Mang đến Techday 2020 bài trình bày về khung chiến lược triển khai AI cho các Giám đốc Công nghệ và Giám đốc Công nghệ Thông tin, anh Nguyễn Xuân Phong - Chuyên gia AI của Viện nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Mila - chỉ ra bức tranh chung về AI trên thế giới. Theo anh, các nước trên thế giới vẫn đang đổ hàng tỷ USD vào trí tuệ nhân tạo. Còn tại châu Á chia thành 3 nhóm phát triển và sử dụng AI. Cụ thể, Trung Quốc đã có những bước phát triển trong việc tạo ra các ứng dụng. Nhóm thứ hai gồm Hàn Quốc và Nhật Bản, tập trung ứng dụng AI vào thế mạnh sản xuất. Trong khi đó, tại Đông Nam Á, nguồn vốn FDI chủ yếu đem công nghệ từ các nước phát triển vào ứng dụng tại doanh nghiệp.
Còn ở Việt Nam, việc nhìn nhận trí tuệ nhân tạo AI vẫn còn nhiều hạn chế, chỉ mới trưởng thành trong lĩnh vực gia công phần mềm. AI là một bộ môn khoa học, buộc các nhà lãnh đạo phải đầu tư, trong khi nhiều người Việt vẫn còn suy nghĩ AI sẽ thống trị và vượt qua con người. “Tương lai của AI lại là kết hợp giữa trí tuệ con người và trí tuệ máy tính”, anh Phong nói.
 |
| Trở về tham dự Techday từ Canada, anh Nguyễn Xuân Phong mang đến chủ đề hấp dẫn đối với doanh nghiệp. |
Tuy nhiên, muốn ứng dụng AI vào sản xuất, nhiều doanh nghiệp vẫn còn gặp khó khăn. Nhằm giúp doanh nghiệp ứng dụng AI, anh Nguyễn Xuân Phong cung cấp một "checklist" bao gồm 6 bước do Viện Công nghệ Massachusetts công bố. Trước hết, ở bước xác định mục tiêu, chi phí và lợi ích, càng cụ thể bao nhiêu càng tốt bấy nhiêu. Kế đến, cần chuẩn bị dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo vì đây được coi là "nguồn sống" của AI, nếu chưa có, cần tìm cách thu thập. Ở bước thứ ba, cần phân bổ chức năng nhiệm vụ cho từng đơn vị, phòng ban. Không chỉ có bộ phận phát triển mới triển khai trí tuệ nhân tạo cho một công ty, mà khi AI được đưa vào, sẽ có rất nhiều phòng ban phải thay đổi. Ai cũng cần kỹ năng để thực hiện chuyển đổi phù hợp.
Ở bước 4, khi trí tuệ nhân tạo đã được đưa vào, người làm việc với hệ thống này phải thay đổi, thiết kế những quy trình mới để người và máy cùng hợp lực chứ không phải chỉ một mình máy hoạt động. Anh Nguyễn Xuân Phong cho rằng nhiều doanh nghiệp gặp trở ngại ở bước này khi không thể quản trị được sự thay đổi. Kế đến ở bước 5 là khả năng học của máy tính khi thêm được nhiều dữ liệu sẽ học tốt hơn, hiệu quả được cải thiện khi dữ liệu ngày càng nhiều. Cần tạo ra những kế hoạch để đánh giá, thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình AI và thích nghi với môi trường mới.
Cuối cùng, doanh nghiệp phải đo lường được những giá trị về mặt kinh doanh do AI tạo ra. Đây là điều cần nỗ lực thực hiện để tính toán hiệu quả của AI. Có khi AI không mang về lợi ích cụ thể về tiền bạc mà là về hiệu suất lao động, sự hài lòng của nhân viên và khách hàng.
 |
| Chuyên gia AI dẫn ví dụ về sản phẩm akaFace, từng nhận giải Bạc iKhiến cuối tháng 10. |
Tiếp đến, CAIO FPT Software đưa ra dẫn chứng là sản phẩm trí tuệ nhân tạo akaFace - nhận diện khuôn mặt. Ở bước 1, anh chỉ ra 3 thành tố chính trong sản phẩm akaFace gồm tăng cường khả sát, quản lý nhân viên, tăng sự hài lòng liên quan bảo mật. Ở bước 2, nhóm điều hành sản phẩm nhìn lại những gì đã có trong tay. Theo đó, FPT đã có bộ dữ liệu cho việc huấn luyện, cập nhật mô hình dữ liệu.
Ở bước 3, FPT phân bổ chức năng cho các đơn vị phòng ban, trong đó tất cả nhân viên FPT đều phải tham gia quy trình. Ở bước 4, FPT thiết kế tiến trình bảo mật cho mỗi nhân viên. Tại bước 5, hệ thống đưa ra những cải tiến mới để cảnh báo nhân viên, giúp quy trình quản lý nhân viên ra vào thuận tiện hơn. Anh Phong còn cho biết nhóm phụ trách sản phẩm akaFace đã giúp FPT cắt giảm thời gian đăng ký cho nhân viên, đồng thời thực hiện khảo sát để đo lường mức độ hài lòng của nhân viên.
"Đây được xem là quy trình mới để doanh nghiệp đồng hành cùng nhân viên, là sản phẩm điển hình về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong vận hành nội bộ", anh Nguyễn Xuân Phong kết luận.
Hoa Hạ
Ảnh: Trần Vũ
Ý kiến
()