I. Tổng quan về chuyển đổi số tại Hoa Kỳ

Hoa Kỳ đã đi đầu trong việc chuyển đổi số ở nhiều lĩnh vực, với sự tham gia tích cực của cả khu vực công và tư nhân. Chính quyền Tổng thống Mỹ Biden đã ban hành các lệnh điều hành để thúc đẩy công nghệ AI, đảm bảo sự an toàn và bảo mật của các hệ thống AI, đồng thời khuyến khích áp dụng AI trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như chăm sóc sức khỏe, tài chính, và giao thông vận tải. Các công ty tư nhân như Google, Microsoft và Amazon cũng tiên phong trong việc sử dụng điện toán đám mây, AI, và học máy, mang lại những cải tiến đáng kể cho sản xuất và cung cấp dịch vụ​.

Nguồn: statescoop.com

II. Ứng dụng chuyển đổi số trong các ngành công nghiệp

1. Sản xuất

Chuyển đổi số trong sản xuất đã giúp tăng hiệu suất, tối ưu hóa quy trình và cải thiện chất lượng sản phẩm. Các công nghệ chính như tự động hóa quy trình robot (RPA), in 3D, và phân tích dự đoán đã được áp dụng để quản lý lực lượng lao động và tối ưu hóa sản xuất. Các ví dụ và dự án tiêu biểu gồm có:

- Siemens và Nhà máy Thông minh ở Amberg: Tập đoàn Siemens đã phát triển một nhà máy thông minh tại Amberg, Đức, nơi tích hợp IoT và các công nghệ tự động hóa để theo dõi quy trình sản xuất theo thời gian thực. Nhà máy này đã đạt được năng suất gấp 10 lần so với trước đây và chất lượng sản phẩm đạt 99,9%. Siemens cũng đang mở rộng mô hình này tại các cơ sở ở Hoa Kỳ.

- GE và Công nghệ IoT trong Sản xuất: Tập đoàn General Electric (GE) đã áp dụng công nghệ IoT để cải thiện quy trình sản xuất tại nhiều nhà máy của họ. GE sử dụng cảm biến thông minh để thu thập dữ liệu về hiệu suất máy móc, từ đó tối ưu hóa bảo trì và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Một ví dụ điển hình là nhà máy GE ở Hải Phòng, nơi áp dụng công nghệ số để tiết kiệm 30% thời gian hoàn tất đơn hàng.

- Ford và In 3D trong Sản Xuất: Công ty Ford Motor Company đã sử dụng công nghệ in 3D để sản xuất các bộ phận ô tô. Việc này không chỉ giúp giảm chi phí sản xuất mà còn rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm mới. Ford đã áp dụng in 3D cho hơn 100 bộ phận trong các mẫu xe của họ.

- Tesla và Tự động hóa Quy trình Sản Xuất: Công ty Tesla sử dụng tự động hóa quy trình robot (RPA) trong dây chuyền lắp ráp của mình để tăng tốc độ sản xuất xe điện. Công ty đã đầu tư vào các robot hiện đại có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ hàn đến lắp ráp, giúp tăng hiệu quả và giảm chi phí lao động.

- Hirotec và Phân Tích Dữ Liệu: Hirotec, một nhà sản xuất phụ tùng ô tô toàn cầu, đã kết hợp công nghệ IoT và học máy để tối ưu hóa quy trình sản xuất của mình. Họ sử dụng dữ liệu thu thập từ cảm biến để dự đoán sự cố hệ thống, từ đó giảm thiểu thời gian chết trong hoạt động sản xuất.

- Procter & Gamble (P&G) và Phân Tích Dữ Liệu Lớn: Tập đoàn P&G đã áp dụng phân tích dữ liệu lớn để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và quy trình sản xuất của mình. Công ty sử dụng AI để dự đoán nhu cầu thị trường và điều chỉnh sản xuất cho phù hợp, giúp giảm thiểu lãng phí và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

2. Chăm sóc sức khỏe

Nguồn: newsnetwork.mayoclinic.org

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI và các công nghệ số đang thay đổi cách cung cấp dịch vụ y tế. Từ việc theo dõi bệnh nhân từ xa đến phân tích dữ liệu y khoa nhằm đưa ra các phác đồ điều trị cá nhân hóa, chuyển đổi số giúp cải thiện kết quả cho bệnh nhân và giảm chi phí. Các ví dụ và dự án nổi bật có thể kể như:

- Dịch vụ Telehealth của Mayo Clinic: Mayo Clinic đã phát triển dịch vụ telehealth cho phép bệnh nhân tham gia các cuộc hẹn khám bệnh trực tuyến. Dịch vụ này không chỉ giúp bệnh nhân tiết kiệm thời gian di chuyển mà còn đảm bảo họ có thể nhận được sự chăm sóc y tế kịp thời, đặc biệt trong bối cảnh đại dịch COVID-19.

- AI trong chẩn đoán hình ảnh: Nhiều bệnh viện, như Cleveland Clinic, đang sử dụng AI để phân tích hình ảnh y tế và hỗ trợ chẩn đoán. Hệ thống AI có khả năng nhận diện các dấu hiệu bất thường trong hình ảnh X-quang, MRI và CT scan, giúp bác sĩ đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. Một ví dụ cụ thể là Aidoc, công ty phát triển AI trong lĩnh vực radiology, đã nhận được sự chấp thuận của FDA cho công nghệ phát hiện phổi bị sụp trên hình ảnh X-quang.

- Phát triển dược phẩm với AI: AI đang được sử dụng để tăng tốc quá trình phát triển thuốc. Ví dụ, trong đại dịch COVID-19, Eli Lilly đã sử dụng AI để xác định Olumiant là một phương pháp điều trị tiềm năng chỉ trong ba ngày, dẫn đến việc cấp phép khẩn cấp từ FDA.

- Bloomer Tech và thiết bị y tế đeo được: Công ty Bloomer Tech đang phát triển các thiết bị y tế đeo được tích hợp công nghệ AI, chẳng hạn như áo ngực thông minh có khả năng theo dõi sức khỏe tim mạch của phụ nữ. Công nghệ này hứa hẹn sẽ cung cấp những thông tin quan trọng về sức khỏe mà không cần phải thực hiện các xét nghiệm xâm lấn.

- Hệ thống quản lý thông tin y tế (EMR): Nhiều bệnh viện tại Mỹ đã chuyển sang sử dụng hệ thống EMR để quản lý hồ sơ bệnh án điện tử. Hệ thống này giúp bác sĩ truy cập nhanh chóng thông tin bệnh nhân, từ đó cải thiện quy trình điều trị và giảm thiểu sai sót trong chăm sóc sức khỏe.

- AI trong chẩn đoán bệnh tim mạch: Công ty Mayo Clinic đã phát triển một mô hình AI có khả năng xác định những người có nguy cơ mắc bệnh tim mặc dù họ không có triệu chứng rõ ràng. Mô hình này có thể cảnh báo bác sĩ về nguy cơ cao của bệnh nhân đối với các vấn đề tim mạch trong tương lai.

3. Tài chính

Tài chính là một trong những lĩnh vực đầu tiên áp dụng chuyển đổi số, với các công nghệ như AI, blockchain và phân tích dữ liệu. Các ví dụ tiêu biểu gồm có:

- JPMorgan Chase và ONYX Blockchain: Công ty JPMorgan đã triển khai nền tảng ONYX blockchain để xử lý thanh toán tài sản thế chấp, giúp giảm thời gian xác minh và xử lý giao dịch. Tính đến cuối năm 2023, có 382 ngân hàng đã sử dụng nền tảng này để trao đổi dữ liệu, cho thấy sự chấp nhận rộng rãi của công nghệ blockchain trong ngành tài chính.

- Bank of America và AI trong phát hiệ gian lận: Ngân hàng trung ương Mỹ Bank of America sử dụng công nghệ AI để phát hiện các giao dịch đáng ngờ và ngăn chặn kịp thời các hành vi gian lận. Hệ thống này phân tích hàng triệu giao dịch mỗi ngày để xác định các mẫu hành vi bất thường, từ đó nâng cao độ chính xác trong việc bảo vệ tài khoản của khách hàng.

- Goldman Sachs và Marcus: Công ty Marcus, nền tảng ngân hàng trực tuyến của Goldman Sachs, đã thay đổi cách người tiêu dùng tiếp cận các dịch vụ tài chính bằng cách cung cấp các sản phẩm tiết kiệm và vay tín chấp với lãi suất cạnh tranh mà không cần phí duy trì tài khoản. Marcus cũng sử dụng phân tích dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

- Chương trình eKYC (Electronic Know Your Customer): Nhiều ngân hàng tại Mỹ đang áp dụng công nghệ eKYC để tự động hóa quy trình xác minh danh tính khách hàng. Công nghệ này giúp phát hiện nhanh chóng các hành vi giả mạo và nâng cao an toàn trong giao dịch trực tuyến, đồng thời giảm thiểu thời gian xử lý cho khách hàng.

- Visa và Blockchain: Visa đã thử nghiệm công nghệ blockchain để cải thiện quy trình thanh toán xuyên biên giới. Dự án này nhằm giảm thiểu chi phí giao dịch và thời gian xử lý bằng cách sử dụng sổ cái phân tán để ghi lại các giao dịch một cách minh bạch an toàn.

- Fintech Startups và AI: Nhiều công ty khởi nghiệp fintech (công nghệ tài chính) như Stripe và Square đang tích cực ứng dụng AI để tối ưu hóa quy trình thanh toán và quản lý rủi ro. Stripe sử dụng AI để phát hiện gian lận trong khi Square áp dụng công nghệ này để phân tích dữ liệu bán hàng, từ đó đưa ra các dự đoán về xu hướng tiêu dùng.

4. Bán lẻ

Sự bùng nổ của thương mại điện tử và các nền tảng mua sắm trực tuyến là kết quả của chuyển đổi số trong bán lẻ. Chuyển đổi số đã làm thay đổi cách các nhà bán lẻ tại Mỹ tương tác với khách hàng, điển hình như các công ty Amazon và Walmart đã đầu tư mạnh mẽ vào AI và phân tích dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và quản lý chuỗi cung ứng. Ví dụ: Amazon Go đã phát triển công nghệ mua sắm không cần thanh toán, tạo ra một trải nghiệm tiện lợi cho người tiêu dùng​. Walmart đã đầu tư mạnh vào thương mại điện tử và công nghệ robot để quản lý hàng tồn kho, trong khi Target sử dụng ứng dụng di động để cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng.

5. Năng lượng

Chuyển đổi số trong ngành năng lượng tập trung vào việc tối ưu hóa phân phối và sử dụng năng lượng thông qua các hệ thống giám sát IoT và phân tích dữ liệu. Các công ty tiện ích sử dụng các cảm biến thông minh để giám sát đường ống và lưới điện, giúp cải thiện hiệu quả vận hành và tiết kiệm chi phí​. Các ví dụ và dự án nổi bật gồm có:

- Hệ thống Giám sát Thông minh (Smart Grid): Nhiều công ty điện lực tại Mỹ, như Pacific Gas and Electric (PG&E) và Duke Energy, đã triển khai các hệ thống lưới điện thông minh. Những hệ thống này sử dụng cảm biến IoT để theo dõi tình trạng lưới điện theo thời gian thực, giúp phát hiện sự cố nhanh chóng và tối ưu hóa việc phân phối điện năng.

- Đạo luật Cải cách Cấp phép Năng lượng (EPRA): Ban hành vào tháng 7 năm 2024, EPRA nhằm cải thiện quy trình cấp phép cho các dự án năng lượng sạch, cho phép hơn 350 GW dự án điện sạch được triển khai. Điều này không chỉ thúc đẩy đầu tư mà còn tạo ra khoảng 3 triệu việc làm trong lĩnh vực năng lượng tái tạo.

- Sáng kiến Nhu cầu Năng lượng Sạch (CEDI): Đây là một quan hệ đối tác công tư giữa Bộ Ngoại giao và Liên minh Người mua năng lượng sạch, nhằm kết nối các quốc gia với các công ty quan tâm đến việc đầu tư vào năng lượng sạch. CEDI giúp các công ty gửi tín hiệu nhu cầu về năng lượng sạch, từ đó hỗ trợ phát triển các kế hoạch chính sách cho phép mua sắm năng lượng tái tạo.

- Công nghệ Điện khí hóa: Nhiều bang tại Mỹ đang thúc đẩy điện khí hóa hệ thống sưởi và giao thông để giảm khí thải carbon. Chẳng hạn, California đã triển khai chương trình khuyến khích sử dụng thiết bị điện thay thế cho thiết bị chạy bằng nhiên liệu hóa thạch trong các tòa nhà mới.

- Hệ thống Quản lý Năng lượng (Energy Management Systems - EMS): Nhiều doanh nghiệp và cơ sở sản xuất tại Mỹ đang áp dụng EMS để theo dõi và quản lý tiêu thụ năng lượng của họ. Hệ thống này cho phép phân tích dữ liệu tiêu thụ năng lượng theo thời gian thực, giúp giảm chi phí vận hành và tăng cường hiệu quả sử dụng năng lượng.

- Dự án Năng lượng Tái tạo quy mô lớn: Trong năm 2023, Hoa Kỳ đã đưa vào vận hành 33.844 MW công suất năng lượng sạch mới, với năng lượng gió và mặt trời cung cấp 16% tổng sản lượng điện của cả nước. Iowa dẫn đầu với 61% sản lượng điện đến từ năng lượng tái tạo.

6. Giao thông vận tải

Trong giao thông vận tải, chuyển đổi số đóng vai trò then chốt trong việc phát triển các phương tiện tự hành và hệ thống quản lý giao thông thông minh. Xe tự lái và AI đang được thử nghiệm tại các thành phố lớn của Hoa Kỳ, giúp cải thiện an toàn và hiệu quả của hệ thống giao thông​. Các công ty như Tesla và Waymo đang thử nghiệm các công nghệ tự động hóa giúp cải thiện an toàn và hiệu quả trong di chuyển. Những ví dụ và dự án nổi bật bao gồm có:

- Waymo và Dịch vụ Robotaxi: Waymo, công ty con của Alphabet, đã triển khai dịch vụ robotaxi tại Phoenix, Arizona, cho phép người dùng đặt xe tự lái qua ứng dụng. Dịch vụ này sử dụng công nghệ tự động hóa cấp độ 4, nghĩa là xe có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người trong hầu hết các tình huống giao thông. Gần đây, Waymo đã mở rộng dịch vụ đến Atlanta và Austin, nhấn mạnh sự phát triển nhanh chóng của công nghệ này.

- Tesla và Cybercab: Tesla đã ra mắt nguyên mẫu robotaxi mang tên Cybercab vào tháng 10 năm 2024. Cybercab không có vô lăng hay bàn đạp, cho phép hành khách thư giãn trong suốt hành trình. Elon Musk kỳ vọng rằng Cybercab sẽ trở thành một giải pháp giao thông hiệu quả với giá bán dưới 30.000 USD. Công ty cũng cam kết sử dụng dữ liệu từ hàng triệu xe trên đường để cải thiện công nghệ tự lái nhanh chóng hơn.

- Hệ thống Quản lý Giao thông Thông minh (ITS): Nhiều thành phố lớn như New York và Los Angeles đang triển khai hệ thống quản lý giao thông thông minh (ITS) để tối ưu hóa lưu lượng giao thông. Hệ thống này sử dụng cảm biến IoT và phân tích dữ liệu để điều chỉnh đèn tín hiệu giao thông theo thời gian thực, giúp giảm ùn tắc và cải thiện an toàn.

- Uber và Hợp tác với Waymo: Uber đã hợp tác với Waymo để cung cấp dịch vụ gọi xe tự lái tại Phoenix. Sự hợp tác này không chỉ giúp Uber mở rộng dịch vụ mà còn tận dụng công nghệ tiên tiến của Waymo trong lĩnh vực xe tự lái.

- Công nghệ Vận tải Đường sắt Thông minh: Công ty Amtrak đã áp dụng công nghệ IoT để giám sát tình trạng của các đoàn tàu và đường ray, giúp cải thiện độ tin cậy và an toàn cho hành khách. Hệ thống này cho phép theo dõi tình trạng kỹ thuật của tàu theo thời gian thực, từ đó giảm thiểu sự cố và tăng cường hiệu suất vận hành.

- Xe Tự Lái của Ford: Ford cũng đang phát triển công nghệ xe tự lái với dự án Ford Autonomous Vehicles LLC, nhằm tạo ra các phương tiện tự hành phục vụ cho dịch vụ giao hàng và vận tải hành khách trong tương lai gần.

7. Ứng dụng chuyển đổi số trong nông nghiệp

Ứng dụng chuyển đổi số trong nông nghiệp tại Mỹ đang ngày càng được triển khai mạnh mẽ nhờ các công nghệ tiên tiến nhằm cải thiện hiệu suất, năng suất và tính bền vững. Các ứng dụng tiêu biểu của nông nghiệp kỹ thuật số tại Mỹ bao gồm:

- IoT và cảm biến thông minh: Công nghệ IoT giúp nông dân tối ưu hóa việc tưới tiêu và bón phân thông qua các cảm biến thông minh có khả năng giám sát độ ẩm, nhiệt độ và hàm lượng dinh dưỡng của đất. Ví dụ, các cảm biến có thể tự động kích hoạt hệ thống tưới khi độ ẩm trong đất giảm xuống dưới một ngưỡng nhất định, giúp tiết kiệm nước và giảm chi phí hiệu quả.

- Drone trong giám sát cây trồng: Drone đã trở thành công cụ không thể thiếu để giám sát cây trồng từ trên không. Chúng cung cấp dữ liệu thời gian thực về sức khỏe cây trồng, tình trạng sâu bệnh, và thời điểm thu hoạch lý tưởng. Ví dụ, công ty Cropin sử dụng drone để thu thập dữ liệu, từ đó cung cấp thông tin giúp nông dân đưa ra các quyết định kịp thời về việc kiểm soát sâu bệnh và bón phân.

- Robot trong canh tác nông nghiệp: Việc sử dụng Robot đang cách mạng hóa các công việc như trồng cây, thu hoạch và quản lý chăn nuôi. Các hệ thống robot có thể tự động thu hoạch trái cây hoặc theo dõi sức khỏe vật nuôi thông qua cảm biến đeo. Sự phát triển của thị trường Robot trong nông nghiệp cho thấy xu hướng tự động hóa ngày càng gia tăng, giúp giảm chi phí lao động và nâng cao hiệu quả.

- Giải pháp Quản lý nông trại trên nền tảng đám mây: Các nền tảng như SmartFarm của Cropin cung cấp giải pháp quản lý nông trại toàn diện, tích hợp các hoạt động từ lập kế hoạch cây trồng đến theo dõi bán hàng trên một giao diện duy nhất. Hệ thống này sử dụng phân tích dữ liệu để cung cấp thông tin tức thời, hỗ trợ nông dân đưa ra các quyết định chính xác.

- Kỹ thuật Nông nghiệp Chính xác:  Nông nghiệp chính xác sử dụng phân tích dữ liệu để quản lý biến động của đồng ruộng. Ví dụ, hình ảnh vệ tinh và thuật toán học máy giúp nông dân tối ưu hóa lượng nước và phân bón, cải thiện năng suất và giảm lãng phí.

- Tối ưu Hóa Chuỗi Cung Ứng: Các công nghệ số hóa chuỗi cung ứng từ sản xuất đến phân phối, giảm chi phí lưu kho và vận chuyển lên tới 30%. Điều này không chỉ cải thiện lợi nhuận mà còn đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng về nông sản tươi sống một cách hiệu quả.

- Quản lý Dữ liệu Hiệu quả: Quản lý dữ liệu chính xác là yếu tố quan trọng trong nông nghiệp số. Các công ty đang phát triển các công nghệ thu thập dữ liệu tự động, giúp loại bỏ sai sót thủ công và cung cấp cái nhìn toàn diện về hoạt động của trang trại.

Nhờ vào những tiến bộ trên, nông dân Mỹ đang từng bước chuyển mình theo hướng nông nghiệp hiện đại, bền vững và hiệu quả hơn.

III. Cơ hội và thách thức của chuyển đổi số trong các ngành công nghiệp

1. Cơ hội

- Nâng cao hiệu suất sản xuất: Chuyển đổi số mang đến cơ hội tăng cường hiệu quả sản xuất thông qua tự động hóa và tích hợp công nghệ thông minh như AI, IoT, và phân tích dữ liệu. Các công nghệ này giúp tối ưu hóa quy trình vận hành và giảm thiểu chi phí sản xuất, mang lại lợi ích đáng kể cho các doanh nghiệp sản xuất. Ví dụ, trong ngành sản xuất, các hệ thống tự động hóa và in 3D giúp cải thiện tốc độ, chất lượng và chi phí sản phẩm.

- Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Trong bán lẻ và dịch vụ tài chính, công nghệ AI và phân tích dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Các doanh nghiệp sử dụng chatbot, trợ lý ảo, và hệ thống quản lý thông tin khách hàng để cung cấp dịch vụ tốt hơn và tăng cường sự hài lòng của khách hàng​.

- Tăng cường an ninh và quản lý rủi ro: Công nghệ AI giúp phát hiện gian lận và đảm bảo an ninh mạng trong ngành tài chính. Các thuật toán AI phân tích dữ liệu lớn để phát hiện các giao dịch bất thường, từ đó giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro tài chính và bảo mật thông tin​.

2. Thách thức của chuyển đổi số

- Chi phí đầu tư ban đầu cao: Một trong những thách thức lớn là chi phí đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ, bao gồm các hệ thống AI, IoT và các công cụ phân tích dữ liệu. Điều này đặc biệt gây khó khăn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ khi phải đối mặt với giới hạn tài chính.

- Thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng: Chuyển đổi số đòi hỏi một lực lượng lao động có kỹ năng công nghệ cao. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tìm kiếm và phát triển nhân tài kỹ thuật số, gây cản trở cho quá trình triển khai các giải pháp chuyển đổi số​.

- Vấn đề an ninh mạng: Khi doanh nghiệp tích hợp nhiều công nghệ kỹ thuật số, họ phải đối mặt với các mối đe dọa an ninh mạng ngày càng phức tạp. Việc đảm bảo an toàn cho hệ thống và dữ liệu nhạy cảm là thách thức lớn đối với các tổ chức.

IV. Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam

Việt Nam có thể rút ra nhiều bài học kinh nghiệm từ Hoa Kỳ trong việc phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).

- Hợp tác công tư: mô hình hợp tác công tư là một yếu tố then chốt trong việc thúc đẩy sự phát triển của AI. Việt Nam nên khuyến khích sự phát triển của các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực AI thông qua các quỹ đầu tư mạo hiểm và chương trình tăng tốc. Đồng thời, việc thiết lập các đối tác chiến lược với các công ty công nghệ lớn sẽ giúp chuyển giao công nghệ và kiến thức, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp trong nước.

- Đào tạo nguồn nhân lực: Đào tạo nguồn nhân lực cũng là một yếu tố quan trọng không thể bỏ qua. Việt Nam cần cải thiện chương trình giảng dạy tại các trường đại học để bao gồm nhiều hơn về AI, khoa học dữ liệu và lập trình. Bên cạnh đó, tổ chức các khóa đào tạo ngắn hạn cho người lao động trong ngành công nghệ thông tin sẽ giúp nâng cao kỹ năng và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thị trường.

- Ứng dụng AI vào thực tiễn: Việc ứng dụng thực tiễn AI trong các lĩnh vực thiết yếu như y tế, nông nghiệp và giao thông cũng cần được chú trọng. Việt Nam có thể áp dụng AI trong chẩn đoán hình ảnh y tế để cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe, hay sử dụng IoT và phân tích dữ liệu để tối ưu hóa sản xuất nông nghiệp, giảm thiểu lãng phí.

- Nghiên cứu và phát triển: tăng cường đầu tư vào nghiên cứu và phát triển là điều cần thiết để đảm bảo sự bền vững trong ngành AI. Việt Nam nên thành lập quỹ nghiên cứu quốc gia dành riêng cho AI để hỗ trợ các dự án nghiên cứu đổi mới. Hơn nữa, tham gia vào các chương trình hợp tác quốc tế sẽ giúp Việt Nam học hỏi từ kinh nghiệm của các nước khác trong lĩnh vực này.

Những bài học này không chỉ giúp Việt Nam phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo mà còn góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và thúc đẩy nền kinh tế quốc dân.

Kết luận

Chuyển đổi số đã và đang mang lại những thay đổi to lớn trong nhiều lĩnh vực công nghiệp tại Mỹ. Các sáng kiến này không chỉ cải thiện hiệu suất và hiệu quả, mà còn giúp các doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa quy trình, và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Nguồn tham khảo:

1. https://kinhtevadubao.vn/phat-trien-nang-luong-tai-tao-tai-hoa-ky-va-bai-hoc-kinh-nghiem-cho-viet-nam-30198.html
2. https://baomoi.com/khac-nha-dong-sang-lap-openai-ceo-uber-tin-waymo-danh-bai-tesla-trong-nganh-o-to-tu-lai-c50508742.epi
3. https://baomoi.com/tesla-ra-mat-taxi-robot-ai-hop-den-tro-thanh-yeu-diem-c50425749.epi
4. https://tuoitre.vn/xe-dien-hoan-toan-tu-dong-khoi-dau-ky-nguyen-sung-tuc-cua-elon-musk-20241012232417416.htm
5. https://baomoi.com/blockchain-va-ai-cong-cu-tang-cuong-minh-bach-c50293363.epi