Ngày thứ hai của AI Expo 2026 – sự kiện lớn về trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số vừa diễn ra tại London – đã cho thấy một bước chuyển rõ rệt trong cách các doanh nghiệp tiếp cận AI. Trong khi những năm trước, sự háo hức xung quanh các mô hình AI tạo sinh (generative AI) là tâm điểm, thì năm nay các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang tập trung vào một câu hỏi thực tế hơn: làm thế nào để biến các thí điểm AI thành những ứng dụng hoạt động ổn định trong môi trường sản xuất thực tế?
.jpeg)
Từ Thí Điểm Đến Sản Xuất: Thách Thức Của Hạ Tầng và Dữ Liệu
Một trong những thông điệp mạnh mẽ nhất tại ngày thứ hai là: chất lượng dữ liệu quyết định thành công của AI. Nếu dữ liệu đầu vào tệ, thì mọi quyết định tự động dựa trên AI cũng sẽ sai lệch và kém hiệu quả. Người tham dự hội thảo đều nhấn mạnh rằng doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc trước khi đẩy AI vào sản xuất.
Ông DP Indetkar từ Northern Trust đã cảnh báo rằng nếu không chú trọng đến dữ liệu, AI có thể vận hành như “robot phim B-movie” – tức là trông có vẻ thông minh nhưng lại hoạt động kém thực tế.
Với nhiều doanh nghiệp lớn như Just Eat hay Kingfisher, việc biến dữ liệu thô thành thông tin có thể hành động ngay lập tức là điều thiết yếu để thu lại lợi ích thật sự từ AI.
Triển Khai AI Trong Các Ngành Quy Định Nghiêm Ngặt
Những ngành như tài chính, y tế hay pháp luật không thể chấp nhận sai sót nếu AI mắc lỗi. Vì vậy, chủ đề quy trình kiểm tra, giám sát và tuân thủ pháp luật là trọng tâm tại hội nghị.
Đại diện từ Visa và Lloyds Banking Group nói rõ rằng khi AI thực sự tự động hóa các tác vụ phức tạp – ví dụ truy vấn dữ liệu hay kết hợp nhiều công cụ – thì cần những giải pháp bảo mật và kiểm tra nghiêm ngặt hơn để đảm bảo không có lỗ hổng an ninh. Ngoài ra, AI không chỉ “triển khai và quên đi” – mà cần được giám sát liên tục như phần mềm truyền thống.
Thay Đổi Quy Trình Làm Việc Của Nhà Phát Triển
AI ngày càng thay đổi cách lập trình và phát triển phần mềm. Các công cụ hỗ trợ như AI copilots có thể tăng tốc viết mã, nhưng cũng đòi hỏi các kỹ sư phải dành nhiều thời gian hơn để xem lại và thiết kế kiến trúc ứng dụng.
Đại diện từ các công ty như Microsoft và Mastercard nhấn mạnh rằng đội ngũ kỹ thuật hiện tại cần được đào tạo thêm để trở thành những chuyên gia AI thực thụ, có thể kiểm chứng và giám sát chất lượng của mã do AI tạo ra.
Ngoài ra, các chiến lược low-code và no-code cũng được giới thiệu như một cách để giảm thời gian phát triển các ứng dụng nội bộ, giúp doanh nghiệp nhanh chóng đưa các giải pháp AI vào hoạt động mà không cần quá nhiều nguồn lực kỹ thuật.
AI Và Lực Lượng Lao Động Mới
Một xu hướng nổi bật khác là sự ra đời của “đồng nghiệp kỹ thuật số” – những hệ thống AI hoạt động giống như cộng sự, từ đó buộc doanh nghiệp phải xem xét lại cách con người và máy móc tương tác trong môi trường làm việc.
Ví dụ từ lĩnh vực y tế cho thấy AI có thể mang lại giá trị thực sự – như cải thiện quá trình ghép tủy bằng việc tự động hóa việc ghép dữ liệu người hiến và người nhận, giúp rút ngắn thời gian quan trọng giữa các bước điều trị.
Kết Luận: Từ Sáng Kiến Đến Ứng Dụng Thực Tế
Không khí tại AI Expo 2026 ngày thứ hai cho thấy một bức tranh rõ rệt: các doanh nghiệp lớn đang bớt quan tâm đến sự mới mẻ của mô hình AI và chuyển sang tập trung vào việc ứng dụng AI một cách bền vững và có kiểm soát.
Thách thức hiện nay không còn là vấn đề “AI có thể làm được gì?”, mà là “AI sẽ được triển khai như thế nào để hoạt động ổn định, an toàn và mang lại lợi ích thực tế trong môi trường sản xuất?”
.jpeg)
Nhận xét
Đăng nhận xét