Hành trình của AI và Machine Learning tại Đông Nam Á trong từng ngành công nghiệp

Trí tuệ nhân tạo (AI) và người anh em - học máy (Machine learning), đang phát triển mạnh mẽ tại Đông Nam Á, thúc đẩy nhiều ngành công nghiệp và tổ chức lên một tầm cao mới. Việc áp dụng các công nghệ tiên tiến này đang thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và giao tiếp. Vậy điều này có ý nghĩa gì đối với người dân và doanh nghiệp tại Đông Nam Á?

Với AI và ML (Machine learning), doanh nghiệp có thể tạo ra các sản phẩm mới, hợp lý hóa quy trình và cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Ví dụ như trong chức năng "nâng cao" của danh sách phát Spotify, các quảng cáo về thức ăn cho chó hiện lên ngay sau khi ứng dụng ghi nhận những người xung quanh đang đề cập đến chú chó con mới, ngay cả trong các ứng dụng như Taobao hoặc Lazada, hệ thống hoàn toàn có thể nhận định món đồ bạn muốn mua bằng công nghệ hiện đại.

Ở quy mô lớn, AI và ML cũng có thể giải quyết các vấn đề phức tạp, tạo việc làm mới và xây dựng các ngành công nghiệp mới. Tuy nhiên, bất kỳ cuộc cách mạng công nghệ nào cũng có những rủi ro và thách thức cần được giải quyết.

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, nhàm chán, đồng thời giải phóng nhân công tập trung cho công việc phức tạp và sáng tạo hơn. Ví dụ, startup Trax (Singapore) sử dụng thị giác máy tính và ML để phân tích hình ảnh 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.

Y TẾ

Một lĩnh vực khác mà AI và ML đang có tác động đáng kể là y tế. Trong khi Thái Lan đang phải vật lộn khi thiếu chuyên gia y tế thì việc áp dụng công nghệ AI như một giải pháp giải quyết thực trạng này. Công ty khởi nghiệp Perceptra, Thái Lan đang dẫn đầu với dịch vụ chẩn đoán hình ảnh được hỗ trợ bởi AI, Inspectra.

Sử dụng mạng lưới thần kinh sâu, Inspectra có thể sàng lọc các tình trạng bất thường đối với hình ảnh X-quang ngực một cách chính xác. Là một trợ lý X quang, thiết bị giúp bác sĩ giảm khối lượng công việc, tăng năng suất và cải thiện chất lượng lâm sàng.

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

GIAO THÔNG VẬN TẢI

Trong lĩnh vực vận tải, AI và ML được sử dụng nhằm nâng cao hiệu quả và giảm chi phí. Grab, một siêu ứng dụng có trụ sở tại Singapore cung cấp dịch vụ gọi xe đã sử dụng thuật toán ML để tối ưu hóa các tuyến đường dành cho tài xế và kết nối khách hàng với tài xế gần nhất. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian, nhiên liệu mà còn giảm tắc nghẽn giao thông và ô nhiễm không khí.

Nhưng lợi ích của AI và ML trong giao thông vận tải không dừng lại ở tiết kiệm chi phí. Những công nghệ này cũng đang giúp cải thiện an toàn giao thông. Tại Indonesia, Gojek đã phát triển hệ thống hỗ trợ AI phân tích dữ liệu từ các cảm biến trên đội xe máy để phát hiện và ngăn ngừa tai nạn. Việc ứng dụng ML có thể cứu sống nhiều người và giảm số lượng va chạm đáng kể khi tham gia giao thông.

TÀI CHÍNH

Một lĩnh vực khác mà AI và ML đang cách mạng hóa là dịch vụ tài chính. Các ngân hàng và các tổ chức tài chính khác ở Đông Nam Á đang sử dụng công nghệ này để cải thiện dịch vụ khách hàng, giảm gian lận và hợp lý hóa hoạt động. Điển hình, Ngân hàng CIMB của Malaysia đã cung cấp chatbot thương mại hỗ trợ khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ. AI tự động phân tích dữ liệu khách hàng và cung cấp lời khuyên tài chính được cá nhân hóa thông qua chatbot. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian, tiền bạc mà còn cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

THÁCH THỨC TỪ AI VÀ ML

Với bất cứ công nghệ mới nào, song hành với lợi ích là những lo ngại rủi ro tiềm tàng. Các thuật toán có thể thiên vị, kéo dài hoặc thậm chí khuếch đại sự bất bình đẳng xã hội. Điều quan trọng là các công ty, nhà nghiên cứu phải giảm thiểu tối đa những rủi ro này.

Mặt khác, nhu cầu ngày càng tăng cũng kéo theo nhiều thách thức trong việc nâng cao kỹ năng và đào tạo cho người lao động để đáp ứng thay đổi trong nền kinh tế mới. Đầu tư vào các chương trình đào tạo là điều nên làm để đảm bảo rằng người lao động có các kỹ năng cần thiết đối mặt với thế giới do AI điều khiển.

Trong lĩnh vực vận tải, thách thức của AI và ML cũng liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Khi ngày càng có nhiều dữ liệu được thu thập và phân tích thì các thông tin nhạy cảm có thể bị xâm phạm. Chính phủ các nước trong khu vực phải bảo vệ dữ liệu này và đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách có trách nhiệm.

Bất chấp những thách thức, việc áp dụng AI và ML ở Đông Nam Á là một sự phát triển thú vị, có tiềm năng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và cải thiện chất lượng cuộc sống người dân.

Trong tương lai, khi AI và ML được cải thiện và trở nên phổ biến hơn, điều quan trọng là chúng ta phải nghiên cứu để khai thác tốt nhất tiềm năng công nghệ đồng thời giải quyết những rủi ro tiềm ẩn mà chúng có thể mang lại.