Trí tuệ nhân tạo: lằn ranh phân định tồn tại và đào thải

(KTSG) - Như đã đề cập trong phần 1, để xây dựng nền tảng AI không chỉ có chip điện tử, mà còn nhiều bộ phận cứng đi kèm cùng với phần mềm. Điều quan trọng với các doanh nghiệp là phải nhận dạng được những công việc nào có thể được thay thế bằng AI để tập trung đầu tư. Đó là chưa kể doanh nghiệp cũng phải nhìn lại xem liệu mình đã sẵn sàng thay đổi hay chưa. Phần này sẽ tập trung tìm hiểu xem những ngành nghề có thể tồn tại và những ngành nghề dễ bị thay đổi nhất.

• Dữ liệu số trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo: Hứa hẹn khu vực tư, thách thức khu vực công
• Trí tuệ nhân tạo và quyền tác giả: vẫn chưa ngã ngũ!

“Tôi được cho là cha của cậu mất việc vì một con robot. Tôi nghĩ cậu có thể là người ta sẽ cấm Internet để thư viện có thể tồn tại” - Bruce Greenwood trong phim I, Robot (2006)

Cần những gì khi xây dựng AI?

Giai đoạn 2 của quá trình xây dựng AI yêu cầu phổ thông hóa các công nghệ AI và ML (học máy). Giai đoạn này đòi hỏi một số phần cứng và phần mềm như sau:

- Phần cứng: bao gồm các bộ xử lý gia tăng quá trình huấn luyện AI, như GPU, TPU, và các loại chip đặc dụng cho AI. Những mẫu chip này được cung cấp từ NVIDIA và Advanced Micro Devices.

- Trung tâm dữ liệu và nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây: đây là những công ty cung cấp cơ sở hạ tầng thích hợp cho việc lưu trữ, xử lý, và truyền tải thông tin khối lượng lớn trong quá trình huấn luyện AI. Có ba công ty lớn cung cấp dịch vụ này bao gồm Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure và Google Cloud.

- AI/ML khuôn mẫu và nền tảng phát triển: các loại phần mềm có các lệnh và mã nguồn giúp phát triển mô hình và thuật toán AI nhanh chóng theo yêu cầu. Hiện tại, Google TensorFlow, Facebook Pytorch, Microsft Cognitive Toolkit là những nền tảng được ưa chuộng cho công việc này.

- Ứng dụng cho doanh nghiệp và người tiêu dùng: các dịch vụ, phần mềm và ứng dụng sử dụng AI sẽ bắt đầu được giới thiệu cho doanh nghiệp cũng như người tiêu dùng bình thường. Các ứng dụng này sẽ tập trung vào phân tích và tự động hóa các quy trình liên quan tới dữ liệu lớn và có xu hướng lặp lại.

Những trường hợp tiêu biểu

Ở giai đoạn 3, phần ứng dụng sẽ được phát triển dựa trên cơ sở dữ liệu mà các công ty có được. Những dữ liệu này sẽ được sử dụng để huấn luyện AI tự suy nghĩ và xử lý khúc mắc mà không cần quá nhiều can thiệp. Giai đoạn cuối cùng này sẽ quyết định doanh nghiệp nào có khả năng tồn tại cao nhất. Dưới đây là các doanh nghiệp tiêu biểu về khả năng áp dụng AI/ML. Họ có thể là hình mẫu tham khảo cho các doanh nghiệp cùng ngành. Tuy nhiên, việc áp dụng sẽ gặp nhiều khó khăn nếu cơ sở dữ liệu của họ không đủ lớn hoặc nền tảng xây dựng AI ở giai đoạn 1 và 2 gặp trục trặc.

Ngành y dược: Schrodinger là công ty chuyên tạo mô hình mô phỏng phân tử và tế bào, phục vụ cho khoa học đời sống và chế biến dược phẩm. Với công nghệ AI áp dụng lên các mô phỏng tế bào và cho ra kết quả dựa trên mô phỏng bằng cách xử lý các thông tin có sẵn, cộng với khả năng tự tính xác suất và cấy ghép phân tử bằng máy tính, Schrodinger sẽ là một trong những công ty công nghệ dược có triển vọng.

Ngành cung ứng: Symbiotic là công ty chuyên cung cấp phần mềm tự động hóa dành cho nhà kho và trung tâm phân phối. Công nghệ AI được áp dụng vào chuỗi cung ứng với khả năng tự động nhận hàng, chọn hàng, đóng gói, phân phối, và tự chọn xe và lộ trình giao hàng. AI có thể tự động tính toán và thay đổi theo thời gian thực với tốc độ cao. Những công ty công nghệ kiểu như Symbiotic sẽ giúp chuỗi phân phối có hiệu quả cao hơn, loại bỏ yêu cầu sử dụng nhiều kênh phân phối khác nhau.

Quản trị khách hàng: Salesforce là công ty chuyên về quản lý quan hệ khách hàng. Hệ thống Einstein của công ty này tự động tạo ra đề xuất cho khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch, tạo ra kế hoạch tiếp cận khách hàng dựa trên thói quen mua sắm, thậm chí hệ thống này còn có khả năng dự đoán việc bán hàng trong tương lai dựa trên các yếu tố mùa vụ và thay đổi xu hướng tiêu dùng. AI có thể giúp các công ty kiểu như Salesforce biết được lúc nào có thể đẩy bán hàng một cách hiệu quả nhất.

Mạng xã hội và quảng cáo: Meta Platform liên tục đẩy mạnh metaverse với công nghệ thực tế ảo cộng với mạng xã hội. Meta có khả năng thay đổi cách con người tiếp xúc với thế giới xung quanh mình. Với kho dữ liệu về thói quen sử dụng công nghệ, cảm xúc và cách tư duy của người dùng, Meta sẽ không dừng ở phân khúc quảng cáo, mà còn có thể xây dựng một thế giới với nhiều mức tương tác khác nhau, phục vụ công việc và cuộc sống.

Ngành công nghiệp: Rockwell Automation là công ty chuyên về tự động hóa trong sản xuất công nghiệp. AI có thể giúp các quá trình sản xuất công nghiệp không cần nhiều sức người với khả năng dự đoán thời gian cho tới lúc bảo trì và vị trí cần bảo trì, kiểm soát chất lượng, hiệu quả hóa kỹ thuật, và bảo mật quá trình sản xuất.

Lĩnh vực an ninh mạng: Palo Alto Networks là công ty an ninh mạng với khả năng sử dụng phần mềm từ công ty mà họ vừa mua lại Gamma.AI để có thể phòng tránh những kiểu tấn công sử dụng AI. Chỉ có máy mới có thể chống lại máy. Tốc độ học của AI để vượt được hàng rào an ninh cần phải được cân bằng bởi tốc độ học của một AI khác với khả năng ngăn chặn sự xâm nhập từ bên ngoài lẫn bên trong.

Đây chỉ là những công ty tiêu biểu và có khả năng sử dụng AI trong lĩnh vực của họ, nhưng không phải chắc chắn sẽ là người chiến thắng. Thông tin của những công ty trên có sẵn cho nhà đầu tư có thể đọc. Mục tiêu của tác giả ở đây đó là bàn về giai đoạn 3, với những ngành nghề có thể bị ảnh hưởng bởi AI.

Ai còn, ai mất?

Công nghệ AI chắc chắn sẽ tới rất nhanh trong thập kỷ này vì số tiền đầu tư cho phân khúc này tăng gần 20% mỗi năm kể từ năm 2020, theo thống kê của Bank of America.

Nếu ChatGPT chỉ cần năm ngày để đạt 1 triệu người dùng thì công nghệ AI kế tiếp có thể chỉ cần một hoặc hai ngày để trở nên phổ biến. Điều quan trọng là tốc độ đào thải sẽ rất nhanh nếu doanh nghiệp không bắt kịp hoặc không biết nên bắt đầu từ đâu để có thể thích ứng với thời đại của AI.

Để hiểu AI sẽ thay đổi một ngành nghề như thế nào, chúng ta cần phải quan sát từ trên xuống, bắt đầu từ:

Áp lực lên ngành nghề: AI có khả năng phá bỏ hàng rào ngăn chặn cạnh tranh trong nhiều lĩnh vực. Gia tăng số lượng công ty có khả năng mang đến dịch vụ giống nhau đồng nghĩa với lợi nhuận giảm. AI sử dụng nhiều dữ liệu để tự huấn luyện cho công việc của chúng. Các công ty với kho dữ liệu lớn và thay đổi nhanh chóng sẽ tồn tại lâu hơn các công ty không nhìn thấy dữ liệu của họ thay đổi hoặc không đặc biệt. Như vậy, bảo mật dữ liệu sẽ tiếp tục là điều tối quan trọng và công ty nào không có khả năng bảo mật dữ liệu sẽ dễ bị đào thải.

Áp lực lên giá trị công ty: Áp dụng công nghệ AI là quá trình không đơn giản. Các công ty cần phải đầu tư mạnh và lâu dài để tạo nền móng vững chắc. Sức mạnh tài chính là điều tối cần thiết. Thế nên doanh nghiệp nào không có khả năng đầu tư AI sẽ gặp khó khăn trong cạnh tranh. Không chỉ vậy, các doanh nghiệp sẽ nhìn thấy giá thành dịch vụ giảm theo thời gian vì tính hiệu quả của AI. Áp lực đôi này sẽ đẩy nhanh quá trình đào thải. Nếu các doanh nghiệp không muốn gặp khó khăn trong tương lai, thì đây là lúc họ cần phải suy nghĩ tới liên kết với các công ty khác để bắt đầu xây dựng kho dữ liệu và tập trung phát triển AI.

Dựa trên hai áp lực chính này, các công ty cần phải trả lời những câu hỏi thiết thực sau đây:

- Các quy trình trong lĩnh vực này có dễ tự động hóa hay không?

- Cơ sở dữ liệu có đặc biệt và thay đổi thường xuyên hay không?

- AI có giúp giảm giá dịch vụ/sản phẩm của lĩnh vực này hay không?

- AI sẽ ảnh hưởng tới lĩnh vực này như thế nào?

- Khả năng tạo liên kết giữa các doanh nghiệp trong cùng lĩnh vực với nhau có cao hay không?

- Khả năng các bộ phận trong công ty thích ứng với ứng dụng AI có tốt hay không?

- Khả năng tài chính của công ty có đủ để xây dựng và bảo trì hệ thống AI?

Khi các câu hỏi trên được trả lời đầy đủ và chân thật, chúng ta sẽ thấy những công việc dễ bị đào thải như trong hình 1.

Các tổng đài điện thoại phục vụ khách hàng sẽ biến mất hoàn toàn, thay vào đó là hệ thống AI tự động. AI sẽ tự học quy trình giúp cho khách hàng giải quyết khúc mắc hoặc trả lời các câu hỏi.

Dịch vụ du lịch truyền thống cũng sẽ dần biến mất. Thay vào đó là các dịch vụ tự lên lịch trình, sử dụng giá và bản đồ dị chuyển dựa trên sở thích cá nhân, mùa vụ, và số tiền sẵn sàng trả.

Việc tư vấn luật pháp cũng có thể sử dụng AI. Chúng ta chắc không còn xa lạ chuyện luật sư phải đối phó với máy tính.

Đặc biệt, giáo dục có thể bị thay thế hoàn toàn bởi AI. Chương trình AI ở mức độ cao có thể đánh giá học sinh theo từng đối tượng và định hướng cho từng người, thay vì một giáo viên người dạy cho một tập thể. AI có thể đưa ra chương trình dựa trên khả năng tiếp thu và hứng thú của học sinh, trả lời các câu hỏi liên quan, đưa ra câu hỏi theo từng mức độ.

Các hình ảnh trên mạng hiện tại có thể được tạo bởi AI trong vòng vài phút. AI sẽ thay đổi hoàn toàn khả năng tiếp thu hình ảnh của người tiêu dùng, vì rất khó để có thể nhận dạng đâu là hình thật. Chúng ta sẽ nhìn thấy nghề nhiếp ảnh gia thoái trào nhanh chóng.

Nghề đồ họa và tiếp theo sẽ là xây dựng trang web. Tại sao phải trả tiền cho các công ty xây dựng và bảo trì trang web trong khi AI có thể tự tạo mã nguồn và xây dựng trang web dựa trên ý tưởng, khuôn, và hình ảnh tự tạo?

Ngoài ra, AI sẽ thay bộ phận nhân sự trong việc tìm kiếm nhân tài. AI sẽ tự phát hiện nhân tài và giới thiệu người ứng tuyển cho từng vị trí phù hợp của công ty.

Đào thải là điều tất yếu của quy luật phát triển. Hiểu biết về AI có thể giúp chúng ta xác định đâu mới là xu hướng của tương lai để có định hướng rõ ràng và không đi vào đường cụt. Nếu các doanh nghiệp mong trụ vững và nắm bắt được thời cơ phát triển mới thì đây là lúc suy nghĩ tới vấn đề AI.

Bài viết mang tính chất tham khảo, không có ý định đưa ra lời khuyên đầu tư. Nếu bạn có ý kiến hoặc quan tâm tới bài viết, vui lòng gửi email trực tiếp vào hộp thư của tác giả tại nguyenphan3777@gmail.com.