Các chuyên gia chia sẻ về thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam.

Doanh nghiệp chủ động về sản xuất nhờ ứng dụng AI

Chia sẻ tại tọa đàm "Ứng dụng AI phục hồi hoạt động của doanh nghiệp trong bối cảnh Covid-19", ông Nguyễn Thành Lâm, Giám đốc Khối Sản phẩm ứng dụng, Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo VinAI Research (Tập đoàn Vingroup) chia sẻ nhiều kinh nghiệm trong nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Ông Lâm cho biết, khi ra mắt mẫu Vsmart, VinAI Research đã chủ động sản xuất được công nghệ FaceID thay vì phải bỏ ra số tiền rất lớn để mua công nghệ này từ Mỹ hoặc Trung Quốc. Theo ông, làm AI cần tốc độ, nhưng cũng phải quyết tâm. VinAI Research có những con người giỏi, tài năng và cả sức ép để hoàn thành nhiều sản phẩm. Tuy nhiên kinh phí vẫn là yếu tố rất quan trọng để cho ra đời những sản phẩm trí tuệ nhân tạo chất lượng.

Đồng tình quan điểm về tốc độ và tính kịp thời, phía đầu cầu Australia, tiến sĩ Stefan Hajkowicz, Trưởng nhóm nghiên cứu nhóm chuyên gia kỹ thuật số của cơ quan khoa học quốc gia của Australia cho biết, AI hiện diện ở mọi lĩnh vực kinh tế, địa phương của nước này. Ngay lúc này, các chuyên gia hàng đầu của Australia đang dùng công nghệ phục vụ việc điều chế vaccine Covid-19.

"Chúng tôi nhận thấy công nghệ AI hỗ trợ rất tốt cho các bác sĩ, chuyên gia nghiên cứu. Đặc biệt là AI rút ngắn thời gian ở nhiều công đoạn điều chế vaccine", tiến sĩ Stefan Hajkowicz nói.

Hệ thống AI trong doanh nghiệp cần liên tục cải thiện

Bà Joumana Ghosn, Giám đốc Nghiên cứu ứng dụng (Viện nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Mila, Canada) nhấn mạnh, để ứng dụng AI một cách hiệu quả, hệ thống AI trong doanh nghiệp cần liên tục cải thiện. Với những lỗi sai, nên kiên nhẫn vì lỗi sai sẽ ngày càng giảm nhờ AI. Đây là quá trình tự học và hoàn thiện của công nghệ.

Ngoài ra, doanh nghiệp cần tiếp "nhiên liệu" là dữ liệu cho hệ thống trí tuệ nhân tạo. Phải có dữ liệu thì những hệ thống này mới tạo ra giá trị. Ngoài ra những máy chủ lớn cũng rất quan trọng cho việc đẩy nhanh tiến trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Chuyên gia công nghệ chất lượng sẽ giúp cải tiến những sản phẩm AI nhanh hơn. Do đó nhân sự ngành này thường được săn đón bởi các tập đoàn lớn. Trí tuệ nhân tạo cũng biến động không ngừng với những bài toán mới đặt ra. Doanh nghiệp cần vận động theo chu kỳ chung này nếu muốn các sản phẩm luôn tạo ra hiệu quả tốt nhất.

Một trong những lí do chính khiến doanh nghiệp dễ thất bại trong việc ứng dụng AI là thời gian thực hiện và chi phí dự án. "Chúng tôi thường đưa ra lời khuyên là doanh nghiệp phải tính toán hai thành tố này dựa trên nguồn lực hiện có. Thời gian và chi phí nếu vượt quá điều kiện thực tế sẽ làm dự án AI thất bại nhanh chóng", bà Joumana Ghosn chia sẻ.

Cần có chiến lược mũi nhọn của quốc gia về AI

Theo ông Nguyễn Xuân Phong, chuyên gia Nghiên cứu TTNT Viện nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo Mila (Canada), ngoài những ứng dụng trong eKYC (định danh khách hàng điện tử) như trên, AI còn cho nhiều thành tựu trong lĩnh vực dịch vụ dịch thuật, thành phố thông minh, quản lý đô thị, giao thông.

"Hiện AI đã phát triển trên thế giới từ lâu, dẫn đầu là Bắc Mỹ với các công ty công nghệ lớn. Làn sóng tiếp theo từ Đức, Nhật Bản. Với Việt Nam, chúng ta còn nhiều khoảng trống cho AI. Trí tuệ nhân tạo có thể len lỏi mọi ngành. Điều quan trọng là cần có chiến lược mũi nhọn của quốc gia, chọn ra thế mạnh trong nông nghiệp, y tế, nông lâm thuỷ sản... để phát huy", vị chuyên gia khẳng định.

Theo chuyên gia, dữ liệu cho hệ thống AI ở Việt Nam vẫn là bức tranh màu xám vì hệ thống luật pháp còn chưa rõ ràng, gây trở ngại cho các doanh nghiệp khi tiếp cận dữ liệu. Vì vậy, các chuyên gia cho rằng, việc xây dựng hệ thống dữ liệu là cần thiết để Việt Nam có thể phát triển và ứng dụng AI nhiều hơn trong các ngành.

Bảo Lâm