AI trong kỷ nguyên vươn mình: Sẽ là 'tế bào gốc' để doanh nghiệp bứt phá xa hơn

AI có thể tạo ra cơ hội để doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành, cắt giảm chi phí và gia tăng doanh thu. Ảnh minh họa.

Bài toán tương lai cho công nghệ AI trong kỷ nguyên vươn mình

AI được nhận định là “động cơ tăng trưởng” mới cho Việt Nam trong kỷ nguyên số. Tuy nhiên chúng ta đang đứng trước những gã công nghệ khổng lồ trên toàn cầu. Do đó, doanh nghiệp Việt Nam cần phải xác định rõ bài toán rõ ràng cho tương lai trong công nghệ AI.

Đầu tiên phải nhận định rằng, Việt Nam cần tự xây dựng toàn bộ công nghệ từ đầu và cạnh tranh trực diện với các tập đoàn toàn cầu ở mọi tầng. Đây là cuộc chơi cần vốn đầu tư, hạ tầng tính toán, dữ liệu và nhân lực nghiên cứu ở quy mô rất lớn. Nếu không lựa chọn đúng trọng tâm, doanh nghiệp Việt Nam có thể tiêu tốn rất nhiều nguồn lực nhưng không tạo ra lợi thế thực sự.

Hiện tại, chúng ta đang phụ thuộc vào nền tảng AI nước ngoài, coi AI chỉ là việc mua tài khoản của một công cụ rồi đưa toàn bộ dữ liệu, quy trình lên đó. Cách làm này nhanh trong ngắn hạn nhưng có thể khiến doanh nghiệp không làm chủ được dữ liệu, tri thức, chi phí, tiêu chuẩn vận hành và khả năng thay thế công nghệ về dài hạn.

Bài toán được đưa ra ở đây là tận dụng năng lực của các mô hình AI toàn cầu nhưng làm chủ những lớp tạo ra giá trị chiến lược tại Việt Nam. Chúng ta có thể sử dụng “bộ não” công nghệ của thế giới, nhưng phải giữ quyền kiểm soát đối với “hệ thần kinh” của doanh nghiệp Việt Nam, bao gồm dữ liệu, quy trình, tri thức nghiệp vụ, tiêu chuẩn đánh giá, quan hệ khách hàng và quyền ra quyết định.

Chúng ta có thể sử dụng “bộ não” công nghệ của thế giới, nhưng phải giữ quyền kiểm soát đối với “hệ thần kinh” của doanh nghiệp Việt Nam. Ông Nguyễn Văn Tuyền- Giám đốc Học viện Đào tạo AI Trevi Education cho biết.

Lợi thế cạnh tranh đầu tiên của Việt Nam là sự gần gũi với bài toán thực tế. Doanh nghiệp Việt Nam hiểu tiếng Việt, Pháp luật Việt Nam, văn hóa giao tiếp, hành vi người dùng và đặc thù vận hành của thị trường Việt Nam. Một mô hình toàn cầu có thể rất mạnh về năng lực tổng quát nhưng không tự nhiên hiểu được quy trình tín dụng của một ngân hàng Việt Nam, hoặc hồ sơ hành chính của một địa phương, tập quán sản xuất của một hợp tác xã hay hệ thống biểu mẫu nội bộ của một doanh nghiệp.

Lợi thế thứ hai là khả năng xây dựng AI chuyên ngành. Việt Nam không nhất thiết phải chiến thắng trong mọi cuộc đua mô hình nền tảng. Chúng ta có thể tạo ra lợi thế ở tầng ứng dụng và các ngành có nhiều dữ liệu, nhu cầu lớn và đặc thù cao như tài chính – ngân hàng, nông nghiệp, giáo dục, sản xuất, logistics, y tế, du lịch, thương mại và dịch vụ công.

Ngoài ra chúng ta còn có lợi thế là khả năng thích ứng nhanh và triển khai với chi phí phù hợp. Doanh nghiệp Việt Nam có thể tập trung vào những bài toán nhỏ nhưng tạo ra giá trị rõ ràng, thử nghiệm nhanh, đo lường nhanh và điều chỉnh nhanh thay vì xây dựng những dự án khổng lồ kéo dài nhiều năm.

Là đơn vị chuyên sâu về đào tạo và triển khai AI ứng dụng, Trevi Education xác định mình cần đóng góp trong bài toán AI tương lai của Việt Nam theo mô hình hệ sinh thái gồm đào tạo, tư vấn, chuẩn hóa quy trình và hỗ trợ tổ chức xây dựng hệ thống AI phục vụ công việc thực tế.

Ông Nguyễn Văn Tuyền - Giám đốc Học viện Đào tạo AI Trevi Education cho biết, Việt Nam hoàn toàn có thể cạnh tranh với những gã khổng lồ về công nghệ trên toàn cầu nếu đưa ra được bài toán AI trong tương lai rõ ràng.

Để thực hiện được bài toán này, điều đầu tiên là phổ cập năng lực AI nhưng không dừng ở việc dạy sử dụng công cụ. Một khóa học AI sẽ không có nhiều giá trị nếu học viên chỉ biết viết một số câu lệnh nhưng không biết lựa chọn bài toán, kiểm chứng kết quả, bảo vệ dữ liệu và đưa AI vào quy trình làm việc. Vì vậy, chương trình đào tạo phải chuyển từ “học tính năng” sang “tạo ra kết quả công việc bằng AI”.

Thứ hai là hỗ trợ doanh nghiệp chuẩn hóa dữ liệu và quy trình trước khi tự động hóa. Đây là phần khó nhưng thường bị né tránh. Nhiều doanh nghiệp muốn có AI Agent trong khi dữ liệu vẫn nằm rải rác trên máy tính cá nhân, tên file không thống nhất, không có phân quyền, không xác định được phiên bản nào là chính thức và không có quy trình phê duyệt. Đưa AI vào một hệ thống như vậy không phải chuyển đổi số mà là tự động hóa sự hỗn loạn.

Thứ ba, trọng tâm khác biệt của Trevi Education trong thời gian tới là phát triển mô hình AI Agent Teams – đội ngũ các tác nhân AI được tổ chức theo chức năng của doanh nghiệp. Thay vì một chatbot trả lời mọi câu hỏi, doanh nghiệp có thể có một Agent điều phối và các Agent chuyên trách về nghiên cứu, kinh doanh, marketing, tài chính, nhân sự, pháp chế, vận hành hoặc chăm sóc khách hàng. Mỗi Agent có nhiệm vụ, dữ liệu được phép truy cập, quy trình phối hợp, tiêu chuẩn đầu ra và cơ chế kiểm tra rõ ràng.

AI sẽ là “tế bào gốc” giúp doanh nghiệp bứt phá

Theo ông Nguyễn Văn Tuyền, Giám đốc Học viện Đào tạo AI Trevi Education, AI có thể được ví như “tế bào gốc”, tạo nền tảng để doanh nghiệp Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh và bứt phá trong giai đoạn mới.

Nhận định này dựa trên nhiều lợi thế của Việt Nam, như lực lượng lao động trẻ, khả năng học hỏi và thích ứng khá nhanh với công nghệ mới. Thị trường trong nước có quy mô lớn, nguồn dữ liệu phong phú và nhiều bài toán thực tiễn chưa được giải quyết tối ưu. Đây là điều kiện thuận lợi để phát triển những sản phẩm AI có giá trị ứng dụng cao.

Cùng với đó, quyết tâm chính sách ngày càng rõ nét, thể hiện qua việc hoàn thiện pháp luật, chiến lược quốc gia, hạ tầng dữ liệu và các cơ chế thúc đẩy phát triển công nghệ. Cộng đồng doanh nghiệp công nghệ Việt Nam cũng đã tích lũy đáng kể kinh nghiệm về phần mềm, dữ liệu, nền tảng số và triển khai hệ thống trong nhiều lĩnh vực.

Mới đây, Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định số 1671/QĐ-TTg phê duyệt Chiến lược quốc gia về trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, tầm nhìn đến năm 2045. Theo mục tiêu đặt ra, đến năm 2030, Việt Nam phấn đấu thuộc nhóm ba quốc gia dẫn đầu Đông Nam Á về nghiên cứu và phát triển AI; kinh tế AI đóng góp khoảng 6% GDP; năng suất lao động trong các ngành ứng dụng AI tăng 10–15%; kim ngạch xuất khẩu sản phẩm, dịch vụ và giải pháp AI đạt khoảng 5 tỷ USD.

Theo ông Nguyễn Văn Tuyền, đây là những mục tiêu chính sách, chưa phải vị thế Việt Nam đã đạt được, nhưng cho thấy mức độ ưu tiên và quyết tâm của quốc gia đối với lĩnh vực AI.

Đối với doanh nghiệp, AI có thể tạo ra giá trị ở bốn cấp độ. Trước hết, công nghệ này giúp tăng năng suất, giảm thời gian dành cho các công việc lặp lại như nhập liệu, tra cứu, tổng hợp, phân loại, soạn thảo và lập báo cáo.

Ở cấp độ thứ hai, AI hỗ trợ nâng cao chất lượng ra quyết định thông qua việc tổng hợp dữ liệu, nhận diện xu hướng, cảnh báo bất thường và xây dựng các kịch bản để người có trách nhiệm lựa chọn.

Cấp độ thứ ba là cá nhân hóa sản phẩm, dịch vụ. Doanh nghiệp có thể hiểu khách hàng sâu hơn, phản hồi nhanh hơn và tạo ra trải nghiệm phù hợp với nhu cầu của từng nhóm đối tượng.

Quan trọng nhất, AI có khả năng mở ra sản phẩm, dịch vụ và mô hình kinh doanh mới. Khi đó, công nghệ không chỉ giúp doanh nghiệp thực hiện nhanh hơn những công việc hiện có, mà còn tạo điều kiện để triển khai những hoạt động trước đây chưa thể thực hiện.

Cơ hội dành cho Việt Nam là rất lớn, nhưng có thể bị bỏ lỡ nếu việc ứng dụng AI chỉ dừng ở khẩu hiệu, chạy theo phong trào hoặc không gắn với hiệu quả thực tế. Để có vị trí trên bản đồ AI thế giới, Việt Nam cần nhanh chóng chuyển từ nhận thức sang năng lực, từ thử nghiệm sang sản phẩm và từ khát vọng sang những kết quả có thể đo lường.

Một trong những giải pháp cần thiết là xây dựng kho bài toán AI quốc gia, cho phép các bộ, ngành, địa phương, doanh nghiệp và tổ chức xã hội công bố những vấn đề cần giải quyết. Mỗi bài toán cần xác định rõ dữ liệu có thể sử dụng, yêu cầu bảo mật, nguồn kinh phí, tiêu chí đánh giá và đơn vị tiếp nhận kết quả.

Đồng thời, cần hình thành các phòng thí nghiệm và môi trường thử nghiệm công – tư, tạo điều kiện để trường đại học, doanh nghiệp công nghệ và đơn vị sử dụng cùng phát triển giải pháp. Các nhà nghiên cứu khó có thể tạo ra sản phẩm sát thực tiễn nếu không được tiếp cận dữ liệu và quy trình vận hành thực tế.

Doanh nghiệp công nghệ cũng cần chuyển từ tư duy bán phần mềm sang cam kết về hiệu quả sử dụng. Một giải pháp chỉ được coi là thành công khi thực sự góp phần nâng cao năng suất, chất lượng hoặc tạo ra giá trị, thay vì chỉ đáp ứng yêu cầu nghiệm thu kỹ thuật.

Bên cạnh đó, cần có chương trình hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa, hộ kinh doanh, hợp tác xã tiếp cận đào tạo, tư vấn, dữ liệu và giải pháp AI. Đây là khu vực có quy mô lớn nhưng nguồn lực công nghệ còn hạn chế.

Phổ cập AI không có nghĩa mọi người dân đều phải trở thành kỹ sư công nghệ. Điều quan trọng là người dân và doanh nghiệp được tiếp cận những giải pháp hữu ích, dễ sử dụng, an toàn, có chi phí phù hợp và giải quyết được các vấn đề thực tế.