Cựu giám đốc AI của Meta rời công ty, lập startup thách thức Microsoft Office và Google Workspace

Rohit Patel, cựu giám đốc tại Meta Superintelligence Labs, đã rời Meta sau 8 năm gắn bó với các dự án đánh giá AI và học tăng cường (reinforcement learning). Anh vừa ra mắt Ndoc — một startup được định vị là giải pháp thay thế "thuần AI" (AI-native) cho bộ công cụ Microsoft Office và Google Workspace.

Đây là một trong chuỗi các vụ ra đi đình đám gần đây tại Meta, sau sự rời bến của Giám đốc Toàn cầu Joel Kaplan, nhà nghiên cứu AI Andrew Tulloch và Giám đốc sản phẩm mảng AI cho công việc Emily Dalton Smith.

Không chỉ là một lớp AI gắn thêm

Theo Patel, Ndoc được thiết kế để vượt xa khái niệm "một công cụ AI gắn thêm vào quy trình làm việc có sẵn". Mục tiêu là thay thế cách làm việc phân mảnh hiện nay — khi người dùng phải nhảy qua lại giữa Excel, Word, PowerPoint, Tableau, Replit và cả thao tác "sao chép - dán vào ChatGPT" — bằng một không gian làm việc thống nhất mà mọi đồng nghiệp đều có thể truy cập, kể cả khi họ chưa đăng ký tài khoản Ndoc.

Ndoc hợp nhất ba thành phần trong cùng một giao diện:

• Stage: nơi lưu trữ các phần trình bày kết quả then chốt như slide, dashboard, mô phỏng hoặc ứng dụng thu nhỏ (mini app).
• Narrative: chứa các phân tích, trích dẫn được đánh số, biểu đồ được tạo tự động và phần lý giải "vì sao" đằng sau những con số.
• Model: nơi lưu trữ bộ dữ liệu gốc và các script Python.

Thiết kế này phản ánh rõ nền tảng chuyên môn của Patel. Trong thời gian tại Meta, anh tập trung vào học tăng cường — phương pháp mà các tác nhân AI học cách ra quyết định qua thử và sai để tối đa hóa phần thưởng — cùng việc đánh giá xem đầu ra của AI có đáng tin cậy hay không.

Minh bạch đến từng dòng code

Patel tin rằng nếu AI sẽ tạo ra những bảng tính và slide mà doanh nghiệp dùng để ra quyết định, thì phải có ai đó kiểm chứng được công việc đó. Chẳng hạn, người dùng có thể xem chính các script Python đã tạo nên tài liệu.

"Dù bạn không biết chút Python nào, bạn vẫn có thể hỏi [trợ lý AI]: 'Này, script này làm gì? Dòng nào chứa công thức của tôi?' Và bạn có thể kiểm chứng công thức đó. Ở đây không có gì bị giấu sau bức màn cả."

Trên thực tế, người dùng có thể tải lên một bộ dữ liệu và yêu cầu Ndoc phân tích rồi viết bản tường thuật về các phát hiện. Họ cũng có thể bổ sung ngữ cảnh riêng cho tài liệu, bao gồm đối tượng độc giả, giọng văn và bộ nhớ. Theo Patel, Ndoc "duy trì bộ nhớ xuyên suốt cá nhân bạn, tài liệu cụ thể đó, nhóm của bạn và công ty của bạn".

Nền tảng được xây dựng và tinh chỉnh từ hỗn hợp các mô hình mã nguồn mở. Vì phát triển từ đầu, Patel cho biết chi phí vận hành rẻ hơn đáng kể so với các giải pháp dựng trên mô hình AI tiên tiến (frontier model).

"Tôi tưởng mọi người sẽ hào hứng với điều đó, nhưng thực ra người dùng không quan tâm," anh nói về phản hồi từ nhóm dùng thử ban đầu. "Điều khiến họ thích là được thấy toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối trong một chỗ."

Tham vọng tái định nghĩa chính khái niệm "tệp tin"

Tham vọng lớn hơn của Patel là tái phát minh chính khái niệm tệp tin. Tài liệu có thể được xuất thành một tệp duy nhất dạng .ndoc.html, mở được trên mọi trình duyệt. Anh dự định mã nguồn mở định dạng này để các lập trình viên khác có thể xây ứng dụng tương thích mà không bị khóa cứng vào Ndoc — điều mà bao người đã bị khóa vào Microsoft hay Google suốt nhiều năm.

Chính mong muốn mã nguồn mở dự án này là một phần lý do Patel rời Meta và quyết định tự lập. Ở một công ty như Meta, để mọi người đồng thuận về một định dạng mã nguồn mở chắc chắn sẽ cần ý kiến của "hàng trăm người với hàng trăm quan điểm về hình hài định dạng đó".

Patel muốn đi nhanh.

"Con người chỉ có thể di chuyển với tốc độ của con người, trong khi… tôi có thể di chuyển với tốc độ mà AI làm được."

Canh bạc lớn giữa "sa mạc" đối thủ

Trở thành nền tảng cho công việc doanh nghiệp là một canh bạc khổng lồ với một nhà sáng lập chỉ có đội ngũ ba người và chưa gọi vốn — nhất là khi nhiều phòng thí nghiệm AI khác cũng đang nhắm cùng một miếng bánh.

OpenAI, Anthropic, Meta, xAI và Google đều đã tung ra công cụ AI doanh nghiệp cho phép người dùng kết nối với Google Workspace, Microsoft 365 và các ứng dụng công sở khác. Tháng trước, OpenAI còn ra mắt Space — không gian làm việc chia sẻ ngay trong ChatGPT, một đối thủ trực diện hơn với các công cụ lâu đời.

Patel thừa nhận Space có thể là mối đe dọa, nhưng cho rằng các phòng thí nghiệm AI đang đi sai hướng.

"Các công ty cơ bản chỉ đang gắn AI vào bảng tính để nó tự điền ô cho bạn. Điều đó giết dần linh hồn tôi. Chẳng khác nào vừa phát minh ra điện mà bạn lại quyết định ứng dụng hay nhất là gắn đèn lên lưng lũ bò để cày ruộng. Không. Hãy làm ra máy cày."

Lý do các phòng thí nghiệm AI đưa mô hình đến nơi người ta vốn đang làm việc rất dễ hiểu: thay đổi thói quen và thay thế toàn bộ quy trình là việc cực khó. Patel hiểu điều đó, nên đã xây các bộ kết nối để khách hàng nhập dữ liệu hiện có từ các công cụ họ đang dùng.

"Tiêu chuẩn của tôi là tôi sẽ không phát hành bất cứ thứ gì mà chính tôi không thích dùng. Tôi có những quy trình AI tối ưu cho mọi việc mình làm. Nếu tôi bắt đầu dùng công cụ này mà vẫn quay lại các quy trình cũ, nghĩa là tôi chưa làm ra công cụ đủ tốt… Tôi có cả một nghĩa địa công cụ không đạt chuẩn đó."

Patel cũng đặt tiêu chuẩn tương tự cho việc thu hút khách hàng trước khi gọi vốn.

"Tôi không muốn nhận tiền cho đến khi có bằng chứng rằng mọi người yêu thích sản phẩm."

Lộ trình ra mắt

Tính đến thứ Ba, Ndoc đang chạy thử nghiệm ở cấp doanh nghiệp và mở phiên bản alpha giới hạn cho một số khách hàng đăng ký danh sách chờ. Đăng ký miễn phí, nhưng người dùng trả phí theo mức sử dụng và số token. Patel dự kiến ra bản beta trong vài tuần tới, với kế hoạch ra mắt chính thức vào năm sau.

Với anh, tốc độ thực thi quan trọng hơn việc có sản phẩm hoàn hảo ngay từ đầu.

"Thực thi là việc cực rẻ… hãy cứ triển khai một kế hoạch chưa tối ưu rồi tính sau. Đến lúc bạn lập được kế hoạch hoàn hảo nhất thì người khác đã thực thi xong rồi."

Góc nhìn cho thị trường Việt Nam

Câu chuyện của Ndoc đáng chú ý với các doanh nghiệp và startup công nghệ Việt Nam ở hai điểm. Thứ nhất, mô hình "không gian làm việc AI hợp nhất" đang trở thành xu hướng rõ rệt, khi các công cụ văn phòng truyền thống vốn thống trị thói quen làm việc của nhân sự văn phòng Việt Nam suốt nhiều năm. Thứ hai, việc ưu tiên mô hình mã nguồn mở và định dạng mở của Ndoc có thể mang lại lựa chọn thay thế chi phí thấp hơn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong nước — vốn nhạy cảm với giá bản quyền phần mềm.

Tuy vậy, thách thức lớn nhất vẫn là thay đổi thói quen. Một công cụ có thể tạo slide và bảng tính bằng AI chỉ thực sự hữu ích khi nhân viên sẵn sàng từ bỏ những tệp Excel quen thuộc — và đó là bài toán mà cả Microsoft, Google lẫn hàng loạt startup AI đều đang phải giải.