Generative AI (gen AI) không chỉ là một xu hướng công nghệ mới, mà là một sự thay đổi mang tính bước ngoặt trong cách con người làm việc. Câu hỏi hiện nay không còn là AI có tác động đến doanh nghiệp hay không, mà là tốc độ và mức độ ảnh hưởng sẽ sâu đến đâu.
Đối với các lãnh đạo trong ngành sản xuất và phát triển sản phẩm, thách thức đặt ra rất rõ ràng: làm thế nào để tận dụng được làn sóng chuyển đổi này? Theo PTC, câu trả lời nằm ở một công thức thực tiễn: Nền tảng dữ liệu sản phẩm + AI nhúng = lợi thế chiến lược.
Tin tốt là doanh nghiệp không bắt đầu từ con số không. Nhiều tổ chức đã và đang xây dựng nền tảng dữ liệu sản phẩm trong suốt thời gian qua. Và giờ đây, AI chính là công cụ giúp khai thác tối đa giá trị từ nền tảng đó.
AI nhúng (Embedded AI) là việc tích hợp trực tiếp trí tuệ nhân tạo vào các phần mềm và hệ thống mà doanh nghiệp đang sử dụng hằng ngày, thay vì sử dụng AI như một công cụ tách rời bên ngoài. Điều này có nghĩa là AI hoạt động ngay trong các quy trình làm việc, tận dụng dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp để đưa ra gợi ý, hỗ trợ ra quyết định hoặc tự động hóa một phần công việc.
AI chỉ hiệu quả ở mức dữ liệu có sẵn mà nó sử dụng. Điều đó có nghĩa là nền tảng dữ liệu sản phẩm của doanhnghiệp không chỉ quan trọng, mà còn mang tính thiết yếu.
Nền tảng dữ liệu sản phẩm bao gồm toàn bộ dữ liệu định nghĩa sản phẩm trong suốt vòng đời của nó, bao gồm yêu cầu, mô hình 3D, danh mục vật tư (BOM), thông tin phụ tùng thay thế và nhiều dữ liệu khác. Dữ liệu này được cấu trúc, kiểm soát, bảo mật và truy xuất trong các phần mềm doanh nghiệp, bao gồm:
Các doanh nghiệp đã và đang trong hành trình chuyển đổi số để xây dựng nền tảng dữ liệu sản phẩm. Nhiều tổ chức bắt đầu với các quy trình thủ công, rời rạc và bị phân mảnh, sau đó chuyển sang các hệ thống doanh nghiệp và hợp nhất dữ liệu của mình. Hiện nay, họ đang nâng cao mức độ trưởng thành số với dữ liệu phong phú hơn và các quy trình làm việc tiên tiến hơn. Ví dụ, chuyển từ cách tiếp cận PLM lấy tài liệu làm trung tâm sang lấy linh kiện làm trung tâm, hoặc liên kết yêu cầu và kiểm thử trong ALM để đảm bảo khả năng truy xuất. Nền tảng này đã mang lại giá trị, và khi kết hợp với AI nhúng, nó có thể mang lại nhiều giá trị hơn nữa.
Gen AI cho phép tích hợp một lớp phần mềm mới là các AI agent trực tiếp vào những công cụ mà chúng ta sử dụng hằng ngày. Các agent này có thể suy luận, lập kế hoạch và thực hiện công việc thay cho con người. Nghiên cứu cho thấy 15–40% giá trị kinh tế của AI sẽ đến từ Gen AI, và đến năm 2030 sẽ có hàng triệu AI agent được triển khai.
Mức độ phát triển của AI agent có thể chia thành ba giai đoạn.
AI agent có thể thay đổi cách doanh nghiệp vận hành theo nhiều hướng. Trước hết, AI giúp mở rộng khả năng tiếp cận tri thức trong tổ chức. Thay vì mất nhiều thời gian tìm kiếm trong các hệ thống khác nhau, nhân sự có thể dùng tìm kiếm ngữ nghĩa hoặc chatbot để truy xuất và tóm tắt thông tin trong vài giây.
Thứ hai, AI giúp giảm các công việc lặp lại. Trong phát triển sản phẩm, nhiều tác vụ như soạn thảo yêu cầu, rà soát yêu cầu, kiểm tra thiết kế hoặc xác thực dữ liệu có tính lặp lại, tốn thời gian nhưng lại đòi hỏi độ chính xác cao. AI có thể đảm nhận một phần các công việc này, giúp giảm lỗi chất lượng và tăng tốc độ thiết kế.
Thứ ba, AI có thể tái định nghĩa cách con người làm việc. Khi agent có thể tự động hóa một phần hoặc toàn bộ quy trình, nhân sự sẽ có nhiều thời gian hơn cho các công việc có giá trị cao như phân tích, đổi mới, ra quyết định chiến lược hoặc giải quyết các vấn đề phức tạp. Trong một số trường hợp, AI agent có thể đóng vai trò như chuyên gia hỗ trợ cho các tác vụ như nghiên cứu thị trường hoặc phân tích chuỗi cung ứng.
AI không chỉ mang lại cơ hội mà còn đi kèm rủi ro, đặc biệt khi AI tạo mới hoặc thay đổi dữ liệu. Các trường hợp rủi ro thấp thường là AI trả lời câu hỏi, tóm tắt thông tin hoặc hỗ trợ thực hiện tác vụ dưới sự kiểm tra của con người. Ngược lại, các trường hợp rủi ro cao cần được kiểm soát chặt chẽ hơn, đặc biệt khi AI tác động đến dữ liệu quan trọng. Ví dụ, nếu một nhà cung cấp dùng AI để phân rã RFP thành yêu cầu kỹ thuật, nhưng AI tự ý thay đổi hoặc gộp sai từ khóa, hệ quả có thể ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình phía sau.
Đây là lý do AI cần được nhúng vào phần mềm doanh nghiệp thay vì hoạt động tách rời. Khi AI được tích hợp trong hệ thống có logic kiểm soát, quy trình phê duyệt và công cụ truy xuất thay đổi, doanh nghiệp có thể quản lý tốt hơn chi phí, chất lượng và rủi ro. Nói cách khác, AI không nên chỉ là một lớp công cụ bên ngoài, mà cần hoạt động trong môi trường dữ liệu và quy trình đã được kiểm soát.
Intelligent Product Lifecycle là tầm nhìn của PTC trong việc giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu sản phẩm và mở rộng giá trị của dữ liệu xuyên suốt toàn bộ vòng đời sản phẩm.
Trọng tâm của chiến lược này là các ứng dụng AI được thiết kế riêng cho ngành công nghiệp, thay vì các mô hình AI chung chung không gắn với bối cảnh vận hành thực tế, bao gồm:
Nền tảng cho các ứng dụng này là các công nghệ AI cốt lõi bao gồm agent, dữ liệu và mô hình được xây dựng với trọng tâm là bảo mật, độ tin cậy và chất lượng ở cấp độ doanh nghiệp.
Trong hơn một thập kỷ triển khai các giải pháp AI, Neax đã làm việc với khách hàng và đối tác để hiểu rõ điều gì hiệu quả và điều gì không. Với Gen AI, một số bài học quan trọng đã được rút ra.
Trước hết, cần tiếp tục thúc đẩy chuyển đổi số. Một nền tảng dữ liệu sản phẩm vững chắc chính là bệ phóng cho AI.
Thứ hai, nên bắt đầu từ quy mô nhỏ để hạn chế rủi ro trước khi mở rộng. Doanh nghiệp nên lựa chọn các trường hợp sử dụng cụ thể có thể tạo ra kết quả sớm, như tìm kiếm thông minh hoặc rà soát yêu cầu. Đồng thời, cần đảm bảo cơ chế “con người trong vòng kiểm soát” để giám sát hoạt động của AI.
Cuối cùng, cần xây dựng tư duy “AI-first”. Công nghệ một mình không thể tạo ra chuyển đổi. Doanh nghiệp cần trang bị kiến thức về AI cho đội ngũ, thiết lập các quy định quản trị sử dụng AI một cách có trách nhiệm và xây dựng văn hóa làm việc kết hợp giữa con người và AI, từ đó tối đa hóa tác động của AI.
Tóm lại, lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI không đến từ việc “có AI”, mà đến từ việc có nền tảng dữ liệu đủ mạnh để AI hoạt động hiệu quả. Doanh nghiệp nào kết hợp tốt giữa dữ liệu sản phẩm và AI nhúng sẽ có lợi thế rõ rệt về tốc độ đổi mới, chất lượng sản phẩm và khả năng ra quyết định.
