy khỏi sản phẩm. Nếu sản phẩm vẫn chạy gần như cũ, chỉ chậm hơn một chút, thì trí tuệ máy chỉ là lớp trang trí. Nếu sản phẩm không còn ý nghĩa gì, thì nó là phần lõi. Phần lớn startup tốt nằm ở giữa: trí tuệ máy làm một việc quan trọng, còn giá trị đến từ việc ghép nó đúng chỗ trong một quy trình.
Ví dụ, một startup giúp các công ty giao nhận gần cảng Hải Phòng đọc chứng từ vận chuyển. Nếu phần đọc chứng từ là trí tuệ máy, còn phần còn lại là quy trình kiểm tra, đối chiếu, gửi cảnh báo, thì giá trị nằm ở cả hai. Câu hỏi cho nhà đầu tư là phần đọc chứng từ có thể bị một công cụ chung thay thế không, và phần quy trình có khó sao chép không.
Một dấu hiệu khác cần xem là tỉ lệ người làm phía sau. Có những sản phẩm được giới thiệu là tự động, nhưng thực tế có một đội nhân viên kiểm và sửa từng kết quả. Điều này không xấu ở giai đoạn đầu, nhiều sản phẩm tốt bắt đầu như vậy. Nhưng nhà đầu tư cần biết con số thật, và biết kế hoạch giảm dần tỉ lệ đó, vì nó quyết định chi phí khi mở rộng.
Hỏi thẳng thì nhà sáng lập trung thực sẽ trả lời thẳng. Người né câu này, hoặc trả lời bằng thuật ngữ, là người nhà đầu tư nên hỏi thêm vài lần.
Câu hỏi về dữ liệu và chất lượng
Dữ liệu huấn luyện hoặc tinh chỉnh lấy từ đâu? Tự thu, mua, hay khách hàng cung cấp.
Có quyền dùng dữ liệu đó không? Hợp đồng với khách có cho phép không, có đồng ý của người liên quan không.
Dữ liệu có tăng theo số khách không? Nếu có, đó là lợi thế tích luỹ.
Chất lượng đo trên tập kiểm tra nào? Do ai làm, có tách khỏi dữ liệu huấn luyện không.
Con số chất lượng có trên dữ liệu thật của khách không? Hay chỉ trên bộ dữ liệu mẫu đẹp.
Sản phẩm sai ở loại trường hợp nào? Nhà sáng lập hiểu sản phẩm sẽ trả lời được ngay.
Khi sai thì khách bị ảnh hưởng gì? Và có lớp kiểm tra nào bắt lỗi trước không.
Có so với cách làm cũ không? Nhanh hơn, rẻ hơn, chính xác hơn bao nhiêu so với người làm tay.
Chất lượng có giữ được khi đổi mô hình nền không? Có bộ kiểm tra để đo lại không.
Dữ liệu khách được lưu và bảo vệ thế nào? Một sự cố lộ dữ liệu có thể giết startup.
Có ai bên ngoài đã kiểm tra không? Khách hàng lớn, chuyên gia độc lập.
Tiếng Việt và bối cảnh địa phương xử lý thế nào? Chỗ nhiều sản phẩm nhập về làm kém.
Câu hỏi về kinh tế của sản phẩm
Chi phí mô hình cho mỗi khách mỗi tháng là bao nhiêu? So với giá bán, còn biên lợi nhuận không.
Chi phí đó thay đổi thế nào khi khách dùng nhiều? Khách dùng càng nhiều có lỗ càng nặng không.
Phụ thuộc bao nhiêu nhà cung cấp mô hình? Một nhà cung cấp là rủi ro tập trung.
Nếu nhà cung cấp tăng giá thì sao? Có kế hoạch dự phòng không.
Chi phí con người phía sau là bao nhiêu? Người kiểm, người sửa, người hỗ trợ.
Khách trả tiền vì kết quả hay vì công nghệ? Khách trả vì kết quả thì bền hơn.
Khách có ở lại sau gói thử không? Tỉ lệ gia hạn nói nhiều hơn số khách đăng ký.
Ai là người ký trả tiền ở phía khách? Người dùng và người trả tiền có khi khác nhau.
Thời gian triển khai cho một khách mới? Mỗi khách cần làm riêng nhiều thì khó mở rộng.
Bán được ra ngoài Việt Nam không? Hay lợi thế chỉ đúng ở thị trường trong nước.
Đối thủ lớn làm tính năng này thì sao? Nhà sáng lập đã nghĩ tới chưa.
Dấu hiệu nên dè chừng và dấu hiệu đáng tin
Có vài dấu hiệu nên khiến nhà đầu tư chậm lại. Bản trình bày dày thuật ngữ nhưng không có ví dụ khách hàng cụ thể. Con số chất lượng rất cao mà không nói đo trên dữ liệu nào. Tuyên bố sẽ thay thế hoàn toàn một nghề trong thời gian ngắn. Từ chối cho thử trên dữ liệu thật vì lý do bảo mật mơ hồ. Và đổi hướng sản phẩm theo đúng chữ đang được nhắc nhiều nhất trên báo trong tháng.
Ngược lại, có những dấu hiệu đáng tin dù nghe kém hào nhoáng. Nhà sáng lập nói rõ sản phẩm chưa làm tốt chỗ nào. Có một hai khách hàng trả tiền thật và chịu nói chuyện với nhà đầu tư. Đội ngũ có người hiểu sâu ngành mình phục vụ, không chỉ hiểu công nghệ. Có số liệu đơn giản nhưng trung thực về chi phí và lỗi.
Ở Việt Nam, nhiều startup trí tuệ máy tốt không đến từ Hà Nội hay TP.HCM, mà từ những người hiểu một ngành ở một vùng: chế biến thuỷ sản ở miền Tây, logistics quanh cảng biển, nông nghiệp ở cao nguyên. Họ ít khi trình bày bóng bẩy. Nhà đầu tư chỉ nghe bản trình bày có thể bỏ lỡ họ.
Cuối cùng, nhà đầu tư cũng nên tự hỏi mình: mình có hiểu đủ để đánh giá không. Không hiểu thì mời một người hiểu ngồi cùng buổi gặp. Một giờ của chuyên gia rẻ hơn rất nhiều so với một khoản đầu tư dựa trên cảm giác.
Nhà sáng lập nên chuẩn bị gì
Một câu nói rõ sản phẩm giải bài toán gì. Cho ai, đỡ được gì.
Mô tả trung thực phần nào là trí tuệ máy. Phần nào là quy tắc, phần nào là người.
Số liệu chất lượng kèm cách đo. Có cả trường hợp sai.
Chi phí mô hình trên mỗi khách. Và kế hoạch giảm.
Danh sách rủi ro mình đã thấy. Nhà đầu tư tin người tự thấy rủi ro.
Khách hàng sẵn lòng nói chuyện. Một khách thật hơn mười lời khen.
Hiểu biết về quy định dữ liệu. Đặc biệt nếu phục vụ y tế, tài chính, khu vực công.
Kế hoạch khi nhà cung cấp mô hình đổi giá. Cho thấy mình đã tính tới phụ thuộc.
Thứ khó sao chép của mình. Dữ liệu, quan hệ, hiểu biết ngành.
Giới hạn hiện tại. Nói trước tốt hơn để bị phát hiện.
Câu trả lời cho phép thử bỏ trí tuệ máy đi. Đã nghĩ trước thì trả lời mạch lạc.
Câu hỏi thường gặp
Dán nhãn trí tuệ máy là gì?
Là gọi một sản phẩm là trí tuệ máy trong khi phần lõi chủ yếu là quy tắc viết sẵn hoặc người làm tay, để hấp dẫn khách hàng hay nhà đầu tư. Có khi cố ý, có khi do hiểu nhầm.
Startup có người làm tay phía sau có nên đầu tư không?
Có thể, nếu họ nói thật và có kế hoạch giảm dần phần làm tay. Nhiều sản phẩm tốt bắt đầu như vậy để hiểu khách trước khi tự động hoá.
Nhà đầu tư không có nền tảng kỹ thuật thì làm sao đánh giá?
Tập trung vào câu hỏi kinh doanh: khách trả tiền vì gì, chi phí mỗi khách, tỉ lệ gia hạn. Phần kỹ thuật thì nhờ một người hiểu ngồi cùng buổi gặp.
Con số độ chính xác cao có đáng tin không?
Chỉ khi biết đo trên dữ liệu nào và dữ liệu đó có giống dữ liệu thật của khách không. Con số không kèm cách đo thì chưa nói được gì.
Có nên đầu tư vào startup chỉ dùng mô hình nước ngoài?
Được, nếu giá trị của họ nằm ở dữ liệu, quy trình và khách hàng. Cần hỏi kỹ kế hoạch khi nhà cung cấp đổi giá hay đổi điều khoản.
