ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỂ DẪN ĐẦU: 50 CÂU CHUYỆN THÀNH CÔNG CỦA CÁC CÔNG TY HÀNG ĐẦU THẾ GIỚI

Cuốn sách này khám phá cách 50 công ty hàng đầu thế giới đang ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) để giải quyết các thách thức kinh doanh, tối ưu hóa quy trình, và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Mỗi phần trình bày các trường hợp cụ thể, công nghệ được sử dụng, kết quả đạt được và bài học rút ra.

Lời mở đầu & Lời giới thiệu

AI là công nghệ quyền lực nhất: AI đang thay đổi mọi lĩnh vực, từ kinh tế, xã hội đến y tế, giao thông. Các nhà lãnh đạo thế giới và CEO công nghệ lớn đều khẳng định tầm quan trọng chiến lược của AI.
Học sâu (Deep Learning): Là sự phát triển quan trọng nhất của AI hiện đại, cho phép máy móc tự học từ dữ liệu khổng lồ (Big Data) và sức mạnh điện toán vượt trội. Các kỹ thuật như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (Computer Vision) và học tăng cường (Reinforcement Learning) đang tạo ra những đột phá.
Cơ hội trong kinh doanh: AI được dùng để hiểu khách hàng, cung cấp sản phẩm/dịch vụ thông minh hơn, và tự động hóa quy trình.

PHẦN 1: NHỮNG GÃ KHỔNG LỒ VỀ CÔNG NGHỆ TIÊN PHONG TRONG LĨNH VỰC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

1. ALIBABA

Ứng dụng AI: Tăng cường dịch vụ bán lẻ (cá nhân hóa trang hiển thị, chatbot Dian Xiaomi), tự động tạo nội dung bán hàng (Copywriter AI tốc độ 20.000 dòng/giây), dịch vụ điện toán đám mây (Nền tảng học máy cho AI), Thành phố thông minh (Alibaba City Brain giảm tắc nghẽn 15%), Nông nghiệp thông minh (giám sát gia súc, vụ mùa).
Thách thức & Bài học: Đầu tư lớn vào R&D, triển khai dịch vụ qua đám mây giảm rủi ro khách hàng, tìm ra các trường hợp sử dụng AI mới ngoài hoạt động cốt lõi.

2. ALPHABET VÀ GOOGLE

Ứng dụng AI: Công cụ tìm kiếm thông minh hơn (Rankbrain, NLP, Computer Vision), Trợ lý ảo Google Assistant (Duplex), Dịch thuật ngôn ngữ (Google Translate), Xe tự lái (Waymo), Tạo phụ đề tự động cho YouTube, Chẩn đoán bệnh (mắt, ung thư), Google Brain & Deep Mind (nghiên cứu AI).
Thách thức & Bài học: AI là bệ phóng cho làn sóng công nghệ tiếp theo, sở hữu dữ liệu khổng lồ là lợi thế, cơ sở hạ tầng điện toán mạnh mẽ là cần thiết, mua lại các công ty khởi nghiệp AI để tăng cường chuyên môn.

3. AMAZON

Ứng dụng AI: Hệ thống gợi ý sản phẩm (học sâu), tự động hóa trung tâm hoàn tất đơn hàng (robot điều khiển bằng học sâu), Amazon Alexa (trợ lý ảo giọng nói), Amazon Web Service (AWS cung cấp AI dưới dạng dịch vụ), Amazon Prime Air (giao hàng bằng drone).
Thách thức & Bài học: Tiên phong phân tích dự báo, chiến lược “bánh đà” chia sẻ năng lượng và dữ liệu AI giữa các bộ phận, học sâu trong hệ thống gợi ý truyền cảm hứng cho các lĩnh vực khác, cung cấp AI-as-a-service qua AWS.

4. APPLE

Ứng dụng AI: Tích hợp AI trực tiếp vào sản phẩm (Neural Engine trên iPhone X), bảo vệ quyền riêng tư người dùng (xử lý dữ liệu trên thiết bị), nền tảng Core ML cho các ứng dụng thông minh hơn (Homecourt, Polyword), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Siri).
Thách thức & Bài học: AI là trọng tâm chiến lược sản phẩm, ưu tiên quyền riêng tư hơn dữ liệu đám mây tập trung, khuyến khích phát triển ứng dụng AI độc quyền.

5. BAIDU

Ứng dụng AI: Công cụ tìm kiếm (Baidu Brain, EasyDL), Xe tự lái (dự án Apollo cấp độ 4), Nền tảng di động tích hợp AI (hợp tác với Huawei), Dịch thuật theo thời gian thực (thiết bị cầm tay).
Thách thức & Bài học: Dân số Trung Quốc đông đảo cung cấp dữ liệu lớn, cung cấp AI-as-a-service cho doanh nghiệp, chiếm lại thị phần di động qua hợp tác chiến lược, dẫn đầu về xe tự lái.

6. FACEBOOK

Ứng dụng AI: Cá nhân hóa bảng tin (FBLearner Flow), kiểm soát nội dung (lọc bạo lực, tin giả), nhận diện khuôn mặt (Deep Face), thấu hiểu văn bản (Deep Text), ngăn ngừa tự sát.
Thách thức & Bài học: Dữ liệu người dùng khổng lồ là nhiên liệu cho AI, AI tạo ra các tính năng thu hút người dùng và nhà quảng cáo, thấu hiểu cuộc sống người dùng ở mức độ đáng kinh ngạc, có thể đưa ra dự đoán chính xác.

7. IBM

Ứng dụng AI: Điện toán nhận thức (IBM Watson) trong chăm sóc khách hàng (chatbot Cora cho RBS), đặt hàng thông minh (Staples Easy Button), phân tích thể thao (Wimbledon), y tế (chẩn đoán ung thư), sản xuất nước hoa (Phylira), Dự án Debater (máy có khả năng tranh luận với con người).
Thách thức & Bài học: Watson được triển khai rộng rãi, tập trung phá bỏ rào cản giao tiếp giữa người và máy, sử dụng gameplay để chứng minh khả năng học hỏi của AI, AI đang phát triển từ trả lời câu hỏi đến tranh luận tự do.

8. JD.COM

Ứng dụng AI: Tự động hóa hoạt động bán lẻ (robot trong trung tâm hoàn tất đơn hàng), giao hàng tự động (drone, xe tải tự lái), công nghệ nhận dạng khuôn mặt (định danh khách hàng), tủ lạnh thông minh, cửa hàng thông minh (không người bán).
Thách thức & Bài học: Mục tiêu giảm thiểu nhân công bằng AI, hiệu quả hậu cần và chuỗi cung ứng là động lực chính, hợp tác với mạng xã hội để tiếp cận dữ liệu khách hàng, xóa mờ ranh giới mua sắm trực tuyến/ngoại tuyến.

9. MICROSOFT

Ứng dụng AI: Đưa AI vào cuộc sống hàng ngày (Office 365, PowerPoint, Word), cung cấp công cụ AI cho nhà phát triển (Azure Cognitive Services, AI School, Sketch2Code), trung tâm dữ liệu dưới nước (Project Natick), nhận diện khuôn mặt (Face API cho Uber), phân tích đua xe (Renault Formula One), học tăng cường (mua lại Bonsai).
Thách thức & Bài học: Dân chủ hóa AI, xây dựng công cụ và dịch vụ AI cho doanh nghiệp qua Azure, tích hợp AI vào phần mềm năng suất văn phòng, hợp tác với nhiều doanh nghiệp để tìm ra giải pháp AI.

10. TENCENT

Ứng dụng AI: Nhận diện khuôn mặt (thẻ ID điện tử WeChat, xác minh tuổi game thủ), robot chơi game (Starcraft 2), robot và tự động hóa (đầu tư vào Ubtech), y tế (hệ thống đặt lịch hẹn, iCarbonX, theo dõi Parkinson, Tencent Miying chẩn đoán hình ảnh y khoa).
Thách thức & Bài học: Đầu tư lớn vào AI, công nghệ NLP, nhận dạng hình ảnh, học máy hàng đầu thế giới, ứng dụng ý nghĩa trong ngành game và đặc biệt là y tế.

PHẦN 2: CÁC CÔNG TY TRONG LĨNH VỰC BÁN LẺ, HÀNG TIÊU DÙNG, THỰC PHẨM VÀ ĐỒ UỐNG

11. BURBERRY

Ứng dụng AI: Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm cao cấp trong cửa hàng vật lý (phân tích sở thích khách hàng từ dữ liệu trực tuyến và ngoại tuyến), cải thiện hiệu quả bán hàng trực tuyến (tối ưu hóa hình ảnh sản phẩm).
Thách thức & Bài học: Thấu hiểu hành vi khách hàng từ nhiều kênh, áp dụng giải pháp AI tiên tiến cho dữ liệu bán lẻ, duy trì cửa hàng truyền thống với sự tiện lợi của mua sắm trực tuyến.

12. COCA-COLA

Ứng dụng AI: Máy bán hàng tự động thông minh (quảng cáo đồ uống phù hợp vị trí, tâm trạng), phân tích truyền thông xã hội (hiểu khách hàng, sáng tạo quảng cáo hiệu quả), nhận dạng hình ảnh (xác minh giao dịch mua hàng).
Thách thức & Bài học: Thấu hiểu thị hiếu đa dạng trên nhiều quốc gia, AI giúp hệ thống hóa dữ liệu lớn và lộn xộn, AI dùng để thiết kế sản phẩm và dịch vụ mới.

13. DOMINO’S

Ứng dụng AI: Hệ thống Pizza Checker (kiểm tra chất lượng bánh bằng học máy trước khi giao), trợ lý ảo Dom/DRU (xử lý đặt hàng qua điện thoại), giao hàng tự động (xe tự lái, robot giao hàng).
Thách thức & Bài học: Đảm bảo chất lượng sản phẩm đồng nhất trên quy mô lớn, công nghệ NLP cho dịch vụ khách hàng tương đương nhân viên, thiết bị tự động vận chuyển hàng hóa tiết kiệm chi phí và thân thiện môi trường.

14. KIMBERLY-CLARK

Ứng dụng AI: Thấu hiểu dữ liệu khách hàng (dự đoán thời điểm mang thai, tối ưu hóa marketing cho Huggies, Depend), phân tích dữ liệu lớn từ giao dịch, mạng xã hội, dữ liệu bên ngoài.
Thách thức & Bài học: Chuyển đổi thành công ty công nghệ, phân tích AI mạnh hơn BI truyền thống, thu hút nhân tài công nghệ bằng các cuộc thi và sáng kiến.

15. MCDONALD’S

Ứng dụng AI: Ki-ốt tự phục vụ và bảng thực đơn điện tử thông minh (quảng cáo sản phẩm phù hợp thời tiết, nhu cầu địa phương), ứng dụng di động cá nhân hóa ưu đãi.
Thách thức & Bài học: Tự động hóa quy trình giảm lãng phí, xử lý lượng khách hàng lớn hiệu quả, tác động xã hội của tự động hóa lên việc làm (chuyển đổi vai trò nhân viên).

16. SAMSUNG

Ứng dụng AI: Tích hợp AI vào mọi sản phẩm (Bixby trợ lý ảo, SmartThings cho nhà thông minh), robot công nghiệp (Saram nâng vật nặng, phẫu thuật), robot gia dụng (đầu tư vào Intuition Robotics).
Thách thức & Bài học: AI sẽ thống trị điện tử tiêu dùng, robot tự động ảnh hưởng lớn đến nhà ở và nơi làm việc, AI giúp liên kết dữ liệu từ các thiết bị thông minh, đơn giản hóa trải nghiệm nhà thông minh.

17. STARBUCKS

Ứng dụng AI: Chương trình Digital Flywheel (thu thập dữ liệu hành vi khách hàng, khí tượng, tồn kho để cá nhân hóa khuyến mãi, dự đoán đơn hàng), giao hàng tại Trung Quốc (hợp tác với Alibaba và Ele.me).
Thách thức & Bài học: Thấu hiểu khách hàng trên quy mô toàn cầu, tiện ích đặt hàng trước, tương tác giữa di động và cửa hàng, hợp tác với chuyên gia công nghệ để chia sẻ dữ liệu và công nghệ.

18. STITCH FIX

Ứng dụng AI: Phân tích số đo, thị hiếu, sở thích thời trang khách hàng (kết hợp AI và stylist con người), thiết kế quần áo (ý tưởng từ AI), quyết định tồn kho, phân tích ảnh mạng xã hội.
Thách thức & Bài học: AI giảm tỷ lệ trả hàng, lãng phí tồn kho, tăng doanh thu và sự hài lòng khách hàng, AI tăng cường năng lực con người thay vì thay thế.

19. UNILEVER

Ứng dụng AI: Tuyển dụng nhân sự hiệu quả (sàng lọc sơ yếu lý lịch, trò chơi Pymetrics, phỏng vấn video HireVue để đánh giá tính cách), đào tạo nhân viên mới (chatbot Unabot trả lời câu hỏi).
Thách thức & Bài học: Đánh giá hàng triệu đơn ứng tuyển nhanh chóng và chính xác, tìm kiếm ứng viên phù hợp với kỹ năng và tính cách, Unabot cung cấp thông tin nhanh chóng cho nhân viên.

20. WALMART

Ứng dụng AI: Robot quét kệ hàng tự động (Bossanova Robotics) cung cấp video phân tích theo thời gian thực về tồn kho, xây dựng dữ liệu đám mây lớn nhất thế giới, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và hàng tồn kho, ứng dụng khách hàng tại cửa hàng.
Thách thức & Bài học: AI là cần thiết để cạnh tranh với Amazon/Alibaba, giảm thiểu chi phí và tối đa hóa tiện lợi khách hàng, phụ thuộc vào mạng lưới phức tạp, robot hỗ trợ nhân viên thay vì thay thế.

PHẦN 3: CÁC CÔNG TY TRUYỀN THÔNG, GIẢI TRÍ VÀ VIỄN THÔNG

21. WALT DISNEY

Ứng dụng AI: Vòng đeo tay MagicBand (theo dõi hành vi khách, đặt chỗ, thanh toán), hệ thống MyMagic+ (lên kế hoạch hành trình, giảm tắc nghẽn, thời gian chờ đợi), Nghiên cứu Disney (AI, thị giác máy tính, robot), tăng tốc kết xuất đồ họa phim, đo lường phản ứng khán giả rạp chiếu phim.
Thách thức & Bài học: AI giúp quản lý lượng khách lớn, cải thiện trải nghiệm và lòng trung thành, vượt qua sự bảo thủ về công nghệ trong ngành giải trí.

22. INSTAGRAM

Ứng dụng AI: Giải quyết vấn nạn bắt nạt trực tuyến (sàng lọc bình luận bằng DeepText, lọc nội dung bạo lực, quấy rối).
Thách thức & Bài học: AI sàng lọc hàng tỷ bài đăng theo thời gian thực, phân biệt lời lẽ trêu đùa và quấy rối, ít rủi ro xâm phạm tự do ngôn luận, tạo môi trường an toàn và tích cực.

23. LINKEDIN

Ứng dụng AI: Tạo sự tương hợp giữa ứng viên và công việc, gợi ý kết nối mạng lưới, gợi ý khóa học, đánh giá thông tin và hành vi người dùng để xây dựng tiểu sử, nền tảng Recruiter cho nhà tuyển dụng.
Thách thức & Bài học: AI giải quyết khủng hoảng kỹ năng và thiếu hụt nhân tài, tạo sự tương hợp chính xác, khuyến khích nhà tuyển dụng xem xét ứng viên đa dạng, mọi kỹ sư sẽ được đào tạo AI.

24. NETFLIX

Ứng dụng AI: Gợi ý nội dung xem (học sâu, lọc cộng tác, phân tích âm thanh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên), tối ưu hóa chất lượng phát trực tuyến (nén video bằng AI).
Thách thức & Bài học: Dữ liệu xem khổng lồ cho dự đoán chính xác, gợi ý tốt hơn giữ chân người dùng, AI sản xuất nội dung phù hợp thị hiếu, nén video giảm băng thông và chi phí.

25. PRESS ASSOCIATION

Ứng dụng AI: Đăng tải tin tức địa phương (RADAR - Phóng viên, Dữ liệu và Robot), tạo ra hàng loạt bài viết dựa trên dữ liệu mở của chính phủ (y tế, giáo dục, pháp luật, nhân khẩu học), địa phương hóa tin tức.
Thách thức & Bài học: Giải quyết suy thoái báo chí địa phương, AI biên soạn tin tức nhanh, chính xác, chống tin giả, nhà báo tập trung điều tra sâu hơn.

26. SPOTIFY

Ứng dụng AI: Tìm kiếm nhạc mới (Discover Weekly), lọc cộng tác, phân tích âm thanh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên để gợi ý bài hát phù hợp sở thích người dùng.
Thách thức & Bài học: Dữ liệu nghe nhạc khổng lồ cho dự đoán chính xác, kết hợp nhiều bộ dữ liệu (hành vi, bài hát, văn bản), trình bày dự đoán theo cách người dùng dễ tiếp nhận.

27. TELEFONICA

Ứng dụng AI: Kết nối những người chưa được kết nối (Dự án Internet Para Todos tại Nam Mỹ), sử dụng thị giác máy tính từ ảnh vệ tinh để lập bản đồ dân cư, phân tích mạng lưới giao thông để tối ưu hóa hậu cần triển khai cơ sở hạ tầng mạng, bảo trì dự đoán.
Thách thức & Bài học: AI lập bản đồ dân số chính xác, phân tích hạ tầng giao thông để triển khai mạng hiệu quả, bảo trì dự đoán cần thiết cho mạng lưới rộng lớn, dữ liệu cộng đồng hóa từ máy móc.

28. TWITTER

Ứng dụng AI: Chống lại tin giả và spambots (học máy xác định kiểu mẫu hoạt động tài khoản giả mạo), cá nhân hóa dòng thời gian (học sâu quyết định tweet thú vị).
Thách thức & Bài học: AI xác định kẻ lừa đảo qua hành vi trực tuyến, cân bằng giữa tự do ngôn luận và an toàn người dùng, loại bỏ tài khoản giả phục vụ mục đích kinh doanh (quảng cáo).

29. VERIZON

Ứng dụng AI: Đánh giá chất lượng dịch vụ mạng (thu thập dữ liệu từ thành phần mạng, sử dụng học máy để xác định hoạt động “bình thường” và ngoại lệ), chatbot qua Facebook Messenger (trả lời câu hỏi, tư vấn kỹ thuật, cập nhật thanh toán).
Thách thức & Bài học: Dự đoán sự cố mạng trước khi ảnh hưởng khách hàng, giảm tỷ lệ rời mạng, sử dụng dữ liệu nội bộ làm lợi thế cạnh tranh.

30. VIACOM

Ứng dụng AI: Truyền tải video nhanh hơn và cải thiện trải nghiệm khách hàng (xác định chỉ số “Sao Bắc Đẩu” – khách hàng xem từ hai chương trình trở lên), tối ưu hóa phân phối nội dung trên mạng xã hội, giám sát luồng dữ liệu và băng thông.
Thách thức & Bài học: Thấu hiểu tác động của tín hiệu xã hội, AI để vượt qua nhiễu loạn dữ liệu, giám sát thời gian thực và tự động hóa quản lý tài nguyên.

PHẦN 4: CÁC CÔNG TY TRONG LĨNH VỰC DỊCH VỤ, TÀI CHÍNH VÀ CHĂM SÓC SỨC KHỎE

31. AMERICAN EXPRESS

Ứng dụng AI: Phát hiện gian lận (đọc dữ liệu giao dịch toàn cầu trong thời gian thực, học máy có giám sát và không giám sát), cải thiện trải nghiệm khách hàng (trợ lý AI Mezi đề xuất chi tiêu cá nhân hóa).
Thách thức & Bài học: Mô hình học máy phát hiện gian lận cần liên tục cập nhật, hệ thống lưu trữ phân tán và máy tính công suất lớn là cần thiết, tăng hiệu quả bảo mật tổng thể, AI gia tăng giá trị cho khách hàng.

32. ELSEVIER

Ứng dụng AI: Cải thiện quyết định y khoa và nghiên cứu khoa học (nền tảng hỗ trợ đề xuất lâm sàng Via Oncology cho phác đồ điều trị ung thư), sử dụng NLP để hiểu tài liệu y khoa và bệnh án, công cụ Science Direct hỗ trợ nhà nghiên cứu.
Thách thức & Bài học: Chuẩn hóa điều trị y tế, rút ra giá trị từ khối dữ liệu y tế khổng lồ, chuẩn hóa điều trị dẫn đến kết quả tốt hơn và giảm chi phí.

33. ENTRUPY

Ứng dụng AI: Chống lại ngành công nghiệp hàng giả (công nghệ quét sử dụng học máy và học sâu để phát hiện hàng giả, ngay cả hàng “siêu giả mạo”).
Thách thức & Bài học: AI phân tích hình ảnh chi tiết nhanh hơn mắt người, các thương hiệu sẵn lòng áp dụng để bảo vệ doanh thu, nguy cơ kẻ làm giả đáp trả bằng công nghệ mới.

34. EXPERIAN

Ứng dụng AI: Đơn giản hóa việc cho vay thế chấp (phân tích hàng ngàn đơn xin vay để giảm trùng lặp, hợp lý hóa quy trình), dự đoán khả năng thanh toán của người có lịch sử tín dụng hạn chế.
Thách thức & Bài học: AI kiểm tra quy trình làm việc chi tiết, xác định điểm hiệu quả, đóng gói dữ liệu và xử lý bằng học máy như một dịch vụ, rủi ro bảo mật mới.

35. HARLEY-DAVIDSON

Ứng dụng AI: Gia tăng doanh số bán hàng (nền tảng Albert của Adgorithm để phân khúc khách hàng, xác định khách hàng tiềm năng, tối ưu hóa chiến dịch marketing, tự động phân phối nguồn lực).
Thách thức & Bài học: AI dự đoán nơi tìm kiếm khách hàng chính xác, phát hiện nhân khẩu học mới, chiến dịch marketing tự động có thể xác định cách tiếp cận và kênh hiệu quả nhất.

36. HOPPER

Ứng dụng AI: Tiết kiệm chi phí du lịch (sử dụng học máy và dữ liệu lịch sử chuyến bay khổng lồ để dự đoán thời điểm tốt nhất để mua vé máy bay, gợi ý điểm đến/thời gian thay thế).
Thách thức & Bài học: AI thay thế vai trò trung gian, thực hiện công việc ở quy mô lớn hơn với chi phí thấp hơn, áp dụng học máy vào dữ liệu cũ tạo giá trị mới.

37. INFERVISION

Ứng dụng AI: Phát hiện sớm bệnh ung thư và đột quỵ (học sâu để diễn giải hình ảnh quét, X-quang, CT, tìm kiếm hình dạng cảnh báo bệnh ở giai đoạn đầu).
Thách thức & Bài học: Thị giác máy tính cứu sống con người, mạng nơ-ron nhân tạo sâu phát hiện bệnh hiệu quả hơn, trích xuất giá trị từ dữ liệu cũ, AI hỗ trợ bác sĩ làm việc nhanh và hiệu quả hơn.

38. MASTERCARD

Ứng dụng AI: Cắt giảm vấn đề “từ chối sai” trong giao dịch (hệ thống Decision Intelligence sử dụng học máy để cập nhật mô hình phát hiện gian lận trong thời gian thực).
Thách thức & Bài học: Quyết định dựa trên dữ liệu tĩnh không đủ, dữ liệu cập nhật thời gian thực cho dự đoán chính xác hơn, thu hút tài năng AI qua mua lại công ty, chất lượng dữ liệu là vô cùng quan trọng.

39. SALESFORCE

Ứng dụng AI: Giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng (nền tảng Salesforce Einstein), giải pháp AI toàn diện cho CRM, làm việc với siêu dữ liệu thay vì dữ liệu thực tế để bảo vệ quyền riêng tư, cung cấp dịch vụ AI cho bán hàng, marketing, tài chính, dịch vụ khách hàng.
Thách thức & Bài học: AI-as-a-service thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, quản lý mối quan hệ khách hàng hiệu quả qua học máy, quyền sở hữu dữ liệu làm USP, AI thấu hiểu người dùng qua giọng nói.

40. UBER

Ứng dụng AI: Điều phối tài xế, tính toán tuyến đường hiệu quả, định giá động (surge pricing) trong thời gian thực, phân khúc khách hàng cho marketing, dự đoán mục đích chuyến đi (công việc/cá nhân), dự đoán thời gian giao đồ ăn (Uber Eats), nghiên cứu AI (Uber AI Lab).
Thách thức & Bài học: Học máy áp dụng cho mọi lĩnh vực kinh doanh, Uber là công ty “ưu tiên hàng đầu cho AI”, giảm thời gian chờ và tăng hiệu quả chuyến đi, tác động đạo đức của AI (dự đoán khách hàng say xỉn).

PHẦN 5: CÁC CÔNG TY TRONG LĨNH VỰC SẢN XUẤT, Ô TÔ, KHÔNG GIAN VÀ CÔNG NGHIỆP 4.0

41. BMW

Ứng dụng AI: Sản xuất và vận hành xe tự lái (hợp tác với IBM Watson, Intel Mobieye), hệ thống ConnectedDrive (chẩn đoán lỗi xe, tiếp cận bảo hiểm rẻ hơn), trung tâm mô phỏng lái xe tiên tiến, thiết kế xe concept (Rol s Royce 103EX với AI Eleanor, Mini Vision Next 100).
Thách thức & Bài học: Xe tự lái là tương lai, AI cải thiện an toàn và hiệu quả, hợp tác với công ty công nghệ, AI tích hợp vào xe điều khiển thủ công.

42. GE

Ứng dụng AI: Xây dựng mạng lưới Internet năng lượng (Predix), nhà máy năng lượng kỹ thuật số (tối ưu hóa hoạt động, bảo dưỡng dự phòng), bản sao kỹ thuật số (digital twin), quản lý mua sắm khổng lồ (Tamr).
Thách thức & Bài học: AI giúp tăng sản lượng năng lượng, giảm khí thải carbon, dự đoán chính xác đỉnh/đáy cầu năng lượng, học cách diễn giải dữ liệu phức tạp từ máy móc.

43. JOHN DEERE

Ứng dụng AI: Giảm ô nhiễm thuốc bảo vệ thực vật trong nông nghiệp (công nghệ của Blue River Technology sử dụng thị giác máy tính và robot để phun thuốc chính xác), Farmsight (dịch vụ dữ liệu nông nghiệp cho quyết định dựa trên dữ liệu).
Thách thức & Bài học: AI giải quyết vấn đề lương thực toàn cầu, nông nghiệp chính xác giảm hóa chất độc hại, tự động hóa kết hợp cảm biến và ra quyết định, huấn luyện hệ thống tự động nhận diện cây trồng.

44. KONE

Ứng dụng AI: Vận chuyển hàng triệu người mỗi ngày (kết nối thang máy/thang cuốn với đám mây, học máy xác định lỗi, bảo trì dự đoán, điều khiển nhóm thang máy).
Thách thức & Bài học: Cải thiện hiệu quả hệ thống di chuyển người, huy động dữ liệu từ máy móc, trở thành nhà cung cấp dữ liệu giá trị.

45. DAIMLER AG

Ứng dụng AI: Sản xuất từ xe hơi cá nhân hạng sang đến máy bay không người lái (Future Truck 2025, MBUX AI trong xe, Luxury in Motion, ứng dụng Car Detection, đầu tư vào Volocopter cho taxi bay).
Thách thức & Bài học: Chuyển đổi từ nhà sản xuất xe hơi sang công ty công nghệ định hướng dữ liệu, AI triển khai xuyên suốt công ty, sản xuất sản phẩm đặt trước với hiệu quả hàng loạt, dây chuyền sản xuất an toàn và hiệu quả hơn.

46. NASA

Ứng dụng AI: Khám phá không gian và những thế giới xa xôi (tàu thám hiểm sao Hỏa 2020 tự động và thông minh nhất, sàng lọc dữ liệu để tìm thông tin giá trị, theo dõi sử dụng năng lượng, robot Robonaut 2 hỗ trợ phi hành gia).
Thách thức & Bài học: Hạn chế băng thông truyền dữ liệu, năng lượng hạn chế trên tàu vũ trụ, điều kiện làm việc khắc nghiệt cho con người, AI giúp tàu vũ trụ tự đưa ra quyết định, trích xuất thông tin giá trị từ dữ liệu lớn.

47. SHELL

Ứng dụng AI: Giải quyết vấn đề chuyển dịch năng lượng (hệ thống RechargePlus phân tích năng lượng để phân tán tải nhu cầu sạc xe điện, tối ưu hóa sử dụng năng lượng tái tạo).
Thách thức & Bài học: AI trong toàn doanh nghiệp, giải quyết thiếu hụt điểm sạc, phân tán rủi ro chi phí hạ tầng, AI hiểu và dự đoán nhu cầu năng lượng, điều tiết nguồn cung.

48. SIEMENS

Ứng dụng AI: Xây dựng mạng Internet kết nối xe lửa (Railigent trên Mindsphere), cải thiện tính khả dụng tài sản (dự đoán lỗi, bảo dưỡng hiệu quả), tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng, cải thiện sử dụng tài sản.
Thách thức & Bài học: Giảm chậm trễ giao thông, giảm tác động môi trường, AI huấn luyện bằng dữ liệu cảm biến và vận hành, dữ liệu trực quan ngày càng quan trọng.

49. TESLA

Ứng dụng AI: Sản xuất xe hơi thông minh (Autopilot cấp độ 2, mục tiêu cấp độ 5), AI đưa ra quyết định dựa trên điều kiện đường sá, xử lý dữ liệu camera bằng thị giác máy tính, trợ lý AI giọng nói.
Thách thức & Bài học: AI giảm tai nạn giao thông, thu thập dữ liệu lái xe lớn từ đội xe, nghi ngờ về an toàn xe tự vận hành, khung pháp lý cần thời gian để phát triển.

50. VOLVO

Ứng dụng AI: Chế tạo ra những chiếc xe an toàn nhất thế giới (hệ thống cảnh báo sớm, phân tích dự báo trên dữ liệu xe kết nối, dự án Drive Me cho xe tự lái), tối ưu hóa trải nghiệm hành khách.
Thách thức & Bài học: AI hiểu cách xe được sử dụng, điều kiện vận hành, chuyển sang phương tiện điện và tự lái, AI giảm đáng kể tai nạn do lỗi con người.

Lời kết và những thách thức từ Trí tuệ Nhân tạo

Tiếp cận AI có chiến lược: Phát triển chiến lược dữ liệu và AI rõ ràng để xác định cơ hội và thách thức.
Phát triển nhận thức và kỹ năng về AI: Nâng cao hiểu biết AI trong toàn tổ chức, giải quyết thiếu hụt tài năng AI.
Bảo mật dữ liệu phù hợp: Dữ liệu chất lượng là nguyên liệu cho AI, cần có chiến lược thu thập và sử dụng dữ liệu tối ưu.
Cập nhật hệ thống IT: Cơ sở hạ tầng AI hiện đại là cần thiết để lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (đám mây, IoT, điện toán biên).
Sử dụng Trí tuệ Nhân tạo một cách nhân đạo: Giải quyết các câu hỏi đạo đức (AI trong xe tự lái, vũ khí), đảm bảo AI không thiên vị và minh bạch trong ra quyết định. Tập trung vào các kỹ năng con người vượt trội AI (đồng cảm, tư duy phản biện, sáng tạo).
Chuẩn bị cho sự xâm chiếm của AI: AI sẽ tự động hóa nhiều công việc, tạo ra việc làm mới, nhiệm vụ của con người là chuyển giao những công việc mà AI có thể làm tốt hơn để xây dựng một thế giới tốt đẹp hơn.

Mục lục