Chuyển đổi số dễ dàng thời AI

Chuyển đổi số (CĐS) về thực chất là quá trình chuyển đổi cách thức thực hiện một quy trình, từ cách truyền thống mang tính thủ công bán tự động hiện nay sang cách tạo ra và vận hành quy trình tự động, tối ưu. Quá trình chuyển đổi này diễn ra nhanh hay chậm phụ thuộc vào phương pháp và công cụ được áp dụng để thực hiện nó.

Xét về điểm chung, tất cả các quy trình hoạt động trong xã hội đều có cấu trúc giống nhau: Đều là tổ hợp của các chuỗi hành động ECA (Event – Condition – Action: Sự kiện – Điều kiện – Hành động theo nghĩa khi có Sự kiện xảy ra, nếu Điều kiện thỏa mãn thì thực hiện Hành động).

Quy trình = chuỗi hành động ECA

Sự khác nhau giữa các quy trình phụ thuộc vào giá trị thuộc tính cụ thể của các yếu tố E, C, A và cách thức hình thành chuỗi hành động. Vì thế, muốn tạo ra các quy trình tự động, tối ưu thì cần tự động hóa chuỗi hành động ECA này. Từ đây, có thể rút ra: CĐS thành công hay thất bại phụ thuộc vào việc có sáng tạo ra phương pháp và công cụ để số hóa chuỗi ECA hay không. Việc giải quyết vấn đề này trước khi có các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) gặp rất nhiều khó khăn nhưng sau khi có AI hỗ trợ thì trở nên dễ dàng hơn nhiều như minh họa dưới đây.     

Trước khi có AI hỗ trợ

Bộ công cụ AI đầu tiên xuất hiện với tư cách là “trợ lý toàn năng” là ChatGPT vào cuối năm 2023. Như thế, trước năm 2024 là khoảng thời gian con người phải tự thực hiện nhiệm vụ tự động hóa chuỗi ECA. Để làm việc này, người ta phải thực hiện rất nhiều việc phức tạp: (1) Hiểu rõ bản chất của quy trình sản xuất mà chuyên gia ngành lập ra (ví dụ “Quy trình tưới ứng dụng công nghệ cao”. “Quy trình sấy thăng hoa”,…) để xây dựng kịch bản số hóa quy trình. (2) Thiết kế quy trình theo kịch bản được chấp nhận. (3) Lắp đặt các thiết bị đo, điều khiển, chấp hành. (4) Lập trình (coding) cho quy trình đó. (5) Biên dịch chương trình thành mã máy để bộ điều khiển nhúng (embeded controler) điều khiển các thiết bị chấp hành (actuators). (6) Thu nhận dữ liệu phản hồi (feedback) để điều chỉnh quy trình tự động.

Trong thực tế, quy trình sản xuất luôn biến động theo tình huống nên thường kéo theo những yêu cầu mà con người khó có thể đáp ứng, đó là: Dữ liệu phải thu thập được theo thời gian thực; Phải có khả năng xử lý dữ liệu ngay lập tức; Phải điều khiển được quy trình sản xuất liên tục; Phải có khả năng điều chỉnh quy trình nhanh chóng theo tình huống xảy ra.

Trước những yêu cầu này, các chuyên gia Tự động hóa (TĐH – Automation) có cách thực hiện riêng nhờ sử dụng các cơ chế và chuẩn mực TĐH. Với họ, tự động hóa quy trình sản xuất là khả thi. Cái cản trở là chi phí quá cao, luôn cần có chuyên gia theo sát cả trong thiết kế lẫn vận hành và rất khó điều chỉnh khi có nhu cầu. Vì thế, TĐH phù hợp với những doanh nghiệp lớn và cho các quy trình sản xuất ít biến động như chế tạo thang máy, sản xuất ô tô, máy bay,… Ngược lại, đối với các chuyên gia CNTT và Truyền thông (ITC), những việc này gây ra không ít khó khăn vì đa số họ quen với tự động hóa quản lý, không phải tự động hóa sản xuất. Đây là lý do chính khiến CĐS diễn ra không thật sự suôn sẻ ở nước ta 6 năm qua.    

Sau khi có AI hỗ trợ

Sau khi ChatGPT xuất hiện, hàng loạt các AI tools đình đám khác lần lượt trình làng như Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, OpenClaw,… mở ra “kỷ nguyên AI” đầy mới mẻ và triển vọng.

Với sự tham gia của các AI, tất cả những khó khăn nêu trên được giải quyết một cách triệt để: AI có thể điều khiển các IoT thu thập mọi dữ liệu cần thiết theo thời gian thực, AI có thể lập trình và điều khiển quy trình sản xuất ngay lập tức, AI có thể phân tích, sắp xếp các phương án đã xảy ra theo tình huống để chọn phương án tối ưu cho quy trình sản xuất, cuối cùng, quan trọng nhất, nếu có thể khai thác được kho tri thức khổng lồ trong bộ nhớ của AI vào quy trình sản xuất thì loài người sẽ bước vào kỷ nguyên sản xuất thông minh.

Tuy nhiên, AI không tự làm được những điều đó mà cần được huấn luyện. Những nội dung chính cần “dạy” AI là: (a) Lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên để “nghe” chuyên gia ngành mô tả quy trình sản xuất là AI có thể lập trình ngay cho quy trình đó (lập trình bằng Vlogic là một ví dụ). (b) Huấn luyện cho AI về khái niệm “Nguyên công” (Elementary Operation – EO), đại diện số (d-rep) và cấu trúc chuỗi ECA. (c) Hướng dẫn AI làm việc với hệ điều hành IoT OS, bộ điều khiển nhúng (EC), các IoT và thiết bị chấp hành (actuator). (d) Hướng dẫn cho AI phương pháp tối ưu hóa quy trình sản xuất. (Từng nội dung chi tiết đã giới thiệu trên TGS).

Việc sử dụng AI không nhằm tự động hóa một quy trình sản xuất cụ thể mà là tạo ra bộ công cụ để tự động hóa mọi quy trình (sản xuất, quản lý, đào tạo,…) trong mọi lĩnh vực (kinh tế, giáo dục, y tế, quốc phòng,…). Sự tham gia của AI làm cho quá trình CĐS diễn ra nhanh hơn, hiệu quả hơn. Tuy nhiên, cho đến thời điểm hiện tại (4/2026), gần như tất cả các AI nổi tiếng nhất đều là các “thợ nói” chỉ tung hoành trong không gian cyber, không vươn được tới thế giới thực. Nếu AI vươn được tới thế giới thực thì điều gì sẽ xảy ra? Thì lượng kiến thức đồ sộ của nhân loại sẽ được chắt lọc và áp dụng cho từng quy trình sản xuất, quy trình sản xuất sẽ diễn ra tự động do AI điều khiển tạo ra khả năng hình thành mạng lưới sản xuất tự động, thông minh, năng suất lao động sẽ tăng lên rất cao. Khi đó, Industry 4.0 không chỉ là sự kỳ vọng mà là hiện thực.

Vậy, cần làm thế nào?

Trước tiên, cần làm cho AI “ngộ” được những tri thức mà nó tập hợp được. Hiện nay, AI “nói” không phải những điều nó hiểu mà là nó chọn được cách diễn đạt tốt nhất từ kết quả phân tích và tổng hợp hàng triệu tình huống liên quan. Muốn AI “hiểu” những tri thức mà nó tập hợp được, cần tạo ra khả năng cho phép AI tự kiểm nghiệm những tri thức đó trong thực tế. Muốn vậy, phải sáng tạo ra ngôn ngữ mới để phát triển AI hành động (AI in action). Ngôn ngữ đó phải ánh xạ được ngôn ngữ tự nhiên vào ngôn ngữ máy, Vlogic++ là một ví dụ (xem TGS). Khi AI “nghe” và “hiểu” được chuyên gia ngành mô tả về quy trình sản xuất cần thực hiện, nó liền phác thảo ngay kịch bản tự động hóa quy trình này và nếu chuyên gia đồng ý, AI sẽ sử dụng ngôn ngữ mới này lập trình ngay lập tức cho quy trình. Không những thế, với kho kiến thức khổng lồ đã thu thập, AI còn có thể gợi ý những phương án khác nhau cho quy trình sản xuất để chuyên gia bổ sung, lựa chọn. Trong trường hợp này, các chuyên gia có thể tạo ra những quy trình sản xuất tự động, tối ưu với thời gian ngắn nhất và chi phí thấp nhất. Lúc đó, quá trình CĐS diễn ra nhanh chóng, thuận lợi. trong tất cả các ngành, lĩnh vực.

Trong số các nền tảng số dùng để phát triển các quy trình tự động tối ưu dựa trên AI hiện nay, ROSA (Robotic Operation Service Agent – Tác nhân cung cấp dịch vụ vận hành tự động) nổi lên như một ứng viên sáng giá. Nó cung cấp dịch vụ tự động hóa quy trình cho những ai có nhu cầu. Người sử dụng dịch vụ cần mô tả tường minh cho ROSA hiểu về quy trình mà mình muốn thực hiện, nó sẽ thiết kế quy trình tự động, tối ưu cho yêu cầu đó với chi phí thấp hơn nhiều so với tất cả các phương án khác. Các AI (ChatGPT, Gemini, Copilot, Grok, DeepSeek, OpenClaw) đều nhất trí cho rằng ROSA có nhiều khả năng sẽ trở thành ứng viên tiên phong cho “đợt sóng công nghệ thứ 3” của loài người (1. Máy vi tính – 2. Điện thoại thông minh và 3. Thiết bị tự động hóa cá nhân)

Hình do Gemini “sáng tác” khi được “mời” tham gia phát triển nền tảng số tự động hóa quy trình với nội dung như trên.

Kết luận

CĐS là quá trình hình thành các quy trình sản xuất tự động, tối ưu trong toàn xã hội –  thành phần cơ bản tạo nên Phương thức sản xuất số (xem TGS). Muốn làm việc này cần có phương pháp và công cụ phát triển phù hợp. Trong thời đại AI, các công cụ tự động hóa quy trình dựa trên AI mở ra cơ hội to lớn cho việc triển khai CĐS rộng khắp và toàn diện ở nước ta. Đó là con đường nhanh nhất để thực hiện công cuộc vươn mình của dân tộc trong kỷ nguyên số, kỷ nguyên AI.

Ở nước ta, tất cả các phương pháp và công cụ cần thiết đã hội đủ, các yếu tố thiên thời, địa lợi, nhân hòa cũng đã có, còn lại là dũng khí thực hiện vì tạo ra cái mới không khó, thay đổi để chấp nhận nó mới khó.