AI đang tạo ra thế hệ “startup một người”, nơi một cá nhân có thể vận hành khối lượng công việc từng cần cả đội ngũ hàng chục người. Nhưng phía sau mô hình này vẫn tồn tại nhiều hạn chế.
Khi AI trở thành cả một đội ngũ
Sau bảy năm xây dựng công ty dữ liệu với hơn 100 nhân sự, Maor Shlomo quyết định thử làm điều ngược lại: tạo ra một startup gần như chỉ có một mình anh vận hành.
Trong vòng bốn tháng, Shlomo xây dựng Base44, một nền tảng cho phép người dùng không biết lập trình có thể tạo ứng dụng bằng cách trò chuyện với chatbot, xu hướng thường được gọi là “vibe coding”.
Dự án nhanh chóng tăng trưởng ngoài dự đoán. Chỉ một tháng sau khi ra mắt vào tháng 2/2025, Base44 đã tạo ra gần 1,5 triệu USD doanh thu từ đăng ký sử dụng. Đến tháng 6, nền tảng này được Wix mua lại với giá 80 triệu USD.
Không chỉ trong lĩnh vực công nghệ, mô hình “startup một người” cũng bắt đầu xuất hiện ở nhiều ngành nghề khác.
Nhà sáng lập Dana Snyder của công ty tư vấn phi lợi nhuận Positive Equation đã dùng các công cụ AI lập trình để tạo ra một nền tảng tư vấn dành cho các tổ chức phi lợi nhuận. Hệ thống này có thể hướng dẫn người dùng từng bước xây dựng chương trình gây quỹ định kỳ, từ chiến lược truyền thông, kế hoạch tiếp cận nhà tài trợ đến đặt tên chiến dịch.
Điều đáng chú ý là Snyder không có nền tảng kỹ thuật. Cô xây dựng toàn bộ nền tảng bằng công cụ AI của Replit trong khoảng sáu tháng. Hiện tại, cô vẫn là nhân sự toàn thời gian duy nhất của công ty.
Theo Snyder, AI giúp cô tiếp cận nhóm khách hàng mà trước đây gần như không thể phục vụ vì chi phí tư vấn quá cao, đó là các tổ chức phi lợi nhuận quy mô nhỏ.
“Nếu không có AI, tôi không thể vận hành khối lượng công việc này một mình,” cô Snyder cho biết.
Snyder và Shlomo là một phần của làn sóng “khởi nghiệp một người” (Solopreneur), những nhà sáng lập vận hành doanh nghiệp dựa trên AI mà không cần đội ngũ nhân sự lớn như trước đây.
Theo dữ liệu của Cục Điều tra Dân số Mỹ, nước này hiện có hàng chục triệu doanh nghiệp không có nhân viên, tạo ra khoảng 1,7 nghìn tỷ USD doanh thu. Số lượng đơn đăng ký kinh doanh mới cũng đang tăng mạnh so với giai đoạn trước đại dịch.
Thực tế, xu hướng startup tinh gọn đã xuất hiện từ nhiều năm nay nhờ điện toán đám mây, thương mại điện tử và các nền tảng freelancer, nhưng AI đang đẩy tốc độ này nhanh hơn đáng kể.
Những công việc từng cần nhiều nhân sự giờ có thể được xử lý bằng một vài công cụ AI. Điều đó giúp giảm đáng kể chi phí, thời gian và kỹ năng cần thiết để xây dựng doanh nghiệp.
Từ lâu, giới công nghệ đã tin rằng AI có thể mở ra kỷ nguyên của những “công ty một người”. CEO Sam Altman của OpenAI từng tiết lộ rằng trong một nhóm chat của các CEO công nghệ, mọi người từng cá cược xem khi nào sẽ xuất hiện công ty một người đầu tiên đạt giá trị một tỷ USD.
Thực tế, mô hình công ty tăng trưởng mạnh với ít nhân sự không phải điều mới ở Thung lũng Silicon. Instagram chỉ có khoảng 13 nhân viên khi được Facebook mua lại năm 2012. WhatsApp cũng chỉ có khoảng 55 người vào thời điểm thương vụ trị giá 19 tỷ USD diễn ra.
Theo J.P. Eggers, giáo sư khởi nghiệp tại Đại học NYU Stern, quy mô nhân sự trung bình của các startup mới đã giảm liên tục trong suốt hai thập kỷ qua. Nếu khoảng 20 năm trước một startup thường cần gần 10 người để vận hành, thì vài năm gần đây con số này chỉ còn khoảng 3 – 4 người.
Một số chuyên gia cho rằng phiên bản “một người” chỉ là điểm cuối logic của xu hướng vốn đã diễn ra từ lâu.
Một founder, nhiều AI agent
Điểm khác biệt lớn nhất hiện nay là AI không chỉ hỗ trợ công việc, mà đang bắt đầu thay thế nhiều vai trò trong doanh nghiệp.
Shlomo cho biết anh dành những tháng đầu của Base44 để theo dõi xem thời gian của mình bị tiêu tốn vào đâu, sau đó tạo các hệ thống tự động hóa để xử lý những phần việc lặp lại.
Anh xây dựng AI agent để đọc phản hồi người dùng và gợi ý ý tưởng sản phẩm. Một công cụ khác tự quét nền tảng để phát hiện lỗi trải nghiệm. Hệ thống kiểm thử cũng được AI xử lý thay cho các vị trí QA truyền thống.
Thậm chí, Shlomo còn tạo một ứng dụng có thể tự chuyển dữ liệu sản phẩm thành nội dung marketing như bài đăng cập nhật tính năng hay biểu đồ doanh thu.
“Tôi mất khá nhiều thời gian để AI tạo nội dung theo đúng giọng văn của mình,” anh nói. “Nhưng khi hoàn thiện, hiệu quả thực sự rất đáng kinh ngạc.”
Nhà sáng lập Snyder cũng sử dụng AI để tự động hóa nhiều đầu việc vốn trước đây phải thuê nhân sự hoặc chuyên gia bên ngoài. Một trong các dịch vụ của cô cho phép tổ chức phi lợi nhuận trả lời một loạt câu hỏi về mục tiêu hoạt động và nhóm nhà tài trợ.
Sau đó, AI sẽ đề xuất tên chương trình gây quỹ kèm giải thích vì sao chúng phù hợp với công chúng mục tiêu. Cô cũng dùng AI để hỗ trợ kết nối trước hội nghị, từ gửi lời mời trên LinkedIn đến xử lý các thao tác liên hệ ban đầu.
Theo cô Snyder, việc tự động hóa các đầu việc lặp lại giúp cô có thêm thời gian cho phần công việc cần tư duy sáng tạo thực sự.
“Nếu AI có thể xử lý những việc thủ công, chúng ta sẽ có nhiều thời gian hơn để tập trung vào ý tưởng,” cô Snyder nói.
Dù AI giúp nhiều startup vận hành tinh gọn hơn, mô hình “một người làm tất cả” vẫn tồn tại không ít giới hạn.
Theo các chuyên gia, mô hình này phù hợp hơn với lĩnh vực phần mềm hoặc sản phẩm số, nơi ít phụ thuộc vào chuỗi cung ứng vật lý hay quy trình pháp lý phức tạp. Những ngành cần quản lý vận hành lớn, kiểm soát chất lượng hoặc quan hệ khách hàng doanh nghiệp vẫn khó có thể vận hành chỉ với một người.
Ngay cả trong lĩnh vực công nghệ, AI cũng chưa thể thay thế hoàn toàn kinh nghiệm chuyên môn. Trong một thí nghiệm do Đại học NYU Stern phối hợp cùng Microsoft thực hiện, các học viên MBA được yêu cầu dùng AI để xây dựng startup từ đầu.
Kết quả cho thấy AI xử lý khá tốt các nhiệm vụ cụ thể và hỗ trợ brainstorming hiệu quả, nhưng vẫn thiếu khả năng đánh giá chuyên sâu trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
“Bạn gần như phải tin rằng những gì AI tạo ra là đủ tốt,” Eggers nhận định. “Trong khi thực tế, không phải ai cũng có đủ kiến thức chuyên môn để kiểm chứng mọi thứ.”
Ngoài ra, chi phí vận hành AI cũng không hề thấp. Với các startup phụ thuộc nhiều vào AI agent hoạt động liên tục, hóa đơn sử dụng AI mỗi tháng có thể lên tới hàng trăm nghìn USD. Dù vậy, mô hình này vẫn hấp dẫn với nhiều founder vì họ có thể giữ quyền sở hữu công ty lớn hơn thay vì chia cổ phần cho đội ngũ đông người.
Phía sau mô hình “startup một người” vẫn là áp lực vận hành rất lớn.
Trong giai đoạn đầu phát triển Base44, Shlomo không có ai theo dõi hệ thống vào ban đêm. Anh phải đặt báo thức mỗi vài giờ để kiểm tra xem máy chủ còn hoạt động hay không.
Một lần, nền tảng gặp sự cố do lượng truy cập tăng đột biến giữa đêm. Nhờ liên tục kiểm tra, anh phát hiện vấn đề chỉ sau khoảng 10 phút thay vì nhiều giờ sau đó.
Chính trải nghiệm này cũng khiến Shlomo nhận ra giới hạn của việc vận hành một mình. Anh cho biết bản thân giỏi phát triển sản phẩm, nhưng để mở rộng thành công ty quy mô toàn cầu cần thêm nhiều kỹ năng khác, đặc biệt là marketing và phát triển người dùng.
“Tôi cần sự giúp đỡ nếu muốn biến nó thành một công ty thật sự lớn,” anh nói.
Trong khi đó, Snyder vẫn tiếp tục xây dựng thêm các AI agent mới cho công việc của mình, từ hỗ trợ sản xuất podcast đến tạo bài phát biểu. Đây đều là những công việc cô chưa từng nghĩ có thể thuê người thực hiện trước đây.
Sự phát triển của AI đang mở rộng đáng kể giới hạn mà một cá nhân có thể vận hành. Tuy nhiên, câu hỏi lớn vẫn còn bỏ ngỏ: một người có thể đưa doanh nghiệp đi được bao xa trước khi không còn đủ sức theo kịp mọi thứ?
*Nguồn: Fortune, BI-Băng Băng-Nhịp sống thị trường
