Phát biểu khai mạc, Thứ trưởng Bộ KH&CN Bùi Thế Duy nhận định, AI sẽ giúp “doanh nghiệp ổn định sản xuất, phục hồi chuỗi đứt gãy trong cung cấp hàng hóa, từ đó đảm bảo công ăn việc làm cho người lao động.”
Các chuyên gia khác cũng kể nhiều câu chuyện về vai trò của AI cả trong sản xuất và cuộc sống.
Bà Joumana Ghosn - Giám đốc Nghiên cứu ứng dụng, Viện nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Mila (Canada) - chia sẻ về các dự án AI của Viện trong việc điều trị, thăm khám từ xa, giúp các bệnh nhân trao đổi với bác sỹ dễ dàng hơn. Ngoài ra, Viện còn phối hợp với doanh nghiệp khai khoáng mỏ địa chất, tự động phân tích ảnh 3D khi khảo sát vùng mỏ. Viện cũng phát triển ứng dụng AI trong dự đoán điều kiện thời tiết từ 0-6 giờ. “Hệ thống sử dụng rất ít dữ liệu từ vệ tinh nhưng có thể đưa ra các dự đoán thời tiết chính xác đối với từng địa phương” – bà cho biết.
TS Stefan Hajkowicz, Trưởng nhóm nghiên cứu nhóm chuyên gia kỹ thuật số của cơ quan khoa học quốc gia Úc, cho biết, AI hiện diện trong mọi lĩnh vực kinh tế, địa phương của nước này. Đặc biệt, “ngay lúc này, các chuyên gia hàng đầu của Úc đang sử dụng công nghệ phục vụ điều chế vaccine Covid-19,” TS Hajkowicz nhấn mạnh.
Tương tự như Chính phủ Úc, chính phủ Canada cũng đang hợp tác với Viện nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Mila để xây dựng hệ thống
giải đáp các câu hỏi từ người dân và doanh nghiệp về dịch bệnh, bà Ghosn bổ sung thông tin.
Về phía Việt Nam, ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng Giám đốc Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam (VietinBank), cho biết, dịch bệnh đã mang đến nhiều khó khăn cho doanh nghiệp. “Nhưng trong cái ló có cái khôn, VietinBank đã đẩy mạnh các sản phẩm công nghệ, làm việc từ xa, gặp mặt khách hàng online”. Hiện tại, VietinBank đang hợp tác với FPT triển khai ứng dụng chatbot để giải đáp các vướng mắc trong nội bộ của ngân hàng. “Thay vì phải chờ đợi sự giúp đỡ của các bộ phận, nhân viên hoàn toàn có thể chat với chatbot để nhận được câu trả lời nhanh chóng” – ông Lân nói.
Những lúng túng trong quá trình cập nhật công nghệ
Là người có nhiều kinh nghiệm trong nghiên cứu và phát triển AI, ông Nguyễn Thành Lâm, Giám đốc Khối Sản phẩm ứng dụng, Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo VinAI Research, thì cho rằng làm AI cần tốc độ và cả quyết tâm. “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 các nước như Mỹ hoặc Trung Quốc” – ông Lâm nêu ví dụ. Ban đầu, các thành viên cũng phân vân không biết có thể làm được không, nhưng cuối cùng đã thành công nhờ quyết tâm của cả tập thể.
Đại dịch dù mang lại nhiều khó khăn, nhưng đồng thời cũng là cơ hội để doanh nghiệp Việt Nam đẩy nhanh quá trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động sản xuất, kinh doanh. Ảnh: Harriet Tatham |ABC Tropical North
Thế nhưng, không phải doanh nghiệp nào cũng có thể triển khai AI thành công. Bà Joumana Ghosn cho rằng hầu hết các doanh nghiệp hiện nay lúng túng trong quá trình cập nhật công nghệ.
“Doanh nghiệp cần liên tục cải tiến hệ thống AI. Công nghệ có quá trình tự học và tự hoàn thiện, vì vậy cần phải kiên nhẫn với những lỗi sai của nó. Nói cách khác, nó không ngừng biến động theo những bài toán mới đặt ra” – bà nói. Doanh nghiệp cần vận động theo chu kỳ chung này nếu muốn sản phẩm hoạt động hiệu quả.
Thời gian và chi phí cũng là hai điểm quan trọng cần lưu ý, bởi đây là những lí do chính khiến doanh nghiệp dễ thất bại trong việc ứng dụng AI. “Chúng tôi thường khuyên doanh nghiệp phải tính toán kỹ lưỡng hai thành tố này dựa trên nguồn lực hiện có. Nếu vượt quá điều kiện thực tế về thời gian lẫn chi phí, dự án AI sẽ thất bại nhanh chóng" – bà Ghosn cho biết. Ngoài ra, doanh nghiệp cần bổ sung dữ liệu cho hệ thống AI. Phải có dữ liệu thì những hệ thống này mới tạo ra giá trị.
Cùng ý kiến với bà Ghosn, ông Trần Thế Trung - Viện trưởng Viện Nghiên cứu công nghệ FPT, cho rằng, thời gian tới Việt Nam cần xây dựng dữ liệu để phát triển AI. “Hiện nay ở Việt Nam cũng có một số công ty nhỏ cung cấp dữ liệu. Nhưng nhìn chung dữ liệu Việt Nam hiện nay vẫn là bức tranh màu xám vì chúng ta vẫn chưa có cơ sở pháp lý rõ ràng, điều này đã gây trở ngại cho các doanh nghiệp lớn khi tiếp cận dữ liệu” – ông Trung nói.