Rào cản dữ liệu khi sử dụng AI
“Đối với ESG, quan trọng nhất là làm sao tránh dùng AI để tẩy xanh. Nó có thể làm xói mòn niềm tin của khách hàng, nhà đầu tư và xã hội. Đó là rủi ro lớn nhất”, bà Trần Thị Thuý Ngọc, Phó tổng giám đốc Deloitte Việt Nam, nêu vấn đề tại hội thảo “Thực thi ESG bằng AI, doanh nghiệp cần làm gì?” mới đây.
Theo đó, ba vấn đề chính được nhắc đến là “thiên kiến” trong dữ liệu và thuật toán, rủi ro lỗi hoặc không cập nhật của công cụ AI, rủi ro “gây ảo giác” như trên, cũng như rủi ro về “khó giải trình” của mô hình AI. Tất cả điều này khiến cho thông tin đưa ra bị sai lệch.
Cảnh báo này đưa ra trong bối cảnh nhu cầu dữ liệu dùng cho AI đang dần phổ biến và trở thành nhu cầu bắt buộc. TS. Bùi Thanh Minh, Phó giám đốc Văn phòng Ban IV, cho biết trong vấn đề thuế quan, khó khăn lớn nhất vẫn là số liệu, chứng minh xuất xứ hàng hóa. Doanh nghiệp muốn xuất khẩu cũng phải đáp ứng các tiêu chí phát triển bền vững. “Trước đây, ESG là câu chuyện, nhưng giờ phải là dữ liệu”, ông Minh nói.
Câu chuyện của AI vẫn là hoàn toàn mới, kể cả vấn đề ESG dù được nhắc đến nhiều trong thời gian gần đây, xét về yếu tố pháp lý. Theo ông Minh, các doanh nghiệp vẫn đang trong “ma trận” ESG khi chưa có bộ tiêu chuẩn ESG quốc gia, chưa có quy định về AI trong báo cáo ESG, trong khi nhân lực và khả năng thực thi vẫn còn nhiều hạn chế.
Thực tế có nhiều doanh nghiệp hiện tổng hợp dữ liệu để ứng dụng các công cụ AI trong hoạt động sản xuất và cả ESG. Bà Trần Phương Nga, Tổng giám đốc điều hành Tập đoàn Thiên Long, cho biết hiện đang triển khai 6 ý tưởng gồm tối ưu thiết kế bao bì xanh, robot AI nhập liệu, phân tích xu hướng để tạo nội dung, phân tích dữ liệu ESG tự động và tối ưu quy trình nội bộ.
Một trong những cơ sở để Thiên long triển khai công cụ AI là nhờ tập hợp dữ liệu từ nhiều năm trước, theo bà Nga. Tương tự, vấn đề dữ liệu cũng được nhiều tập đoàn lớn có nguồn lực mạnh mẽ đặt ra từ lâu. Chẳng hạn, tập đoàn FPT đã bắt đầu nghiên cứu về dữ liệu và hệ thống quản trị dữ liệu từ 7-9 năm trước, ban hành văn bản quy định quản trị dữ liệu đầu tiên vào năm 2022.
Theo ông Đặng Thanh Tùng, Phó Ban chiến lược Tập đoàn Công nghiệp-Năng lượng quốc gia Việt Nam (PVN), Việt Nam, việc ứng dụng AI vẫn gặp nhiều khó khăn. Các bài toán gồm nhu cầu đầu tư lớn để xây dựng cơ sở dữ liệu, yêu cầu lộ trình triển khai lâu dài, hạ tầng công nghệ còn chưa đồng bộ và đặc biệt nguồn nhân lực chất lượng cao.
Tương tự, bà Nga của Thiên Long nói dù doanh nghiệp có lợi thế là đã có nền tảng dữ liệu khá tốt từ trước với các hệ thống phần mềm quản trị doanh nghiệp, việc chuẩn hóa dữ liệu theo tiêu chuẩn quốc tế vẫn là chặng đường dài, cũng như chưa có hành lang chi tiết về mặt pháp lý về ứng dụng AI. “khi chưa chuẩn hóa, ứng dụng AI sẽ bị hạn chế”, bà nói.
Cơ chế nào để thúc đẩy sử dụng AI hiệu quả?
Trở lại với câu chuyện thiên kiến về thuật toán, tức rủi ro về lập trình khiến các kết quả có thể bị sai lệch, bà Phạm Thị Quỳnh Vi, Giám đốc chất lượng, Tập đoàn FPT, nói rằng doanh nghiệp buộc phải có sự đầu tư lớn vào việc kiểm soát chất lượng dữ liệu và đảm bảo thiết kế các mô hình dữ liệu chuẩn.
Riêng FPT bắt đầu xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu từ 7-8 năm trước, với nguyên tắc đầu tiên là tuân thủ pháp luật và đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào. Từ tập đoàn tới công ty thành viên, mọi dữ liệu đều được thu thập, mã hóa, sao lưu và bảo vệ theo quy trình chặt chẽ. Chẳng hạn như đào tạo nhân viên thu thập dữ liệu có đạo đức, ưu tiên dữ liệu nội bộ, cũng như kiểm thử và cải thiện dần độ chính xác của mô hình.
Trong quản trị dữ liệu, bà Nga nhấn mạnh yếu tố tuân thủ là quan trọng nhất, đi cùng với minh bạch và giải trình. “Cần chi tiết hóa bằng quy trình, quy định cụ thể, phân loại và dán nhãn dữ liệu để bảo mật hiệu quả, kiểm soát nội bộ và đào tạo liên tục”, bà Nga nói.
Tuy nhiên, đại diện các doanh nghiệp cũng nói thêm nhân tố quyết định để thúc đẩy hoạt động ESG cũng như ứng dụng AI trong doanh nghiệp đến từ sự cam kết của lãnh đạo.
Đại diện FPT cho biết chủ tịch và tổng giám đốc cũng tham gia các buổi thảo luận AI hàng quí, giúp lan tỏa niềm tin và hành động trong toàn tập đoàn. “Có dữ liệu đầy đủ và định hướng rõ ràng từ lãnh đạo, việc áp dụng ESG trở nên liền mạch. Doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể gặp khó khăn hơn, nhưng hiện đã có nhiều nền tảng công nghệ phù hợp để bắt đầu”, bà Vi nói.
GS.TS Mạc Quốc Anh, Phó chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội doanh nghiệp nhỏ và vừa thành phố Hà Nội, Viện trưởng Viện Kinh tế và Phát triển doanh nghiệp, đề xuất thành lập một trung tâm dữ liệu ESG dành cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Đây là không gian giúp các doanh nghiệp được tiếp cận các nguồn lực cần thiết, vừa có thể thử nghiệm thực hành, nhằm đảm bảo việc áp dụng ESG được bền vững và lâu dài.
Số liệu khảo sát của đơn vị này cho thấy chỉ có 27% doanh nghiệp trực thuộc Hiệp hội quan tâm đến ESG, và chỉ 11% doanh nghiệp thực hành ESG thành công. Các nguyên nhân gặp khó là thiếu nguồn thông tin chính thống, khiến các doanh nghiệp chưa hiểu rõ nội hàm và cách triển khai ESG; chưa đủ nguồn lực đầu tư; thực hành ESG làm tăng chi phí trong khi lo ngại về khả năng cạnh tranh. Tuy nhiên, dấu hiệu tích cực là ESG đã bắt đầu được triển khai ở hầu hết loại hình nghề nghiệp.
Bà Ngọc của Deloitte Việt Nam đánh giá rằng các chính sách của chính phủ đang tạo ra “đường dẫn” tốt và mang đến nhiều cơ hội cho doanh nghiệp, nhưng vấn đề hiện nay còn đến từ sự e ngại và thiếu tự tin của doanh nghiệp. Nguyên nhân lo sợ thất bại là vì thiếu dữ liệu chất lượng tốt hoặc phương pháp phù hợp.
Trường hợp này là phổ biến khi khảo sát cho thấy 50% doanh nghiệp toàn cầu và khu vực châu Á-Thái Bình Dương vẫn còn lưỡng lự trong việc ứng dụng AI hoặc ESG. Trong đó 44% không biết bắt đầu từ đâu, hơn 46% không biết sử dụng công cụ nào. Tuy nhiên, bà Ngọc tin rằng những khoảng trống này có thể được “lấp đầy” bằng sự quyết tâm của chủ doanh nghiệp và ban lãnh đạo.
Dũng Nguyễn
