Có thể nói, từ khóa hot nhất trong giới công nghệ hiện nay là A.I. Đây có thể được xem là một xu hướng, trào lưu mới của các doanh nghiệp chuyên nghiên cứu, phát triển các sản phẩm công nghệ. Trong bài viết này, chúng ta hãy cùng đánh giá về những cơ hội và thách thức đối với việc ứng dụng A.I tại Việt Nam.
Cơ hội
Cách mạng công nghiệp 4.0 nói chung và A.I nói riêng là một cơ hội lớn cho Việt Nam, nếu không nắm được đất nước chúng ta sẽ tiếp tục tụt hâu. Tranh thủ cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 là con đường ngắn nhất đưa đất nước đi lên hiện đại và thịnh vượng, để Việt Nam vươn lên trở thành nước công nghiệp hiện đại trong thời gian sớm nhất.
Chính vì vậy, nhà nước và chính phủ dành một sự quan tâm đặt biệt tới các sản phẩm nghiên cứu ứng dụng A.I. Những sản phẩm như nhận diện khuôn mặt, nhận diện biển số xe, hệ thống xếp hàng 4.0 luôn được đánh giá cao và nhận được những sự hỗ trợ từ chính phủ. Những sản phẩm ứng dụng Ai đến từ những công ty tư nhân như Beet Innovators cũng đã tạo được tiếng vang và có cho mình những thành công nhất định.
(Ảnh minh họa)
Những sản phẩm của Beet Innovators đã và đang tạo được sức hút lớn đối với giới mộ điệu công nghệ
Với khả năng phát triển cũng như sức trẻ của người Việt Nam, nhà nước và chính phủ đã phát triển một chiến lược về khoa học, công nghệ và đổi mới được định hướng bởi “tầm nhìn Việt Nam 2035”, nơi công nghệ sẽ được áp dụng cho tất cả các ngành và lĩnh vực. Việt Nam cũng đang khai thác những lợi ích tiềm năng của A.I để xây dựng một nền công nghệ vững mạnh trong tương lai. Việt Nam đang nỗ lực hoàn thiện các kỹ năng để thúc đẩy ngành công nghiệp công nghệ đang phát triển của mình. Xuất khẩu phần mềm của Việt Nam đạt 2,5 tỷ USD trong năm 2018. Được biết, đã có 291 triệu USD được đầu tư vào các công ty khởi nghiệp Việt Nam trong năm 2019, tăng 42% so với năm 2017.
(Ảnh minh họa)
Từ rất sớm, Việt Nam đã khởi động chiến lược phát triển khoa học và công nghệ cho từng giai đoạn, trong đó nhấn mạnh khoa học và công nghệ đóng một vai trò quan trọng và quyết định để đổi mới, nâng cao khả năng cạnh tranh của nền kinh tế và đẩy nhanh quá trình công nghiệp hóa và hiện đại hóa đất nước. Theo chiến lược này, các sản phẩm và ứng dụng công nghệ cao dự sẽ chiếm 45% Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam vào năm 2020. “Kế hoạch hành động quốc gia về việc thực hiện Chương trình 2030 vì sự phát triển bền vững”, nhắc lại rằng khoa học và công nghệ là nền tảng, động lực cho sự phát triển bền vững của đất nước.
Thách thức
Tuy nhiên, AI không phải là “cây đũa thần”, biến không thành có. Để thực sự phát triển và ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo, các doanh nghiệp Việt sẽ phải vượt qua không ít thách thức.
Cái khó đầu tiên chính là vấn đề nhân lực: làm thế nào tìm đủ người có trình độ để phát triển AI. Việt Nam có nguồn nhân lực trẻ, dồi dào với giá thành thấp, nhưng nhân lực chất lượng cao về máy học lẫn khoa học dữ liệu chưa có nhiều. Để đào tạo đội ngũ kỹ sư chất lượng cao về AI sẽ rất cần nguồn lực của các công ty cũng như sự đầu tư của nhà nước, bởi kinh phí và nguồn tài nguyên yêu cầu là rất lớn.
Ngoài ra, một thách thức nữa của các doanh nghiệp Việt là chất lượng, độ chuẩn xác của dữ liệu. Dữ liệu là nguyên liệu quan trọng của bất kỳ hệ thống thông tin nào, nhưng để phát triển AI thì cần một nguồn dữ liệu “sạch”, chính xác và theo quy chuẩn, hay gọi cách khác là dữ liệu đã dán nhãn.
Dữ liệu chất lượng cao, hay dữ liệu đã dán nhãn là thách thức của bất kỳ kỹ sư nào khi phát triển sản phẩm AI. Theo ông Bạch Hưng Nguyên, đây là lợi thế của những nước phát triển về công nghệ thông tin như Mỹ, bởi khi cần có thể bỏ tiền và mua dữ liệu để cải thiện hệ thống. Ở Việt Nam, thực hiện điều này không đơn giản.
Tuy nhiên, đây không phải là thách thức không thể vượt qua. Nếu quan sát sự phát triển của công nghệ AI tại Trung Quốc, có thể nhận thấy một trong những lợi thế của đất nước này là có quá nhiều lao động phổ thông, giá rẻ. Chính những lao động này hình thành nên “đội quân dán nhãn dữ liệu”, những người phân tích, thống kê dữ liệu đầu vào cho hệ thống AI.
Về mặt quản lý, Việt Nam không có một chính sách hay ưu tiên rõ ràng nào để định hướng cho khoa học và công nghệ. Ví dụ, sinh viên tốt nghiệp ngành khoa học máy tính không đủ để đáp ứng nhu cầu trong các lĩnh vực công nghệ cao như Phân tích dữ liệu, Vạn vật kết nối hoặc AI, trong khi Việt Nam có nhiều kỹ sư, nhà khoa học trong các lĩnh vực khác.
Sự mất cân đối trong cung-cầu có thể thúc đẩy sinh viên trẻ học bất cứ thứ gì khác ngoài lĩnh vực kỹ thuật. Việc chuyển giao công nghệ giữa các nhà nghiên cứu và nhà đầu tư là yếu và các cơ chế để thúc đẩy mối liên kết là rất cần thiết.
(Ảnh minh họa)
Phát triển AI tại Việt Nam còn nhiều thách thức, nhưng điều đó không ngăn cản các doanh nghiệp Việt đi sớm và bước thẳng vào kỷ nguyên AI từ vài năm qua. Với những lợi thế nhất định, doanh nghiệp Việt Nam không chỉ dừng lại ở việc phục vụ hàng triệu người dùng, mà còn có thể cạnh tranh sòng phẳng những ông lớn công nghệ ngay tại thị trường trong nước.