Từ kỳ vọng tối ưu hóa đến bài toán chi phí và nhân lực

Từ công cụ công nghệ đến đòn bẩy ESG

Báo cáo năm 2024 của McKinsey & Company cho thấy, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng minh vai trò nổi bật ở ít nhất 5 trong số 17 mục tiêu phát triển bền vững của Liên Hợp Quốc, bao gồm ứng phó biến đổi khí hậu, năng lượng sạch và xây dựng đô thị bền vững. McKinsey ghi nhận khoảng 600 trường hợp ứng dụng AI trong các lĩnh vực này, từ tối ưu hóa sử dụng năng lượng, giảm phát thải đến quản trị rủi ro môi trường.

Khi phát triển bền vững ngày càng trở thành chuẩn mực bắt buộc, nhiều doanh nghiệp đang tìm đến AI như công cụ then chốt để triển khai ESG. Từ thu thập dữ liệu phát thải, đánh giá rủi ro đến nâng cao tính minh bạch trong báo cáo, AI không chỉ cải thiện hiệu quả thực thi ESG mà còn mở ra cơ hội tiếp cận vốn xanh và tối ưu hóa chi phí vận hành.

Tại một hội thảo mới đây về việc thực thi ESG bằng AI, TS. Bùi Thanh Minh, Phó Giám đốc Văn phòng Ban IV, nhấn mạnh rằng việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp vô cùng quan trọng. Đây là câu chuyện được nói hàng ngày của các CEO trên toàn cầu. Ở góc nhìn quốc tế, doanh nghiệp muốn xuất khẩu hàng hoá phải đáp ứng các tiêu chí phát triển bền vững. Trước đây, ESG là câu chuyện, nhưng giờ phải là dữ liệu.

Theo TS. Bùi Thanh Minh, Mỹ, Trung Quốc, Đức,… đều nhấn mạnh tối ưu quy trình, ứng dụng chuyển đổi số trong sản xuất, chính sách công nghiệp. Các quốc gia này có nhiều mục tiêu thay đổi Net Zero. Về dài hạn, các quốc gia đạt Net Zero là xu hướng chung của thế giới.

Trong quản trị rủi ro, PGS.TS Nguyễn Đức Trung, Hiệu trưởng Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM, cho rằng AI có thể trở thành công cụ quan trọng nhờ khả năng phân tích dữ liệu lịch sử, mô phỏng kịch bản và xác định rủi ro tiềm ẩn. Trước câu hỏi “AI có thể thay thế con người hay không?”, ông Trung khẳng định AI chỉ là công cụ đồng hành. “AI hỗ trợ song hành trong hai mục tiêu kép: chuyển đổi số và chuyển đổi xanh. AI giúp doanh nghiệp xây dựng báo cáo ESG, phát hiện những điểm còn thiếu, từ đó hoàn thiện hệ thống quản trị. Con người có một trăm tỷ nơ-ron, và phải ít nhất 120 năm nữa mới có thể tạo ra một robot vượt qua được con người. AI là công cụ, còn con người mới là chủ thể thống trị công nghệ,” ông Trung nhấn mạnh.

Trong lĩnh vực bất động sản công nghiệp, ông Thomas Rooney, Phó Giám đốc Savills Hà Nội, nhấn mạnh AI hỗ trợ giám sát việc sử dụng tài nguyên, dự đoán nhu cầu bảo trì, từ đó giảm thiểu lãng phí và chi phí. Trong khâu thiết kế, AI còn được sử dụng trong thiết kế phái sinh – tự động tạo ra nhiều phương án tối ưu dựa trên các tiêu chí đầu vào – và mô phỏng vận hành công trình. Nhờ đó, kiến trúc sư và nhà phát triển dự án có thể xây dựng những tòa nhà tiết kiệm năng lượng, thân thiện với môi trường.

“Với các dự án hướng đến chứng nhận xanh như LEED, BREEAM hay Lotus, quy trình thường phức tạp. Tuy nhiên, AI có thể đơn giản hóa bằng cách theo dõi và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn bền vững trong suốt vòng đời dự án”, ông Rooney chia sẻ.

Thách thức về tính bền vững và nguồn lực

Dù mang lại nhiều lợi ích, ông Thomas Rooney cũng chỉ ra rằng việc ứng dụng AI còn đặt ra một số thách thức về tính bền vững. Các công nghệ ứng dụng AI cần lượng lớn tài nguyên tính toán để đào tạo mô hình, xử lý và lưu trữ dữ liệu. Theo dự báo của Gartner, với tốc độ hiện nay, AI có thể sử dụng đến 3,5% tổng lượng tiêu thụ điện toàn cầu vào năm 2030. Điều này đặt ra áp lực cho nỗ lực giảm thiểu điện năng tiêu thụ để đạt mục tiêu phát triển bền vững và tuân thủ các quy định về sử dụng năng lượng. 

Thực tế, các tập đoàn công nghệ lớn đã có động thái giảm thiểu tác động của AI: Amazon cam kết vận hành trung tâm dữ liệu bằng 100% năng lượng tái tạo, kéo dài tuổi thọ máy chủ, đặt mục tiêu đạt trạng thái “nước dương” vào năm 2030 và phát thải ròng bằng 0 vào năm 2040. Microsoft còn đặt mục tiêu tham vọng hơn khi hướng đến “carbon âm” vào năm 2030. Nếu nhiều trung tâm dữ liệu tiếp bước, “dấu chân” môi trường của AI có thể được thu hẹp đáng kể.

Theo ông Trần Anh Tuấn, Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu ứng dụng và đổi mới sáng tạo doanh nghiệp, AI có thể giúp doanh nghiệp Việt Nam hiện thực hóa các mục tiêu ESG. Theo đó, AI có thể giúp thu thập và phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Tuy nhiên, việc triển khai AI cho ESG không phải là con đường “trải hoa hồng”. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) gặp khó khăn lớn về chất lượng dữ liệu, thiếu hụt nhân lực và chi phí đầu tư ban đầu. Ông nhấn mạnh cần có sự phối hợp giữa ba trụ cột: doanh nghiệp, chính phủ và tổ chức hỗ trợ.

Dưới góc nhìn Gamuda Land, bà Nguyễn Thị Vân Khanh – Phó tổng giám đốc công ty cũng chỉ ra khi ứng dụng AI, đơn vị vẫn đối mặt với bốn thách thức lớn. Thứ nhất là chi phí đầu tư công nghệ cao, không chỉ phát sinh một lần mà cần duy trì liên tục qua nhiều năm. Thứ hai là tình trạng thiếu nhân lực AI chuyên sâu, việc tìm kiếm và thu hút nhân tài đầu ngành vẫn là bài toán khó. Thứ ba là vấn đề bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Thứ tư là khó khăn trong việc đo lường tác động dài hạn của AI.

“Dù vậy, tại Gamuda Land, chúng tôi chia sẻ một niềm tin rằng, sức mạnh của AI được phát huy tối đa khi nó được quản trị minh bạch và ứng dụng một cách có trách nhiệm”, bà Khanh nói.