Trong giai đoạn phát triển mới, khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số được xác định là những động lực quan trọng của tăng trưởng. Trong đó, AI đang mở ra nhiều khả năng ứng dụng trong sản xuất, kinh doanh, quản trị và cung cấp dịch vụ.
Tuy nhiên, việc ứng dụng AI không chỉ là lựa chọn và đầu tư vào một công cụ công nghệ. Hiệu quả của AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, khả năng tích hợp với quy trình vận hành, năng lực nhân sự và cơ chế quản trị phù hợp.
Từ thực tiễn triển khai tại các tổ chức, doanh nghiệp, một trong những vấn đề đặt ra là dữ liệu còn phân tán, quy trình chưa được số hóa đồng bộ, trong khi việc xác định trách nhiệm và đo lường hiệu quả ứng dụng công nghệ chưa rõ ràng. Điều này có thể khiến nhiều dự án công nghệ dừng ở mức thử nghiệm, chưa tạo ra tác động rõ nét đến năng suất.
Theo cách tiếp cận này, AI cần được xem là một công nghệ có khả năng ứng dụng rộng rãi, góp phần hỗ trợ dự báo, tối ưu vận hành, tự động hóa quy trình, nâng cao chất lượng dịch vụ và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Công nghệ AI và CĐS là động cơ của lực lượng sản xuất mới, nhưng muốn động cơ kéo được nền kinh tế thì phải có đường băng pháp quyền, có đầu kéo tư nhân và có không gian hội nhập để mở rộng quy mô. (Ảnh: Getty Images).
Để AI tạo ra giá trị, dữ liệu cần được chuẩn hóa, kết nối và quản trị hiệu quả. Ba yếu tố quan trọng gồm tiêu chuẩn dữ liệu, quyền khai thác và sử dụng dữ liệu, cùng với cơ chế bảo đảm an toàn, tạo dựng niềm tin trong quá trình chia sẻ và sử dụng dữ liệu.
Ở cấp tổ chức, quá trình ứng dụng AI có thể được nhìn nhận qua các khâu từ dữ liệu, xây dựng mô hình, tích hợp vào quy trình đến đo lường tác động. Nếu thiếu một trong những khâu này, hiệu quả ứng dụng AI sẽ bị hạn chế.
Do đó, phát triển hạ tầng và nền tảng dữ liệu dùng chung có ý nghĩa quan trọng. Hạ tầng này cần bảo đảm khả năng kết nối, tích hợp giữa các hệ thống, đồng thời có cơ chế định danh, phân quyền, bảo mật và giám sát phù hợp.
Khi nền tảng dữ liệu được củng cố, các ứng dụng AI có thể được phát triển theo nhu cầu của từng ngành, lĩnh vực và doanh nghiệp, đồng thời bảo đảm khả năng mở rộng và liên thông.
Nghị quyết số 68-NQ/TW về phát triển kinh tế tư nhân đặt khu vực kinh tế tư nhân vào vị trí quan trọng trong nền kinh tế. Trong quá trình này, khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là những yếu tố có thể góp phần nâng cao năng suất và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.
Đối với doanh nghiệp, AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được gắn với những bài toán cụ thể như tối ưu chi phí, nâng cao năng suất, cải thiện chất lượng sản phẩm, quản trị chuỗi cung ứng hoặc nâng cao chất lượng dịch vụ.
Vì vậy, thay vì ứng dụng công nghệ theo phong trào, doanh nghiệp cần xác định rõ bài toán, khả năng đáp ứng của dữ liệu, quy trình có thể tích hợp công nghệ và các chỉ số để đánh giá kết quả.
Cùng với nỗ lực của doanh nghiệp, môi trường chính sách thuận lợi, minh bạch và ổn định có ý nghĩa quan trọng trong thúc đẩy đầu tư cho công nghệ và đổi mới sáng tạo. Việc giảm chi phí tuân thủ, tạo điều kiện tiếp cận nguồn lực và khuyến khích doanh nghiệp đầu tư dài hạn vào công nghệ sẽ góp phần thúc đẩy quá trình chuyển đổi mô hình tăng trưởng.
Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia xác định những định hướng quan trọng nhằm tạo động lực mới cho phát triển.
Trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh, hoàn thiện thể chế cần theo kịp yêu cầu thực tiễn, tạo không gian cho nghiên cứu, thử nghiệm và ứng dụng những công nghệ mới, đồng thời kiểm soát các rủi ro phát sinh.
Đối với AI, yêu cầu này đặt ra từ quản trị dữ liệu, bảo đảm an toàn thông tin, xác định trách nhiệm trong quá trình sử dụng công nghệ đến xây dựng cơ chế thử nghiệm phù hợp.
Một hệ thống thể chế phù hợp không chỉ góp phần quản lý rủi ro mà còn tạo môi trường thuận lợi để doanh nghiệp mạnh dạn đầu tư cho nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ.
Để AI và chuyển đổi số đóng góp rõ nét hơn cho năng suất, cần tập trung vào những bài toán có tác động cụ thể, có dữ liệu khả dụng và có khả năng đo lường kết quả.
Đối với doanh nghiệp, các chỉ số như thời gian xử lý, chi phí vận hành, tỷ lệ sai lỗi, chất lượng sản phẩm, hiệu quả sử dụng nguồn lực có thể là cơ sở để đánh giá tác động của công nghệ.
Cùng với đó, cần phát triển đội ngũ có khả năng kết nối giữa công nghệ và hoạt động thực tiễn của doanh nghiệp. Nhân lực không chỉ cần kiến thức về AI và dữ liệu mà còn phải hiểu quy trình nghiệp vụ, quản trị rủi ro và tổ chức triển khai.
Việc kết hợp giữa khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, dữ liệu và năng lực của doanh nghiệp sẽ giúp công nghệ chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang ứng dụng thực tế, qua đó góp phần nâng cao năng suất và năng lực cạnh tranh.
Trong quá trình thực hiện Nghị quyết 68, việc tạo điều kiện để doanh nghiệp tư nhân tiếp cận và ứng dụng công nghệ mới, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số sẽ là một trong những yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu quả hoạt động, hình thành các mô hình kinh doanh mới và tăng sức cạnh tranh của khu vực kinh tế tư nhân.
AI vì vậy không chỉ là câu chuyện của công nghệ, mà cần được đặt trong tổng thể phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và nâng cao năng suất của doanh nghiệp và nền kinh tế.
