"Có lẽ chúng ta không đủ khả năng xây dựng những cỗ máy như ChatGPT. Mỗi ngày OpenAI trả hàng trăm nghìn USD để vận hành mô hình của họ. Chúng ta không có nhiều tiền thế. Nhưng may mắn là có nhiều mã nguồn AI mở để tận dụng", giáo sư Tùng Bùi của Trường Kinh doanh Shidler, Đại học Hawaii, nhận định tại sự kiện ngày 5/7 ở Đại học Văn Lang, TP HCM.
Ông cho rằng cơ hội lớn cho doanh nghiệp Việt Nam trong kỷ nguyên này là tìm được mô hình AI phù hợp, áp dụng vào hệ thống của mình để tăng giá trị cạnh tranh, giảm chi phí vận hành. Khi nhắc đến AI tạo sinh - GenAI, có ba phần cần lưu ý: Giao diện tương tác với người dùng; Mô hình học máy phía sau; Dữ liệu để đào tạo AI.
"Không có dữ liệu, không có AI. Dữ liệu là tài sản cạnh tranh lớn nhất của các doanh nghiệp Việt mà OpenAI hay các công ty quốc tế không có", ông nói.
Giáo sư Tùng nhận định sự chuyển dịch về chuỗi cung ứng toàn cầu đang mang đến cho Việt Nam nhiều cơ hội mới. Tuy nhiên, các công ty đa quốc gia vẫn còn lo ngại về chất lượng guồng máy sản xuất, tay nghề lao động. Nếu doanh nghiệp Việt có thể ứng dụng AI để hạn chế điểm yếu, tăng điểm mạnh sẽ khiến các tập đoàn đa quốc gia cảm thấy tự tin để chọn cứ điểm mới.
Từ phía doanh nghiệp, bà Nguyễn Thị Thùy Dương, Giám đốc doanh thu FPT Automotive, cho biết tập đoàn mất 25 năm để đạt một tỷ USD doanh thu từ xuất khẩu phần mềm. Nhưng với AI, tập đoàn có thể chỉ cần 2-3 năm để cán mốc tỷ USD tiếp theo.
Theo bà Dương, AI "quyến rũ nhưng đáng sợ", nhưng nếu doanh nghiệp mạnh dạn áp dụng và tìm được công thức phù hợp sẽ phát triển rất nhanh. Bà lấy ví dụ về sự phát triển của chuỗi nhà thuốc Long Châu.
"Nhìn bên ngoài, Long Châu như một công ty dược nhưng đằng sau là một đội ngũ kỹ sư công nghệ dày đặc. Chúng tôi không chỉ dùng AI đào tạo nhân viên mà còn áp dụng công nghệ trong cả khâu hậu cần, bán hàng, phân tích nhu cầu, hành vi của khách hàng", bà cho hay.
Trong khi đó, bà Nguyễn Thị Trà My, CEO PAN, cho rằng ngay cả những ngành truyền thống như nông nghiệp cũng không đứng ngoài xu thế. Trí tuệ nhân tạo có thể thúc đẩy tự động hóa, nâng cao năng suất và quản lý hiệu quả nguồn tài nguyên. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong nông nghiệp cũng đối mặt với thách thức về dữ liệu, chi phí đầu tư và lao động. "Nếu chúng ta biết cách thu thập và tổ chức dữ liệu, AI có thể được huấn luyện dựa trên kiến thức và kinh nghiệm của nông dân, giúp duy trì và truyền lại kỹ thuật truyền thống cho thế hệ sau", bà Mỹ đánh giá.
Theo bà, sự kết hợp này có thể tạo ra mô hình nông nghiệp bền vững, hiệu quả, phù hợp điều kiện thực tế của Việt Nam, không chỉ giúp tăng năng suất và chất lượng sản phẩm mà còn bảo vệ và phát triển tài nguyên thiên nhiên và đa dạng sinh học.
Trong khi đó, giáo sư Tùng Bùi lưu ý, trước khi áp dụng công nghệ, cần chiến lược rõ ràng, biết mình có gì, cần gì và tránh phụ thuộc vào máy móc. Ông cho rằng với AI, lần đầu tiên trong lịch sử, con người có thể tương tác với máy tính bằng chính ngôn ngữ tự nhiên, thay vì thông qua các phần mềm lập trình, mở ra bước ngoặt lớn với xã hội. Nhưng AI cũng có điểm yếu, trong hàng tỷ thông tin vẫn có thông tin sai. Người dùng cần tỉnh táo khi sử dụng, cũng như cân nhắc đến "đạo đức AI" khi áp dụng công nghệ một cách đại trà.