05 Ngành Nghề Bị Ảnh Hưởng Lớn Nhất Bởi AI Vào Năm 2030 – Ai Thông Minh Sẽ Thắng

Thị trường đang chuyển mình tàn nhẫn dưới làn sóng AI. Cú Thông Thái, Cú Hồng và Cá Mập – những kẻ nhanh nhạy – đã sẵn sàng cưỡi trên sóng lớn. Trong khi đó Chim Lợn, Ngựa Vằn, Bìm Bịp loay hoay hoặc chủ quan, đứng trước nguy cơ bị cuốn phăng vì không thay đổi trong ngành nghề mất việc bởi AI. Dưới đây là 5 lĩnh vực sẽ biến đổi mạnh mẽ nhất bởi AI đến năm 2030, kèm cơ hội, thách thức và bước đi khôn ngoan để bạn không trở thành “kẻ thua cuộc” trong cuộc chơi mới.

Thực trạng: Theo IMF, đến năm 2030 hơn 40% lực lượng lao động sẽ bị ảnh hưởng bởi AI. Tại Việt Nam, nếu áp dụng rộng rãi, AI có thể mang lại 79,3 tỷ USD, ~12% GDP năm 2030. Rõ ràng, AI không còn là viễn tưởng mà đang ùa vào mọi ngõ ngách kinh tế. Người thức thời sẽ thay đổi cuộc chơi, kẻ chậm chân dễ “ra rìa”. Hãy xem bảng tóm tắt và phân tích chi tiết từng ngành sau đây để hiểu nguyên nhân, cơ hội – thách thức, cùng 3 bước thực chiến giúp bạn như Cú Thông Thái vượt bão AI.

Dưới đây, chúng ta đi sâu vào từng ngành để thấy rõ Cú Thông Thái và đồng minh đã tận dụng AI ra sao, còn Chim Lợn, Ngựa Vằn, Bìm Bịp mắc sai lầm gì – từ đó rút ra bài học thực chiến. Mỗi ngành sẽ có 3 bước cụ thể giúp bạn tận dụng thời cơ AI một cách khôn ngoan.

1. Sản xuất công nghiệp: Robot “chiếm” nhà máy, ai thắng ai thua?

Tác động & xu hướng: AI đang thay máu ngành sản xuất. Robot và hệ thống tự động hóa xâm nhập từ dây chuyền lắp ráp đến kho xưởng. Tại Việt Nam, Cú Thông Thái trong ngành sản xuất như VinFast đã mạnh tay đầu tư 1.200 robot ABB vào xưởng hàn thân vỏ, giúp tự động hóa 98% quy trình sản xuất . Kết quả? Năng suất và độ chính xác tăng vọt, nhà máy xe hơi VinFast lập kỷ lục xây dựng chỉ trong 21 tháng, sản xuất 38 xe/giờ – mức độ thuộc hàng top thế giới. Tương tự, nhà máy Pin VinES ở Hà Tĩnh áp dụng robot hiện đại đã giảm 80% nhân công và tăng hiệu suất lên 200%. Rõ ràng, những Cá Mập chịu chi cho công nghệ đang biến nhà máy thành “siêu nhà máy”.

Trong khi đó, Ngựa Vằn và Bìm Bịp – những doanh nghiệp chậm đổi mới – vẫn dựa dẫm vào dây chuyền cũ kỹ và lao động giá rẻ. Họ ngỡ rằng tiết kiệm được chút chi phí nhân công là khôn ngoan, nhưng rồi “ngã ngửa” khi thấy sản phẩm lỗi thời, giá thành cao, không cạnh tranh nổi. Chim Lợn trong hội đồng quản trị suốt ngày bàn lùi: “Đầu tư robot mắc lắm, lỡ máy hỏng thì sao?” – kết cục là công ty mất hợp đồng vào tay đối thủ biết ứng dụng AI.

Cơ hội: Người máy và AI giúp sản xuất nhanh hơn – tốt hơn – rẻ hơn. Máy móc không mệt mỏi, làm việc 24/7, độ chính xác gần như tuyệt đối. Doanh nghiệp có thể tăng năng suất gấp nhiều lần mà vẫn đảm bảo chất lượng đồng nhất. Việt Nam vốn là công xưởng mới nổi của thế giới – nếu tận dụng AI, chúng ta có thể vươn lên chuỗi giá trị cao hơn thay vì chỉ làm gia công. Cú Hồng – một nữ giám đốc xưởng may thông minh – chia sẻ rằng nhờ áp dụng AI dự báo nhu cầu, điều phối sản xuất, công ty chị giao hàng đúng hẹn 100%, đơn xuất khẩu tăng 50% chỉ sau 2 năm. Cơ hội cũng đến trong việc tùy biến sản phẩm nhanh: AI cho phép sản xuất linh hoạt từng lô nhỏ theo yêu cầu khách hàng (mass customization) – điều mà trước đây sản xuất hàng loạt khó làm.

Thách thức: Bức tranh không chỉ màu hồng. Robot thay thế con người đồng nghĩa với nỗi lo thất nghiệp cho lao động phổ thông. Một công nhân nhà máy VinFast có thể lo lắng: “Trước đây 20 người hàn khung xe, giờ robot làm hết, chúng tôi làm gì?”. Đây là bài toán nan giải về đào tạo lại: lực lượng lao động dư thừa phải được nâng kỹ năng để vận hành, bảo trì robot hoặc chuyển sang công đoạn khác sáng tạo hơn. Thách thức khác là vốn đầu tư: tự động hóa cần chi tiền lớn mua máy móc, phần mềm. Doanh nghiệp nhỏ như Bìm Bịp Co. nếu không tìm được hướng đi (như vay vốn ưu đãi, liên doanh) sẽ khó triển khai. Ngoài ra, sự phụ thuộc vào hệ thống thông minh cũng có rủi ro: nếu hệ thống lỗi hay bị tấn công mạng, dây chuyền sản xuất có thể đứng hình. Cuối cùng là kháng cự từ bên trong: nhân viên lâu năm có thể e ngại hoặc chống đối việc đưa AI vào (sợ mất vai trò), tạo ra lực cản thay đổi.

3 bước tận dụng cơ hội:

1. Tự động hóa có lộ trình: Đừng làm kiểu “Ngựa Vằn” chạy theo phong trào mua máy về rồi để đó. Hãy bắt đầu từ khâu đơn giản dễ thắng (ví dụ: robot xếp hàng vào kho) rồi mở rộng. Đánh giá ROI (lợi tức đầu tư) cho mỗi dự án AI – Cú Thông Thái luôn tính toán kỹ trước khi chi.
2. Đào tạo & tái đào tạo: Biến công nhân thành “người điều khiển robot”. Mở các khóa huấn luyện vận hành máy, lập trình robot cho nhân viên hiện tại. Như VinFast lập trung tâm đào tạo ngay trong tổ hợp nhà máy để công nhân kịp thích nghi.
3. Kết hợp người + máy: Công nghệ cao nhưng đừng quên con người. Xây dựng đội ngũ bảo trì AI/robot tại chỗ để xử lý nhanh sự cố. Tái bố trí lao động dôi dư sang khâu đòi hỏi sáng tạo, giám sát chất lượng. Cá Mập trong ngành luôn giữ một nhóm chuyên gia vừa hiểu sản xuất vừa rành AI để tối ưu sự kết hợp này.

Nhìn chung, AI trong sản xuất là con dao hai lưỡi – biết dùng thì nó như hổ mọc thêm cánh, còn không theo kịp sẽ như “cá nằm trên thớt”. Lời khuyên của Cú Thông Thái: hãy hành động sớm khi còn có thể, đừng để đến lúc nhà máy vắng bóng người mà mình vẫn loay hoay với tuốc nơ vít.

Hình 1: Bên trong một nhà máy hiện đại tại Việt Nam, robot và xe tự hành làm việc nhịp nhàng thay cho hàng trăm công nhân. Những “siêu nhà máy” như vậy giúp giảm 80% nhân lực và tăng 200% hiệu suất nhưng cũng đặt ra bài toán đào tạo lại lao động.

2. Logistics & Kho vận: Từ kho bãi đến giao hàng – AI lo tất

Tác động & xu hướng: Cá Mập trong ngành logistics đang biến chuỗi cung ứng thành một bộ não thông minh. AI được dùng để dự báo nhu cầu, tối ưu tuyến đường vận chuyển, và quản lý kho hàng tự động. Hãy nhìn Vinamilk – “ông lớn” ngành sữa: hãng này xây dựng các kho thông minh nhiều tầng tự động hoàn toàn. Kết quả là hệ thống kho mới giảm 70% lượng khí thải CO2 so với kho truyền thống, vận hành hiệu quả đến mức chỉ cần vài nhân viên giám sát từ xa. Robot tự lái (AGV) chở pallet chạy vun vút trong kho, máy quét AI kiểm tra hàng hóa, tất cả như một bản giao hưởng chính xác.

Trong khi đó, chị Cú Hồng phụ trách giao nhận tại một công ty thương mại điện tử khoe rằng AI định tuyến đã giúp rút ngắn 20% quãng đường giao hàng, các shipper giờ đây ít tốn xăng mà giao nhiều đơn hơn. Xu hướng khác là drone giao hàng: Amazon thử nghiệm drone thả bưu kiện, ở Việt Nam ta cũng đã manh nha ý tưởng dùng drone giao thuốc men cho vùng sâu vùng xa.

Trái lại, Ngựa Vằn Logistics – công ty vận tải kiểu cũ – vẫn loay hoay với cảnh tài xế chờ bốc dỡ hàng hàng giờ, kho bãi lộn xộn thiếu hệ thống. Chim Lợn phòng kho thì cằn nhằn: “Nhập dữ liệu vào phần mềm chi cho mệt, lâu nay xài Excel được rồi!”. Kết quả: xe giao hàng trống một nửa thùng do điều phối kém, hàng hư hỏng do quản lý tồn kho tồi, chi phí tăng mà khách hàng phàn nàn giao chậm. Rõ ràng đội Bìm Bịp đang thua trên sân nhà vì không chịu đổi mới.

Cơ hội: AI mở ra kỷ nguyên “logistics 4.0” nơi mọi thứ đều được tối ưu thời gian thực. Hệ thống AI có thể tính toán tuyến đường giao hàng tối ưu trong tích tắc, tránh kẹt xe, tiết kiệm xăng. Xe tải chở hàng dùng thuật toán xếp hàng hóa thông minh, đầy thùng mới chạy, giảm chi phí logistics. Cú Thông Thái Logistics hiểu rằng trong ngành này, tốc độ và chi phí quyết định sống còn – AI chính là chìa khóa để giao hàng nhanh hơn với chi phí thấp hơn. Kho thông minh dùng robot không chỉ giảm phát thải mà còn bảo quản hàng tốt hơn (nhờ kiểm soát môi trường chính xác), giảm hư hao. Với thương mại điện tử bùng nổ, doanh nghiệp nào làm chủ được AI logistics sẽ giành thị phần áp đảo nhờ khả năng giao hàng “thần tốc” và quản lý hàng tồn hiệu quả. Ngoài ra, cơ hội đến từ các dịch vụ mới: giao hàng bằng drone, xe tự hành chở hàng trong khuôn viên… Những thứ nghe như viễn tưởng vài năm trước thì giờ đang thành hiện thực. Việt Nam có lợi thế hạ tầng CNTT tốt, có thể nhảy cóc áp dụng giải pháp AI hiện đại để cải thiện điểm nghẽn giao thông, kho vận vốn dai dẳng.

Thách thức: Trước hết là chi phí đầu tư ban đầu cao: xây một kho thông minh như Vinamilk đòi hỏi triệu đô, không phải công ty nào cũng kham nổi. Kế đến, kết nối hạ tầng: AI logistics hoạt động hiệu quả cần dữ liệu thời gian thực – nhưng nếu đường truyền mạng kém, hệ thống GPS không chính xác, giao thông hỗn loạn thì AI cũng “bó tay”. Chẳng hạn, một xe tự hành giao hàng có thể chạy ngon ở Singapore nhưng về Hà Nội gặp cảnh xe máy chen chúc thì chưa chắc vận hành trơn tru.

Chim Lợn IT có thể rỉ tai: “Sếp ơi đầu tư lắm mà mạng lag thì cũng vứt”. Rồi kháng cự từ con người: tài xế lâu năm có thể không thích bị app điều phối từng li từng tí, quản lý kho cũ lo mất quyền lực vào hệ thống tự động. An ninh mạng cũng là thách thức – hệ thống logistics liên thông nếu bị hack, dữ liệu đơn hàng, tuyến đường lộ ra thì hậu quả khôn lường. Cuối cùng, pháp lý: như drone giao hàng vẫn chưa có hành lang pháp lý rõ ràng tại Việt Nam (sợ rơi vào đầu dân!). Những rào cản này đòi hỏi doanh nghiệp phải có chiến lược, làm việc với cơ quan quản lý và không ngừng thử nghiệm để hoàn thiện.

3 bước tận dụng cơ hội:

1. Từng bước thông minh hóa kho bãi: Bắt đầu từ các giải pháp dễ áp dụng: lắp cảm biến IoT trong kho để theo dõi nhiệt độ, độ ẩm; dùng phần mềm AI quản lý tồn kho (dự báo hàng sắp hết để nhập kịp); áp dụng hệ thống quét mã vạch tự động giảm lỗi nhập liệu. Khi đã quen, tiến tới robot hóa dần dần (ví dụ dùng robot nâng xếp hàng lên kệ cao trước, chưa cần thay toàn bộ nhân công ngay).
2. Tối ưu tuyến vận tải với dữ liệu: Triển khai ngay AI trong quản lý đội xe: dùng GPS kết hợp thuật toán để chỉ đường cho tài xế theo thời gian thực, ghép đơn giao hàng tối ưu. Nhiều công ty vận tải tại VN đã dùng Google Maps API + AI riêng để tiết kiệm 15-20% quãng đường mỗi ngày. Cú Hồng khuyên: hãy tận dụng dữ liệu quá khứ (thời gian giao, tuyến hay tắc) để huấn luyện AI dự báo, nhờ đó lên kế hoạch giao nhận hợp lý hơn.
3. Đào tạo nhân sự số: Không thể thiếu khâu con người. Thuê hoặc đào tạo chuyên gia phân tích dữ liệu logistics – những người hiểu cả vận hành lẫn phân tích để tinh chỉnh hệ thống AI liên tục. Đồng thời tập huấn tài xế, nhân viên kho sử dụng các ứng dụng mới, tạo văn hóa chấp nhận đổi mới. Khen thưởng những ai thích ứng nhanh, lấy ví dụ Chú Bìm Bịp đã biết vận hành xe nâng tự động để nhân viên thấy việc học cái mới là đáng giá.

Cú Thông Thái trong ngành kho vận luôn nhắc: “Muốn nhanh thì phải từ từ.” Hãy thử nghiệm nhỏ, rút kinh nghiệm, sau đó nhân rộng khi đã chắc thắng. Trong thời đại AI, nhanh mà ẩu sẽ trả giá đắt – giống như việc triển khai hệ thống khi hạ tầng chưa sẵn sàng có thể gây hỗn loạn hơn. Nhưng chậm mà chắc theo lối cũ cũng không xong, vì đối thủ đã vút đi mất rồi. Do đó, phải nhanh có kiểm soát – đó là bí quyết để không bị bỏ lại.

3. Giao thông vận tải: Tay lái AI và cuộc đua mới trên đường

Tác động & xu hướng: “Xe không người lái” nghe như phim sci-fi nhưng đang dần thành hiện thực. Ở Mỹ, xe tự hành Waymo đã chạy thương mại; tại Việt Nam, Cú Thông Thái công nghệ như FPT cũng phát triển xe tự lái cấp độ 3, từng cho chạy thử chiếc bus điện tự lái ở khu Ecopark năm 2019 – lần đầu có xe tự lái lăn bánh trên khu đô thị Việt Nam. AI giúp phương tiện nhận diện làn đường, né vật cản, tự phanh ga, thậm chí giao tiếp với nhau để tránh ùn tắc. Không chỉ ô tô cá nhân, ngành vận tải hàng hóa cũng thay đổi: xe tải tự lái chạy đường dài, drone giao hàng như đề cập ở trên, và hệ thống điều phối giao thông thông minh. Trong thành phố, AI tối ưu thời lượng đèn xanh đèn đỏ dựa trên mật độ xe theo thời gian thực – Cá Mập thành phố thông minh tin rằng nhờ AI, kẹt xe sẽ giảm đáng kể.

Cú Hồng – một tài xế công nghệ trẻ – kể rằng cô đã dùng ứng dụng Grab với AI gợi ý tuyến chạy lúc vắng khách để tiết kiệm xăng, và bật tính năng tự động nhận cuốc – AI sắp xếp lộ trình đón khách tối ưu, cô chỉ việc lái, thu nhập tăng 15% so với tự chạy lung tung. Rõ ràng, AI đang hỗ trợ cả tài xế hiện tại làm việc hiệu quả hơn, chứ chưa hẳn “cướp vô-lăng” ngay.

Tuy nhiên, Ngựa Vằn xa lộ – những người kinh doanh vận tải kiểu cũ – có thể thất thủ nếu không kịp chuyển mình. Hãy tưởng tượng một hãng taxi truyền thống vẫn giữ cách điều tổng đài bằng bộ đàm, trong khi đối thủ áp dụng app AI điều xe: khách gọi là biết xe nào gần nhất, lộ trình tối ưu, giá cước minh bạch. Kết quả: khách bỏ hãng cũ, tài xế cũng nhảy sang hãng ứng dụng công nghệ. Chim Lợn trong hãng cũ có thể than thở: “Hồi xưa khách đầy, giờ vắng như chùa bà đanh…”. Đó chính là sự tàn nhẫn của thị trường khi AI tham chiến.

Cơ hội: AI trong giao thông hứa hẹn giảm tai nạn, giảm chi phí, giảm thời gian di chuyển. Phần lớn tai nạn do con người lỗi; nếu xe tự lái chuẩn mực, phản xạ nhanh hơn người, tai nạn có thể giảm mạnh (mục tiêu của nhiều nước là hướng tới giao thông không tử vong nhờ xe tự hành). Với vận tải hàng hóa, tự động hóa giúp chạy được liên tục 24/7, không vi phạm tốc độ, không cần nghỉ, hiệu suất tăng vượt bậc. Doanh nghiệp logistics có thể cắt chi phí tài xế, bảo hiểm… dẫn đến giá thành vận chuyển rẻ hơn. Hành khách được hưởng dịch vụ di chuyển rẻ và an toàn hơn.

Ở tầm vĩ mô, nếu ứng dụng AI điều phối giao thông, chúng ta có thể giảm kẹt xe đô thị, giảm ô nhiễm (xe không phải đứng yên nổ máy hàng giờ). Tại một số thành phố lớn châu Âu, AI đã giúp tối ưu đèn giao thông giảm ~20% thời gian chờ của xe cộ. Nếu Việt Nam triển khai tốt, người dân sẽ bớt cảnh “chôn chân” hàng tiếng trên đường giờ cao điểm. Cá Mập đô thị còn nhìn thấy cơ hội kinh doanh: dữ liệu giao thông có thể mở ra các dịch vụ mới, như ứng dụng chỉ đường tránh tắc có phí, hay bảo hiểm xe theo hành vi lái xe do AI đánh giá (ví dụ bạn lái cẩn thận được giảm phí bảo hiểm).

Thách thức: Dù tiềm năng lớn, giao thông tự động ở Việt Nam còn nhiều chướng ngại. Thứ nhất là hạ tầng giao thông hỗn loạn: Đường phố Việt Nam có đặc thù “luật bất thành văn”, vô vàn tình huống khó lường (xe máy đi ngược chiều, sang đường kiểu “tạt đầu”…). Xe tự lái hiện tại chưa đủ thông minh để xử lý mọi tình huống lộn xộn này.

FPT từng thừa nhận xe tự lái của họ chỉ dám chạy trong khuôn viên khép kín (như khu công nghệ cao, sân golf) chứ thả ra đường phố đông đúc thì còn lâu mới an toàn tuyệt đối. Thách thức thứ hai là khung pháp lý: Luật Giao thông Việt Nam chưa cho phép xe không người lái chạy chính thức. Ai chịu trách nhiệm nếu xe tự lái gây tai nạn? Bảo hiểm, đăng kiểm cho loại xe này ra sao? Đây là câu hỏi khiến Chim Lợn luật pháp trong ngành cứ bắt bẻ, làm tiến độ triển khai chậm lại.

Thứ ba, chi phí nâng cấp hạ tầng: Muốn giao thông thông minh, thành phố phải lắp cả mạng lưới camera, cảm biến khắp nơi, đầu tư đèn tín hiệu kết nối hệ thống trung tâm AI… tốn kém không nhỏ. Nhiều tỉnh thành ngân sách hạn hẹp sẽ đắn đo. Chưa kể văn hóa tham gia giao thông: người dân phải tin tưởng và tuân thủ hệ thống mới. Nếu đèn AI chỉ dẫn mà người chạy cố tình vi phạm thì cũng khó hiệu quả. Thách thức nữa là an ninh: xe kết nối internet có thể bị hack gây tai nạn hàng loạt – viễn cảnh đáng sợ nhưng phải tính đến. Cuối cùng, chuyển đổi nghề nghiệp: tài xế, lái xe tải, lái taxi – những nghề hàng triệu người đang làm – sẽ dần bị thay thế. Xã hội phải chuẩn bị cho việc đào tạo nghề mới cho lực lượng này, tránh hệ lụy thất nghiệp tăng cao.

3 bước tận dụng cơ hội:

1. Ứng dụng AI hỗ trợ lái ngay hôm nay: Dù xe tự hành hoàn toàn còn xa, nhưng các công nghệ hỗ trợ (ADAS) thì đã sẵn sàng. Doanh nghiệp vận tải nên trang bị camera AI giám sát tài xế (cảnh báo khi buồn ngủ, mất tập trung), cảm biến va chạm, giữ làn cho xe. Đầu tư này giúp giảm tai nạn và tiết kiệm tiền bảo hiểm – bước đệm tốt trước khi có xe tự lái thực sự.
2. Tham gia thử nghiệm và phản hồi chính sách: Các hãng taxi, xe khách nên phối hợp với nhà nước thử nghiệm mô hình xe tự lái hoặc điều vận thông minh ở quy mô nhỏ (ví dụ tuyến bus tự động trong khu đô thị, hoặc phố đi bộ cho xe giao hàng tự động hoạt động ban đêm). Qua đó, doanh nghiệp vừa học hỏi công nghệ, vừa đóng góp dữ liệu để cơ quan chức năng xây dựng khung pháp lý phù hợp. Cú Thông Thái nhấn mạnh: nếu ngồi chờ luật hoàn thiện mới làm thì đã muộn.
3. Chuẩn bị chuyển đổi nhân lực: Ngay từ bây giờ, hãng vận tải nên đa dạng hóa dịch vụ. Ví dụ, một công ty xe tải có thể huấn luyện tài xế thành nhân viên giám sát đội xe tự hành trong tương lai, hoặc mở thêm mảng dịch vụ logistics tích hợp để tận dụng kinh nghiệm tài xế. Song song đó, đầu tư vào IT và dữ liệu: thuê kỹ sư AI, chuyên gia phân tích giao thông để xây dựng năng lực nội bộ. Sau này khi công nghệ chín muồi, công ty đã sẵn sàng nhân lực để vận hành.

Cú Thông Thái giao thông có câu: “Muốn đi xa phải đi cùng nhau – muốn đi nhanh thì đi cùng AI.” Thật vậy, sự kết hợp giữa con người và AI sẽ tạo nên một hệ thống giao thông an toàn, hiệu quả chưa từng có. Đừng để đến khi xe AI bon bon trên phố còn doanh nghiệp mình vẫn ngồi bên lề. Hãy lên kế hoạch từ hôm nay để không bị cán qua trong làn sóng tự động hóa trên đường.

4. Y tế & Chăm sóc sức khỏe: Bác sĩ AI – cánh tay phải đắc lực hay mối đe dọa?

Tác động & xu hướng: “AI sẽ thay bác sĩ?” – câu hỏi khiến nhiều người rùng mình. Thực tế, AI đang hỗ trợ chứ chưa thể thay thế bác sĩ, nhưng sự hỗ trợ này vô cùng mạnh mẽ. Trong lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh, AI đã làm nên kỳ tích: Phần mềm DrAid™ của Việt Nam (VinBrain) có thể sàng lọc 21 bất thường về phổi, tim, xương trên phim X-quang chỉ trong 5 giây với độ chính xác ~91% (DrAid™ – The first “AI Assistant” in Southeast Asia meets FDA standards of USA). DrAid còn là sản phẩm đầu tiên ở ĐNÁ đạt chuẩn FDA của Mỹ cho chẩn đoán X-quang – đưa Việt Nam vào nhóm top 6 nước có AI X-quang đạt chuẩn này. Nhiều bệnh viện lớn như Bạch Mai, Chợ Rẫy cũng đã dùng AI để phát hiện sớm ung thư phổi trên phim CT, giúp can thiệp kịp thời khi bệnh mới chớm (trong khi trước đây bác sĩ dễ bỏ sót).

Có bác sĩ trưởng khoa X của Bệnh viện K – kể rằng trước kia mỗi ngày ông phải duyệt hàng trăm phim X-quang phổi, rất mỏi mệt và dễ sai sót cuối ngày. Giờ đây, AI sàng lọc trước, đánh dấu vùng nghi ngờ trên ảnh, bác sĩ chỉ việc kiểm tra lại những trường hợp AI cảnh báo. Năng suất tăng gấp đôi, mà bệnh nhân được chẩn đoán chính xác hơn. AI không chỉ ở chẩn đoán hình ảnh, còn tham gia hỗ trợ đọc kết quả xét nghiệm, giải phẫu bệnh, thậm chí hỗ trợ phẫu thuật (robot phẫu thuật có AI hướng dẫn). Telemedicine (khám bệnh từ xa) tại Việt Nam cũng bắt đầu tích hợp AI: ví dụ ứng dụng Viettel Telehealth có chatbot hỏi triệu chứng, phân loại bệnh nhân trước khi nối máy đến bác sĩ tư vấn.

Trong khi đó, Chim Lợn ngành y – những người nghi ngờ công nghệ – vẫn giữ định kiến “AI sao bằng thầy thuốc có tâm”. Họ từ chối sử dụng các công cụ hỗ trợ AI, kết quả là quá tải vẫn hoàn quá tải, bệnh nhân chờ dài, bác sĩ kiệt sức. Một bác sĩ trẻ bảo thủ có thể mất cả buổi đọc phim MRI mà vẫn bỏ lọt chi tiết nhỏ, trong khi đồng nghiệp dùng AI thì hoàn thành trong 1 giờ với ít lỗi hơn. Ngựa Vằn quản lý bệnh viện nếu không đẩy mạnh chuyển đổi số, bệnh viện sẽ bị đánh giá thấp về chất lượng.

Cơ hội: AI mang lại cơ hội đại chúng hóa dịch vụ y tế chất lượng cao. Việt Nam và thế giới đều đối mặt tình trạng thiếu bác sĩ chuyên khoa (WHO dự báo thiếu 18 triệu nhân viên y tế toàn cầu vào 2030. AI có thể giúp lấp phần nào khoảng trống này: vùng sâu vùng xa vẫn có thể chụp X-quang, gửi lên hệ thống AI phân tích rồi bác sĩ tuyến trên duyệt, thay vì phải về tận thành phố. Thời gian chẩn đoán rút ngắn, cứu sống được nhiều người hơn. AI cũng giúp giảm tải cho bác sĩ: những việc nặng tính lặp lại như phân tích ảnh, dữ liệu xét nghiệm giao cho máy, bác sĩ có thêm thời gian trò chuyện, chăm sóc người bệnh – điều mà trước nay vì quá bận nên thường bị bỏ qua.

Cơ hội còn ở y học cá thể hóa: AI phân tích big data gen và bệnh án để đề xuất phác đồ tối ưu cho từng bệnh nhân. Ví dụ, AI của IBM từng giúp chọn đúng thuốc ung thư dựa trên đột biến gen, nâng tỷ lệ thành công. Cú Hồng khởi nghiệp MedTech có thể tận dụng xu hướng này để tạo ra ứng dụng chăm sóc sức khỏe cá nhân cho người Việt, dùng AI nhắc nhở uống thuốc, tập luyện, ăn kiêng theo tình trạng từng người.

Hơn nữa, AI có thể đẩy nhanh nghiên cứu thuốc mới: phân tích hàng triệu hợp chất, đề xuất ứng viên tiềm năng – rút ngắn thời gian tìm thuốc từ vài năm xuống vài tháng. Điều này cực kỳ giá trị, như trong đại dịch COVID-19 vừa qua, AI đã hỗ trợ thiết kế vắc-xin mRNA rất nhanh.

Thách thức: Lĩnh vực y tế liên quan sinh mạng con người nên tiêu chuẩn an toàn cực cao. Sai một ly là đi một mạng, nên thách thức đầu tiên là độ chính xác và đáng tin cậy của AI. Nếu AI chẩn đoán sai (bảo không ung thư nhưng thực ra có) thì ai chịu trách nhiệm? Bác sĩ không thể đổ lỗi cho máy, cuối cùng bác sĩ vẫn bị truy cứu. Do đó nhiều người e dè, đòi hỏi AI phải chứng minh rõ ràng. Vấn đề ở chỗ nhiều mô hình AI là “hộp đen”, khó giải thích tại sao nó đưa ra kết quả – điều này xung đột với yêu cầu giải trình trong y khoa. Chim Lợn pháp lý sẽ vặn: “AI có bằng cấp hành nghề không?”.

Thách thức tiếp theo: dữ liệu y tế. Muốn AI giỏi phải có dữ liệu chất lượng để huấn luyện. Nhưng bệnh án, hình ảnh y tế có tính riêng tư cao và phân tán. Việc thu thập dữ liệu để đào tạo AI đòi hỏi tuân thủ pháp luật bảo mật (HIPAA, GDPR… nếu có). Ở Việt Nam, chia sẻ dữ liệu liên bệnh viện còn hạn chế, các hệ thống phần mềm rời rạc, đồng bộ dữ liệu là cả vấn đề. Thêm nữa, chi phí triển khai: thiết bị chẩn đoán tích hợp AI (như máy chụp cắt lớp có AI) đắt tiền. Không phải bệnh viện nào cũng sẵn kinh phí nâng cấp, đặc biệt tuyến tỉnh/huyện.

Khía cạnh con người: tâm lý bệnh nhân. Nhiều người Việt vẫn muốn “bác sĩ thật sờ nắn” hơn là tin kết quả máy. Nếu không giải thích khéo, họ có thể nghĩ bác sĩ “lười, giao mình cho máy”. Bác sĩ cũng có lo ngại nghề nghiệp: “AI liệu có thay thế mình? Học y mười mấy năm lẽ nào thua cái máy?”. Sự lo lắng này có thể cản trở việc đón nhận công nghệ. Cuối cùng, trách nhiệm pháp lý và đạo đức: cần quy định rõ ràng khi dùng AI trong chẩn đoán, điều trị – ai xác nhận cuối cùng? Có được phép để AI quyết định hoàn toàn không? Đây là những câu hỏi chưa có tiền lệ, đòi hỏi thời gian trả lời.

3 bước tận dụng cơ hội:

1. Bắt đầu từ hỗ trợ, không thay thế: Bệnh viện nên triển khai AI như công cụ hỗ trợ bác sĩ – ví dụ dùng AI đọc phim X-quang, kết quả AI luôn được bác sĩ kiểm tra lại trước khi kết luận cho bệnh nhân. Mô hình “AI định hướng – bác sĩ quyết định” giúp tận dụng lợi ích mà vẫn an toàn. Đào tạo bác sĩ sử dụng AI như một trợ lý ảo: biết kiểm tra chéo, không phụ thuộc mù quáng.
2. Thử nghiệm lâm sàng và nâng cao độ tin cậy: Hợp tác giữa các bệnh viện lớn, công ty công nghệ để thử nghiệm lâm sàng AI trên nhiều nhóm bệnh nhân. Thống kê độ nhạy, độ đặc hiệu… công khai minh bạch để tạo niềm tin. Như Bệnh viện ĐH Y dược TP.HCM từng phối hợp VinBrain thử nghiệm DrAid trước khi áp dụng chính thức. Khi AI đạt kết quả tốt, đào tạo rộng rãi cho bác sĩ tuyến dưới sử dụng. Đồng thời, xây dựng quy trình kiểm soát chất lượng: AI phải cập nhật liên tục với dữ liệu mới, có cơ chế để bác sĩ phản hồi khi AI sai nhằm sửa lỗi kịp thời.
3. Xây dựng quy định và bảo vệ dữ liệu: Chủ động đề xuất với Bộ Y tế các quy định khung cho ứng dụng AI (chẳng hạn: lĩnh vực nào được dùng AI, cần có chứng nhận gì, bác sĩ chịu trách nhiệm ra sao). Thí dụ, Singapore đã có hướng dẫn AI trong y tế rất rõ, Việt Nam cũng nên sớm ban hành. Bên cạnh đó, đầu tư hạ tầng lưu trữ dữ liệu an toàn, mã hóa bệnh án, xin phép bệnh nhân khi dùng dữ liệu huấn luyện AI. Cú Thông Thái ngành y luôn lưu ý: được lòng dân mới bền, hãy giải thích cho bệnh nhân hiểu lợi ích và cam kết bảo mật để họ đồng thuận.

Tóm lại, AI không đối đầu mà đồng hành cùng bác sĩ. Bác sĩ + AI = đôi bạn cùng tiến cứu chữa nhiều người hơn, đó là viễn cảnh tươi đẹp nếu ta làm đúng. Cú Hồng (một bác sĩ 9x giỏi công nghệ) chia sẻ: “AI như một trợ lý giúp tôi chẩn đoán nhanh và chính xác, nhưng quyết định cuối cùng vẫn ở tôi – và tôi thấy tự tin hơn khi có nó hỗ trợ.” Đó chính là mục tiêu: nâng cao thực hành y khoa, chứ không phải “đào thải bác sĩ”. Hãy để AI gánh bớt gánh nặng, còn tấm lòng và trí tuệ con người vẫn là trung tâm của ngành y.

5. Giáo dục & Đào tạo: Lớp học AI – thầy cô và học trò đều phải tiến hóa

Tác động & xu hướng: “ChatGPT làm hộ bài tập” – chủ đề nóng từ đầu 2023 – chỉ là phần nổi của tảng băng. AI đang len lỏi vào giáo dục theo những cách ít ồn ào hơn nhưng sâu sắc. AI tutor (gia sư AI) có thể trò chuyện với học sinh, giảng lại bài theo nhiều cách cho đến khi hiểu, không biết mệt. Nền tảng như Khan Academy đã tích hợp GPT-4 làm trợ lý giảng dạy cho từng học sinh.

Tại Việt Nam, một chương trình có tên “Mở khóa tiềm năng giáo viên với GenAI” đã được STEAM for Vietnam và Bộ GDĐT triển khai năm 2023, thu hút hơn 8.000 thầy cô từ 63 tỉnh thành tham gia học cách dùng AI trong dạy học. Điều này cho thấy đội ngũ giáo dục đã bắt đầu thích ứng, không muốn làm “Bìm Bịp mù công nghệ”. AI hỗ trợ giáo viên soạn giáo án, chấm bài trắc nghiệm, thậm chí tạo nhanh nội dung minh họa (video, hình ảnh) cho bài giảng. Cú Hồng – một giáo viên trẻ ở TP.HCM – kể rằng cô dùng ChatGPT gợi ý ý tưởng trò chơi học tập, hay soạn dàn ý bài giảng, tiết kiệm hàng giờ chuẩn bị mỗi tuần. Nhờ đó, cô có thời gian thiết kế hoạt động tương tác sáng tạo hơn cho học sinh.

Đối với người học, AI hứa hẹn cá nhân hóa trải nghiệm. Một học sinh yếu toán có thể học qua app AI điều chỉnh tốc độ giảng dạy phù hợp, đưa thêm bài tập bổ sung đúng chỗ hổng. Bạn học sinh giỏi thì AI cho bài nâng cao để không chán. Nhiều ứng dụng học ngoại ngữ tích hợp AI trò chuyện, sửa phát âm tức thì như gia sư bản xứ. Cá Mập edtech chắc chắn không bỏ lỡ: các startup công nghệ giáo dục Việt Nam đang thi nhau tích hợp AI để thu hút người học – từ chatbot giải đáp thắc mắc 24/7 đến tính năng nhắc lịch học cá nhân.

Tuy nhiên, Chim Lợn học đường lại lo ngại: “Học trò dùng AI gian lận, copy văn mẫu tràn lan”. Quả thật, mặt trái đang lộ rõ: cuối 2022, nhiều học sinh toàn cầu (cả Việt Nam) dùng ChatGPT viết luận văn khiến giáo viên đau đầu. Ngựa Vằn giáo dục – những nơi bảo thủ – phản ứng bằng cách cấm tiệt ChatGPT. Nhưng liệu cấm có cản được bước tiến công nghệ? Đây là thách thức lớn cho giáo dục: thích nghi hay là chết.

Cơ hội: AI có thể cá nhân hóa việc dạy và học – điều mà mô hình lớp 40-50 trò/1 thầy khó lòng làm được. Với AI tutor, mỗi học sinh như có một gia sư riêng, học theo cách phù hợp nhất với mình. Điều này đặc biệt hữu ích ở Việt Nam, nơi sự chênh lệch chất lượng giáo dục giữa thành thị – nông thôn còn lớn. Một em vùng sâu có thể học toán nâng cao qua ứng dụng AI không thua kém học sinh thành phố có thầy giỏi. Giáo dục mở và bình đẳng hơn nhờ công nghệ.

Giáo viên cũng hưởng lợi: AI lo việc “cày bừa” (chấm bài, soạn đề) giúp thầy cô tập trung sáng tạo phương pháp và chăm lo cảm xúc học sinh. Cú Thông Thái hiệu trưởng nhận xét rằng giáo viên trường ông sau khi ứng dụng AI đã giảm 30% khối lượng công việc hành chính, dành thời gian phát triển chuyên môn. Cơ hội khác là đào tạo kỹ năng mới: học sinh sẽ được học về AI, cách sử dụng công cụ hiện đại – những kỹ năng thiết yếu cho tương lai. Việt Nam đặt mục tiêu đến 2030 phổ cập kỹ năng số trong trường học, trong đó có AI. Nếu làm tốt, thế hệ trẻ sẽ thành thạo AI như cá gặp nước, tăng sức cạnh tranh nguồn nhân lực quốc gia.

Thách thức: “Học thật, thi thật, nhân tài thật” – khẩu hiệu đẹp, nhưng với AI, “thi thật” trở nên nan giải. Gian lận học thuật bằng AI là thách thức nhãn tiền. Làm sao biết bài luận này do trò viết hay ChatGPT? Các công cụ phát hiện AI chưa đủ tin cậy. Điều này buộc các trường phải thay đổi cách đánh giá (tăng thi vấn đáp, thi kỹ năng thay vì chỉ viết luận). Thách thức nữa là phương pháp dạy cũ không còn phù hợp: nếu thầy chỉ giảng một chiều, học trò có thể ngầm hỏi chatbot thay vì chú ý. Chim Lợn giáo viên có nguy cơ bị chính học sinh “bắt bẻ” nếu bài giảng của thầy thua xa câu trả lời AI. Do đó giáo viên phải đổi vai trò thành người hướng dẫn, huấn luyện tư duy cho trò thay vì chỉ truyền đạt kiến thức (AI làm tốt rồi). Đây là thay đổi lớn trong tư duy sư phạm, đặc biệt khó khăn với giáo viên lớn tuổi, ngại công nghệ.

Cơ sở hạ tầng cũng là vấn đề: không phải trường nào cũng có máy tính, internet đủ mạnh để dùng AI. Vùng khó khăn có thể bị tụt lại xa hơn nếu không đầu tư. Thêm nữa, nội dung AI tạo ra có thể sai. ChatGPT chẳng hạn, đôi lúc trả lời nhảm, nếu trò tin hết thì lệch lạc kiến thức. Cần dạy kỹ năng kiểm chứng, tư duy phản biện cho học sinh – vốn là điểm yếu xưa nay. Quản lý thay đổi: ngành giáo dục vốn nhiều tầng nấc quản lý, để đưa cái mới vào rộng rãi cần thời gian, và chắc chắn gặp phản ứng ban đầu từ phụ huynh, giáo viên truyền thống, những người lo ngại ảnh hưởng tiêu cực (nghiện màn hình, mất tương tác thật).

Cuối cùng, đạo đức và tâm lý: để AI tham gia giáo dục, phải đảm bảo không định kiến (AI huấn luyện bằng dữ liệu thiên lệch có thể đưa ra nội dung phân biệt giới tính, sắc tộc…). Cần kiểm duyệt nội dung AI cung cấp cho phù hợp lứa tuổi. Và cũng phải tránh phụ thuộc AI: học sinh có thể lạm dụng để lười tư duy, kỹ năng tự suy nghĩ giảm sút.

3 bước tận dụng cơ hội:

1. Tích hợp AI vào chương trình học có kiểm soát: Bộ GDĐT và các trường nên từng bước hợp pháp hóa việc dùng AI trong dạy và học thay vì cấm đoán. Ví dụ: cho phép học sinh dùng AI như một nguồn tham khảo khi làm dự án, nhưng phải trích dẫn và giải thích hiểu biết của mình. Tổ chức các tiết học về “Kỹ năng sử dụng AI an toàn và hiệu quả”. Nói cách khác, dạy học sinh cách học với AI.
2. Đổi mới phương pháp đánh giá: Giảm trọng số bài tập về nhà, bài luận dài – những thứ AI có thể làm hộ. Tăng cường đánh giá trực tiếp: thuyết trình, thảo luận, thực hành nhóm, thi vấn đáp. Khi đó, việc học sinh chỉ dựa vào AI sẽ không đủ, các em phải hiểu để trình bày bằng lời của mình. Cú Hồng gợi ý: hãy ra đề mở yêu cầu vận dụng thực tế địa phương – thứ mà AI chung chung khó trả lời sát bằng học sinh bản địa.
3. Huấn luyện giáo viên và xây dựng tài nguyên AI: Mở rộng các khóa đào tạo như chương trình GenAI cho giáo viên (đã có 8000 thầy cô học, hướng tới toàn quốc). Mỗi trường nên có “đội xung kích” gồm giáo viên trẻ rành công nghệ hướng dẫn đồng nghiệp lớn tuổi dùng các công cụ AI cơ bản (ví dụ: dùng ChatGPT gợi ý ý tưởng giảng dạy, dùng Microsoft Copilot hỗ trợ soạn giáo án…). Song song, Bộ GDĐT có thể hợp tác với doanh nghiệp phát triển nền tảng AI giáo dục thuần Việt – kho nội dung bám sát chương trình phổ thông để giáo viên và học sinh dùng an tâm hơn (ví dụ một chatbot giải đáp kiến thức dựa trên sách giáo khoa chuẩn Việt Nam, tránh thông tin lệch lạc).

Cú Thông Thái giáo dục tin rằng: “AI không làm thầy cô thất nghiệp, chỉ có thầy cô không chịu học hỏi mới tự đào thải mình.” Quả vậy, AI sẽ giải phóng thầy cô khỏi vai trò “độc thoại viên” để trở thành “huấn luyện viên tư duy” cho thế hệ trẻ. Nếu vượt qua được giai đoạn quá độ đầy thách thức này, lớp học tương lai sẽ năng động, sáng tạo và cá nhân hóa hơn bao giờ hết. Hãy tưởng tượng: học sinh đến lớp thảo luận sôi nổi vì đã có AI giảng kiến thức cơ bản ở nhà, thầy cô đóng vai trò trọng tài, hướng dẫn tư duy phản biện – đó mới là giáo dục đích thực. Muốn vậy, người làm giáo dục phải dũng cảm như Cá Mập, không thể ù lì như Bìm Bịp.

Kết luận: Thích ứng hay là bị đào thải – Lựa chọn nằm ở bạn

Thị trường năm 2030 chắc chắn khác xa hiện tại – AI sẽ ở khắp nơi, từ nhà máy, văn phòng tới cửa hàng, bệnh viện. Với những ai nhanh nhạy như Cú Thông Thái, Cú Hồng, Cá Mập, AI là bệ phóng đưa sự nghiệp và doanh nghiệp lên tầm cao mới: sản phẩm tốt hơn, dịch vụ nhanh hơn, chi phí thấp hơn và cơ hội sáng tạo vô tận. Ngược lại, ai cố chấp như Chim Lợn, Ngựa Vằn, Bìm Bịp sẽ thấy mình bị bỏ lại: kỹ năng lỗi thời, khách hàng quay lưng, công ty lao dốc. Thực tế vô cùng tàn nhẫn – “luật chơi” thay đổi nhưng thị trường không chờ đợi kẻ chậm chân.

Tuy nhiên, “nhanh” không có nghĩa lao đầu mù quáng. Bài học từ các nhân vật thành công là: luôn tỉnh táo, hiểu rõ lợi ích và rủi ro, có chiến lược từng bước vững chắc. Cú Thông Thái không mua máy móc chỉ để cho oai, anh ta luôn lên kế hoạch đào tạo người vận hành và tính toán ROI. Cú Hồng không cấm học sinh dùng AI mà dạy các em dùng đúng cách. Cá Mập biết chọn đúng “vùng biển” tiềm năng để đầu tư AI thay vì dàn trải.

Trong 5 ngành nghề kể trên, chắc hẳn bạn đọc thấy thấp thoáng lĩnh vực của mình. Hãy tự hỏi: Mình đang ở phe nào? Nếu bạn đã chủ động tìm hiểu, ứng dụng AI trong công việc – xin chúc mừng, bạn thuộc nhóm “cú và cá mập” thức thời. Còn nếu bạn chưa làm gì, thậm chí e ngại AI – đừng hoảng sợ, bây giờ chưa muộn để bắt đầu. Bước nhỏ hôm nay, dẫn lối thành công mai sau.

Hãy nhớ lời khuyên cuối của Cú Thông Thái: “Đừng sợ AI lấy mất cơ hội – hãy sợ người biết dùng AI sẽ lấy cơ hội của bạn.” Trong một thị trường biến động khôn lường, sự chủ động thích ứng chính là vũ khí sinh tồn. Thay vì run rẩy trước cơn bão AI, hãy cưỡi lên nó và băng băng về đích. Bạn sẽ nhận ra AI không đáng sợ, nó chính là đồng minh nếu ta biết cách tận dụng. Thích ứng hay là bị đào thải – lựa chọn nằm ở chính chúng ta.

Nguồn tham khảo:

1. IMF dự báo đến 2030 hơn 40% lao động sẽ bị ảnh hưởng bởi AI (Trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng đến lực lượng lao động thế nào trong tương lai?).
2. Google ước tính AI có thể đóng góp ~79,3 tỷ USD (gần 12% GDP) cho kinh tế Việt Nam năm 2030 (Năm 2030: Lợi ích kinh tế từ AI có thể lên tới 79,3 tỷ USD).
3. VinFast dùng 1.200 robot ABB tự động hóa 98% xưởng hàn thân vỏ ô tô (Choáng ngợp bên trong nhà máy VinFast Hải Phòng: 1.200 robot hoạt động ngày đêm, mỗi chi tiết làm nên thương hiệu Việt). Nhà máy Pin VinES nhờ robot giảm 80% lao động, tăng 200% hiệu suất (Cận cảnh chạy thử dàn robot của Nhà máy Sản xuất Pin VinES | Báo Hà Tĩnh – Tin tức Hà Tĩnh mới nhất, tin nhanh Hà Tĩnh 24h).
4. Vinamilk xây 5 kho thông minh giảm 70% khí thải CO2 so với kho truyền thống (Các tài năng nhí bất ngờ với robot tại siêu nhà máy Vinamilk).
5. Xe tự lái đầu tiên tại Việt Nam chạy thử ở Ecopark năm 2019 (hợp tác Yamaha – FPT) (FPT hợp tác với Yamaha vận hành xe điện tự lái đầu tiên tại Việt Nam trong khu đô thị Ecopark). FPT thừa nhận xe tự lái khó hoạt động trên đường phố VN do hạ tầng giao thông phức tạp (FPT hợp tác với Yamaha vận hành xe điện tự lái đầu tiên tại Việt Nam trong khu đô thị Ecopark).
6. WHO cảnh báo thiếu 18 triệu nhân viên y tế toàn cầu vào năm 2030 (Ngành y tế Việt Nam đẩy mạnh ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh, siêu âm | Vietnam+ (VietnamPlus)), thúc đẩy ứng dụng AI bù đắp nhân lực. Tại VN, AI đã được dùng nhiều trong chẩn đoán hình ảnh (ưu tiên hàng đầu) (Ngành y tế Việt Nam đẩy mạnh ứng dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh, siêu âm | Vietnam+ (VietnamPlus)).
7. VinBrain DrAid™ – trợ lý AI đầu tiên ĐNÁ đạt chuẩn FDA Mỹ cho chẩn đoán X-quang ngực (DrAid™ – The first “AI Assistant” in Southeast Asia meets FDA standards of USA) – tự động phát hiện 21 loại bất thường trên phim X-quang trong 5 giây, độ chính xác ~91.2% (DrAid™ – The first “AI Assistant” in Southeast Asia meets FDA standards of USA).
8. Chương trình đào tạo “GenAI cho giáo viên” tại VN thu hút hơn 8000 thầy cô từ 63 tỉnh thành tham gia học cách ứng dụng AI trong giảng dạy ( Tích cực thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục ).
9. Khảo sát Finastra: 94% tổ chức tài chính ở Việt Nam hứng khởi với cơ hội từ AI, nhiều ngân hàng đã dùng AI cho quản lý tài sản, bảo mật, chống gian lận và chatbot hỗ trợ khách hàng (Ứng dụng công nghệ AI trong dịch vụ tài chính ở Việt Nam) (Ứng dụng công nghệ AI trong dịch vụ tài chính ở Việt Nam).
10. Nam A Bank – ngân hàng Việt đầu tiên đưa robot AI (OPBA) vào phục vụ khách, robot nhận diện mặt, chào hỏi và hướng dẫn giao dịch, tư vấn sản phẩm (Ngân hàng Việt đầu tiên có robot phục vụ – Báo VnExpress Kinh doanh) (Ngân hàng Việt đầu tiên có robot phục vụ – Báo VnExpress Kinh doanh).
11. Cửa hàng tiện lợi không người bán đầu tiên tại TP.HCM (Toromart) ra mắt 2017: mua hàng qua màn hình cảm ứng, thanh toán QR, không cần nhân viên thu ngân (Cận cảnh cửa hàng tiện lợi không người bán đầu tiên tại TP HCM.).
12. Nông dân Đồng bằng SCL dùng drone rải phân và phun thuốc, tăng hiệu quả lao động – trước đây phun thuốc 3ha cần 3 người làm nhiều ngày, nay drone làm nhanh gọn, lúa phát triển tốt, năng suất ~900kg/ha (Vietnam’s Mekong Delta farmers embrace drones to boost efficiency | Tuoi Tre News).
13. Nestlé VN dùng AI trong chiến dịch quảng cáo La Vie 2024: tiết kiệm 20% chi phí, tăng thị phần ~3.7% (AI phủ sóng ngành quảng cáo – Báo VnExpress Kinh doanh). Chiến dịch dùng AI vẽ storyboard giúp rút ngắn 3 tuần và giảm chi phí 10 lần so phương pháp cũ (AI phủ sóng ngành quảng cáo – Báo VnExpress Kinh doanh); tạo 10.000 phiên bản quảng cáo số hóa cá nhân hóa bằng AI, đạt 90% đối tượng mục tiêu, giảm 20% chi phí tiếp cận (AI phủ sóng ngành quảng cáo – Báo VnExpress Kinh doanh).
14. 41% doanh nghiệp Việt tham gia khảo sát (VietnamWorks 8/2024) cho biết đã dùng AI tạo sinh trong tuyển dụng, quản trị nhân sự (Doanh nghiệp dùng AI để viết tin tuyển dụng, sàng lọc CV ra sao? | Báo Dân trí). Cụ thể: 28% dùng AI viết mô tả công việc, 21.7% đăng tin tự động, 21.7% sàng lọc CV, 6.6% phỏng vấn qua chatbot (Doanh nghiệp dùng AI để viết tin tuyển dụng, sàng lọc CV ra sao? | Báo Dân trí). Xu hướng này giúp tiết kiệm trung bình ~30% thời gian cho phòng nhân sự (Doanh nghiệp dùng AI để viết tin tuyển dụng, sàng lọc CV ra sao? | Báo Dân trí).
15. Trợ lý ảo pháp lý AI Luật (ra mắt 5/2024) ở VN được huấn luyện trên hàng trăm ngàn văn bản pháp luật từ 1945 đến nay, trả lời tư vấn pháp lý nhanh chóng với văn phong tự nhiên, giúp người dùng tiết kiệm 60% thời gian tra cứu. AI Luật hiện hỗ trợ 6 lĩnh vực pháp luật cơ bản như BHXH, Lao động, Thuế TNCN, Đầu tư, Hôn nhân gia đình, Đất đai (AI Luật đầu tiên được huấn luyện từ hệ thống văn bản pháp luật | Báo Pháp luật Việt Nam điện tử) (AI Luật đầu tiên được huấn luyện từ hệ thống văn bản pháp luật | Báo Pháp luật Việt Nam điện tử) (AI Luật đầu tiên được huấn luyện từ hệ thống văn bản pháp luật | Báo Pháp luật Việt Nam điện tử).
16. GitHub báo cáo gần 30% mã lập trình mới trên nền tảng được AI (Copilot) gợi ý, và con số này tăng dần (GitHub: 30% of Copilot coding suggestions are accepted – ITPro). CEO GitHub dự đoán sớm có ngày AI viết tới 80% code.
17. Camera giao thông AI do Viettel High Tech phát triển ở VN có thể tự động phát hiện vi phạm, xử lý biển số nét ở tốc độ 250 km/h, và truyền dữ liệu qua 4G/5G mà không cần trung tâm (Doanh nghiệp Việt đã sản xuất camera phạt nguội tích hợp AI). Hệ thống đã triển khai tại một số tỉnh thành VN và cả ở Lào (Doanh nghiệp Việt đã sản xuất camera phạt nguội tích hợp AI), góp phần nâng cao an toàn và hiệu quả quản lý giao thông.
18. Emad Mostaque (CEO Stability AI) dự đoán nhiều công việc sẽ bị AI ảnh hưởng nặng nề từ 2025, ví dụ như người dẫn chương trình (MC), tổng đài viên… (dẫn theo mytour.vn) (Nhiều quốc gia châu Á đang triển khai người dẫn chương trình …). Nhiều quốc gia châu Á đã cho ra mắt MC ảo AI đọc bản tin truyền hình.
19. Hơn 75% người lao động toàn cầu đã sử dụng ít nhất một công cụ AI trong công việc (Microsoft Work Trend Index 5/2024, dẫn theo Báo Bình Phước) (Ứng dụng trí tuệ nhân tạo thay đổi nhiều ngành nghề trong tương lai) – cho thấy xu hướng kỹ năng AI đang trở thành yêu cầu chung. 66% lãnh đạo sẽ ưu tiên tuyển người có kỹ năng AI và từ chối người không có khả năng này (Trí tuệ nhân tạo ảnh hưởng đến lực lượng lao động thế nào trong tương lai?).