Kiến tạo giá trị từ nghiên cứu AI – Chiến lược triển khai và thương mại hóa

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang bùng nổ mạnh mẽ, một câu hỏi lớn vẫn luôn được đặt ra: làm thế nào để chuyển hóa những thành tựu nghiên cứu trong phòng lab thành giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp?

Tại Hội thảo khoa học quốc gia về trí tuệ nhân tạo – diễn đàn học thuật thường niên quy tụ nhiều chuyên gia hàng đầu, Tiến sĩ Trần Thế Trung – Viện trưởng, Viện Nghiên cứu Công nghệ FPT; Phó Giám đốc Khối sản phẩm AI, FPT Smart Cloud; Tập đoàn FPT đã mang đến một góc nhìn thực tế và chuyên sâu về khoảng cách này, đồng thời đề xuất chiến lược triển khai và thương mại hóa AI hiệu quả.

Khoảng cách giữa nghiên cứu và thực tiễn

Trong nhiều năm qua, các mô hình AI đã đạt được những bước tiến vượt bậc về hiệu năng. Tuy nhiên, nghịch lý là phần lớn các mô hình này lại không thể “bước ra” khỏi phòng nghiên cứu. Theo báo cáo của Algorithmia, có tới 55% mô hình AI không bao giờ được triển khai trong thực tế. Thậm chí, Gartner và Harvard Business Review ước tính khoảng 85% dự án AI thất bại trong việc đo lường tác động kinh doanh.

Điều này cho thấy thách thức lớn nhất của AI hiện nay không nằm ở việc “có mô hình tốt”, mà là làm sao để đưa mô hình đó vào vận hành thực tế, tạo ra giá trị cụ thể. Nhiều tổ chức học thuật vẫn tập trung chủ yếu vào hai lớp đầu tiên của AI: phát triển và tối ưu mô hình. Trong khi đó, giá trị thương mại chỉ thực sự xuất hiện khi AI được tích hợp vào sản phẩm, gắn liền với quy trình vận hành và nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.

Những rào cản trong nghiên cứu AI

Từ thực tế tại các phòng lab, trường đại học và viện nghiên cứu, có thể thấy rõ một số rào cản lớn đang kìm hãm việc triển khai AI:

• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Hạ tầng GPU, dữ liệu và hệ thống vận hành đòi hỏi nguồn lực lớn, vượt quá khả năng của nhiều đơn vị nghiên cứu.
• Khó khăn trong vận hành: Việc thiết lập môi trường, xử lý xung đột phiên bản, và vận hành DevOps tiêu tốn nhiều thời gian và công sức.
• Quản lý ngân sách phức tạp: Khó theo dõi và kiểm soát chi phí GPU giữa nhiều nhóm, dễ dẫn đến lãng phí tài nguyên.
• Thiếu hỗ trợ chuyên sâu: Thiếu đội ngũ kỹ thuật và chuyên gia có thể đồng hành trong việc tối ưu và triển khai thực tế.

Những rào cản này khiến nhiều ý tưởng nghiên cứu tiềm năng không thể tiến xa hơn, dừng lại ở mức thử nghiệm.

Từ mô hình đến sản phẩm: Bài toán hệ thống

Một trong những điểm nhấn quan trọng trong bài tham luận là tư duy “system thinking” – nhìn AI như một hệ thống hoàn chỉnh, thay vì chỉ là một mô hình đơn lẻ. Thành công của AI không đến từ việc xây dựng mô hình tốt nhất, mà từ việc thiết kế một hệ thống có khả năng:

• Tích hợp vào workflow thực tế
• Vận hành ổn định ở quy mô lớn
• Tạo trải nghiệm tốt cho người dùng cuối

Điều này đòi hỏi sự kết hợp giữa nhiều yếu tố: hạ tầng, dữ liệu, nền tảng triển khai, và cả chiến lược kinh doanh. AI chỉ thực sự có giá trị khi trở thành một phần của sản phẩm hoặc dịch vụ, giải quyết được “pain point” cụ thể của khách hàng.

Làm sao để đưa những nghiên cứu đến với người dùng rộng rãi?

• Bắt đầu từ bài toán thực tế: Thay vì phát triển công nghệ trước rồi tìm ứng dụng sau, cần xuất phát từ nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. AI nên được thiết kế để giải quyết những vấn đề rõ ràng, có thể đo lường.
• Tối ưu khả năng adoption: Một giải pháp AI dù mạnh mẽ đến đâu cũng sẽ thất bại nếu người dùng không thể hoặc không muốn sử dụng. Do đó, yếu tố trải nghiệm, tính dễ dùng và khả năng tích hợp là cực kỳ quan trọng.
• Xây dựng vòng lặp học liên tục: AI không phải là sản phẩm “deploy một lần là xong”. Nó cần được cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu thực tế, phản hồi từ người dùng và thay đổi của thị trường.

Chuỗi giá trị AI – Cách tiếp cận toàn diện

Một điểm đáng chú ý là mô hình “chuỗi giá trị AI” được đề xuất như một framework để triển khai AI hiệu quả. Thay vì tách rời từng giai đoạn, mô hình này kết nối toàn bộ hành trình:

Research → Production → Commercialization

Mỗi giai đoạn đều đóng vai trò quan trọng, nhưng giá trị chỉ được tối đa hóa khi chúng được liên kết chặt chẽ với nhau. Đây cũng là cách mà nhiều doanh nghiệp lớn đang tiếp cận AI – không chỉ như một công nghệ, mà như một năng lực cốt lõi trong vận hành và tăng trưởng.

Trong bối cảnh đó, sự hợp tác giữa doanh nghiệp và tổ chức học thuật trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Doanh nghiệp có lợi thế về dữ liệu, hạ tầng và khả năng triển khai, trong khi các đơn vị nghiên cứu lại dẫn đầu về tri thức và đổi mới sáng tạo. Một mô hình hợp tác hiệu quả là khi doanh nghiệp đóng vai trò cung cấp nền tảng hạ tầng AI, đồng thời hỗ trợ tư vấn thương mại hóa cho các nghiên cứu có tiềm năng. Điều này không chỉ giúp rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường, mà còn gia tăng tỷ lệ thành công của các dự án AI.

Kết luận

AI đang bước vào giai đoạn trưởng thành, nơi giá trị không còn nằm ở những mô hình phức tạp nhất, mà ở khả năng tạo ra tác động thực tế. Khoảng cách giữa nghiên cứu và ứng dụng là có thật, nhưng hoàn toàn có thể thu hẹp nếu có chiến lược đúng đắn.

Từ góc nhìn thực tiễn, chìa khóa nằm ở việc xây dựng hệ thống AI toàn diện, bắt đầu từ bài toán kinh doanh, tối ưu trải nghiệm người dùng, và duy trì vòng lặp cải tiến liên tục. Khi đó, AI không chỉ là một công nghệ, mà trở thành động lực tăng trưởng bền vững cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên số.