Diễn đàn Kinh tế Thế giới: Hơn 40 công ty, tổ chức tiêu biểu biến AI thành giá trị thực

Ngoài ra, báo cáo này cho thấy cách các tổ chức tiên phong vượt qua giai đoạn thử nghiệm AI (trí tuệ nhân tạo) để tạo ra tác động ở quy mô lớn.

Trong bối cảnh đầu tư tăng tốc và kỳ vọng ngày càng cao, báo cáo chỉ ra một khoảng cách ngày càng rõ rệt giữa những doanh nghiệp đã xây dựng được năng lực để mở rộng AI và các công ty vẫn đang chật vật trong việc triển khai công nghệ này hiệu quả. Quan trọng hơn, báo cáo cũng cho thấy cách thu hẹp khoảng cách này thông qua bài học rút ra từ những trường hợp ứng dụng thực tế.

Báo cáo được WEF thực hiện với sự phối hợp của Accenture, tập đoàn tư vấn và dịch vụ công nghệ toàn cầu có trụ sở tại Ireland. Báo cáo này tổng hợp và phân tích các trường hợp ứng dụng AI tiêu biểu từ chương trình MINDS - sáng kiến toàn cầu của WEF nhằm giới thiệu những giải pháp AI đã được triển khai trong thực tế và tạo ra tác động rõ ràng.

Thông qua việc phân tích hàng trăm trường hợp tại hơn 30 quốc gia và trên 20 ngành công nghiệp khác nhau (gồm cả y tế, năng lượng và hạ tầng), Hội đồng Tác động, gồm các lãnh đạo và chuyên gia hàng đầu, đã xác định những điểm chung rõ rệt ở các trường hợp triển vọng nhất. Những điểm chung này gồm việc tích hợp AI vào quá trình ra quyết định chiến lược, tái thiết kế công việc để tăng cường hợp tác giữa con người và AI, củng cố nền tảng dữ liệu, hiện đại hóa các nền tảng công nghệ và bảo đảm tất cả được vận hành dưới khuôn khổ quản trị có trách nhiệm.

“AI có tiềm năng phi thường, nhưng nhiều tổ chức vẫn chưa chắc chắn làm thế nào để hiện thực hóa điều đó. Những trường hợp tiêu biểu cho thấy điều gì có thể đạt được khi tham vọng chuyển hóa thành thay đổi vận hành thực sự. Báo cáo mới của chúng tôi đóng vai trò như một cẩm nang thực tiễn để giúp các tổ chức khác đi theo con đường mà những đơn vị dẫn đầu này đã mở ra”, ông Stephan Mergenthaler, Giám đốc điều hành kiêm Giám đốc công nghệ của WEF, cho biết.

WEF vừa công bố báo cáo về cách các công ty và tổ chức hàng đầu ứng dụng AI vào thực tiễn

Danh sách hơn 40 công ty, tổ chức tiên phong về AI thúc đẩy giải pháp có tác động cao và khả năng mở rộng:

Công nghệ thông tin

AMD và Synopsys (Mỹ) tích hợp học tăng cường và AI có tính chủ động (agentic AI) vào quy trình thiết kế chip, giúp năng suất của nhà thiết kế tăng gấp đôi và rút ngắn đáng kể thời gian phê duyệt ở quy mô lớn.

EXL Services (Mỹ) tự động hóa tới 80% quá trình chuyển đổi mã từ hệ thống cũ sang nền tảng đám mây bằng các tác tử AI, rút ngắn thời gian dự án tới hai năm và giảm chi phí từ 20 - 40%.

KPMG (Hà Lan) và SAP (Đức) mở rộng quy mô trợ lý ảo AI được huấn luyện trên 200.000 tài liệu SAP để tăng tốc cấu hình. Công cụ này giúp doanh nghiệp cấu hình hệ thống nhanh hơn, giảm một nửa các công việc phải làm lại do sai sót, đồng thời rút ngắn thời gian chuyển đổi hệ thống SAP tổng thể thêm khoảng 18%.

Quản lý năng lượng

Horizon Power và TerraQuanta (Trung Quốc) đã xây dựng một hệ thống AI dự báo thời tiết, giúp việc dự đoán biến động của thị trường năng lượng nhanh và hiệu quả hơn gấp 50.000 lần, nhờ đó giảm mức độ biến động và nâng cao hiệu quả giao dịch.

Siemens (Đức) đã ứng dụng AI tự động vào việc vận hành hệ thống điều hòa, thông gió và sưởi ấm (HVAC), cải thiện mức độ tiện nghi 25% và lượng điện năng tiêu thụ giảm hơn 6%. Giải pháp này có thể triển khai linh hoạt trên nhiều loại hạ tầng khác nhau và dễ dàng mở rộng.

Viện Nghiên cứu Năng lượng Sạch và Carbon thấp Quốc gia (Trung Quốc) kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế riêng cho lĩnh vực năng lượng với phương pháp dự báo chuỗi thời gian, giúp nâng cao độ chính xác trong dự đoán thị trường năng lượng và giảm mức tiêu thụ năng lượng tới 95%.

Viện Nghiên cứu Năng lượng Sạch Huaneng Trung Quốc cùng các chi nhánh liên quan Triển khai giám sát và điều khiển bằng AI cho cơ sở hạ tầng năng lượng tái tạo, đảm bảo an toàn khi can thiệp bằng robot, giúp độ chính xác phát hiện lỗi tăng 90%.

Tập đoàn Lưới điện Nhà nước Trung Quốc đã ứng dụng AI để điều phối hệ thống điện của các đô thị lớn theo thời gian thực. Nhờ đó, việc điều khiển và phản ứng với sự cố chỉ mất chưa đến một phút cho hơn 15.000 người dùng, giúp hệ thống điện ổn định và bền vững hơn.

Sản xuất pin

CATL và AIMS (Trung Quốc) đã ứng dụng một hệ thống AI kết hợp, có thể tối ưu quá trình sản xuất pin ngay trong thời gian thực dù dữ liệu còn hạn chế. Nhờ đó, chất lượng pin ổn định hơn với mức chênh lệch giảm 50%, công nhân bớt đi một nửa khối lượng công việc và dây chuyền sản xuất chạy nhanh hơn.

Bên cạnh đó, CATL cũng dùng AI để tự động hóa việc thiết kế cell pin bằng cách kết hợp các mô hình vật lý với học máy. Cách làm này giúp tạo ra phương án thiết kế tối ưu chỉ trong vài phút và rút ngắn gần một nửa thời gian làm mẫu thử.

Đại học Thanh Hoa và công ty Electroder (Trung Quốc) đã dùng AI mô phỏng theo các quy luật vật lý để nghiên cứu pin. Nhờ cách này, thời gian nghiên cứu và phát triển pin được rút ngắn từ vài năm xuống chỉ còn vài tuần, lượng vật liệu lãng phí giảm khoảng 40% và quá trình đi từ ý tưởng đến pin mẫu nhanh hơn gấp 3,6 lần.

Y tế toàn cầu và chăm sóc sức khỏe

Ant Group (Trung Quốc) triển khai nền tảng AI y tế đa phương thức trên toàn quốc, đạt độ chính xác chẩn đoán trên 90% và tăng tốc nghiên cứu lâm sàng lên 80% tại 5.000 cơ sở.

Landing Med (Trung Quốc) mở rộng sàng lọc tế bào học bằng AI tới 91% khu vực vùng sâu vùng xa ở các tỉnh của Trung Quốc, thực hiện hơn 13 triệu ca sàng lọc ung thư sớm thông qua hình ảnh y tế dựa trên điện toán đám mây.

Tập đoàn Y tế Xã hội Genshukai & Fujitsu (Nhật Bản) ứng dụng các tác tử AI trong quản lý bệnh viện, tiết kiệm hơn 400 giờ làm việc của nhân viên và tạo thêm 1,4 triệu USD doanh thu.

Bộ Y tế Ả Rập Saudi và AmplifAI đã thử nghiệm công nghệ AI dùng hình ảnh nhiệt để phát hiện sớm biến chứng bàn chân do tiểu đường. Nhờ đó, thời gian làm việc của bác sĩ giảm tới 90% và chi phí điều trị có thể giảm đến 80%.

Sanofi và OAO (Pháp) xây dựng mô hình doanh nghiệp lấy AI làm trung tâm, tạo ra hơn 1.300 trường hợp sử dụng, đẩy nhanh chu kỳ phát triển và mang lại lợi nhuận thương mại có thể đo lường được.

Robot

Hyundai và DEEPX (Hàn Quốc) mang AI siêu hiệu quả đến với robot tự hành, đạt hiệu năng gấp 240% so với GPU (bộ xử lý đồ họa) nhưng chỉ tiêu thụ 1/8 điện năng, cho phép robot hoạt động theo thời gian thực với chi phí thấp trên quy mô lớn.

Dịch vụ tài chính

Ngân hàng Công Thương Trung Quốc (ICBC) triển khai mô hình AI tài chính 100 tỉ tham số cho 400.000 nhân viên, tạo ra lợi nhuận 500 triệu nhân dân tệ và mở rộng quy mô lên hàng triệu quyết định tự động hàng ngày.

Bán lẻ, hàng tiêu dùng và phong cách sống

PepsiCo (Mỹ) triển khai công nghệ thị giác 3D trên các thiết bị biên trong nhà máy thông minh, giảm lãng phí 0,15% và tiết kiệm hơn 100.000 USD mỗi năm.

Wumart & Dmall (Trung Quốc) thống nhất vận hành bán lẻ bằng các quy trình AI thời gian thực, tối ưu giá, giảm thất thoát và giảm tiêu thụ năng lượng trong mạng lưới cửa hàng.

Hóa học và khám phá khoa học

Deep Principle (Trung Quốc) sử dụng AI đa tác tử để tự động hóa hơn một nửa số mô phỏng vật liệu, giảm chi phí thí nghiệm và tăng tốc chu kỳ khám phá.

Phagos (Pháp) đạt độ chính xác 95% trong thiết kế liệu pháp phage (hướng điều trị có thể thay thế kháng sinh) bằng AI. Nhờ đó, độ chính xác đạt tới 95% và thời gian nghiên cứu được rút ngắn nhanh hơn gấp 10 lần so với trước đây.

Viện Nghiên cứu Bệnh Thoái hóa Thần kinh UCSF & SandboxAQ (Mỹ) áp dụng AI dựa trên các quy luật vật lý và hóa học lượng tử để tìm thuốc điều trị Parkinson. Cách tiếp cận này giúp quá trình nghiên cứu nhanh hơn 36 lần và tăng khả năng tìm ra hợp chất hiệu quả lên hơn 30 lần ngay từ giai đoạn sàng lọc ban đầu.

Kỹ thuật, xây dựng và hạ tầng

Hitachi Rail (Nhật Bản) thống nhất vận hành đường sắt bằng nền tảng phân tích AI, giúp giảm thiểu sự chậm trễ, giảm mức tiêu thụ năng lượng tại các nhà ga và giảm chi phí bảo trì thông qua tối ưu hóa theo tình trạng.

Fujitsu (Nhật Bản) đã triển khai các tác tử AI trên toàn bộ chuỗi cung ứng để tự động dự báo nhu cầu theo thời gian thực. Nhờ đó, công ty giảm được 15 triệu USD chi phí tồn kho, giảm lượng hàng tồn kho 20 triệu USD và giảm một nửa số nhân sự vận hành.

Lenovo (Trung Quốc) đã dùng một tác tử AI thống nhất để điều phối chuỗi cung ứng toàn cầu, giúp độ chính xác trong khâu logistics tăng khoảng 30% và các gián đoạn có thể được phát hiện sớm hơn tới hai tuần.

Cambridge Industries (Mỹ) áp dụng AI để nâng cao an toàn giao thông và tại các công trường xây dựng. Hệ thống này hoạt động trực tiếp tại hiện trường, giúp phát hiện rủi ro sớm, từ đó giảm gần một nửa chi phí sửa chữa khẩn cấp và đồng thời tạo thêm việc làm cho người dân địa phương.

Sản xuất tiên tiến

Foxconn (Đài Loan) cùng Boston Consulting Group (BCG) đã mở rộng một hệ sinh thái tác tử AI có khả năng tự động xử lý khoảng 80% các quyết định trong hoạt động vận hành toàn cầu, qua đó ước tính tạo ra thêm khoảng 800 triệu USD giá trị kinh tế.

Siemens (Đức) và EthonAI (Thụy Sĩ) đã tiêu chuẩn hóa việc kiểm tra chất lượng bằng AI trong các nhà máy, sử dụng hệ thống thị giác máy tính để tự động phát hiện lỗi. Cách làm này giúp tiết kiệm khoảng 30.000 - 100.000 euro cho mỗi trạm kiểm tra và cho thấy hiệu quả đầu tư rõ ràng khi mở rộng kiểm soát chất lượng tự động.

Black Lake Technologies (Trung Quốc) đã mở rộng một nền tảng sản xuất được điều phối bằng AI, giúp các nhà máy tận dụng công suất tốt hơn, nâng mức sử dụng lên 83%. Nhờ đó, lượng năng lượng tiêu thụ trên mỗi sản phẩm giảm 18% và thời gian đưa một sản phẩm từ sản xuất đến hoàn thiện được rút ngắn từ gần một năm xuống chỉ còn khoảng một tháng.

Xã hội và lợi ích công cộng

Tech Mahindra (Ấn Độ) đã mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, xử lý khoảng 3,8 triệu yêu cầu mỗi tháng với độ chính xác 92%. Nhờ đó, các dịch vụ số trở nên dễ tiếp cận hơn với người dùng ở nhiều quốc gia đang phát triển thuộc khu vực Nam bán cầu.

Sơn Vân