Ảnh minh họa
Ba trở ngại
Flax Scanner, phần mềm xử lý văn bản sử dụng công nghệ AI do Cinnamon phát triển, cho phép doanh nghiệp thu thập thông tin tự động từ nhiều loại văn bản như hóa đơn tài chính, thẻ căn cước, hợp đồng, báo cáo kinh doanh... thành dạng thông tin dễ xử lý. Dù Flax Scanner khá thịnh hành tại Nhật và châu Âu, nhưng tại Việt Nam, nơi được cho là căn cứ điểm sản xuất, gia công phần mềm cho công ty lại... chưa thể tìm được khách hàng.
Ông Nghiêm Xuân Bách, Giám đốc điều hành Cinnamon Việt Nam, cho hay ông đã làm việc với rất nhiều ngân hàng và các định chế tài chính tại Việt Nam nhưng đều không có kết quả. “Họ nói rằng với mức giá chúng tôi đưa ra, họ có thể thuê được 10 cô nhân viên chuyên để nhập dữ liệu, thậm chí còn nhanh và rẻ hơn”, ông Bách kể về những trở ngại khi bán các giải pháp AI tại Việt Nam và đưa ra kết luận: “Thị trường Việt Nam chưa đủ hấp dẫn so với nước ngoài”.
Lý giải về nguyên nhân AI, big data vẫn chỉ được áp dụng rất hạn chế vào nền kinh tế Việt Nam, ông Bách cho rằng chi phí cho nhân sự hiện nay chiếm tỷ trọng lớn đối với các doanh nghiệp trong lĩnh vực này. “Lương trong ngành AI đang rất “bong bóng”. Các doanh nghiệp nước ngoài hay ngay cả doanh nghiệp trong nước đang trả mức lương “trên trời” cho các kỹ sư AI, thậm chí lên tới 2.000 đô la Mỹ cho những nhân viên chỉ có một đến hai năm kinh nghiệm”, ông Bách nói.
Đây cũng là lý do vì sao các sản phẩm AI vẫn chưa phổ biến trong cộng đồng doanh nghiệp Việt khi mà chi phí nhân công của Việt Nam vẫn còn thấp hơn so với việc áp dụng công nghệ mới. Muốn mở rộng thị trường, các doanh nghiệp trong ngành này vừa phải phổ biến kiến thức cho thị trường về tầm quan trọng của AI, vừa phải chấp nhận lỗ khi quy mô về kinh tế chưa đủ hấp dẫn. Chưa kể, hơn 90% doanh nghiệp Việt Nam có quy mô nhỏ và vừa, họ chưa số hóa doanh nghiệp của mình thì chưa thể thực hiện thông minh hóa thông qua AI được.
“Thời gian để tư vấn số hóa doanh nghiệp đã mất 3-5 năm, sau đó mới tư vấn thông minh hóa doanh nghiệp qua AI. Chi phí bán hàng như vậy là quá cao, nếu bán rẻ chúng tôi không sống được, trong khi bán đắt thì không thể cạnh tranh với việc thuê lao động thủ công”, ông Bách chia sẻ.
Ông Phạm Hồng Phong, Giám đốc Oracle Việt Nam, cũng cho rằng để có được đội ngũ nhân lực, chuyên gia nghiên cứu phát triển sản phẩm dịch vụ dựa trên công nghệ thông minh này đang là một thử thách lớn với Việt Nam.
Một vấn đề nữa, theo ông Phong, AI bản chất dựa trên máy học, mà muốn máy học được thì phải có dữ liệu. Dữ liệu càng nhiều thì thuật toán càng phát huy tác dụng. AI đòi hỏi kho dữ liệu phải lớn, chất lượng, sạch, trong khi dữ liệu của Việt Nam chưa đáp ứng được yêu cầu này.
Vấn đề bảo mật dữ liệu cũng là rào cản lớn, nhận thức về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư cá nhân còn thấp, trong khi ở nước ngoài, đặc biệt là các nước phát triển như Mỹ, Nhật hoặc châu Âu, vấn đề bảo mật thông tin là yếu tố tối quan trọng với họ. Các doanh nghiệp khi thu thập dữ liệu cần phải đảm bảo rằng dữ liệu đó không bị phát tán cho bên thứ ba, làm thế nào để nhân viên không sao chép dữ liệu mang ra ngoài bán...
Tài chính cũng là vấn đề không thể xem nhẹ vì áp dụng AI và big data là một chặng đường dài, đòi hỏi nguồn tài chính lớn và ổn định để phục vụ cho chặng đường dài hơi này.
Cuối cùng, cho dù doanh nghiệp có dữ liệu chuẩn hóa, có thuật toán tốt, nhưng công ty không làm gì để thay đổi hoạt động kinh doanh của mình thì những yếu tố đó cũng không mang lại hiệu quả. “Nếu bạn biết rằng ngày mai trời mưa, nhưng bạn không mang theo dù thì những dự đoán trước đó có chính xác cũng không giúp bạn khỏi bị ướt”, ông Louis David Benyayer, Giáo sư trường ESCP Europe Business School, nói.
Xác định giới hạn
Không thể phủ nhận tiềm năng mà AI mang lại cho doanh nghiệp và nền kinh tế, nhưng công nghệ nào cũng có tính hai mặt của nó, thậm chí, nhiều chuyên gia còn ví công nghệ này như con dao hai lưỡi, và lưỡi nào cũng sắc nhọn như nhau. Nhà vật lý huyền thoại Stephen Hawking và lãnh đạo hãng xe điện Tesla, Elon Musk còn cho rằng công nghệ này tiềm ẩn rủi ro lớn. Nhà sáng lập tập đoàn Microsoft Bill Gates cũng lên tiếng quan ngại về AI khi cho rằng có lý do để thận trọng với công nghệ mới này, tuy vậy, lợi ích nó mang lại sẽ rất lớn nếu được quản lý một cách phù hợp.
Những rủi ro dễ nhận thấy nhất có thể kể đến như vi phạm quyền riêng tư, các vụ tai nạn, thao túng hệ thống chính trị... Thậm chí, còn nhiều rủi ro khác chưa xảy ra hoặc chưa thể nghĩ tới, như gây thiệt mạng cho bệnh nhân do sai lầm trong thuật toán y tế; hoặc kẻ địch sẽ nhập dữ liệu xấu vào hệ thống AI quân sự, gây ra những thiệt hại trong hệ thống an ninh quốc gia, các tổ chức cũng có thể bị tổn hại về uy tín, doanh thu.
Ông Phong của Oracle cho rằng hiện vẫn còn hai luồng ý kiến liên quan tới AI, thậm chí, một luồng ý kiến cực đoan cho rằng không nên phát triển AI vì những viễn cảnh mang tính “hủy diệt” mà nhiều người cho rằng có thể xảy ra.
Để đi đến thống nhất, các bên đã thỏa hiệp bằng cách Chính phủ phải xây dựng các điều luật điều tiết sự phát triển của AI ở mức hợp lý và trong chừng mực an toàn cho con người. Với lượng dữ liệu lớn, cứ hai năm, tốc độ tăng trưởng tính toán của máy móc sẽ tăng gấp đôi. Tất cả những yếu tố này sẽ dẫn tới khả năng máy tính, thiết bị sẽ trở nên rất thông minh. Nếu không hạn chế, điều tiết về mặt chính sách, sức mạnh của công nghệ này không biết sẽ phát triển theo chiều hướng nào.
Ông Denis Brunetti, Chủ tịch Ericsson tại Việt Nam, Lào, Campuchia, cũng cho rằng tất cả công nghệ mới đều phải được sử dụng một cách cẩn trọng. AI sẽ ngày càng trở nên thông minh và có sức mạnh hơn bao giờ hết. “Do đó, cần phải sử dụng công nghệ này một cách thông minh và có mục đích; phải luôn đảm bảo an ninh, an toàn cho toàn hệ thống”.
Nghiên cứu của McKinsey, công ty tư vấn quản lý của Mỹ, cho hay công nghệ AI có thể tạo ra 3.500-5.800 tỉ đô la Mỹ hàng năm trong 19 ngành công nghiệp. Các ngành công nghiệp liên quan tới người tiêu dùng như bán lẻ có tiềm năng áp dụng AI hơn so với các ngành khác do sự tương tác thường xuyên với khách hàng là cơ sở tạo ra dữ liệu chất lượng.
Ông Louis David Benyayer, giáo sư trường ESCP Europe Business School, cho hay khi ông tìm hiểu về AI, ba con số mà ông thấy ấn tượng nhất và cũng thể hiện sức mạnh của nó tới nền kinh tế, đó là: 4 triệu, 25 GB và 97%.
Giải thích kỹ hơn về con số này, ông Louis David Benyayer cho hay, 4 triệu là số câu hỏi mà công cụ tìm kiếm Google có được mỗi giây, 25 GB là dữ liệu mà mỗi chiếc xe hơi kết nối tạo ra mỗi giờ và 97% là tỷ lệ chính xác mà AI thực hiện được dựa trên số liệu được cung cấp.
Vũ Dung
