Vietnamesiske AI-oppstartsbedrifter og utfordringen med å oppnå bærekraftig konkurransefortrinn.

Kjerneutfordringen for AI-oppstartsbedrifter (kunstig intelligens) på applikasjonsnivå er ikke bare å lage et produkt, men også å bygge grunnlaget som gjør det vanskelig å erstatte produktet på lang sikt.

Kunstig intelligens har dramatisk endret måten teknologiske oppstartsbedrifter skapes på. (Kilde: Pexels)

Store muligheter, hard konkurranse.

I de senere årene har KI dramatisk endret hvordan teknologiske oppstartsbedrifter blir født. Takket være lett tilgjengelige KI-modeller, åpen kildekode og stadig mer tilgjengelig digital infrastruktur, kan små grupper nå lage KI-produkter raskere og med færre ressurser enn før. Dette åpner opp for betydelige muligheter for KI-oppstartsbedrifter i Vietnam. Men nettopp denne tilgjengeligheten reiser også et vanskeligere spørsmål: Når mange bedrifter kan integrere KI i produktene sine, hvor vil det virkelige konkurransefortrinnet komme fra?

Videre oppstår et annet spørsmål, ikke lenger om bedrifter kan implementere AI, men om de kan bygge et tilstrekkelig bærekraftig konkurransefortrinn til å unngå å bli raskt erstattet.

AI-verdikjeden kan visualiseres gjennom tre hovedlag. Infrastrukturlaget leverer brikker, servere og datasentre. Det underliggende modelllaget er der kjerne-AI-modeller utvikles. Applikasjonslaget er der bedrifter bruker disse eksisterende modellene til å løse spesifikke problemer for brukere eller organisasjoner, for eksempel kundeservice, læringsanalyse, tekstbehandling, talegjenkjenning eller personalisering av brukeropplevelser.

Gitt de nåværende forholdene i Vietnam, er det en mer praktisk tilnærming for de fleste AI-oppstartsbedrifter å fokusere på applikasjonslaget. Å bygge storskala datainfrastruktur eller utvikle underliggende modeller krever betydelig kapital, teknisk personell og driftskapasitet. Samtidig lar applikasjonslaget oppstartsbedrifter utnytte eksisterende plattformer for å løse spesifikke problemer i det lokale markedet.

Ifølge Amazon Web Services (AWS) sin studie om å frigjøre potensialet til AI i Vietnam , tok omtrent 47 000 vietnamesiske bedrifter i bruk AI-løsninger i 2024. Totalt har nesten 170 000 bedrifter, som representerer omtrent 18 % av bedriftene i Vietnam, implementert AI, opp fra 13 % året før. Blant oppstartsbedrifter bruker omtrent 55 % AI i en eller annen form, og 35 % bruker AI til å utvikle helt nye produkter eller tjenester.

Disse tallene viser at mulighetene på applikasjonsnivå er enorme, men konkurransen vil også bli stadig hardere. Etter hvert som flere bedrifter kan legge til AI i produktene sine, vil den bærekraftige fordelen ikke lenger ligge i å bare «ha AI», men i produkter som forstår kundene bedre, har bedre proprietære data og er dypere integrert i kundenes virkelige drift.

Fra et praktisk synspunkt ligger ikke den største utfordringen i å skape en ny AI-funksjon, men i å opprettholde et konkurransefortrinn lenge nok til bærekraftig forretningsvekst. Et produkt som er bra i dag, kan raskt kopieres av konkurrenter hvis de bruker samme teknologi, felles data og kundetilnærming.

Derfor er kjerneproblemet for AI-oppstartsbedrifter på applikasjonslaget ikke bare å lage et produkt, men også å bygge grunnlaget som gjør det vanskelig å erstatte produktet på lang sikt. Følgelig, uten proprietære data, dyp bransjeinnsikt eller en tett integrert rolle i kundenes daglige drift, forblir et AI-produkt svært utsatt for kopiering.

Zalo har blitt en integrert del av de daglige rutinene for brukere i Vietnam. (Kilde: Zalo)

Hva bør vietnamesiske bedrifter gjøre?

I denne sammenhengen må vietnamesiske AI-oppstartsbedrifter fokusere spesielt på de to viktigste plattformene for å skape et bærekraftig konkurransefortrinn.

For det første har vi data. Innen kunstig intelligens er data ikke bare teknisk input; det er en ressurs som akkumuleres over tid. Bedrifter som samler sine egne data, spesielt data relatert til en spesifikk bransje, brukeratferd eller lokale behov, vil få en fordel som konkurrenter vil synes er vanskelig å raskt ta igjen. Data er imidlertid bare virkelig kraftige når de er vanskelige å få tilgang til, gradvis akkumulert gjennom bruk i den virkelige verden, eller tett koblet til en spesifikk kontekst som konkurrenter ikke lett kan replikere.

Historien om ELSA Speak er et tydelig eksempel på hvordan en AI-bedrift kan bygge et fortrinn ut fra data. Denne AI-drevne engelskspråklige læringsappen ble medgrunnlagt av Van Dinh Hong Vu, en vietnamesisk gründer. ELSA bruker ikke bare AI til å gradere uttale, men samler også inn data fra elevenes talepraksis: hvor de uttaler ord feil, hvilke lyder de sliter med, hvordan de gjør fremskritt og hvilke typer øvelser de trenger videre.

En viktig lærdom fra ELSA er at private data ikke er noe oppstartsbedrifter har fra starten av. De bygges gradvis opp gjennom hver brukers øving, tilbakemeldinger og gjentatt bruk av produktet. Jo flere elever bruker produktet, desto bedre forstår bedriften deres uttalefeil, øvingsbehov og fremdriftsreise. Denne løkken bidrar til å tilpasse produktet og gjøre det vanskeligere å kopiere.

For det andre er det byttebarrieren, som gjør det vanskelig eller uvillig for kunder å bytte til en annen løsning. Et AI-produkt er bare virkelig kraftig når det blir en integrert del av kundens daglige arbeid eller liv. På det tidspunktet ligger produktets verdi ikke bare i funksjonene, men også i akkumulerte data, etablerte bruksvaner, integrerte prosesser og innsatsen kunden måtte legge ned hvis de byttet til en annen løsning.

Et relaterbart eksempel er Zalo-appen. Selv om det ikke er en ren AI-oppstartsbedrift, demonstrerer Zalo hvorfor et teknologiprodukt er vanskelig å erstatte når det først blir en del av brukernes daglige vaner. Ifølge data oppdatert i første halvdel av 2025 nådde Zalo 78,3 millioner månedlige aktive brukere og omtrent 2 milliarder meldinger per dag. Plattformen tiltrekker seg også rundt 20 millioner brukere som bruker sine intelligente AI-funksjoner hver måned, ifølge Vietnamnet .

Det som gjør Zalo så vanskelig å erstatte er i hvilken grad plattformen er integrert i brukernes repeterende daglige aktiviteter som å sende meldinger til familien, utveksle arbeidsrelatert informasjon, sende dokumenter, ringe, kontakte kunder, bli med i klassegrupper og bedriftsgrupper, og motta informasjon fra organisasjoner.

Når chattehistorikk, kontakter, arbeidsgrupper, delte filer og kommunikasjonsvaner samles på samme plattform, blir kostnaden ved å bytte svært høy, slik at brukere ofte er motvillige til å bytte til en annen app, selv om den appen har noen nye eller bedre funksjoner.

Lærdommen fra Zalo er ikke at alle AI-oppstartsbedrifter må bli en stor meldingsplattform. Enda viktigere er det at det handler om logikken bak å skape et konkurransefortrinn: Hvis et produkt bare er et frittstående verktøy, kan det hende at kundene prøver det og deretter forlater det. Men hvis produktet blir et sted der kundene lagrer data, danner vaner, kobler seg til andre eller håndterer en betydelig del av sitt daglige arbeid, vil det være mindre sannsynlig at de bytter til en annen løsning.

For vietnamesiske AI-oppstartsbedrifter er utfordringen ikke lenger om de kan lage et AI-produkt, men om de kan transformere sine proprietære data, bransjekunnskap og kundeengasjement til et langsiktig konkurransefortrinn. AI-bedrifter kan bare overleve hvis produktene deres ikke bare er grensesnitt plassert på eksisterende modeller, men systemer som kontinuerlig lærer av data, brukere og brukskontekst.

På Biztech 2026-plenumsmøtet med temaet «Agentic AI Era: Operational Automation and New Growth Drivers», som ble holdt 13. mai og organisert av Vietnam Software and Information Technology Services Association (VINASA), uttalte Nguyen Van Khoa, styreleder i VINASA, at AI-adopsjonsraten blant vietnamesiske bedrifter for tiden ligger på 65 % – en betydelig økning fra 61,2 % ved utgangen av 2025. Organisasjoner som integrerer en «digital arbeidsstyrke» akselererer arbeidshastighetene med opptil 300 %, og fortjenesten fra Agentic AI gir en gjennomsnittlig avkastning på investeringen (ROI) på opptil 171 %, tre ganger høyere enn eldre løsninger.

I den kommende perioden, for å utvikle AI i tråd med ånden av «Make in Vietnam to lead» – å mestre kjerneteknologier innen AI og utvikle AI-produkter i Vietnam – vil Vietnam fokusere på fire hovedgrupper av løsninger: perfeksjonere det institusjonelle rammeverket; utvikle menneskelige ressurser av høy kvalitet; utvikle strategisk infrastruktur; og fremme utvikling og ekspansjon av digitale teknologibedrifter internasjonalt.

Kilde: https://baoquocte.vn/startup-ai-viet-and-the-problem-of-sustainable-profit-393181.html