Công ty này đang sử dụng AI để giải quyết một điểm đau của ngành có giá trị hàng nghìn tỷ đô la: làm cho thời gian của những người làm việc tri thức trở nên thấy được, có thể đo lường và tối ưu hóa.
Tác giả: Leo, Tư duy sâu sắc
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao ngành sản xuất có thể tính toán chính xác chi phí sản xuất một chiếc ô tô đến từng xu, ngành bán lẻ có thể theo dõi chính xác từng mặt hàng trong kho, nhưng các văn phòng luật, văn phòng kế toán và công ty tư vấn lại hoàn toàn mù mờ về tài nguyên quan trọng nhất của mình - thời gian con người? Câu hỏi này đã làm tôi bận tâm trong một thời gian dài, cho đến khi tôi biết rằng Laurel vừa hoàn thành vòng gọi vốn C trị giá 100 triệu đô la. Công ty này đang sử dụng AI để giải quyết một vấn đề lớn của ngành có giá trị hàng nghìn tỷ đô la: làm cho thời gian của những người làm việc tri thức trở nên có thể thấy, có thể đo lường và có thể tối ưu hóa.
Sau khi nghiên cứu sâu, tôi phát hiện ra rằng Laurel không chỉ đơn giản là theo dõi thời gian. Họ đang xây dựng nền tảng thời gian AI đầu tiên trên thế giới, cố gắng giải quyết "thách thức thông minh về thời gian" mà người sáng lập Ryan Alshak đã đề cập - các ngành công nghiệp tri thức không thể liên kết chính xác thời gian đầu tư với kết quả kinh doanh. Trong thời đại AI, việc định lượng và hiểu biết về vốn nhân lực đã chuyển từ "điều tốt đẹp" thành nhu cầu doanh nghiệp "sống còn". Vòng gọi vốn này do IVP dẫn đầu, với sự tham gia của GV (Google Ventures) và 01A, các nhà đầu tư mới cũng bao gồm DST Global, Kevin Weil của OpenAI, Alexis Ohanian, CTO GitHub Vladimir Fedorov và nhiều nhân vật nổi tiếng khác.
Nỗi đau và sự thức tỉnh của việc ghi chép trong sáu phút
Nguồn gốc của vấn đề có thể truy trở về cách làm việc mà ngành dịch vụ chuyên nghiệp đã áp dụng trong nhiều thập kỷ. Các luật sư, kế toán và tư vấn viên cần ghi lại thời gian làm việc của mình theo đơn vị sáu phút để khách hàng có thể thanh toán theo giờ. Ryan Alshak đã trải nghiệm sâu sắc nỗi đau này khi làm luật sư: "Giống như vào một tối thứ Bảy bận rộn, tôi là một đầu bếp phải nấu ăn cho 500 khách hàng, nhưng đồng thời cũng yêu cầu tôi ghi lại từng nguyên liệu mà tôi sử dụng, quy trình làm việc này vừa khiến tôi phân tâm vừa thiếu tính nhân văn."
Tôi có thể hiểu cảm giác thất vọng này. Hãy tưởng tượng, bạn vừa hoàn thành một phân tích pháp lý phức tạp, tư duy của bạn đang ở trạng thái rõ ràng nhất, nhưng sau đó bạn phải dừng lại để nhớ: Tôi đã mất bao lâu để tham khảo tài liệu? Việc viết bản ghi nhớ này mất bao nhiêu phút? Tôi đã nói gì trong cuộc gọi với khách hàng? Trạng thái công việc bị buộc phải ngắt quãng này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả, mà còn làm cho các chuyên gia cảm thấy như họ là công nhân trong một nhà máy bị giám sát, chứ không phải là những chuyên gia cung cấp dịch vụ trí tuệ.
Khoảnh khắc khai sáng của Alshak đến rất đơn giản: "Tại sao tôi phải nói với máy móc những gì tôi đã làm trong công việc, mà không để máy nhắc tôi làm những gì?" Câu hỏi tưởng chừng đơn giản này ẩn chứa một sự nhận thức nghịch lý: Các luật sư, kế toán viên và tư vấn viên thực sự gặp phải vấn đề về tính phí không đầy đủ, vì họ thường quên nhiều công việc đã hoàn thành. Nếu có thể giúp người mua (doanh nghiệp) kiếm được nhiều lợi nhuận hơn, đồng thời tiết kiệm thời gian cho người dùng (các chuyên gia), thì đó chính là nền tảng hoàn hảo để xây dựng công ty.
Nỗi đau này phổ biến hơn tôi nghĩ. Theo dữ liệu của Laurel, các chuyên gia trung bình có thể tìm lại hơn 28 phút thời gian có thể tính phí mỗi ngày, thời gian này trước đây đã bị mất do ghi chép thiếu sót. Tính theo mức phí trung bình 375 đô la mỗi giờ, điều này có nghĩa là mỗi chuyên gia có thể tạo ra thêm 175 đô la doanh thu cho công ty mỗi ngày. Đối với các công ty lớn có hàng trăm chuyên gia, con số này thật sự ấn tượng.
AI định nghĩa lại bốn yếu tố chính của theo dõi thời gian
Giải pháp của Laurel nghe có vẻ trực quan, nhưng việc xây dựng thực tế lại là một thách thức kỹ thuật vô cùng phức tạp. Tôi đã hiểu rằng để thực sự đạt được tự động hóa lịch trình từ đầu đến cuối, cần phải giải quyết bốn vấn đề kỹ thuật chính, mỗi vấn đề đều có rào cản kỹ thuật tương đối cao.
Thách thức đầu tiên là theo dõi dấu ấn số. Laurel phải có khả năng tích hợp với mọi bộ công cụ số mà người dùng sử dụng, bao gồm các công cụ làm việc khác nhau như Slack, Microsoft Outlook, Zoom, v.v. Chỉ khi AI có thể "nhìn thấy" tất cả các hoạt động làm việc của các chuyên gia trên các nền tảng khác nhau, nó mới có thể tái tạo chính xác lộ trình công việc của họ. Điều này giống như việc cài đặt một hệ thống giám sát vô hình nhưng hoàn toàn hiện diện trong môi trường làm việc số của người dùng, có khả năng ghi lại mỗi lần nhấp chuột, mỗi lần chỉnh sửa tài liệu, mỗi cuộc gọi.
Khía cạnh thứ hai là sự tích hợp sâu sắc của các ứng dụng AI. Laurel sử dụng nhiều công nghệ AI khác nhau để xử lý các dấu vết kỹ thuật số này: thuật toán phân cụm dữ liệu phân loại công việc liên quan, mô hình học máy phân công công việc cho các khách hàng và dự án liên quan, AI sinh sinh tạo ra mô tả công việc, và cuối cùng là phân loại công việc thông qua học máy. Đây không chỉ đơn giản là việc áp dụng một giao diện ChatGPT, mà là xây dựng một hệ thống AI chuyên biệt nhằm tối ưu hóa quy trình làm việc của dịch vụ chuyên nghiệp.
Giai đoạn thứ ba là sự cân bằng tinh tế giữa con người và máy móc. Hệ thống sẽ tạo ra một lịch trình nháp cho người dùng, và người dùng có thể thêm, xóa hoặc chỉnh sửa nội dung. Thiết kế "con người trong vòng lặp" này không chỉ đảm bảo độ chính xác mà còn cho phép AI liên tục học hỏi và cải thiện. Mỗi lần tương tác của người dùng đều làm cho hệ thống trở nên thông minh hơn, tạo thành một vòng lặp tích cực.
Bước thứ tư là tích hợp liền mạch với hệ thống thanh toán hiện có. Một khi người dùng xác nhận bảng thời gian, hệ thống sẽ tự động đẩy dữ liệu vào hệ thống thanh toán của văn phòng, giữ cho công việc quản lý phía sau không thay đổi. Như vậy, trải nghiệm công việc của các chuyên gia chuyển từ "điền bảng thời gian" sang "duyệt bảng thời gian", giảm bớt gánh nặng tâm lý.
Điểm tinh tế của toàn bộ quá trình này là nó không buộc người dùng phải thay đổi thói quen làm việc, mà hoạt động âm thầm ở nền tảng, cuối cùng chỉ cần người dùng xác nhận lần cuối. Triết lý thiết kế này thể hiện tư duy sản phẩm sâu sắc: công nghệ tốt nhất nên là vô hình, nó nên làm cho những điều phức tạp trở nên đơn giản, thay vì tạo thêm gánh nặng học tập cho người dùng.
Từ kẻ thất bại trong công nghệ pháp lý đến người tiên phong của kỷ nguyên AI
Sự thành công của Laurel không hề suôn sẻ, thực tế nó đã trải qua một cuộc tái sinh hoàn toàn. Công ty ban đầu được thành lập vào năm 2016 dưới tên gọi "Time by Ping", nhưng trong những năm đầu tiên đã gặp khó khăn. Alshak thừa nhận một cách trung thực hai vấn đề chính: quá tập trung vào thị trường đơn lẻ của ngành luật và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên lúc đó chưa đủ phát triển.
Cơ hội xuất hiện vào năm 2022, khi Alshak nhận được quyền truy cập sớm vào OpenAI GPT-3, anh đã đưa ra một quyết định táo bạo: tạm dừng tất cả công việc, hoàn toàn tái cấu trúc sản phẩm. Đây là một hành động cực kỳ hiếm gặp trong giới khởi nghiệp, hầu hết mọi người sẽ nói với bạn "không bao giờ nên tái xây dựng, hãy tiếp tục cải tiến." Nhưng Alshak đã chọn con đường đi ngược lại với trí tuệ truyền thống, tôi nghĩ điều này thể hiện tinh thần thực sự của một doanh nhân - sẵn sàng chấp nhận rủi ro lớn vì một tầm nhìn lớn hơn.
Khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11 năm 2022, nhận thức của toàn bộ thị trường về AI đã thay đổi một cách ngoạn mục. Alshak mô tả sự chuyển biến này: "Tôi từ người bị coi là điên rồ, trở thành người mà các công ty chủ động gọi điện tìm kiếm sự giúp đỡ." Sự chuyển biến kịch tính này đã tạo ra sự phát triển bùng nổ của công ty từ 0 đến 26 triệu đô la giá trị hợp đồng trong 24 tháng qua.
Việc đổi tên thành Laurel không chỉ là một sự tái cấu trúc thương hiệu, mà còn đại diện cho sự cập nhật toàn diện về văn hóa công ty và giá trị cốt lõi. Sự lựa chọn cái tên này cũng mang ý nghĩa sâu sắc: Alshak muốn chọn một cái tên mang cảm giác vĩnh cửu, không phải kiểu tên thương hiệu khởi nghiệp điển hình, mà là một cái tên có thể phù hợp vào các thế kỷ 1600, 2000 hoặc 4000. "Laurel" (cây nguyệt quế) trong thời kỳ Hy Lạp cổ đại tượng trưng cho thành tựu trong thơ ca và thể thao, ông hy vọng mọi người khi nhìn vào thời gian biểu của mình sẽ cảm thấy tự hào, chứ không phải sợ hãi hay áp lực.
Câu chuyện về sự tái sinh này đã khiến tôi cảm động sâu sắc. Nó chứng minh rằng trong môi trường công nghệ thay đổi nhanh chóng, đôi khi lựa chọn dũng cảm nhất không phải là kiên trì với con đường đã định, mà là thừa nhận sai lầm và hoàn toàn thay đổi hướng đi. Ví dụ của Laurel chứng minh rằng, đổi mới thực sự thường cần đến quyết tâm và dũng cảm để "bắt đầu lại".
Tại sao bây giờ là thời điểm hoàn hảo cho sự bùng nổ quản lý thời gian AI
Tôi đã suy nghĩ về lý do tại sao Laurel có thể đạt được thành công lớn như vậy vào thời điểm này, tôi nghĩ điều này liên quan đến sự kết hợp hoàn hảo của ba yếu tố then chốt: độ trưởng thành của công nghệ, giáo dục thị trường và tính khẩn cấp trong kinh doanh.
Đột phá về mặt kỹ thuật là cơ sở. Trong vài năm qua, khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn đã đạt đến mức có thể hiểu chính xác ngữ cảnh công việc phức tạp. Điều này không chỉ là hiểu ngôn ngữ, mà quan trọng hơn, những mô hình này có khả năng phân tích ý định cao cấp thành các bước cụ thể có thể thực hiện. Khi tôi nói "chuẩn bị danh sách kiểm tra thẩm định cho dự án sáp nhập của khách hàng ABC", AI cần hiểu điều này liên quan đến những lĩnh vực pháp lý nào, nên bao gồm những loại tài liệu nào, cần bao lâu để hoàn thành, v.v. Khả năng hiểu biết chi tiết này cách đây vài năm hoàn toàn không thể đạt được.
Sự chuyển biến trong giáo dục thị trường cũng rất quan trọng. Sự phổ biến rộng rãi của ChatGPT đã khiến ngay cả những tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp bảo thủ nhất cũng bắt đầu chấp nhận công nghệ AI. Tôi nhận thấy một hiện tượng thú vị: trước đây, khi Alshak tiếp thị AI cho các văn phòng luật vào năm 2018 và 2019, họ sẽ nói "chúng tôi vẫn chưa chắc chắn liệu điện toán đám mây có phải là tương lai hay không, càng không biết AI là gì". Nhưng bây giờ, cùng một doanh nghiệp chủ động gọi điện hỏi cách triển khai giải pháp AI. Sự thay đổi tâm lý thị trường này đã tạo ra cơ hội chưa từng có cho các công ty như Laurel.
Sự khẩn cấp trong kinh doanh đến từ sự thay đổi của môi trường kinh tế. Trong bối cảnh kinh tế thắt chặt, các tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp đang phải đối mặt với áp lực hiệu quả chưa từng có. Khách hàng không còn sẵn sàng chi trả cho sự không hiệu quả, và mô hình định giá chi phí cố định ngày càng trở nên phổ biến, điều này đòi hỏi các công ty phải hiểu chính xác chi phí thực sự của từng dịch vụ. Như Ajay Vashee của IVP đã nói: "Khi bạn bán tiền trong một nền kinh tế thắt chặt, bạn sẽ cắt đứt nhiều tiếng ồn." Laurel không bán tính năng, mà bán sự gia tăng lợi nhuận thực sự, điều này có sức thuyết phục trong mọi môi trường kinh tế.
Còn một yếu tố tôi cho là rất quan trọng nhưng bị bỏ qua: nhu cầu đo lường tỷ suất lợi nhuận đầu tư vào AI. Các doanh nghiệp dự kiến sẽ đầu tư hơn 1 nghìn tỷ USD vào AI trong năm năm tới, nhưng cách đo lường hiệu quả của những khoản đầu tư này vẫn là một cái hộp đen. Hầu hết các công ty dựa vào khảo sát hoặc tỷ lệ sử dụng làm chỉ số thay thế, nhưng những điều này không đủ chính xác. Nền tảng dữ liệu thời gian của Laurel có khả năng cung cấp các đo lường hiệu quả AI định lượng và có thể xác minh, điều này cực kỳ quý giá cho những doanh nghiệp cần chứng minh giá trị đầu tư AI cho các cổ đông.
Sự kết hợp của nhiều yếu tố này đã tạo ra điều kiện hoàn hảo để Laurel tăng trưởng nhanh chóng. Theo dữ liệu, doanh thu định kỳ hàng năm của họ đã tăng 300% trong 12 tháng qua, mức sử dụng tăng 500%, hiện đang hợp tác với hơn 100 công ty luật, kế toán và tư vấn hàng đầu tại Mỹ, Anh, EU, Úc và Canada. Những con số này phản ánh sự thức tỉnh tập thể của một ngành công nghiệp dưới áp lực biến đổi cơ bản.
Giá trị sâu xa phía sau các trường hợp thành công của khách hàng
Tôi luôn tin rằng, xác thực sản phẩm tốt nhất đến từ phản hồi thực tế của khách hàng, và hiệu suất của Laurel trong lĩnh vực này thật ấn tượng. Theo thông tin từ nhà đầu tư IVP, đây là công ty duy nhất mà họ đã đánh giá có điểm hài lòng khách hàng đạt 10 điểm từ mỗi khách hàng. Nhưng tôi lại quan tâm nhiều hơn đến câu chuyện đứng sau những con số này.
Phản hồi của Matt Newnes, đối tác và người phụ trách chuyển đổi thuế của Ernst & Young, đặc biệt thuyết phục: "Tôi đã trải nghiệm cách Laurel chuyển đổi phương pháp quản lý thời gian của chúng tôi. Quá trình ghi chép và nhập liệu thời gian thủ công trước đây giờ đã được công nghệ hóa đáng kể. Laurel không chỉ giúp nhân viên của chúng tôi ghi chép thời gian làm việc một cách toàn diện hơn, mà còn giúp chúng tôi hiểu sâu sắc hơn về cách làm việc của đội ngũ, cho phép chúng tôi xác định các thực tiễn tốt nhất và đảm bảo mang lại kết quả tốt nhất cho khách hàng. Đây đã chứng minh là một trong những khoản đầu tư AI có ảnh hưởng nhất của chúng tôi."
Đoạn văn này khiến tôi suy nghĩ đến một vấn đề sâu sắc hơn: Giá trị của việc theo dõi thời gian không chỉ nằm ở độ chính xác của việc lập hóa đơn, mà còn ở sự hiểu biết về các mô hình làm việc. Khi doanh nghiệp có thể nhìn thấy rõ ràng sự khác biệt giữa làm việc hiệu quả và không hiệu quả, họ có thể chuẩn hóa các thực hành tốt nhất, nâng cao hiệu suất của toàn bộ đội ngũ. Giá trị của việc học tổ chức này có thể quan trọng hơn cả sự gia tăng doanh thu trực tiếp.
Quan điểm của David Cunningham, Giám đốc Đổi mới toàn cầu của công ty luật Reed Smith, cũng rất đáng chú ý: "Khi các công ty luật đánh giá tác động của AI và chi phí cố định, việc đạt được trí tuệ tinh tế với ít nỗ lực hơn là rất quan trọng để định nghĩa lại giá trị bên trong công ty và đối với khách hàng của họ." Từ khóa ở đây là "trí tuệ tinh tế" - không phải là thống kê thời gian thô sơ, mà là những hiểu biết sâu sắc có thể hướng dẫn quyết định chiến lược.
Lời của Tom Barry, đối tác quản lý của công ty kế toán GHJ, đã để lại ấn tượng sâu sắc với tôi: "Bạn biết chúng tôi có thể nhận được bao nhiêu cái nhìn thương mại từ nền tảng này không? Những gì chúng tôi thấy bây giờ là một trò chơi dài hạn: đây không chỉ là một công cụ để theo dõi thời gian." Tôi tin rằng sự chuyển đổi từ tư duy công cụ sang tư duy nền tảng này chính là lợi thế cạnh tranh thực sự của Laurel.
Nhìn vào dữ liệu tài chính, khách hàng sử dụng Laurel báo cáo lợi nhuận tăng 4-11%, phần lớn là do thêm 28 phút thời gian có thể lập hóa đơn mỗi ngày cho mỗi chuyên gia, cũng như tỷ lệ thực hiện tăng 1-4%. Những con số này đã được xác minh bởi các cuộc kiểm toán độc lập của các công ty kế toán Big Four. Hơn nữa, các chuyên gia tiết kiệm 80% thời gian cho việc nhập thời gian thủ công, cho phép họ tập trung vào công việc có giá trị cao như phát triển kinh doanh, quản lý mối quan hệ và tư duy chiến lược.
Những trường hợp thành công này đã cho tôi thấy một bức tranh lớn hơn: Laurel không chỉ giải quyết vấn đề theo dõi thời gian, mà còn định nghĩa lại cách thức làm việc trong dịch vụ chuyên nghiệp. Khi thời gian trở nên rõ ràng và có thể tối ưu hóa, hiệu quả và khả năng tạo ra giá trị của toàn ngành sẽ được nâng cao một cách căn bản.
Tầm nhìn ba giai đoạn từ theo dõi thời gian đến thông minh thời gian
Trong quá trình nghiên cứu về Laurel, tôi đã phát hiện ra rằng Alshak có một tầm nhìn chiến lược rõ ràng với ba giai đoạn, và cách suy nghĩ lâu dài này đã gây ấn tượng mạnh với tôi. Đây không chỉ là một lộ trình sản phẩm đơn giản, mà là một suy nghĩ sâu sắc về tương lai của toàn bộ công việc tri thức.
Giai đoạn đầu tiên là chứng minh rằng máy móc có thể ghi lại thời gian hiệu quả và chính xác hơn con người. Chìa khóa của giai đoạn này là chọn đúng thị trường mục tiêu - những ngành phải ghi lại thời gian để kiếm tiền, như luật, kế toán và tư vấn. Những ngành này có quy trình làm việc hiện có, áp lực thực hiện cao (không ghi thời gian thì không thể giữ được việc) và tỷ suất lợi nhuận đầu tư rất rõ ràng khi tự động hóa được thực hiện. Đó là lý do tại sao Laurel chọn bắt đầu từ dịch vụ chuyên nghiệp, thay vì tiếp cận trực tiếp với tất cả những người làm việc tri thức.
Giai đoạn thứ hai tham vọng hơn: Sử dụng dữ liệu thời gian do máy móc ưu tiên tạo ra, để các ngành này ngừng tính phí theo thời gian và bắt đầu tính phí theo kết quả. Alshak trích dẫn lời của Charlie Munger: "Hãy cho tôi biết cơ chế khuyến khích, tôi sẽ cho bạn biết hành vi." Ông tin rằng có thể thiết kế lại cơ chế khuyến khích của các ngành chiếm 20% GDP của Mỹ, khiến chúng ngừng sản xuất hoạt động và bắt đầu sản xuất kết quả hiệu quả. Sự chuyển đổi từ định hướng đầu vào sang định hướng đầu ra này có thể thay đổi hoàn toàn mô hình kinh doanh của toàn bộ ngành dịch vụ chuyên nghiệp.
Giai đoạn thứ ba là giai đoạn tham vọng nhất: ngay cả trong một thế giới dựa trên kết quả, mọi người vẫn cần hiểu về thời gian đã bỏ ra, để tự hỏi "Tôi có đang dành thời gian cho những việc có đòn bẩy không?" Mục tiêu của giai đoạn này là mở rộng giá trị của dữ liệu thời gian đến tất cả các tổ chức doanh nghiệp, giúp mỗi người lao động tri thức hiểu và tối ưu hóa cách phân bổ thời gian của họ.
Những số liệu thống kê cốt lõi của tầm nhìn này thật đáng suy ngẫm: một nhân viên tri thức trung bình làm việc 9 giờ mỗi ngày, nhưng chỉ có 3 giờ tạo ra giá trị đòn bẩy. Điều này có nghĩa là có 6 giờ bị lãng phí - 3 giờ làm công việc mà lẽ ra nên được thực hiện bởi AI agent, và 3 giờ còn lại là làm những công việc mà con người thực sự không nên làm. Theo số lượng nhân viên tri thức toàn cầu, điều này tương đương với 64 tỷ năm thời gian bị lãng phí cho những nhiệm vụ mà con người không cần thực hiện nữa. Đây chính là không gian cơ hội của Laurel.
Tôi nghĩ cách suy nghĩ này rất mang tính truyền cảm hứng. Nhiều công ty khởi nghiệp tập trung vào việc giải quyết các vấn đề hiện tại, nhưng Laurel không chỉ giải quyết các vấn đề hiện có mà còn xây dựng cơ sở hạ tầng cho những khả năng trong tương lai. Dữ liệu thời gian không chỉ để cải thiện việc lập hóa đơn, mà còn là nền tảng để hiểu và tối ưu hóa công việc của con người. Trong kỷ nguyên AI, sự hiểu biết này trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, vì chúng ta cần biết công việc nào nên giao cho máy móc và công việc nào cần giá trị độc đáo của con người.
Cách mạng chuỗi cung ứng dịch vụ chuyên nghiệp trong thời đại AI
Trong quá trình tìm hiểu sâu về Laurel, tôi đã phát hiện ra một phép so sánh rất thú vị: họ thực sự đang xây dựng "tính minh bạch chuỗi cung ứng" cho công việc tri thức. Khái niệm này đã khiến tôi có một cái nhìn hoàn toàn mới về toàn ngành.
Alshak đã đưa ra một quan điểm đáng suy ngẫm: "Không ai thực sự đã liên kết thời gian bỏ ra với kết quả đầu ra. Các ngành như pháp luật và kế toán là những ngành hiểu rõ nhất về đầu vào của họ (thời gian), nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc định giá giá trị. Mặt khác, các ngành như tư vấn và dịch vụ tài chính hiểu giá trị, nhưng hoàn toàn không biết về chi phí thực sự của việc tạo ra. " Sự mù quáng nhận thức này đã được giải quyết từ lâu trong các ngành khác, nhưng trong lĩnh vực lao động tri thức chiếm hơn 50% GDP toàn cầu, chuỗi cung ứng chưa bao giờ được tiết lộ thực sự.
Sự so sánh này khiến tôi nghĩ đến quá trình chuyển đổi của ngành sản xuất. Hệ thống sản xuất tinh gọn của Toyota đã cách mạng hóa ngành sản xuất, vì nó làm cho hiệu suất và lãng phí của từng khâu trở nên rõ ràng. Nhưng trong công việc tri thức, chúng ta vẫn đang ở trạng thái trước cuộc cách mạng công nghiệp - một lượng lớn "tồn kho" (các nhiệm vụ chưa hoàn thành), "thời gian chờ" (các cuộc họp và quy trình không hiệu quả) và "khuyết tật" (các tài liệu cần làm lại) đều ẩn giấu trong công việc hàng ngày, không thể được định lượng và tối ưu hóa.
Nền tảng thông minh về thời gian của Laurel thực sự đang tạo ra "hệ thống quản lý chuỗi cung ứng" thực sự đầu tiên cho công việc tri thức. Nó không chỉ theo dõi thời gian mà còn phân tích quy trình làm việc, xác định các nút thắt, dự đoán nhu cầu về tài nguyên và đưa ra các đề xuất tối ưu. Khả năng này trở nên đặc biệt quan trọng trong bối cảnh triển khai AI quy mô lớn, vì các doanh nghiệp cần biết tỷ suất lợi nhuận thực tế từ đầu tư vào công cụ AI, chứ không phải dựa vào các cuộc khảo sát về mức độ hài lòng mơ hồ.
Tôi nghĩ rằng sự chuyển đổi trong tư duy chuỗi cung ứng này sẽ mang lại ảnh hưởng sâu rộng. Khi các tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp bắt đầu quản lý công việc tri thức giống như các nhà sản xuất quản lý dây chuyền sản xuất, họ sẽ có khả năng: dự đoán chính xác chi phí và thời gian dự án, xác định loại công việc nào phù hợp nhất để tự động hóa, tối ưu hóa cấu hình đội ngũ và phân bổ công việc, giám sát tình trạng dự án theo thời gian thực và điều chỉnh kịp thời.
Điều này cũng giải thích tại sao Laurel có thể giúp khách hàng đạt được mức tăng trưởng lợi nhuận từ 4-11%. Không chỉ vì ghi chép thời gian chính xác hơn, mà còn quan trọng hơn là sự nâng cao hiệu quả hệ thống thông qua tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Khi bạn có thể thấy "quá trình sản xuất" của toàn bộ công việc tri thức, cơ hội tối ưu hóa trở nên rõ ràng.
Từ góc độ đầu tư, cơ hội thị trường từ cuộc cách mạng chuỗi cung ứng này là rất lớn. Ajay Vashee của IVP chỉ ra: "Dịch vụ chuyên nghiệp đại diện cho hàng triệu tỷ đô la hoạt động kinh tế toàn cầu, nhưng các công ty này thiếu tầm nhìn cơ bản về nguồn lực cốt lõi của mình - thời gian - khi hoạt động. Bằng cách giải quyết thách thức thông minh về thời gian, Laurel đã tạo ra một nền tảng cho sự chuyển đổi AI rộng rãi hơn." Đây không chỉ là một công cụ phần mềm, mà là cơ sở hạ tầng cho sự chuyển đổi số của toàn ngành.
Triết lý thời gian và sứ mệnh của người sáng lập
Việc hiểu câu chuyện cá nhân của Alshak đã giúp tôi có cái nhìn sâu sắc hơn về sứ mệnh của Laurel. Đây không chỉ là một dự án kinh doanh, mà còn là một doanh nghiệp hướng đến sứ mệnh được gắn bó sâu sắc với những trải nghiệm cá nhân.
Alshak thường suy nghĩ về chủ đề cái chết, điều này có thể nghe có vẻ nặng nề, nhưng chính sự nhận thức sâu sắc về tính hữu hạn của thời gian đã hình thành nên triết lý cốt lõi của Laurel. Giao diện trò chuyện AI của công ty thậm chí còn được đặt tên là "Mori", đây là một sự tri ân đối với cụm từ Latinh "memento mori" (hãy nhớ rằng bạn sẽ chết). Suy nghĩ về cái chết này không phải là tiêu cực, mà là nhắc nhở mọi người trân trọng giá trị của từng phút giây.
Điều khiến tôi xúc động nhất là câu chuyện về người mẹ mà Alshak chia sẻ. Việc thành lập Laurel gắn liền với cái chết của mẹ anh ấy - bà qua đời vì ung thư vài tuần sau khi công ty nhận được vòng gọi vốn hạt giống vào năm 2018. Alshak nói: "Trong những giây phút cuối cùng của cuộc đời, một phút bên cạnh bà ấy còn quý giá hơn một triệu phút làm bất cứ điều gì khác. Tôi nhận ra rằng tôi không đang xây dựng một công ty ghi chép thời gian, mà đang xây dựng một công ty giúp mọi người hiểu rằng 'Tôi có đang sống theo cách mà mình muốn không?'"
Cảm giác sứ mệnh cá nhân này đã chuyển hóa thành giá trị cốt lõi của công ty. Alshak hy vọng trở thành "gương" của thế giới, dạy cho thế giới một bài học rằng: "Chúng ta rất quan tâm đến tiền bạc của mình, nhưng lại rất tùy tiện với thời gian của chính mình. Đây là một khuôn khổ hoàn toàn bị đảo ngược." Anh ấy hy vọng sống như thể mình có 78 năm cuộc đời, 4000 tuần thời gian, để mỗi phút đều có ý nghĩa.
Tôi nhận thấy triết lý thời gian này đã ảnh hưởng sâu sắc đến thiết kế sản phẩm của Laurel. Chơi chữ bằng tiếng Hy Lạp của công ty rất thú vị: Alshak đã đề cập rằng trong tiếng Hy Lạp có hai từ chỉ thời gian - "chronos" (thời gian đồng hồ) và "kairos" (thời gian cảm nhận). Laurel không chỉ theo dõi chronos mà còn giúp mọi người tối ưu hóa kairos - giúp mọi người cảm nhận sự đầy đủ của thời gian trong công việc có ý nghĩa, thay vì cảm thấy thời gian trôi qua trong những nhiệm vụ không hiệu quả.
Phương pháp mang tính sứ mệnh này cũng được thể hiện trong tầm nhìn dài hạn của công ty. Alshak hy vọng Laurel có thể chịu trách nhiệm xóa bỏ khái niệm "làm việc từ thứ Hai đến thứ Sáu, từ 9 giờ sáng đến 5 giờ chiều" khỏi từ vựng tiếng Anh. Ông tin rằng thế giới tương lai là nơi con người làm việc ba đến bốn giờ mỗi ngày, nhưng tạo ra giá trị gấp hai đến ba lần so với hiện tại. Đây không phải là một giấc mơ không tưởng, mà là sự kỳ vọng hợp lý dựa trên sự phát triển của công nghệ AI.
Tôi nghĩ rằng cảm giác sứ mệnh này là lợi thế cạnh tranh thực sự của Laurel. Trong một ngành công nghệ ngày càng đồng nhất, sự khác biệt thực sự thường đến từ động lực và giá trị sâu sắc của người sáng lập. Khi công ty của bạn không chỉ đơn thuần là kiếm tiền, mà còn để giải quyết một vấn đề mà bạn rất quan tâm, thì sự đam mê này sẽ lan tỏa đến từng khía cạnh của sản phẩm, đội ngũ và trải nghiệm khách hàng.
Định nghĩa lại tương lai của công việc và việc tạo ra giá trị
Trong quá trình nghiên cứu về Laurel, tôi thường xuyên suy nghĩ về một vấn đề lớn hơn: cuộc cách mạng trí tuệ thời gian này có ý nghĩa gì đối với toàn xã hội? Tôi tin rằng chúng ta đang ở ngưỡng cửa của một cuộc cách mạng cơ bản trong cách thức làm việc.
Xét từ góc độ lịch sử, mỗi cuộc cách mạng công nghệ lớn đều định nghĩa lại bản chất của công việc. Cách mạng công nghiệp đã đưa con người từ nông nghiệp sang sản xuất, cách mạng thông tin đã tạo ra khái niệm về công việc tri thức. Hiện nay, cuộc cách mạng AI đang định nghĩa lại công việc mà con người thực sự có giá trị. Những hiểu biết về dữ liệu mà Laurel cung cấp sẽ giúp chúng ta hiểu được sự chuyển đổi này: công việc nào nên được tự động hóa, công việc nào cần giá trị độc đáo của con người.
Cảnh làm việc tương lai mà tôi tưởng tượng có thể như sau: Các chuyên gia không còn cần phải dành thời gian cho những nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như soạn thảo hợp đồng tiêu chuẩn, sắp xếp báo cáo tài chính hoặc chuẩn bị báo cáo định kỳ. Thay vào đó, họ sẽ tập trung vào những công việc có giá trị cao cần tư duy sáng tạo, trí tuệ cảm xúc và phán đoán chiến lược. AI sẽ xử lý việc thu thập thông tin và phân tích sơ bộ, trong khi con người sẽ tập trung vào việc giải thích, ra quyết định và xây dựng mối quan hệ.
Sự chuyển mình này cũng sẽ có ảnh hưởng sâu sắc đến mô hình kinh doanh của toàn ngành dịch vụ chuyên nghiệp. Giá cố định sẽ thay thế tính phí theo giờ trở thành xu hướng chính, vì khách hàng quan tâm nhiều hơn đến kết quả thay vì quá trình. Dữ liệu thời gian của Laurel sẽ giúp các văn phòng dự đoán chính xác chi phí thực sự của các loại dự án khác nhau, từ đó có thể tự tin cung cấp dịch vụ với giá cố định.
Tôi cũng thấy được ý nghĩa xã hội của cuộc cách mạng này. Khi công việc trở nên hiệu quả hơn, mọi người sẽ có nhiều thời gian hơn cho phát triển cá nhân, quan hệ gia đình và tham gia cộng đồng. Điều này không chỉ là sự nâng cao hiệu suất lao động, mà còn là sự cải thiện chất lượng cuộc sống. Như Alshak đã nói, mục tiêu là giúp mọi người có thể tạo ra nhiều giá trị hơn với ít thời gian hơn, rồi dành thời gian tiết kiệm được cho những điều thực sự quan trọng.
Chắc chắn, sự chuyển đổi này cũng sẽ mang lại những thách thức. Một số vị trí công việc truyền thống có thể bị thay thế bởi tự động hóa, điều này yêu cầu toàn ngành phải suy nghĩ lại về đào tạo nhân lực và lộ trình phát triển nghề nghiệp. Nhưng tôi tin rằng, sự chuyển đổi này cuối cùng sẽ tạo ra nhiều cơ hội việc làm có ý nghĩa và giá trị hơn. Điều quan trọng là phải chủ động thích ứng với sự thay đổi này, thay vì chờ đợi bị lật đổ.
Từ góc độ đầu tư, Laurel đại diện không chỉ là một công ty phần mềm thành công, mà còn là tiên phong trong chuyển đổi số của toàn bộ công việc tri thức. Hạ tầng thông minh về thời gian mà họ xây dựng sẽ trở thành điều cần thiết cho hoạt động doanh nghiệp trong thời đại AI tương lai. Như Frederique Dame của GV đã nói: "Laurel đang tạo ra một lớp trí tuệ doanh nghiệp cho công việc tri thức, sử dụng ghi chép thời gian làm điểm châm sản phẩm. Bằng cách nắm bắt và tổ chức toàn bộ vòng đời cách mà các chuyên gia trải qua thời gian, Laurel đã mở khóa một loại dữ liệu mới, làm cho công việc trở nên có thể đo lường, tối ưu hóa và tự động hóa."
Giá trị của cơ sở hạ tầng này sẽ tiếp tục tăng lên khi công nghệ AI phát triển hơn nữa. Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu triển khai AI agent và các công cụ tự động hóa, dữ liệu thời gian của Laurel sẽ trở thành tiêu chuẩn vàng để đo lường hiệu quả của những khoản đầu tư này. Đây không chỉ là một cơ hội sản phẩm, mà còn là một cơ hội nền tảng.
Tôi đầy kỳ vọng vào tương lai của Laurel, không chỉ vì họ đã giải quyết một nhu cầu thị trường lớn thực sự, mà còn vì họ đã đưa ra một suy nghĩ sâu sắc về thời gian, công việc và giá trị cuộc sống. Trong thế giới ngày càng nhanh chóng này, những công ty giúp mọi người hiểu và tận dụng thời gian tốt hơn sẽ tạo ra giá trị xã hội vượt xa lợi nhuận tài chính.
Cuối cùng, câu chuyện của Laurel dạy chúng ta rằng các dự án khởi nghiệp tốt nhất thường đến từ những điểm đau ngay lập tức và ý thức sâu sắc về mục đích của người sáng lập. Khi những tiến bộ công nghệ được kết hợp với niềm đam mê cá nhân, có thể tạo ra các công ty thực sự thay đổi thế giới. Trong thời đại mà AI đang định hình lại mọi thứ, một công ty như Laurel với cả chiều sâu kỹ thuật và tính nhân văn có thể là loại đổi mới mà chúng ta cần.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Trên một lĩnh vực AI nhỏ bé ở nước ngoài, lại có thể huy động được 100 triệu đô la Mỹ.
Tác giả: Leo, Tư duy sâu sắc
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao ngành sản xuất có thể tính toán chính xác chi phí sản xuất một chiếc ô tô đến từng xu, ngành bán lẻ có thể theo dõi chính xác từng mặt hàng trong kho, nhưng các văn phòng luật, văn phòng kế toán và công ty tư vấn lại hoàn toàn mù mờ về tài nguyên quan trọng nhất của mình - thời gian con người? Câu hỏi này đã làm tôi bận tâm trong một thời gian dài, cho đến khi tôi biết rằng Laurel vừa hoàn thành vòng gọi vốn C trị giá 100 triệu đô la. Công ty này đang sử dụng AI để giải quyết một vấn đề lớn của ngành có giá trị hàng nghìn tỷ đô la: làm cho thời gian của những người làm việc tri thức trở nên có thể thấy, có thể đo lường và có thể tối ưu hóa.
Sau khi nghiên cứu sâu, tôi phát hiện ra rằng Laurel không chỉ đơn giản là theo dõi thời gian. Họ đang xây dựng nền tảng thời gian AI đầu tiên trên thế giới, cố gắng giải quyết "thách thức thông minh về thời gian" mà người sáng lập Ryan Alshak đã đề cập - các ngành công nghiệp tri thức không thể liên kết chính xác thời gian đầu tư với kết quả kinh doanh. Trong thời đại AI, việc định lượng và hiểu biết về vốn nhân lực đã chuyển từ "điều tốt đẹp" thành nhu cầu doanh nghiệp "sống còn". Vòng gọi vốn này do IVP dẫn đầu, với sự tham gia của GV (Google Ventures) và 01A, các nhà đầu tư mới cũng bao gồm DST Global, Kevin Weil của OpenAI, Alexis Ohanian, CTO GitHub Vladimir Fedorov và nhiều nhân vật nổi tiếng khác.
Nỗi đau và sự thức tỉnh của việc ghi chép trong sáu phút
Nguồn gốc của vấn đề có thể truy trở về cách làm việc mà ngành dịch vụ chuyên nghiệp đã áp dụng trong nhiều thập kỷ. Các luật sư, kế toán và tư vấn viên cần ghi lại thời gian làm việc của mình theo đơn vị sáu phút để khách hàng có thể thanh toán theo giờ. Ryan Alshak đã trải nghiệm sâu sắc nỗi đau này khi làm luật sư: "Giống như vào một tối thứ Bảy bận rộn, tôi là một đầu bếp phải nấu ăn cho 500 khách hàng, nhưng đồng thời cũng yêu cầu tôi ghi lại từng nguyên liệu mà tôi sử dụng, quy trình làm việc này vừa khiến tôi phân tâm vừa thiếu tính nhân văn."
Tôi có thể hiểu cảm giác thất vọng này. Hãy tưởng tượng, bạn vừa hoàn thành một phân tích pháp lý phức tạp, tư duy của bạn đang ở trạng thái rõ ràng nhất, nhưng sau đó bạn phải dừng lại để nhớ: Tôi đã mất bao lâu để tham khảo tài liệu? Việc viết bản ghi nhớ này mất bao nhiêu phút? Tôi đã nói gì trong cuộc gọi với khách hàng? Trạng thái công việc bị buộc phải ngắt quãng này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả, mà còn làm cho các chuyên gia cảm thấy như họ là công nhân trong một nhà máy bị giám sát, chứ không phải là những chuyên gia cung cấp dịch vụ trí tuệ.
Khoảnh khắc khai sáng của Alshak đến rất đơn giản: "Tại sao tôi phải nói với máy móc những gì tôi đã làm trong công việc, mà không để máy nhắc tôi làm những gì?" Câu hỏi tưởng chừng đơn giản này ẩn chứa một sự nhận thức nghịch lý: Các luật sư, kế toán viên và tư vấn viên thực sự gặp phải vấn đề về tính phí không đầy đủ, vì họ thường quên nhiều công việc đã hoàn thành. Nếu có thể giúp người mua (doanh nghiệp) kiếm được nhiều lợi nhuận hơn, đồng thời tiết kiệm thời gian cho người dùng (các chuyên gia), thì đó chính là nền tảng hoàn hảo để xây dựng công ty.
Nỗi đau này phổ biến hơn tôi nghĩ. Theo dữ liệu của Laurel, các chuyên gia trung bình có thể tìm lại hơn 28 phút thời gian có thể tính phí mỗi ngày, thời gian này trước đây đã bị mất do ghi chép thiếu sót. Tính theo mức phí trung bình 375 đô la mỗi giờ, điều này có nghĩa là mỗi chuyên gia có thể tạo ra thêm 175 đô la doanh thu cho công ty mỗi ngày. Đối với các công ty lớn có hàng trăm chuyên gia, con số này thật sự ấn tượng.
AI định nghĩa lại bốn yếu tố chính của theo dõi thời gian
Giải pháp của Laurel nghe có vẻ trực quan, nhưng việc xây dựng thực tế lại là một thách thức kỹ thuật vô cùng phức tạp. Tôi đã hiểu rằng để thực sự đạt được tự động hóa lịch trình từ đầu đến cuối, cần phải giải quyết bốn vấn đề kỹ thuật chính, mỗi vấn đề đều có rào cản kỹ thuật tương đối cao.
Thách thức đầu tiên là theo dõi dấu ấn số. Laurel phải có khả năng tích hợp với mọi bộ công cụ số mà người dùng sử dụng, bao gồm các công cụ làm việc khác nhau như Slack, Microsoft Outlook, Zoom, v.v. Chỉ khi AI có thể "nhìn thấy" tất cả các hoạt động làm việc của các chuyên gia trên các nền tảng khác nhau, nó mới có thể tái tạo chính xác lộ trình công việc của họ. Điều này giống như việc cài đặt một hệ thống giám sát vô hình nhưng hoàn toàn hiện diện trong môi trường làm việc số của người dùng, có khả năng ghi lại mỗi lần nhấp chuột, mỗi lần chỉnh sửa tài liệu, mỗi cuộc gọi.
Khía cạnh thứ hai là sự tích hợp sâu sắc của các ứng dụng AI. Laurel sử dụng nhiều công nghệ AI khác nhau để xử lý các dấu vết kỹ thuật số này: thuật toán phân cụm dữ liệu phân loại công việc liên quan, mô hình học máy phân công công việc cho các khách hàng và dự án liên quan, AI sinh sinh tạo ra mô tả công việc, và cuối cùng là phân loại công việc thông qua học máy. Đây không chỉ đơn giản là việc áp dụng một giao diện ChatGPT, mà là xây dựng một hệ thống AI chuyên biệt nhằm tối ưu hóa quy trình làm việc của dịch vụ chuyên nghiệp.
Giai đoạn thứ ba là sự cân bằng tinh tế giữa con người và máy móc. Hệ thống sẽ tạo ra một lịch trình nháp cho người dùng, và người dùng có thể thêm, xóa hoặc chỉnh sửa nội dung. Thiết kế "con người trong vòng lặp" này không chỉ đảm bảo độ chính xác mà còn cho phép AI liên tục học hỏi và cải thiện. Mỗi lần tương tác của người dùng đều làm cho hệ thống trở nên thông minh hơn, tạo thành một vòng lặp tích cực.
Bước thứ tư là tích hợp liền mạch với hệ thống thanh toán hiện có. Một khi người dùng xác nhận bảng thời gian, hệ thống sẽ tự động đẩy dữ liệu vào hệ thống thanh toán của văn phòng, giữ cho công việc quản lý phía sau không thay đổi. Như vậy, trải nghiệm công việc của các chuyên gia chuyển từ "điền bảng thời gian" sang "duyệt bảng thời gian", giảm bớt gánh nặng tâm lý.
Điểm tinh tế của toàn bộ quá trình này là nó không buộc người dùng phải thay đổi thói quen làm việc, mà hoạt động âm thầm ở nền tảng, cuối cùng chỉ cần người dùng xác nhận lần cuối. Triết lý thiết kế này thể hiện tư duy sản phẩm sâu sắc: công nghệ tốt nhất nên là vô hình, nó nên làm cho những điều phức tạp trở nên đơn giản, thay vì tạo thêm gánh nặng học tập cho người dùng.
Từ kẻ thất bại trong công nghệ pháp lý đến người tiên phong của kỷ nguyên AI
Sự thành công của Laurel không hề suôn sẻ, thực tế nó đã trải qua một cuộc tái sinh hoàn toàn. Công ty ban đầu được thành lập vào năm 2016 dưới tên gọi "Time by Ping", nhưng trong những năm đầu tiên đã gặp khó khăn. Alshak thừa nhận một cách trung thực hai vấn đề chính: quá tập trung vào thị trường đơn lẻ của ngành luật và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên lúc đó chưa đủ phát triển.
Cơ hội xuất hiện vào năm 2022, khi Alshak nhận được quyền truy cập sớm vào OpenAI GPT-3, anh đã đưa ra một quyết định táo bạo: tạm dừng tất cả công việc, hoàn toàn tái cấu trúc sản phẩm. Đây là một hành động cực kỳ hiếm gặp trong giới khởi nghiệp, hầu hết mọi người sẽ nói với bạn "không bao giờ nên tái xây dựng, hãy tiếp tục cải tiến." Nhưng Alshak đã chọn con đường đi ngược lại với trí tuệ truyền thống, tôi nghĩ điều này thể hiện tinh thần thực sự của một doanh nhân - sẵn sàng chấp nhận rủi ro lớn vì một tầm nhìn lớn hơn.
Khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11 năm 2022, nhận thức của toàn bộ thị trường về AI đã thay đổi một cách ngoạn mục. Alshak mô tả sự chuyển biến này: "Tôi từ người bị coi là điên rồ, trở thành người mà các công ty chủ động gọi điện tìm kiếm sự giúp đỡ." Sự chuyển biến kịch tính này đã tạo ra sự phát triển bùng nổ của công ty từ 0 đến 26 triệu đô la giá trị hợp đồng trong 24 tháng qua.
Việc đổi tên thành Laurel không chỉ là một sự tái cấu trúc thương hiệu, mà còn đại diện cho sự cập nhật toàn diện về văn hóa công ty và giá trị cốt lõi. Sự lựa chọn cái tên này cũng mang ý nghĩa sâu sắc: Alshak muốn chọn một cái tên mang cảm giác vĩnh cửu, không phải kiểu tên thương hiệu khởi nghiệp điển hình, mà là một cái tên có thể phù hợp vào các thế kỷ 1600, 2000 hoặc 4000. "Laurel" (cây nguyệt quế) trong thời kỳ Hy Lạp cổ đại tượng trưng cho thành tựu trong thơ ca và thể thao, ông hy vọng mọi người khi nhìn vào thời gian biểu của mình sẽ cảm thấy tự hào, chứ không phải sợ hãi hay áp lực.
Câu chuyện về sự tái sinh này đã khiến tôi cảm động sâu sắc. Nó chứng minh rằng trong môi trường công nghệ thay đổi nhanh chóng, đôi khi lựa chọn dũng cảm nhất không phải là kiên trì với con đường đã định, mà là thừa nhận sai lầm và hoàn toàn thay đổi hướng đi. Ví dụ của Laurel chứng minh rằng, đổi mới thực sự thường cần đến quyết tâm và dũng cảm để "bắt đầu lại".
Tại sao bây giờ là thời điểm hoàn hảo cho sự bùng nổ quản lý thời gian AI
Tôi đã suy nghĩ về lý do tại sao Laurel có thể đạt được thành công lớn như vậy vào thời điểm này, tôi nghĩ điều này liên quan đến sự kết hợp hoàn hảo của ba yếu tố then chốt: độ trưởng thành của công nghệ, giáo dục thị trường và tính khẩn cấp trong kinh doanh.
Đột phá về mặt kỹ thuật là cơ sở. Trong vài năm qua, khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn đã đạt đến mức có thể hiểu chính xác ngữ cảnh công việc phức tạp. Điều này không chỉ là hiểu ngôn ngữ, mà quan trọng hơn, những mô hình này có khả năng phân tích ý định cao cấp thành các bước cụ thể có thể thực hiện. Khi tôi nói "chuẩn bị danh sách kiểm tra thẩm định cho dự án sáp nhập của khách hàng ABC", AI cần hiểu điều này liên quan đến những lĩnh vực pháp lý nào, nên bao gồm những loại tài liệu nào, cần bao lâu để hoàn thành, v.v. Khả năng hiểu biết chi tiết này cách đây vài năm hoàn toàn không thể đạt được.
Sự chuyển biến trong giáo dục thị trường cũng rất quan trọng. Sự phổ biến rộng rãi của ChatGPT đã khiến ngay cả những tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp bảo thủ nhất cũng bắt đầu chấp nhận công nghệ AI. Tôi nhận thấy một hiện tượng thú vị: trước đây, khi Alshak tiếp thị AI cho các văn phòng luật vào năm 2018 và 2019, họ sẽ nói "chúng tôi vẫn chưa chắc chắn liệu điện toán đám mây có phải là tương lai hay không, càng không biết AI là gì". Nhưng bây giờ, cùng một doanh nghiệp chủ động gọi điện hỏi cách triển khai giải pháp AI. Sự thay đổi tâm lý thị trường này đã tạo ra cơ hội chưa từng có cho các công ty như Laurel.
Sự khẩn cấp trong kinh doanh đến từ sự thay đổi của môi trường kinh tế. Trong bối cảnh kinh tế thắt chặt, các tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp đang phải đối mặt với áp lực hiệu quả chưa từng có. Khách hàng không còn sẵn sàng chi trả cho sự không hiệu quả, và mô hình định giá chi phí cố định ngày càng trở nên phổ biến, điều này đòi hỏi các công ty phải hiểu chính xác chi phí thực sự của từng dịch vụ. Như Ajay Vashee của IVP đã nói: "Khi bạn bán tiền trong một nền kinh tế thắt chặt, bạn sẽ cắt đứt nhiều tiếng ồn." Laurel không bán tính năng, mà bán sự gia tăng lợi nhuận thực sự, điều này có sức thuyết phục trong mọi môi trường kinh tế.
Còn một yếu tố tôi cho là rất quan trọng nhưng bị bỏ qua: nhu cầu đo lường tỷ suất lợi nhuận đầu tư vào AI. Các doanh nghiệp dự kiến sẽ đầu tư hơn 1 nghìn tỷ USD vào AI trong năm năm tới, nhưng cách đo lường hiệu quả của những khoản đầu tư này vẫn là một cái hộp đen. Hầu hết các công ty dựa vào khảo sát hoặc tỷ lệ sử dụng làm chỉ số thay thế, nhưng những điều này không đủ chính xác. Nền tảng dữ liệu thời gian của Laurel có khả năng cung cấp các đo lường hiệu quả AI định lượng và có thể xác minh, điều này cực kỳ quý giá cho những doanh nghiệp cần chứng minh giá trị đầu tư AI cho các cổ đông.
Sự kết hợp của nhiều yếu tố này đã tạo ra điều kiện hoàn hảo để Laurel tăng trưởng nhanh chóng. Theo dữ liệu, doanh thu định kỳ hàng năm của họ đã tăng 300% trong 12 tháng qua, mức sử dụng tăng 500%, hiện đang hợp tác với hơn 100 công ty luật, kế toán và tư vấn hàng đầu tại Mỹ, Anh, EU, Úc và Canada. Những con số này phản ánh sự thức tỉnh tập thể của một ngành công nghiệp dưới áp lực biến đổi cơ bản.
Giá trị sâu xa phía sau các trường hợp thành công của khách hàng
Tôi luôn tin rằng, xác thực sản phẩm tốt nhất đến từ phản hồi thực tế của khách hàng, và hiệu suất của Laurel trong lĩnh vực này thật ấn tượng. Theo thông tin từ nhà đầu tư IVP, đây là công ty duy nhất mà họ đã đánh giá có điểm hài lòng khách hàng đạt 10 điểm từ mỗi khách hàng. Nhưng tôi lại quan tâm nhiều hơn đến câu chuyện đứng sau những con số này.
Phản hồi của Matt Newnes, đối tác và người phụ trách chuyển đổi thuế của Ernst & Young, đặc biệt thuyết phục: "Tôi đã trải nghiệm cách Laurel chuyển đổi phương pháp quản lý thời gian của chúng tôi. Quá trình ghi chép và nhập liệu thời gian thủ công trước đây giờ đã được công nghệ hóa đáng kể. Laurel không chỉ giúp nhân viên của chúng tôi ghi chép thời gian làm việc một cách toàn diện hơn, mà còn giúp chúng tôi hiểu sâu sắc hơn về cách làm việc của đội ngũ, cho phép chúng tôi xác định các thực tiễn tốt nhất và đảm bảo mang lại kết quả tốt nhất cho khách hàng. Đây đã chứng minh là một trong những khoản đầu tư AI có ảnh hưởng nhất của chúng tôi."
Đoạn văn này khiến tôi suy nghĩ đến một vấn đề sâu sắc hơn: Giá trị của việc theo dõi thời gian không chỉ nằm ở độ chính xác của việc lập hóa đơn, mà còn ở sự hiểu biết về các mô hình làm việc. Khi doanh nghiệp có thể nhìn thấy rõ ràng sự khác biệt giữa làm việc hiệu quả và không hiệu quả, họ có thể chuẩn hóa các thực hành tốt nhất, nâng cao hiệu suất của toàn bộ đội ngũ. Giá trị của việc học tổ chức này có thể quan trọng hơn cả sự gia tăng doanh thu trực tiếp.
Quan điểm của David Cunningham, Giám đốc Đổi mới toàn cầu của công ty luật Reed Smith, cũng rất đáng chú ý: "Khi các công ty luật đánh giá tác động của AI và chi phí cố định, việc đạt được trí tuệ tinh tế với ít nỗ lực hơn là rất quan trọng để định nghĩa lại giá trị bên trong công ty và đối với khách hàng của họ." Từ khóa ở đây là "trí tuệ tinh tế" - không phải là thống kê thời gian thô sơ, mà là những hiểu biết sâu sắc có thể hướng dẫn quyết định chiến lược.
Lời của Tom Barry, đối tác quản lý của công ty kế toán GHJ, đã để lại ấn tượng sâu sắc với tôi: "Bạn biết chúng tôi có thể nhận được bao nhiêu cái nhìn thương mại từ nền tảng này không? Những gì chúng tôi thấy bây giờ là một trò chơi dài hạn: đây không chỉ là một công cụ để theo dõi thời gian." Tôi tin rằng sự chuyển đổi từ tư duy công cụ sang tư duy nền tảng này chính là lợi thế cạnh tranh thực sự của Laurel.
Nhìn vào dữ liệu tài chính, khách hàng sử dụng Laurel báo cáo lợi nhuận tăng 4-11%, phần lớn là do thêm 28 phút thời gian có thể lập hóa đơn mỗi ngày cho mỗi chuyên gia, cũng như tỷ lệ thực hiện tăng 1-4%. Những con số này đã được xác minh bởi các cuộc kiểm toán độc lập của các công ty kế toán Big Four. Hơn nữa, các chuyên gia tiết kiệm 80% thời gian cho việc nhập thời gian thủ công, cho phép họ tập trung vào công việc có giá trị cao như phát triển kinh doanh, quản lý mối quan hệ và tư duy chiến lược.
Những trường hợp thành công này đã cho tôi thấy một bức tranh lớn hơn: Laurel không chỉ giải quyết vấn đề theo dõi thời gian, mà còn định nghĩa lại cách thức làm việc trong dịch vụ chuyên nghiệp. Khi thời gian trở nên rõ ràng và có thể tối ưu hóa, hiệu quả và khả năng tạo ra giá trị của toàn ngành sẽ được nâng cao một cách căn bản.
Tầm nhìn ba giai đoạn từ theo dõi thời gian đến thông minh thời gian
Trong quá trình nghiên cứu về Laurel, tôi đã phát hiện ra rằng Alshak có một tầm nhìn chiến lược rõ ràng với ba giai đoạn, và cách suy nghĩ lâu dài này đã gây ấn tượng mạnh với tôi. Đây không chỉ là một lộ trình sản phẩm đơn giản, mà là một suy nghĩ sâu sắc về tương lai của toàn bộ công việc tri thức.
Giai đoạn đầu tiên là chứng minh rằng máy móc có thể ghi lại thời gian hiệu quả và chính xác hơn con người. Chìa khóa của giai đoạn này là chọn đúng thị trường mục tiêu - những ngành phải ghi lại thời gian để kiếm tiền, như luật, kế toán và tư vấn. Những ngành này có quy trình làm việc hiện có, áp lực thực hiện cao (không ghi thời gian thì không thể giữ được việc) và tỷ suất lợi nhuận đầu tư rất rõ ràng khi tự động hóa được thực hiện. Đó là lý do tại sao Laurel chọn bắt đầu từ dịch vụ chuyên nghiệp, thay vì tiếp cận trực tiếp với tất cả những người làm việc tri thức.
Giai đoạn thứ hai tham vọng hơn: Sử dụng dữ liệu thời gian do máy móc ưu tiên tạo ra, để các ngành này ngừng tính phí theo thời gian và bắt đầu tính phí theo kết quả. Alshak trích dẫn lời của Charlie Munger: "Hãy cho tôi biết cơ chế khuyến khích, tôi sẽ cho bạn biết hành vi." Ông tin rằng có thể thiết kế lại cơ chế khuyến khích của các ngành chiếm 20% GDP của Mỹ, khiến chúng ngừng sản xuất hoạt động và bắt đầu sản xuất kết quả hiệu quả. Sự chuyển đổi từ định hướng đầu vào sang định hướng đầu ra này có thể thay đổi hoàn toàn mô hình kinh doanh của toàn bộ ngành dịch vụ chuyên nghiệp.
Giai đoạn thứ ba là giai đoạn tham vọng nhất: ngay cả trong một thế giới dựa trên kết quả, mọi người vẫn cần hiểu về thời gian đã bỏ ra, để tự hỏi "Tôi có đang dành thời gian cho những việc có đòn bẩy không?" Mục tiêu của giai đoạn này là mở rộng giá trị của dữ liệu thời gian đến tất cả các tổ chức doanh nghiệp, giúp mỗi người lao động tri thức hiểu và tối ưu hóa cách phân bổ thời gian của họ.
Những số liệu thống kê cốt lõi của tầm nhìn này thật đáng suy ngẫm: một nhân viên tri thức trung bình làm việc 9 giờ mỗi ngày, nhưng chỉ có 3 giờ tạo ra giá trị đòn bẩy. Điều này có nghĩa là có 6 giờ bị lãng phí - 3 giờ làm công việc mà lẽ ra nên được thực hiện bởi AI agent, và 3 giờ còn lại là làm những công việc mà con người thực sự không nên làm. Theo số lượng nhân viên tri thức toàn cầu, điều này tương đương với 64 tỷ năm thời gian bị lãng phí cho những nhiệm vụ mà con người không cần thực hiện nữa. Đây chính là không gian cơ hội của Laurel.
Tôi nghĩ cách suy nghĩ này rất mang tính truyền cảm hứng. Nhiều công ty khởi nghiệp tập trung vào việc giải quyết các vấn đề hiện tại, nhưng Laurel không chỉ giải quyết các vấn đề hiện có mà còn xây dựng cơ sở hạ tầng cho những khả năng trong tương lai. Dữ liệu thời gian không chỉ để cải thiện việc lập hóa đơn, mà còn là nền tảng để hiểu và tối ưu hóa công việc của con người. Trong kỷ nguyên AI, sự hiểu biết này trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, vì chúng ta cần biết công việc nào nên giao cho máy móc và công việc nào cần giá trị độc đáo của con người.
Cách mạng chuỗi cung ứng dịch vụ chuyên nghiệp trong thời đại AI
Trong quá trình tìm hiểu sâu về Laurel, tôi đã phát hiện ra một phép so sánh rất thú vị: họ thực sự đang xây dựng "tính minh bạch chuỗi cung ứng" cho công việc tri thức. Khái niệm này đã khiến tôi có một cái nhìn hoàn toàn mới về toàn ngành.
Alshak đã đưa ra một quan điểm đáng suy ngẫm: "Không ai thực sự đã liên kết thời gian bỏ ra với kết quả đầu ra. Các ngành như pháp luật và kế toán là những ngành hiểu rõ nhất về đầu vào của họ (thời gian), nhưng vẫn gặp khó khăn trong việc định giá giá trị. Mặt khác, các ngành như tư vấn và dịch vụ tài chính hiểu giá trị, nhưng hoàn toàn không biết về chi phí thực sự của việc tạo ra. " Sự mù quáng nhận thức này đã được giải quyết từ lâu trong các ngành khác, nhưng trong lĩnh vực lao động tri thức chiếm hơn 50% GDP toàn cầu, chuỗi cung ứng chưa bao giờ được tiết lộ thực sự.
Sự so sánh này khiến tôi nghĩ đến quá trình chuyển đổi của ngành sản xuất. Hệ thống sản xuất tinh gọn của Toyota đã cách mạng hóa ngành sản xuất, vì nó làm cho hiệu suất và lãng phí của từng khâu trở nên rõ ràng. Nhưng trong công việc tri thức, chúng ta vẫn đang ở trạng thái trước cuộc cách mạng công nghiệp - một lượng lớn "tồn kho" (các nhiệm vụ chưa hoàn thành), "thời gian chờ" (các cuộc họp và quy trình không hiệu quả) và "khuyết tật" (các tài liệu cần làm lại) đều ẩn giấu trong công việc hàng ngày, không thể được định lượng và tối ưu hóa.
Nền tảng thông minh về thời gian của Laurel thực sự đang tạo ra "hệ thống quản lý chuỗi cung ứng" thực sự đầu tiên cho công việc tri thức. Nó không chỉ theo dõi thời gian mà còn phân tích quy trình làm việc, xác định các nút thắt, dự đoán nhu cầu về tài nguyên và đưa ra các đề xuất tối ưu. Khả năng này trở nên đặc biệt quan trọng trong bối cảnh triển khai AI quy mô lớn, vì các doanh nghiệp cần biết tỷ suất lợi nhuận thực tế từ đầu tư vào công cụ AI, chứ không phải dựa vào các cuộc khảo sát về mức độ hài lòng mơ hồ.
Tôi nghĩ rằng sự chuyển đổi trong tư duy chuỗi cung ứng này sẽ mang lại ảnh hưởng sâu rộng. Khi các tổ chức dịch vụ chuyên nghiệp bắt đầu quản lý công việc tri thức giống như các nhà sản xuất quản lý dây chuyền sản xuất, họ sẽ có khả năng: dự đoán chính xác chi phí và thời gian dự án, xác định loại công việc nào phù hợp nhất để tự động hóa, tối ưu hóa cấu hình đội ngũ và phân bổ công việc, giám sát tình trạng dự án theo thời gian thực và điều chỉnh kịp thời.
Điều này cũng giải thích tại sao Laurel có thể giúp khách hàng đạt được mức tăng trưởng lợi nhuận từ 4-11%. Không chỉ vì ghi chép thời gian chính xác hơn, mà còn quan trọng hơn là sự nâng cao hiệu quả hệ thống thông qua tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Khi bạn có thể thấy "quá trình sản xuất" của toàn bộ công việc tri thức, cơ hội tối ưu hóa trở nên rõ ràng.
Từ góc độ đầu tư, cơ hội thị trường từ cuộc cách mạng chuỗi cung ứng này là rất lớn. Ajay Vashee của IVP chỉ ra: "Dịch vụ chuyên nghiệp đại diện cho hàng triệu tỷ đô la hoạt động kinh tế toàn cầu, nhưng các công ty này thiếu tầm nhìn cơ bản về nguồn lực cốt lõi của mình - thời gian - khi hoạt động. Bằng cách giải quyết thách thức thông minh về thời gian, Laurel đã tạo ra một nền tảng cho sự chuyển đổi AI rộng rãi hơn." Đây không chỉ là một công cụ phần mềm, mà là cơ sở hạ tầng cho sự chuyển đổi số của toàn ngành.
Triết lý thời gian và sứ mệnh của người sáng lập
Việc hiểu câu chuyện cá nhân của Alshak đã giúp tôi có cái nhìn sâu sắc hơn về sứ mệnh của Laurel. Đây không chỉ là một dự án kinh doanh, mà còn là một doanh nghiệp hướng đến sứ mệnh được gắn bó sâu sắc với những trải nghiệm cá nhân.
Alshak thường suy nghĩ về chủ đề cái chết, điều này có thể nghe có vẻ nặng nề, nhưng chính sự nhận thức sâu sắc về tính hữu hạn của thời gian đã hình thành nên triết lý cốt lõi của Laurel. Giao diện trò chuyện AI của công ty thậm chí còn được đặt tên là "Mori", đây là một sự tri ân đối với cụm từ Latinh "memento mori" (hãy nhớ rằng bạn sẽ chết). Suy nghĩ về cái chết này không phải là tiêu cực, mà là nhắc nhở mọi người trân trọng giá trị của từng phút giây.
Điều khiến tôi xúc động nhất là câu chuyện về người mẹ mà Alshak chia sẻ. Việc thành lập Laurel gắn liền với cái chết của mẹ anh ấy - bà qua đời vì ung thư vài tuần sau khi công ty nhận được vòng gọi vốn hạt giống vào năm 2018. Alshak nói: "Trong những giây phút cuối cùng của cuộc đời, một phút bên cạnh bà ấy còn quý giá hơn một triệu phút làm bất cứ điều gì khác. Tôi nhận ra rằng tôi không đang xây dựng một công ty ghi chép thời gian, mà đang xây dựng một công ty giúp mọi người hiểu rằng 'Tôi có đang sống theo cách mà mình muốn không?'"
Cảm giác sứ mệnh cá nhân này đã chuyển hóa thành giá trị cốt lõi của công ty. Alshak hy vọng trở thành "gương" của thế giới, dạy cho thế giới một bài học rằng: "Chúng ta rất quan tâm đến tiền bạc của mình, nhưng lại rất tùy tiện với thời gian của chính mình. Đây là một khuôn khổ hoàn toàn bị đảo ngược." Anh ấy hy vọng sống như thể mình có 78 năm cuộc đời, 4000 tuần thời gian, để mỗi phút đều có ý nghĩa.
Tôi nhận thấy triết lý thời gian này đã ảnh hưởng sâu sắc đến thiết kế sản phẩm của Laurel. Chơi chữ bằng tiếng Hy Lạp của công ty rất thú vị: Alshak đã đề cập rằng trong tiếng Hy Lạp có hai từ chỉ thời gian - "chronos" (thời gian đồng hồ) và "kairos" (thời gian cảm nhận). Laurel không chỉ theo dõi chronos mà còn giúp mọi người tối ưu hóa kairos - giúp mọi người cảm nhận sự đầy đủ của thời gian trong công việc có ý nghĩa, thay vì cảm thấy thời gian trôi qua trong những nhiệm vụ không hiệu quả.
Phương pháp mang tính sứ mệnh này cũng được thể hiện trong tầm nhìn dài hạn của công ty. Alshak hy vọng Laurel có thể chịu trách nhiệm xóa bỏ khái niệm "làm việc từ thứ Hai đến thứ Sáu, từ 9 giờ sáng đến 5 giờ chiều" khỏi từ vựng tiếng Anh. Ông tin rằng thế giới tương lai là nơi con người làm việc ba đến bốn giờ mỗi ngày, nhưng tạo ra giá trị gấp hai đến ba lần so với hiện tại. Đây không phải là một giấc mơ không tưởng, mà là sự kỳ vọng hợp lý dựa trên sự phát triển của công nghệ AI.
Tôi nghĩ rằng cảm giác sứ mệnh này là lợi thế cạnh tranh thực sự của Laurel. Trong một ngành công nghệ ngày càng đồng nhất, sự khác biệt thực sự thường đến từ động lực và giá trị sâu sắc của người sáng lập. Khi công ty của bạn không chỉ đơn thuần là kiếm tiền, mà còn để giải quyết một vấn đề mà bạn rất quan tâm, thì sự đam mê này sẽ lan tỏa đến từng khía cạnh của sản phẩm, đội ngũ và trải nghiệm khách hàng.
Định nghĩa lại tương lai của công việc và việc tạo ra giá trị
Trong quá trình nghiên cứu về Laurel, tôi thường xuyên suy nghĩ về một vấn đề lớn hơn: cuộc cách mạng trí tuệ thời gian này có ý nghĩa gì đối với toàn xã hội? Tôi tin rằng chúng ta đang ở ngưỡng cửa của một cuộc cách mạng cơ bản trong cách thức làm việc.
Xét từ góc độ lịch sử, mỗi cuộc cách mạng công nghệ lớn đều định nghĩa lại bản chất của công việc. Cách mạng công nghiệp đã đưa con người từ nông nghiệp sang sản xuất, cách mạng thông tin đã tạo ra khái niệm về công việc tri thức. Hiện nay, cuộc cách mạng AI đang định nghĩa lại công việc mà con người thực sự có giá trị. Những hiểu biết về dữ liệu mà Laurel cung cấp sẽ giúp chúng ta hiểu được sự chuyển đổi này: công việc nào nên được tự động hóa, công việc nào cần giá trị độc đáo của con người.
Cảnh làm việc tương lai mà tôi tưởng tượng có thể như sau: Các chuyên gia không còn cần phải dành thời gian cho những nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như soạn thảo hợp đồng tiêu chuẩn, sắp xếp báo cáo tài chính hoặc chuẩn bị báo cáo định kỳ. Thay vào đó, họ sẽ tập trung vào những công việc có giá trị cao cần tư duy sáng tạo, trí tuệ cảm xúc và phán đoán chiến lược. AI sẽ xử lý việc thu thập thông tin và phân tích sơ bộ, trong khi con người sẽ tập trung vào việc giải thích, ra quyết định và xây dựng mối quan hệ.
Sự chuyển mình này cũng sẽ có ảnh hưởng sâu sắc đến mô hình kinh doanh của toàn ngành dịch vụ chuyên nghiệp. Giá cố định sẽ thay thế tính phí theo giờ trở thành xu hướng chính, vì khách hàng quan tâm nhiều hơn đến kết quả thay vì quá trình. Dữ liệu thời gian của Laurel sẽ giúp các văn phòng dự đoán chính xác chi phí thực sự của các loại dự án khác nhau, từ đó có thể tự tin cung cấp dịch vụ với giá cố định.
Tôi cũng thấy được ý nghĩa xã hội của cuộc cách mạng này. Khi công việc trở nên hiệu quả hơn, mọi người sẽ có nhiều thời gian hơn cho phát triển cá nhân, quan hệ gia đình và tham gia cộng đồng. Điều này không chỉ là sự nâng cao hiệu suất lao động, mà còn là sự cải thiện chất lượng cuộc sống. Như Alshak đã nói, mục tiêu là giúp mọi người có thể tạo ra nhiều giá trị hơn với ít thời gian hơn, rồi dành thời gian tiết kiệm được cho những điều thực sự quan trọng.
Chắc chắn, sự chuyển đổi này cũng sẽ mang lại những thách thức. Một số vị trí công việc truyền thống có thể bị thay thế bởi tự động hóa, điều này yêu cầu toàn ngành phải suy nghĩ lại về đào tạo nhân lực và lộ trình phát triển nghề nghiệp. Nhưng tôi tin rằng, sự chuyển đổi này cuối cùng sẽ tạo ra nhiều cơ hội việc làm có ý nghĩa và giá trị hơn. Điều quan trọng là phải chủ động thích ứng với sự thay đổi này, thay vì chờ đợi bị lật đổ.
Từ góc độ đầu tư, Laurel đại diện không chỉ là một công ty phần mềm thành công, mà còn là tiên phong trong chuyển đổi số của toàn bộ công việc tri thức. Hạ tầng thông minh về thời gian mà họ xây dựng sẽ trở thành điều cần thiết cho hoạt động doanh nghiệp trong thời đại AI tương lai. Như Frederique Dame của GV đã nói: "Laurel đang tạo ra một lớp trí tuệ doanh nghiệp cho công việc tri thức, sử dụng ghi chép thời gian làm điểm châm sản phẩm. Bằng cách nắm bắt và tổ chức toàn bộ vòng đời cách mà các chuyên gia trải qua thời gian, Laurel đã mở khóa một loại dữ liệu mới, làm cho công việc trở nên có thể đo lường, tối ưu hóa và tự động hóa."
Giá trị của cơ sở hạ tầng này sẽ tiếp tục tăng lên khi công nghệ AI phát triển hơn nữa. Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu triển khai AI agent và các công cụ tự động hóa, dữ liệu thời gian của Laurel sẽ trở thành tiêu chuẩn vàng để đo lường hiệu quả của những khoản đầu tư này. Đây không chỉ là một cơ hội sản phẩm, mà còn là một cơ hội nền tảng.
Tôi đầy kỳ vọng vào tương lai của Laurel, không chỉ vì họ đã giải quyết một nhu cầu thị trường lớn thực sự, mà còn vì họ đã đưa ra một suy nghĩ sâu sắc về thời gian, công việc và giá trị cuộc sống. Trong thế giới ngày càng nhanh chóng này, những công ty giúp mọi người hiểu và tận dụng thời gian tốt hơn sẽ tạo ra giá trị xã hội vượt xa lợi nhuận tài chính.
Cuối cùng, câu chuyện của Laurel dạy chúng ta rằng các dự án khởi nghiệp tốt nhất thường đến từ những điểm đau ngay lập tức và ý thức sâu sắc về mục đích của người sáng lập. Khi những tiến bộ công nghệ được kết hợp với niềm đam mê cá nhân, có thể tạo ra các công ty thực sự thay đổi thế giới. Trong thời đại mà AI đang định hình lại mọi thứ, một công ty như Laurel với cả chiều sâu kỹ thuật và tính nhân văn có thể là loại đổi mới mà chúng ta cần.