Việt Nam cùng các quốc gia khác như Ấn Độ, Kenya, Nigeria và Trung Quốc thuộc tốp 5 quốc gia có tốc độ tăng năng suất lao động thấp nhất dưới tác động của AI.
Trong một báo cáo gần đây được công bố, Goldman Sachs ước tính GDP toàn cầu có thể tăng thêm 7%/mỗi năm trong vòng 10 năm, thông qua năng suất lao động được thúc đẩy nhờ ứng dụng AI rộng rãi. Mặt khác, ước tính sẽ có khoảng 300 triệu công việc toàn thời gian trên thế giới có thể tự động hóa nhờ làn sóng AI.
Hiệu quả thấp
AI được xem là một công cụ có khả năng cải thiện năng suất làm việc của doanh nghiệp bởi vì nó có khả năng thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại một cách nhanh chóng và chính xác hơn con người. Theo báo cáo, triển vọng của AI trong mô hình kinh doanh rất tích cực, AI giúp nâng cao năng suất đồng thời làm giảm chi phí cho doanh nghiệp.
Báo cáo này chỉ ra rằng mặc dù có tiềm năng lớn nhưng Việt Nam chưa khai thác hết các cơ hội mà công nghệ AI mang lại. Trong khi đó, các nước phát triển như Anh, Mỹ, Nhật, Singapore hay nước đang phát triển như Hàn Quốc, Brazil đã ứng dụng tốt AI trong mô hình kinh doanh để tăng trưởng năng suất lao động hàng năm.
Tốp đầu tăng năng suất lao động thuộc về các quốc gia phát triển. Tại đây, các công ty nổi tiếng trên thế giới đã áp dụng AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau để tối ưu hóa hoạt động và làm tăng năng suất đáng kể. Đơn cử, Google đã tích hợp AI trong các dự án như Google Search, Gmail, và Google Assistant để tối ưu hóa tìm kiếm, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và cung cấp trợ giúp thông minh cho người dùng. Hay hãng xe điện của tỷ phú Elon Musk là Tesla đã tích hợp công nghệ tự động hóa và học sâu vào trong xe của mình để phát triển tính năng tự lái, cải thiện an toàn và tiện ích cho người lái. Trong khi đó, Amazon thì sử dụng AI cho hệ thống gợi ý sản phẩm, xử lý thanh toán và quản lý kho hàng để tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
Việt Nam cùng các quốc gia khác như Ấn Độ, Kenya, Nigeria và Trung Quốc thuộc tốp 5 quốc gia ít bị ảnh hưởng bởi làn sóng của AI nhất, hay nói cách khác tốc độ tăng năng suất lao động thấp nhất dưới tác động của AI.
Nhìn vào bảng số liệu cho thấy rằng, Việt Nam đang được xếp ở nhóm gần cuối bảng, chỉ lớn hơn Ấn Độ và Kenya, so với cột trung bình là toàn cầu. Trong khi đó, đa số các nhóm nước phát triển như Hồng Kông, Israel, Nhật Bản, Thụy Điển,… lại ứng dụng rất tốt AI trong mô hình kinh doanh và năng suất tăng từ khoảng 1.2% đến 1.7%.
Việc ứng dụng mạnh mẽ của AI tại các doanh nghiệp Việt Nam đóng vai trò quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế và công nghiệp của quốc gia. Đây không chỉ là cơ hội để cải thiện hiệu suất và năng suất trong các ngành công nghiệp khác nhau, mà còn là bước đệm quan trọng để tiến thêm một bước dài trên con đường trở thành một trung tâm công nghệ và sáng tạo có tầm ảnh hưởng toàn cầu.
Chuẩn hóa mô hình kinh doanh
Bên cạnh những yếu tố mang tính bản chất chung của nền kinh tế mức độ tiếp cận và tiếp nhận công nghệ, thì đặc thù chưa có tính chuẩn hóa trong mô hình kinh doanh của các doanh nghiệp Việt Nam cũng là nguyên nhân không thể tạo ra được một điểm chạm trong việc ứng dụng AI vào các khâu cần thiết của công việc, dù cho nhu cầu ứng dụng AI hiện nay trong việc giải quyết vấn đề của doanh nghiệp là rất lớn.
ISO là chứng chỉ thể hiện mức độ chuẩn hóa trong mô hình kinh doanh của các doanh nghiệp. Để có được chứng nhận thì doanh nghiệp sẽ cần phải chứng minh với các tổ chức kiểm định về mức độ xây dựng các quy chuẩn trong quá trình hoạt động của minh.
Thực tế cho thấy tỷ lệ doanh nghiệp Việt Nam có chứng nhận ISO thấp hơn nhiều so với các quốc gia Đông Nam Á khác. Điều này hàm ý rằng mô hình kinh doanh của các doanh nghiệp Việt Nam vẫn chưa chuẩn hóa tốt so với các nước trong khu vực. Khi các mô hình kinh doanh chưa có tính quy chuẩn cao thì việc áp dụng AI sẽ rất khó khăn bởi dù AI được lập trình rất phức tạp để hiểu các tình huống diễn ra trong kinh doanh tuy nhiên nó sẽ đòi hỏi những tác vụ được thực hiện có tính nhất quán cao. Khi đó, AI mới có thể phân tích và đánh giá các quy luật, từ đó thúc đẩy hiệu suất của từng đầu việc cụ thể trong từng vị trí việc làm trong công ty.
Cần thừa nhận rằng, AI không thể giải quyết hết được toàn bộ một vấn đề nào đó mà chỉ giải quyết được một khía cạnh nhỏ của vấn đề. Do đó, doanh nghiệp cần chia nhỏ các vấn đề ra từng phần riêng lẻ để tạo được một điểm chạm. Mặt khác, để đảm bảo sự hài hòa và hiệu quả, mô hình kinh doanh phải được chuẩn hóa bên cạnh việc tích hợp AI vào quy trình công việc một cách khéo léo mà vẫn duy trì được sự linh hoạt và sự tương tác với các phần khác của mô hình kinh doanh.
Ví dụ trong lĩnh vực tài chính, cơ sở dữ liệu là vô tận, AI có thể dự vào đó để đưa ra dự báo về xu hướng thị trường tài chính, các biến số cũng có thể được nạp liên tục, các dự báo sẽ được cập nhật một cách thường xuyên và kịp thời nhất, nhưng quyết định cuối cùng về việc tư vấn đầu tư và giao dịch vẫn phụ thuộc vào sự phân tích và quyết định của các chuyên gia tài chính. Bởi vì nhu cầu của từng nhà đầu tư là khác nhau, AI không thể tham gia vào quá trình tư vấn chiến lược hay lập kế hoạch đầu tư.
Để giải quyết các thách thức này, Việt Nam cần phải xây dựng sự hợp tác chặt chẽ giữa lĩnh vực R&D (nghiên cứu và phát triển) AI cùng với các doanh nghiệp. Việc tiếp cận AI nếu không có kế hoạch hoặc không tùy chỉnh nhằm phù hợp với mô hình kinh doanh, có thể dẫn đến việc sử dụng kém hiệu quả các tài nguyên AI, dẫn đến thiếu nguồn lực cần thiết để triển khai AI. Doanh nghiệp có thể bỏ lỡ cơ hội tận dụng toàn bộ tiềm năng của AI nếu không có kế hoạch rõ ràng để tích hợp công nghệ này vào mô hình kinh doanh của mình.
.jpg)
