Trong năm qua, tôi đã chứng kiến một điều thú vị xảy ra trong cộng đồng tiếp thị tăng trưởng người dùng. Các nhà quản lý thu hút người dùng, các nhà tiếp thị hiệu suất và những người sáng lập đã bắt đầu xây dựng các tác nhân AI của riêng họ. Các công cụ như n8n, kết hợp với GPT hoặc Claude, đã giúp việc thiết kế các quy trình làm việc tự động trở nên dễ dàng một cách đáng ngạc nhiên mà không cần kiến thức lập trình sâu. Bạn có thể kết nối các API, xác định logic trực quan, yêu cầu mô hình suy luận và đột nhiên bạn có thứ gì đó giống như một trợ lý tăng trưởng tự động.

Mười năm trước, điều này sẽ đòi hỏi một đội ngũ backend và hàng tháng trời kỹ thuật. Ngày nay, một người có sự tò mò và một cuối tuần có thể xây dựng một cái gì đó ấn tượng.

Và điều đó thật mạnh mẽ. Tôi không ở đây để gạt bỏ nó. Tôi thực sự nghĩ rằng giai đoạn thử nghiệm này tốt cho ngành của chúng ta. Các nhà tiếp thị tăng trưởng nên trực tiếp sử dụng AI. Họ nên hiểu những gì có thể. Họ nên thử nghiệm ý tưởng nhanh chóng và xác thực giả thuyết mà không cần chờ đợi lộ trình sản phẩm.

Nhưng có một điều quan trọng hiếm khi được thảo luận công khai: xây dựng một quy trình làm việc AI hoạt động một lần rất khác với việc xây dựng một tác nhân AI chạy ổn định trong môi trường sản xuất.

Khi bạn bắt đầu chuyển từ thử nghiệm sang triển khai, các vấn đề sẽ thay đổi. Các quy trình làm việc hoạt động hoàn hảo trong quá trình thử nghiệm bắt đầu thất bại không liên tục. Mã thông báo API hết hạn. Giới hạn tốc độ kích hoạt bất ngờ. Sự không nhất quán của dữ liệu làm hỏng logic hạ nguồn. Việc giám sát trở nên không rõ ràng. Khi có sự cố xảy ra lúc 2 giờ sáng, không có khả năng hiển thị rõ ràng về những gì đã xảy ra hoặc tại sao. Và cuối cùng, một người trong công ty trở thành “người duy nhất hiểu thiết lập”, điều này biến toàn bộ hệ thống thành một sự phụ thuộc mong manh.

Đây không phải là lỗi của các công cụ như n8n. Trên thực tế, chúng rất tuyệt vời cho việc tạo mẫu. Chúng hoàn hảo để xác thực một ý tưởng. Nhưng các hệ thống AI cấp sản xuất đòi hỏi cơ sở hạ tầng. Chúng đòi hỏi ghi nhật ký, thử lại, quản lý hàng đợi, xử lý thông tin xác thực an toàn, triển khai đám mây, giám sát lỗi và phiên bản phù hợp của các lời nhắc và hành vi mô hình. Chúng đòi hỏi quyền sở hữu kỹ thuật.

Và đây là điểm mà nhiều nhóm tăng trưởng đánh giá thấp chi phí thực sự của việc “tự xây dựng”. Bạn có thể bắt đầu bằng suy nghĩ rằng mình đang tiết kiệm tiền bằng cách không trả tiền cho giải pháp của bên thứ ba. Nhưng nếu hệ thống trở nên quan trọng đối với hoạt động của bạn, bạn sẽ cần các kỹ sư backend để bảo trì nó. Bạn sẽ cần người chịu trách nhiệm về thời gian hoạt động và khả năng mở rộng. Bạn sẽ cần các quy trình quản lý thay đổi. Sự phức tạp âm thầm tăng lên.

Có một sự khác biệt khác quan trọng hơn. Hầu hết các bản dựng nội bộ tập trung vào tự động hóa, không phải thông minh. Tự động hóa một quy trình làm việc như “tạm dừng chiến dịch trên ngưỡng CPI” hoặc “lấy báo cáo 7 ngày qua và tóm tắt nó” là tương đối đơn giản. Đây là các hệ thống dựa trên quy tắc được tăng cường bởi các mô hình ngôn ngữ.

Nhưng việc xây dựng một lớp thông minh chuyên biệt theo chiều dọc là một thách thức hoàn toàn khác. Một tác nhân thông minh UA thực sự phải hiểu cách động lực của giai đoạn học tập tương tác với sự mệt mỏi của sáng tạo, cách ngân sách mở rộng ảnh hưởng đến sự ổn định của đấu giá, cách các ràng buộc SKAN làm sai lệch tín hiệu và cách cải thiện CPI ngắn hạn có thể ảnh hưởng tiêu cực đến ROAS D7 hoặc D30. Loại suy luận đó đòi hỏi đào tạo chuyên ngành, các vòng lặp phản hồi dữ liệu có cấu trúc và sự tinh chỉnh liên tục.

Tại Appvertiser AI, đây là vấn đề chúng tôi đã chọn để giải quyết. Chúng tôi không bắt đầu bằng việc xây dựng các tập lệnh tự động hóa rời rạc. Chúng tôi bắt đầu bằng việc xây dựng các tác nhân dọc được thiết kế đặc biệt cho tiếp thị tăng trưởng ứng dụng. Điều đó có nghĩa là mã hóa 15 năm kiến thức vận hành vào các khuôn khổ quyết định, đào tạo các lớp thông minh để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu hiệu suất, và sau đó xây dựng tự động hóa xung quanh thông tin đó để việc thực thi có thể theo sau sự hiểu biết.

Ngày nay, tác nhân UA của chúng tôi phân tích dữ liệu hiệu suất, tạo các đề xuất tối ưu hóa có cấu trúc và có thể thực hiện các thay đổi đã được phê duyệt trên các kênh. Tác nhân ASO của chúng tôi tiến hành nghiên cứu đối thủ cạnh tranh và tạo siêu dữ liệu được tối ưu hóa trong vài phút thay vì vài giờ. Tác nhân phân tích của chúng tôi chủ động đưa ra các rủi ro và cơ hội thay vì yêu cầu ai đó quét bảng điều khiển thủ công. Các hệ thống này nằm trên cơ sở hạ tầng ổn định và được bảo trì, tinh chỉnh liên tục.

Tôi không tin AI nên thay thế các nhà tiếp thị tăng trưởng. Tôi tin rằng nó nên loại bỏ gánh nặng cơ học khỏi ngày làm việc của họ để họ có thể tập trung vào đòn bẩy. Chiến lược, thử nghiệm, mở rộng thị trường, định hướng sáng tạo và các vòng lặp phản hồi sản phẩm vẫn đòi hỏi sự phán đoán của con người. Nhưng việc thực thi lặp đi lặp lại thì không.

Nếu bạn đang thử nghiệm các quy trình làm việc AI trong nội bộ, tôi khuyến khích bạn tiếp tục. Tạo mẫu giúp xây dựng sự hiểu biết. Chỉ cần nhận ra sự khác biệt giữa một công cụ có vẻ tự động và một hệ thống có thể hỗ trợ đáng tin cậy cho động lực tăng trưởng của công ty.

Tương lai của sự phát triển ứng dụng sẽ không phụ thuộc vào việc bạn có sử dụng AI hay không. Nó sẽ phụ thuộc vào mức độ tích hợp sâu sắc và thông minh của AI vào hệ điều hành của bạn.

Và sản xuất thay đổi mọi thứ.