Dữ liệu và AI: Cơ hội lớn cho tăng trưởng mới

5 thách thức của nền kinh tế AI

Dữ liệu và AI đang mở ra những cơ hội phát triển mới cho các quốc gia trong kỷ nguyên số. Không chỉ làm thay đổi cách thức sản xuất, kinh doanh và quản trị, AI còn được kỳ vọng trở thành động lực quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nâng cao năng suất lao động và năng lực cạnh tranh.

Tuy nhiên, để tận dụng hiệu quả những cơ hội này, bên cạnh tiềm năng và lợi thế sẵn có, Việt Nam cũng đang đứng trước nhiều thách thức cần sớm được nhận diện và tháo gỡ nhằm tạo nền tảng vững chắc cho quá trình phát triển kinh tế số và kinh tế AI trong thời gian tới.

Tại hội thảo “Dữ liệu & AI: Từ hạ tầng đến giá trị thực tiễn” do Viện Công nghệ & Kinh tế số (Đại học Bách khoa Hà Nội) phối hợp với Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán tổ chức, TS. Hà Huy Ngọc, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu chính sách và chiến lược (Viện Kinh tế Việt Nam và Thế giới) đã có chia sẻ về những thách thức đối với Nghị quyết 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.

*Kinh tế AI đang được kỳ vọng trở thành động lực tăng trưởng mới. Ảnh: Thanh Tuấn*

TS. Hà Huy Ngọc cho rằng, điều quan trọng là chúng ta phải chỉ ra được những thách thức đó để có thể đạt được mục tiêu đề ra, để dữ liệu và AI thực sự được chuyển hóa thành năng suất, thành năng lực cạnh tranh của nền kinh tế, thay vì chỉ dừng lại ở những dự án chuyển đổi số riêng lẻ.

“Chiến lược đã có và các mục tiêu cũng rất tham vọng. Bên cạnh mục tiêu kinh tế số chiếm 30% GDP vào năm 2030, chúng ta còn đặt mục tiêu tăng trưởng bình quân giai đoạn đến năm 2030 ở mức khoảng 10%. Điều đó có nghĩa là bên cạnh các động lực tăng trưởng truyền thống như tiêu dùng, xuất khẩu hay đầu tư công, kinh tế số, AI và dữ liệu đang được kỳ vọng trở thành một không gian tăng trưởng mới mà chúng ta cần khai thác mạnh mẽ hơn để đóng góp vào tăng trưởng kinh tế”, TS. Hà Huy Ngọc nói.

Theo dự báo, AI có thể đóng góp cho nền kinh tế Việt Nam khoảng 120-130 tỷ USD vào năm 2040. Đây là một con số rất lớn. Tuy nhiên, để đạt được quy mô đó, chúng ta cũng phải tự mình vượt qua rất nhiều thách thức.

Thứ nhất là hạ tầng. Đây là một trong những thách thức lớn nhất hiện nay. Chúng ta đang thiếu hạ tầng dữ liệu quy mô lớn, thiếu các trung tâm dữ liệu, thiếu năng lực tính toán và cả hạ tầng mạng tốc độ cao. Mặc dù hiện nay đã có những doanh nghiệp lớn như Viettel, FPT hay một số đơn vị khác đầu tư mạnh vào lĩnh vực này, nhưng với tốc độ tăng trưởng và nhu cầu sử dụng AI như hiện nay, hạ tầng vẫn là điểm nghẽn rất lớn.

Thứ hai là chúng ta chưa có hệ sinh thái đầy đủ cho nền kinh tế vận hành dựa trên dữ liệu. Nền kinh tế mà mọi quyết định từ quản trị doanh nghiệp đến hoạch định chính sách đều dựa trên dữ liệu thì cần có hệ sinh thái dữ liệu hoàn chỉnh, từ thu thập, chia sẻ, kết nối đến khai thác dữ liệu. Hiện nay, hệ sinh thái đó vẫn chưa thực sự hình thành đầy đủ.

Thứ ba là vấn đề thể chế và pháp luật. Các quy định liên quan đến AI, dữ liệu, minh bạch thuật toán, trách nhiệm pháp lý hay thậm chí là các nguyên tắc đạo đức trong sử dụng AI hiện nay vẫn còn thiếu và chưa hoàn thiện. Đây là những yếu tố rất quan trọng để tạo niềm tin cho xã hội và doanh nghiệp khi ứng dụng AI trên quy mô lớn.

Thứ tư là câu chuyện con người, nhân lực và nhân tài. Chúng ta đang thiếu đội ngũ nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực AI. Nhiều startup AI khi phát triển đến một quy mô nhất định, có khả năng cạnh tranh hoặc chuẩn bị bước vào giai đoạn tăng trưởng mạnh thì lại chuyển ra nước ngoài.

“Đây là câu chuyện rất đáng suy nghĩ. Nhiều doanh nghiệp khởi nghiệp AI bắt đầu từ Hà Nội, vào TP. Hồ Chí Minh để phát triển, nhưng khi lớn lên lại lựa chọn dịch chuyển ra nước ngoài để tìm kiếm môi trường đầu tư và phát triển thuận lợi hơn”, TS. Hà Huy Ngọc chia sẻ.

Thứ năm là vốn đầu tư. Hiện nay, nguồn lực tài chính dành cho AI vẫn còn rất hạn chế. Chúng ta đang thiếu các cơ chế huy động vốn dài hạn cho lĩnh vực này, thiếu các quỹ đầu tư quy mô lớn, thiếu sự tham gia của các quỹ bảo hiểm, các tổ chức tài chính, cũng như các mô hình hợp tác công - tư cho những dự án hạ tầng AI quy mô lớn.

“Đó là 5 thách thức mà tôi rút ra được. Theo tôi, đây là những vấn đề mà chúng ta cần phải vượt qua nếu muốn hiện thực hóa các mục tiêu rất tham vọng về kinh tế số và AI”, TS. Hà Huy Ngọc nhấn mạnh.

Theo TS. Hà Huy Ngọc, cách tốt nhất để vượt qua những thách thức đó chính là phải vượt qua chính mình, phải thay đổi tư duy, thay đổi cách tiếp cận và mạnh dạn tháo gỡ những rào cản mà lâu nay chính chúng ta đang tự đặt ra cho quá trình phát triển.

Kích hoạt động lực tăng trưởng từ AI

Chia sẻ thêm về việc làm thế nào để các doanh nghiệp tư nhân có thể tham gia mạnh mẽ hơn vào thị trường kinh tế số, kinh tế dữ liệu và cả kinh tế AI, TS. Hà Huy Ngọc cho rằng, cần phải làm đồng thời cả 3 nhóm là khu vực công, doanh nghiệp nhà nước và doanh nghiệp tư nhân.

“Bởi hạ tầng có liên quan trực tiếp đến doanh nghiệp. Nếu chúng ta nói làm thể chế trước nhưng không có hạ tầng thì cũng không thể vận hành được. Ngược lại, nếu có hạ tầng nhưng thiếu thể chế, thiếu doanh nghiệp tham gia thì cũng rất khó tạo ra thị trường thực chất. Vì vậy, ba trụ cột này phải được triển khai đồng thời”, TS. Hà Huy Ngọc bày tỏ.

*Dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đang trở thành động lực quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Ảnh minh họa*

Đối với khối doanh nghiệp, Chính phủ có thể phát động một chương trình chuyển đổi AI trên phạm vi toàn quốc, đặc biệt hướng vào doanh nghiệp nhỏ và vừa. Cùng với đó là thiết lập các gói tín dụng AI, bao gồm ưu đãi thuế, hỗ trợ tư vấn, hỗ trợ thử nghiệm, xây dựng bộ tiêu chí đánh giá mức độ trưởng thành AI trong doanh nghiệp theo từng cấp độ phát triển.

Bên cạnh đó, cần hỗ trợ doanh nghiệp triển khai AI nội bộ, chẳng hạn như trợ lý AI cho doanh nghiệp, hệ thống tra cứu tự động thông minh, các nền tảng phân tích dữ liệu phục vụ quản trị, sản xuất, bán hàng và chăm sóc khách hàng.

Đối với khu vực công, cần xây dựng một bộ chuẩn AI dùng chung cho cấp bộ, cấp tỉnh, cấp phường, xã. Đây phải là bộ quy chuẩn rất rõ ràng để các cơ quan nhà nước cùng sử dụng trên nền tảng thống nhất. Khi có bộ quy chuẩn và nền tảng dùng chung, kết quả xử lý, trả lời, phục vụ người dân và doanh nghiệp sẽ thống nhất hơn, minh bạch hơn và hiệu quả hơn.

Đối với các ngành, lĩnh vực, để tạo ra giá trị gia tăng cao, cải thiện năng suất lao động và thúc đẩy tăng trưởng nhanh, có thể ưu tiên một số ngành như công nghiệp, logistics, tài chính, y tế, nông nghiệp và giáo dục... Đây đều là những ngành có nhu cầu lớn và có nhiều dư địa ứng dụng AI.

“Chúng tôi có nghiên cứu cho thấy, AI tác động không đồng đều giữa các nhóm ngành. Có 4 nhóm ngành có chỉ số tiếp cận AI cao nhất, gồm công nghệ thông tin, tài chính, khoa học công nghệ và chế biến, chế tạo. Bốn nhóm ngành này hiện chiếm khoảng 34% GDP và tạo ra hơn 50% tác động của AI vào nền kinh tế”, TS. Hà Huy Ngọc thông tin.

Từ kết quả đó, có thể thấy, nên tập trung nhiều hơn vào 4 nhóm ngành có khả năng hấp thụ và lan tỏa AI mạnh nhất. Với tiềm năng đóng góp gần 4 điểm phần trăm vào tăng trưởng GDP và tạo ra giá trị tích lũy tương đương khoảng 640 tỷ USD vào năm 2045, Việt Nam đang đứng trước cơ hội rất lớn để hình thành nền kinh tế AI.

“Giai đoạn 2026-2028 sẽ là thời điểm vàng để tạo lập những nền tảng quan trọng cho nền kinh tế AI, từ hạ tầng, thể chế, dữ liệu, nhân lực đến thị trường. Nếu làm tốt trong giai đoạn này, chúng ta sẽ có cơ sở vững chắc hơn để thực hiện các mục tiêu lớn về kinh tế số, dữ liệu và AI trong những năm tiếp theo”, TS. Hà Huy Ngọc nhấn mạnh.

Dữ liệu và AI đang mở ra cơ hội lớn để nâng cao năng suất, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và tạo động lực tăng trưởng mới cho nền kinh tế. Theo các chuyên gia, việc hoàn thiện hạ tầng, thể chế và nguồn nhân lực sẽ là yếu tố then chốt để hiện thực hóa tiềm năng này.

Nguồn: https://congthuong.vn/du-lieu-va-ai-co-hoi-lon-cho-tang-truong-moi-459801.html