AI chen vào từng khâu doanh nghiệp

AI đang đi nhanh vào hoạt động kinh doanh. Chăm sóc khách hàng, phân tích dữ liệu, quảng cáo, phát triển phần mềm là những lĩnh vực doanh nghiệp đã bắt đầu đưa công nghệ này vào sử dụng. Chia sẻ tại Hội nghị tăng trưởng về Điện toán đám mây và Trí tuệ nhân tạo  do Trung tâm Xúc tiến Thương mại và Đầu tư TP.HCM  tổ chức ngày 14/8, ông Nguyễn Minh Liêm - Đồng sáng lập kiêm Giám đốc Điều hành Công ty CP Công nghệ BYTE, nhiều doanh nghiệp đã đầu tư AI nhưng kết quả tài chính chưa tương xứng. Dữ liệu khách hàng nằm rải rác trên nhiều hệ thống, có thông tin cũ hoặc thiếu chính xác. Khoảng cách giữa phân tích và hành động cũng khiến kết quả AI tạo ra khó đi vào hoạt động kinh doanh.

Ông Liêm cho rằng doanh nghiệp cần chuẩn hóa dữ liệu khách hàng, hợp nhất thông tin và cập nhật thường xuyên. Khi dữ liệu đủ sạch và có thể sử dụng ngay, AI mới có cơ sở đưa ra những gợi ý sát với nhu cầu thực tế.

“AI mạnh đến đâu cũng không thể bù đắp cho ngữ cảnh khách hàng bị thiếu hụt. Công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi mang lại kết quả kinh doanh cụ thể. Để biến AI thành động cơ tăng trưởng, hệ thống dữ liệu khách hàng cần được chuẩn hóa toàn diện, đảm bảo tính hợp nhất, độ chính xác, cập nhật theo thời gian thực, tuân thủ quyền riêng tư và sẵn sàng kích hoạt”, ông Liêm nhấn mạnh.

Hiệu quả của việc xử lý dữ liệu có thể đo bằng những con số cụ thể. Theo ông Liêm, sau 12 tháng làm sạch và tập trung khai thác dữ liệu hợp nhất, hiệu suất chi tiêu quảng cáo tăng 35%, chi phí trên mỗi đơn hàng của nhóm khách hàng hiện hữu giảm khoảng 40%. Doanh thu bán chéo tăng gấp ba lần nhờ doanh nghiệp xác định đúng thời điểm tương tác.

Những con số này cho thấy AI có thể tác động trực tiếp vào doanh thu và chi phí khi doanh nghiệp có dữ liệu đủ tốt. Công cụ này giúp xác định nhóm khách hàng có khả năng mua thêm, thời điểm phù hợp để tiếp cận hoặc khoản chi marketing đang đem lại hiệu quả.

Ở lĩnh vực phát triển phần mềm, AI cũng đang tạo ra thay đổi nhanh. Ông Bùi Song Toàn - Phó giám đốc Trung tâm Phát triển dịch vụ Nền tảng Cloud thuộc FPT Smart Cloud, cho biết khoảng 75% dòng code mới tại Google hiện do AI tạo ra. Tỷ lệ này được dự báo tiến gần 95% trong 5 năm tới.

Tốc độ lập trình tăng lên giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm. GenAI đồng thời thúc đẩy nhu cầu điện toán đám mây. Theo ông Toàn, thị trường cloud tại Việt Nam được dự báo đạt 6,98 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng bình quân 10,94% mỗi năm. Hơn 50% doanh nghiệp xem cloud là yếu tố cần thiết trong chiến lược kinh doanh.

Tốc độ ứng dụng AI cũng kéo theo rủi ro bảo mật. Theo ông Toàn, 94% lãnh đạo xem AI là yếu tố tạo ra thay đổi lớn đối với an toàn thông tin. Mã nguồn do AI tạo ra vẫn có thể chứa lỗ hổng, với tỷ lệ dao động từ 38% đến hơn 70% ở một số ngôn ngữ phổ biến.

Một khu vực cần được chú ý là luồng kết nối nội bộ East-West, chiếm khoảng 70-80% tổng lưu lượng hệ thống nhưng thường chưa được giám sát đầy đủ. Khi AI xuất hiện trong nhiều ứng dụng, doanh nghiệp cần theo dõi các luồng dữ liệu này để phát hiện rủi ro sớm.

Chọn đúng bài toán, tính kỹ từng đồng vốn

Khi AI được sử dụng ở quy mô lớn, chi phí hạ tầng trở thành bài toán đáng kể. Theo ông Vũ Hữu Sơn - Trưởng bộ phận Tư vấn Giải pháp tại Công ty CP GreenNode, thị trường hạ tầng AI toàn cầu được dự báo tăng từ 158 tỷ USD lên 419 tỷ USD vào năm 2030.

Một tủ máy chủ AI có giá khoảng 3,9 triệu USD, gấp tám lần tủ máy chủ thông thường. Công nghệ GPU thay đổi nhanh, khiến thiết bị có thể phải khấu hao chỉ sau 2-3 năm. Điện năng cũng tạo áp lực lớn. Mật độ công suất mỗi rack máy chủ đã lên khoảng 27 kW, trong khi các siêu cụm AI có thể vượt 100 kW. Nhu cầu điện cho AI toàn cầu được dự báo tăng từ 132 GW lên 290 GW vào năm 2030.

Với chi phí như vậy, ông Sơn cho rằng doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ cách sở hữu và vận hành hạ tầng AI. “Giai đoạn thử nghiệm AI của doanh nghiệp đang dần chuyển sang giai đoạn ứng dụng thực tiễn nhằm mang lại giá trị kinh tế vào năm 2026. Trong bối cảnh chi phí hạ tầng ngày càng cao và vòng đời thiết bị ngắn, xu hướng AI FinOps chuyển từ mua đứt tài sản sang thuê dịch vụ linh hoạt đang trở thành lựa chọn phù hợp”, ông Sơn chia sẻ.

Theo ông Sơn, thuê dịch vụ giúp doanh nghiệp trả chi phí theo lượng dữ liệu thực tế được xử lý, giảm áp lực vốn ban đầu và tránh tình trạng sở hữu hệ thống lớn nhưng khai thác chưa hết công suất. Đây là lựa chọn đáng cân nhắc với những doanh nghiệp đang thử nghiệm AI hoặc chưa có nhu cầu xử lý ổn định.

Edge AI cũng đang mở ra một hướng đầu tư mới. Thị trường này được dự báo đạt 56,8 tỷ USD vào năm 2030. Việc xử lý dữ liệu ngay tại nơi dữ liệu được tạo ra giúp giảm độ trễ, giảm lượng thông tin truyền về trung tâm và tăng khả năng kiểm soát dữ liệu. Ông Sơn cũng đề cập mô hình kết hợp GPU phục vụ huấn luyện với chip chuyên dụng cho suy luận nhằm nâng hiệu suất sử dụng năng lượng.

Với doanh nghiệp, điểm xuất phát nên là một bài toán cụ thể. Giảm thời gian xử lý hồ sơ, tăng hiệu quả quảng cáo, hỗ trợ chăm sóc khách hàng, dự báo nhu cầu hay rút ngắn thời gian phát triển phần mềm đều có thể trở thành những dự án thử nghiệm. Và khi mục tiêu đã rõ, doanh nghiệp mới xác định dữ liệu, phần mềm và hạ tầng cần thiết. Cách làm này giúp khoản đầu tư gắn với một nhu cầu thực tế và tạo điều kiện đo hiệu quả sau khi triển khai.

Ông Liêm lưu ý doanh nghiệp cần xử lý dữ liệu trước khi mở rộng đầu tư. Doanh nghiệp phải biết dữ liệu đang nằm ở đâu, thông tin nào còn thiếu và chất lượng dữ liệu ra sao. Đây là bước quan trọng để tránh tình trạng đầu tư một hệ thống AI lớn rồi mới phát hiện dữ liệu đầu vào chưa đủ tốt.

Tư vấn thêm về đầu tư, ông Toàn cho rằng bảo mật cần được đặt song song với quá trình ứng dụng AI. Doanh nghiệp cần kiểm soát thông tin nhân viên đưa vào công cụ AI, kiểm tra mã nguồn do AI tạo ra và theo dõi các luồng dữ liệu trong hệ thống. Tự động hóa giám sát an toàn thông tin và quản trị rủi ro đa tầng sẽ giúp doanh nghiệp chủ động hơn trước những nguy cơ mới.

Hiệu quả của một dự án AI cũng cần được đo bằng những con số cụ thể. Doanh thu tăng bao nhiêu, chi phí giảm bao nhiêu, thời gian xử lý rút ngắn bao lâu, năng suất nhân viên thay đổi thế nào. Đây là cơ sở để doanh nghiệp quyết định dự án nào tiếp tục và dự án nào cần điều chỉnh.