The argument in favor of using filler text goes something like this: If you use real content in the Consulting Process, anytime you reach a review point you’ll end up reviewing and negotiating the content itself and not the design.
ConsultationĐể đứng vững trên thị trường, doanh nghiệp lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) cần chú trọng đến việc xây dựng phương án hợp lý, thực hiện theo trình tự để tránh đầu tư thiếu hợp lý.
Trao đổi với Diễn đàn Doanh nghiệp, ông Trần Mạnh Huy - Giám đốc Công ty TNHH RAINSCALES VIỆT NAM cho rằng các doanh nghiệp lĩnh vực AI cần có sự đầu tư hợp lý, xây dựng kế hoạch, phương án phát triển cụ thể để đứng vững trên thị trường nhiều cạnh tranh.
Ông Trần Mạnh Huy - Giám đốc Công ty TNHH RAINSCALES VIỆT NAM
- Thưa ông, là một doanh nghiệp đầu tư về trí tuệ nhân tạo (AI), ông nhận nhận thấy hiện nay bản thân đơn vị và các doanh nghiệp đầu tư lĩnh vực này đang gặp những khó khăn gì? Nguyên nhân dẫn đến những khó khăn đó là gì?
Theo tôi, đầu tiên là vấn đề về hiệp định pháp lý và quy định, là một trong những thách thức lớn nhất là sự phức tạp của các quy định và luật pháp liên quan đến AI. Doanh nghiệp cần tuân thủ các quy tắc về bảo vệ dữ liệu cá nhân, quyền riêng tư, và các quy định liên quan đến AI, như GDPR ở châu Âu hoặc P-Mark ở Nhật bản hoặc các luật liên quan tại các quốc gia khác.
Thứ hai là tài nguyên con người, các bài toán AI cơ bản đã được open-sources và phổ cập. Muốn khác biệt, AI đòi hỏi có những chuyên gia có kiến thức sâu rộng về lĩnh vực này và do đó, cần đối phó với sự khan hiếm về nguồn nhân lực tài năng trong lĩnh vực AI, đặc biệt là những người có khả năng xây dựng và triển khai các mô hình AI phức tạp để giải quyết cac bài toán mới.
Thứ ba là dữ liệu, là yếu tố quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng AI. Để xây dựng các mô hình AI hiệu quả, doanh nghiệp cần phải có truy cập vào dữ liệu chất lượng và đủ lớn. Tuy nhiên, việc thu thập và quản lý dữ liệu có thể đắt đỏ và phức tạp.
Thứ tư là khả năng tích hợp và triển khai, một số doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tích hợp và triển khai các giải pháp AI vào quy trình kinh doanh của họ. Điều này có thể do sự phức tạp của các hệ thống cũng như yêu cầu kỹ thuật cao. Từ đó, nhu cầu AI vào thế giới thực trở nên bị nhỏ lại.
Thứ năm là cạnh tranh mạnh, lĩnh vực AI đang phát triển rất nhanh, và có sự cạnh tranh mạnh mẽ từ các công ty lớn và các startup. Điều này có thể làm tăng áp lực cạnh tranh và làm cho việc tồn tại và phát triển trở nên khó khăn hơn cho các doanh nghiệp mới và không có chiều sâu về học thuật cũng như nền tảng tài chính.
Những khó khăn này có thể biến đổi và phát triển theo thời gian, và tùy thuộc vào quốc gia và lĩnh vực kinh doanh cụ thể.
- Vậy, RAINSCALES đã làm những gì để khắc phục các khó khăn và tiếp tục phát triển?
RAINSCALES (RS) đã áp dụng một số chiến lược để khắc phục các khó khăn và tiếp tục phát triển. Cụ thể là đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, phát triển các mô hình AI mới dựa trên các nghiên cứu sâu từ các nhà khoa học hàng đầu Việt nam và thế giới, và tập trung cải thiện hiệu suất của các ứng dụng AI.
Hợp tác và đối tác công nghiệp, RS thiết lập với các đối tác công nghiệp (hạ tầng AI, dữ liệu AI, viện nghiên cứu,...) để chia sẻ kiến thức, tài nguyên, và công nghệ. Điều này giúp RS tận dụng những lợi ích tăng cường từ sự hợp tác để giải quyết các khó khăn phức tạp do các mô hình AI mới, hạ tầng tốn kém, … mang lại.
Đào tạo và phát triển nhân lực, để giải quyết sự khan hiếm về nhân lực có kiến thức về AI, nhiều công ty đã thực hiện chương trình đào tạo và phát triển nội bộ.
Mỗi doanh nghiệp sẽ có các yêu cầu riêng biệt và việc xác định phương án cụ thể phụ thuộc vào ngành công nghiệp, thị trường mục tiêu, khả năng của doanh nghiệp.
Xây dựng nguồn dữ liệu đáng tin cậy, RS có đội ngũ “trong nhà” xây dựng hoặc thu thập nguồn dữ liệu đáng tin cậy để cải thiện mô hình AI của mình.
Phát triển thị trường mới cho các mô hình AI của công ty, RS hiểu rõ thị trường của mình và xây dựng chiến lược tiếp thị và phân phối phù hợp, tập trung ở 2 thị trường Mỹ và Nhật bản. Điều này giúp RS tận dụng tối đa sự rộng mở tiềm năng của 2 thị trường mới và cạnh tranh hiệu quả hơn nhờ tập trung.
- Theo ông, để thực sự đứng vững trên lĩnh vực này, doanh nghiệp cần xác định tâm lý, chuẩn bị những gì cho những những mục tiêu, kế hoạch?
Để thực sự đứng vững trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, doanh nghiệp cần thực hiện một loạt các bước để xác định tâm lý, chuẩn bị và đạt được mục tiêu của họ. Cụ thể, doanh nghiệp cần xác định tầm nhìn và mục tiêu dài hạn, phải xác định rõ tầm nhìn của họ về cách AI sẽ làm thay đổi ngành công nghiệp hoặc sản phẩm của họ trong tương lai. Họ cũng cần thiết lập mục tiêu dài hạn cụ thể và đo lường tiến trình đối với những mục tiêu này.
Tiếp đến là xây dựng đội ngũ có kiến thức chuyên sâu về AI và machine learning. Điều này có thể bao gồm việc thuê các chuyên gia, đào tạo nhân viên hiện tại, và tạo môi trường thúc đẩy sáng tạo và học hỏi.
Đồng thời, doanh nghiệp cần phải đảm bảo rằng họ có đủ tài nguyên tài chính và hạ tầng để triển khai các dự án AI. Điều này có thể đòi hỏi đầu tư vào phần cứng, phần mềm, dữ liệu, và nguồn nhân lực.
Về chiến lược dữ liệu, dữ liệu là trái tim của AI. Doanh nghiệp cần xác định chiến lược dữ liệu để thu thập, lưu trữ, quản lý, và bảo mật dữ liệu một cách hiệu quả. Họ cũng cần tìm cách tận dụng dữ liệu để cải thiện sản phẩm và dịch vụ của họ.
Đặc biệt, tuân thủ pháp lý và quy định, liên quan đến AI, bao gồm bảo vệ dữ liệu cá nhân, quyền riêng tư, và bản quyền. Điều này đảm bảo họ tránh được rủi ro pháp lý và tiếp tục được phép hoạt động.
Ngoài ra, để theo dõi tiến trình và đảm bảo rằng mục tiêu đạt được, doanh nghiệp cần thiết lập hệ thống kiểm soát và đo lường hiệu suất. Điều này bao gồm việc sử dụng các chỉ số và phân tích để đánh giá kết quả và thực hiện điều chỉnh cần thiết. Lĩnh vực AI phát triển nhanh chóng, do đó, doanh nghiệp cần phải duy trì sự hợp tác với cộng đồng AI, theo dõi các xu hướng mới, và luôn sẵn sàng đổi mới để thích nghi với biến đổi của thị trường. Cùng với đó là tự động hóa và tối ưu hóa quy trình, AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa quy trình nội bộ và giảm thiểu công việc thủ công, giúp tăng năng suất và giảm chi phí.
Lưu ý rằng thành công trong lĩnh vực AI đòi hỏi sự cam kết và kiên nhẫn, vì nó có thể đòi hỏi thời gian để thấy được giá trị và lợi ích thực sự.
- Ở góc độ giải pháp, theo ông những phương án nào có thể giúp doanh nghiệp lĩnh vực AI phát triển bền vững?
Để đảm bảo phát triển bền vững trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI), doanh nghiệp có thể xem xét đến những vấn đề dưới đây.
Đầu tiên, đầu tư vào nghiên cứu và phát triển (R&D) để duy trì và nâng cao sự phát triển công nghệ AI của họ. Điều này bao gồm việc phát triển mô hình AI tiên tiến, tối ưu hóa thuật toán, và tạo ra các sản phẩm và dịch vụ AI mới.
Thứ hai, phát triển sản phẩm và giải pháp cụ thể để hướng đến việc giải quyết các vấn đề thực tế của khách hàng và thị trường. Điều này đòi hỏi họ hiểu rõ nhu cầu của thị trường và khả năng tích hợp vào quy trình kinh doanh của khách hàng.
Thứ ba, hợp tác và đối tác công nghiệp, sự hợp tác với các công ty và tổ chức khác có thể tạo ra cơ hội để chia sẻ kiến thức, nguồn lực và công nghệ.
Thứ tư, phân phối và tiếp thị chiến lược, doanh nghiệp cần phải có chiến lược phân phối và tiếp thị rõ ràng để đảm bảo rằng sản phẩm và giải pháp AI của họ đến được đúng đối tượng khách hàng.
Thứ năm, tạo mô hình kinh doanh bền vững, doanh nghiệp nên xem xét cách tạo mô hình kinh doanh bền vững cho sản phẩm và giải pháp AI của họ. Điều này có thể bao gồm cách họ áp dụng mô hình thuê bao, dịch vụ dựa trên đám mây, hoặc cách họ tạo ra giá trị liên tục cho khách hàng.
Thứ sáu, tối ưu hóa quản lý dữ liệu, quản lý dữ liệu hiệu quả là một yếu tố quan trọng trong phát triển AI bền vững. Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng họ có quy trình thu thập, lưu trữ, quản lý, và bảo mật dữ liệu hiệu quả để sử dụng trong các ứng dụng AI của họ.
Thứ bảy, nâng cao chất lượng và hiệu suất, doanh nghiệp cần liên tục cải tiến chất lượng và hiệu suất của sản phẩm và giải pháp AI của họ. Điều này bao gồm việc thu thập phản hồi từ khách hàng và sử dụng dữ liệu này để tối ưu hóa sản phẩm.
Thứ tám, chú trọng vào tuân thủ và bảo mật, tuân thủ các quy định và luật pháp liên quan đến AI, bao gồm bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư, là quan trọng. Doanh nghiệp cũng cần đảm bảo an ninh và bảo mật của hệ thống và dữ liệu AI của họ.
Thứ chín, tập trung vào giải quyết các vấn đề xã hội, phát triển AI bền vững cũng đòi hỏi doanh nghiệp xem xét tác động xã hội của công nghệ họ tạo ra và cố gắng giải quyết các vấn đề như bảo vệ môi trường, công bằng xã hội, và an toàn.
Thứ mười, tự động hóa và tối ưu hóa quy trình, sử dụng AI để tối ưu hóa các quy trình nội bộ và làm giảm thiểu công việc thủ công có thể giúp doanh nghiệp tăng năng suất và giảm chi phí.
Nhớ rằng mỗi doanh nghiệp sẽ có các yêu cầu riêng biệt, và việc xác định phương án cụ thể phụ thuộc vào ngành công nghiệp, thị trường mục tiêu, và khả năng của doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc xem xét các yếu tố này có thể giúp xây dựng một cơ sở vững chắc cho phát triển AI bền vững.
- Đối với kiến nghị địa phương, ông có đề xuất gì với thành phố trong việc hỗ trợ cộng đồng doanh nghiệp AI, cùng với đó là địa phương nên làm gì để thu hút đầu tư FDI vào lĩnh vực AI?
Đối với địa phương như Đà Nẵng – nơi tôi đang hoạt động, tôi cho rằng nên tạo ra các bài toán xã hội cần giải quyết bằng AI và có tài chính chi trả cho các đơn vị cung cấp các giải pháp AI. Cùng với đó là mời gọi các “mỏ neo” lớn, các nhà đầu tư mạnh về AI về làm ăn.
Song song mới đó là liên tục có các cuộc hội thảo học thuật về AI ở Đà nẵng để tạo tiếng vang trên các thị trường tiềm năng. Xây dựng 1 đội ngũ tìm kiếm khách hàng, bài toán, …. phù hợp với năng lực AI của địa phương. Đồng thời, tăng cường giao lưu, cập nhật các xu hướng mạnh và hiện đại của các mô hình AI tiên tiến nhất trên thế giới như Quantum AI, High Performance Computing,... cho cộng đồng AI địa phương.
- Trân trọng cảm ơn ông!