Cách một doanh nghiệp khởi nghiệp Kenya đổi mới tư duy về AI cho các doanh nghiệp nhỏ

Lần đầu tiên ông Mutembei Kariuki nghĩ về khả năng ứng dụng các mô hình AI tại quê hương Kenya là vào năm 2019. Khi tham dự một hội nghị về tương lai của AI tại Đại học Tokyo (Nhật Bản), ông liên tục nghe về viễn cảnh công nghệ này sẽ thay đổi thế giới. "Thế nhưng hoàn toàn không ai nhắc đến châu Phi", ông Kariuki chia sẻ. Ngay cả ở thời điểm đó — trước khi các tập đoàn công nghệ lớn như OpenAI và Anthropic ra mắt công chúng các công cụ chatbot — ông Kariuki đã nhận thấy những rào cản lớn đối với việc phổ cập AI tại châu Phi. Tốc độ kết nối internet còn chậm và không đồng đều, tài nguyên điện toán phục vụ huấn luyện mô hình khan hiếm, trong khi dữ liệu huấn luyện có cấu trúc và chất lượng cao gần như không có. Đa số người dân truy cập internet qua các dòng điện thoại di động đời cũ, dung lượng bộ nhớ thấp, thay vì máy tính hoặc điện thoại thông minh cao cấp. Cùng với các đồng sáng lập Jude Mwenda và Stephanie Njerenga, ông Kariuki đã thành lập Fastagger, một công ty khởi nghiệp chuyên xây dựng các mô hình AI có khả năng vận hành khi không có kết nối mạng (offline) và trên các dòng điện thoại cấu hình thấp. Sản phẩm lớn đầu tiên của doanh nghiệp là Auni, trợ lý phân tích dữ liệu kinh doanh được ra mắt vào năm 2024. Ứng dụng này đã tạo được bước đột phá lớn khi được tích hợp vào nền tảng dành cho doanh nghiệp của M-Pesa, dịch vụ tiền di động lớn nhất Kenya. Kể từ đó, khoảng 6.000 doanh nghiệp đã đăng ký sử dụng. Auni hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ như hiệu cắt tóc, nhà hàng và xưởng sản xuất nhỏ phân tích dữ liệu giao dịch, đồng thời đưa ra các đề xuất tiếp thị. Ông Peter Chege, chủ một tiệm làm tóc và cắt tóc tại Nairobi, bắt đầu sử dụng Auni từ năm ngoái. Trước đây, ông ghi chép toàn bộ doanh thu trên sổ sách giấy. "Chúng tôi không thể chuyển đổi những thông tin đó thành biểu đồ", ông cho biết. Hiện nay, ứng dụng giúp ông xác định các khung giờ và ngày cao điểm, cũng như nhận diện nhóm khách hàng thân thiết. Đơn cử, khi một khách quen ngừng ghé tiệm, ông có thể gửi tin nhắn riêng để thu hút họ quay trở lại. Fastagger là một phần trong nỗ lực mới nhằm phát triển AI dựa trên thực tế công nghệ của người dùng tại các nền kinh tế đang phát triển, thay vì điều chỉnh các sản phẩm vốn được thiết kế cho các thị trường phát triển hơn. Đối với Fastagger, điều đó đồng nghĩa với việc tìm ra giải pháp để các mô hình AI vận hành hiệu quả trên các thiết bị giá rẻ, trong điều kiện kết nối internet không ổn định và dữ liệu kinh doanh phần lớn chỉ gồm các giao dịch tiền di động. Thiết kế AI phục vụ doanh nghiệp nhỏ tại Kenya Trước khi phát triển Auni, ông Kariuki cùng các cộng sự bắt đầu bằng việc giải quyết thách thức về mức độ sẵn sàng của dữ liệu phục vụ huấn luyện AI. Họ đặt câu hỏi: "Làm thế nào để châu Phi bắt kịp xu thế một cách nhanh chóng? Làm thế nào để tạo ra dữ liệu huấn luyện đủ nhanh, và sau đó đưa công nghệ đến tay người dân một cách kịp thời?" Ông Mutembei Kariuki đồng sáng lập Fastagger nhằm phát triển các hệ thống AI có khả năng vận hành offline và trên điện thoại cơ bản. Ảnh: Afrikanna Production/Microsoft Họ quyết định tập trung vào điện thoại di động, cụ thể là các ứng dụng tiền di động. Với hơn 80% người trưởng thành tại Kenya sử dụng dịch vụ này, đây là nguồn dữ liệu vô cùng phong phú. Một trong những bước đi đầu tiên của Fastagger là điều chỉnh mô hình nhận dạng ký tự quang học (OCR) mã nguồn mở nhằm đọc các sao kê tài chính do ứng dụng tiền di động tạo ra. Các mô hình hiện hành thường gặp khó khăn trước chất lượng kém của các tệp PDF có định dạng không phổ biến, đôi khi có dấu mộc và lỗi hiển thị. Do người dùng tiềm năng của Fastagger thường xuyên gặp tình trạng mạng internet chập chờn, nhóm phát triển bảo đảm các công đoạn trọng yếu, như tổ chức dữ liệu đã trích xuất thành bảng biểu, có thể thực hiện trực tiếp trên thiết bị (on-device). Sau khi sở hữu mô hình có khả năng xử lý các tài liệu trên, nhóm bắt đầu nghiên cứu phương thức ứng dụng dữ liệu tài chính có cấu trúc để hỗ trợ các cơ sở kinh doanh. Họ đã dành nhiều ngày quan sát cách các chủ doanh nghiệp nhỏ vận hành và tương tác với khách hàng. Một thách thức nhanh chóng lộ rõ: Các chủ cơ sở kinh doanh có quá ít thời gian và nguồn lực để tính toán xa hơn các hoạt động vận hành thường nhật. "Họ phải đứng cắt tóc suốt cả ngày", ông Kariuki chia sẻ về các chủ tiệm làm tóc, nhóm đối tượng hiện nằm trong số những người dùng chính của Auni. "Chúng ta phải tính đến đặc thù hành trình của người dùng, phương thức sinh hoạt của họ và những gì đang diễn ra phía sau". Ứng dụng Fastagger giúp ông Peter Chege, chủ một tiệm làm tóc, quản lý thời gian tốt hơn và theo dõi khách hàng thân thiết. Afrikanna Production/Microsoft Đối với ông Chege, một trong những lợi ích lớn nhất của Auni là hỗ trợ quản lý thời gian. Một biểu đồ đơn giản cho thấy buổi sáng là thời điểm vắng khách nhất, giúp ông nhận ra có thể tranh thủ giải quyết các công việc cá nhân hoặc bố trí ít thợ hơn tại cửa hàng cho đến khoảng 13 giờ, thời điểm lượng khách bắt đầu đông trở lại. Nhóm sáng lập cũng nhận thấy các cơ sở kinh doanh phải dành quá nhiều thời gian cho các quy trình thủ công và tự động hóa có thể giúp tinh giản những công việc này. Đơn cử tại một nhà hàng hải sản ở Nairobi, việc xác định khách hàng thân thiết để áp dụng chương trình giảm giá từng đòi hỏi phải rà soát từng biên lai bán hàng qua SMS. Đây là công việc tốn nhiều công sức, khiến các chiến lược tiếp thị giữ chân khách hàng trở nên thiếu khả thi. Hiện nay, với sự hỗ trợ của Auni, nhà hàng đã có thể tự động nhận diện nhóm khách hàng hàng đầu và cung cấp các chính sách ưu đãi. Một số tính năng của Auni—như đọc sao kê bán hàng, phân tích dữ liệu và trực quan hóa kết quả—có thể thực hiện ngoại tuyến ngay trên các dòng điện thoại giá rẻ mà không cần gửi truy vấn lên đám mây. Các tính năng này kết hợp giữa công cụ AI và phần mềm truyền thống; ví dụ, phần mềm OCR tiêu chuẩn thực hiện trích xuất văn bản và một mạng nơ-ron quy mô nhỏ sẽ nhận diện cấu trúc của từng tài liệu. Tuy nhiên, các phân tích chuyên sâu hơn và việc giải đáp thắc mắc liên quan đến dữ liệu vẫn đòi hỏi phải có kết nối internet. Ông Daniel Björkegren, chuyên gia kinh tế tại Columbia University chuyên nghiên cứu tác động của AI đối với các nền kinh tế đang phát triển, nhận định rằng sự phổ biến của điện thoại cơ bản thay vì điện thoại thông minh và máy tính tại khu vực châu Phi cận Sahara có thể mở ra những phương thức ứng dụng AI khác biệt. Ông cho biết: "Lịch sử công nghệ cho thấy bối cảnh ở đây không phải là việc người dùng vận hành Claude Code hay Codex trên máy tính cá nhân. Dù vẫn có nhóm đối tượng này, nhưng đối với phần đông người dân, chúng ta cần phải tìm ra những phương thức sử dụng khác". Nhu cầu bản địa định hình AI Dù Auni đã được tích hợp vào M-Pesa, Fastagger vẫn là một doanh nghiệp khởi nghiệp quy mô nhỏ. Đơn vị này từng nhận được sự hỗ trợ từ các chương trình tăng tốc khởi nghiệp của Google, Microsoft và Nvidia, song hiện chỉ có ba nhân sự, gồm các nhà sáng lập ban đầu là Kariuki, Mwenda và Njerenga. Hiện tại, họ đang làm việc