VinaStrategy - Chiến Lược Doanh Nghiệp - Trang tin tổng hợp

https://vinastrategy.com

Các thế hệ AI và tương lai AI sẽ ra sao

Từ lúc AI ra đời và được ứng dụng vào kinh doanh đã làm bùng nổ thế giới, các thế hệ AI đã thay đổi và cập nhật liên tục giúp cho hiệu quả ngày càng nâng cao.
Cac the he phat trien cua AI va tuong lai AI se ra sao

Các thế hệ phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), mô tả chi tiết từng giai đoạn, các ứng dụng nổi bật, dự đoán về các ngành nghề có thể bị thay thế trong tương lai, và triển vọng phát triển của AI trong kinh doanh nhân loại. Hãy cùng phân tích này được xây dựng dựa trên các nguồn thông tin uy tín và xu hướng công nghệ mới nhất tính đến tháng 4/2025.

Các thế hệ và giai đoạn phát triển của AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua một hành trình dài từ những ý tưởng sơ khai đến các hệ thống thông minh tiên tiến ngày nay. Các nhà nghiên cứu thường chia sự phát triển của AI thành ba thế hệ chính, tương ứng với ba trường phái tư duy: chủ nghĩa biểu tượng (symbolism), chủ nghĩa kết nối (connectionism), và chủ nghĩa hành động (actionism). Dưới đây là mô tả chi tiết từng giai đoạn, ứng dụng thực tiễn, và bối cảnh lịch sử.

1. Thế hệ 1: Chủ nghĩa biểu tượng (Symbol AI, 1950s - 1980s) – Giai đoạn của logic và quy tắc

AI ra đời chính thức vào năm 1956 tại hội nghị Dartmouth, nơi thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” được John McCarthy đề xuất. Trong giai đoạn này, AI được xây dựng dựa trên chủ nghĩa biểu tượng, tập trung vào việc lập trình các quy tắc logic và hệ thống dựa trên kiến thức (knowledge-based systems). Các nhà khoa học tin rằng trí thông minh có thể được mô phỏng bằng cách mã hóa kiến thức con người thành các biểu tượng và quy tắc.

Đặc điểm kỹ thuật:

  • AI hoạt động dựa trên các hệ thống chuyên gia (expert systems), nơi các quy tắc “nếu-thì” (if-then) được lập trình để giải quyết vấn đề.
  • Không có khả năng học hỏi từ dữ liệu; AI chỉ thực thi các lệnh được lập trình sẵn.
  • Công nghệ chủ đạo: LISP, PROLOG, và các hệ thống dựa trên logic.

Ứng dụng tiêu biểu trong thời kỳ đầu của AI

  • Hệ thống chuyên gia: MYCIN (1970s) hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán nhiễm trùng máu bằng cách sử dụng các quy tắc logic.
  • Cờ vua: Các chương trình AI sơ khai như Deep Thought (tiền thân của Deep Blue) sử dụng thuật toán tìm kiếm để đấu cờ.
  • Quản lý tri thức: Các công ty bắt đầu sử dụng AI để lưu trữ và truy xuất thông tin trong cơ sở dữ liệu doanh nghiệp.

Những hạn chế trong thế hệ AI này

  • Thiếu khả năng học hỏi và xử lý dữ liệu phức tạp.
  • Chi phí lập trình cao, yêu cầu nhiều thời gian để mã hóa kiến thức.
  • Không thể xử lý các tình huống không được định nghĩa trước, dẫn đến “mùa đông AI” (AI winter) vào cuối thập niên 1980 do kỳ vọng không thực tế.

Trong những năm 1960, các nhà khoa học như Herbert Simon mơ ước về một cỗ máy có thể suy nghĩ như con người. Hệ thống MYCIN, dù chỉ là một tập hợp quy tắc, đã khiến các bác sĩ kinh ngạc khi chẩn đoán chính xác hơn nhiều chuyên gia y tế. Tuy nhiên, giấc mơ về trí thông minh toàn diện vẫn xa vời, khi các cỗ máy chỉ biết tuân theo những gì con người đã dạy.

2. Thế hệ 2: Chủ nghĩa kết nối (Data-driven AI, 1990s - 2020s) – Giai đoạn của học máy và dữ liệu lớn

Sự phát triển của máy tính cá nhân, internet, và khả năng lưu trữ dữ liệu lớn vào cuối thế kỷ 20 đã mở ra kỷ nguyên của chủ nghĩa kết nối, tập trung vào học máy (machine learning) và mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks). Sự kiện IBM Deep Blue đánh bại kỳ thủ Garry Kasparov năm 1997 và chiến thắng của IBM Watson trên chương trình Jeopardy! năm 2011 đánh dấu bước ngoặt, chứng minh AI có thể vượt qua con người trong các nhiệm vụ cụ thể.

  • AI bắt đầu học hỏi từ dữ liệu thay vì dựa vào quy tắc cố định, sử dụng các thuật toán như SVM (Support Vector Machines), Random Forest, và đặc biệt là deep learning (học sâu) với mạng nơ-ron nhiều lớp.
  • Công nghệ chủ đạo: TensorFlow, PyTorch, GPU, và các mô hình như CNN (Convolutional Neural Networks) cho xử lý hình ảnh, RNN (Recurrent Neural Networks) cho xử lý ngôn ngữ.
  • Yêu cầu dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán cao.

Ứng dụng tiêu biểu:

  • Y tế: AI phân tích hình ảnh y khoa (như mammogram) với độ chính xác 99%, hỗ trợ chẩn đoán ung thư và phát triển thuốc mới (ví dụ: DeepMind AlphaFold giải bài toán gấp protein năm 2020).
  • Tài chính: Các hệ thống AI phát hiện gian lận thẻ tín dụng, dự đoán rủi liệu thị trường, và quản lý danh mục đầu tư.
  • Giao thông: Xe tự lái (Tesla, Waymo) sử dụng AI để nhận diện vật thể và điều hướng.
  • Giải trí: Hệ thống gợi ý của Netflix và Spotify dựa trên học máy để cá nhân hóa nội dung.
  • Thương mại điện tử: Chatbot hỗ trợ khách hàng và phân tích hành vi mua sắm.

Và cũng còn rất nhiều hạn chế:

  • Phụ thuộc vào dữ liệu chất lượng cao; dữ liệu lệch dẫn đến kết quả sai lệch.
  • Thiếu khả năng suy luận tổng quát (Narrow AI), chỉ giỏi trong các nhiệm vụ cụ thể.
  • Chi phí đào tạo mô hình lớn, tiêu tốn năng lượng (ví dụ: đào tạo GPT-4 cần hàng triệu USD và hàng nghìn GPU).

Năm 2016, khi AlphaGo của DeepMind đánh bại Lee Sedol, kỳ thủ cờ vây hàng đầu thế giới, cả nhân loại ngỡ ngàng trước khả năng của AI. Không chỉ dựa vào sức mạnh tính toán, AlphaGo đã học cách “suy nghĩ” chiến lược, mở ra kỷ nguyên mà AI không chỉ làm việc nhanh hơn con người, mà còn sáng tạo hơn trong các lĩnh vực cụ thể.

3. Thế hệ 3: Chủ nghĩa hành động (Third Generation AI, 2020s - nay) – Giai đoạn của AI tổng quát và tự hành

Sự bùng nổ của AI tổng quát (Generative AI) từ năm 2018, với sự ra đời của các mô hình như GPT-3 (OpenAI), BERT (Google), và sau đó là GPT-4, Claude (Anthropic), và Gemini (Google), đã đưa AI bước vào giai đoạn mới. Giai đoạn này kết hợp kiến thức chủ động (knowledge-driven) và dữ liệu chủ động (data-driven), hướng tới Artificial General Intelligence (AGI) – AI có khả năng suy luận và giải quyết vấn đề như con người.

  • Mô hình nền tảng (Foundation Models): Các mô hình lớn như GPT-4 được huấn luyện trên dữ liệu khổng lồ, có khả năng thực hiện đa nhiệm (multimodal) – xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh, và mã lập trình.
  • AI tự hành (Agentic AI): AI có khả năng tự ra quyết định, lập kế hoạch, và tương tác với môi trường (ví dụ: Salesforce Agentforce tự động hóa quy trình kinh doanh).
  • Công nghệ chủ đạo: Transformer, mô hình đa phương thức (multimodal models), học tăng cường (reinforcement learning), và dữ liệu tổng hợp (synthetic data).
  • Hướng tới AGI: Các mô hình bắt đầu thể hiện khả năng suy luận, sáng tạo, và học hỏi liên tục.

Ứng dụng tiêu biểu:

  • Kinh doanh: AI tạo nội dung quảng cáo, viết báo cáo, và tự động hóa quy trình bán hàng (ví dụ: 80% doanh nghiệp thử nghiệm AI trong marketing năm 2024).
  • Giáo dục: AI cá nhân hóa học tập, tạo bài giảng và chấm bài tự động, giải phóng giáo viên khỏi công việc hành chính.
  • Sáng tạo: Công cụ như DALL-E, MidJourney tạo hình ảnh và video từ văn bản; ElevenLabs tạo giọng nói AI chân thực.
  • An ninh: AI dự đoán mối đe dọa mạng, phân tích dữ liệu tình báo (ví dụ: Northstar của Bộ Ngoại giao Mỹ).
  • Công nghiệp: Robot AI tự vận hành trong sản xuất, giám sát thiết bị và dự đoán bảo trì.

Nhưng vẫn còn những hạn chế sau:

  • Vấn đề đạo đức: AI có thể tạo nội dung giả mạo (deepfake) hoặc khuếch đại lệch.
  • “Hiện tượng ảo giác” (hallucination): AI tạo ra thông tin sai lệch nhưng thuyết phục.
  • Rủi ro quản trị: Thiếu quy định rõ ràng về sử dụng AI trong các lĩnh vực như quân sự và y tế.

Khi ChatGPT ra mắt năm 2022, chỉ trong 60 ngày, nó đã thu hút 100 triệu người dùng, trở thành hiện tượng toàn cầu. Từ việc giúp một học sinh viết bài luận đến hỗ trợ CEO soạn chiến lược kinh doanh, AI không còn là công cụ của các kỹ sư mà đã trở thành trợ lý đắc lực của mọi người. Đây là thời kỳ mà AI bắt đầu “hiểu” con người, mở ra tương lai nơi máy móc không chỉ làm việc mà còn đồng sáng tạo.

Các ngành nghề AI có thể thay thế trong tương lai: AI, đặc biệt là AI tổng quát và tự hành, dự kiến sẽ thay thế hoặc chuyển đổi mạnh mẽ nhiều ngành nghề trong thập kỷ tới. Dưới đây là các lĩnh vực có nguy cơ cao, dựa trên khả năng tự động hóa và xu hướng công nghệ:

  1. Công việc hành chính và nhập liệu:
    • Nhân viên nhập liệu, thư ký, kế toán cơ bản.
    • AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại như nhập dữ liệu, xử lý hóa đơn, và lập báo cáo tài chính. Công cụ như QuickBooks AI và chatbots hành chính (Salesforce Agentforce) đang thay thế các vai trò này.
    • Theo McKinsey (2023), 30% công việc hành chính sẽ được tự động hóa hoàn toàn vào năm 2030.
  2. Dịch vụ khách hàng:
    • Nhân viên tổng đài, hỗ trợ khách hàng qua điện thoại.
    • Chatbot AI (như Claude, ChatGPT) và trợ lý ảo có thể xử lý 70-80% yêu cầu khách hàng với chi phí thấp hơn và hoạt động 24/7.
    • Deloitte (2024) báo cáo rằng 26% doanh nghiệp đã triển khai AI tự hành trong dịch vụ khách hàng, giảm nhu cầu nhân lực.
  3. Sản xuất và lắp ráp:
    • Công nhân dây chuyền, kiểm tra chất lượng.
    • Robot AI kết hợp học sâu và thị giác máy tính (computer vision) có thể thực hiện lắp ráp chính xác hơn con người, đồng thời dự đoán lỗi sản xuất.
    • Ngành sản xuất dự kiến mất 15-20% việc làm do tự động hóa vào năm 2035 (IBM, 2024).
  4. Vận tải và logistics:
    • Tài xế xe tải, nhân viên kho bãi.
    • Xe tự lái (Waymo, Tesla) và robot kho hàng (Amazon Robotics) đang thay thế các vai trò vận hành. AI cũng tối ưu hóa lộ trình giao hàng và quản lý kho.
    •  25% công việc vận tải có thể bị thay thế vào năm 2030 (World Economic Forum, 2025).
  5. Nội dung và truyền thông cơ bản:
    • Nhà báo viết tin tức ngắn, nhân viên sáng tạo quảng cáo cơ bản.
    • AI tổng quát tạo văn bản, hình ảnh, và video chất lượng cao (như Automated Insights tạo 1000 bài báo thu nhập mỗi năm cho AP).
    • 20% công việc sáng tạo nội dung có nguy cơ bị tự động hóa (Brookings, 2024).

Nhưng AI không thay thế hoàn toàn mà thường bổ sung (augment) công việc, đặc biệt trong các ngành đòi hỏi sáng tạo, cảm xúc, và ra quyết định phức tạp (như bác sĩ phẫu thuật, luật sư cấp cao, lãnh đạo doanh nghiệp). Theo IBM (2024), AI sẽ tạo ra các công việc mới như chuyên gia AI, kỹ sư robot, và nhà thiết kế trải nghiệm AI, bù đắp một phần cho các công việc bị thay thế.

Tương lai của ưng dụng AI trong kinh doanh

AI đang định hình lại tương lai kinh doanh với tốc độ chưa từng có, dự kiến đóng góp 15,7 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030 (PwC, 2023). Dưới đây là các xu hướng và triển vọng chính của AI trong kinh doanh từ nay đến thập kỷ tới:

1. Cá nhân hóa và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng

  • AI đa phương thức (multimodal AI) sẽ tạo ra trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa, từ quảng cáo dựa trên hành vi (80% doanh nghiệp đã thử nghiệm AI trong marketing năm 2024) đến chatbot hiểu ngữ cảnh và cảm xúc.
  • Các công ty như Amazon sử dụng AI để gợi ý sản phẩm với độ chính xác cao, tăng tỷ lệ chuyển đổi 35%. Trong tương lai, AI sẽ dự đoán nhu cầu khách hàng trước khi họ nhận ra, ví dụ: tự động đề xuất liệu trình spa dựa trên lịch sử sức khỏe.
  • Doanh nghiệp có thể tăng doanh thu 10-15% thông qua cá nhân hóa (McKinsey, 2025).

2. Tự động hóa quy trình kinh doanh

  • AI tự hành (agentic AI) sẽ tự động hóa các quy trình phức tạp, từ quản lý chuỗi cung ứng đến lập kế hoạch tài chính.
  • Salesforce Agentforce tự động xử lý lịch hẹn, phân tích dữ liệu bán hàng, và tối ưu hóa chiến dịch marketing. Trong ngành spa, AI có thể tự động đặt lịch, gợi ý dịch vụ, và quản lý kho thảo dược.
  • Giảm 20-30% chi phí vận hành và tăng hiệu suất lao động 40% (Deloitte, 2024).

3. Sáng tạo sản phẩm và dịch vụ mới

  • AI tổng quát sẽ thúc đẩy các mô hình kinh doanh mới, như “AI-as-a-Service” hoặc sản phẩm dựa trên dữ liệu tổng hợp.
  • Các công ty như OpenAI cung cấp API AI cho doanh nghiệp nhỏ, giúp spa tạo chatbot tư vấn hoặc video quảng cáo mà không cần đội ngũ kỹ thuật. Trong tương lai, AI có thể thiết kế liệu trình spa cá nhân hóa dựa trên dữ liệu di truyền.
  • Tạo ra các ngành công nghiệp mới trị giá hàng trăm tỷ USD (World Economic Forum, 2025).

4. Ra quyết định chiến lược

  • AI sẽ trở thành “đối tác chiến lược” cho lãnh đạo, cung cấp phân tích thời gian thực và dự đoán chính xác.
  • IBM Watson hỗ trợ CEO phân tích thị trường, dự đoán xu hướng, và tối ưu hóa chiến lược. Trong ngành spa, AI có thể dự đoán xu hướng dưỡng sinh Đông y (như thảo mộc phổ biến năm 2026) để điều chỉnh dịch vụ.
  • Tăng 25% hiệu quả ra quyết định và giảm rủi ro chiến lược (McKinsey, 2025).

5. Phát triển bền vững và trách nhiệm xã hội

  • AI sẽ hỗ trợ doanh nghiệp đạt mục tiêu bền vững, từ tối ưu hóa năng lượng đến giảm chất thải.
  • AI phân tích dữ liệu carbon để giúp spa giảm tiêu thụ điện trong xông hơi hoặc tối ưu hóa nguồn cung thảo mộc. Các công ty như Target sử dụng AI để tái chế chai nhựa, tăng uy tín thương hiệu.
  • Doanh nghiệp có thể giảm 15% khí thải và thu hút khách hàng yêu thích bền vững (PwC, 2025).

6. Hướng tới AGI và siêu trí tuệ (2030s trở đi)

  • Các nhà khoa học dự đoán AGI (AI với trí thông minh ngang con người) có thể xuất hiện vào cuối thập kỷ 2030, dẫn đến Artificial Superintelligence (ASI) – AI vượt xa con người.
  • AGI có thể tự quản lý toàn bộ chuỗi spa, từ thiết kế liệu trình, vận hành, đến tiếp thị, với hiệu quả vượt trội. ASI có thể giải quyết các vấn đề toàn cầu như biến đổi khí hậu, ảnh hưởng sâu sắc đến kinh doanh.
  • Thay đổi hoàn toàn mô hình kinh doanh, nhưng cũng đặt ra thách thức về đạo đức và quản trị.

Lý do AI phát triển mạnh mẽ trong kinh doanh

  1. Dữ liệu khổng lồ: Sự bùng nổ của dữ liệu từ internet, IoT, và mạng xã hội cung cấp nguyên liệu cho AI học hỏi.
  2. Sức mạnh tính toán: GPU, TPU, và điện toán đám mây giảm chi phí và tăng tốc độ đào tạo mô hình.
  3. Đầu tư lớn: Hơn 60 quốc gia có chiến lược AI quốc gia, với hàng trăm tỷ USD đổ vào nghiên cứu và phát triển (IBM, 2024).
  4. Nhu cầu thị trường: Doanh nghiệp cần AI để cạnh tranh trong kỷ nguyên số, từ tối ưu hóa chi phí đến cá nhân hóa dịch vụ.
  5. Văn hóa đổi mới: Sự chấp nhận AI trong xã hội, từ chatbot đến xe tự lái, thúc đẩy doanh nghiệp tích hợp công nghệ này.

Ứng dụng AI sâu rộng sẽ có những thách thức nhất định:

  1. Đạo đức và lệch: AI có thể khuếch đại lệch nếu dữ liệu huấn luyện không công bằng. Giải pháp: Áp dụng khung quản trị AI như NIST AI Risk Management Framework và tăng tính minh bạch trong phát triển mô hình.
  2. Chi phí và năng lượng: Đào tạo mô hình lớn tiêu tốn hàng triệu USD và năng lượng. Giải pháp: Sử dụng mô hình nhỏ hơn (như LLaMA) và dữ liệu tổng hợp để giảm chi phí.
  3. Thiếu nhân lực: Thiếu chuyên gia AI là rào cản lớn. Giải pháp: Đào tạo lại lực lượng lao động và phát triển các công cụ AI không cần kỹ năng lập trình (no-code AI).
  4. Quy định pháp lý: Thiếu khung pháp lý rõ ràng gây rủi ro. Giải pháp: Các chính phủ cần hợp tác quốc tế, như Hội nghị AI Safety Summit 2023, để xây dựng quy định chung.

  • Từ những hệ thống logic đơn giản của thập niên 1950 đến các mô hình tổng quát đa nhiệm ngày nay, AI đã trải qua ba thế hệ phát triển: từ chủ nghĩa biểu tượng với quy tắc cố định, qua chủ nghĩa kết nối với học máy và dữ liệu lớn, đến chủ nghĩa hành động với AI tự hành và suy luận. Các ứng dụng của AI đã thay đổi từ chẩn đoán y tế sơ khai đến xe tự lái, chatbot thông minh, và sáng tạo nội dung.

  • Trong tương lai, AI sẽ thay thế các công việc lặp lại như hành chính, dịch vụ khách hàng, và sản xuất, nhưng đồng thời tạo ra cơ hội mới trong các lĩnh vực sáng tạo và kỹ thuật. Trong kinh doanh, AI sẽ thúc đẩy cá nhân hóa, tự động hóa, và ra quyết định chiến lược, định hình một kỷ nguyên nơi máy móc không chỉ hỗ trợ mà còn đồng sáng tạo với con người.

Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, doanh nghiệp cần đầu tư vào công nghệ, đào tạo nhân lực, và xây dựng khung đạo đức vững chắc, đảm bảo AI trở thành công cụ vì lợi ích chung của nhân loại.

Nguồn tham khảo:
-: ScienceDirect, “AI revolutionizing industries worldwide” (2024).

-: CMU, “The Evolution and Future of Artificial Intelligence” (2024).
-: Built In, “The Future of AI: How AI Is Changing the World” (2025).
-: ScienceDirect, “Tracing the evolution of AI in the past decade” (2020).
-: World Economic Forum, “Paving the way for new business achievements in the AI era” (2025).
-: McKinsey, “The economic potential of generative AI” (2023).
-: IBM, “The Future of Artificial Intelligence” (2024).

Tác giả bài viết: NCS Vương Thanh Long

Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây