Ông Tung Bùi, giáo sư tại Đại học Hawaii, cho biết các công ty Việt Nam không có nhiều tiền để chế tạo máy trí tuệ nhân tạo, nhưng họ có thể ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tăng giá trị cạnh tranh.
“Có lẽ chúng tôi không đủ khả năng để chế tạo những cỗ máy như ChatGPT. OpenAI trả hàng trăm nghìn đô la mỗi ngày để chạy các mô hình của họ. Chúng tôi không có số tiền đó. Nhưng may mắn thay, có rất nhiều mã nguồn AI được mở để sử dụng.” lợi thế của”, Hidden, Đại học Hawaii Tung Bùi, giáo sư Trường Kinh doanh Lê, nhận xét tại sự kiện tổ chức ngày 5/7 tại Đại học Phạm Lang, TP.HCM.
Ông tin rằng cơ hội rất lớn cho các doanh nghiệp Việt Nam trong thời đại này là tìm ra những mô hình trí tuệ nhân tạo phù hợp và áp dụng vào hệ thống của mình để tăng giá trị cạnh tranh và giảm chi phí vận hành. Khi nói đến trí tuệ nhân tạo tổng hợp (GenAI), có ba phần cần nhớ: giao diện người dùng; mô hình học máy đằng sau nó; và dữ liệu được sử dụng để đào tạo AI;
“Không có dữ liệu thì không có trí tuệ nhân tạo. Dữ liệu là tài sản cạnh tranh lớn nhất của các công ty Việt Nam, điều mà OpenAI hay các công ty quốc tế không có”, ông nói.
Giáo sư Tùng Bùi tham dự sự kiện “Năng lực cạnh tranh của Việt Nam trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo” tại TP.HCM vào ngày 5/7. hình ảnh: đại học văn lang
Giáo sư Đông cho rằng, sự chuyển đổi của chuỗi cung ứng toàn cầu đã mang lại nhiều cơ hội mới cho Việt Nam. Tuy nhiên, các công ty đa quốc gia vẫn tập trung vào chất lượng máy móc sản xuất và kỹ năng lao động. Nếu doanh nghiệp Việt Nam có thể ứng dụng trí tuệ nhân tạo để hạn chế điểm yếu, phát huy điểm mạnh thì các công ty đa quốc gia sẽ tự tin lựa chọn căn cứ mới.
Ở góc độ kinh doanh, bà Nguyễn Thị Thùy Dương, Giám đốc doanh thu Fiat Industrial Technology, cho biết tập đoàn này phải mất 25 năm mới đạt được doanh thu xuất khẩu phần mềm 1 tỷ USD. Nhưng với trí tuệ nhân tạo, có thể chỉ mất 2-3 năm nữa các công ty sẽ đạt được mốc tỷ USD tiếp theo.
Bà Dương cho biết trí tuệ nhân tạo “hấp dẫn nhưng đáng sợ”, nhưng nếu các công ty đủ mạnh dạn áp dụng và tìm ra công thức phù hợp, họ có thể tiến bộ rất nhanh. Cô lấy sự phát triển của chuỗi nhà thuốc Long Châu làm ví dụ.
“Bề ngoài, Long Châu trông giống như một công ty dược phẩm nhưng đằng sau là đội ngũ kỹ sư kỹ thuật dày đặc. Chúng tôi không chỉ sử dụng AI để đào tạo nhân viên mà còn áp dụng công nghệ vào hậu cần và bán hàng để phân tích nhu cầu và hành vi của khách hàng”, cô nói. .
Các chuyên gia thảo luận về tiềm năng của trí tuệ nhân tạo tại một sự kiện ở TP.HCM ngày 5/7. hình ảnh: đại học văn lang
Trong khi đó, Giám đốc điều hành PAN, bà Nguyễn Thị Trà My cho biết, ngay cả những ngành truyền thống như nông nghiệp cũng không ngoại lệ. Trí tuệ nhân tạo có thể thúc đẩy tự động hóa, tăng năng suất và quản lý tài nguyên hiệu quả. Tuy nhiên, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp cũng phải đối mặt với những thách thức về dữ liệu, chi phí đầu tư và nhân công. Price cho biết: “Nếu chúng ta biết cách thu thập và sắp xếp dữ liệu, AI có thể được đào tạo dựa trên kiến thức và kinh nghiệm của nông dân, giúp duy trì các kỹ thuật truyền thống và truyền lại chúng cho thế hệ tiếp theo”.
Bà tin rằng sự kết hợp này có thể tạo ra một mô hình nông nghiệp bền vững, hiệu quả, phù hợp với điều kiện thực tế của Việt Nam, không chỉ giúp nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm mà còn giúp bảo vệ, phát triển tài nguyên thiên nhiên và đa dạng sinh học.
Đồng thời, giáo sư Pei Dong chỉ ra rằng trước khi áp dụng công nghệ, cần có chiến lược rõ ràng, biết mình có gì, cần gì, tránh ỷ lại vào máy móc. Ông tin rằng với trí tuệ nhân tạo, lần đầu tiên trong lịch sử, con người có thể tương tác với máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì thông qua phần mềm lập trình, mở ra một bước ngoặt lớn cho xã hội. Nhưng AI cũng có điểm yếu, thông tin sai lệch vẫn tồn tại giữa hàng tỷ tin nhắn. Người dùng cần cảnh giác khi sử dụng và cũng cần cân nhắc “đạo đức AI” khi áp dụng công nghệ trên quy mô lớn.
Giang Ya
