Không đứng ngoài xu thế ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) của các ông lớn, một số doanh nghiệp nhỏ cũng tự phát triển AI để tìm cơ hội kinh doanh.
Cuối 2023, startup công nghệ giáo dục Tomia hoàn thiện một nền tảng quản lý trường học thông minh cùng tên. Ngoài quản lý các giáo trình, bài giảng, Tomia thông qua AI để phát triển khả năng nhận diện khuôn mặt, tự động hoàn chỉnh bài nhận xét nhằm giảm tải công việc cho giáo viên.
Họ cung cấp nền tảng này miễn phí cho các trường công lập và bản dùng thử cho trường tư thục hoặc quốc tế. CEO Tomia Phạm Dương Trần nói đã có 300 trường tư thục sử dụng nền tảng quản lý bằng AI của họ. Khoảng 90% khách hàng của Tomina là trường giảng dạy theo phương pháp Montessori. Đây là phương pháp tập trung tạo điều kiện cho trẻ phát triển tự nhiên thông qua tự khám phá và tự học, tạo ra bởi bác sĩ Maria Montessori (Italy) vào thế kỷ 19.
Hay trong ngành logistics, một startup nội địa 9 tuổi là SuperShip cuối tháng trước trình làng SuperAI. Ứng dụng thông minh có thể gợi ý người bán lựa chọn nhà vận chuyển tối ưu về chi phí và thời gian cho đơn hàng từ Giao Hàng Nhanh (GHN), ViettelPost, Ninjavan, Best, Shopee Express đã đàm phán kết nối.
Lê Thanh Hoài, CEO SuperShip cho biết khoảng 4 triệu đơn hàng được giao vận hàng ngày ở Việt Nam và mỗi nhà giao hàng có thế mạnh ở các tuyến chuyển phát khác nhau. “Khi kết hợp họ lại có đến 150.000 bưu cục toàn quốc để AI gợi ý giải pháp giao tối ưu cho nhà bán hàng”, Hoài nói.
Ngoài ra, ứng dụng cũng có thể cảnh báo các tuyến giao nhận rủi ro quá tải, giúp chủ shop tránh được tình trạng hàng bị treo như sự cố ùn ứ hàng hóa của một nhà chuyển phát dịp Tết vừa qua.
Các nền tảng sử dụng AI như Tomia hay SuperShip phát triển đều hướng tới mục tiêu giúp các doanh nghiệp Việt chuyển đổi số, công nghệ để tiết kiệm chi phí, tăng cạnh tranh.
Nghiên cứu tại châu Á – Thái Bình Dương, gồm Việt Nam, của hãng kiểm toán PwC phát hành đầu năm nay cho biết AI là một trong hai xu hướng nổi bật đang tạo sức ép khiến các CEO khu vực phải đổi mới. Trong đó, 49% cho rằng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) sẽ tăng doanh thu và sinh lời từ 5% trở lên.
James Cheo, Trưởng bộ phận đầu tư khu vực Đông Nam Á và Ấn Độ, Khối dịch vụ ngân hàng tư nhân toàn cầu và quản lý tài sản HSBC, đánh giá tác động của AI, robot và tự động hóa sẽ trở thành xu hướng chính thống trong nhiều ngành nghề chứ không riêng gì công nghệ.
Trong khi các doanh nghiệp xuất thân công nghệ hoặc tập đoàn lớn có tiềm lực tài chính để nhanh tiếp cận AI, các doanh nghiệp nhỏ tại Việt Nam khó khăn hơn.
“Với năng lực về đội ngũ, tài chính và tầm nắm bắt hạn chế, nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa đang loay hoay tìm hướng đi khả dĩ để ứng dụng AI vào kinh doanh”, TS Lê Duy Tân, Giảng viên AI tại Trường Đại học Quốc tế (thuộc Đại học Quốc gia TP HCM), thành viên Trung tâm cứu AIoT Lab VN, nhận định.
Thực tế, bản thân SuperShip mất 3 năm đầu tư để hoàn thiện SuperA. Tomia là tân binh trong EdTech (công nghệ giáo dục) nhưng thực chất đội ngũ của họ quy tụ các kỹ sư hơn 12 năm kinh nghiệm ở lĩnh vực phần mềm.
“AI là cuộc chiến lâu dài và tốn kém. Ví dụ, OpenAI tốn nhiều năm và hàng trăm triệu USD để cho ra mắt ChatGPT. Do đó, một số doanh nghiệp nhỏ có thể không đủ kiên nhẫn và tiềm lực để tự mình xây dựng, phát triển các công cụ, nền tảng này”, ông Tân nói.
Vì thế, hướng đi của các doanh nghiệp nhỏ trong phát triển AI, theo chuyên gia AIoT Lab VN là theo từng bước. Đầu tiên, họ nên dùng thử các giải pháp được cung cấp bởi các công ty công nghệ và phải học cách dùng đúng.
Tiếp theo, khi có hiểu biết nhất định về AI và tự tin hơn, doanh nghiệp có thể xem xét tự phát triển hoặc tìm công ty chuyên môn để đặt hàng các sản phẩm trọng yếu, trực tiếp nhất tới việc kinh doanh và giúp họ làm chủ công nghệ lõi.
Theo TS Tân, trường hợp không đủ đủ tự tin và tiềm lực kém thì có thể đi theo cách của một số doanh nghiệp nhỏ tại Nhật Bản, là đặt gia công giải pháp AI từ các công ty công nghệ. Nếu tài chính hạn hẹp hơn nữa thì chọn cách dùng dịch vụ thuê bao từ các công cụ sẵn có của các tập đoàn công nghệ lớn.
“Tuy nhiên, điều này bao gồm các bất lợi và rủi ro, vì các công ty công nghệ lớn cung cấp giải pháp tổng thể, nên sẽ không phù hợp với mô hình đặc thù và dữ liệu của từng đơn vị”, ông Tân lưu ý.
Viễn Thông