CHLB ĐỨC – Trung tâm nghiên cứu công nghệ trí tuệ nhân tạo CHLB Đức (DFKI – German research center for artificial intelligence), tập đoàn Accenture và viện Fraunhofer về kỹ thuật phần mềm và hệ thống (ISST – Fraunhofer institute for software and systems engineering) đã công bố sách trắng (white paper) (*) có tựa đề “AI in product development: connecting data and tapping into knowledge” (tạm dịch là “Công nghệ AI trong phát triển sản phẩm: kết nối dữ liệu và khai thác tri thức’).
(*) Sách trắng (white paper): là một tài liệu chuyên sâu được các công ty hoặc tổ chức phát hành nhằm trình bày một giải pháp cho một vấn đề cụ thể, hoặc giải thích về một công nghệ/ phương pháp mới.

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đã và đang tạo ra những thay đổi mang tính nền tảng trong cách thức sản phẩm được thiết kế, phát triển và đưa ra thị trường. Trong một nghiên cứu chung toàn diện, trung tâm DFKI, tập đoàn Accenture và viện Fraunhofer ISST phân tích cách công nghệ AI có thể thúc đẩy nhanh và chuyển đổi quá trình phát triển sản phẩm. Sách trắng mô tả một khuôn khổ có khả năng mở rộng để triển khai công nghệ AI trên nhiều lĩnh vực kỹ thuật khác nhau, qua đó thu hẹp khoảng cách giữa các dự án thí điểm rời rạc và chuyển đổi ở quy mô toàn doanh nghiệp.

Nghiên cứu chỉ ra rằng hiện nay nhiều doanh nghiệp đang sử dụng công nghệ AI để tối ưu hóa các hoạt động kỹ thuật riêng lẻ. Tuy nhiên, tiềm năng thực sự nằm ở việc kết nối dữ liệu, các công cụ phần mềm và các chuyên ngành trong suốt toàn bộ vòng đời sản phẩm. Thông qua việc thiết lập một luồng dữ liệu kỹ thuật số mạnh mẽ, tức dòng dữ liệu liên tục từ giai đoạn ý tưởng đến sản xuất, doanh nghiệp có thể giải phóng tri thức khỏi các kho dữ liệu riêng lẻ, thúc đẩy hợp tác liên chức năng và tăng tốc phát triển các sản phẩm đổi mới.

Sách trắng xác định năm yếu tố then chốt có ý nghĩa quyết định đối với việc mở rộng công nghệ AI trong kỹ thuật: chất lượng dữ liệu (1), khả năng tương tác, nền tảng công nghệ AI, quản lý ngữ cảnh (2) và quản trị liên kết (3). Cùng nhau, các yếu tố này tạo nên nền tảng cho một hệ sinh thái AI bền vững trong phát triển sản phẩm, đồng thời bảo đảm các tiến bộ công nghệ phù hợp với mục tiêu tổ chức và chiến lược.
(1) Chất lượng dữ liệu (data quality): công nghệ AI chỉ thông minh khi dữ liệu đầu vào tốt. Nếu dữ liệu sai, thiếu hoặc nhiễu, kết quả AI đưa ra sẽ không có giá trị.
(2) Quản trị ngữ cảnh (context management): đảm bảo công nghệ AI hiểu được “ngữ cảnh” của dữ liệu kỹ thuật (ví dụ: một thông số áp suất trong môi trường nhiệt độ cao sẽ có ý nghĩa khác với môi trường bình thường).
(3) Quản trị liên kết (federated governance): một mô hình quản lý mà trong đó quyền kiểm soát được phân bổ cho các bộ phận khác nhau, nhưng vẫn tuân thủ một bộ quy tắc chung của toàn doanh nghiệp, giúp vừa linh hoạt vừa đảm bảo an toàn.

Các ví dụ thực tiễn cùng góc nhìn từ ngành cho thấy công nghệ AI có thể cải thiện mọi giai đoạn của kỹ thuật: từ quản lý yêu cầu (1) và kiến trúc sản phẩm (2), mô phỏng và thử nghiệm hệ thống, đến quản lý phát hành (3). Các trường hợp sử dụng công nghệ AI tích hợp theo chiều dọc (áp dụng công nghệ AI chuyên sâu cho một lĩnh vực cụ thể) thể hiện tối ưu hóa theo miền chuyên môn, trong khi các ứng dụng tích hợp theo chiều ngang (áp dụng công nghệ AI để kết nối các phòng ban, các giai đoạn khác nhau lại với nhau) kết nối các lĩnh vực kỹ thuật, cho phép tư duy xuyên hệ thống và chia sẻ tri thức.
(1) Quản lý yêu cầu (requirements management): quá trình thu thập, phân tích và theo dõi các tính năng mà sản phẩm phải có. Công nghệ AI giúp phát hiện các yêu cầu mâu thuẫn hoặc thiếu sót.
(2) Kiến trúc sản phẩm (product architecture): thiết kế cấu trúc tổng thể của sản phẩm (phần cứng, phần mềm, cơ khí). Công nghệ AI giúp tối ưu hóa cách sắp xếp các thành phần.
(3) Quản lý phát hành (release management): giai đoạn cuối cùng, kiểm soát việc triển khai sản phẩm hoặc các bản cập nhật ra thị trường.

Nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng tương lai của kỹ thuật nằm ở agentic AI (*), các hệ thống có khả năng suy luận tự chủ và điều phối quy trình làm việc giữa nhiều chuyên ngành và công cụ. Những hệ thống này sẽ giữ vai trò then chốt trong việc hiện thực hóa tự động hóa xuyên miền, chẳng hạn đối với các quy trình phức tạp như quản lý thay đổi và cấu hình, vốn có thể được tự động hóa hoàn toàn trong tương lai.
(*) Agentic AI: là một bước tiến hóa vượt bậc so với AI truyền thống (như chatbot hay AI chỉ biết trả lời câu hỏi). AI truyền thống (generative AI) cần con người cầm tay chỉ việc (nhập câu lệnh), thì agentic AI hoạt động giống như một “trợ lý có tư duy độc lập”. Agentic AI có khả năng tư duy tự chủ: không chỉ làm theo lệnh mà còn biết tự suy nghĩ để hoàn thành mục tiêu. Khả năng điều phối quy trình của agentic AI: tự động kết nối và điều khiển các công cụ, phần mềm khác nhau để hoàn thành công việc, mà không cần con người can thiệp thủ công giữa các bước. 

Tuy nhiên, các tác giả khẳng định rằng những năng lực này yêu cầu nhiều hơn là đổi mới công nghệ đơn thuần. Doanh nghiệp cần đầu tư vào hạ tầng được hỗ trợ bởi công nghệ AI, xác lập các mô hình quản trị rõ ràng và xây dựng cơ chế hợp tác liên ngành giữa các nhóm dữ liệu, công nghệ thông tin và kỹ thuật. Thiếu những nền tảng này, công nghệ AI sẽ chỉ dừng lại ở các dự án thí điểm riêng lẻ với giá trị kinh doanh hạn chế.

Kết luận: những doanh nghiệp hành động sớm để kết nối dữ liệu kỹ thuật và xây dựng năng lực công nghệ AI có khả năng mở rộng sẽ nắm giữ lợi thế cạnh tranh quyết định. Ngược lại, sự chần chừ có thể dẫn đến phân mảnh, kém hiệu quả và đánh mất động lực đổi mới trong bối cảnh kỹ thuật ngày càng được dẫn dắt bởi công nghệ AI.

Để xem các tin bài khác về “Trí tuệ nhân tạo”, hãy nhấn vào đây.

 

Nguồn: Hannover Messe

Lưu ý: 

Để xem và khai thác hiệu quả nội dung của video clip nói trên (từ YouTube/ một dịch vụ của Google), Quý vị có thể thực hiện các bước sau:
1. Nếu tốc độ internet nhanh, có thể mở chế độ xem toàn màn hình bằng cách nhấn vào khung [ ] tại góc phải (phía dưới góc phải của video)
2. Chọn chế độ hình ảnh tốt nhất của đoạn video, hãy click vào hình bánh xe răng cưa và chọn chất lượng cao hơn (hoặc HD) theo ý muốn
3. Để hiển thị nội dung phụ đề, nhấn vào nút biểu tượng phụ đề [cc]. Một số video không có chức năng này sẽ không có biểu tượng phụ đề.
4. Quý vị có thể nghe hiểu tiếng Anh và có nhu cầu chia sẻ thông tin đến cộng đồng, hãy hỗ trợ techMAG biên dịch nội dung video và gửi cho chúng tôi để có cơ hội đăng thông tin lên technologyMag.net