AI & IoT đang thay đổi ngành sản xuất và nông nghiệp như thế nào?

MBA Talk #111 xoay quanh chủ đề “Applications of AI for Smart-MIS” đã mang đến cho học viên PSO MBA góc nhìn toàn diện về cách công nghệ đang thay đổi ngành sản xuất và nông nghiệp toàn cầu.

Buổi thảo luận thu hút sự tham gia của các chuyên gia hàng đầu, trong đó có TS. Trần Quang Khải – ISB Lecturer, cùng đại diện từ các doanh nghiệp tiên phong trong ứng dụng công nghệ như ông Nguyễn Nhất Tuấn – Co-Founder & COO, Otanics JSC, ông Nguyễn Văn Mùi – CEO, CyberTech và ông Huỳnh Võ Trung Dũng – Project Director, CyberTech.

Mở đầu buổi thảo luận, TS. Trần Quang Khải nhấn mạnh rằng nỗi lo bị AI thay thế của nhiều người lao động hiện nay là không đáng có. Thay vì lo ngại, chúng ta nên học cách tận dụng AI, biến chúng trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp tăng năng suất và giảm thiểu rủi ro.

Tiêu biểu, nông nghiệp Việt Nam là một lĩnh vực đã ứng dụng AI và IoT rất hiệu quả, tạo ra các công nghệ đạt trình độ tiên tiến vươn tầm thế giới. Sau đây, những chia sẻ từ đại diện Otanics JSC và CyberTech sẽ minh họa cách AI đang hỗ trợ doanh nghiệp, tối ưu hóa quy trình sản xuất, cải thiện chất lượng và nâng cao khả năng cạnh tranh trên trường quốc tế.

Ngành nuôi tôm Việt Nam: “Cỗ máy” tỷ đô nhưng nhiều nguy cơ rình rập

Ông Nguyễn Nhất Tuấn, đại diện Otanics JSC, đã chia sẻ những ứng dụng công nghệ trong nuôi trồng thủy sản thông minh, đặc biệt tập trung vào ngành tôm – một lĩnh vực với giá trị thị trường toàn cầu được ước tính đạt 50 tỷ USD.

Theo ông Tuấn, Việt Nam có nhiều lợi thế cạnh tranh nổi bật như vị trí địa lý, khí hậu thuận lợi và chi phí sản xuất thấp, giúp đất nước hình chữ S giữ vai trò dẫn đầu trong ngành nuôi tôm. Ông nhấn mạnh rằng tỷ suất lợi nhuận từ nuôi tôm rất hấp dẫn, với tiềm năng đạt doanh thu lên đến 1 triệu USD mỗi năm. Tuy nhiên, rủi ro đi kèm cũng rất lớn, đôi khi khiến người nuôi tôm có thể mất toàn bộ số tiền đó trong thời gian ngắn nếu không quản lý tốt.

Đứng trước những nguy cơ, việc ứng dụng công nghệ là vô cùng thiết yếu. Công nghệ IoT được áp dụng để giám sát chất lượng nước, môi trường, cảnh báo dịch bệnh và tối ưu hóa sản lượng. Đồng thời, các công cụ đo lường thông minh còn hỗ trợ dự đoán tốc độ tăng trưởng, kiểm soát dư lượng kháng sinh, từ đó đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt, như truy xuất nguồn gốc bằng mã QR – điều sẽ trở thành bắt buộc tại thị trường Mỹ trong tương lai gần.

Ông Tuấn điểm qua những thách thức tiêu biểu khi ứng dụng công nghệ vào lĩnh vực  này. Theo đó, một trong những trở ngại lớn nhất là chi phí đầu tư ban đầu cao và sự thiếu hiểu biết trong vận hành. Ngoài ra, theo ông Nguyễn Nhất Tuấn, trình độ của người lao động trong ngành nông nghiệp rất đa dạng, từ người không biết chữ đến những người có học hàm, học vị cao. Việc đào tạo và thay đổi tư duy cần thời gian, sự linh hoạt và tính kiên nhẫn.

GenAI và LLM – Bước đột phá trong kinh doanh

Ông Nguyễn Văn Mùi và ông Huỳnh Võ Trung Dũng, đại diện từ CyberTech, đã giới thiệu về GenAI (AI tạo sinh) và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), hai xu hướng công nghệ tiên phong đang định hình tương lai trong lĩnh vực kinh doanh.

LLM (Large Language Models) là các mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế để nhận diện, hiểu, giải thích và tạo ra văn bản giống con người. Chúng sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ để học và mô phỏng các cấu trúc ngôn ngữ, giúp tạo ra nội dung tự nhiên, chính xác và linh hoạt trong nhiều ứng dụng.

GenAI bao gồm bảy lớp, trong đó ba lớp nổi bật nhất là lớp tương tác người dùng, lớp xử lý dữ liệu và lớp phần cứng.

Lớp trên cùng, lớp tương tác người dùng, là nơi người dùng trực tiếp giao tiếp với hệ thống thông qua các công cụ như chat box, phân tích video hoặc tạo hình ảnh từ văn bản. Lớp xử lý dữ liệu là nơi xử lý các dữ  liệu bằng văn bản và phi văn bản như hình ảnh, video, audio. Lớp phần cứng bao gồm các thành phần như GPU và TPU, giúp tăng tốc quá trình tính toán và hỗ trợ hiệu suất cao cho các mô hình AI.

Đặc điểm quan trọng nhất của GenAI là sử dụng công nghệ Retrieval Augmented Generation (RAG) để làm giàu dữ liệu. RAG là một AI framework kết hợp những ưu điểm của các hệ thống truy xuất thông tin truyền thống (như tìm kiếm hay cơ sở dữ liệu) với khả năng tạo sinh của LLM. RAG không chỉ sử dụng dữ liệu sẵn có mà còn tự động thu thập dữ liệu từ các nguồn khác để làm phong phú thêm kiến thức và phục vụ một cách hiệu quả hơn.

Sự kết hợp này giúp RAG cung cấp thông tin chính xác, liên quan và luôn được cập nhật, cho phép GenAI tạo ra nội dung chất lượng cao, phong phú về ngữ cảnh.

GenAI mang lại nhiều ứng dụng vượt trội, đặc biệt trong việc tự động hóa và sáng tạo. Công nghệ này cho phép doanh nghiệp hiểu sâu sắc hơn về khách hàng thông qua phân tích hành vi và cảm xúc. Đồng thời, GenAI hỗ trợ dự đoán xu hướng thị trường, lập kế hoạch chiến lược và tạo ra các sản phẩm mới.

Trong lĩnh vực phân tích kinh doanh, GenAI hỗ trợ bốn phân tích quan trọng: phân tích mô tả (Descriptive Analysis) để xem xét dữ liệu hiện tại, phân tích chuẩn đoán (Diagnostic Analysis) nhằm tìm hiểu nguyên nhân vấn đề, phân tích dự đoán (Predictive Analysis) để dự báo các kịch bản tương lai và phân tích lập kế hoạch (Prescriptive Analysis) giúp đưa ra các giải pháp và mô phỏng chiến lược. “Mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Gemini hay Copilot kết hợp thuật toán học sâu (Deep Learning) và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích khối lượng lớn dữ liệu.” – Ông Huỳnh Võ Trung Dũng cho biết.

Những mô hình này mang lại hiệu quả vượt trội trong các lĩnh vực như dịch thuật, giáo dục, sáng tạo nội dung và chăm sóc khách hàng, giúp tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Từ năm 2023, GenAI được định giá khoảng 19 tỷ USD và dự báo sẽ tăng trưởng mạnh mẽ, đạt khoảng 150 tỷ USD sau 4 năm, tương ứng với mức tăng trưởng 6-7 lần. Tốc độ phát triển của GenAI là rất nhanh chóng, mở ra cơ hội lớn cho các doanh nghiệp. Nếu các doanh nghiệp không kịp thời ứng dụng AI vào quy trình và sản phẩm của mình, họ có thể bị tụt lại phía sau và thậm chí bị đào thải khỏi thị trường.

Quá trình áp dụng AI vào thực tiễn vẫn gặp phải nhiều rào cản. “Một trong những thách thức lớn nhất là sự thiếu hiểu biết, khi nhiều người lao động chưa sẵn sàng chấp nhận AI do lo ngại về việc bị thay thế.” – Ông Nguyễn Văn Mùi – CEO của CyberTech, cho biết. Bên cạnh đó, việc áp dụng AI đòi hỏi doanh nghiệp phải thay đổi toàn diện quy trình làm việc, tạo nên tâm lý e ngại từ phía nhân viên.

Kết

MBA Talk #111 đã mang đến những góc nhìn sâu sắc và thực tiễn về cách AI và IoT đang thay đổi ngành sản xuất và nông nghiệp. Dù còn nhiều thách thức, song các công nghệ tiên tiến này mở ra cơ hội to lớn cho Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực nuôi trồng thủy sản và ứng dụng AI trong kinh doanh. Thay vì sợ hãi trước sự thay thế của AI, chúng ta cần học cách sử dụng nó như một công cụ để nâng cao năng lực và cạnh tranh toàn cầu.

MBA Talk là chuỗi hội thảo với sự tham dự của các chuyên gia ở nhiều lĩnh vực, các lãnh đạo, quản lý cấp cao từ các công ty đa quốc gia, tập đoàn lớn trong và ngoài nước cùng các Giáo sư – Tiến sĩ từ các trường đại học lớn tại Việt Nam & Nước ngoài. Các khách mời sẽ cùng thảo luận, chia sẻ nhiều vấn đề, tình huống thực tiễn trong kinh doanh nhằm cung cấp kiến thức theo hướng chuyên sâu, đúng triết lý đào tạo PSO (Problem Solving in Organization).