Physical AI gây chú ý nhưng doanh nghiệp vẫn “mắc kẹt” ở giai đoạn thử nghiệm

Những phát hiện gần đây từ Deloitte cho thấy, dù mức độ quan tâm đến cái gọi là “physical AI” (AI vật lý - AI trực tiếp điều khiển máy móc ngoài đời thật) đang gia tăng, nhưng phần lớn tổ chức vẫn chỉ ở giai đoạn rất sớm của quá trình ứng dụng.

Trong báo cáo mới nhất, Deloitte mô tả physical AI là bước chuyển khi các hệ thống phần mềm không còn nằm trên màn hình mà “bước ra” thế giới máy móc. Những hệ thống này có thể cảm nhận môi trường xung quanh, đưa ra quyết định và hành động theo thời gian thực.

Trong môi trường công nghiệp, điều này thể hiện các robot có khả năng tự điều chỉnh theo thay đổi trên dây chuyền sản xuất, hoặc các hệ thống giám sát chất lượng và phản ứng ngay lập tức khi phát hiện lỗi, Tech Wire Asia đưa tin

Tuy vậy, dữ liệu của Deloitte chỉ ra sự chuyển đổi này vẫn đang ở giai đoạn khởi đầu. Chỉ khoảng 5% doanh nghiệp cho biết physical AI đang thực sự “thay đổi” tổ chức của họ, và vỏn vẹn 3% nói rằng công nghệ này đã được tích hợp sâu rộng vào hoạt động vận hành. Những con số này phản ánh một thực tế: dù được nhắc đến nhiều, physical AI vẫn chưa được triển khai rộng rãi trong đời sống thực.

Dù vậy, kỳ vọng đang tăng rất nhanh. Khoảng 41% tổ chức tin rằng physical AI sẽ tạo ra tác động mang tính chuyển đổi trong vòng ba năm tới. Deloitte cũng ước tính tỷ lệ doanh nghiệp tích hợp sâu công nghệ này có thể tăng lên 18% trong hai năm tới. Điều này cho thấy tốc độ ứng dụng có thể tăng mạnh, dù xuất phát điểm hiện vẫn còn thấp.

CHẬM VƯỢT QUA GIAI ĐOẠN THỬ NGHIỆM

Khoảng cách giữa thực tế hiện tại và kỳ vọng tương lai phản ánh mô típ quen thuộc trong công nghệ doanh nghiệp: các công ty rất nhanh trong việc thử nghiệm cái mới, nhưng lại chậm trong việc thay đổi toàn bộ hệ thống vận hành để tận dụng công nghệ.

Với physical AI, nút thắt lớn nằm ở vấn đề tích hợp. Các hệ thống phần mềm và dữ liệu cần phải hoạt động như một môi trường thống nhất, điều vốn phức tạp hơn nhiều so với việc chỉ triển khai công cụ đơn lẻ.

Robot công nghiệp hiện đang là “môi trường thử” chính cho xu hướng này. Theo dữ liệu trích dẫn, hơn 500.000 robot công nghiệp đã được triển khai trên toàn cầu trong năm 2024, và con số này dự kiến tăng lên 700.000 mỗi năm vào năm 2028. Trong đó, robot cộng tác - loại được thiết kế để làm việc cùng con người - chiếm khoảng 65.000 thiết bị được lắp đặt trong năm 2024.

Những hệ thống này đang trở thành cửa ngõ quan trọng để đưa physical AI vào thực tế. Khi ngày càng nhiều robot được trang bị khả năng cảm biến và ra quyết định, các nhà máy bắt đầu rời bỏ mô hình tự động hóa “cứng” (làm theo kịch bản cố định), chuyển sang mô hình linh hoạt hơn, có thể điều chỉnh theo dữ liệu thời gian thực.

Quy mô thay đổi còn thể hiện rõ hơn qua số lượng robot trên toàn cầu. Báo cáo khác của Citi GPS ước tính hiện có khoảng 405 triệu robot đang hoạt động trên thế giới, và con số này có thể tăng lên 1,3 tỷ vào năm 2035. Trong số đó, ngày càng nhiều máy móc sẽ được tích hợp năng lực AI ở mức độ khác nhau.

NHỮNG RÀO CẢN LỚN

Dù xu hướng tăng trưởng rõ ràng, việc ứng dụng physical AI vẫn bị kìm hãm bởi nhiều rào cản. Deloitte cho biết chi phí và yêu cầu về nguồn lực là thách thức lớn nhất, được 41% doanh nghiệp nhắc đến. Tiếp theo, 36% cho biết họ gặp khó trong việc xác định các bài toán ứng dụng cụ thể. Khoảng 33% chỉ ra sự thiếu hụt về kỹ năng và nhân lực, trong khi 31% cho rằng hạn chế về dữ liệu và công nghệ cũng là vấn đề đáng kể.

Những rào cản này phản ánh vấn đề cốt lõi: physical AI không phải là công cụ có thể “cắm vào là chạy”. Chúng đòi hỏi doanh nghiệp phải thay đổi cách tổ chức và vận hành. Máy móc cần được kết nối với nguồn dữ liệu ổn định, hệ thống phải giao tiếp được với nhau, và đội ngũ nhân sự cần hiểu rõ cách công nghệ này vận hành trong thực tế.

Tốc độ tiến triển phụ thuộc không chỉ vào công nghệ, mà còn vào mức độ sẵn sàng của tổ chức. Ngay cả những hệ thống tiên tiến cũng có thể mang lại giá trị hạn chế nếu được triển khai trong môi trường chưa sẵn sàng hỗ trợ.

Ông Chris Lewin, lãnh đạo AI khu vực châu Á – Thái Bình Dương của Deloitte, mô tả ngắn gọn: “Physical AI là thời điểm trí tuệ không còn nằm trên màn hình mà bước vào thế giới thực, biến các nhà máy thành những hệ thống biết học hỏi – có thể cảm nhận, ra quyết định và cải thiện liên tục”.

TỪ TỰ ĐỘNG HÓA ĐẾN THÍCH ỨNG

Báo cáo cũng chỉ ra sự khác biệt giữa các ngành. Mức độ ứng dụng được dự báo cao nhất ở nhóm ngành hàng tiêu dùng và y tế (khoảng 22%). Tiếp theo là lĩnh vực công nghệ, truyền thông và viễn thông (18%), trong khi năng lượng, tài nguyên và công nghiệp ở mức khoảng 16%.

Đối với ngành sản xuất, quá trình chuyển đổi nhiều khả năng sẽ diễn ra chậm. Phần lớn doanh nghiệp vẫn đang loay hoay ở giai đoạn thử nghiệm hoặc triển khai quy mô nhỏ. Để tiến xa hơn, họ cần nâng cấp hạ tầng, thay đổi quy trình làm việc và xây dựng cách tiếp cận mới trong quản lý vận hành.

Deloitte cho rằng đây là sự chuyển dịch từ “triển khai công nghệ” sang “xây dựng năng lực”. Các hệ thống cần được thử nghiệm, tinh chỉnh trước khi trở thành một phần của quy trình hàng ngày. Đồng thời, tổ chức cũng phải phát triển kỹ năng và cấu trúc phù hợp để công nghệ hoạt động hiệu quả.

Physical AI đang thu hút sự chú ý và dòng vốn đầu tư, nhưng phần lớn doanh nghiệp vẫn chưa bước vào giai đoạn triển khai quy mô lớn. Giai đoạn tiếp theo sẽ phụ thuộc vào việc các tổ chức có thể nhanh chóng đồng bộ hệ thống và con người để hỗ trợ công nghệ này hay không.

Hiện tại, công nghệ đang tiến nhanh hơn so với khả năng thích ứng của doanh nghiệp. Và chính khoảng cách này sẽ quyết định công ty nào có thể biến những thử nghiệm ban đầu thành lợi thế vận hành bền vững trong tương lai.