Nó giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm, tăng sức cạnh tranh. Với tốc độ phát triển hiện nay, việc ứng dụng AI không còn là lựa chọn, mà là điều kiện tiên quyết để doanh nghiệp tồn tại và phát triển. Chính vì vậy, để xây dựng lợi thế cạnh tranh dài hạn và phát triển bền vững, AI giữ vai trò quan trọng trong quá trình chuyển đổi và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.
Hiệu quả từ những ứng dụng thực tiễn
Hiện tại, AI đã bước ra khỏi phòng thí nghiệm để trở thành công cụ thực tế, góp phần thay đổi cách các nhà máy, xí nghiệp vận hành. Nếu trước đây sản xuất công nghiệp chủ yếu dựa vào sức người và máy móc truyền thống, thì nay AI đang giúp mọi thứ thông minh hơn, nhanh hơn và tiết kiệm hơn với nhiều ứng dụng nổi bật.
Đầu tiên là “bảo trì dự đoán”. Thay vì chờ máy móc hỏng mới sửa, AI phân tích dữ liệu từ cảm biến gắn trên máy móc để dự đoán khi nào thiết bị có nguy cơ gặp sự cố qua đó tránh được “đứt gãy” trong sản xuất. Thí dụ, General Electric ứng dụng AI trong bảo trì động cơ máy bay để phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường và sửa chữa trước khi xảy ra hỏng hóc lớn. Điều này giúp giảm thời gian ngừng máy và tiết kiệm hàng triệu USD mỗi năm.
Ứng dụng tiếp theo là tự động hóa dây chuyền sản xuất. Nguyên tắc của ứng dụng này là kết hợp AI với robot và IoT (Internet vạn vật) để tạo ra những dây chuyền sản xuất gần như tự động hoàn toàn. Mô hình này được Tesla - Công ty chuyên về sản xuất ô-tô điện của Mỹ sử dụng trong các nhà máy của họ, robot được điều khiển bởi AI để lắp ráp ô-tô với độ chính xác cao. Tại Việt Nam, các doanh nghiệp lớn như VinFast và Viettel đã triển khai hệ thống AI để tự động hóa dây chuyền sản xuất, giám sát chất lượng sản phẩm và dự đoán bảo trì thiết bị. Điều này giúp tốc độ sản xuất tăng lên, giảm bớt lỗi và tối ưu chi phí vận hành.
Trong công nghiệp, kiểm tra chất lượng sản phẩm là khâu quan trọng nhưng tốn nhiều nhân lực. Vì vậy, kiểm tra chất lượng bằng “mắt thần” AI là ứng dụng được đánh giá rất cao khi thay đổi điều này. AI, kết hợp với công nghệ thị giác máy tính (computer vision) giúp phát hiện những lỗi nhỏ mà mắt thường của con người khó có thể nhìn thấy.
AI không chỉ hoạt động trong nhà máy mà còn vươn ra toàn bộ chuỗi cung ứng. Từ khâu dự đoán nhu cầu, quản lý kho bãi đến tối ưu hóa lộ trình giao hàng, AI giúp tối ưu chuỗi cung ứng, khiến doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn với biến động thị trường. Amazon là một thí dụ tiêu biểu: AI phân tích dữ liệu mua sắm, thời tiết, xu hướng tiêu dùng để quyết định nhập kho bao nhiêu hàng, đặt ở đâu và giao bằng cách nào. Nhờ đó, hàng hóa đến tay khách hàng nhanh hơn, chi phí vận hành giảm đi đáng kể. Tương tự Amazon, một số công ty logistics Việt Nam bắt đầu dùng AI để dự đoán nhu cầu, tối ưu tuyến đường vận chuyển và phân bổ hàng hóa tự động.
Bên cạnh đó, trí tuệ nhân tạo còn có vai trò quan trọng trong khâu thiết kế, với khả năng tối ưu hóa sử dụng tài nguyên. Airbus đã dùng AI để tạo ra hàng nghìn phương án thiết kế cấu trúc máy bay, chọn ra phương án tối ưu nhất về độ bền và trọng lượng. Trong các nhà máy của Siemens, AI được dùng để điều chỉnh hệ thống năng lượng, giảm tiêu thụ điện và nước mà vẫn bảo đảm hiệu suất sản xuất. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí mà còn góp phần bảo vệ môi trường.
Tập trung vào yếu tố then chốt
Trí tuệ nhân tạo ngày càng chứng tỏ sức ảnh hưởng sâu rộng đối với công nghiệp toàn cầu. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy, những quốc gia đi đầu trong ứng dụng AI vào công nghiệp thường gắn liền với chiến lược quốc gia rõ ràng, sự phối hợp chặt chẽ giữa doanh nghiệp, trường đại học và viện nghiên cứu, cùng với môi trường chính sách khuyến khích đổi mới sáng tạo. Tổng thống Mỹ D.Trump đã ban hành Kế hoạch Hành động AI. Trong đó, tập trung vào ba trụ cột: thúc đẩy đổi mới, xây dựng hạ tầng AI và bảo đảm an ninh quốc tế. Kế hoạch này đưa ra hơn 90 hành động cụ thể để duy trì vị thế dẫn đầu toàn cầu của Mỹ về AI.
Liên minh châu Âu thì đưa ra kế hoạch Ứng dụng chiến lược AI với mong muốn giảm phụ thuộc vào công nghệ Mỹ và Trung Quốc, thúc đẩy nền tảng AI nội địa, ưu tiên mã nguồn mở và bảo đảm chủ quyền kỹ thuật số. Trung Quốc cũng đề xuất thành lập Tổ chức AI toàn cầu và triển khai tích hợp AI vào chương trình “Made in China 2025”, với định hướng xây dựng mạng lưới dữ liệu khổng lồ, phát triển mô hình AI quốc gia và tham vọng thống lĩnh thị trường công nghệ toàn cầu. Còn Hàn Quốc thì đã thành lập Ủy ban Chiến lược AI Quốc gia với mục đích vào top 3 cường quốc AI thế giới.
Tại Việt Nam, Chính phủ đã ban hành Chiến lược quốc gia về AI đến 2030 (Quyết định 127/QĐ-TTg), đặt mục tiêu đưa AI trở thành công nghệ quan trọng và xây dựng vị thế đổi mới sáng tạo trong khu vực. Ngày 22/12/2024, Bộ Chính trị đã ban hành Nghị quyết số 57/NQ-TW về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia. Nghị quyết số 57 đặt mục tiêu đến 2030, Việt Nam sẽ phát triển hạ tầng công nghệ số tiên tiến, hiện đại, dung lượng siêu lớn, băng thông siêu rộng ngang tầm các nước tiên tiến; từng bước làm chủ một số công nghệ chiến lược, công nghệ số.
Với định hướng như vậy đã có nhiều doanh nghiệp quan tâm, đầu tư mạnh mẽ cho AI và từng bước nâng cao khả năng tiếp cận, hấp thu và làm chủ công nghệ AI phục vụ sản xuất, kinh doanh. Tuy nhiên, so với các quốc gia phát triển, việc triển khai AI trong công nghiệp ở Việt Nam còn gặp không ít thách thức. GS, TS Lê Thị Hoài An (Đại học Lorraine, Pháp) nhận định tại Hội thảo lần thứ nhất về Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong công nghiệp, các thách thức đối với Việt Nam, bao gồm dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa; hạn chế về hạ tầng phần cứng - phần mềm; thiếu chuyên gia và kỹ năng nhân lực AI; cùng chi phí triển khai còn cao. “AI là trụ cột của công nghiệp hiện đại. Việt Nam có nhiều cơ hội đi tắt đón đầu, nhưng cần chiến lược dài hạn và hành động cụ thể, bắt đầu từ thí điểm, chuẩn hóa dữ liệu, đào tạo nhân lực và hợp tác quốc tế”, GS Lê Thị Hoài An đề xuất.
Đồng tình với nhận định trên, ông Nguyễn Thanh Tuyên, nguyên Phó Cục trưởng Công nghiệp Công nghệ thông tin (Bộ Khoa học & Công nghệ) cho rằng: Việt Nam cần tập trung hơn vào 3 yếu tố then chốt. Thứ nhất là dữ liệu: phải xây dựng cơ chế chia sẻ, chuẩn hóa và bảo mật dữ liệu để doanh nghiệp có thể khai thác. Thứ hai là nhân lực: cần có chiến lược đào tạo đồng bộ, từ kỹ sư chuyên ngành AI đến công nhân kỹ thuật có khả năng vận hành thiết bị thông minh. Thứ ba là cơ chế thử nghiệm: Nhà nước nên tạo không gian pháp lý linh hoạt cho doanh nghiệp thử nghiệm công nghệ AI trong các ngành công nghiệp trọng điểm như điện tử, dệt may, năng lượng tái tạo hay nông nghiệp chế biến.
Để phát triển một nền AI mạnh và bền vững, chúng ta không thể thiếu hạ tầng tính toán (compute) và kho dữ liệu lớn. Vì vậy, các chuyên gia đề xuất cơ quan quản lý cần thúc đẩy mô hình “tín dụng điện toán”, cho phép doanh nghiệp nhỏ, viện trường được tiếp cận tài nguyên siêu máy tính hay nền tảng đám mây quốc gia. Song song đó, việc ưu tiên mua sắm công cho các giải pháp AI do Việt Nam phát triển sẽ giúp tạo thị trường thử nghiệm thực tế, rút ngắn khoảng cách giữa ý tưởng và sản phẩm thương mại. Đây chính là “cây cầu” giúp các startup AI vượt qua rào cản hạ tầng, mở đường cho hệ sinh thái công nghiệp thông minh của Việt Nam vươn lên mạnh mẽ.
Trong lĩnh vực y tế, VinBrain đã tạo dấu ấn lớn với DrAid - phần mềm AI hỗ trợ chẩn đoán X-quang ngực, sản phẩm đầu tiên của Việt Nam và Đông Nam Á được FDA Mỹ chấp thuận cho phát hiện tràn khí màng phổi vào năm 2022. Công nghệ này đã được triển khai tại hơn 180 bệnh viện trong và ngoài nước, phục vụ hơn 2 triệu bệnh nhân mỗi năm, với hơn 2.000 bác sĩ sử dụng thường xuyên.
Tại Việt Nam, AI được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, thí dụ như các ngân hàng đang sử dụng trợ lý AI như chatbot để đưa ra lời khuyên tài chính được cá nhân hóa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm cung cấp dịch vụ khách hàng tự phục vụ. Ngoài ra, ngân hàng cũng sử dụng định danh điện tử (eKYC) để xác thực, hay sử dụng máy học (machine learning) để xây dựng các mô hình dự báo chính xác hơn, nhanh chóng hơn.
