Trí tuệ nhân tạo là gì? Tổng quan về công nghệ định hình tương lai số

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những công nghệ cốt lõi đang định hình tương lai của thế giới số, mang đến những bước tiến vượt bậc trong nhiều lĩnh vực từ kinh tế, giáo dục đến y tế và sản xuất. Với khả năng mô phỏng tư duy con người, học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh, AI đang từng bước thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và tương tác. Vậy trí tuệ nhân tạo là gì, nó hoạt động như thế nào và đang được ứng dụng ra sao trong đời sống hiện đại? Hãy cùng FPT IS khám phá tổng quan về trí tuệ nhân tạo trong bài viết dưới đây.

1. Trí tuệ nhân tạo là gì? Lịch sử của trí tuệ nhân tạo AI

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển các hệ thống và phần mềm có khả năng thực hiện những nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ con người. Những nhiệm vụ này bao gồm học tập từ dữ liệu, suy luận logic, giải quyết vấn đề, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ra quyết định trong môi trường thay đổi liên tục.

Năm 1956, hội thảo lịch sử Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (DSRPAI) được tổ chức bởi John McCarthy và Marvin Minsky đã chính thức khai sinh khái niệm “Artificial Intelligence” như một lĩnh vực nghiên cứu độc lập. Sự kiện này quy tụ những nhà khoa học hàng đầu như Claude Shannon và Nathaniel Rochester, mở ra một thời kỳ phát triển mạnh mẽ cho AI.

Hội thảo đầu tiên về trí tuệ nhân tạo được tổ chức vào năm 1956 tại Cao đẳng Dartmouth ở Hanover, New Hampshire.

Tuy nhiên, AI cũng trải qua những giai đoạn trầm lắng. Năm 1973, sau một báo cáo không mấy lạc quan từ nhà toán học James Lighthill, chính phủ Anh và sau đó là Mỹ đã cắt giảm đáng kể nguồn tài trợ cho các dự án AI, khiến lĩnh vực này rơi vào thời kỳ được gọi là “AI Winter”, giai đoạn phát triển chậm lại vì thiếu niềm tin và hỗ trợ tài chính.

Đến năm 2016, AI bắt đầu phát triển trở lại khi DeepMind’s AlphaGo, chương trình sử dụng mạng nơ-ron sâu (deep neural network), đánh bại kỳ thủ cờ vây số 1 thế giới Lee Sedol trong một trận đấu 5 ván đầy kịch tính. Thành công này đã minh chứng cho năng lực đột phá của học sâu (deep learning). Sau đó, Google chính thức mua lại DeepMind với giá ước tính khoảng 400 triệu USD, đánh dấu bước ngoặt lớn trong chiến lược AI toàn cầu của hãng.

AlphaGo đánh bại kỳ thủ cờ vây số 1 thế giới Lee Sedol 

Năm 2022, sự xuất hiện và phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models) như ChatGPT của OpenAI đã tạo ra cú huých lớn về hiệu năng và tính ứng dụng của AI trong doanh nghiệp. Các mô hình này hoạt động dựa trên công nghệ Generative AI (GenAI), có khả năng tạo ra nội dung nguyên bản dưới dạng văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Điều này đã mở rộng đáng kể phạm vi ứng dụng của AI, từ chăm sóc khách hàng, sáng tạo nội dung, đến phân tích dữ liệu chuyên sâu.

Trong năm 2024, GenAI tiếp tục là tâm điểm phát triển của ngành công nghệ. Tuy nhiên, để hiểu rõ công nghệ này, cần nắm được hai nền tảng cốt lõi: học máy và học sâu, những thuật toán giúp máy tính học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian thông qua quá trình huấn luyện với lượng dữ liệu khổng lồ.

Sự tăng trưởng mạnh mẽ của AI được phản ánh rõ qua quy mô thị trường toàn cầu. Theo Statista, thị trường AI dự kiến sẽ đạt khoảng 244 tỷ USD vào năm 2025 và có thể vượt 800 tỷ USD vào năm 2030, nhấn mạnh vai trò chiến lược của công nghệ này trong việc nâng cao hiệu suất, đổi mới sáng tạo và tạo ra giá trị kinh tế mới cho doanh nghiệp và xã hội.

Tìm hiểu thêm:AI Agent là gì? Khám phá “tác nhân AI” từ A-Z

2. Các thành phần chính của trí tuệ nhân tạo AI

Các thành phần chính của AI 

2.1. Học máy (Machine learning)

Học máy là công nghệ cho phép máy tính học hỏi và cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu, thay vì phải lập trình cứng cho từng tác vụ cụ thể. Bằng cách áp dụng các mô hình thống kê và thuật toán, học máy giúp hệ thống nhận diện mẫu, phân loại thông tin và đưa ra dự đoán, từ đó trở thành công cụ không thể thiếu trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data), tự động hóa quy trình và hỗ trợ ra quyết định.

Trong thương mại điện tử, các hệ thống gợi ý sản phẩm như trên Shopee hay Lazada ứng dụng học máy để phân tích lịch sử hành vi mua sắm, qua đó đề xuất sản phẩm sát với nhu cầu từng cá nhân. Mặc dù có khả năng tự cải thiện theo thời gian, học máy vẫn cần dữ liệu sạch và sự giám sát của con người để lựa chọn mô hình phù hợp và đánh giá hiệu quả. Sự kết hợp giữa dữ liệu lớn và học máy đã mở ra tiềm năng ứng dụng mạnh mẽ trong mọi lĩnh vực, từ tài chính, y tế đến bán lẻ.

Tìm hiểu thêm: Học máy (Machine Learning) là gì? Cách hoạt động và ứng dụng

2.2. Học sâu (Deep learning)

Học sâu là một nhánh con của học máy, hoạt động dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo để xử lý và học hỏi từ dữ liệu phức tạp. Nhờ cấu trúc nhiều tầng, hệ thống có thể phân tích sâu các lớp thông tin từ hình ảnh, âm thanh đến ngôn ngữ và tự động phát hiện các mẫu ẩn mà thuật toán truyền thống khó nhận diện. Đây là nền tảng cốt lõi giúp AI phát triển khả năng hiểu ngữ cảnh, phân tích hành vi và đưa ra dự đoán chính xác trong các ứng dụng thực tiễn như y tế số, tài chính, và trợ lý ảo thông minh.

Tìm hiểu thêm: Học sâu là gì? Cách hoạt động và ứng dụng

2.3. Mạng nơ-ron (Neural Network)

Cấu trúc của mạng nơ-ron

Mạng nơ-ron là mô hình tính toán được thiết kế mô phỏng cách hoạt động của não người, gồm ba thành phần chính: lớp đầu vào (input layer) – nơi dữ liệu ban đầu đi vào hệ thống, các lớp ẩn (hidden layers) – nơi diễn ra quá trình tính toán, trích xuất đặc trưng và học hỏi, và lớp đầu ra (output layer) – nơi hệ thống đưa ra kết quả dự đoán hoặc phân loại. Mỗi “nơ-ron” trong mạng là một đơn vị xử lý, liên kết với các nơ-ron khác thông qua trọng số, giúp mô hình học cách phản ứng phù hợp với dữ liệu đầu vào.

Nhờ cấu trúc nhiều tầng này, mạng nơ-ron có khả năng nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến và phức tạp trong dữ liệu, điều mà các thuật toán thông thường khó thực hiện. Đây là nền tảng kỹ thuật tạo nên các hệ thống học sâu hiện đại, giúp máy móc có thể phân tích ảnh chụp y tế, nhận diện giọng nói, dịch máy hay thậm chí sáng tác nội dung ngôn ngữ tự nhiên như con người.

2.4. Điện toán nhận thức (Cognitive Computing)

Điện toán nhận thức là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, mô phỏng cách con người suy nghĩ, lập luận và đưa ra quyết định. Không đơn thuần là công cụ xử lý dữ liệu, các hệ thống này được thiết kế để hiểu ngữ cảnh, học hỏi từ trải nghiệm, và phản hồi một cách thông minh như một đối tác thực thụ. Chúng không chỉ trả lời khi được hỏi, mà còn chủ động dự đoán nhu cầu, đưa ra gợi ý cá nhân hóa và hỗ trợ người dùng xử lý vấn đề theo cách phù hợp nhất. Đây chính là sự khác biệt cốt lõi: từ việc “làm theo lệnh” sang “hiểu và đồng hành”.

Cơ chế hoạt động của điện toán nhận thức được xây dựng trên ba trụ cột: nhận thức, học hỏi và lập luận. Hệ thống quan sát môi trường thông qua dữ liệu đầu vào như văn bản, hình ảnh hay âm thanh, sau đó sử dụng thuật toán học máy để phân tích, rút trích thông tin có ý nghĩa. Cuối cùng, thông qua việc phát hiện mẫu và xu hướng trong dữ liệu, hệ thống đưa ra các dự đoán, đề xuất và quyết định tương tự như cách con người giải quyết vấn đề. Ứng dụng của công nghệ này rất đa dạng, từ phát hiện gian lận trong ngân hàng đến trợ lý ảo thông minh trong chăm sóc khách hàng, tất cả đều nhằm mục tiêu cá nhân hóa trải nghiệm và nâng cao hiệu quả vận hành cho doanh nghiệp.

2.5. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là thành phần giúp trí tuệ nhân tạo có khả năng tiếp cận, hiểu và xử lý ngôn ngữ con người một cách hiệu quả. Công nghệ này sử dụng sự kết hợp giữa học máy, học sâu và ngôn ngữ học tính toán để phân tích cả văn bản lẫn giọng nói, không chỉ dừng lại ở việc nhận diện từ khóa mà còn có thể nắm bắt ngữ cảnh, phân tích ý định và phản hồi lại một cách mạch lạc, gần với cách con người giao tiếp.

NLP hiện là nền tảng của nhiều ứng dụng phổ biến trong đời sống, từ chatbot hỗ trợ khách hàng, trợ lý ảo như Siri, Alexa, đến các hệ thống định vị điều khiển bằng giọng nói. Trong môi trường doanh nghiệp, công nghệ này được triển khai nhằm tự động hóa các quy trình lặp lại, cải thiện năng suất làm việc và nâng cao chất lượng tương tác với khách hàng. Nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ linh hoạt và thông minh, NLP ngày càng trở thành công cụ đắc lực trong chiến lược chuyển đổi số của nhiều tổ chức.

2.6. Thị giác máy tính (Computer vision)

Thị giác máy tính là một thành phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc giúp máy tính “nhìn thấy” và “hiểu” thế giới thông qua hình ảnh và video, tương tự như cách con người xử lý thông tin thị giác. Để thực hiện điều đó, hệ thống phải trải qua nhiều giai đoạn xử lý như: thu thập hình ảnh từ camera hoặc cảm biến, tiền xử lý để loại bỏ nhiễu và điều chỉnh chất lượng, trích xuất đặc trưng như đường viền, hình dạng hay màu sắc, sau đó phân loại và nhận diện đối tượng thông qua mô hình học sâu. Với video, công nghệ còn có thể theo dõi chuyển động của các đối tượng qua từng khung hình, kể cả khi ánh sáng yếu hoặc đối tượng bị che khuất.

Thị giác máy tính trong AI được ứng dụng vào hệ thống xe tự lái

Nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ của mạng nơ-ron và học sâu, thị giác máy tính ngày nay đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Trong an ninh, nó giúp nhận diện khuôn mặt và giám sát đám đông theo thời gian thực. Trong giao thông, công nghệ này là nền tảng cho hệ thống xe tự lái, nhận diện làn đường và chướng ngại vật. Trong sản xuất, thị giác máy tính hỗ trợ kiểm tra chất lượng sản phẩm bằng hình ảnh mà không cần can thiệp thủ công. Khả năng phân tích hình ảnh một cách thông minh đã biến thị giác máy tính thành công cụ không thể thiếu trong các hệ thống tự động hóa hiện đại.

Tìm hiểu thêm: Vision Language là gì? Khi AI “nhìn” và “hiểu” thế giới như con người

 3. Các loại trí tuệ nhân tạo 

Trí tuệ nhân tạo AI hiện nay được phân loại thành ba nhóm chính dựa trên mức độ năng lực, bao gồm: AI yếu (Weak AI/ Narrow AI), AI mạnh (Strong AI/ General AI) và AI siêu mạnh (Super AI/ Artificial Superintelligence). Đây là ba cấp độ thể hiện sự phát triển từ cơ bản đến tối ưu của trí tuệ nhân tạo, phản ánh tầm ảnh hưởng cũng như khả năng tương tác với thế giới thực theo hướng ngày càng gần hơn với con người.

3 loại trí tuệ nhân tạo 

3.1 AI yếu 

Đây là loại AI duy nhất đang tồn tại trong thực tế ngày nay. AI yếu, hay còn gọi là Narrow AI hoặc Weak AI, là các hệ thống được lập trình để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể với hiệu suất vượt trội so với con người. Tuy nhiên, nó chỉ hoạt động trong phạm vi giới hạn của nhiệm vụ đã được huấn luyện, không có khả năng tự nhận thức hay xử lý linh hoạt ngoài ngữ cảnh.

Các trợ lý ảo như Siri, Alexa, IBM Watson®, và cả ChatGPT đều được xếp vào nhóm này, dù có vẻ “thông minh” nhưng thực chất chỉ thực hiện tốt một chức năng cụ thể (ví dụ: trò chuyện, phân tích ngôn ngữ, đề xuất nội dung). Ngoài ra, Narrow AI cũng rất phổ biến trong các ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, dịch ngôn ngữ, xe tự lái, hay hệ thống gợi ý sản phẩm trên sàn thương mại điện tử.

Các loại trợ lý ảo 

3.2. AI mạnh 

General AI, hay còn gọi là AI mạnh hoặc Strong AI, hiện vẫn là một khái niệm mang tính lý thuyết. Đây là loại AI được kỳ vọng có khả năng thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể làm, bao gồm học tập, suy luận, sáng tạo, thích nghi với ngữ cảnh mới và tự giải quyết vấn đề mà không cần được lập trình cụ thể trước đó.

Điểm nổi bật của General AI là khả năng ứng dụng kiến thức từ tình huống này sang tình huống khác, điều mà AI ngày nay chưa làm được. Ví dụ, nếu một hệ thống học được cách chơi cờ vua, nó cũng có thể tự học cách lái xe hoặc trả lời phỏng vấn mà không cần đào tạo lại từ đầu như Narrow AI hiện tại. Tuy nhiên, cho đến thời điểm này, chưa có hệ thống nào đạt đến cấp độ General AI.

3.3. AI siêu mạnh 

AI siêu mạnh là cấp độ cao nhất, vượt qua cả trí tuệ con người, và cũng mới dừng lại ở mức ý tưởng. Super AI không chỉ có khả năng học tập và giải quyết vấn đề vượt trội, mà còn có thể tự ra quyết định, sở hữu cảm xúc, động cơ, niềm tin và mục tiêu riêng, vượt ra ngoài khả năng mô phỏng trí thông minh thông thường.

Nếu được hiện thực hóa, Super AI sẽ vượt qua con người không chỉ về tốc độ và hiệu quả, mà còn trong khả năng sáng tạo, tư duy phản biện và ra quyết định ở cấp độ mà chúng ta chưa thể tưởng tượng. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI siêu mạnh cũng đặt ra hàng loạt câu hỏi về đạo đức, quyền kiểm soát và an ninh toàn cầu, bởi khi một hệ thống trở nên “tự chủ”, nó có thể ảnh hưởng sâu rộng đến xã hội theo cách tích cực hoặc tiêu cực.

Tìm hiểu thêm: Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp

4. Lợi ích và thách thức của trí tuệ nhân tạo AI

4.1. Lợi ích của AI

Tự động hoá quy trình và tối ưu nguồn lực

Một trong những lợi ích dễ thấy nhất của AI là khả năng thay thế con người trong các công việc lặp đi lặp lại, tiêu tốn thời gian và không đòi hỏi tư duy sáng tạo. Việc để AI xử lý các nhiệm vụ này không chỉ giúp giảm tải khối lượng công việc thủ công, mà còn cho phép con người chuyển sang những công việc chiến lược hơn, tạo ra giá trị cao hơn cho tổ chức.

Tại Việt Nam, một số doanh nghiệp đã bắt đầu áp dụng AI để tự động hóa các khâu như phân loại hồ sơ khách hàng, đọc và xử lý hóa đơn, hay gợi ý sản phẩm theo hành vi tiêu dùng (sàn thương mại điện tử), từ đó giảm chi phí vận hành và cải thiện năng suất tổng thể.

Giảm thiểu sai sót và tăng độ chính xác

AI vận hành dựa trên các thuật toán và dữ liệu huấn luyện, giúp giảm thiểu tối đa những lỗi thường gặp do con người gây ra như cảm tính, mệt mỏi hay mất tập trung. Những hệ thống có tích hợp AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực như y tế hoặc sản xuất, có thể hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh chính xác, phát hiện lỗi sản phẩm tự động, hoặc đưa ra cảnh báo khi phát hiện tín hiệu bất thường. Việc giảm sai sót không chỉ giúp tiết kiệm chi phí sửa chữa mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm và độ tin cậy của dịch vụ.

Tăng tốc độ phân tích và hỗ trợ ra quyết định

Trí tuệ nhân tạo AI hỗ trợ xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn

Trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn, điều mà con người cần nhiều thời gian để nghiên cứu và đưa ra kết qủa. Nhờ đó, hệ thống trí tuệ nhân tạo AI có thể nhanh chóng phát hiện xu hướng, dự báo rủi ro hoặc đưa ra gợi ý chiến lược, giúp người dùng đưa ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn.Trong bối cảnh thị trường biến động nhanh, khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision-making) trở thành một lợi thế cạnh tranh quan trọng cho doanh nghiệp.

Hoạt động liên tục, không bị giới hạn bởi thời gian

Không giống con người, AI có thể làm việc 24/7 mà không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như mệt mỏi, cảm xúc hay thời gian. Điều này đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực đòi hỏi sự liên tục như chăm sóc khách hàng, giám sát hệ thống, hoặc vận hành nhà máy. Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng và doanh nghiệp đã sử dụng chatbot và trợ lý ảo AI để giải đáp thắc mắc khách hàng mọi lúc mọi nơi, thay thế phần lớn các kênh hỗ trợ truyền thống vốn giới hạn về thời gian và nhân lực.

4.2. Rủi ro và Thách thức của AI 

Rủi ro liên quan đến dữ liệu 

Dữ liệu là nền tảng cốt lõi để huấn luyện và duy trì hoạt động của bất kỳ hệ thống trí tuệ nhân tạo AI nào. Tuy nhiên, những rủi ro như dữ liệu sai lệch, nhiễm độc (data poisoning), hoặc bị thao túng trong quá trình thu thập và xử lý có thể khiến AI học sai và đưa ra kết quả không chính xác. Ngoài ra, nguy cơ tấn công mạng và rò rỉ dữ liệu người dùng luôn tiềm ẩn, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, tài chính hay hành chính công. Không chỉ vậy, các hệ thống AI hiện nay còn đối mặt với nguy cơ tấn công mạng, rò rỉ thông tin cá nhân và mất kiểm soát dữ liệu, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế, tài chính hay hành chính công. 

Trong bối cảnh hành lang pháp lý liên quan đến AI tại Việt Nam vẫn đang trong quá trình xây dựng và hoàn thiện, việc khai thác và bảo vệ dữ liệu càng trở nên khó kiểm soát hơn. Điều này khiến hoạt động phát triển và triển khai AI gặp nhiều trở ngại, trở thành một trong những rào cản lớn nhất để đảm bảo AI được ứng dụng một cách có trách nhiệm và bền vững.

Rủi ro trong vận hành và thiếu cơ chế giám sát

Một khi mô hình AI được đưa vào thực tế, nếu không có hệ thống giám sát phù hợp, rất dễ xảy ra tình trạng “trôi mô hình” (model drift), khi dữ liệu đầu vào thay đổi nhưng mô hình không được cập nhật, dẫn đến hiệu quả suy giảm nghiêm trọng. Bên cạnh đó, thiếu quy trình kiểm tra định kỳ hoặc thiếu sự can thiệp của con người trong các tình huống bất thường cũng khiến AI trở thành hệ thống “vận hành mù”, có thể gây ra lỗi nghiêm trọng mà không ai kịp phát hiện.

Đây không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn liên quan đến văn hóa quản trị và năng lực vận hành của tổ chức trong việc ứng dụng công nghệ mới.

Rủi ro đạo đức trong triển khai AI

AI ngày càng có mặt trong các quyết định có ảnh hưởng trực tiếp đến con người từ tuyển dụng, tài chính đến chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, nếu tổ chức không đặt vấn đề đạo đức làm trung tâm trong quá trình phát triển và triển khai, AI rất dễ trở thành công cụ củng cố bất công. Một ví dụ thường gặp là mô hình tuyển dụng học từ dữ liệu thiên lệch trong quá khứ, từ đó ưu ái một nhóm giới tính hoặc sắc tộc nhất định, vô tình tạo ra sự phân biệt đối xử có hệ thống.

5. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong đời sống 

5.1. Sản xuất và công nghiệp

Trong sản xuất công nghiệp, trí tuệ nhân tạo mang đến bước nhảy vọt về hiệu quả và tự động hóa. Các thuật toán học máy giúp phân tích lượng lớn dữ liệu để dự đoán lỗi, tối ưu quy trình và kiểm soát chất lượng sản phẩm theo thời gian thực. Bên cạnh đó, robot thông minh tích hợp AI có khả năng học hỏi và thích ứng với môi trường sản xuất, thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc nguy hiểm thay con người.

Tuy nhiên, việc triển khai AI trong tự động hóa vẫn đối mặt với một số thách thức như chi phí đầu tư ban đầu, yêu cầu về hạ tầng dữ liệu đến việc đào tạo lại nhân lực. Ngoài ra, các vấn đề bảo mật trong hệ thống kết nối giữa AI, cảm biến và mạng truyền thông công nghiệp cũng là yếu tố cần được kiểm soát chặt chẽ.

Xưởng sản xuất ô tô Vinfast ứng dụng robot trí tuệ nhân tạo trong lắp ráp

Ngành công nghiệp ô tô là ví dụ điển hình cho xu hướng tích hợp hệ thống trí tuệ nhân tạo AI. Nhiều doanh nghiệp như BYD (Trung Quốc), VinFast (Việt Nam) đang ứng dụng robot AI trong khâu lắp ráp và hoàn thiện, cho thấy sự chuyển dịch mạnh mẽ từ sản xuất truyền thống sang mô hình “nhà máy thông minh”.

5.2. Y tế 

Trí tuệ nhân tạo AI đang tạo ra những chuyển biến sâu sắc trong ngành y tế, không chỉ đơn thuần là số hóa quy trình khám chữa bệnh mà còn tái định hình cách con người tiếp cận chăm sóc sức khỏe. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo AI hỗ trợ bác sĩ phát hiện bệnh sớm, cá nhân hóa phác đồ điều trị, quản lý hồ sơ bệnh án và tối ưu quy trình vận hành bệnh viện.

Ứng dụng AI trong y tế

Theo nghiên cứu mới nhất của Roland Berger, 52% bệnh viện đã tích hợp AI vào quy trình chẩn đoán, 32% đang thử nghiệm các giải pháp AI, và con số này sẽ tiếp tục tăng trong thời gian tới. Trong bối cảnh ngành y tế đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt nhân lực và dân số già hóa nhanh, trí tuệ nhân tạo AI được kỳ vọng sẽ là giải pháp giúp duy trì chất lượng dịch vụ, rút ngắn thời gian điều trị và nâng cao hiệu quả khám chữa bệnh.

Đọc thêm: AI trong y tế – Cuộc cách mạng trong chăm sóc sức khỏe

5.3. Giáo dục 

Trí tuệ nhân tạo đang mở ra những hướng tiếp cận mới trong giáo dục, với trọng tâm là cá nhân hóa việc học và hỗ trợ quá trình giảng dạy hiệu quả hơn. Các hệ thống hỗ trợ học tập dựa trên AI có thể tự động điều chỉnh nội dung bài học theo năng lực từng học sinh, đưa ra phản hồi tức thì và giúp giáo viên nắm bắt tiến độ học tập một cách trực quan.

Tích hợp AI vào phát triển giáo dục 

Trên thế giới, nhiều quốc gia như Singapore, Hàn Quốc, Phần Lan đã sớm tích hợp AI vào chiến lược phát triển giáo dục. Tại Việt Nam, theo Quyết định số 127/QĐ-TTg, chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030, Bộ Giáo dục và Đào tạo đang triển khai nhiều giải pháp đưa AI vào giảng dạy, bao gồm robot giáo dục, phần mềm học tập thông minh và các hệ thống phân tích dữ liệu học sinh. Việc đưa trí tuệ nhân tạo AI vào giáo dục không chỉ cải thiện phương pháp giảng dạy, mà còn tạo ra môi trường học tập linh hoạt, bình đẳng và dễ tiếp cận hơn cho mọi đối tượng.

5.4. Nông nghiệp 

Trí tuệ nhân tạo đang góp phần tái cấu trúc ngành nông nghiệp theo hướng chính xác và bền vững. Nhờ vào khả năng xử lý và phân tích dữ liệu môi trường, AI giúp dự báo thời tiết, xác định thời điểm gieo trồng, phát hiện sâu bệnh sớm và tối ưu việc sử dụng tài nguyên như nước, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật.

Ứng dụng robot trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp 

Các công nghệ như drone, cảm biến IoT và robot nông nghiệp điều khiển bằng AI đang dần thay thế lao động thủ công trong nhiều khâu sản xuất, từ giám sát đất trồng đến thu hoạch. Không dừng lại ở đó, trí tuệ nhân tạo AI còn hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng nông sản bằng cách phân tích nhu cầu thị trường, điều phối sản lượng và tối ưu hóa phân phối.

Tại các sự kiện công nghệ chuyên ngành như Agritechnica Asia 2025 tổ chức tại Việt Nam, hàng loạt ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong nông nghiệp đã được giới thiệu, từ giải pháp truy xuất nguồn gốc đến robot thu hoạch thông minh cho thấy nông nghiệp không còn thuần túy là sản xuất, mà đang trở thành một hệ sinh thái công nghệ cao trong ngành nông nghiệp.

6. Phần mềm trí tuệ nhân tạo nổi bật

6.1.Trợ lý ảo (Chatbot)

Phần mềm trợ lý ảo hay chatbot được thiết kế để giao tiếp với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo này sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu ý định người dùng, phản hồi câu hỏi và thực hiện một số tác vụ cơ bản như đặt lịch, tìm kiếm thông tin, tư vấn sản phẩm hoặc chăm sóc khách hàng.

Ứng dụng trợ lý ảo ChatGPT phổ biến nhất hiện nay

Ứng dụng phổ biến nhất có thể kể đến là ChatGPT trợ lý ảo tổng hợp có khả năng hỗ trợ viết, lập trình, tư vấn và trò chuyện linh hoạt. Ở cấp độ doanh nghiệp, các nền tảng được ứng dụng tại Việt Nam như FPT AI Chat cho phép xây dựng chatbot đa kênh trên website, Zalo, Facebook, giúp doanh nghiệp tự động hóa việc chăm sóc khách hàng 24/7. Bên cạnh đó, FPT AI Agents hỗ trợ triển khai tổng đài thông minh, xử lý hàng ngàn cuộc gọi mỗi ngày mà vẫn đảm bảo tương tác mạch lạc và tự nhiên.

6.2. Phần mềm xử lý văn bản và tài liệu

Phần mềm trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực xử lý văn bản và tài liệu đang được ứng dụng rộng rãi trên thế giới nhằm tự động hóa quy trình làm việc với dữ liệu phi cấu trúc. Trên thế giới, các công cụ như Google Document AI hay DeepSeek-VL có khả năng đọc hiểu văn bản, trích xuất thông tin từ hợp đồng, hóa đơn, phiếu thu, tài liệu pháp lý với độ chính xác cao, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian xử lý và giảm thiểu sai sót do thao tác thủ công.

Phần mềm trí tuệ nhân tạo xử lý văn bản và tài liệu 

Tại Việt Nam, FPT.AI Read là giải pháp được phát triển nhằm phục vụ nhu cầu số hóa dữ liệu tài liệu trong doanh nghiệp. Phần mềm sử dụng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) kết hợp trí tuệ nhân tạo để tự động trích xuất thông tin từ nhiều loại tài liệu đầu vào khác nhau. Nhờ ứng dụng AI, FPT.AI Read giúp doanh nghiệp giảm đến 70% khối lượng công việc xử lý dữ liệu thủ công, từ đó nâng cao năng suất lao động cho nhân viên và góp phần quan trọng vào quá trình chuyển đổi số nội bộ.

6.3. Phần mềm nhận diện khuôn mặt và xác minh danh tính (eKYC)

Phần mềm eKYC (Electronic Know Your Customer) sử dụng trí tuệ nhân tạo để định danh người dùng hoàn toàn trực tuyến thông qua công nghệ nhận diện khuôn mặt và trích xuất thông tin từ giấy tờ tùy thân. Tại Việt Nam, việc ứng dụng eKYC đã được hợp pháp hóa từ năm 2020 thông qua Thông tư 16/2020/TT-NHNN do Ngân hàng Nhà nước ban hành, tạo nền tảng pháp lý quan trọng giúp các tổ chức tài chính triển khai quy trình xác minh khách hàng từ xa.

Ngân hàng VPBank đã triển khai giải pháp FPT.AI eKYC sau 2 tháng từ khi công bố Thông tư 16/2020/TT-NHNN, ngân hàng này đã ghi nhận hơn 15.000 tài khoản đăng ký mới, chiếm tới 50% mục tiêu cả năm. FPT.AI eKYC giúp rút ngắn thời gian định danh xuống chỉ vài phút, giảm thiểu rủi ro giả mạo và tối ưu chi phí vận hành cho doanh nghiệp. Một giải pháp được xem là không thể thiếu trong chiến lược chuyển đổi số ngành tài chính – ngân hàng hiện nay.

Phần mềm FPT AI eKYC 

6.4. Phần mềm hỗ trợ đào tạo 

Phần mềm đào tạo ứng dụng AI đang ngày càng được các doanh nghiệp triển khai để nâng cao chất lượng nhân lực và tối ưu chi phí vận hành. Với công nghệ học máy và phân tích dữ liệu, các nền tảng này có khả năng cá nhân hóa nội dung học tập, theo dõi tiến độ và hiệu suất người học theo thời gian thực. Theo Research and Markets, thị trường AI trong giáo dục dự kiến đạt 21,13 tỷ USD vào năm 2028, với tốc độ tăng trưởng hàng năm lên tới 39,6%. Trên thế giới, nhiều tập đoàn lớn như Amazon đã sử dụng AI trong đào tạo tại chỗ, giúp tăng 75% tỷ lệ nhân viên chủ động học tập và cải thiện 40% tốc độ hoàn thành công việc. 

AI hỗ trợ đào tạo nhân sự

Tại Việt Nam, FPT AI Mentor là một trong những giải pháp tiên phong ứng dụng AI trong đào tạo doanh nghiệp. Tích hợp mô hình Adaptive & Micro Learning, phần mềm chia nhỏ kiến thức thành các bài học ngắn, đồng thời tự động điều chỉnh nội dung và tốc độ học theo khả năng tiếp thu của từng nhân viên. Triển khai tại FPT Long Châu từ giữa năm 2023, hệ thống đã giúp giảm 26% thời gian phản hồi khách hàng và đưa tỷ lệ tái phạm lỗi sau đào tạo xuống dưới 1%. Đây là minh chứng rõ nét cho hiệu quả của AI trong việc cá nhân hóa và nâng cao chất lượng đào tạo nội bộ.

6.5. Phần mềm trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu 

Phần mềm phân tích dữ liệu ứng dụng AI đang giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược và nâng cao hiệu quả vận hành. Thay vì chỉ thống kê số liệu, các nền tảng như Google Vertex AI hay Power BI tích hợp Copilot có khả năng dự báo xu hướng, phát hiện bất thường và đưa ra gợi ý hành động dựa trên học máy. Đây là công cụ đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như tài chính, bán lẻ, quản trị chuỗi cung ứng hay vận hành sản xuất, nơi tốc độ và độ chính xác trong ra quyết định là yếu tố then chốt.

Một ví dụ điển hình là Pfizer, tập đoàn dược phẩm toàn cầu đã sử dụng Power BI để theo dõi dữ liệu thử nghiệm lâm sàng theo thời gian thực. Nhờ khả năng trực quan hóa và phân tích dữ liệu hiệu quả, Pfizer có thể đẩy nhanh quá trình nghiên cứu, đảm bảo tuân thủ quy định và rút ngắn thời gian đưa thuốc ra thị trường. Trường hợp của Pfizer cho thấy AI không chỉ hỗ trợ kỹ thuật, mà còn trực tiếp góp phần vào đổi mới và tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp.

7. Xu hướng trí tuệ nhân tạo trong tương lai 

Trí tuệ nhân tạo AI đang từng bước chuyển mình từ công nghệ hỗ trợ sang vai trò trung tâm trong chiến lược tăng trưởng của các ngành công nghiệp. Theo dự báo của Statista, thị trường phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI toàn cầu dự kiến sẽ vượt 1.094 tỷ USD vào năm 2032, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt 23%. Đồng thời, thị trường phần cứng hỗ trợ AI – bao gồm chip AI, cảm biến, thiết bị biên – cũng sẽ tăng mạnh, từ 53,7 tỷ USD năm 2022 lên 473,5 tỷ USD năm 2032, tương đương tốc độ tăng trưởng 24,2% mỗi năm.

Dự báo doanh thu toàn cầu từ phần mềm và phần cứng ứng dụng trí tuệ nhân AI tạo từ 2022 đến năm 2032 (Statista 2025)

Những con số này phản ánh sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo, kéo theo những tác động sâu rộng đến đời sống con người, từ các ứng dụng cá nhân như trợ lý ảo, AI giáo dục, chăm sóc sức khỏe, đến những hệ thống doanh nghiệp lớn trong chuỗi cung ứng, sản xuất tự động và tài chính. Trí tuệ nhân tạo đang dần thay đổi cách con người làm việc, học tập và ra quyết định, mở ra một tương lai nơi công nghệ và con người có thể phối hợp chặt chẽ hơn bao giờ hết. 

Tại Việt Nam, tiềm năng phát triển AI được đánh giá rất lớn. Theo nghiên cứu của Google, nếu được ứng dụng trí tuệ nhân tạo rộng rãi, AI có thể mang lại lợi ích kinh tế lên tới 79,3 tỷ USD, tương đương gần 12% GDP quốc gia vào năm 2030. Việt Nam cũng đang chủ động xây dựng nền tảng phát triển lâu dài cho trí tuệ nhân tạo AI, thông qua các chiến lược như đào tạo 7.000 chuyên gia AI đạt chuẩn quốc tế, ươm tạo 500 doanh nghiệp khởi nghiệp AI, và phát triển trung tâm nghiên cứu tại NIC. Với dân số trẻ, hạ tầng số đang mở rộng và chính sách cởi mở, Việt Nam có vị thế thuận lợi để trở thành một trong những trung tâm ứng dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu tại khu vực. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này, cần đồng bộ các yếu tố: phát triển nhân lực, đầu tư cho đổi mới sáng tạo, mở rộng cơ hội tiếp cận AI, và đặc biệt là xây dựng khung pháp lý để đảm bảo AI được ứng dụng một cách an toàn, có trách nhiệm và phù hợp với đạo đức xã hội.