Tác vụ AI bước vào doanh nghiệp là xu thế khó đảo ngược

Qua câu chuyện triển khai AI trong dự án thiết kế robot công nghiệp, ông Ngô Minh Hoàng, Quản lí kĩ thuật PCB Tech Vietnam, cho thấy giá trị của AI không chỉ nằm ở khả năng tạo ra nội dung mà còn ở việc kết nối dữ liệu, phối hợp đội ngũ và rút ngắn hành trình từ ý tưởng đến sản phẩm.

Tác vụ AI: Từ công cụ hỏi đáp đến trợ lí thực hiện công việc

Trong nhiều năm, AI thường được nhắc đến như một công cụ giúp con người tìm kiếm thông tin, viết nội dung hoặc xử lí những yêu cầu riêng lẻ. Nhưng khi được tích hợp vào môi trường làm việc của doanh nghiệp, AI đang tiến thêm một bước: tham gia vào các tác vụ cụ thể, khai thác dữ liệu nội bộ và hỗ trợ người dùng đưa ra quyết định ngay trong quy trình làm việc.

Câu chuyện ông Ngô Minh Hoàng chia sẻ tại hội thảo SolidWorks Innovation Day 2027 ngày 17/10 là một ví dụ. Với dự án robot công nghiệp do đội ngũ kĩ thuật PCB Tech Vietnam xây dựng để minh họa khả năng ứng dụng công nghệ thiết kế, ông Hoàng trình bày cách AI có thể đồng hành từ giai đoạn nghiên cứu ý tưởng đến phát triển concept, phối hợp nhóm và tối ưu thiết kế.

Điểm đáng chú ý là AI không còn đứng bên ngoài quy trình để chờ người dùng đặt câu hỏi rồi nhận về một câu trả lời. Thay vào đó, các trợ lí AI được tích hợp trong hệ sinh thái thiết kế có thể tiếp cận dữ liệu liên quan, hỗ trợ thực hiện những yêu cầu cụ thể và kết nối kết quả với các hoạt động tiếp theo.

Ông Hoàng giới thiệu ba trợ lí Aura, Lio và Mary trong nền tảng 3DEXPERIENCE, với những vai trò hỗ trợ khác nhau. Trong đó, Aura được sử dụng để tìm kiếm thông tin, khai thác dữ liệu thiết kế và hỗ trợ nghiên cứu ban đầu; Lio có thể hỗ trợ đánh giá thiết kế và thực hiện các tác vụ trong môi trường SolidWorks.

Theo ông, các trợ lí này hướng đến việc giúp kỹ sư “thực hiện các tác vụ nhanh hơn, có kiểm soát và đẩy nhanh được quá trình phát triển sản phẩm”.

Sự thay đổi nằm ở cách doanh nghiệp tổ chức công việc. Thay vì liên tục chuyển đổi giữa nhiều công cụ, tự tìm kiếm dữ liệu ở nhiều nơi rồi chuyển kết quả cho từng bộ phận, người dùng có thể thực hiện nhiều bước ngay trong môi trường làm việc quen thuộc. AI trở thành một lớp hỗ trợ nằm trong quy trình, thay vì chỉ là một ứng dụng được mở lên khi phát sinh nhu cầu.

Đây cũng là hướng phát triển đáng chú ý của AI trong doanh nghiệp: giá trị không chỉ đến từ một mô hình thông minh đến đâu, mà còn từ khả năng đưa năng lực đó vào đúng công việc, đúng dữ liệu và đúng thời điểm.

Khi AI tham gia vào cả quy trình vận hành

Trong phần trình bày, ông Hoàng bắt đầu từ một câu hỏi rất thực tế: nếu doanh nghiệp muốn phát triển một mẫu robot công nghiệp mới, đội ngũ thiết kế phải tìm hiểu những gì trước khi bắt tay vào dựng mô hình?

Họ cần xác định yêu cầu kĩ thuật, nghiên cứu các sản phẩm đã có trên thị trường, so sánh thông số và hình thành những phương án thiết kế ban đầu. Trước đây, các bước này có thể đòi hỏi kỹ sư tìm kiếm thông tin trên nhiều nền tảng, tổng hợp dữ liệu rồi mới chuyển sang phác thảo ý tưởng.

Với trợ lí Aura trong môi trường 3DEXPERIENCE, đội ngũ có thể yêu cầu tìm kiếm thông tin kĩ thuật, tham khảo các sản phẩm tương đồng và gợi ý những hướng phát triển concept. Kết quả được sử dụng làm cơ sở cho các bước phác thảo, thảo luận và tiếp tục hoàn thiện thiết kế.

Đáng chú ý, quá trình này không dừng ở việc tạo ra một vài hình ảnh minh họa. Các ý tưởng có thể được đưa vào không gian cộng tác để thành viên trong nhóm cùng trao đổi, phát triển thêm phương án và lựa chọn những thiết kế phù hợp. AI vì thế góp phần mở rộng khả năng thử nghiệm ý tưởng, trong khi việc đánh giá và lựa chọn vẫn cần đến chuyên môn của con người.

Một ứng dụng khác được ông Hoàng đề cập là quản trị tác vụ và lập kế hoạch dự án. Khi một dự án có nhiều nhiệm vụ lớn, nhiệm vụ nhỏ, dự án thành phần và nhiều nhóm cùng tham gia, việc theo dõi thủ công có thể trở nên phức tạp. Những thông tin như nhiệm vụ bị trễ hạn, công việc quan trọng chưa được xử lí hay hồ sơ đính kèm còn thiếu rất dễ bị bỏ sót.

AI có thể hỗ trợ tổng hợp những dữ liệu này thành báo cáo để người quản lí nhanh chóng nhận diện vấn đề và đưa ra điều chỉnh. Thay vì phải rà soát từng đầu việc, người dùng có thêm một công cụ giúp sàng lọc thông tin và tập trung vào những điểm cần ưu tiên.

Ông Hoàng cũng cho biết người dùng có thể yêu cầu tạo tác vụ bằng ngôn ngữ tự nhiên, thay vì phải đi qua nhiều bước trên trình quản lí công việc. Đây là thay đổi nhỏ về thao tác nhưng có ý nghĩa đối với trải nghiệm sử dụng: người lao động có thể diễn đạt nhu cầu theo cách quen thuộc, còn hệ thống hỗ trợ chuyển yêu cầu đó thành công việc cụ thể.

Một chi tiết khác được ông nhấn mạnh là khả năng tương tác bằng tiếng Việt. Người dùng có thể trao đổi với Aura bằng ngôn ngữ này, đồng thời phản hồi khi kết quả chưa đầy đủ hoặc chưa chính xác để cải thiện quá trình sử dụng. Lịch sử trao đổi cũng được lưu lại trong nền tảng, giúp duy trì thông tin phục vụ công việc.

Những ví dụ trên cho thấy AI đang tiến gần hơn đến vai trò trợ lí công việc, không chỉ trả lời câu hỏi mà còn hỗ trợ tìm kiếm, tổng hợp, khởi tạo và theo dõi tác vụ. Tuy nhiên, hiệu quả thực tế vẫn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, cách thiết lập hệ thống và khả năng kiểm tra kết quả của người sử dụng.

Con người vẫn giữ vai trò quyết định

Một trong những điểm dễ bị hiểu nhầm khi nói về AI trong doanh nghiệp là cho rằng công nghệ có thể tự động thay thế toàn bộ quy trình và chuyên môn hiện có. Thực tế từ dự án robot công nghiệp mà ông Hoàng trình bày cho thấy một bức tranh khác: AI mở rộng khả năng làm việc, nhưng các quyết định quan trọng vẫn cần dựa trên hiểu biết chuyên môn và kiểm chứng kĩ thuật.

Trong thiết kế cơ khí, chẳng hạn, việc giảm khối lượng chi tiết có thể giúp robot vận hành linh hoạt hơn, đồng thời giảm yêu cầu đối với động cơ và mức tiêu thụ năng lượng. Nhưng không thể đơn giản yêu cầu AI loại bỏ càng nhiều vật liệu càng tốt. Kỹ sư phải xác định những khu vực chịu lực, các điều kiện làm việc và những giới hạn không được phép thay đổi.

Ông Hoàng mô tả quy trình tối ưu hóa topology, trong đó phần mềm sử dụng các điều kiện biên và yêu cầu chịu lực để đề xuất hình học phù hợp hơn. Sau khi có kết quả tối ưu hóa, nhóm thiết kế cần tái dựng mô hình CAD, chạy mô phỏng kiểm tra và đánh giá lại trước khi chuyển sang sản xuất.

Ví dụ này không chỉ cho thấy vai trò của các công cụ thiết kế và mô phỏng mà còn phản ánh nguyên tắc rộng hơn khi ứng dụng AI: kết quả do hệ thống đề xuất phải được đặt trong những điều kiện thực tế và được kiểm tra trước khi sử dụng.

Ở cấp độ quản trị, nguyên tắc tương tự cũng được áp dụng. AI có thể tổng hợp các nhiệm vụ trễ hạn, phát hiện thông tin còn thiếu hoặc đưa ra gợi ý về phương án xử lí, nhưng người quản lí vẫn cần xác định mức độ ưu tiên, phân bổ nguồn lực và chịu trách nhiệm về quyết định cuối cùng.

Vì vậy, việc đưa AI vào doanh nghiệp không đơn giản là mua thêm một phần mềm hay bổ sung một chatbot. Doanh nghiệp cần xác định rõ công việc nào có thể giao cho AI hỗ trợ, dữ liệu nào được phép khai thác, ai có trách nhiệm kiểm tra đầu ra và cách xử lí khi hệ thống đưa ra thông tin sai lệch.

Câu chuyện của PCB Tech Vietnam cũng gợi mở rằng lợi ích của AI sẽ rõ hơn khi công nghệ được tích hợp vào toàn bộ hành trình công việc, từ nghiên cứu, hình thành ý tưởng, cộng tác đến quản trị nhiệm vụ và kiểm chứng thiết kế. Khi đó, hiệu quả không chỉ được đo bằng tốc độ tạo ra một câu trả lời, mà còn bằng khả năng giảm thao tác lặp lại, hạn chế bỏ sót thông tin và giúp đội ngũ phối hợp tốt hơn.

Tác vụ AI bước vào doanh nghiệp vì thế không chỉ là một trào lưu công nghệ nhất thời. Khi các hệ thống ngày càng có khả năng kết nối dữ liệu và thực hiện những yêu cầu cụ thể trong quy trình làm việc, việc ứng dụng AI có cơ sở để trở thành một hướng phát triển khó đảo ngược. Thách thức tiếp theo không còn chỉ là doanh nghiệp có sử dụng AI hay không, mà là làm thế nào để sử dụng đúng việc, kiểm soát được kết quả và biến năng lực công nghệ thành giá trị thực tế.