Ở bài (1), Py có đề cập đến quan điểm (cá nhân): AI diffusion hiện đang kẹt ở quãng từ usage sang workflow. Tức là người đã dùng AI thật, dùng đều. Nhưng quy trình làm việc của họ thì vẫn y như cũ, chỉ là mỗi bước nhanh hơn một chút. Đó là góc nhìn từ bên ngoài. Bài này Py muốn đứng sang phía bên kia, phía đang dựng ra quy trình cho người khác dùng – các công ty product. Vì nếu diffusion kẹt thật, thì một phần lý do chắc nằm ở chính những sản phẩm như sản phẩm Py đang làm.

(Phần tổng hợp nghiên cứu trong bài được thực hiện với sự hỗ trợ của AI.)

Case study: từ usage sang workflow

Đoạn này Py muốn kể về câu chuyện của Hostinger, một trong số ít product Py có trải nghiệm và theo Py là đã quá độ thành công từ tầng usage sang tầng workflow.¹

Năm 2024, họ ra mắt Kodee. Một trợ lý AI trong trang admin, giúp người dùng tìm hướng dẫn, hay giải pháp về các vấn đề thường gặp. Nói thật thì tới đây vẫn chưa có gì đặc biệt. Gắn một con chatbot vào sản phẩm, hoặc nhét AI vào ô tìm kiếm để người dùng tìm tài liệu dễ hơn, giờ gần như ai cũng làm. Đây là tầng usage. Nó hữu ích, nó đáng làm, nhưng nó không giúp thay đổi cách công việc được thực hiện. Người dùng vẫn phải hiểu tầng tầng lớp lớp tính năng, vẫn phải tự đi làm, chỉ là họ tìm được hướng dẫn nên có thể sẽ làm nhanh hơn.

Chuyện đáng kể bắt đầu ở chặng sau. Đến 2025, Kodee không còn chỉ trả lời. Nó thực hiện được hơn 350 tác vụ: đăng ký domain, chuyển hosting từ nhà cung cấp khác, tối ưu tốc độ, xử lý sản phẩm WooCommerce… Riêng tháng 8/2025, Kodee xử lý 750.000 cuộc hội thoại và giải quyết trọn vẹn 75% trường hợp mà không cần người tham gia vào quá trình xử lý, tăng từ 50% hồi đầu năm. Đến tháng 9/2026, agent thế hệ mới của họ xử lý khoảng 1,5 triệu cuộc hội thoại mỗi tháng, giải quyết 91% yêu cầu mà không cần con người.

Dĩ nhiên đây là số do chính công ty công bố, nhưng cũng phần nào phản ánh được việc Kodee thật sự làm thay user vì chỉ hướng dẫn cách làm. Từ “đây là cách bạn làm” sang “để tôi làm cho bạn” không phải là thêm một tính năng. Nó là bước từ usage sang workflow.

Và cũng nên nói cho sòng phẳng: phần lớn các công ty dừng lại ở Kodee phiên bản 2024. Có chatbot, có AI trong tìm kiếm, rồi hết. OECD khi phân loại cách doanh nghiệp dùng AI cũng thấy vậy, AI thường được đưa vào dưới dạng point solution, giải đúng một vấn đề cụ thể và triển khai độc lập với các chức năng khác, và đó gần như luôn là bước đầu tiên.² Bước đầu thì không sai, sai ở chỗ chỉ dừng lại ở bước đầu.

Key findings

Phần mềm truyền thống chạy theo thứ tự: người dùng hiểu hệ thống → người dùng đi tìm đúng chỗ → người dùng bấm nút. Phần mềm AI-native đảo lại: người dùng nói điều mình cần → hệ thống tự tìm đúng chỗ → hệ thống thực hiện. Suy cho cùng, AI trở thành phải có khi nó gỡ bỏ được một phần phức tạp mà trước giờ UX vẫn bắt người dùng tự gánh. Còn nếu người dùng vẫn phải hiểu hệ thống y như cũ, chỉ là bấm ít nút hơn, thì đó vẫn là có cũng được.

Và đã gọi là AI-native, thì ít nhất AI Agent cần được treat như một đối tượng tương tác với sản phẩm. Py tạm mô tả bằng hình dưới đây, cho dễ hình dung vị trí của lớp sản phẩm dành cho AI agent:

Phần mềm lâu nay mở ra hai lớp cho bên ngoài. Một lớp UI cho con người. Một lớp API cho lập trình viên và hệ thống khác. Phần mềm agentic thêm lớp thứ ba, và lớp này không giống hai lớp kia: tools để agent gọi, schema để agent hiểu dữ liệu, quyền hạn để giới hạn nó làm gì, guardrail và audit trail để biết nó đã làm gì. Anthropic giới thiệu MCP cuối 2024 như một chuẩn mở cho việc này, thay vì mỗi bên tự dựng cách kết nối riêng.³ Hostinger đi qua đúng con đường đó để Kodee chạm được vào tầng server.

Chỗ này McKinsey có một con số Py thấy nói đúng vào vấn đề: 62% tổ chức đang thử nghiệm hoặc chạy pilot AI agent, nhưng ở bất kỳ mảng nghiệp vụ nào cũng không quá 10% nói họ đang thật sự scale.⁴ Và McKinsey chỉ ra một lý do mà Py nghĩ người làm sản phẩm nên để tâm kỹ: agent không thể bù đắp cho dữ liệu hệ thống thiếu nhất quán hoặc quyền sở hữu không rõ ràng. Nói cách khác, mấy chỗ lâu nay mình vẫn để tạm rồi tính sau, vì con người nhìn vào là tự hiểu, thì agent không tự hiểu giùm được.

Thật ra Py chưa dựng được cái gì gọi là agent-ready cho tử tế. Ở scope của người-làm-sản-phẩm, đôi khi Py thấy công việc của mình phần lớn là soi và đặt câu hỏi để xem sản phẩm mình đủ “tốt” ở cả khía cạnh đáp ứng nhu cầu của người dùng và có tính scalable hay chưa. Ví dụ challenge tech team các khía cạnh: Agent có đủ ngữ cảnh để hiểu tình huống chưa? Hành động trong hệ thống đã được mô tả đủ rõ để gọi chưa, hay vẫn nằm rải rác trong logic của từng màn hình? Quyền hạn có chia đủ nhỏ không, hay chỉ có bật với tắt? Cái nào rủi ro cao và cần người duyệt? Cái nào lỡ sai thì hoàn tác được? Và nếu ba tháng sau có người hỏi vì sao hệ thống làm việc đó, mình truy lại được không?

Và phải thừa nhận, Py đang hướng đến việc build AI-native product hơn là đã thực hiện được, thế nên những câu hỏi trên gần như bộc phát từ kinh nghiệm và technical intuition hơn là framework đã được chứng minh hiệu quả. Biết đâu ngày đó đủ nắng, Py sẽ đủ góc nhìn để tổng hợp thành AI-native product 101 (manifest).

Có một góc nhìn Py muốn đề cập thêm ở đoạn kết của bài này. Gartner dự báo hơn 40% dự án agentic AI có thể bị hủy trước cuối 2027, vì chi phí tăng nhưng giá trị kinh doanh không rõ, và việc kiểm soát rủi ro dường như vẫn chưa định được điểm đủ.⁵

Con số đó không ngược lại gì với những thứ ở trên. Nó chỉ nhắc đúng một thứ tự: đi từ usage sang workflow chỉ đáng làm ở những chỗ mà AI thật sự gỡ được một phần phức tạp cho người dùng. Còn dựng cả một lớp hạ tầng cho agent ở chỗ mà AI vốn chỉ là có cũng được, thì đó chính là 40% kia.

Và theo tiếp mạch suy nghĩ này, khi agent đã đảm nhiệm phần thực thi, thì con người còn lại phần việc gì? Lý giải của Py hiển nhiên sẽ ở bài (3) của chủ đề này.

1. Hostinger — thông cáo báo chí tháng 9/2025, thông cáo ngày 3/9/2026, và bài giới thiệu Kodee.
2. OECD/BCG/INSEAD, The Adoption of Artificial Intelligence in Firms.
3. Anthropic, Introducing the Model Context Protocol.
4. McKinsey, Reimagining tech infrastructure for (and with) agentic AI.
5. Gartner, dự báo hơn 40% dự án agentic AI bị hủy trước cuối 2027 (6/2025).

Cám ơn bạn đã nán lại cho đến những dòng cuối cùng này.

Chúc bạn nhiều may mắn và bình an.

Anpy