AI và Dữ Liệu - Chìa Khóa Phát Triển Bền Vững Kỷ Nguyên Số
Trí Tuệ Nhân Tạo và Dữ Liệu: Bài Toán Nền Tảng Cho Sự Phát Triển Bền Vững
Trong kỷ nguyên số hóa bùng nổ, Trí Tuệ Nhân Tạo AI đã và đang định hình lại mọi khía cạnh của đời sống và kinh doanh. Từ việc tối ưu hóa quy trình sản xuất, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng đến việc hỗ trợ ra quyết định chiến lược, AI trở thành một công cụ không thể thiếu. Tuy nhiên, đằng sau những tiềm năng vô hạn ấy, một yếu tố nền tảng và tối quan trọng thường bị đánh giá thấp lại chính là dữ liệu. Giống như một cơ thể sống cần dinh dưỡng để phát triển, AI cần dữ liệu để học hỏi, tiến hóa và hoạt động hiệu quả. Bài viết này sẽ đi sâu vào mối quan hệ cộng sinh giữa AI và dữ liệu, đặc biệt qua những góc nhìn sắc sảo từ các chuyên gia hàng đầu tại Diễn đàn Data & AI mùa hè năm 2026 vừa diễn ra tại TP Hồ Chí Minh.
AI: "Nhân Viên Háu Ăn" Cần Dữ Liệu Sạch
Tại diễn đàn, bà Trần Kim Sa, Quản lý kinh doanh nhóm giải pháp Microsoft 365 SME Việt Nam, đã đưa ra một ví von đầy hình ảnh và dễ hiểu: AI giống như một nhân viên "háu ăn", có khả năng hấp thụ một lượng lớn dữ liệu thuộc nhiều định dạng khác nhau. Nhưng giống như con người cần thức ăn sạch để khỏe mạnh, AI cũng cần "thức ăn" dữ liệu tinh khiết, chất lượng cao để có thể làm việc tốt nhất. "Phải ăn ngon, AI mới có thể làm việc hiệu quả với chất lượng cao nhất", bà Sa nhấn mạnh, khẳng định tầm quan trọng của việc chọn lọc dữ liệu trong quá trình huấn luyện AI.
Thực tế, dữ liệu chính là nguyên liệu thô mà AI sử dụng để học hỏi, nhận diện mẫu và đưa ra dự đoán. Một mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu nghèo nàn, sai lệch hoặc không đầy đủ sẽ cho ra kết quả kém chính xác, thậm chí gây ra những "ảo giác" hoặc quyết định sai lầm. Điều này giải thích tại sao, dù hạ tầng công nghệ hiện tại đã sẵn sàng cho sự bùng nổ của AI, nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn gặp khó khăn trong việc triển khai thành công các dự án AI của mình.
Nguyên Nhân Thất Bại: Không Phải Thiếu Công Nghệ, Mà Là Cách Tiếp Cận Sai
Đại diện Microsoft Việt Nam cho rằng, thất bại trong việc ứng dụng AI không nằm ở việc thiếu công nghệ hay hạ tầng, mà chủ yếu xuất phát từ cách tiếp cận sai bài toán. Bà Sa đã chỉ ra ba nguyên nhân lớn nhất:
- Không xác định rõ bài toán kinh doanh: Nhiều doanh nghiệp nhảy vào cuộc đua AI mà không thực sự hiểu rõ họ cần AI để giải quyết vấn đề gì cụ thể. AI không phải là một viên thuốc thần kỳ giải quyết mọi vấn đề mà không có mục tiêu rõ ràng.
- Dữ liệu chưa sẵn sàng: Dù có thể sở hữu một kho dữ liệu khổng lồ, nhưng dữ liệu đó lại rời rạc, không đồng bộ, thiếu cấu trúc hoặc chứa đựng nhiều lỗi.
- Thiếu cơ chế quản trị và bảo mật: Việc thiếu đi các quy tắc, quy trình rõ ràng trong việc thu thập, lưu trữ, xử lý và bảo vệ dữ liệu khiến cho hệ thống AI không thể hoạt động một cách đáng tin cậy và an toàn.
Bà Sa đặc biệt lưu ý một sai lầm phổ biến: "Nhiều doanh nghiệp cho rằng áp dụng AI thất bại vì data không 'sạch', nhưng vấn đề cốt lõi là họ chưa biết mình cần AI giải quyết điều gì". Thay vì tốn công sức và nguồn lực để cố gắng làm sạch toàn bộ dữ liệu của doanh nghiệp tồn tại hàng chục năm qua, một cách tiếp cận hiệu quả hơn là bắt đầu từ những bài toán cụ thể, có phạm vi hẹp hơn như xử lý email nhanh hơn, tự động báo giá, hoặc hỗ trợ chăm sóc khách hàng. Khi giải quyết được những vấn đề nhỏ, doanh nghiệp sẽ tích lũy kinh nghiệm, thấy được giá trị thực sự của AI và dần mở rộng quy mô.
Dữ Liệu: Trái Tim Sống Động Của Kỷ Nguyên Số
Đồng quan điểm về tầm quan trọng của dữ liệu, ông Lâm Nguyễn Hải Long, Chủ tịch Hội Tin học TP Hồ Chí Minh, đã khẳng định "dữ liệu mới chính là trái tim" của mọi sự phát triển. Ông nhìn nhận rằng, trong bối cảnh công nghệ đang "choáng ngợp" bởi những AI Factory sừng sững hay những vi mạch bán dẫn tinh vi, đã đến lúc chúng ta ngừng xem dữ liệu là những tập tin nằm im trong kho lưu trữ. Thay vào đó, hãy coi chúng là những thực thể sống, có tiếng nói riêng.
Tiếng nói của dữ liệu chính là tiếng nói của sự thật, là minh chứng cho sự minh bạch, và là nền tảng duy nhất để AI không bị 'ảo giác', mang lại đúng giá trị thực. Nếu không có dữ liệu chân thực và đáng tin cậy, AI có thể tạo ra những kết quả không chính xác, đôi khi còn sai lệch hoàn toàn so với thực tế, gây ra những hậu quả khó lường. Chính vì vậy, việc đầu tư vào chất lượng và quản trị dữ liệu không chỉ là một yêu cầu kỹ thuật mà còn là một cam kết về tính chính trực và hiệu quả trong mọi hoạt động dựa trên AI.
Hậu Quả Khôn Lường Từ Lỗi Dữ Liệu
Bà Trần Kim Sa đã chỉ ra một sự thay đổi cơ bản trong vai trò của dữ liệu. Trước đây, dữ liệu chủ yếu phục vụ con người đọc và kiểm tra. Nhưng ngày nay, AI đang trở thành "người tiêu dùng dữ liệu" trực tiếp, sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định hoặc tự động thực hiện quy trình tiếp theo. Sự thay đổi này khiến cho ngay cả những lỗi dữ liệu nhỏ nhất cũng có thể tạo ra hậu quả lớn.
Hãy hình dung một hệ thống AI được huấn luyện với dữ liệu sai lệch về giá sản phẩm. AI đó có thể tự động gửi báo giá không chính xác cho khách hàng, thậm chí tiếp tục tạo hợp đồng dựa trên thông tin sai lệch đó mà không có sự can thiệp của con người. Điều này không chỉ gây thiệt hại về tài chính mà còn làm tổn hại đến uy tín và mối quan hệ với khách hàng. Để tránh những rủi ro này, doanh nghiệp cần đảm bảo ba yếu tố then chốt: dữ liệu đáng tin cậy, quản trị và bảo mật chặt chẽ, cùng khả năng sẵn sàng khai thác dữ liệu một cách hiệu quả.
Xây Dựng Năng Lực Dữ Liệu: Tầm Nhìn Từ TP Hồ Chí Minh
Từ góc độ quản lý nhà nước, ông Nguyễn Hữu Yên, Phó giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP Hồ Chí Minh, đã nhấn mạnh rằng việc xây dựng năng lực dữ liệu để tối ưu sức mạnh AI đòi hỏi nhiều yếu tố. Đầu tiên và quan trọng nhất là phải ưu tiên chất lượng dữ liệu. Để AI thực sự thông minh và chuẩn xác, cần có một hạ tầng dữ liệu sạch, minh bạch và có tính kết nối cao.
Theo ông Yên, đây chính là nền tảng bền vững để các giải pháp khoa học công nghệ của thành phố không chỉ dừng lại ở thử nghiệm, mà có thể đi thẳng vào giải quyết những bài toán vận hành phức tạp của đô thị. Ông cũng bày tỏ kỳ vọng vào cộng đồng doanh nghiệp và startup, khuyến khích họ không ngừng sáng tạo nên những mô hình kinh doanh mới, nơi dữ liệu trở thành tài sản chiến lược và AI trở thành năng lực cạnh tranh cốt lõi. Sự giao thoa này sẽ giúp TP Hồ Chí Minh hình thành nên chuỗi giá trị mới, tạo ra những sản phẩm và dịch vụ số có hàm lượng tri thức cao, đủ sức vươn tầm khu vực.
Trong quá trình thúc đẩy chuyển đổi số, ông Yên cũng đặc biệt nhấn mạnh sự an toàn dữ liệu và tính nhân văn của AI phải luôn được đặt lên hàng đầu. Sở Khoa học và Công nghệ TP Hồ Chí Minh cam kết đồng hành cùng các bên liên quan trong việc hoàn thiện các cơ chế, chính sách để dữ liệu và AI phát triển đúng hướng, mang lại lợi ích thiết thực và bảo vệ quyền lợi của cộng đồng.
Thực hiện cam kết đó, TP Hồ Chí Minh đã ban hành nhiều chính sách quan trọng về khung dữ liệu, chiến lược phát triển dữ liệu và kiến trúc chính quyền số. Ban chỉ đạo về Dữ liệu do Chủ tịch UBND TP Hồ Chí Minh đứng đầu cũng đã được thành lập nhằm thúc đẩy quá trình xây dựng và chuẩn hóa dữ liệu. Song song đó là các giải pháp số hóa dữ liệu giấy, đồng bộ dữ liệu giữa các sở ngành và xây dựng nền tảng kết nối, chia sẻ dữ liệu dùng chung. Thành phố hiện cũng đã có trung tâm dữ liệu và cổng dữ liệu mở phục vụ doanh nghiệp khai thác. Trong giai đoạn tiếp theo, TP Hồ Chí Minh định hướng xây dựng một nền tảng AI dùng chung, kết nối kho dữ liệu tập trung với Tác nhân AI chuyên ngành của từng lĩnh vực. Mục tiêu là hỗ trợ quản trị đô thị, cải thiện dịch vụ công và nâng cao hiệu quả ra quyết định, hướng tới một thành phố thông minh và bền vững.
Diễn Đàn Data & AI Mùa Hè 2026: Nơi Hội Tụ Tầm Nhìn
Diễn đàn Data & AI mùa hè năm 2026, do Hội Tin học TP Hồ Chí Minh HCA phối hợp Trung tâm Khởi nghiệp sáng tạo TP Hồ Chí Minh SIHUB và Nim & Partners Communication tổ chức, dưới sự bảo trợ từ Sở Khoa học và Công nghệ TP Hồ Chí Minh cùng Trung tâm Chuyển đổi số TP Hồ Chí Minh, là một trong những hoạt động trọng tâm hưởng ứng Ngày Khoa học và Công nghệ Việt Nam năm 2026. Diễn đàn đã thể hiện rõ định hướng chiến lược của TP Hồ Chí Minh về thúc đẩy khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, tạo cầu nối vững chắc giữa cơ quan quản lý, cộng đồng doanh nghiệp và hệ sinh thái khởi nghiệp nhằm đẩy mạnh ứng dụng dữ liệu và AI vào thực tiễn quản trị, sản xuất.
Lời Kết
AI không chỉ là một công nghệ mà còn là một quá trình. Để quá trình đó thành công, dữ liệu đóng vai trò là xương sống, là trái tim, là nguồn sống. Những chia sẻ từ các chuyên gia tại Diễn đàn Data & AI mùa hè 2026 đã một lần nữa khẳng định rằng, việc đầu tư vào chất lượng dữ liệu, xây dựng chiến lược dữ liệu rõ ràng và thiết lập cơ chế quản trị, bảo mật chặt chẽ không còn là lựa chọn mà là yêu cầu bắt buộc đối với mọi tổ chức muốn khai thác tối đa tiềm năng của Trí Tuệ Nhân Tạo. Chỉ khi đảm bảo AI được "ăn ngon, ăn sạch", chúng ta mới có thể kỳ vọng vào những "nhân viên" AI thực sự hiệu quả, mang lại giá trị bền vững cho doanh nghiệp và cộng đồng.
