人工知能 (AI) は、タスクの自動化、プロセスの最適化、意思決定のサポートによって生産性を向上させ、あらゆる経済分野の飛躍的な成長に貢献します。
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| AI があらゆる業界のワークフローに浸透し、そのプラスの影響がますます明らかになるにつれ、あらゆる個人や組織が競争上の優位性を得るために AI の機能を活用しようとするようになります。イラスト写真。 （出典：Amazon） |
ベトナムは、マクロ経済および金融指標とバランスがますます改善し、ビジネス環境がますます世界共通基準を満たすようになり、2025年にデジタル時代に入ります。我が国は、外国直接投資（FDI）誘致において世界トップ15カ国にランクされており、2025年初頭までに実施中のプロジェクトの累計数は40,800件を超え、総登録資本金は4,900億米ドル近くに達する見込みです。
2024年にはGDP成長率が7.09%に達し、地域および世界でも高い成長率を達成する数少ない国の1つとなる。経済規模は約5,000億米ドルで、東南アジア第4位、世界第34位。国家ブランド価値は5000億ドルを超え、世界ランキング193位中32位。輸出入総額は8,000億ドルを超え、過去最高を記録した。
労働生産性の役割
世界は5.0産業革命の「夜明け」を迎えており、先進技術の統合、ロボットの役割の促進、自動機械など…この現実は、先進技術に基づく世界的な労働生産性（LS）競争の潮流をもたらしています。その過程において、半導体とAIほど重要な最先端技術はありません。 AIは、タスクの自動化、プロセスの最適化、意思決定のサポートによって生産性を向上させ、あらゆる経済分野の飛躍的な成長に貢献します。
労働力は経済の競争力と繁栄にとって決定的な資源です。我が国の約40年前の「10号契約」の歴史は、農業の仕組みの変化によって労働生産性が向上し、ベトナムが食糧不足の国から世界有数の米輸出国へと変貌したことを示しています。しかし、現状では、労働生産性指数は依然として経済運営における最大の欠陥となっている。 ASEAN地域の統計によると、2023年のベトナムの労働生産性はシンガポールのわずか7.6％に過ぎない。マレーシアの19.5%タイの37.9%インドネシアの45.6%、フィリピンの56.9%カンボジアの労働生産性（1.6倍）をわずかに上回る程度である。これは、成長と発展の過程にあるベトナム経済にとって最大の課題です。
2024年12月22日付の中国政治局の科学技術、イノベーション、国家のデジタル変革の飛躍的進歩に関する決議第57-NQ/TW号には、「特にAIの分野において、科学技術の先進国、デジタル変革開発国との科学研究および技術開発における協力の促進に重点を置く」と明記されている。
効果的なAIマイニングソリューション
AI があらゆる業界のワークフローに浸透し、そのプラスの影響がますます明らかになるにつれ、あらゆる個人や組織が競争上の優位性を得るために AI の機能を活用しようとするようになります。ただし、AI を実装するには、よくある落とし穴を回避し、持続可能な結果を達成するために、慎重な計画と構造化されたアプローチが必要です。 AI には、ChatGPT のようなサポート チャットボットからロボット、予測分析までさまざまなものが含まれており、常に変化しています。万能の解決策はありませんが、適切なアプローチを特定することはできます。
デジタル技術の専門家によると、AI業界が力強く持続的に発展するためには、政府と企業の両方のレベルで積極的な解決策が必要だという。
政府レベル
情報技術産業の振興、国内AI企業への支援、OpenAI、Google、Meta、Nvidia、Deepseekなど大手テクノロジー企業との連携強化を通じて、地方におけるAIエコシステムの構築を推進する。同時に、国家行政におけるAIの応用を推進し、経済資源の利用効率を高め、無駄や弊害を回避する。当面は、社会資源管理（制度やマクロ経営環境等を含む）の最適化、装置の合理化、AI・半導体産業と主要経済セクターとの連携促進を図る必要がある。
デジタル インフラストラクチャ プラットフォーム (堅牢なブロードバンド、データ ストレージ、デジタル機能) を開発し、AI 人材のスキルを開発します (基本的なデジタル リテラシーから高度な AI 研究まで、新しいスキルが学校のカリキュラムや専門トレーニングに確実に統合されるようにします)。
AI イノベーションの文化を育み、社会が変化を受け入れ、新しいアイデアを模索し、AI アプリケーションに積極的に参加するよう促します。リーダーシップはイノベーションを奨励しますが、これは AI の役割に関する明確なビジョンを伝えることでサポートできます。イノベーションの文化を取り入れることで、将来 AI を導入する準備が整った、質の高い適応力のある労働力を構築できます。
リスクを管理し、公平性、透明性、説明責任などの原則を含む責任ある倫理フレームワークを構築するための AI ガバナンス フレームワークを開発します。
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エンタープライズレベル
目標を定義することは、AI導入を成功させるための基礎です。
最初のステップは、デジタル変革によって解決できる問題や機会を特定することです。企業はこれらの問題を目標に変換することができます。目的を明確に定めた構造化されたアプローチにより、AI イニシアチブの焦点が定まり、評価のエンドポイントが明確になり、AI モデルの展開がビジネス目標と一致するようになります。
データ品質を評価し、適切なAIテクノロジーを選択する
入力データの品質とアクセシビリティを評価することは、あらゆる AI 実装プロセスにおける重要な最初のステップです。まず、正確性、完全性、一貫性、ビジネス上の問題との関連性など、いくつかの基準に基づいてデータ品質を評価する必要があります。さらに、偏った予測や限定的な予測を防ぐために、データは AI モデルが遭遇する実際の状況を表している必要があります。さらに、AI システムはデータに適切にアクセスできる必要があります。
次に、企業は自社の AI 戦略に最適なモデリング アーキテクチャと方法のタイプを決定する必要があります。モデルの選択に加えて、組織は AI システムをサポートするインフラストラクチャとプラットフォームも考慮する必要があります。
AIに精通したチームの構築（チームワーク）
熟練したチームは、AI の開発、展開、保守の複雑な処理を処理できます。チームには、データ サイエンティスト、ハードウェア エンジニア、ソフトウェア開発者など、それぞれが独自の分野の専門知識を持つさまざまな専門的な役割が含まれている必要があります。 AI に精通したチームは、優れた業務遂行能力を強化するだけでなく、AI を継続的に革新し、適応させるための社内能力構築も調整します。
モデルのテストと評価
これにより、モデルが正確で信頼性が高く、現実世界の状況で価値を提供できることが保証されます。現実世界の環境は動的であり、データ パターンやビジネス ニーズは変化する可能性があり、モデルのパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。徹底したテストと一貫した評価を組み合わせることで、AI 実装が保護され、システムがビジネス ニーズを満たし、変化に対応できるようになります。
拡張性と継続的な改善を計画する
これは、パフォーマンスを損なうことなく、システムがますます増加するデータ、ユーザー、またはプロセスを処理できるようにするため、AI プロジェクトの成功に不可欠です。スケーラビリティを計画する場合、組織はクラウド サービス、分散コンピューティング、モジュラー アーキテクチャなどを通じて拡張をサポートできるインフラストラクチャとフレームワークを選択する必要があります。
つまり、AI は、第 5 次産業革命の瀬戸際にある世界中の経済間の競争力を高めるためのてこの源泉となるため、協力的かつ競争的な不安定な世界において中心的な役割を果たすことになります。そこでは、経済は人間と機械の協力の強化に基づいて運営されます。 「ロボット同僚」と協力することで、人間と組織はイノベーションと実験に集中でき、インダストリー4.0とインダストリー5.0の基盤の上で潜在能力を最大限に引き出し、国の柔軟性と生産性を高め、最終的にはベトナムを真に有名にすることを目指します。
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出典: https://baoquocte.vn/nguon-luc-tang-nang-suat-lao-dong-trong-thoi-dai-ai-309052.html
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