Hub được định hướng là địa điểm kết nối các đơn vị trong hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, bao gồm doanh nghiệp khởi nghiệp, nhóm nghiên cứu, dự án spin-off công nghệ, doanh nghiệp, nhà đầu tư, quỹ đầu tư, chuyên gia và đối tác trong nước, quốc tế. Không chỉ là không gian làm việc chung, Hub còn là nơi tiếp nhận, sàng lọc, hỗ trợ thử nghiệm, kết nối chuyên gia, tư vấn phát triển dự án, kết nối nguồn vốn và thúc đẩy thương mại hóa các sản phẩm, giải pháp công nghệ.

Với việc hình thành và vận hành Hub tại Thành phố Hồ Chí Minh, Viện Đổi mới Sáng tạo Quốc gia đang mở rộng hoạt động hỗ trợ đổi mới sáng tạo tại khu vực phía Nam; đồng thời tăng cường kết nối giữa viện, trường, doanh nghiệp, startup, nhà đầu tư và các đối tác quốc tế trong quá trình phát triển, thử nghiệm và đưa các giải pháp công nghệ ra thị trường.

Định hướng phát triển: Trung tâm đổi mới sáng tạo phía Nam

Tech Innovation Hub & Venture Studio HCM được định hướng phát triển theo mô hình trung tâm đổi mới sáng tạo kết hợp venture studio, nhằm hỗ trợ các dự án công nghệ từ giai đoạn hình thành ý tưởng, hoàn thiện sản phẩm đến thử nghiệm, kết nối thị trường và tiếp cận nguồn vốn. Hub là nơi cung cấp không gian làm việc, hạ tầng hỗ trợ và các nguồn lực chuyên sâu phục vụ quá trình phát triển dự án. Đối với startup và nhóm spin-off từ viện, trường, Hub hỗ trợ rà soát công nghệ, chuẩn hóa hồ sơ, thử nghiệm sản phẩm, kết nối cố vấn, nhà đầu tư và đối tác thị trường.

Tại khu vực phía Nam, NACENTECH HCM đóng vai trò đầu mối kết nối hệ sinh thái đổi mới sáng tạo, tập trung vào ba nhóm đối tượng chính:

– Startup và spin-off công nghệ: được hỗ trợ hoàn thiện công nghệ, sản phẩm, hồ sơ dự án và kết nối nguồn lực phát triển.

– Nhà đầu tư và quỹ đầu tư: tiếp cận nguồn dự án đã được sàng lọc bước đầu, có thông tin rõ hơn về công nghệ, đội ngũ, thị trường và khả năng thương mại hóa.

– Đối tác quốc tế: có điểm kết nối tại Thành phố Hồ Chí Minh để tiếp cận hệ sinh thái đổi mới sáng tạo phía Nam, kết nối với startup Việt Nam và triển khai các chương trình hợp tác công nghệ.

Thông qua mô hình này, Tech Innovation Hub & Venture Studio HCM góp phần hình thành môi trường hỗ trợ toàn diện cho các dự án công nghệ, tăng cường liên kết giữa chuyên gia, hạ tầng thử nghiệm, nhà đầu tư, doanh nghiệp và đối tác trong nước, quốc tế.

Không gian chức năng tại 366A Trường Chinh

Theo phương án quy hoạch, khuôn viên 366A Trường Chinh có tổng diện tích khoảng 3.239 m², trong đó diện tích chuyên dụng đề xuất khoảng 2.329 m². Không gian được tổ chức thành 8 phân khu chức năng nhằm phục vụ toàn bộ chuỗi hoạt động đổi mới sáng tạo từ tiếp nhận ý tưởng đến trình diễn, thử nghiệm và gọi vốn.

Các phân khu chính bao gồm:

• Không gian co-working: nơi startup, nhóm dự án và chuyên gia có thể làm việc, trao đổi và kết nối ban đầu.
• Vườn ươm khởi nghiệp: khu vực tiếp nhận, nuôi dưỡng và phân tuyến các dự án công nghệ giai đoạn sớm.
• Không gian R&D và Lab công nghệ: hỗ trợ nghiên cứu, thử nghiệm, kiểm chứng kỹ thuật và hoàn thiện sản phẩm.
• Data Center: hỗ trợ các dự án liên quan đến dữ liệu, AI, blockchain, mô phỏng và hạ tầng số.
• Khu truyền thông và sự kiện: phục vụ Demo Day, pitching, hội thảo chuyên đề, livestream, họp báo và kết nối đầu tư.
• Khu văn phòng điều hành: bảo đảm hoạt động quản trị, tiếp đón đối tác và điều phối chương trình.

Với việc quy hoạch không gian đa chức năng, Hub từ một địa điểm làm việc thuần túy thành một cơ sở có hạ tầng đồng bộ, hỗ trợ xuyên suốt cho vòng phát triển của các dự án công nghệ. 

Quy trình hỗ trợ của Hub 

Quy trình hỗ trợ gồm 5 bước chính:

• Tiếp nhận và sàng lọc: Hub tiếp nhận hồ sơ từ startup, nhóm nghiên cứu, spin-off công nghệ, doanh nghiệp và chương trình hợp tác quốc tế. Các dự án có yếu tố công nghệ, khả năng tạo giá trị chuyển đổi lớn, sản phẩm có thể thử nghiệm hoặc mô hình có tiềm năng thương mại hóa sẽ được ưu tiên xem xét.
• Phân tuyến và ươm tạo: Dự án được phân loại theo mức độ sẵn sàng: cần ươm tạo, cần tăng tốc, cần thử nghiệm PoC hay đã sẵn sàng kết nối thị trường. Việc phân tuyến giúp từng dự án được đưa đến đúng nguồn lực, thay vì hỗ trợ dàn trải.
• Thử nghiệm PoC: Các dự án có sản phẩm hoặc giải pháp cụ thể có thể được kết nối với Lab, R&D, Data Center hoặc các điều kiện thử nghiệm phù hợp để kiểm chứng tính khả thi, hiệu quả kỹ thuật và phản hồi từ người dùng/đối tác.
• Chuyển tuyến chuyên sâu: Khi dự án cần hỗ trợ sâu hơn về công nghệ, pháp lý, dữ liệu, thị trường hoặc tiêu chuẩn kỹ thuật, Hub sẽ kết nối sang các viện, trung tâm hoặc đơn vị chuyên môn phù hợp trong hệ sinh thái NACENTECH.
• Lan tỏa và gọi vốn: Các dự án có hồ sơ rõ ràng và khả năng thương mại hóa sẽ được hỗ trợ pitching, tham gia Demo Day, kết nối quỹ đầu tư, doanh nghiệp, đối tác chiến lược và theo dõi chỉ số sau hỗ trợ.

Tech Innovation Hub & Venture Studio HCM không chỉ hướng tới mục tiêu giới thiệu công nghệ, mà còn giúp dự án hoàn thiện sản phẩm, kiểm chứng thị trường và tiếp cận nguồn lực đầu tư một cách bài bản hơn.

Startup, nhà đầu tư và đối tác quốc tế nhận được gì?

Được thiết kế với tư duy của một hệ sinh thái mở, Tech Innovation Hub & Venture Studio HCM kiến tạo những giá trị chuyên biệt, đo ni đóng giày cho từng mảnh ghép của thị trường:

Về phía các Startup và Spin-off công nghệ, Hub là điểm tựa vững chắc để chuyển hóa ý tưởng nguyên bản hoặc sản phẩm mẫu thành các hồ sơ gọi vốn chuyên nghiệp. Quá trình này được hiện thực hóa thông qua chuỗi hỗ trợ đồng bộ: từ tinh chỉnh mô hình kinh doanh, chuẩn hóa hồ sơ công nghệ, thử nghiệm thực chứng, đến thiết kế Pitch Deck và mở đường tiến ra thị trường.

Đối với cộng đồng Nhà đầu tư và Quỹ mạo hiểm, Hub giải quyết bài toán cốt lõi về chất lượng ‘deal flow’. Thay vì phải tự mình đãi cát tìm vàng giữa vô vàn hồ sơ rời rạc, các nhà đầu tư sẽ được cung cấp một hệ thống dự án đã qua bộ lọc chuyên môn sâu. Mỗi dự án đều được minh bạch hóa theo hệ quy chiếu về lĩnh vực, cấp độ sẵn sàng công nghệ (TRL), định mức vốn và khả năng sinh lời thực tế.

Song song đó, trên phương diện hợp tác quốc tế, Hub giữ vai trò như một cửa ngõ giao thương chiến lược tại khu vực trọng điểm phía Nam. Đây là bến đỗ lý tưởng để các tổ chức, tập đoàn và quỹ đầu tư toàn cầu tiếp cận sâu sát cộng đồng khởi nghiệp Việt Nam; từ đó phối hợp triển khai các không gian thử nghiệm công nghệ, trao đổi chuyên gia và xây dựng mạng lưới đối tác bền vững. 

Hướng tới không gian thương mại hóa công nghệ thực chất

Tech Innovation Hub & Venture Studio HCM kỳ vọng trở thành một không gian thương mại hóa công nghệ thực chất, nơi các dự án không chỉ được giới thiệu mà còn được hỗ trợ đi qua những bước quan trọng để sẵn sàng ra thị trường.

Venture Studio – HCM góp phần rút ngắn khoảng cách giữa nghiên cứu và ứng dụng, giữa startup và nhà đầu tư, giữa nhu cầu đổi mới của doanh nghiệp với năng lực công nghệ trong nước và quốc tế.

The post Giới thiệu Tech Innovation Hub & Venture Studio HCM – Không gian kết nối, thử nghiệm và thương mại hóa công nghệ phía Nam của NACENTECH appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

(Tóm tắt) Trong kỷ nguyên số, khởi nghiệp không còn là câu chuyện chỉ dành cho những công ty có nhiều nhà sáng lập, hàng chục nhân sự hay nguồn vốn lớn. Với sự phát triển của công nghệ số và trí tuệ nhân tạo (AI), một cá nhân hoàn toàn có thể xây dựng và vận hành một doanh nghiệp chuyên nghiệp chỉ với chiếc máy tính và kết nối Internet.

Xu hướng này đang được gọi là “Doanh nghiệp một người” (One-Person Company hay Solopreneur) và lần đầu tiên được Chính phủ Việt Nam đưa vào định hướng chính sách trong Chiến lược quốc gia về khởi nghiệp sáng tạo ban hành kèm theo Nghị quyết số 86/NQ-CP ngày 05/4/2026. Chính phủ định hướng nghiên cứu, thí điểm mô hình này nhằm đưa khởi nghiệp trở thành cơ hội của mọi người dân, thay vì chỉ dành cho một nhóm nhỏ có điều kiện.

Doanh nghiệp một người là gì?

Doanh nghiệp một người là mô hình doanh nghiệp do một cá nhân duy nhất sở hữu và vận hành, chủ yếu dựa trên nền tảng số, công nghệ và tài sản trí tuệ để tạo ra giá trị kinh tế.

Khác với hình dung truyền thống về doanh nghiệp phải có nhiều nhân sự, văn phòng và bộ máy vận hành phức tạp, doanh nghiệp một người có thể hoạt động hiệu quả nhờ tận dụng:

– Trí tuệ nhân tạo (AI);

– Các nền tảng thương mại điện tử;

– Công cụ quản trị số;

– Hệ thống thanh toán trực tuyến;

– Dịch vụ điện toán đám mây;

– Các nền tảng làm việc từ xa.

Doanh nghiệp một người khác gì Freelancer?

Mặc dù đều có thể do một cá nhân vận hành, nhưng mô hình doanh nghiệp một người và freelancer có nhiều điểm khác biệt.

Nguồn: NACENTECH, 2026

Ví dụ, một freelancer thiết kế đồ họa nhận dự án từ các nền tảng việc làm tự do hoặc từ khách hàng quen biết. Họ báo giá, thực hiện và bàn giao sản phẩm cho từng dự án. Thu nhập chủ yếu gắn với các hợp đồng mà họ trực tiếp tham gia.

Khi phát triển thành doanh nghiệp một người, cá nhân đó có thể đăng ký thành lập doanh nghiệp, xây dựng thương hiệu thiết kế riêng, vận hành website, sử dụng phần mềm quản lý khách hàng, kế toán và hóa đơn điện tử, triển khai marketing trên các nền tảng số và cung cấp dịch vụ cho nhiều khách hàng một cách chuyên nghiệp. Dù vẫn là người trực tiếp thực hiện phần lớn công việc, họ hoạt động với tư cách một doanh nghiệp thay vì chỉ là một cá nhân hành nghề tự do.

Một người vận hành cả doanh nghiệp – liệu có khả thi?

Nếu trước đây một doanh nghiệp cần nhiều nhân sự đảm nhiệm kế toán, bán hàng, marketing, chăm sóc khách hàng và vận hành, thì ngày nay công cụ số và trí tuệ nhân tạo đang giúp một cá nhân có thể thực hiện phần lớn các công việc này.

Một doanh nghiệp một người hiện nay có thể sử dụng:

– AI để viết nội dung, thiết kế hình ảnh, chăm sóc khách hàng;

– Phần mềm kế toán tự động;

– Công cụ quản lý bán hàng trực tuyến;

– Nền tảng quảng cáo số;

– Hệ thống thanh toán điện tử.

Nhờ đó, chi phí dành cho việc khởi nghiệp có thể được cắt giảm rất nhiều, trong khi khả năng tiếp cận khách hàng lại tăng lên đáng kể.

Định hướng của Chính phủ: Khai thông thể chế cho mô hình doanh nghiệp một người

Nguồn ảnh: Bộ Khoa học và Công nghệ

Nghị quyết số 86/NQ-CP về Chiến lược quốc gia khởi nghiệp sáng tạo đã xác định khởi nghiệp sáng tạo là “sự nghiệp của toàn dân”. Trong đó, mô hình doanh nghiệp một người được xem là một trong những giải pháp quan trọng để hiện thực hóa mục tiêu này. Theo đó, Việt Nam đặt mục tiêu hình thành khoảng 1 triệu doanh nghiệp một người vào năm 2030.

Một số định hướng chính sách được đề xuất bao gồm:

Đơn giản hóa thủ tục thành lập

– Đăng ký kinh doanh hoàn toàn trên môi trường số;

– Rút gọn thủ tục hành chính;

Giảm chi phí tuân thủ

– Xây dựng hệ thống thuế và kế toán đơn giản;

– Tạo điều kiện cho cá nhân dễ dàng chuyển đổi từ hộ kinh doanh hoặc hoạt động tự do sang mô hình doanh nghiệp.

Thí điểm cơ chế sandbox

– Hoàn thiện khung pháp lý cho doanh nghiệp một người;

– Tạo không gian đổi mới sáng tạo với rủi ro pháp lý thấp hơn.

Hỗ trợ nền tảng số dùng chung

– Cung cấp các nền tảng số dùng chung để hỗ trợ hoạt động kinh doanh như: kế toán, thuế, quản lý tài chính, quản trị nhân sự… trên môi trường số cho các chủ thể kinh doanh

– Bên cạnh chính sách chung, nhiều chương trình hỗ trợ khởi nghiệp đang được triển khai cho các nhóm đối tượng khác nhau như phụ nữ, thanh niên, học sinh – sinh viên và người cao tuổi.

– Tiêu biểu gồm:

     – Đề án “Hỗ trợ phụ nữ khởi nghiệp giai đoạn 2026–2035” (Đề án 2415);

     – Chương trình “Hỗ trợ Thanh niên khởi nghiệp” giai đoạn 2022–2030;

     – Đề án “Hỗ trợ học sinh, sinh viên khởi nghiệp giai đoạn 2026–2035” (Đề án 336);

     – Đề án “Người cao tuổi tham gia đẩy mạnh chuyển đổi số, chuyển đổi xanh, khởi nghiệp và tạo việc làm”.

Những chính sách này cho thấy một định hướng xuyên suốt: đưa khởi nghiệp sáng tạo trở thành cơ hội dành cho mọi người dân, bất kể độ tuổi, giới tính hay nghề nghiệp.

Từ người lao động tự do đến doanh nhân số

Mục tiêu 1 triệu doanh nghiệp một người không đơn thuần là gia tăng số lượng doanh nghiệp. Xa hơn, đây là chiến lược nhằm chuyển đổi hàng triệu cá nhân đang hoạt động trong khu vực kinh tế phi chính thức thành những “doanh nhân số”, có khả năng tạo ra giá trị kinh tế dựa trên tri thức, công nghệ và đổi mới sáng tạo.

Trong tương lai, mỗi người dân có thể trở thành một chủ doanh nghiệp, mỗi ý tưởng sáng tạo có thể trở thành một mô hình kinh doanh và mỗi cá nhân đều có cơ hội tham gia vào nền kinh tế số. Đó chính là tinh thần cốt lõi của mục tiêu “toàn dân khởi nghiệp sáng tạo” mà Việt Nam đang hướng tới.

Trên hành trình đó, Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NACENTECH) sẵn sàng đồng hành cùng các cá nhân, doanh nghiệp khởi nghiệp và SMEs thông qua các chương trình ươm tạo, tăng tốc, kết nối đối tác, nhà đầu tư và chuyên gia, góp phần biến những ý tưởng sáng tạo thành các doanh nghiệp phát triển bền vững trong nền kinh tế số.

Nguồn: Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NACENTECH)

The post Doanh nghiệp một người: Khi mỗi người dân đều có thể trở thành chủ doanh nghiệp appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Tóm tắt: Trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu ngày càng gia tăng và nhu cầu về khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo ngày càng lớn, vai trò của các trường đại học cũng đang dần có sự thay đổi.

Trên thế giới, nhiều cơ sở giáo dục đại học đã chuyển dịch sang mô hình Đại học Đổi mới sáng tạo (Innovation University), nơi đại học không chỉ thực hiện chức năng đào tạo và nghiên cứu mà còn trực tiếp tạo ra công nghệ, tài sản trí tuệ, doanh nghiệp khởi nghiệp và các giải pháp phục vụ phát triển kinh tế – xã hội.

Trong bối cảnh đó, câu hỏi đặt ra là: các trường đại học Việt Nam cần làm gì để chuyển đổi và phát triển theo mô hình Đại học Đổi mới sáng tạo?

Những nỗ lực đáng ghi nhận của các trường đại học Việt Nam trong thời gian gần đây

Trong những năm gần đây, nhiều trường đại học tại Việt Nam đã tích cực thúc đẩy các hoạt động đổi mới sáng tạo và khởi nghiệp trong môi trường đào tạo. Bên cạnh việc lồng ghép các nội dung về đổi mới sáng tạo, khởi nghiệp và phương pháp học tập dựa trên dự án (Project-Based Learning) vào chương trình đào tạo, các trường cũng phát triển đa dạng hoạt động hỗ trợ sinh viên như cuộc thi ý tưởng sáng tạo, hackathon, chương trình ươm tạo khởi nghiệp, trung tâm đổi mới sáng tạo, câu lạc bộ nghiên cứu và các chương trình hợp tác với doanh nghiệp. Những mô hình này đang dần trở thành một phần quan trọng trong hệ sinh thái đại học hiện đại.

(Nguồn ảnh: Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia, 2026)

Đây là những bước tiến quan trọng, cho thấy các nhà trường đã nhận thức rõ yêu cầu đổi mới của giáo dục đại học trong thời đại kinh tế tri thức. Nhiều trường không còn giới hạn vai trò ở đào tạo và nghiên cứu học thuật mà đã bắt đầu quan tâm đến việc gắn kết sinh viên với thực tiễn sản xuất, kinh doanh và nhu cầu xã hội.

Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả tích cực, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết. 

• Nhiều kết quả nghiên cứu của sinh viên mới dừng ở công bố khoa học, chưa được thương mại hóa hiệu quả. 
• Cơ chế hợp tác dài hạn giữa trường đại học và doanh nghiệp, đặc biệt trong hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D), vẫn còn hạn chế.

Trong khi đó, thị trường lao động ngày càng đòi hỏi người học không chỉ có kiến thức chuyên môn mà còn phải có khả năng tạo ra giá trị, giải quyết vấn đề và thích ứng với những thay đổi liên tục.

Đó cũng là lý do mô hình Đại học Đổi mới sáng tạo đang được nhiều quốc gia xem là hướng phát triển chiến lược của giáo dục đại học trong giai đoạn mới.

Đại học Đổi mới sáng tạo khác gì mô hình đại học truyền thống?

Nguồn: Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia, 2026.

Các điểm khác biệt giữa hai mô hình đại học có thể được tóm tắt ở bảng trên. Nếu đại học truyền thống tập trung vào đào tạo nguồn nhân lực, thì đại học đổi mới sáng tạo hướng tới việc tạo ra cả nguồn nhân lực, công nghệ, doanh nghiệp và các giải pháp phục vụ phát triển kinh tế – xã hội.

Các mô hình đại học đổi mới sáng tạo thành công trên thế giới

• Đại học Stanford (Hoa Kỳ): Các kết quả nghiên cứu được hỗ trợ đưa ra thị trường thông qua Văn phòng Cấp phép Công nghệ (OTL). Nhà trường cũng đã phát triển thành công chương trình ươm tạo startup Start X – cái nôi đã hỗ trợ hơn 2.700 doanh nhân và hơn 1.300 doanh nghiệp từ 2010 đến nay (Nguồn: Stanford Research Park)
• Đại học Quốc gia Singapore (NUS): Xây dựng hệ sinh thái BLOCK71 kết nối startup, chuyên gia và nhà đầu tư trong cùng một mạng lưới. Chương trình GRIP hỗ trợ các nhà nghiên cứu thương mại hóa công nghệ và thành lập doanh nghiệp từ các kết quả nghiên cứu (Nguồn: NUS Enterprise)

Điểm chung của các mô hình này là sự hỗ trợ đầy đủ về cơ chế, hạ tầng và nguồn lực để các thành quả nghiên cứu được chuyển hóa thành sản phẩm, doanh nghiệp và giá trị kinh tế thực tiễn.

Làm thế nào để trở thành Đại học Đổi mới sáng tạo?

#1. Thay đổi tư duy từ “học để kiếm việc làm” sang “học để tạo ra giải pháp”

Trong mô hình đại học mới, sinh viên sẽ không chỉ học kiến thức mà còn phải được tham gia giải quyết những bài toán thực tế từ doanh nghiệp và xã hội.

Các phương pháp như Design Thinking hay Lean Startup cần được đưa vào chương trình đào tạo từ sớm nhằm giúp người học hình thành tư duy sáng tạo, thử nghiệm và cải tiến giải pháp liên tục. 

Quá trình học tập không nên chỉ dừng ở “Learning by Doing” (học thông qua thực hành) mà tiến tới “Learning by Developing” (học thông qua phát triển giải pháp).

#2. Từ ý tưởng đến doanh nghiệp: Hành trình 6 bước trong Đại học Đổi mới sáng tạo

(Nguồn ảnh: Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia, 2026)

Thay vì để các ý tưởng của sinh viên chỉ dừng lại ở ý tưởng, các trường đại học cần xây dựng lộ trình hỗ trợ xuyên suốt để các công nghệ mới, các doanh nhân tài năng và doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo có thể được sản sinh từ chính môi trường đại học:

Ý tưởng → Ươm tạo → Tăng tốc → Spin-off → Thương mại hóa

Hướng tới một thế hệ tương lai “Made in University”

Chuyển đổi sang mô hình Đại học Đổi mới sáng tạo hoàn toàn không phải là một khẩu hiệu nhất thời, mà là một cuộc cải cách đồng bộ và dài hạn. Quá trình này đòi hỏi sự thay đổi toàn diện từ định hướng phát triển, cấu trúc chương trình đào tạo, cơ chế hợp tác cho đến hệ thống hỗ trợ khởi nghiệp. Đây là hành trình không dễ thực hiện nếu các trường đại học chỉ đi một mình.

Với vai trò là đơn vị tiên phong triển khai các hoạt động thúc đẩy đổi mới sáng tạo, NACENTECH sẵn sàng đóng vai trò là bệ đỡ và đơn vị đồng hành chiến lược cùng nhà trường, cùng nhau thiết lập và xây dựng một hệ sinh thái đổi mới sáng tạo thực chiến, phù hợp với điều kiện thực tiễn và năng lực cốt lõi của đơn vị.

Thông qua chuỗi hoạt động cốt lõi bao gồm: Tư vấn chiến lược, Đào tạo thực chiến, Hỗ trợ kết nối thực chất với mạng lưới doanh nghiệp (SMEs), Ươm tạo công nghệ, NACENTECH sẽ hỗ trợ nhà trường thúc đẩy mạnh mẽ việc thương mại hóa các kết quả nghiên cứu ứng dụng. Đây là con đường ngắn nhất và bền vững nhất để chuyển mình thành một Đại học Đổi mới sáng tạo đích thực mang đậm bản sắc Việt Nam.

Nguồn: Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NACENTECH)

The post Đại học Đổi mới sáng tạo: Mô hình giáo dục tương lai cho thế hệ “Made in University” appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Hiện nay, nhiều địa phương đã đầu tư vào cổng dịch vụ công, hệ thống quản lý văn bản, phần mềm chuyên ngành, trung tâm điều hành thông minh và các dashboard theo dõi chỉ số. Đây là những bước đi quan trọng trong xây dựng chính quyền số. Tuy nhiên, khi yêu cầu điều hành ngày càng phức tạp, một vấn đề mới bắt đầu xuất hiện: có nhiều hệ thống hơn, nhiều dữ liệu hơn, nhưng lãnh đạo vẫn chưa dễ dàng có được một bức tranh thống nhất để ra quyết định nhanh, chính xác và có khả năng truy vết.

Dữ liệu có thể đang nằm ở sở, ngành, quận, huyện, hệ thống dịch vụ công, hệ thống đầu tư công, báo cáo doanh nghiệp, phản ánh của người dân hoặc các file tổng hợp riêng lẻ. Báo cáo thủ công thường chậm, lệch số liệu và khó truy vết nguyên nhân. Dashboard nếu triển khai rời rạc cũng mới dừng ở mức hiển thị thông tin, chưa trở thành công cụ chỉ đạo xuyên suốt.

Trong bối cảnh đó, Nền tảng Điều hành số & AI Local toàn tỉnh được NACENTECH đề xuất như một mô hình giúp địa phương không chỉ số hóa dữ liệu, mà còn từng bước hình thành năng lực phân tích, cảnh báo, hỏi đáp và hỗ trợ tham mưu dựa trên dữ liệu nội bộ.

Bài toán điều hành địa phương trong kỷ nguyên dữ liệu

Một tỉnh, thành phố hiện nay phải quản lý đồng thời nhiều nhóm nhiệm vụ: phát triển kinh tế – xã hội, ngân sách, đầu tư công, cải cách hành chính, đô thị, môi trường, du lịch, doanh nghiệp, lao động, phản ánh của người dân và nhiều lĩnh vực chuyên ngành khác.

Mỗi nhóm nhiệm vụ đều tạo ra dữ liệu. Tuy nhiên, nếu dữ liệu không được kết nối và chuẩn hóa, dữ liệu sẽ chỉ là những mảnh ghép rời rạc.

Có bốn khó khăn thường gặp trong điều hành địa phương.

Thứ nhất, dữ liệu phân tán. Mỗi sở, ngành hoặc đơn vị có thể đang sử dụng một hệ thống riêng, một biểu mẫu riêng hoặc một cách tổng hợp riêng. Điều này khiến việc đối chiếu số liệu và hình thành bức tranh toàn tỉnh gặp nhiều trở ngại.

Thứ hai, báo cáo thủ công chậm. Khi cần phục vụ giao ban, họp điều hành hoặc báo cáo định kỳ, cán bộ phải thu thập, tổng hợp và rà soát dữ liệu từ nhiều nguồn. Quá trình này tiêu tốn nhiều thời gian nhưng vẫn có nguy cơ sai lệch.

Thứ ba, dashboard chưa đủ để điều hành. Dashboard giúp hiển thị số liệu, nhưng không phải lúc nào cũng trả lời được câu hỏi “vì sao xảy ra vấn đề?”, “đơn vị nào chịu trách nhiệm?”, “cần ưu tiên xử lý việc gì?” hoặc “xu hướng này có rủi ro gì trong thời gian tới?”.

Thứ tư, AI chưa gắn với dữ liệu thật của địa phương. Nhiều công cụ AI có thể hỗ trợ tạo văn bản hoặc trả lời kiến thức chung, nhưng nếu không kết nối với dữ liệu điều hành nội bộ, AI khó có thể hỗ trợ lãnh đạo trong các quyết định cụ thể.

Nền tảng Điều hành số & AI Local toàn tỉnh là gì?

Nền tảng Điều hành số & AI Local toàn tỉnh là mô hình kết hợp giữa dữ liệu lớn, báo cáo điều hành, trợ lý AI nội bộ và hệ thống cảnh báo sớm để hỗ trợ lãnh đạo địa phương ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Mô hình này có thể được hiểu qua ba trụ cột:

Một nền tảng: Các dữ liệu và công cụ điều hành được tích hợp trên một kiến trúc thống nhất, tránh tình trạng nhiều hệ thống rời rạc nhưng khó kết nối.

Một dữ liệu điều hành: Các nguồn dữ liệu quan trọng của địa phương được chuẩn hóa và tổ chức thành nguồn dữ liệu dùng chung phục vụ chỉ đạo, báo cáo và phân tích.

Một trợ lý AI: Lãnh đạo và cán bộ có thể hỏi đáp bằng tiếng Việt, truy vấn số liệu, tóm tắt văn bản, phân tích nguyên nhân và nhận gợi ý hành động trên cơ sở dữ liệu đã được phân quyền.

Khác với một phần mềm báo cáo đơn lẻ, nền tảng này hướng tới việc hình thành “bộ não điều hành số” cho địa phương, nơi dữ liệu, dashboard, báo cáo, cảnh báo và AI cùng hỗ trợ quá trình chỉ đạo liên ngành.

Bốn nhóm chức năng cốt lõi

NACENTECH đề xuất Nền tảng Điều hành số & AI Local toàn tỉnh với bốn nhóm chức năng chính.

1. Nền tảng dữ liệu

Nền tảng dữ liệu là lớp nền của toàn bộ hệ thống. Chức năng này giúp kết nối dữ liệu từ sở, ngành, dịch vụ công, đầu tư công, doanh nghiệp, phản ánh người dân và các nguồn dữ liệu chuyên ngành khác.

Mục tiêu không chỉ là gom dữ liệu về một nơi, mà là chuẩn hóa, phân loại, làm sạch và tổ chức dữ liệu thành nguồn thông tin có thể khai thác cho điều hành. Khi dữ liệu được quản trị tốt, các báo cáo, dashboard và trợ lý AI mới có cơ sở để tạo ra câu trả lời đáng tin cậy.

2. Báo cáo điều hành

Báo cáo điều hành giúp lãnh đạo theo dõi các lĩnh vực trọng điểm như kinh tế – xã hội, dự án trọng điểm, hành chính công, đô thị, môi trường, doanh nghiệp, du lịch và các nhóm chỉ số ưu tiên khác.

Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào báo cáo thủ công, nền tảng có thể cung cấp màn hình điều hành theo thời gian gần thực. Điều này giúp lãnh đạo nhìn thấy toàn cảnh, theo dõi biến động chỉ số và truy vết đến đơn vị phụ trách khi cần.

3. Trợ lý AI Local

Trợ lý AI Local là lớp tương tác thông minh của nền tảng. Người dùng có thể đặt câu hỏi bằng tiếng Việt, yêu cầu tóm tắt báo cáo, phân tích số liệu, truy vấn văn bản, soạn nội dung giao ban hoặc tìm nguyên nhân của một chỉ số bất thường.

Một số năng lực có thể bao gồm ChatBI, ChatDoc, tóm tắt văn bản, hỗ trợ tham mưu, tra cứu quy định và gợi ý hành động. Điểm quan trọng là trợ lý AI phải được vận hành trên dữ liệu nội bộ, có phân quyền theo vai trò và có cơ chế truy vết câu trả lời.

4. Cảnh báo và xu hướng

Cảnh báo và xu hướng giúp nền tảng vượt ra khỏi vai trò hiển thị dữ liệu. Hệ thống có thể cảnh báo sớm khi KPI vượt ngưỡng, hồ sơ bị tồn, dự án có nguy cơ chậm tiến độ hoặc phản ánh của người dân tăng bất thường.

Nhờ đó, lãnh đạo không chỉ nắm được những gì đã xảy ra, mà còn có thể phát hiện sớm vấn đề trước khi chúng trở thành điểm nghẽn lớn.

Các use case ưu tiên cho địa phương

Nền tảng Điều hành số & AI Local toàn tỉnh nên được triển khai từ các bài toán có nhu cầu rõ, dữ liệu tương đối sẵn có và khả năng tạo tác động nhanh.

Điều hành kinh tế – xã hội

Nền tảng có thể hỗ trợ theo dõi các chỉ tiêu tăng trưởng, ngân sách, doanh nghiệp, du lịch, lao động và các chỉ số phát triển trọng điểm. Lãnh đạo có thể nhanh chóng nhận diện chỉ tiêu nào đang đạt tiến độ, chỉ tiêu nào có nguy cơ chậm và nguyên nhân đến từ nhóm yếu tố nào.

Giám sát đầu tư công

Đầu tư công là một trong những lĩnh vực cần theo dõi sát về tiến độ, giải ngân, vướng mắc và trách nhiệm của từng đơn vị. AI Local có thể hỗ trợ truy vấn tình trạng dự án, tổng hợp các điểm nghẽn và cảnh báo sớm những dự án có nguy cơ chậm tiến độ.

Cải cách hành chính

Với dữ liệu về hồ sơ tiếp nhận, hồ sơ đang xử lý, hồ sơ trễ hạn và mức độ hài lòng, nền tảng giúp lãnh đạo theo dõi chất lượng phục vụ người dân, doanh nghiệp. Hệ thống có thể chỉ ra đơn vị nào có tỷ lệ trễ hạn cao, nhóm thủ tục nào thường gây vướng mắc và thời điểm nào phát sinh áp lực xử lý lớn.

Lắng nghe người dân

Nền tảng có thể tổng hợp phản ánh từ cổng thông tin, ứng dụng, tổng đài, báo chí hoặc mạng xã hội. Khi dữ liệu phản ánh được phân loại và phân tích, địa phương có thể nhận diện nhóm vấn đề nổi bật, khu vực phát sinh nhiều phản ánh và xu hướng cần xử lý sớm.

AI trợ lý công vụ

AI Local có thể hỗ trợ cán bộ tóm tắt văn bản, soạn báo cáo, tra cứu quy định, chuẩn bị nội dung giao ban và hỗ trợ tham mưu. Đây là nhóm ứng dụng giúp giảm thời gian xử lý công việc lặp lại, đồng thời nâng cao chất lượng chuẩn bị thông tin cho lãnh đạo.

Giá trị mang lại cho lãnh đạo địa phương

Nền tảng Điều hành số & AI Local toàn tỉnh mang lại giá trị ở cả cấp chiến lược và vận hành.

Trước hết, lãnh đạo có một bức tranh điều hành thống nhất, cập nhật và có khả năng truy vết. Thay vì phải chờ nhiều lớp tổng hợp, lãnh đạo có thể theo dõi các nhóm chỉ số quan trọng trên cùng một nền tảng.

Thứ hai, nền tảng giúp giảm thời gian tổng hợp báo cáo. Khi báo cáo được tự động hóa một phần, cán bộ có thêm thời gian để phân tích nguyên nhân, đề xuất phương án và xử lý vấn đề.

Thứ ba, hệ thống giúp phát hiện sớm điểm nghẽn. Những dấu hiệu như KPI vượt ngưỡng, hồ sơ tồn, dự án chậm hoặc phản ánh tăng bất thường có thể được cảnh báo sớm để lãnh đạo chỉ đạo kịp thời.

Thứ tư, nền tảng hỗ trợ cải thiện chất lượng phục vụ người dân và doanh nghiệp. Khi dữ liệu phản ánh, hồ sơ hành chính và chỉ số hài lòng được theo dõi thường xuyên, địa phương có cơ sở để nâng cao hiệu quả phục vụ công.

Thứ năm, AI Local giúp tạo môi trường AI nội bộ an toàn, hạn chế việc đưa dữ liệu nhạy cảm ra bên ngoài và bảo đảm mọi hoạt động truy cập, hỏi đáp, phân tích đều có thể được phân quyền và truy vết.

Lộ trình triển khai đề xuất

Để tránh đầu tư dàn trải, Nền tảng Điều hành số & AI Local toàn tỉnh nên được triển khai theo từng giai đoạn.

Giai đoạn 1: Khởi động với bài toán ưu tiên

Trong giai đoạn đầu, địa phương lựa chọn một số bài toán điều hành ưu tiên, kết nối dữ liệu mẫu, xây dựng kho dữ liệu tập trung ban đầu, thiết kế dashboard lãnh đạo và triển khai AI hỏi đáp cơ bản.

Giai đoạn này giúp kiểm chứng nhanh giá trị của nền tảng, đồng thời xác định các yêu cầu kỹ thuật, dữ liệu và vận hành trước khi mở rộng.

Giai đoạn 2: Mở rộng sở, ngành và tự động hóa báo cáo

Sau khi có kết quả thử nghiệm ban đầu, nền tảng có thể mở rộng sang nhiều sở, ngành hơn, chuẩn hóa bộ KPI điều hành, thiết lập cảnh báo sớm và tự động hóa báo cáo giao ban, báo cáo tháng, báo cáo quý.

Đây là giai đoạn chuyển nền tảng từ thử nghiệm sang vận hành thường xuyên.

Giai đoạn 3: Nhân rộng toàn tỉnh và quản trị AI nội bộ

Ở giai đoạn hoàn thiện, hệ thống được nhân rộng trên phạm vi toàn tỉnh, tích hợp sâu với các nguồn dữ liệu dùng chung, triển khai AI nội bộ có phân quyền, audit và quản trị dữ liệu.

Khi đó, AI Local không còn là một công cụ thử nghiệm, mà trở thành một phần của hạ tầng điều hành số địa phương.

NACENTECH AI Local: Đồng hành cùng địa phương trong xây dựng chính quyền số thế hệ mới

Với vai trò là tổ chức khoa học và công nghệ định hướng đổi mới sáng tạo, NACENTECH tập trung phát triển các mô hình ứng dụng AI an toàn, thực tiễn và có khả năng triển khai trong khu vực công.

Nền tảng Điều hành số & AI Local toàn tỉnh do NACENTECH đề xuất hướng tới mục tiêu hỗ trợ lãnh đạo địa phương nhìn thấy toàn cảnh, phát hiện sớm điểm nghẽn và chỉ đạo liên ngành dựa trên dữ liệu. Mô hình này không tiếp cận AI như một công cụ độc lập, mà đặt AI trong tổng thể kiến trúc dữ liệu, báo cáo, cảnh báo, phân quyền và quản trị an toàn.

Trong bối cảnh chính quyền số đang bước sang giai đoạn khai thác dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, AI Local có thể trở thành lớp hạ tầng mới giúp địa phương nâng cao hiệu quả điều hành, rút ngắn thời gian tổng hợp thông tin và cải thiện chất lượng phục vụ người dân, doanh nghiệp.

NACENTECH trân trọng kính mời các địa phương, sở, ngành, trung tâm điều hành thông minh, ban chỉ đạo chuyển đổi số và các đơn vị có nhu cầu xây dựng nền tảng dữ liệu điều hành, báo cáo thông minh hoặc trợ lý AI nội bộ liên hệ để cùng đánh giá hiện trạng dữ liệu, xác định bài toán ưu tiên và thiết kế lộ trình triển khai phù hợp.

The post Nền tảng Điều hành số & AI Local toàn tỉnh: Bước tiếp theo của chính quyền số địa phương appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Đối với một địa phương, dữ liệu điều hành có thể nằm ở nhiều sở, ngành, quận, huyện, hệ thống chuyên ngành, cổng dịch vụ công, báo cáo định kỳ hoặc file tổng hợp riêng lẻ. Đối với doanh nghiệp, dữ liệu có thể nằm trong hệ thống khách hàng, vận hành, tài chính, sản xuất, nhân sự hoặc chuỗi cung ứng. Nếu AI không được kết nối với dữ liệu nội bộ, không hiểu quy trình vận hành và không được kiểm soát về bảo mật, AI khó có thể tạo ra giá trị thực chất cho bài toán quản trị.

Đó là lý do khái niệm AI Local ngày càng được quan tâm như một bước phát triển tiếp theo của chuyển đổi số: từ số hóa dữ liệu sang khai thác dữ liệu bằng trí tuệ nhân tạo.

AI Local là gì?

AI Local có thể hiểu là mô hình trí tuệ nhân tạo được triển khai, vận hành và tối ưu trên dữ liệu nội bộ của một tổ chức, một địa phương hoặc một hệ sinh thái cụ thể.

Khác với các công cụ AI công cộng, AI Local không chỉ dựa vào dữ liệu chung trên Internet hoặc dữ liệu người dùng nhập vào từng lần. AI Local được thiết kế để kết nối với dữ liệu riêng, hiểu bối cảnh vận hành, tuân thủ phân quyền truy cập và hỗ trợ người dùng khai thác dữ liệu theo nhu cầu thực tế.

Nói một cách đơn giản, AI Local là một trợ lý AI “hiểu nội bộ”.

Với AI Local, người dùng có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ:

• Tình hình xử lý hồ sơ trong tháng này có điểm nghẽn nào?
• Dự án nào đang có nguy cơ chậm tiến độ?
• Nhóm phản ánh nào của người dân đang tăng bất thường?
• Báo cáo quý này có điểm gì cần lưu ý?
• Văn bản này liên quan đến quy định nào?
• Chỉ số nào đang lệch khỏi kế hoạch?

Thay vì phải tìm kiếm thủ công trong nhiều hệ thống, nhiều file hoặc nhiều báo cáo, người dùng có thể tương tác với dữ liệu qua một giao diện hỏi đáp thông minh.

Vì sao không chỉ dùng AI công cộng?

AI công cộng có nhiều giá trị trong hỗ trợ năng suất cá nhân. Tuy nhiên, với các bài toán liên quan đến dữ liệu nội bộ, AI công cộng có một số giới hạn rõ ràng.

Thứ nhất, AI công cộng không tự hiểu dữ liệu riêng của tổ chức. Nếu không được kết nối với hệ thống dữ liệu nội bộ, AI chỉ có thể trả lời ở mức kiến thức chung hoặc dựa trên thông tin người dùng nhập thủ công.

Thứ hai, nhiều dữ liệu nội bộ có tính nhạy cảm. Dữ liệu điều hành, dữ liệu người dân, dữ liệu doanh nghiệp, dữ liệu tài chính, dữ liệu dự án hoặc dữ liệu nhân sự cần được kiểm soát chặt chẽ. Việc đưa dữ liệu nhạy cảm vào các nền tảng bên ngoài có thể tạo ra rủi ro về bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ.

Thứ ba, AI công cộng thường không được thiết kế riêng cho ngôn ngữ, quy trình và cấu trúc dữ liệu của từng tổ chức. Trong khu vực công, một câu hỏi điều hành thường liên quan đến chỉ tiêu, văn bản, đơn vị phụ trách, tiến độ, trách nhiệm và quy trình xử lý. Nếu AI không hiểu bối cảnh này, câu trả lời có thể chung chung và khó sử dụng cho chỉ đạo thực tế.

AI Local ra đời để giải quyết khoảng trống đó.

AI Local khác gì ChatGPT, Dashboard và báo cáo truyền thống?

AI Local không nên được hiểu đơn giản là “mang chatbot vào tổ chức”. Về bản chất, AI Local là một kiến trúc khai thác dữ liệu có tích hợp trí tuệ nhân tạo, bảo mật, phân quyền và truy vết.

Điểm khác biệt lớn nhất của AI Local nằm ở việc AI được gắn với dữ liệu thật, quy trình thật và nhu cầu thật của tổ chức.

AI Local hoạt động như thế nào?

Một hệ thống AI Local thường bao gồm bốn lớp chính.

1. Lớp dữ liệu nội bộ

Đây là nền tảng quan trọng nhất. Dữ liệu từ các hệ thống khác nhau cần được kết nối, chuẩn hóa, làm sạch và tổ chức thành nguồn dữ liệu có thể khai thác. Nếu dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn hóa hoặc không cập nhật, AI khó có thể trả lời chính xác.

2. Lớp quản trị và phân quyền

Không phải người dùng nào cũng được xem toàn bộ dữ liệu. AI Local cần có cơ chế phân quyền theo vai trò, đơn vị, chức năng và phạm vi công việc. Điều này giúp bảo đảm rằng người dùng chỉ có thể truy cập những thông tin phù hợp với thẩm quyền của mình.

3. Lớp trí tuệ nhân tạo

Đây là phần cho phép hệ thống hiểu câu hỏi, truy xuất dữ liệu liên quan, tóm tắt nội dung, phân tích xu hướng, tạo báo cáo hoặc gợi ý hành động. Trong nhiều trường hợp, AI Local có thể kết hợp các năng lực như ChatBI, ChatDoc, tóm tắt văn bản, tìm kiếm ngữ nghĩa và phân tích dữ liệu.

4. Lớp giao diện tương tác

Người dùng không cần biết câu lệnh kỹ thuật phức tạp. Họ có thể hỏi bằng tiếng Việt tự nhiên, nhận câu trả lời dễ hiểu, có dẫn nguồn dữ liệu, có biểu đồ hoặc gợi ý hành động nếu cần.

AI Local có thể ứng dụng ở đâu?

AI Local có thể ứng dụng trong nhiều nhóm tổ chức khác nhau.

Đối với chính quyền địa phương, AI Local có thể hỗ trợ điều hành kinh tế – xã hội, giám sát đầu tư công, cải cách hành chính, lắng nghe người dân, tổng hợp báo cáo và hỗ trợ tham mưu.

Đối với doanh nghiệp, AI Local có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu khách hàng, quản trị vận hành, quản lý tri thức nội bộ, phân tích chuỗi cung ứng, tự động hóa báo cáo và hỗ trợ ra quyết định.

Đối với viện nghiên cứu, trường đại học và tổ chức khoa học công nghệ, AI Local có thể hỗ trợ quản lý kết quả nghiên cứu, khai thác cơ sở dữ liệu chuyên môn, phân tích xu hướng công nghệ, hỗ trợ thương mại hóa tài sản trí tuệ và kết nối chuyên gia.

Điểm chung của các ứng dụng này là: tổ chức đã có dữ liệu, nhưng cần một lớp AI an toàn để biến dữ liệu thành thông tin có thể hành động.

Điều kiện để triển khai AI Local hiệu quả

AI Local không thể phát huy giá trị nếu chỉ được triển khai như một công cụ phần mềm đơn lẻ. Để thành công, tổ chức cần chuẩn bị đồng thời nhiều yếu tố.

Trước hết, cần xác định rõ bài toán ưu tiên. AI Local nên bắt đầu từ những vấn đề có nhu cầu thực tế, có dữ liệu sẵn có và có khả năng tạo tác động nhanh. Ví dụ: tự động hóa báo cáo, hỏi đáp dữ liệu nội bộ, cảnh báo hồ sơ tồn, phân tích phản ánh khách hàng hoặc hỗ trợ tra cứu văn bản.

Thứ hai, cần rà soát chất lượng dữ liệu. Dữ liệu phải đủ tin cậy, có cấu trúc, có cập nhật và có cơ chế quản trị. AI không thể tạo ra câu trả lời tốt nếu dữ liệu đầu vào thiếu nhất quán.

Thứ ba, cần thiết kế cơ chế bảo mật và phân quyền ngay từ đầu. AI Local càng gắn với dữ liệu thật thì yêu cầu về an toàn dữ liệu càng cao.

Thứ tư, cần đào tạo người dùng. AI Local không thay thế con người, mà giúp con người làm việc nhanh hơn và có căn cứ hơn. Vì vậy, cán bộ, chuyên viên, nhà quản lý hoặc nhân sự vận hành cần hiểu cách đặt câu hỏi, kiểm chứng câu trả lời và sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ.

AI Local và bước tiếp theo của chuyển đổi số

Trong giai đoạn đầu của chuyển đổi số, nhiều tổ chức tập trung vào số hóa quy trình, xây dựng hệ thống phần mềm và lưu trữ dữ liệu. Tuy nhiên, ở giai đoạn tiếp theo, giá trị không chỉ nằm ở việc có dữ liệu, mà nằm ở khả năng khai thác dữ liệu để ra quyết định.

AI Local chính là một bước tiến trong hành trình đó.

Thay vì để dữ liệu nằm rải rác trong các hệ thống, AI Local giúp kết nối dữ liệu, tạo lớp hỏi đáp thông minh, hỗ trợ phân tích và đưa ra cảnh báo sớm. Thay vì để báo cáo chỉ phản ánh những gì đã xảy ra, AI Local giúp tổ chức nhận diện điều gì đang diễn ra và điều gì có thể cần được xử lý.

Với vai trò là tổ chức khoa học và công nghệ định hướng đổi mới sáng tạo, NACENTECH quan tâm phát triển các mô hình ứng dụng AI an toàn, thực tiễn và có khả năng triển khai trong khu vực công, doanh nghiệp và hệ sinh thái đổi mới sáng tạo. AI Local không chỉ là một xu hướng công nghệ, mà còn là nền tảng để các tổ chức từng bước chuyển từ quản lý bằng dữ liệu sang điều hành bằng trí tuệ dữ liệu.

The post AI Local là gì? Từ AI công cộng đến trợ lý AI trên dữ liệu nội bộ appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Venture Studio không chỉ là nhà đầu tư, mà còn đóng vai trò như một người đồng sáng lập (Co-founder), cung cấp nền tảng nguồn lực và chuyên môn thực chiến để đưa các sáng chế tiềm năng đi đến thành công.

Nhiều kết quả nghiên cứu, sáng chế và công nghệ tuy sở hữu tiềm năng rất lớn, nhưng lại gặp rào cản khi bước ra thị trường. Trong lĩnh vực khởi nghiệp, khoảng cách giữa hoạt động nghiên cứu (R&D), thử nghiệm công nghệ và thương mại hóa thực tế thường được gọi là “Thung lũng chết” (Valley of Death). Đây là giai đoạn khốc liệt nhất, nơi đa số các dự án tiềm năng bị gãy đổ. Theo các báo cáo thống kê về tỷ lệ thất bại của Startup:

• 42% thất bại vì xây dựng sản phẩm mà thị trường không có nhu cầu hoặc khách hàng không sẵn sàng chi trả.
• 38% doanh nghiệp cạn kiệt nguồn vốn và không thể gọi thêm các vòng vốn tiếp theo kịp thời. 

Trong bối cảnh đó, mô hình Venture Studio (hay còn được biết đến là venture builder, startup studio) đang trở thành một hướng tiếp cận đột phá. Vậy, Venture Studio là gì?

Mô hình Venture Studio: Giải pháp đột phá cho tương lai

Venture Studio chính là bệ đỡ vững chắc giúp các công nghệ và tài sản trí tuệ (IP) tiềm năng được hiện thực hóa. 

Venture Studio giúp Startup giải quyết các bài toán khó:

– Hoàn thiện công nghệ: Tối ưu hóa các tài sản trí tuệ sẵn có.

– Thử nghiệm thị trường: Đưa sản phẩm vào thực tế để đo lường nhu cầu người dùng.

– Kết nối đầu tư: Tạo mạng lưới liên kết với các quỹ đầu tư lớn.

– Xây dựng doanh nghiệp: Biến công nghệ thuần túy thành một thực thể kinh doanh chuyên nghiệp. 

Venture Studio khác gì so với các mô hình truyền thống?

Khác với các vườn ươm hay quỹ đầu tư mạo hiểm thông thường, Venture Studio tham gia trực tiếp vào quá trình vận hành từ giai đoạn sơ khai nhất (giai đoạn “thai nghén” ý tưởng).

Các mô hình Venture Studio thành công trên thế giới

Trên thế giới, mô hình Venture Studio đã chứng minh được hiệu quả vượt trội, trở thành cầu nối quan trọng giữa viện nghiên cứu, startup và thị trường. 

Rocket Internet (Đức) 

Là một trong những mô hình venture builder nổi tiếng nhất tại Châu Âu, Rocket Internet tập trung xây dựng và mở rộng các doanh nghiệp công nghệ từ giai đoạn rất sớm. Tổ chức này đứng sau hàng loạt “kỳ lân” trong lĩnh vực thương mại điện tử, logistics và nền tảng số, khẳng định năng lực xây dựng startup ở quy mô toàn cầu với tốc độ thần tốc.

Idealab (Hoa Kỳ)

Thành lập từ năm 1996, Idealab được coi là người tiên phong khai sinh ra mô hình Venture Studio. Hoạt động theo mô hình thử nghiệm song song nhiều ý tưởng công nghệ, Idealab sàng lọc và lựa chọn các dự án xuất sắc nhất để phát triển thành doanh nghiệp độc lập. Tập trung vào các lĩnh vực mũi nhọn như AI, năng lượng sạch và công nghệ đổi mới sáng tạo, Idealab đã kiến tạo hơn 150 công ty công nghệ với nhiều thương vụ IPO và M&A thành công.

Beanstalk (Úc) 

Beanstalk AgTech là tổ chức tư vấn và phát triển venture hàng đầu hoạt động trong khu vực Ấn Độ Dương – Thái Bình Dương, với sứ mệnh thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong lĩnh vực nông nghiệp. Beanstalk tập trung vào ba hoạt động cốt lõi: thương mại hóa công nghệ và xây dựng startup công nghệ mới (venture building), thúc đẩy ứng dụng công nghệ thông qua các chương trình đổi mới sáng tạo mở, đồng thời tư vấn chiến lược và thiết kế hệ sinh thái hỗ trợ phát triển ngành.

Thông qua chương trình “Drought Venture Studio,” Beanstalk hỗ trợ các nhà nghiên cứu và startup chuyển hóa các công nghệ thích ứng với biến đổi khí hậu và hạn hán thành những giải pháp nông nghiệp có khả năng thương mại hóa. Mô hình này hiện đang được Beanstalk nghiên cứu và mở rộng triển khai tại nhiều quốc gia trong khu vực châu Á.

Tóm lại, các mô hình này cung cấp cho Viện một “kiến trúc vận hành” thực chiến, dịch chuyển vai trò của Viện từ một đơn vị quản lý nghiên cứu truyền thống sang một tổ chức kiến tạo và ươm tạo doanh nghiệp công nghệ chủ động, hiệu quả và có tốc độ bứt phá cao. 

NACENTECH Venture Studio

Kế thừa các thông lệ và mô hình Venture Studio thành công trên thế giới, NACENTECH đã hợp tác với Beanstalk AgTech trong vai trò đối tác tư vấn chiến lược để đồng thiết kế và phát triển mô hình Venture Studio tại cơ sở 25 Lê Thánh Tông (Hà Nội) và 366A Trường Chinh (TP. Hồ Chí Minh). Mô hình này hướng tới mục tiêu thúc đẩy thương mại hóa công nghệ và hỗ trợ hình thành các startup công nghệ đáp ứng nhu cầu thị trường tại Việt Nam. 

NACENTECH Venture Studio được xây dựng như một hệ sinh thái hỗ trợ toàn diện, đóng vai trò là cầu nối vững chắc đưa các công nghệ, IP và dự án đổi mới sáng tạo từ các viện nghiên cứu, trường đại học, startup và doanh nghiệp bước ra thị trường. Mô hình hoạt động của NACENTECH Venture Studio tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: Giúp các công nghệ tiềm năng vượt qua khoảng cách từ R&D đến thương mại hóa.

Chuỗi quy trình đồng hành toàn diện của NACENTECH Venture Studio:

– Scouting & Selection (Tiếp nhận & Sàng lọc): Tiếp nhận các công nghệ, IP, ý tưởng đột phá từ viện, trường, startup, doanh nghiệp; tiến hành đánh giá sơ bộ năng lực đội ngũ và lựa chọn các dự án tiềm năng.

– Validation & Venture Design (Thẩm định & Thiết kế): Phân tích sâu sắc nhu cầu thị trường, đánh giá chuyên sâu về công nghệ và sở hữu trí tuệ để thiết kế mô hình kinh doanh cùng lộ trình phát triển tối ưu.

– PoC & Product Development (Thử nghiệm & Phát triển): Tập trung phát triển PoC/Prototype, tiến hành kiểm nghiệm thực tế tại hệ thống Tech Lab/Tech Testing và trực tiếp kiểm chứng cùng các khách hàng, đối tác chiến lược.

– Venture Building & Go-To-Market (Xây dựng doanh nghiệp & Tiếp cận thị trường): Tiến hành thành lập startup/spin-off, trực tiếp tham gia xây dựng bộ máy nhân sự, nâng cao năng lực vận hành và triển khai chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường.

– Scaling & Investment (Mở rộng quy mô & Đầu tư): Kết nối mạng lưới nhà đầu tư uy tín để hỗ trợ gọi vốn, thúc đẩy tăng trưởng vững chắc, hướng đến mở rộng quy mô quốc tế và thực hiện thoái vốn/M&A khi đạt thời điểm phù hợp

NACENTECH Venture Studio đồng hành toàn diện cùng startup 

Với vai trò là tổ chức khoa học và công nghệ dẫn dắt, Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia định vị là đối tác chiến lược đồng hành dài hạn cùng các nhà khoa học, viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp. Chúng tôi tập trung tối ưu hóa các nguồn lực quốc gia và quốc tế, nhằm giảm thiểu rủi ro, đẩy nhanh quá trình thương mại hóa và ứng dụng các kết quả nghiên cứu (R&D) vào thực tiễn sản xuất, kinh doanh.

Viện trân trọng kính mời các cơ quan, đơn vị, nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp có nhu cầu đánh giá tiềm năng thương mại, hoặc tìm kiếm giải pháp phát triển thị trường cho các công nghệ cốt lõi, liên hệ trực tiếp để cùng xây dựng phương án phối hợp và triển khai tối ưu.

The post Venture Studio: Đưa Sáng Chế Tiềm Năng Vượt Qua “Thung lũng Chết” appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

1. Đầu tư vào R&D và Cơ sở hạ tầng AI

Việt Nam có thể hỗ trợ khả năng cạnh tranh về khoa học và công nghệ bằng cách đầu tư vào nghiên cứu phát triển (R&D) dài hạn và xây dựng các phương pháp tiếp cận công-tư mới để xây dựng cơ sở hạ tầng AI. Các nhà hoạch định chính sách điều chỉnh những nỗ lực này để làm cho các công cụ AI có thể tiếp cận được với càng nhiều doanh nhân và nhà khoa học càng tốt, cho phép nhiều nhà phát triển hơn thúc đẩy công nghệ AI và tận dụng AI để đẩy nhanh các khám phá trong các lĩnh vực khác. Chúng ta cũng sẽ cần các chiến lược mới để tiếp cận dân số còn lại của Việt Nam vẫn chưa có khả năng truy cập vào các dịch vụ internet, mà AI có thể tiếp cận được.

Không có một chiến lược đầu tư AI nào có thể áp dụng cho tất cả các chính phủ, nhưng một công thức cơ bản để thành công là đầu tư vào nghiên cứu và công nghệ cơ bản; xây dựng cơ sở hạ tầng thông minh, siêu máy tính, cơ sở hạ tầng đám mây và tập dữ liệu chính phủ mở – và sau đó đưa ra các chính sách khuyến khích đổi mới và phát triển sản phẩm của khu vực tư nhân được xây dựng dựa trên các sáng kiến ​​nền tảng này. Một mô hình như vậy có thể thúc đẩy đổi mới bằng cách tạo ra ý thức trách nhiệm chung giữa khu vực công và tư nhân trong việc phát triển AI và các công nghệ mới nổi khác.

Tại AMS, Singapore đã nêu bật trong Chiến lược AI quốc gia 2.0 của mình về ý định đầu tư vào cơ sở hạ tầng điện toán và cho phép tiếp cận điện toán để hỗ trợ các trường hợp sử dụng có giá trị cho việc xây dựng năng lực, đổi mới và Lợi ích công cộng. Lộ trình AI quốc gia của Philippines khuyến nghị thành lập Trung tâm nghiên cứu AI quốc gia như một trung tâm nghiên cứu chung sẽ hỗ trợ các doanh nghiệp Philippines bao gồm doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa (MSME), trong việc áp dụng công nghệ AI. Chiến lược quốc gia về AI 2020-2045 của Indonesia khuyến nghị thành lập Trung tâm siêu máy tính AI quốc gia (INAISCC), đóng vai trò là trung tâm cho các trung tâm nghiên cứu, ngành công nghiệp và các cơ quan chính phủ cần các dịch vụ điện toán lớn.

Ngoài những nỗ lực quốc gia này, AMS có thể xem xét việc tạo ra cơ sở hạ tầng AI trên toàn ASEAN để các cơ hội nghiên cứu và phát triển AI có thể phát triển mạnh mẽ trên khắp khu vực. Điều này có thể bao gồm việc tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận các bộ dữ liệu mở và điện toán được chia sẻ, bao gồm cả ngôn ngữ ASEAN và kiến ​​thức văn hóa. Điều này sẽ giúp các nhà nghiên cứu và công ty ASEAN phát triển các sản phẩm và dịch vụ AI sáng tạo đáp ứng nhu cầu của địa phương và khu vực. Các học bổng trao đổi AI trên toàn ASEAN cũng có thể được thành lập để thúc đẩy việc trao đổi và phát triển chuyên môn AI của ASEAN. AMS cũng có thể hỗ trợ việc thành lập Nguồn lực toàn cầu cho nghiên cứu AI (GRAIR) để cho phép nghiên cứu AI trên toàn cầu. GRAIR sẽ giúp tạo ra một “mục đích chung toàn cầu” về dữ liệu, tài nguyên và cơ sở hạ tầng để hỗ trợ phát triển AI trên toàn cầu. Ví dụ, nó có thể thúc đẩy việc tạo ra các bộ dữ liệu mở liên quan đến ngôn ngữ có ít tài nguyên và kiến ​​thức văn hóa, để đảm bảo tính đa dạng và chính xác hơn cho các ngôn ngữ và văn hóa không phải phương Tây. Ngoài việc cung cấp các nguồn lực kỹ thuật, GRAIR cũng nên hỗ trợ các quốc gia ở các cấp độ phát triển khác nhau để xây dựng năng lực của lực lượng lao động AI trong nước, bao gồm các nhà phát triển ứng dụng và nhà nghiên cứu.

Quan hệ đối tác công tư có thể có hiệu quả trong việc thúc đẩy nghiên cứu và tạo ra nguồn lực chung trên toàn bộ hệ sinh thái AI. Cả chính phủ và ngành công nghiệp đều có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu học thuật và xã hội dân sự thông qua các chương trình như khuôn khổ chuyển giao công nghệ, học bổng và hỗ trợ trực tiếp cho nghiên cứu. Các sáng kiến ​​công tư nhằm hỗ trợ việc tạo ra các trường hợp sử dụng AI có tác động cho doanh nghiệp cũng nên được khuyến khích, với sáng kiến ​​AI Trailblazers giữa Google Cloud và Chính phủ Singapore là một mô hình tích cực. Những nỗ lực này cũng phải mở rộng phạm vi người tham gia vượt ra ngoài những người thường tham gia trong học viện và ngành công nghiệp, để phản ánh sự đa dạng về địa lý, ngôn ngữ và văn hóa của các cộng đồng quốc gia và toàn cầu.

+ AI Trailblazers là sáng kiến ​​chung giữa Google Cloud, Bộ Truyền thông và Thông tin (MCI) của Singapore, Ngành công nghiệp kỹ thuật số Singapore (DISG) và Văn phòng Chính phủ kỹ thuật số và Quốc gia thông minh (SNDGO) để đẩy nhanh quá trình phát triển các giải pháp AI tạo ra có tác động tại Singapore.

+ Theo sáng kiến ​​AI Trailblazers, hai Innovation Sandbox đã được thành lập để cung cấp cho tối đa 100 tổ chức tại Singapore quyền truy cập liền mạch vào các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) hiệu suất cao của Google Cloud, nền tảng Vertex AI, các mô hình AI tạo sinh được đào tạo trước và các công cụ dành cho nhà phát triển chi phí thấp, miễn phí trong tối đa ba tháng. Với quyền truy cập vào các bộ công cụ AI tạo sinh toàn diện, được xây dựng tùy chỉnh và dễ sử dụng này, các tổ chức có thể xây dựng và thử nghiệm các giải pháp AI tạo sinh của riêng mình trong một môi trường dựa trên đám mây được kiểm soát và chuyên dụng.

2. Khung chính sách và pháp lý ủng hộ đổi mới

AI quá quan trọng để không quản lý – và quá quan trọng để không quản lý tốt. Hiện tại,

thách thức mà tất cả các nhà hoạch định chính sách phải đối mặt là làm thế nào để quản lý AI theo cách giảm thiểu rủi ro và tác hại tiềm ẩn mà không cản trở sự đổi mới có lợi. Có nguy cơ là các cách tiếp cận theo quy định xung đột và phân mảnh sẽ ngăn cản những người đổi mới và chính phủ trên toàn thế giới khai thác các ứng dụng AI đáng tin cậy và có lợi để đạt được nền kinh tế mạnh hơn, tìm ra phương pháp chữa trị ung thư và đảm bảo cuộc sống lâu dài và tốt đẹp hơn cho hàng tỷ người.

Một số nước trong AMS đã đưa ra các khuôn khổ chính sách về quản trị AI, bao gồm Thư thông tư của Indonesia về Nguyên tắc đạo đức khi sử dụng AI và Khung quản trị AI mẫu của Singapore. Ở cấp độ ASEAN, Hướng dẫn của ASEAN về Quản trị và Đạo đức AI có thể giúp thiết lập sự thống nhất và nhất quán trong khu vực khi AMS phát triển các khuôn khổ quản trị AI quốc gia.

Nhưng khi chúng ta cải thiện năng lực chung của mình trong toàn ngành và chính phủ để giải quyết các rủi ro AI, chúng ta cũng phải chuyển sang thách thức quan trọng tương đương là xây dựng và tối ưu hóa các khuôn khổ chính sách mở ra những cơ hội mới từ AI

Chúng ta tin rằng có bốn chính sách chung lớn mà các nhà hoạch định chính sách ở ASEAN nên xem xét để đảm bảo các nhà nghiên cứu và nhà đổi mới AI có thể chuyển đổi ý tưởng và dữ liệu thành những khám phá, sản phẩm và dịch vụ mới.

+ Đầu tiên, AMS nên xây dựng một bộ máy liên ngành để tránh các cách tiếp cận cục bộ

đối với quy định AI quốc gia. Mặc dù chúng ta cần các câu trả lời cụ thể cho từng trường hợp đối với các vấn đề riêng biệt của từng lĩnh vực, nhưng thường đúng là một cuộc tranh luận về quy định về một vấn đề như dữ liệu sẽ liên quan đến nhiều quyền lợi và lợi ích trong một chính phủ – các cơ quan chịu trách nhiệm về quyền riêng tư, an ninh mạng, tăng trưởng kinh tế, thương mại, thực thi pháp luật, y tế và tài chính đều có thể có lý do để cân nhắc vấn đề này. AMS cần xây dựng một bộ máy liên ngành có thể đại diện và cân bằng hiệu quả các quyền lợi cạnh tranh này – giao một yếu tố quan trọng của chính sách AI cho một cơ quan, mà không cân nhắc đến sự đánh đổi, có nguy cơ khiến chiến lược AI tổng thể không phù hợp với lợi ích rộng lớn hơn của công chúng.

Ở cấp độ khu vực, ASEAN cần đảm bảo rằng AI đóng vai trò trung tâm trong Tầm nhìn sau năm 2025 của Cộng đồng ASEAN, bao gồm việc thiết lập “AI cho ASEAN” như một trụ cột/sáng kiến ​​liên ngành mới của ASEAN. AI là một vấn đề xuyên suốt có những hàm ý, ứng dụng và sự phụ thuộc trong nhiều lĩnh vực, bao gồm an ninh quốc gia, thương mại, quyền riêng tư, bản quyền, y tế, lao động và môi trường. Điều này cũng có nghĩa là nó không nằm gọn trong bất kỳ một trong ba Cộng đồng ASEAN hiện có. Một trụ cột/sáng kiến ​​liên ngành mới tập trung vào AI — AI cho ASEAN — cần được thiết lập để đảm bảo rằng các cuộc thảo luận và sáng kiến ​​về AI trong khu vực không được thực hiện theo cách biệt lập và nỗ lực mạnh mẽ được thực hiện để khám phá và mở rộng các giải pháp AI trên tất cả các lĩnh vực.

+ Thứ hai, thiết lập các khuôn khổ bản quyền hỗ trợ đổi mới và sáng tạo – bao gồm các hạn chế và ngoại lệ cho phép các nhà phát triển đào tạo các mô hình AI trên dữ liệu có sẵn công khai. Một khuôn khổ bản quyền thân thiện với sáng tạo AI là một yếu tố dự báo mạnh mẽ về việc liệu một quốc gia có trở thành quốc gia dẫn đầu về AI hay không. Để các hệ thống AI có thể học hỏi và tương tác với nhiều nguồn thông tin và bộ dữ liệu khác nhau, các khuôn khổ bản quyền phải cho phép sử dụng rộng rãi các dữ liệu đầu vào. Và để các khuôn khổ bản quyền đạt được những mục tiêu này, chính phủ phải đảm bảo rằng người dùng, nhà khoa học, nhà đổi mới, nhà nghiên cứu và người sáng tạo sử dụng các công cụ này được đại diện đầy đủ trong quá trình hoạch định chính sách. Trong ASEAN, Singapore đã cập nhật Đạo luật Bản quyền của mình vào năm 2021 để bao gồm một ngoại lệ về phân tích dữ liệu tính toán, hỗ trợ các nguyện vọng AI quốc gia của Singapore bằng cách cung cấp sự chắc chắn về mặt pháp lý cho các nhà nghiên cứu, nhà đổi mới và công ty AI.

+ Thứ ba, áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro đối với quy định về AI. Điều này rất quan trọng để cung cấp sự rõ ràng cho các nhà phát triển, đơn vị triển khai và các cơ quan quản lý về việc sử dụng nào bị cấm và khuyến khích sự thống nhất xung quanh việc giải quyết những mối quan ngại nghiêm trọng nhất liên quan đến AI. Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro cũng cho phép các cơ quan quản lý xác định bên nào (nhà phát triển, đơn vị triển khai hoặc người dùng) có nhiều khả năng kiểm soát việc phòng ngừa và giảm thiểu tác hại nhất và do đó phải chịu trách nhiệm.

+ Thứ tư, các nhà hoạch định chính sách nên khuyến khích các nguyên tắc về quyền riêng tư và bảo mật theo thiết kế để dữ liệu cá nhân của cá nhân được bảo vệ, họ được thông báo và kiểm soát phù hợp liên quan đến dữ liệu cá nhân của họ và kết quả của các hệ thống AI bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân. Đồng thời, các khuôn khổ về quyền riêng tư nên tiếp tục duy trì khả năng xử lý dữ liệu công khai, đồng thời hỗ trợ các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư trên toàn bộ các hệ thống AI.

Ngoài các lĩnh vực quan trọng này, AMS cũng nên tìm cách có được cái nhìn rõ ràng về

bối cảnh quản lý hiện có trong phạm vi quyền hạn của mình bằng cách thực hiện các cuộc kiểm toán toàn diện các quy định liên quan đến AI trên toàn bộ hệ sinh thái. Một cuộc khảo sát như vậy sẽ ​​hữu ích để xác định cả những lỗ hổng về quy định và các lĩnh vực chồng chéo hoặc không nhất quán có thể cản trở sự đổi mới.

3. Chính sách thương mại và đầu tư mạnh mẽ

Do bản chất xuyên biên giới của AI, việc cho phép các khuôn khổ thương mại và đầu tư sẽ rất cần thiết cho việc phát triển, triển khai và quản lý AI.

Một trong những bước có ý nghĩa nhất mà AMS có thể thực hiện để hỗ trợ AI có trách nhiệm là cam kết hỗ trợ luồng dữ liệu xuyên biên giới đáng tin cậy. Luồng dữ liệu nâng cao khả năng của các đối tác để làm việc cùng nhau nhằm đảm bảo các hệ thống AI được đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng về mặt nhân khẩu học và địa lý, giúp giảm thiểu sự thiên vị tiềm ẩn trong các hệ thống này và khiến chúng hữu ích hơn và phù hợp hơn với người dùng trên toàn thế giới

+ Các cam kết thương mại kỹ thuật số phản ánh sự ủng hộ của các quốc gia đối với dữ liệu xuyên biên giới đáng tin cậy  mang lại sự chắc chắn rất cần thiết và cho phép phát triển AI có trách nhiệm. Bốn nước trong AMS — Brunei, Malaysia, Singapore và Việt Nam đã cam kết cho phép luồng dữ liệu xuyên biên giới thông qua Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến bộ xuyên Thái Bình Dương (CPTPP). Singapore cũng đã ký các thỏa thuận kinh tế kỹ thuật số với Úc, Vương quốc Anh và Hàn Quốc, cũng như Thỏa thuận Đối tác Kinh tế Kỹ thuật số (DEPA) với Chile và New Zealand, trong đó có các cam kết mạnh mẽ tương tự về luồng dữ liệu xuyên biên giới.

Thông qua Thỏa thuận Khung Kinh tế Kỹ thuật số ASEAN (DEFA), ASEAN có cơ hội đưa ra các quy tắc và cơ chế thương mại cho phép để hỗ trợ đổi mới và áp dụng AI và tăng cường khả năng tương tác trong khu vực. Những điều này bao gồm các quy tắc chặt chẽ về luồng dữ liệu tự do và đáng tin cậy, thúc đẩy khả năng tương tác theo quy định và quy định hạn chế thương mại ít nhất, và không phân biệt đối xử. DEFA cũng nên thúc đẩy các nguyên tắc thương mại mới như các tiêu chuẩn có trách nhiệm và đạo đức quản lý việc sử dụng AI và các công nghệ mới nổi.

Tầm quan trọng chiến lược của AI cũng nên thúc đẩy sự chú ý mới vào các chiến lược đầu tư, đặc biệt là khi nói đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI xuyên lục địa và cáp ngầm thông qua các sáng kiến ​​như Quan hệ đối tác vì cơ sở hạ tầng và đầu tư toàn cầu. Các sáng kiến ​​như vậy có thể khuyến khích đầu tư công và tư nhân nhiều hơn vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật bằng cách đặt điều kiện đầu tư vào việc tạo ra một môi trường chính sách ổn định và có thể dự đoán được.

Khuyến nghị

Đầu tư vào cơ sở hạ tầng R&D và AI, bao gồm cơ sở hạ tầng đám mây và các tập dữ liệu mở của chính phủ có thể được sử dụng để tạo điều kiện cho sự đổi mới giải quyết các nhu cầu của địa phương.

– Với bản chất xuyên suốt của AI, hãy xây dựng một bộ máy liên ngành để xây dựng chiến lược và khuôn khổ AI quốc gia. Điều đặc biệt quan trọng là tránh các cách tiếp cận riêng lẻ để các quyền lợi và lợi ích đa dạng trong chính phủ như quyền riêng tư, an ninh mạng, tăng trưởng kinh tế, thương mại, thực thi pháp luật, y tế và tài chính được đại diện và cân bằng hiệu quả, nhằm thúc đẩy mục tiêu cuối cùng là khai thác AI đáng tin cậy vì lợi ích của mọi người.

– Thiết lập các khuôn khổ, nguyên tắc pháp lý và chính sách quốc gia cho phép đổi mới có trách nhiệm, bao gồm các khuôn khổ bản quyền hỗ trợ đổi mới và sáng tạo, quyền riêng tư và bảo mật theo nguyên tắc thiết kế và các cách tiếp cận dựa trên rủi ro đối với quy định về AI.

4. Xây dựng lực lượng lao động sẵn sàng ứng dụng AI

AI mang đến những cơ hội to lớn để thúc đẩy ASEAN tiến lên thông qua việc tăng năng suất và hoạt động kinh tế có thể mang lại lợi ích cho tất cả mọi người. Các nghiên cứu gần đây đã dự đoán rằng ít nhất 2.612 nghìn tỷ IDR (167 tỷ đô la Mỹ) lợi ích kinh tế có thể được các doanh nghiệp Indonesia hưởng vào năm 2030 nếu các công cụ AI được sử dụng, tương đương với gần 13% GDP của Indonesia vào năm 2022. Tại Thái Lan, lợi ích kinh tế dự kiến ​​là 2,6 nghìn tỷ THB (73 tỷ đô la Mỹ) vào năm 2030, hoặc 15% GDP của Thái Lan vào năm 2022.

Nhưng AI cũng có thể là một lực lượng phá vỡ và nó sẽ đặt ra những thách thức độc đáo so với các làn sóng công nghệ trước đây, đòi hỏi các giải pháp mới. Với những khả năng kép này, câu hỏi đặt ra là: làm thế nào AMS có thể trang bị cho lực lượng lao động để khai thác AI – để trao quyền cho người lao động, giúp họ trở nên năng suất hơn, nâng cao trình độ chuyên môn của họ và làm cho các kỹ năng của họ có giá trị hơn? Và làm thế nào chúng ta có thể giảm thiểu mọi rủi ro tiềm ẩn đối với lực lượng lao động thông qua quan hệ đối tác giữa chính phủ, ngành công nghiệp và xã hội.

Xây dựng lực lượng lao động được hỗ trợ bởi AI sẽ đòi hỏi một tầm nhìn chung – và một trách nhiệm chung – giữa ba nhóm bên liên quan:

– Ngành công nghiệp có vai trò quan trọng trong việc phát triển các chương trình đào tạo kỹ năng mới tập trung vào sự chuẩn bị cho AI. Google Cloud đã giới thiệu các khóa học miễn phí về AI tạo sinh có sẵn tại tất cả các AMS và chúng tôi đang tiếp tục cập nhật các chương trình chứng chỉ nghề nghiệp của mình để tập trung vào sự chuẩn bị cho AI. Nhưng xét đến tác động chuyển đổi của AI trên tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế, các nỗ lực của từng công ty sẽ không đủ – các công ty sẽ cần phải thiết lập các quan hệ đối tác đào tạo AI liên ngành mới để đảm bảo người lao động trong mọi ngành sẵn sàng khai thác AI.

– Xã hội dân sự, các tổ chức từ thiện và học viện nên thúc đẩy nghiên cứu mới để hiểu những gì đã và chưa hiệu quả trong quá khứ về mặt sự chuẩn bị của người lao động đối với các công nghệ mới, sau đó áp dụng những hiểu biết đó để đảm bảo người lao động có mức lương thấp và các cộng đồng nông thôn hoặc không được phục vụ đầy đủ là trung tâm của các chương trình lực lượng lao động AI. Google.org cam kết hỗ trợ nghiên cứu này trên toàn cầu thông qua Dự án Tương lai Kỹ thuật số và áp dụng những hiểu biết này để chuẩn bị lực lượng lao động cho các công việc hỗ trợ AI trong tương lai. Với nguồn tài trợ từ Dự án Tương lai Kỹ thuật số, AI Singapore đang bắt tay vào nghiên cứu chính sách tập trung vào AI tại ASEAN.

– Và quan trọng nhất, các nhà hoạch định chính sách phải giúp mở rộng quy mô các chương trình đào tạo AI để chúng tiếp cận được tất cả các cộng đồng, đồng thời xây dựng các “bệ nhảy” hiệu quả hơn – để thu hút những người lao động bị ảnh hưởng bởi AI và đào tạo lại kỹ năng cho họ để họ có thể nhanh chóng quay trở lại với những công việc mới và tốt hơn. Quan hệ đối tác của Google với chính phủ Malaysia, Singapore và Thái Lan là những ví dụ điển hình về những nỗ lực công-tư nhằm thúc đẩy các kỹ năng kỹ thuật số và AI ở quy mô lớn.

Mục tiêu của tất cả những nỗ lực này là đảm bảo rằng AI dân chủ hóa quyền tiếp cận các kỹ năng và chuyên môn và tạo ra một nấc thang cơ hội cho những người lao động từ mọi thành phần.

Hiện đại hóa các chương trình đào tạo kỹ năng cho kỷ nguyên AI Để điều chỉnh các biện pháp can thiệp chính sách, điều quan trọng là phải hiểu AI vừa giống vừa khác với các làn sóng công nghệ trước đây. Nghiên cứu ban đầu chỉ ra rằng AI tạo ra có thể giúp nâng cao một số kỹ năng nhất định, tăng năng suất lao động, tạo ra các nghề nghiệp mới và dân chủ hóa việc tiếp cận các nghề nghiệp được trả lương cao hơn. Nhưng vì AI tạo ra có thể tự động hóa các nhiệm vụ nhận thức không theo thói quen nên nó có thể tác động đến nhiều nhiệm vụ và nghề nghiệp hơn so với các công nghệ trước đây.

Chúng ta vẫn đang trong quá trình tìm hiểu những loại kỹ năng mới mà công việc hỗ trợ AI sẽ yêu cầu. Có một số điều chúng ta đã biết – chẳng hạn như tầm quan trọng của việc người lao động có trình độ hiểu biết cơ bản về AI và những tài năng đặc biệt của con người như tư duy phản biện, giải quyết vấn đề liên ngành, hợp tác hiệu quả và sự đồng cảm có khả năng tăng giá trị. Ngành công nghiệp và chính phủ phải điều chỉnh các chương trình đào tạo kỹ năng hiện có để giải quyết những cân nhắc đó. Nhưng vẫn còn những câu hỏi mở khác về tác động của AI đối với công việc cần được nghiên cứu thêm, chẳng hạn như cách AI có thể được sử dụng tốt nhất để hỗ trợ đào tạo lại kỹ năng và cách giảm thiểu rủi ro “teo kỹ năng” vì các nhiệm vụ thường xuyên trước đây cung cấp cơ hội đào tạo cho nhân viên mới ngày càng được tự động hóa. AMS, các công ty và xã hội dân sự sẽ cần liên tục phát triển các chương trình đào tạo kỹ năng để giải quyết những câu hỏi này và quản lý những quá trình chuyển đổi này.

Các chương trình giáo dục và đào tạo lực lượng lao động sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết để giúp người lao động và người học áp dụng AI để đạt được mục tiêu của riêng họ. Chúng ta cần một hệ thống giáo dục và đào tạo chuẩn bị cho người lao động phát triển trong một môi trường năng động và tăng cường các kỹ năng và tài năng hiện có của họ bằng AI. Điều này phải vượt ra ngoài hệ thống giáo dục trung học – chúng ta cần một phương pháp học tập suốt đời, trang bị cho tất cả học sinh và người lao động các kỹ năng AI cơ bản trong suốt sự nghiệp của họ.

Điều này cũng có nghĩa là coi AI là một thành phần cốt lõi của hệ thống giáo dục và phát triển chuyên môn của chúng ta. Chúng ta phải hỗ trợ các nhà giáo dục cập nhật khuôn khổ chương trình giảng dạy, tăng cường giáo dục STEM với trọng tâm là kiến ​​thức về AI (đồng thời tránh các khuyến nghị hạn hẹp như ‘học cách lập trình’ có thể ít liên quan hơn nếu AI tạo ra có thể bao gồm các kỹ năng lập trình cơ bản) và tập trung vào các mô hình học tập dựa trên kỹ năng, bao gồm các chương trình học nghề.

Bản thân các nhà giáo dục trước tiên cần được trang bị kiến ​​thức về AI, bao gồm cách sử dụng AI một cách an toàn và có trách nhiệm. Điều này có thể được thực hiện thông qua quan hệ đối tác với ngành. Trang bị cho các nhà giáo dục các kỹ năng về AI sẽ cho phép họ tận dụng AI trong lớp học để chuyển đổi cách học của học sinh, cung cấp các biện pháp can thiệp có mục tiêu dựa trên nhu cầu và khả năng của từng học viên khác nhau.

Các chương trình đào tạo kỹ năng sẽ trở nên thiết yếu hơn nữa, nhưng chúng ta cần nhận ra rằng cách chúng ta làm việc đang thay đổi. Trong nhiều ngành nghề khác nhau, khoảng một phần ba nhiệm vụ sẽ được tăng cường bằng AI – nghĩa là mọi người sẽ cần tìm ra những cách mới để thực hiện công việc của mình khi hợp tác với AI.

Để phát triển trong kỷ nguyên AI, điều quan trọng là người lao động phải xây dựng một bộ kỹ năng bền vững hơn với các năng lực rộng hơn và cơ bản hơn. Điều đó đòi hỏi phải cập nhật và điều chỉnh các chương trình đào tạo kỹ năng trên các lĩnh vực và xây dựng các quan hệ đối tác công tư mới để mở rộng quy mô các chương trình này nhằm tiếp cận tất cả người lao động.

AMS nên khuyến khích các công ty đã phát triển các chương trình cấp chứng chỉ nghề nghiệp và học nghề làm việc trên nhiều lĩnh vực để phát triển các chương trình cấp chứng chỉ và kỹ năng liên ngành toàn diện hơn, phản ánh toàn bộ các kỹ năng cần thiết cho một tương lai do AI thúc đẩy.

5. Hỗ trợ Người lao động trong quá trình chuyển đổi

AI hiện đang giúp dân chủ hóa việc tiếp cận các kỹ năng và chuyên môn như kỹ năng lập trình, ngôn ngữ và viết, đồng thời hứa hẹn sẽ cho phép nhiều cá nhân hơn sử dụng các chiến lược năng suất vốn trước đây chỉ dành riêng cho những người lao động ở đỉnh cao của thang thu nhập. Bằng cách tạo ra nhiều cơ hội hơn cho nhiều người hơn, AI có thể giúp y tá, nhà thầu, giáo viên và những người trong ngành nâng cao năng lực, tăng cường năng suất và có thêm một mũi tên trong ống tên để được trả lương cao hơn và có điều kiện làm việc tốt hơn.

Nhưng như chúng ta đã biết từ lịch sử, không phải tất cả người lao động đều sẽ nhận ra những lợi ích kinh tế từ các công nghệ mới. Chúng ta cần các chiến lược giúp đỡ những người lao động bị ảnh hưởng bởi công nghệ, và chúng ta cần hiện đại hóa các chương trình trước đây như hỗ trợ điều chỉnh thương mại, vốn không đủ để chuẩn bị cho những người lao động bị mất việc làm cho các ngành nghề trong tương lai. Điều quan trọng nữa là phải nhận ra rằng các chương trình AI phải được điều chỉnh không chỉ cho những người tìm việc mà còn cho tất cả những người lao động sẽ cần các kỹ năng năng suất AI thiết yếu.

AMS nên cân nhắc phát triển các chương trình hỗ trợ điều chỉnh AI quốc gia để hỗ trợ cho những người lao động bị ảnh hưởng bởi AI, với một bộ các tùy chọn kỹ năng được điều chỉnh có thể thích ứng với các nhu cầu khác nhau của người lao động ở các vùng địa lý khác nhau và tập trung vào những người lao động có mức lương thấp và các cộng đồng nông thôn hoặc không được phục vụ đầy đủ.

– khuyến nghị: Hiện đại hóa các chương trình đào tạo kỹ năng cho kỷ nguyên AI bằng cách coi AI là một thành phần cốt lõi của hệ thống giáo dục và phát triển chuyên môn.

– Khuyến nghị: Phát triển các chương trình đào tạo và hỗ trợ AI quốc gia để cung cấp cho người lao động kinh nghiệm thực tế trong việc áp dụng AI.

6. Thúc đẩy việc áp dụng toàn diện và Khả năng tiếp cận

Ngoài việc xây dựng AI và chuẩn bị cho sinh viên và người lao động, cuối cùng chúng ta cần đảm bảo rằng AI được áp dụng và triển khai theo cách hữu ích và có thể tiếp cận được trên toàn thế giới. Chúng ta phải khai thác AI để giúp giải quyết các vấn đề trong thế giới thực – trong các tòa nhà chính phủ, trong bệnh viện và tại bàn bếp. Để làm được điều này, chúng tôi đã xác định ba mục tiêu chính: (1) áp dụng AI để giúp cuộc sống của mọi người dễ dàng và tốt đẹp hơn và giải quyết các ưu tiên công cộng lớn; (2) đảm bảo rằng các doanh nghiệp nhỏ và các ngành công nghiệp truyền thống có thể áp dụng các ứng dụng AI; và (3) quản lý các ứng dụng AI theo cách tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng chúng trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Khi ASEAN tìm cách nắm bắt cơ hội AI, các thành viên của khối có vai trò quan trọng trong việc phát triển các khuôn khổ chính sách AI ở cả cấp quốc gia và ASEAN, cho thấy rằng sự an toàn, an ninh, sự đổi mới và cơ hội có thể song hành cùng nhau. Chúng tôi mong muốn hợp tác với ASEAN để xây dựng một tương lai do AI thúc đẩy, mang lại lợi ích cho tất cả mọi người.

Tài liệu tham khảo:

1. Chesbrough, H., & Bogers, M. (2014). Explicating Open Innovation: Clarifying an Emerging Paradigm for Understanding Innovation. In New Frontiers in Open Innovation (pp. 3-28). Oxford University Press;

2. Hà Nội Business Incubator, 2023. Ứng dụng đổi mới sáng tạo mở trong các dự án khởi nghiệp tại Hà Nội. https://www.dnes.vn/research/ [Accessed 11 August 2024];

3. Dân chủ và pháp luật, Kỳ 2 (415) – tháng 10/2024 “ Hoàn thiện pháp luật trong bối cảnh chuyển đổi số”;

4. Global AI Govermance Law and Policy – Joe Jones and Darren Grayson;

5. KfW Research  , 21 Juni 2024 Author: Dr Volker Zimmermann Focus on Economics No. 463;

6. www.publicpolicy.googl

Nguồn: Trung tâm Công nghệ Vi điện tử và Tin học

The post BÀI 2 – AI – Đầu tư vào cơ sở hạ tầng, chính sách cho phát triển AI cho đổi mới sáng tạo appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Chúng ta đang ở thời điểm then chốt trong quá trình phát triển AI. Những lựa chọn do chính phủ, ngành công nghiệp và xã hội dân sự đưa ra ở giai đoạn đầu của quá trình phát triển công nghệ sẽ quyết định liệu AI có được áp dụng rộng rãi và mở ra cơ hội cho tất cả mọi người.

AI có tiềm năng thay đổi cơ bản cách chúng ta sống, làm việc và học tập, thông qua khả năng hỗ trợ, bổ sung, trao quyền và truyền cảm hứng cho mọi người trong hầu hết mọi lĩnh vực nỗ lực của con người. AI đã mở ra những khả năng mới bằng cách cho phép mọi người giao tiếp qua ngôn ngữ và khả năng, giúp mọi người an toàn khi dự báo hỏa hoạn và lũ lụt, giảm khí thải năng lượng và cải thiện khả năng phát hiện và điều trị ung thư cũng như các bệnh khác.

Hãy lấy AlphaFold làm ví dụ, hệ thống AI của Google DeepMind đã khám phá ra cấu trúc 3D của 200 triệu protein – những sinh khối xây dựng nên sự sống. Sáng kiến ​​đơn lẻ đó đang thúc đẩy nghiên cứu trong hầu hết mọi lĩnh vực sinh học, đẩy nhanh tiến độ giải quyết các vấn đề quan trọng trong thế giới thực bao gồm tìm ra loại thuốc mới để điều trị ung thư gan, phát triển vắc-xin sốt rét có hiệu quả hoàn toàn và phân hủy nhựa dùng một lần. Việc phát triển tài liệu tham khảo về bộ gen người đầu tiên trên thế giới – một nguồn tài nguyên đại diện tốt hơn cho sự đa dạng di truyền của con người – sẽ mở ra cánh cửa cho việc xét nghiệm và điều trị di truyền toàn diện và công bằng hơn trên toàn cầu, cho phép chẩn đoán chính xác hơn và phát triển các liệu pháp mới.

Chúng ta tin rằng AI có thể làm được nhiều hơn nữa để giúp giải quyết một số thách thức mang tính quyết định của thời đại chúng ta. Các khả năng là vô cùng lớn: từ việc giải quyết các thách thức lớn về sức khỏe cộng đồng đến việc nâng cao mức sống và phục hồi nền kinh tế đang phải vật lộn vì thiếu tăng trưởng năng suất.

Chúng ta phải cùng nhau đảm bảo rằng AI giúp cuộc sống dễ dàng hơn, giúp giải quyết các thách thức phức tạp và cho phép chúng ta đạt được các mục tiêu lớn. Cho đến nay, đã có một trọng tâm mạnh mẽ và phù hợp vào việc giải quyết các rủi ro tiềm ẩn trong tương lai từ AI.

Chúng ta đã thấy các chính phủ thực hiện các bước quan trọng cùng với các công ty và các bên liên quan khác của xã hội dân sự để giải quyết và giảm thiểu những rủi ro này.

Nhưng để khai thác hoàn toàn tiềm năng chuyển đổi của AI đối với nền kinh tế, sức khỏe, khí hậu và sự phát triển của con người, chúng ta cần thảo luận rộng rãi hơn về các bước mà chính phủ, công ty và xã hội dân sự có thể thực hiện để hiện thực hóa lời hứa của AI. Chúng ta phải tập trung không chỉ vào những tác hại mà chúng ta muốn tránh và những rủi ro mà chúng ta muốn giảm thiểu, mà còn vào tiềm năng mà chúng ta muốn đạt được.

Dựa trên chương trình nghị sự ba trụ cột của Google để tiến bộ AI có trách nhiệm – mở ra cơ hội, thúc đẩy trách nhiệm và tăng cường an ninh.

Với dân số trẻ, tích cực về công nghệ, bối cảnh kỹ thuật số năng động và hệ sinh thái công nghệ đang phát triển mạnh mẽ, Việt Nam đang ở vị thế thuận lợi để khai thác cơ hội AI. Nếu thực hiện đúng, AI có tiềm năng cách mạng hóa mọi lĩnh vực, thúc đẩy tăng trưởng và chuyển đổi kinh tế, nâng cao mức sống và giải quyết các thách thức lớn của xã hội như sức khỏe và khí hậu.

Từ khí hậu và nông nghiệp đến chăm sóc sức khỏe và bán lẻ, AI đã và sẽ hỗ trợ chúng ta theo những cách hữu hình và ngay lập tức:

2. Dự báo lũ lụt

Thiên tai, như lũ lụt, đang gia tăng về tần suất và cường độ do biến đổi khí hậu, đe dọa đến sự an toàn và sinh kế của người dân.

Google Research đã phát triển các mô hình AI để dự báo lũ lụt ở 80 quốc gia, bao gồm các nước ASEAN dễ bị ảnh hưởng bởi rủi ro lũ lụt nhất như Campuchia, Lào, Myanmar, Thái Lan và Việt Nam. Các nước ASEAN có thể sử dụng nền tảng Flood Hub của Google để hành động kịp thời và chuẩn bị cho lũ lụt ven sông, xem dữ liệu lũ lụt có liên quan tại địa phương và dự báo trước tới 7 ngày. Dự báo được cập nhật hàng ngày và tất cả thông tin đều miễn phí, được công khai và có thể chia sẻ trên mạng xã hội. Các công cụ AI như vậy cũng bổ sung cho hành động dự đoán trong Quản lý thảm họa.

3. Tăng cường năng suất lao động và bán lẻ

Tăng năng suất lao động là chìa khóa để tăng GDP và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. AI có thể giúp thúc đẩy điều này theo cấp số nhân, nếu được áp dụng rộng. AI đã giúp chuyển đổi các phương thức kinh doanh và sản xuất, và làm cho các hoạt động thâm dụng lao động truyền thống trở nên hiệu quả và hiệu suất hơn trong một số doanh nghiệp.

Một ví dụ là việc SM Supermalls sử dụng AI để cải thiện hiệu quả hoạt động của mình tại Philippines. Cổng thông tin nội bộ của SM Supermalls để người thuê nộp biểu mẫu thuế tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra lỗi của con người. Với Document AI và Google Cloud, một cổng thông tin hỗ trợ AI đã được tạo ra để cho phép nộp biểu mẫu thuế kỹ thuật số và tự động hóa quy trình người thuê nộp biểu mẫu thuế chính cho các cơ quan chức năng, với độ chính xác tăng lên từ AI trong việc diễn giải thông tin đầu vào. Điều này giảm 67% thời gian nộp hồ sơ và giảm chi phí và khối lượng công việc cho những người thuê SM Supermalls và nhóm kế toán nội bộ của công ty.

FairPrice – chuỗi siêu thị hàng đầu của Singapore – đang sử dụng AI để hỗ trợ sứ mệnh mang lại tác động xã hội và hoàn thành vai trò là đại lý dự trữ quốc gia quan trọng. AI được sử dụng để cải thiện hoạt động kinh doanh bằng cách dự báo khối lượng công việc và nhu cầu nhân lực để đảm bảo nhân sự tối ưu tại mỗi cửa hàng, cũng như ngăn chặn trước các gián đoạn chuỗi cung ứng, chẳng hạn như sự cố tắc nghẽn kênh đào Suez năm 2021. Hợp tác với các chuyên gia tư vấn của Google Cloud và BCG, FairPrice đang có kế hoạch sử dụng AI tạo sinh để dự đoán và xác định các sản phẩm thực phẩm sắp hết hạn, sau đó có thể giảm giá cho người tiêu dùng hoặc những người bán thực phẩm đã nấu chín thuộc các chi nhánh của công ty, nhằm giảm lãng phí thực phẩm.

4. An toàn giao thông đường bộ

Tai nạn giao thông đường bộ là nguyên nhân tử vong hàng đầu ở trẻ em và thanh thiếu niên trên toàn thế giới. Sự kết hợp giữa thiết kế đường kém và tốc độ phương tiện khiến trẻ em gặp nguy hiểm trên hành trình hàng ngày đến trường. Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), thách thức này đặc biệt nghiêm trọng ở Đông Nam Á, với khu vực ghi nhận số ca tử vong cao nhất vào năm 2021, chiếm 28% gánh nặng toàn cầu.

Với sự hỗ trợ tài chính từ tổ chức từ thiện của Google, Google.org, Chương trình Đánh giá Đường bộ Quốc tế đang sử dụng AI và hình ảnh vệ tinh cùng hình ảnh chế độ xem phố để phát hiện rủi ro an toàn đường bộ nhằm cung cấp đánh giá xếp hạng sao trên toàn quốc về cơ sở hạ tầng đường bộ xung quanh trường học tại Việt Nam, với tiềm năng mở rộng sang các quốc gia khác. Bằng cách làm cho dữ liệu này dễ tiếp cận hơn, họ hướng đến mục tiêu cung cấp thông tin cho các chính sách mới và đầu tư vào các tuyến đường thân thiện với người đi bộ nhằm giảm thiểu tác hại có thể phòng ngừa được.

5. Thúc đẩy ngành nông nghiệp

Nông nghiệp là ngành kinh tế chủ chốt của nhiều cộng đồng Asian (AMS – Asian Member State), là người đóng góp vào GDP, việc làm cũng như thu nhập xuất khẩu. Tại Campuchia và Myanmar, nông nghiệp đóng góp hơn 22%GDP. Hơn một trong bốn việc làm ở Indonesia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam đến từ ngành nông nghiệp. Nông nghiệp cũng là động lực chính thúc đẩy tăng trưởng xuất khẩu của Indonesia, Lào, malaysia, Myanmar, Philippines, Thái Lan và Việt Nam.

Do đó, cải thiện năng suất trong ngành nông nghiệp là rất quan trọng để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở ASEAN. Nhưng tăng trưởng năng suất đã là một thách thức lâu dài trong ngành nông nghiệp. Đặc biệt, sản xuất lúa gạo ở ASEAN đang có nguy cơ trì trệ năng suất, điều này rất đáng lo ngại vì gạo là mặt hàng chủ lực được tiêu thụ trên khắp ASEAN. Điều này đã trở nên trầm trọng hơn do biến đổi khí hậu và các mô hình thời tiết thay đổi, với những tác động rộng hơn đến an ninh lương thực của ASEAN.

AI  có thể đóng vai trò hữu ích. Có trụ sở chính tại Philippines, Viện nghiên cứu lúa gạo quốc tế (IRRI) – một trong những đơn vị được tài trợ AI for the Global Goals của Google.org, đang sử dụng AI để xác định các cách tận dụng tốt hơn bộ sưu tập hạt giống lúa lớn nhất và đa dạng nhất thế giới. Với những hiểu biết được hỗ trợ bởi dữ liệu, họ đang phát triển các giống lúa có khả năng chống chịu với khí hậu, giúp trang bị tốt hơn cho nông dân, bao gồm cả nông dân ở ASEAN, để thích ứng với biến đổi khí hậu. Các nhà kinh tế từ IRRI dự đoán rằng lợi ích của việc nông dân ở Châu Á và Châu Phi áp dụng các giống mới là rất lớn: ước tính 30 tỷ đô la sau 5 năm.

6. Mang lại kết quả sức khỏe tốt hơn

Một trong những bệnh mãn tính phổ biến nhất ở ASEAN là bệnh tiểu đường. Theo WHO, ước tính có hơn 96 triệu người trong khu vực mắc bệnh tiểu đường và 96 triệu người khác bị tiền tiểu đường. Điều này cũng có nghĩa là một vấn đề ngày càng gia tăng với bệnh võng mạc tiểu đường, một tình trạng mà bệnh tiểu đường tạo ra tổn thương ở phía sau võng mạc có thể dẫn đến mù hoàn toàn. Tin tốt là mất thị lực vĩnh viễn không phải là không thể tránh khỏi. Với việc phát hiện và điều trị sớm, tình trạng mù có thể được ngăn ngừa. Nhưng việc tiến hành sàng lọc ở quy mô lớn là một thách thức, vì nó bị hạn chế nghiêm trọng bởi số lượng các chuyên gia mắt được đào tạo để tiến hành các chương trình sàng lọc.

Đánh giá bệnh võng mạc tự động (ARDA) của Google sử dụng AI để giúp nhân viên y tế phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường ở quy mô lớn. Google đã làm việc với một nhóm lớn các bác sĩ nhãn khoa những người đã giúp chúng tôi đào tạo mô hình AI bằng cách xem xét thủ công hơn 100.000 lần quét võng mạc đã ẩn danh. Điều này dẫn đến sự phát triển của ARDA, giúp các bác sĩ mở rộng các chương trình sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường chất lượng cao ở các quốc gia không có đủ chuyên gia mắt, chẳng hạn như Ấn Độ và Thái Lan. Google hiện đang hợp tác với Bệnh viện Rajavithi và Sở Dịch vụ Y tế, trực thuộc Bộ Y tế Công cộng Thái Lan, để thí điểm ARDA.

7. Giảm thiểu tắc nghẽn giao thông và khí thải

Tình trạng tắc nghẽn giao thông là một thách thức chung ở hầu hết các AMS, ảnh hưởng đến năng suất, chất lượng không khí và chất lượng cuộc sống. Khí thải nhà kính đô thị đặc biệt gây ra vấn đề tại các ngã tư thành phố, nơi ô nhiễm có thể cao hơn 29 lần so với trên đường lộ. Khoảng một nửa lượng khí thải tại các ngã tư xuất phát từ việc dừng và khởi động xe, một thách thức có thể được giảm thiểu bằng cách tận dụng AI để tối ưu hóa đèn giao thông.

Green Light, một sáng kiến ​​của Google Research, sử dụng AI và xu hướng lái xe của Google Maps để lập mô hình các mẫu giao thông và đưa ra các khuyến nghị để tối ưu hóa các kế hoạch đèn giao thông hiện có.Các kỹ sư thành phố có thể triển khai những điều này chỉ trong vòng 5 phút, bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng hiện có. Bằng cách tối ưu hóa không chỉ một giao lộ, mà còn phối hợp trên nhiều giao lộ liền kề để tạo ra các làn sóng đèn xanh, các thành phố có thể cải thiện lưu lượng giao thông và giảm thêm lượng khí thải khi dừng và đi. Các con số ban đầu cho thấy tiềm năng giảm tới 30% lượng khí thải khi dừng và đi và giảm tới 10% lượng khí thải tại giao lộ. Trong ASEAN, Green Light đang hoạt động tại Jakarta và Bali, Indonesia

Bài viết thống kê một số vấn đề điều mà AI mang lại; để phát triển chúng sẽ đòi hỏi sự hợp tác và tham gia đầu sâu sắc ngành công nghiệp và xã hội dân sự.

Tài liệu tham khảo

1. World Health Organization (WHO), 2021, https://iris.who.int › handle › 9789240027053-en;

2. Chesbrough, H., & Bogers, M. (2014). Explicating Open Innovation: Clarifying an Emerging Paradigm for Understanding Innovation. In New Frontiers in Open Innovation (pp. 3-28). Oxford University Press;

3. Hà Nội Business Incubator, 2023. Ứng dụng đổi mới sáng tạo mở trong các dự án khởi nghiệp tại Hà Nội. https://www.dnes.vn/research/ [Accessed 11 August 2024];

4. Dân chủ và pháp luật, Kỳ 2 (415) – tháng 10/2024 “ Hoàn thiện pháp luật trong bối cảnh chuyển đổi số”;

5. Global AI Govermance Law and Policy – Joe Jones and Darren Grayson;

6. KfW Research  , 21 Juni 2024 Author: Dr Volker Zimmermann Focus on Economics No. 463;

7. www.publicpolicy.googl

Nguồn: Trung tâm Công nghệ Vi điện tử và Tin học

The post BÀI 1 – AI – AI trong đời sống xã hội appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

ISO/IEC 17025:2017 là tiêu chuẩn quốc tế quy định các yêu cầu về năng lực của các phòng thí nghiệm thử nghiệm và hiệu chuẩn. Việc tuân thủ tiêu chuẩn này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác của kết quả thí nghiệm mà còn tăng cường sự tin cậy và công nhận của PTN trên trường quốc tế.

Hàng năm, Trung tâm đã chủ động cử các cán bộ kỹ thuật và cán bộ quản lý tham gia các khóa đào tạo do Văn phòng Công nhận Chất lượng (BoA) tổ chức. Trong đó, hai khóa đào tạo gần đây được Trung tâm quan tâm và cử cán bộ tham gia bao gồm “Quản lý phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn ISO/IEC 17025:2017” và khóa đào tạo “Chuyên gia đánh giá trưởng phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn TCVN ISO/IEC 17025:2017”.

Khóa học “Quản lý phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn ISO/IEC 17025:2017” cung cấp cho các cán bộ kiến thức sâu rộng về việc quản lý và vận hành PTN theo đúng chuẩn mực quốc tế. Đây là cơ hội để các cán bộ cập nhật những thay đổi, bổ sung mới nhất trong phiên bản 2017 của tiêu chuẩn ISO/IEC 17025, từ đó áp dụng hiệu quả trong công việc hàng ngày.

Khóa đào tạo “Chuyên gia đánh giá trưởng phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn TCVN ISO/IEC 17025:2017” giúp các cán bộ hiểu rõ hơn về quy trình đánh giá, giám sát và đảm bảo chất lượng PTN theo tiêu chuẩn ISO/IEC 17025. Sau khi hoàn thành khóa học, các cán bộ có thể tham gia với vai trò chuyên gia, trưởng đoàn đánh giá trong các cuộc kiểm tra nội bộ hoặc hỗ trợ các đơn vị khác trong quá trình đạt chuẩn ISO/IEC 17025.

Cán bộ Trung tâm tham gia khóa đào tạo chuyên gia đánh giá trưởng phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn TCVN ISO/IEC 17025:2017 tại Hà Nội, từ ngày 05-09/8/2024

Sau các khóa đào tạo, các cán bộ của Trung tâm không chỉ nâng cao được kiến thức và kỹ năng trong việc quản lý và vận hành PTN mà còn đóng góp tích cực vào việc cải thiện và duy trì hệ thống quản lý chất lượng tại Trung tâm. Điều này đảm bảo rằng tất cả các hoạt động thử nghiệm, hiệu chuẩn tại PTN của Trung tâm đều đạt chuẩn, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của khách hàng.

Nguồn: Trung tâm Công nghệ Vi điện tử và Tin học

The post Trung tâm Công nghệ Vi điện tử và Tin học cử cán bộ tham gia các khóa nâng cao kiến thức về tiêu chuẩn ISO/IEC 17025:2017 appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Saponin là một nhóm hợp chất đa dạng được đặc trưng bởi cấu trúc của chúng có chứa aglycone steroid hoặc triterpenoid và được gắn với một hoặc nhiều chuỗi đường [12], đặc trưng bởi tính chất hoạt động bề mặt vì có thể hòa tan trong nước tạo thành dung dịch tạo bọt. Saponin thường được nhóm thành hai loại chính: saponin steroid tồn tại chủ yếu trong cây một lá mầm và saponin triterpenoid có trong cây hai lá mầm [13]. Theo một số nghiên cứu cho thấy, chi Costus sp. được coi là một nguồn nguyên liệu mới có tiềm năng khai thác saponin, đặc biệt là saponin steroid [4, 10].

Trong quá trình tách chiết hàm lượng saponin steroid bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau như nồng độ dung môi, tỷ lệ nguyên liệu/dung môi, thời gian chiết cũng như sự tương tác giữa các yếu tố với nhau. Kết quả nghiên cứu do Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP. HCM thực hiện cho thấy, điều kiện tối ưu cho quá trình tách chiết saponin steroid từ lá cây C. pictus với nồng độ ethanol 79%, tỷ lệ nguyên liệu/dung môi 1/31 g/mL và thời gian tách chiết là 60 giờ với hàm lượng saponin steroid đạt cao nhất là 7,62%.

Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP. HCM sẵn sàng chuyển giao quy trình công nghệ tách chiết saponin steroid từ lá cây Costus pictus cho mục đích làm nguyên liệu sản xuất thuốc điều trị bệnh tiểu đường trên người. Thông tin vui lòng liên hệ 366A Trường Chinh, Phường 13, Quận Tân Bình, TP. HCM.

 Nguồn: Chi nhánh Viện Ứng dụng công nghệ tại TP. HCM

TÀI LIỆU THAM KHẢO

• Selvakumarasamy, B. Rengaraju, S.A. Arumugam, et al. (2021), “Costus pictus-transition from a medicinal plant to functional food: A review”, Futur. Foods, 4(7), DOI: 10.1016/j.fufo.2021.100068.
• Aruna, R. Nandhini, V. Karthikeyan, et al. (2014), “Insulin plant (Costus pictus) leaves: Pharmacognostical standardization and phytochemical evaluation”, Am. J. Pharm Heal. Res., 2(8), pp.106-119.
• M.R. Devi (2019), “A comprehensive review on Costus pictus D. Don”, International Journal of Pharmaceutical Sciences and Research, 10(7), pp.3187- 3195, DOI: 10.13040/IJPSR.0975-8232.10(7).3187-95.
• Manimozhi (2019), “Phytochemical investigation of the medicinal plant Costus pictus D. Don”, J. Emerg. Technol. Innov. Res., 6(6), pp.49-59.
• Guclu-Ustundag, G. Mazza (2007), “Saponins: Properties, applications and processing”, Crit. Rev. Food Sci. Nutr., 47(30), pp.231-258, DOI: 10.1080/10408390600698197.
• Raj, R. Kalaivani (2016), “Comparative invitro evaluation of anthelmintic property of leaves and rhizome of Costus pictus D. Don against albendazole”, Natl. J. Physiol. Pharm. Pharmacol., 6(5), pp.438-441, DOI: 10.5455/njppp.2016.6.0205423032016.
• Majumdar, P. Parihar (2012), “Antibacterial, anti-oxidant and antiglycation potential of Costus pictus from southern region, India”, Asian J. Plant Sci. Res., 2(2), pp.95-101.
• Ashwini, Z. Bobby, M. Joseph, et al. (2015), “Insulin plant (Costus pictus) extract improves insulin sensitivity and ameliorates atherogenic dyslipidaemia in fructose induced insulin resistant rats: Molecular mechanism”, J. Funct. Foods, 17, pp.749-760, DOI: 10.1016/j.jff.2015.06.024.
• Prejeena, S.N. Suresh, V. Varsha (2017), “Phytochemical screening, antioxidant analysis and antiproliferative effect of Costus pictus D. Don leaf extracts”, International Journal of Recent Advances in Multidisciplinary Research, 4(3), pp.2373-2378.
• V. Srinivasan, K.K. Vijayan, P. Sharanappa, et al. (2016), “Identification of chemical compounds in the essential oil from Costus pictus D. Don plant parts antimicrobial studies isolation and quantification of diosgenin from its root”, J. Chem. Pharm. Res., 8(7), pp.594-604.
• A. Jayasri, S. Gunasekaran, A. Radha, et al. (2008), “Anti-diabetic effect of Costus pictus leaves in normal and streptozotocin-induced diabetic rats”, International Journal of Diabetes and Metabolism, 16(3), pp.117-122.
• Navarro del Hierro, G. Reglero, D. Martin (2020), “Chemical characterization and bioaccessibility of bioactive compounds from saponin-rich extracts and their acid-hydrolysates obtained from fenugreek and quinoa”, Foods, 9(9), DOI: 10.3390/foods9091159.
• Abdelrahman, S. Jogaiah (2020), Bioactive Molecules in Plant Defense, Springer International Publishing, DOI: 10.1007/978-3-030-61149-1.

The post Tối ưu hóa điều kiện tách chiết saponin steroid từ lá cây Costus pictus bằng phương pháp đáp ứng bề mặt appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.