Tóm tắt
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 làm động lực chính để phát triển kinh tế – xã hội, ngăn chặn nguy cơ tụt hậu và quyết tâm đưa đất nước phát triển bứt phá trong Kỷ nguyên mới – Kỷ nguyên vươn mình của dân tộc Việt Nam. Trong phạm vi bài nghiên cứu trao đổi này, các tác giả giới thiệu tóm tắt về một số đại xu thế phát triển trí thông minh nhân tạo (AI) trên thế giới để các tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân quan tâm tiếp tục nghiên cứu tham khảo vận dụng trong thực tiễn học tập và công tác sắp tới để có thể làm bạn, đồng hành và phát triển cùng với các AI.
Từ khóa: AI, khoa học, công nghệ, đại xu thế phát triển AI, lựa chọn AI, ứng dụng AI
- Việt Nam và AI
Trong Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, Đảng ta đã xác định phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là đột phá quan trọng hàng đầu, là động lực chính để phát triển kinh tế – xã hội, ngăn chặn nguy cơ tụt hậu, đưa đất nước phát triển bứt phá trong kỷ nguyên mới, đồng thời yêu cầu phải: tăng cường sự lãnh đạo của Đảng, phát huy sức mạnh tổng hợp của hệ thống chính trị, doanh nghiệp và nhân dân trong việc thúc đẩy các lĩnh vực này; hoàn thiện thể chế, phát triển nhân lực, hạ tầng, dữ liệu và công nghệ chiến lược, trong đó thể chế là điều kiện tiên quyết, cần được hoàn thiện và đi trước một bước; phát triển nhanh và bền vững, từng bước tự chủ về công nghệ, nhất là công nghệ chiến lược; ưu tiên nguồn lực quốc gia cho các lĩnh vực này; bảo đảm chủ quyền quốc gia trên không gian mạng; bảo đảm an ninh mạng, an ninh dữ liệu, an toàn thông tin trong quá trình phát triển.
Khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, trong đó có các nghiên cứu và ứng dụng AI là các hoạt động quan trọng có ý nghĩa quyết định tới tốc độ và chất lượng tăng trưởng kinh tế để Việt Nam có thể trở thành nước phát triển có thu nhập trung bình cao vào năm 2045. Như vậy, chỉ còn 20 năm nữa để các chủ thể lãnh đạo, quản trị và điều hành khu vực công và khu vực tư của Việt Nam cùng toàn thể nhân dân phấn đấu.
Các đồng chí lãnh đạo Đảng và Chính phủ Việt Nam đặc biệt quan tâm tới AI và phát triển các ứng dụng AI tại Việt Nam. Theo chỉ đạo của Tổng bí thư Tô Lâm “các trí thức, nhà khoa học phải là lực lượng nòng cốt để đưa Việt Nam vào nhóm 3 nước dẫn đầu Đông Nam Á về trí tuệ nhân tạo (AI)” (Vương, 2024). Và để thực sự là lực lượng nòng cốt trong cuộc đua học tập, nghiên cứu, phát triển, ứng dụng AI trong mọi mặt đời sống, học tập, lao động, giáo dục, khoa học, công nghệ, công tác, đầu tư, sản xuất, kinh doanh…các nhà tri thức, các nhà khoa học và các nhà doanh nhân Việt Nam phải được “cởi trói” từ tư duy tới hành động trong một môi trường có đủ cơ chế chính sách và các nguồn lực hỗ trợ từ cả phía chính phủ và phía thị trường nội địa. Thủ tướng Nguyễn Minh Chính cũng xác định AI là một trong những lĩnh vực ưu tiên của khoa học công nghệ (Báo điện tử chính phủ, 12/2024), và được lần nữa nhấn mạnh bởi phát biểu của Phó Thủ tướng Trần Lưu Quang “Việt Nam chủ trương phát triển và ứng dụng AI phải lấy lợi ích quốc gia, lợi ích của xã hội và người dân làm trung tâm” (Báo điện tử chính phủ, 8/2024).
Nhận thức được tầm quan trọng của AI, Thủ tướng chính phủ Vũ Đức Đam đã ban hành Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26- 01-2021 của Thủ tướng Chính phủ ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030, trong đó một số nhiệm vụ trọng tâm đến năm 2030 của Việt Nam trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo được đề ra như sau:
- Nằm trong nhóm 4 quốc gia dẫn đầu khu vực ASEAN và nhóm 50 quốc gia hàng đầu thế giới về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI.
- Xây dựng 10 thương hiệu AI uy tín trong khu vực.
- Phát triển 3 trung tâm quốc gia về lưu trữ dữ liệu lớn và tính toán hiệu năng
- Hình thành 3 trung tâm đổi mới sáng tạo quốc gia về AI.
- Đảm bảo có ít nhất một đại diện trong nhóm 20 cơ sở nghiên cứu và đào tạo hàng đầu về AI,…
- Góp phần thúc đẩy một xã hội sáng tạo, xây dựng chính phủ hiệu quả, bảo vệ an ninh quốc gia, duy trì trật tự an toàn xã hội, và thúc đẩy sự phát triển kinh tế theo hướng bền vững
Theo báo cáo Chỉ số Sẵn sàng Ứng dụng AI (AI readiness index) của Chính phủ do Oxford Insights công bố vào năm 2023, Việt Nam đứng ở vị trí 59/193 quốc gia và xếp thứ 9 trong khu vực Đông Á, với điểm số đạt 51,41 trên mức trung bình của khu vực. So với năm 2022, Việt Nam đã tăng 19 bậc trong bảng xếp hạng này (Hankins, et. al, 2023).
Việt Nam hiện đang ở thời điểm vàng để gia nhập vào xu hướng phát triển AI mạnh mẽ. Các doanh nghiệp có thể khai thác AI để cải thiện chất lượng sản phẩm, tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Sự phát triển không ngừng của công nghệ AI mang đến cơ hội lớn cho các doanh nghiệp Việt Nam nhằm nâng cao sức cạnh tranh toàn diện.
- Lựa chọn các ứng dụng AI cho doanh nghiệp
Trong kỷ nguyên công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một trong những động lực cốt lõi thúc đẩy đổi mới sáng tạo và tối ưu hóa hoạt động của các doanh nghiệp. Để duy trì lợi thế cạnh tranh, các doanh nghiệp cần nghiên cứu và nắm bắt các đại xu thế phát triển AI, từ đó lựa chọn và triển khai các ứng dụng phù hợp với mô hình kinh doanh. Bảng 1 dưới đây tóm tắt một số xu thế phát triển AI trên thế giới từ các nguồn tổng hợp được:
Dựa trên các thông tin hiện có, OpenAI – nền tảng AI được áp dụng phổ biến để xây dựng các ứng dụng AI- đã đạt được những cột mốc quan trọng về số lượng khách hàng trả phí và doanh thu. Có thể thay sự phát triển và khả năng tăng trưởng nhảy vọt về các ứng dụng AI trong thời gian tới.
Những số liệu này cho thấy sự tăng trưởng mạnh mẽ của OpenAI trong việc thu hút khách hàng trả phí và gia tăng doanh thu từ các dịch vụ AI của mình.
Theo khảo sát của Bank of America đối với các nhà phân tích nghiên cứu và chiến lược gia toàn cầu, được công bố vào tháng 9, năm 2024 sẽ là năm quyết định về lợi tức đầu tư (ROI), trong khi năm 2025 sẽ là thời điểm các doanh nghiệp bắt đầu áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) (Trần, 2025). Bảng sau tóm tắt một số lợi tức đầu tư (ROI) khi sử dụng AI cho các ngành nghề mà tác giả đã tổng hợp được:
Tỉ lệ ROI dựa trên mức trưởng thành của AI
AI được kì vọng sẽ giúp các doanh nghiệp vượt qua sự khó khăn trong môi trường hỗn loạn hiện nay, tuy nhiên sự kì vọng này cần được xem xét thực tế ở khía cạnh lợi tức đầu tư (ROI). Việc đạt được ROI từ các sáng kiến AI cần thời gian, triển khai thông minh và khả năng mở rộng trong tương lai. Trung bình, các doanh nghiệp chỉ đạt được ROI là 1,3% từ các khoản đầu tư vào AI. Tuy nhiên, điều này thay đổi đáng kể dựa trên mức độ trưởng thành của AI.
Các doanh nghiệp ở giai đoạn đầu của hành trình AI hầu như không đạt được điểm hòa vốn. Chỉ khi các công ty phát triển trong lĩnh vực AI và triển khai nó rộng rãi thì mới bắt đầu thấy được thành quả từ những nỗ lực của mình. Theo khảo sát trên 1200 công ty của Cognizant (2020), báo cáo chỉ ra ROI trung bình cho đầu tư AI là trên 4,3%, với gần 40% báo cáo ROI trên 5%. Tất cả các nhà lãnh đạo đều báo cáo có lợi nhuận tích cực, trong khi không có người mới bắt đầu hoặc người thực hiện nào ghi nhận lợi nhuận trên 5%.
Các bước khuyến nghị lựa chọn AI cho doanh nghiệp
Do đó, các doanh nghiệp cần tìm hiểu kỹ lưỡng, ứng dụng trí tuệ nhân tạo phục vụ cho phát triển kinh doanh. Bước đầu, doanh nghiệp cần lựa chọn công nghệ AI và xu hướng phù hợp với ngành nghề cũng như lĩnh vực kinh doanh, các doanh nghiệp có thể tham khảo các bước khuyến nghị sau:
Bước 1: Xác định mục tiêu và nhu cầu
Doanh nghiệp cần làm rõ mục tiêu cụ thể mà họ muốn đạt được thông qua việc ứng dụng AI, chẳng hạn như cải thiện quy trình làm việc, nâng cao trải nghiệm khách hàng, hoặc tối ưu hóa chi phí.
Bước 2: Phân tích ngành nghề và xu hướng thị trường
Nghiên cứu các xu hướng AI hiện tại trong lĩnh vực của mình để hiểu rõ hơn về những ứng dụng phổ biến và cách mà các đối thủ cạnh tranh đang áp dụng AI. Các lĩnh vực như chăm sóc khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng và phân tích dữ liệu thường là những điểm khởi đầu lý tưởng.
Bước 3: Đánh giá năng lực dữ liệu
Đảm bảo rằng doanh nghiệp có đủ dữ liệu chất lượng để triển khai các giải pháp AI. Dữ liệu là yếu tố quyết định đến hiệu quả của các mô hình AI, vì vậy cần chú trọng vào việc xây dựng và quản lý kho dữ liệu.
Bước 4: Lựa chọn công nghệ phù hợp
Dựa trên mục tiêu và nhu cầu đã xác định, doanh nghiệp nên lựa chọn công nghệ AI thích hợp. Có thể tham khảo các nền tảng như Julius, PowerBI cho phân tích dữ liệu hoặc chatbot để cải thiện dịch vụ khách hàng.
Bước 5: Thử nghiệm và triển khai dần dần Khởi đầu với các dự án nhỏ để thử nghiệm ứng dụng AI trước khi mở rộng quy mô. Điều này giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược và đảm bảo rằng nhân viên có thời gian thích nghi với công nghệ mới.
Bước 6: Đánh giá hiệu quả và cải thiện liên tục
Sau khi triển khai, doanh nghiệp cần đánh giá hiệu quả của các ứng dụng AI một cách định kỳ để tối ưu hóa quy trình và thực hiện điều chỉnh nếu cần thiết.
Bước 7: Đào tạo nhân sự
Đầu tư vào đào tạo nhân sự để họ có thể hiểu và sử dụng hiệu quả các công nghệ AI. Việc này không chỉ nâng cao năng lực nội bộ mà còn tạo ra một môi trường thân thiện với công nghệ.
Bằng cách thực hiện những bước này, doanh nghiệp có thể lựa chọn công nghệ AI phù hợp nhất với lĩnh vực hoạt động của mình, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong thị trường hiện đại.
3. Kết luận
Việc nghiên cứu các đại xu thế phát triển AI là yếu tố sống còn để doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng công nghệ này. Các doanh nghiệp cần:
- Đầu tư vào nghiên cứu và đào tạo nhân sự chuyên sâu về AI.
- Hợp tác với các chuyên gia và tổ chức công nghệ để cập nhật xu hướng mới.
- Xây dựng lộ trình ứng dụng AI dài hạn phù hợp với chiến lược kinh doanh.
Bằng cách chủ động nắm bắt các xu thế AI, doanh nghiệp sẽ không chỉ gia tăng hiệu quả hoạt động mà còn dẫn đầu trong kỷ nguyên số hóa toàn cầu.
_______________
Tài liệu tham khảo
Accenture. (2023, August 9). The Art of AI Maturity: Advancing from practice to performance. Accenture.com. Retrieved January 13, 2025, from https://www.accenture.com/us-en/ insights/artificial-intelligence/ai-maturity-and- transformation
Akhtar, Z. B., & Rawol, A. T. (2024). Harnessing artificial intelligence (AI) for cybersecurity: Challenges, opportunities, risks, future directions. Computing and Artificial Intelligence, 2(2), 1485-1485.
Ambuli, T. V., Venkatesan, S., Sampath, K., Devi, K., & Kumaran, S. (2024, August). AI-Driven Financial Management Optimizing Investment Portfolios through Machine Learning. In 2024 7th International Conference on Circuit Power and Computing Technologies (ICCPCT) (Vol. 1, pp. 1822-1828). IEEE.
Bharadwaj, P., Nicola, L., Breau-Brunel, M., Sensini, F., Tanova-Yotova, N., Atanasov, P., … & Blankenburg, M. (2024). Unlocking the Value:Quantifying the Return on Investment of Hospital Artificial Intelligence. Journal of the American College of Radiology.
Bourechak, A., Zedadra, O., Kouahla, M. N., Guerrieri, A., Seridi, H., & Fortino, G. (2023). At the confluence of artificial intelligence and edge computing in iot-based applications: A review and new perspectives. Sensors, 23(3), 1639.
Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M.,
Kaplan, J. D., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.
Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2019). Artificial intelligence and the modern productivity paradox. The economics of artificial intelligence: An agenda, 23, 23-57.
Báo điện tử chính phủ. Chính phủ Việt Nam và NVIDIA hợp tác thành lập Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển, Trung tâm Dữ liệu AI. (2024, December 5). Báo Điện Tử Chính phủ. https://baochinhphu.vn/ chinh-phu-viet-nam-va-nvidia-hop-tac-thanh-lap- trung-tam-nghien-cuu-va-phat-trien-trung-tam-du- lieu-ai-102241205191337156.htm.
Báo điện tử chính phủ. (2024, August 25). Phát triển trí tuệ nhân tạo phải lấy lợi ích quốc gia, người dân làm trung tâm. baochinhphu. vn. https://baochinhphu.vn/phat-trien-tri-tue- nhan- tao-phai-lay-loi-ich-quoc-gia-nguoi-dan- lam- trung-tam-102240823171844996.htm?utm_ source=chatgpt.com
Cognizant. (2020). AI: From Data to ROI. In Cognizant.com. Retrieved January 13, 2025, from https://www.cognizant.com/en_us/insights/ documents/ai-from-data-to-roi-codex5984.pdf
Covington, P., Adams, J., & Sargin, E. (2016, September). Deep neural networks for youtube recommendations. In Proceedings of the 10th ACM conference on recommender systems (pp. 191-198).
Zachary. The ROI of AI investments in manufacturing. (2024, May 17). Dataprophet.
Retrieved January 13, 2025, from https:// dataprophet.com/the-roi-of-ai-investments-in- manufacturing/
Dwivedi, R., Dave, D., Naik, H., Singhal, S., Omer, R., Patel, P., … & Ranjan, R. (2023). Explainable AI (XAI): Core ideas, techniques, and solutions. ACM Computing Surveys, 55(9), 1-33.
Farwell, L. A., & Donchin, E. (1988). Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing event-related brain potentials. Electroencephalography and clinical Neurophysiology, 70(6), 510-523.
Hankins, E., Nettel, P. L., Martinescu, L., Grau, G., Rahim, S. (2023). Government AI Readiness Index 2023. The Oxford Insights.
Havlíček, V., Córcoles, A. D., Temme, K., Harrow, A. W., Kandala, A., Chow, J. M., & Gambetta, J. M. (2019). Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces. Nature, 567(7747), 209-212.
Hitzler, P., & Sarker, M. K. (Eds.). (2022). Neuro-symbolic artificial intelligence: The state of the art.
Hu, K., & Cai, K. (2024, September 28). OpenAI offers one investor a sweetener that no others are getting. The Reuters. https://www. reuters.com/technology/artificial-intelligence/ openai-sees-116-billion-revenue-next-year-offers- thrive-chance-invest-again-2025-2024-09-28/
Ilieva, R., & Stoilova, G. (2024, September).
Challenges of AI-Driven Cybersecurity. In 2024
XXXIII International Scientific Conference Electronics (ET) (pp. 1-4). IEEE.
Isaac, M., & Griffith, E. (2024, September 27). OpenAI is growing fast and burning through piles of money. The New York Times. https://www. nytimes.com/2024/09/27/technology/openai-chatgpt-investors-funding.html
Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., … & Hassabis, D. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. nature, 596(7873), 583-589.
Kochanski, K., Rolnick, D., Donti, P., & Kaack, L. (2019, December). Climate change+ AI: Tackling climate change with machine learning. In AGU Fall Meeting Abstracts (Vol. 2019).
Levine, S., Finn, C., Darrell, T., & Abbeel, P. (2016). End-to-end training of deep visuomotor policies. Journal of Machine Learning Research, 17(39), 1-40.
Minh T. (2024, January 5). Doanh thu OpenAI bùng nổ, tăng trưởng 700% trong năm 2023. Nhịp Sống Kinh Tế Việt Nam & Thế Giới.
Ngo H. (2024, October 30). Gần 75% doanh thu OpenAI đến từ khách hàng trả phí. Diễn Đàn Phổ Cập Blockchain. https://phocapblockchain. net/gan-75-doanh-thu-openai-den-tu-khach-hang- tra-phi/
Nikolenko, S. I. (2021). Synthetic data for deep learning (Vol. 174). Springer Nature.
PYMNTS.(2025, January 2). 55% of
Companies Have Implemented AI-Powered Cybersecurity. Retrieved January 13, 2025, from https:// www.pymnts.com/cybersecurity/2025/55- of- companies-have-implemented-ai-powered- cybersecurity/.
Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., … & Sutskever, I. (2021). Learning transferable visual models from natural language supervision.
Ramesh, A., Pavlov, M., Goh, G., Gray, S.,
Voss, C., Radford, A., … & Sutskever, I. (2021, July). Zero-shot text-to-image generation. In International conference on machine learning (pp. 8821-8831). Pmlr.