Việc Bending Spoons mua lại nền tảng kế thừa như AOL cho thấy giá trị tiềm ẩn của các hệ sinh thái kỹ thuật số lâu đời. 30 triệu người dùng hoạt động hàng tháng của AOL đại diện cho một thương hiệu bền vững và một nguồn tài nguyên dữ liệu phong phú có thể được sử dụng trong các dịch vụ điều khiển bằng AI. Tuyên bố đó chỉ đúng nếu dữ liệu được quản lý và tích hợp đúng cách. Những giao dịch như vậy có thể pha trộn yếu tố hoài niệm với lợi thế kinh doanh, nhưng lại mang đến những rủi ro tuân thủ và an ninh mạng mới mà các doanh nghiệp cần phải giải quyết.

Bằng cách mua lại AOL từ Yahoo, Bending Spoons đang củng cố các công nghệ tiêu dùng có tỷ lệ giữ chân cao vào danh mục kỹ thuật số đang mở rộng của mình. Khi các công ty ngày càng chuyển sang sử dụng dữ liệu tổng hợp để cung cấp cho kho dữ liệu học tập của AI, thỏa thuận này cho thấy một chiến thuật khác, đó là sử dụng các tài sản dữ liệu và cơ sở người dùng đã có sẵn để tăng tốc cá nhân hóa AI, hiệu quả quảng cáo và thu thập thông tin danh tính kỹ thuật số. Nó minh họa cách các nền tảng cũ hơn – có thể bị coi là lỗi thời – có thể trở thành nguồn nhiên liệu lợi nhuận cho sự đổi mới khi kết hợp với kiến trúc gốc đám mây và mô hình học máy.

Bending Spoons đã tài trợ chiến lược mở rộng của mình bằng gói nợ 2,8 tỷ USD từ các ngân hàng toàn cầu lớn bao gồm J.P. Morgan, BNP Paribas và HSBC. Rõ ràng là các nhà cho vay ngày càng tin tưởng vào việc kiếm tiền từ dữ liệu lâu dài, không giống như trong thời kỳ bùng nổ và sụp đổ ‘dot.com’, nơi trọng tâm và sự quan tâm hoàn toàn nằm ở các sản phẩm phần mềm. Việc mua lại, dự kiến hoàn tất vào cuối năm, tiếp nối kế hoạch mua lại Vimeo của Bending Spoons. Hai thỏa thuận này, nếu được thực hiện, sẽ định vị công ty là một nhà củng cố tài sản internet lớn.

Thách thức triển khai và vận hành

Việc tích hợp cơ sở hạ tầng hàng thập kỷ tuổi như của AOL đặt ra những thách thức kỹ thuật. Di chuyển dữ liệu từ các hệ thống email cũ theo các giao thức bảo mật và yêu cầu tuân thủ hiện hành cần được quản lý cẩn thận. Ngoài ra còn có vấn đề không nhỏ là đào tạo lại nhân viên để quản lý dữ liệu AI trên dữ liệu có sự đồng tình đáng kể từ người dùng dịch vụ tin cậy. Do đó, giống như bất kỳ thương vụ mua lại kỹ thuật số nào, thành công của Bending Spoons sẽ phụ thuộc vào việc quản lý các khía cạnh kỹ thuật và văn hóa của việc tích hợp. Nếu không có quản trị mạnh mẽ, các nền tảng kế thừa đầy hứa hẹn có nguy cơ trở thành gánh nặng về tuân thủ.

Trong giai đoạn đầu của bất kỳ chu kỳ mua lại nào, sẽ có công việc chuẩn bị trong việc lập bản đồ dòng dữ liệu, chạy các cuộc kiểm tra tích hợp và khả năng tương tác, cũng như các cuộc thảo luận quan trọng về quản trị. Cần lưu ý rằng nhiều dự án tích hợp thử nghiệm bị đình trệ nếu không có trách nhiệm giải trình chung giữa các chức năng công nghệ và kinh doanh: Thật dễ dàng để thèm muốn dữ liệu hơn là tìm ra cách đưa nó vào sử dụng trong kinh doanh, đặc biệt khi điều tốt nhất mà một bên mua lại có thể hy vọng là những ví dụ hạn chế về những gì họ có thể nhận được, sau khi giao kèo đã được ký.

Bối cảnh nhà cung cấp và hệ sinh thái

Mặc dù Bending Spoons hoạt động độc lập với các hệ sinh thái AI doanh nghiệp lớn, logic mua lại của họ vẫn phù hợp với việc Microsoft tích hợp dữ liệu LinkedIn vào Azure AI Foundry, và những nỗ lực của IBM nhằm làm mới dữ liệu cũ với watsonx. Cơ sở khách hàng và dữ liệu hành vi của AOL có thể có giá trị với các công cụ phân tích đám mây, lập hồ sơ khách hàng và các khung quản lý danh tính, ngay cả trên các nền tảng có sẵn như AWS Bedrock, Azure, hoặc Google Vertex AI.

Tổng kết cho lãnh đạo

Các nền tảng kế thừa không phải là lỗi thời nhưng chúng thường bị sử dụng kém hiệu quả và bị đánh giá thấp. Điểm khác biệt nằm ở cách các tổ chức tích hợp dữ liệu lịch sử vào quản trị AI hiện đại và tạo ra giá trị. Các nhà lãnh đạo có thể xem việc mua lại AOL như một động thái hoài niệm, nhưng đó là một cái nhìn thực tế hơn về một tài sản dữ liệu thuần túy. Có lẽ làn sóng lợi thế cạnh tranh tiếp theo có thể không đến từ việc xây dựng các hệ thống mới, mà từ việc diễn giải lại các phần mềm và thông tin cũ hơn đôi khi bị bỏ qua, chỉ vì nó không phải là ‘thứ’ mới nhất và vĩ đại nhất.