Muốn AI và dữ liệu thúc đẩy kinh tế, phải bắt đầu từ bài toán thực tiễn của doanh nghiệp

Đây cũng là nội dung trọng tâm được các chuyên gia, nhà khoa học và nhà quản lý thảo luận tại Hội thảo ECOTECH 2026 với chủ đề “Dữ liệu & AI – Từ hạ tầng đến giá trị thực tiễn”, do Viện Công nghệ & Kinh tế số (Trường Đại học Bách khoa Hà Nội) phối hợp với Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM) tổ chức chiều 3/6.

Các chuyên gia đều nhấn mạnh dữ liệu đang trở thành nguồn lực chiến lược của quốc gia. Tuy nhiên, để biến dữ liệu thành động lực phát triển kinh tế và nâng cao năng suất, Việt Nam cần giải quyết đồng thời nhiều bài toán về hạ tầng, tiêu chuẩn dữ liệu, cơ chế chia sẻ, khung pháp lý và nguồn nhân lực.

TỪ HẠ TẦNG DỮ LIỆU ĐẾN NỀN TẢNG PHÁT TRIỂN KINH TẾ SỐ

Theo PGS.TS. Huỳnh Quyết Thắng, Phó Giám đốc Đại học Bách khoa Hà Nội, sự phát triển nhanh chóng của AI đang đặt ra những yêu cầu mới đối với năng lực làm chủ công nghệ của Việt Nam. Vấn đề không chỉ là làm sao theo kịp sự phát triển vũ bão của AI mà còn là cách quản trị, khai thác và sử dụng hiệu quả kho dữ liệu khổng lồ hiện có để tạo ra những giá trị thiết thực cho công nghệ và kinh tế số.

“Để làm được điều đó, chúng ta cần đến hạ tầng kỹ thuật, cần các chuẩn dữ liệu, cần các cơ chế chia sẻ liên thông, khung pháp lý phù hợp và nhân lực liên ngành. Đặc biệt, cần những bài toán thực tiễn đủ rõ, đủ lớn để có thể ứng dụng công nghệ vào giải quyết”, PGS.TS. Huỳnh Quyết Thắng nói. “Không chỉ dừng lại ở mức thử nghiệm, mà phải thực sự đi vào quản trị, sản xuất, tài chính, logistics, giáo dục, kinh tế, đi vào những ngành then chốt của nền kinh tế”.

Theo lãnh đạo Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, điều này đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa giới nghiên cứu, doanh nghiệp và cơ quan quản lý nhằm xác định đúng những bài toán cần giải quyết.

Ông đánh giá cao sự phối hợp giữa Viện Công nghệ & Kinh tế số và Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán, coi đây là nền tảng quan trọng để thúc đẩy các nghiên cứu liên ngành trong lĩnh vực AI, khoa học dữ liệu và kinh tế số.

Trong chiến lược phát triển của Đại học Bách khoa Hà Nội, khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số được xác định là những trụ cột quan trọng. Nhà trường kỳ vọng Viện Công nghệ & Kinh tế số sẽ trở thành mô hình nghiên cứu và đào tạo liên ngành, hội tụ năng lực của các lĩnh vực công nghệ thông tin, toán học, AI, khoa học dữ liệu, tài chính, kinh tế số và quản trị sáng tạo.

"Ô NHIỄM DỮ LIỆU" VÀ BÀI TOÁN XÂY DỰNG "NGUỒN DỮ LIỆU SẠCH"

PGS.TS. Lê Minh Hà, Giám đốc điều hành Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán, cho biết cùng với sự phát triển mạnh mẽ của AI, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo, các tương tác giữa học sinh, sinh viên với các hệ thống AI đang dần trở thành nguồn dữ liệu có giá trị cho việc phát triển và huấn luyện các công nghệ mới.

Tuy nhiên, bên cạnh những cơ hội đó là hàng loạt vấn đề mới liên quan đến quyền tác giả, quyền sở hữu dữ liệu, các quy định pháp lý, trách nhiệm và đạo đức trong quá trình phát triển cũng như ứng dụng AI.

“Trong bối cảnh có nhiều thay đổi nhanh chóng và những vấn đề mới liên tục được đặt ra, có điều mà tôi cảm thấy rất tích cực, đó là sự gắn kết ngày càng chặt chẽ giữa các nhà hoạch định chính sách, các cơ quan quản lý với giới chuyên môn và cộng đồng khoa học. Sự kết nối đó không chỉ diễn ra trong các lĩnh vực khoa học tự nhiên mà còn mở rộng sang khoa học xã hội và nhiều lĩnh vực khác”, PGS.TS. Lê Minh Hà nhận định.

Ở góc độ doanh nghiệp và thị trường, bà Nguyễn Thị Ngọc Dung, Chánh Văn phòng Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia, cho biết nhu cầu khai thác dữ liệu hiện nay đang tăng rất nhanh.

Khảo sát của Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia và Trung tâm Sáng tạo, Khai thác dữ liệu thuộc Trung tâm Dữ liệu quốc gia (Bộ Công an) đối với hơn 1.000 tổ chức, doanh nghiệp thành viên cho thấy nhiều doanh nghiệp đang có nhu cầu sử dụng dữ liệu để huấn luyện các mô hình AI mà họ phát triển.

Theo bà Dung, vấn đề hiện nay không nằm ở việc Việt Nam thiếu dữ liệu mà nằm ở chất lượng dữ liệu.

“Dữ liệu không thiếu hay thừa, vấn đề là chất lượng khai thác và xử lý dữ liệu. Khi AI phát triển mạnh, yêu cầu về chất lượng dữ liệu đầu vào cũng ngày càng cao”, bà nói.

Bà Dung cho rằng sự bùng nổ của AI tạo sinh cũng đang làm gia tăng nguy cơ “ô nhiễm dữ liệu”, khi lượng nội dung do AI tạo ra cùng với tin giả trên môi trường mạng ngày càng lớn. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy của các nguồn dữ liệu công khai và làm giảm chất lượng dữ liệu phục vụ huấn luyện AI.

Trong bối cảnh đó, việc thiếu các bộ dữ liệu sạch, được chuẩn hóa và công bố chính thức đang trở thành một trong những rào cản lớn đối với sự phát triển của AI tại Việt Nam.

Đại diện Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia cho rằng cần sớm xây dựng các bộ tiêu chuẩn dữ liệu, đồng thời thúc đẩy chính sách dữ liệu mở để doanh nghiệp có thể tiếp cận các nguồn dữ liệu đáng tin cậy phục vụ xây dựng các mô hình AI quy mô lớn.

MUỐN AI THÚC ĐẨY KINH TẾ, PHẢI BẮT ĐẦU TỪ BÀI TOÁN THỰC TIỄN

Nếu dữ liệu là nền tảng thì việc chuyển dữ liệu và AI thành giá trị kinh tế lại là một câu chuyện khác. Tại phiên Tọa đàm Dữ liệu và AI trong phát triển kinh tế Việt Nam, PGS.TS. Nguyễn Bình Minh, Viện trưởng Viện Công nghệ & Kinh tế số, cho rằng Việt Nam hiện đã có nhiều chủ trương và chính sách liên quan đến chuyển đổi số, dữ liệu và AI. Vấn đề đặt ra hiện nay không phải là tiếp tục thảo luận về vai trò của AI mà là cách triển khai các chính sách đó vào thực tiễn.

“Câu chuyện ngày hôm nay không phải là tiếp tục bàn về việc AI có cần thiết hay không, hay đó có phải là một công nghệ mới hay không. Điểm cốt lõi là làm thế nào để triển khai các chính sách đó vào thực tế, làm thế nào để mang dữ liệu sản xuất ra, khai thác nó, rồi đưa câu chuyện dữ liệu quay trở lại phục vụ sản xuất và kinh doanh, và AI phải được áp dụng như thế nào để tăng được năng suất”, PGS.TS. Nguyễn Bình Minh nhấn mạnh.

Giáo sư Hồ Tú Bảo, Giám đốc Khoa học dữ liệu tại Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán, cho rằng dữ liệu và AI phải luôn đồng hành với nhau. “Dữ liệu là thức ăn của AI. Muốn dữ liệu và AI tác động được vào kinh tế thì hai thứ này phải đồng hành, phải đi cùng nhau”, ông nói.

Tuy nhiên, theo Giáo sư Hồ Tú Bảo, nhận thức về dữ liệu trong cộng đồng doanh nghiệp hiện nay vẫn là một thách thức lớn. Mặc dù nhiều người nói dữ liệu là tài nguyên, là tài sản, nhưng phần lớn doanh nghiệp vẫn chưa nhìn thấy dữ liệu như một nguồn lực trực tiếp tạo ra giá trị kinh tế. “Số đông người đang làm kinh tế hiện nay, họ vẫn đang dùng đất đai, dầu, điện, vật liệu là chính, chưa phải dùng dữ liệu”, Giáo sư Hồ Tú Bảo nói. “Vì thế, nhận thức về giá trị thực sự của dữ liệu và AI trong hoạt động kinh doanh cụ thể của mình mới là điều đầu tiên cần có”.

Đặc biệt, ông nhấn mạnh nguyên tắc quan trọng nhất trong ứng dụng AI là phải bắt đầu từ bài toán thực tế. “Hãy từ những vấn đề thực tế của người làm kinh tế mà đặt ra: tôi cần dữ liệu gì, dùng AI như thế nào. Bắt đầu từ bài toán, xác định dữ liệu cần thiết, rồi mới đến phương pháp và công cụ”, ông phân tích.

Dữ liệu đang trở thành một loại hạ tầng chiến lược tương tự điện, giao thông hay viễn thông trong nền kinh tế số. Những trao đổi tại Hội thảo ECOTECH 2026 đã cho thấy để dữ liệu và AI thực sự trở thành động lực tăng trưởng mới, Việt Nam không chỉ cần đầu tư cho công nghệ mà còn phải xây dựng được hệ sinh thái dữ liệu chất lượng cao, hoàn thiện khung pháp lý, thúc đẩy chia sẻ dữ liệu và quan trọng nhất là giải quyết được những bài toán thực tiễn của nền kinh tế.