Doanh nghiệp Việt gặp nhiều thách thức khi áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI)

Trong bối cảnh các tổ chức tại Việt Nam và trên thế giới không ngừng nỗ lực hiện thực hóa những kỳ vọng về trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ này từ một “trào lưu” đã trở thành chủ đề quan trọng trong các cuộc thảo luận cấp cao của Chính phủ thông qua các diễn đàn khác nhau.

Theo Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) đến năm 2030, Việt Nam đang hướng đến mục tiêu gia nhập vào nhóm 4 nước dẫn đầu trong khu vực ASEAN và nhóm 50 nước hàng đầu thế giới về lĩnh vực nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI.

Theo Báo cáo Chỉ số Sẵn sàng ứng dụng AI của Chính phủ được Oxford Insights xây dựng và công bố vào năm 2023, Việt Nam xếp thứ 59 trên tổng số 193 quốc gia và xếp thứ 9 trong khu vực Đông Á, với điểm số vượt mức trung bình 51,41 của khu vực. Bảng xếp hạng này đánh giá mức độ sẵn sàng của các quốc gia trên toàn thế giới trong việc khai thác AI để cung cấp dịch vụ công cho người dân một cách hiệu quả, bao gồm 39 chỉ số đo lường năng lực kỹ thuật số, khả năng công nghệ và hạ tầng dữ liệu. So với năm 2022, Việt Nam tăng 19 bậc trong bảng xếp hạng.

Tuy nhiên, các doanh nghiệp trong nước cũng dần nhận thấy rằng việc triển khai và áp dụng AI không phải là một nhiệm vụ “một sớm một chiều”. Một khảo sát về mức độ sẵn sàng về AI (được công bố vào 11/2023) chỉ ra rằng chỉ có khoảng 27% tổ chức tại Việt Nam triển khai AI một cách nghiêm túc và toàn diện. Sự chênh lệch đáng kể về số lượng giữa tổ chức có ứng dụng AI với tổ chức ứng dụng AI một cách nghiêm túc và nhuần nhuyễn cho thấy những thách thức khi triển khai công nghệ này.

Trong đó, hai lý do nổi bật để lý giải phải kể đến là: Doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc cân bằng chi phí và lập chiến lược khai thác công nghệ AI hiệu quả, bên cạnh đó là những thách thức vĩ mô liên quan đến các quy định và nguồn nhân lực chuyên môn.

Phân tích cụ thể vấn đề này, ông Phùng Việt Thắng - Giám đốc Quốc gia Việt Nam, Khối Kinh doanh, Marketing, và Truyền thông của Tập đoàn Intel - chỉ ra: Tại Việt Nam, 1 trong những thách thức lớn nhất khi triển khai AI là "hiệu quả kinh doanh không rõ ràng hoặc thấp hơn mong đợi". Ông cho biết, từ năm ngoái, hàng loạt các doanh nghiệp (DN) đã cạnh tranh nhau trong việc áp dụng AI vì sợ bỏ lỡ công nghệ này, nhưng lại thiếu tầm nhìn và kế hoạch rõ ràng.

Theo ông, để đi đúng hướng, các tổ chức cần xác định rõ thách thức mà DN cần giải quyết hoặc kết quả kinh doanh mà họ muốn đạt được thông qua việc ứng dụng AI như là một công nghệ vượt trội, thay vì chỉ chạy theo xu hướng.

Một thách thức lớn khác liên quan đến AI có thể kể đến là “chi phí sở hữu quá cao”. Từ năm 2023, nhu cầu sở hữu bộ vi xử lý đồ họa (GPU) để vận hành AI đã tăng đột biến, dẫn đến tình trạng thiếu hụt nguồn cung toàn cầu, kéo theo chi phí đầu tư tăng cao. Tuy nhiên, chúng ta không nhất thiết phải cần đến GPU để xử lý mọi ứng dụng AI. Thay vào đó, có rất nhiều chip có năng lực tính toán AI khác nhau được dùng cho nhiều trường hợp ứng dụng AI như bộ vi xử lý trung tâm (CPU), mạch tích hợp cỡ lớn (FPGA) hoặc mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC).

Thực tế, nhiều ứng dụng AI phổ biến có thể được xử lý hiệu quả bởi CPU mà không cần thêm GPU. Những loại CPU này cũng có thể được sử dụng cho các tác vụ khác cùng một lúc như kết nối và lưu trữ, giúp tiết kiệm đáng kể chi phí và năng lượng tiêu thụ.

Một khía cạnh không kém phần quan trọng là nơi lưu trữ dữ liệu. Theo Nghị định 53/2022/NĐ-CP được Chính phủ ban hành, DN đặt chi nhánh, văn phòng đại diện tại Việt Nam phải lưu trữ dữ liệu cục bộ trên máy chủ ở Việt Nam. Tuy nhiên, ước tính đến năm 2025, 75% dữ liệu được tạo ra sẽ không được lưu trữ trên trung tâm dữ liệu hoặc trên đám mây cục bộ; mà nằm tại các thiết bị vùng biên (như thiết bị tại nhà máy hoặc bệnh viện…).

Với thực tế trên, các DN sẽ cần một nền tảng công nghệ linh hoạt với khả năng mở rộng. Một môi trường điện toán phức hợp và hệ sinh thái mở cho phép DN làm việc với bất kỳ nhà cung cấp nào để lựa chọn được công cụ phần cứng và phần mềm phù hợp cho nhu cầu công việc. Đây sẽ là chìa khóa để vừa giảm chi phí vừa đạt được độ tin cậy cao, hiệu năng và bảo mật tốt hơn.