Microsoft Hàn Quốc: AI trong sản xuất, bước tiếp theo là 'doanh nghiệp tự động'

Tỷ lệ người dùng AI sinh ra ở Hàn Quốc đạt 40,6% và đứng thứ 12 thế giới… Ứng dụng trong doanh nghiệp và hiệu quả là chủ đề chính Đề xuất 5 bước từ kết nối dữ liệu đến thực hiện tự động… Mở rộng ứng dụng AI vật lý trong sản xuất Amorepacific rút ngắn thời gian nhờ kết nối dữ liệu nghiên cứu… Enhance nhấn mạnh 'giá trị token của AI' cần được đánh giá qua hiệu quả kinh doanh

Choi Kang-rim, Tổng giám đốc bộ phận sản xuất và di động của Microsoft Hàn Quốc, đang thực hiện bài phát biểu chính tại Hội nghị Thượng đỉnh Ngành Microsoft diễn ra tại COEX, Seoul vào ngày 30 tháng 9 năm 2026 [ảnh=Microsoft Hàn Quốc]

Microsoft Hàn Quốc đã chú ý đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng trong nước, và đã đưa ra chiến lược kết nối dữ liệu và kiến thức tích lũy của doanh nghiệp với AI để thực hiện công việc. Họ nhấn mạnh rằng cần mở rộng vai trò của AI từ việc hỗ trợ quyết định của con người đến việc điều phối và thực hiện nhiều công việc, đồng thời cần xác nhận rằng điều này dẫn đến hiệu quả kinh doanh thực tế như giảm chi phí và rút ngắn thời gian làm việc.

Vào ngày 30 tháng 9, Microsoft Hàn Quốc (gọi tắt là MS) đã tổ chức Hội nghị Thượng đỉnh Ngành Microsoft tại COEX, Seoul, giới thiệu hơn 50 phiên thảo luận và 30 trường hợp khách hàng và đối tác tập trung vào 5 ngành: tài chính, bán lẻ, sản xuất, chăm sóc sức khỏe và giáo dục.

MS đã lưu ý rằng việc sử dụng AI sinh ra ở Hàn Quốc đang gia tăng nhanh chóng. Theo báo cáo của Viện Kinh tế AI MS, tính đến tháng 6, tỷ lệ người dùng AI sinh ra ở Hàn Quốc đạt 40,6%, đứng thứ 12 trên thế giới. So với quý trước, tỷ lệ này đã tăng 3,5 điểm phần trăm, cho thấy mức tăng cao nhất trong số các quốc gia được khảo sát.

Tại hội nghị này, việc áp dụng AI vào công việc thực tế của doanh nghiệp và cách kết nối với hiệu quả là chủ đề chính được thảo luận. MS đã trình bày quá trình từ việc triển khai AI đến việc mở rộng và vận hành trong tổ chức, cũng như tạo ra hiệu quả thông qua các trường hợp cụ thể trong ngành.

Choi Kang-rim, Tổng giám đốc bộ phận sản xuất và di động của Microsoft Hàn Quốc, đã chỉ ra rằng "ngành sản xuất Hàn Quốc hiện đang ở thời điểm cần thay đổi." Mặc dù tỷ lệ giá trị gia tăng của ngành sản xuất trong tổng sản phẩm quốc nội (GDP) đã vượt quá 27%, cho thấy sức cạnh tranh cao, nhưng việc thiếu nhân lực có tay nghề khiến việc duy trì kinh nghiệm và kiến thức tích lũy tại hiện trường trở nên khó khăn, và việc chỉ giảm chi phí cũng không dễ dàng để duy trì sức cạnh tranh.

Ngoài ra, sự không chắc chắn trong chuỗi cung ứng và thị trường ngày càng gia tăng, khiến việc sử dụng hiệu quả kiến thức mà doanh nghiệp sở hữu và khả năng phản ứng nhanh chóng với thay đổi trở nên quan trọng, đồng thời cần có khả năng duy trì sản xuất và hoạt động ngay cả trong những tình huống không lường trước được.

Ông nhấn mạnh rằng "các câu hỏi về AI cũng đã chuyển từ việc khi nào và bao nhiêu AI nên được triển khai, sang việc làm thế nào để thực hiện nhanh chóng và chính xác thông qua AI."

Ông cũng giải thích rằng việc sử dụng AI trong các doanh nghiệp sản xuất sẽ phát triển từ việc kết nối dữ liệu và kiến thức phân tán trong doanh nghiệp đến việc AI hỗ trợ quyết định của con người và tối ưu hóa công việc. Sau đó, nhiều đại lý AI sẽ điều phối công việc với nhau và cuối cùng, AI sẽ thực hiện công việc một cách tự động trong khuôn khổ quyền hạn đã được xác định, dẫn đến hình thành "doanh nghiệp tự động."

Tiếp theo, chiến lược "AI vật lý" được giới thiệu, áp dụng AI vào thiết bị và robot trong sản xuất thực tế. Aaron Schneider, Phó Chủ tịch Kỹ thuật AI Vật lý của Microsoft, đã giải thích cách sử dụng dữ liệu thu thập từ hiện trường thông qua camera và cảm biến để học tập và xác minh AI trong mô hình số và mô phỏng, và áp dụng điều này vào các thiết bị thực tế như robot. MS có kế hoạch kết nối từ phát triển AI đến mô phỏng, triển khai và vận hành tại hiện trường thông qua "chuỗi công cụ AI vật lý" hỗ trợ quá trình này.

Tại phần trình bày các trường hợp khách hàng doanh nghiệp, cũng đã chia sẻ các ví dụ về việc áp dụng AI vào công việc thực tế và đo lường hiệu quả. Amorepacific đã xây dựng "đường cao tốc dữ liệu" để kết nối và chuẩn hóa dữ liệu nghiên cứu nội bộ như nguyên liệu, công thức và báo cáo thử nghiệm tích lũy trong hơn 70 năm. Dựa trên điều này, họ đã vận hành dịch vụ AI "Lemon" cho phép các nhà nghiên cứu tìm kiếm và sử dụng thông tin cần thiết bằng ngôn ngữ tự nhiên. Nhờ đó, công việc so sánh công thức mà trước đây 3 người thực hiện trong một tuần đã được rút ngắn xuống còn một ngày, và việc tìm kiếm dữ liệu mất hơn nửa ngày đã được rút ngắn xuống dưới 10 phút.

Ngoài ra, Giám đốc điều hành Lee Seung-hyun của công ty khởi nghiệp giải pháp AI Enhance đã nhấn mạnh rằng "việc xác minh AI có thực sự tạo ra 'giá trị token' hay không là rất quan trọng." Ông cho rằng cần phải xem xét giá trị kinh doanh thực sự mà AI tạo ra, bằng cách trừ đi các chi phí vận hành và quản lý như token từ doanh thu tăng lên và chi phí giảm xuống.

Ông đã giới thiệu một ví dụ về việc áp dụng AI vào công việc kiểm tra chi phí xây dựng của Cục Quản lý Tài chính Quân đội, giải thích cách thức áp dụng trong công việc thực tế. Ông cũng nhấn mạnh rằng trong lĩnh vực sản xuất và mua sắm, cần phải đánh giá giá trị của AI dựa trên các kết quả kinh doanh thực tế như giảm chi phí mua sắm, cải thiện độ ổn định của nguồn cung và tốc độ công việc, thay vì chỉ đặt mục tiêu vào tỷ lệ tự động hóa.

* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

Shin Hye An doubletap@ajunews.com