Hướng đi nào cho trí tuệ nhân tạo trong cách mạng 4.0?

Bài viết dưới đây lược dịch phỏng vấn của tạp chí ENGINEERING.com với bà Humera Malik, CEO của Canvass Analytics về vai trò và tác động của trí tuệ nhân tạo trong cách mạng 4.0. Trong bài phỏng vấn này, bà Humera sẽ chia sẻ cái nhìn sâu sắc về ngành tự động hóa và trí tuệ nhân tạo, đồng thời nhấn mạnh những thách thức và cơ hội cho AI trong ngành sản xuất.

PV: Bà cho rằng, có hay không những mức độ khác nhau của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong cách mạng 4.0 đối với các ngành công nghiệp, hay đó chỉ do sự khác biệt về thái độ tiếp nhận của các khu vực hoặc ngành công nghiệp khác nhau?

Humera Malik (HM): Tuy đáng ngạc nhiên nhưng trên thực tế, điều này thực sự tồn tại. Không chỉ các số liệu thống kê chỉ ra rằng một số ngành công nghiệp có những bước tiến dài trong việc ứng dụng AI như ngành ô tô hoặc hàng không vũ trụ, quá trình theo dõi thực địa ở nhà máy từ thực phẩm đồ uống, nhà máy chế biến nông nghiệp, đến nhà máy sản xuất ô tô cũng cho thấy điều này. Mỗi ngành công nghiệp sẽ có cách thức và mức độ ứng dụng AI khác nhau tùy thuộc hoàn cảnh thực tế.

Thật ra, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cách mạng 4.0 cho ngành công nghiệp cũng không nhất thiết phải theo chiều dọc. Mỗi công ty có chiến lược riêng và rất nhiều trong số các công ty này xây dựng cách thức riêng và không theo xu hướng của ngành. Việc này cũng phụ thuộc vào vị trí của doanh nghiệp trong chu kỳ Công nghiệp 4.0. Lời khuyên của tôi dành cho doanh nghiệp là, trước khi kết nối mọi thứ, hãy tự xác định, chiến lược số hóa của doanh nghiệp? Việc kết nối chỉ là phần nổi của cả một tảng băng lớn.

>>> Đọc thêm: Những ứng dụng của AI trong sản xuất

PV: Theo bà, đâu là rào cản lớn nhất đối với các nhà sản xuất khi ứng dụng trí tuệ nhân tạp trong cách mạng 4.0?

HM: Tôi nghĩ một trong những rào cản lớn nhất là chia sẻ dữ liệu. Câu hỏi đầu tiên mà chúng tôi thường nhận được (từ doanh nghiệp – ND) là, liệu tôi có đủ dữ liệu không? Nhưng ngay khi câu trả lời là: Bạn không cần phải có dữ liệu hai mươi năm nếu những gì bạn cung cấp cho chúng tôi có chất lượng tốt thì doanh nghiệp cũng không sẵn sàng chia sẻ dữ liệu của mình.

Đây thực sự là thách thức lớn nhất đối với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo: các nhà sản xuất muốn áp dụng AI, nhưng làm điều đó có đồng nghĩa với việc họ phải sẵn sàng chia sẻ dữ liệu của mình. Đây là bài toán mà chính nội bộ doanh nghiệp phải cân nhắc, và nhiều khi phải đánh đổi.

Thách thức thứ hai đến từ các nhà sản xuất là quy trình đặc thù doanh nghiệp; ở nhiều công ty, họ vẫn vận hành theo cách rất cũ trong việc áp dụng các công nghệ. 

Canvass Analytics đã làm việc với một nhà máy rất tiến bộ và tạo ra một quy trình tối ưu để thử nghiệm các công nghệ mới. Điều này quay trở lại ý tưởng về phương pháp mà chúng tôi gọi là chạy nước rút kỹ thuật số, nơi doanh nghiệp sản xuất tính đến phương án chuyển đổi số, nghiên cứu kĩ về nó và nếu cảm thấy phù hợp, doanh nghiệp sẽ tiến hành mở rộng nó. Tôi nghĩ rằng các doanh nghiệp sản xuất thực sự cần phải nắm lấy phương pháp chạy nước rút kỹ thuật số này.

OT (công nghệ vận hành) và CNTT (công nghệ thông tin) nên cùng có mục đích chung trong quá trình ứng dụng các công nghệ mới. Để tránh việc, người làm IT nhìn vào một thứ trong khi người làm OT nhìn vào một thứ khác. 

PV: Lỗ hổng về kỹ năng của người lao động cũng là một bài toán với các doanh nghiệp sản xuất, với nguy cơ tới 3 triệu việc làm không được lấp đầy trong thập kỷ tới. Bà có cho rằng AI có thể giúp giải quyết vấn đề này không?

>>> Đọc thêm: Trí tuệ nhân tạo AI: Bước tiến mới của công nghệ tương lai

HM: Không thể khẳng định điều gì, mà phụ thuộc vào điều kiện thực tế. Mọi người nói về AI như thể nó có thể thay thế một người lao động thật sự, nhưng tôi sẽ chia sẻ lại một ví dụ giống như tôi đã đưa ra trong bài phát biểu quan trọng của mình: Uber. Họ đã tạo ra một nền kinh tế mới, một nền kinh tế chia sẻ, nơi mà tất cả chúng ta trở thành một phần của nó, hoặc là kiếm được từ nó hoặc đóng góp cho nó.

Tương tự với tương lai của AI trong cách mạng 4.0: nó sẽ tạo ra việc làm mới và cơ hội mới; Nó sẽ tạo ra một lớp lao động mới, sẽ không phải là người giám sát nhất cử nhất động. Thay vào đó, người lao động sẽ chỉ tham gia trên cơ sở theo yêu cầu và được bổ nhiệm các nhiệm vụ có chức năng cao hơn.

Vì vậy, mặc dù có một khoảng cách trong ngành, bộ kỹ năng việc làm cũng sẽ dần có xu hướng chuyển dịch. Đức thật sự đã trở thành lá cờ đầu trong công cuộc cải tiến giáo dục phục vụ nền công nghiệp số. Họ đã tạo ra các chương trình, ở trường trung học, học sinh thậm chỉ còn được thực hành nghề nghiệp trực tiếp trong một nhà máy. Vì vậy, các sinh viên sắp ra trường được học nhiều hơn và họ cũng có cơ hội tìm hiểu về các công nghệ mới hơn. Tôi nghĩ rằng, con đường mà chúng ta thực sự nên đi cũng vậy.

Những công việc phổ biến hiện nay, tôi không nghĩ rằng mười năm nữa, bạn sẽ thấy còn tồn tại. Thời điểm ấy sẽ xuất hiện một loạt các công việc mới hơn, và đó là những gì chúng ta cần để chuẩn bị lực lượng lao động trẻ. Họ đã được sinh ra trong một thế giới kỹ thuật số, và cần được chuẩn bị đầy đủ kiến thức và kĩ năng để đáp ứng những công việc mà chúng ta cần tạo ra trong môi trường sản xuất. Thế hệ số sẽ không phải là người trực tiếp xử lý tài sản vật chất; Họ nhìn vào tài sản vật chất theo lăng kính kỹ thuật số, vì vậy những gì họ thực sự kiểm soát là tài sản kỹ thuật số.

PV: Bà có nghĩ rằng AI có thể được ứng dụng và đem lại hiệu quả đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ như đối với các doanh nghiệp sản xuất lớn không?

HM: Tôi không cho rằng việc ứng dụng công nghệ sẽ loại trừ bất kì ai. Những người tiến bộ luôn là những kẻ đứng đầu, bởi vì họ là những người có thể chấp nhận rủi ro. Họ có thể thử nghiệm, học hỏi, áp dụng, mở rộng quy mô và thương mại hóa. 

PV: Bạn có lời khuyên nào cho nhà sản xuất, người đang cân nhắc việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong cách mạng? 

Các doanh nghiệp nên xây dựng chiến lược kỹ thuật số trước, sau đó xem cách bạn có thể áp dụng AI cho chiến lược đó. Như tôi đã nói, đừng bao giờ xem AI là giải pháp cho mọi vấn đề của doanh nghiệp. AI chỉ có thể giải quyết vấn đề của  khi bạn có dữ liệu và ít nhất bạn có một bài toán kinh doanh để thực thi. Đừng nhìn vào AI trước tiên; hãy nhìn vào doanh nghiệp của bạn. Bạn muốn tự động hóa ở đâu? Nơi nào bạn đã có số hóa?

Nếu bạn bắt đầu nhìn nó theo một cách khác, từ góc độ AI, bạn sẽ luôn chú ý tới các chi tiết và không thể nhìn được một bức tranh toàn cảnh.

PV: Cảm ơn bà vì buổi phỏng vấn!

Tìm hiểu thêm về AI và các ứng dụng của nó trong mô hình nhà máy thông minh tại đây.