AI và học máy (ML), đang nhanh chóng trở thành động lực của sự tiến bộ ở Đông Nam Á, thúc đẩy nhiều ngành công nghiệp và doanh nghiệp (DN) lên một tầm cao mới. Việc áp dụng những công nghệ tiên tiến này đang thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và giao tiếp. Nhưng điều này có ý nghĩa gì đối với người dân và DN Đông Nam Á?

Câu trả lời là một kỷ nguyên mới của cơ hội và đổi mới. Với AI và ML, DN có thể tạo ra sản phẩm mới, hợp lý hóa quy trình và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. AI, ML ở xung quanh chúng ta - trong chức năng “nâng cao” của danh sách phát Spotify của bạn hay ngay cả trong các ứng dụng như Taobao hoặc Lazada,...

Ở quy mô lớn hơn, theo Degen Hill, các công nghệ mới này cũng có thể giải quyết những vấn đề phức tạp, tạo việc làm mới và xây dựng các ngành công nghiệp mới.

Bán lẻ

Một trong những cơ hội lớn nhất mà AI và ML mang lại là khả năng tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và nhàm chán, giải phóng nhân công để tập trung vào công việc phức tạp và sáng tạo hơn.

Ví dụ, công ty khởi nghiệp (startup) có trụ sở tại Singapore Trax sử dụng thị giác máy tính và ML để phân tích hình ảnh của các kệ hàng, giúp các nhà bán lẻ theo dõi hàng tồn kho và tối ưu hóa vị trí sản phẩm. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian, tiền bạc mà còn cải thiện trải nghiệm mua sắm cho người tiêu dùng.

Chăm sóc sức khoẻ (CSSK)

Một lĩnh vực khác mà AI và ML đang có tác động đáng kể là CSSK. Khi ngành CSSK của Thái Lan đối mặt với sự thiếu hụt các chuyên gia y tế, việc áp dụng công nghệ AI đang chứng tỏ là một nhân tố thay đổi cuộc chơi. Một startup ở Thái Lan, Perceptra, đang dẫn đầu với dịch vụ chẩn đoán hình ảnh y tế do AI cung cấp là Inspectra.

Sử dụng mạng lưới nơ-ron sâu, Inspectra có thể sàng lọc các tình trạng bất thường trong hình ảnh X-quang ngực với độ chính xác cao. Là một trợ lý bác sĩ X-quang, Inspectra giúp cắt giảm khối lượng công việc, tăng năng suất và cải thiện chất lượng lâm sàng cho các chuyên gia CSSK.

Điều làm nên sự khác biệt của Inspectra là giải pháp thời gian thực, dựa trên đám mây được tích hợp hoàn toàn vào quy trình làm việc của bệnh viện. Điều này có nghĩa là các báo cáo chẩn đoán có thể được tạo ra nhanh chóng và liền mạch, cho phép nhân viên y tế đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cuối cùng là cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.

Vận tải

Đông Nam Á đang nhanh chóng trở thành điểm nóng cho đổi mới AI và ML. Trong lĩnh vực giao thông vận tải (GTVT), các công ty đang sử dụng các công nghệ này để nâng cao hiệu quả và giảm chi phí. Grab, một siêu ứng dụng có trụ sở tại Singapore cung cấp dịch vụ gọi xe, sử dụng thuật toán ML để tối ưu hóa lộ trình của tài xế và kết nối khách hàng với tài xế có sẵn gần nhất. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và nhiên liệu mà còn giảm tắc nghẽn giao thông cũng như ô nhiễm không khí.

Mặt khác, các công nghệ này còn giúp cải thiện an toàn giao thông. Tại Indonesia, Go-Jek đã phát triển một hệ thống hỗ trợ AI để phân tích dữ liệu từ các cảm biến trên đội xe máy của Go-Jek để phát hiện và ngăn ngừa tai nạn trước khi chúng xảy ra. Việc sử dụng ML của công ty này có khả năng cứu sống và giảm số lượng thương tích trên các con đường trong khu vực.

Tài chính

Một lĩnh vực khác mà AI và ML đang cách mạng hóa là dịch vụ tài chính. Các ngân hàng và tổ chức tài chính khác ở Đông Nam Á đang sử dụng những công nghệ này để cải thiện dịch vụ khách hàng, giảm gian lận và hợp lý hóa hoạt động.

Ví dụ: Ngân hàng CIMB Bank Berhad của Malaysia và Ngân hàng Hồi giáo CIMB Berhad (CIMB) đã giới thiệu một chatbot thương mại do NLP cung cấp cho các khách hàng DN nhỏ và vừa. AI tự động phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra khuyến nghị tài chính được cá nhân hóa thông qua một chatbot. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và tiền bạc mà còn cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Kearney và EDBI (2020) dự báo rằng AI có thể đóng góp 1.000 tỷ USD cho nền kinh tế ASEAN vào năm 2030. Hơn nữa, các sáng kiến hỗ trợ AI có thể cải thiện các mục tiêu về môi trường và xã hội.

Chẳng hạn, Malaysia đã triển khai sáng kiến “City Brain” để cải thiện quy hoạch đô thị và phòng chống tội phạm (AI4SDGs Think Tank 2022). Trong khi đó, trong nỗ lực đạt được các mục tiêu liên quan đến sức khỏe, Thái Lan đã khởi động dự án “AiMASK” để khuyến khích đeo khẩu trang trong đại dịch COVID-19; dự án “Bác sĩ Raksa” cung cấp dịch vụ y tế từ xa; và một chương trình AI để cải thiện các kỹ thuật chẩn đoán bệnh mắt do tiểu đường. Để bảo vệ môi trường bền vững, Indonesia, Philippines và Việt Nam, với sự hỗ trợ của Mỹ, đã tạo ra một công cụ nhận dạng hình ảnh để theo dõi và kiểm soát việc quản lý rác thải nhựa và ô nhiễm đại dương (AI4SDGs Think Tank 2022).

Các thách thức liên quan tới AI và ML

Giống như bất kỳ công nghệ mới nào, cũng có những lo ngại về tác động tiêu cực của AI và ML như các thuật toán có thể bị sai lệch, hoặc làm gia tăng bất bình đẳng xã hội. Điều quan trọng là các nhà nghiên cứu và DN phải thực hiện các bước để giải quyết và giảm thiểu những rủi ro này.

Một vấn đề khác là việc áp dụng ngày càng phổ biến cũng kéo theo thách thức trong việc đào tạo nâng cao và đào tạo lại kỹ năng cho người lao động để đáp ứng nhu cầu của nền kinh tế mới. Chính phủ và các DN phải đầu tư vào các chương trình đào tạo để đảm bảo rằng người lao động có những kỹ năng cần thiết để phát triển trong một thế giới do AI điều khiển.

Trong lĩnh vực GTVT, AI và ML cũng đưa ra một thách thức liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Khi ngày càng có nhiều dữ liệu được thu thập và phân tích, sẽ có nguy cơ thông tin nhạy cảm có thể bị xâm phạm. Các chính phủ và DN trong khu vực phải thực hiện các bước để bảo vệ dữ liệu này và đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách có trách nhiệm.

Bất chấp những thách thức, Degen Hill cho rằng: “Việc áp dụng AI và ML ở Đông Nam Á là một bước phát triển thú vị có tiềm năng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và cải thiện chất lượng cuộc sống cho người dân trong khu vực. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải xem xét để khai thác tốt nhất tiềm năng của chúng, đồng thời giải quyết những thách thức tiềm ẩn mà chúng có thể mang lại”./.

Hoàng Linh