Theo bà Trần Kim Sa, Quản lý kinh doanh nhóm giải pháp Microsoft 365 SME Việt Nam việc chọn lọc dữ liệu cho huấn luyện AI có ý nghĩa quan trọng. Dữ liệu như món ăn. “Phải ăn ngon, AI mới có thể làm việc hiệu quả với chất lượng cao nhất”, bà Sa nói tại Diễn đàn Data & AI mùa hè năm 2026 diễn ra ngày 8/5 tại TP HCM.
Theo bà Sa, hạ tầng công nghệ hiện sẵn sàng cho AI, nhưng nhiều doanh nghiệp Việt vẫn chưa thể triển khai thành công. Đại diện Microsoft Việt Nam cho rằng thất bại không nằm ở việc thiếu công nghệ, chủ yếu xuất phát từ cách tiếp cận sai bài toán với ba nguyên nhân lớn nhất: không xác định rõ bài toán kinh doanh, dữ liệu chưa sẵn sàng và thiếu cơ chế quản trị – bảo mật.
“Nhiều doanh nghiệp cho rằng áp dụng AI thất bại vì data không ‘sạch’, nhưng vấn đề cốt lõi là họ chưa biết mình cần AI giải quyết điều gì”, bà Sa nói. “Thay vì cố làm sạch toàn bộ dữ liệu của doanh nghiệp tồn tại hàng chục năm, doanh nghiệp nên bắt đầu từ một bài toán cụ thể như xử lý email nhanh hơn, tự động báo giá hay hỗ trợ chăm sóc khách hàng”.
Đồng quan điểm, ông Lâm Nguyễn Hải Long, Chủ tịch Hội Tin học TP HCM cho rằng “dữ liệu mới chính là trái tim”. Ông nhìn nhận lĩnh vực công nghệ hiện nay đang “choáng ngợp” bởi các AI Factory sừng sững hay những vi mạch bán dẫn tinh vi định hình hạ tầng số toàn cầu.
Theo ông Long, đã đến lúc ngừng xem dữ liệu là những tập tin nằm im trong kho lưu trữ, hãy coi đó là những thực thể sống có tiếng nói riêng. Đó là tiếng nói của sự thật, là minh chứng cho sự minh bạch, là nền tảng duy nhất để AI không bị ‘ảo giác’, mang lại đúng giá trị thực”.
Lỗi dữ liệu có thể xảy ra hậu quả lớn
Bà Sa đánh giá, trong bối cảnh hiện tại, AI đang trở thành “người tiêu dùng dữ liệu”. Trước đây dữ liệu chủ yếu phục vụ con người đọc và kiểm tra, nhưng nay AI sẽ trực tiếp sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định hoặc tự động thực hiện quy trình tiếp theo. Điều này khiến các lỗi dữ liệu nhỏ cũng có thể tạo ra hậu quả lớn nếu AI hiểu sai hoặc bị chèn thông tin độc hại.
Bà lấy ví dụ nếu hệ thống AI bị đưa dữ liệu sai về giá sản phẩm, AI có thể tự động gửi báo giá sai cho khách hàng, thậm chí tiếp tục tạo hợp đồng dựa trên thông tin không chính xác. Vì vậy, doanh nghiệp cần bảo đảm ba yếu tố: dữ liệu đáng tin cậy, quản trị và bảo mật chặt chẽ, cùng khả năng sẵn sàng khai thác dữ liệu.
Ông Nguyễn Hữu Yên, Phó giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM, cho rằng việc xây dựng năng lực dữ liệu để tối ưu sức mạnh AI cần nhiều yếu tố. Đầu tiên cần ưu tiên chất lượng dữ liệu. Tiếp đến để AI thực sự thông minh và chuẩn xác, cần hạ tầng dữ liệu sạch, minh bạch và có tính kết nối cao. Theo đó TP HCM xác định “đây chính là nền tảng bền vững để các giải pháp khoa học công nghệ của thành phố không chỉ dừng ở thử nghiệm, mà có thể đi thẳng vào giải quyết những bài toán vận hành phức tạp”, ông Yên nói.
Ông Yên kỳ vọng cộng đồng doanh nghiệp và startup không ngừng sáng tạo nên những mô hình kinh doanh mới, nơi dữ liệu trở thành tài sản chiến lược và AI trở thành năng lực cạnh tranh cốt lõi. Sự giao thoa này sẽ giúp TP HCM hình thành nên chuỗi giá trị mới, tạo ra những sản phẩm và dịch vụ số có hàm lượng tri thức cao, đủ sức vươn tầm khu vực.
Trong quá trình thúc đẩy chuyển đổi số, ông Yên nhấn mạnh sự an toàn dữ liệu và tính nhân văn của AI phải luôn được đặt lên hàng đầu. Sở Khoa học và Công nghệ cam kết đồng hành trong việc hoàn thiện các cơ chế, chính sách để dữ liệu và AI phát triển đúng hướng, mang lại lợi ích thiết thực và bảo vệ quyền lợi của cộng đồng.
Theo đại diện Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM, thành phố đã ban hành nhiều chính sách về khung dữ liệu, chiến lược phát triển dữ liệu và kiến trúc chính quyền số. Ban chỉ đạo về Dữ liệu do Chủ tịch UBND TP HCM đứng đầu cũng được thành lập nhằm thúc đẩy quá trình xây dựng và chuẩn hóa dữ liệu. Song song đó là các giải pháp số hóa dữ liệu giấy, đồng bộ dữ liệu giữa các sở ngành và xây dựng nền tảng kết nối, chia sẻ dữ liệu dùng chung.
TP HCM hiện có trung tâm dữ liệu và cổng dữ liệu mở phục vụ doanh nghiệp khai thác. Trong giai đoạn tiếp theo, thành phố định hướng xây dựng một nền tảng AI dùng chung, kết nối kho dữ liệu tập trung với Tác nhân AI chuyên ngành của từng lĩnh vực. Mục tiêu là hỗ trợ quản trị đô thị, cải thiện dịch vụ công và nâng cao hiệu quả ra quyết định.
Diễn đàn Data & AI mùa hè năm 2026 do Hội Tin học TP HCM (HCA) phối hợp Trung tâm Khởi nghiệp sáng tạo TP HCM (SIHUB) và Nim & Partners Communication tổ chức, với bảo trợ từ Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM cùng Trung tâm Chuyển đổi số TP HCM. Diễn đàn là một trong những hoạt động trọng tâm hưởng ứng Ngày Khoa học và Công nghệ Việt Nam năm 2026, nhằm hiện thực hóa các định hướng chiến lược của TP HCM về thúc đẩy khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, kết nối giữa cơ quan quản lý, cộng đồng doanh nghiệp và hệ sinh thái khởi nghiệp nhằm đẩy mạnh ứng dụng dữ liệu và AI vào thực tiễn quản trị, sản xuất.
Ngay cả khi bị choáng ngợp bởi chất lượng hình ảnh rực rỡ của chiếc TV thông minh mới, bạn cũng khó có thể bằng lòng với hiệu suất âm thanh của nó. Đây là một sự đánh đổi tất yếu trong kỷ nguyên công nghệ. Khi các nhà sản xuất chạy đua để biến TV trở nên mỏng hơn bao giờ hết, không gian dành cho hệ thống loa tích hợp bị bóp nghẹt, khiến âm thanh ngày càng thiếu nội lực.
Nhưng bạn hoàn toàn có thể cứu vãn trải nghiệm thính giác của mình bằng hai giải pháp phổ biến: Sắm một chiếc loa thanh (soundbar) gọn gàng hoặc thiết lập một hệ thống loa rời chuyên dụng.
Mỗi giải pháp đều sở hữu những ưu và nhược điểm riêng. Quyết định xuống tiền cho dòng sản phẩm nào sẽ phụ thuộc lớn vào thói quen giải trí (xem phim trực tuyến, chơi game đồ họa hay thưởng thức những chiếc đĩa DVD cổ điển), diện tích phòng, hay cách bài trí nội thất.
Nếu thuộc tuýp người thích triết lý 'cắm và chạy', thiết kế tối giản của soundbar sẽ là lựa chọn hàng đầu. Phần lớn các dòng soundbar hiện nay kết nối cực kỳ đơn giản với TV thông qua cổng HDMI ARC/eARC hoặc cáp quang kỹ thuật số. Phương thức này đảm bảo mọi nguồn phát âm thanh từ các thiết bị ngoại vi cho đến ứng dụng tích hợp sẵn trên TV đều được truyền tải trọn vẹn đến loa thanh.
Bên cạnh đó, giao thức HDMI-CEC cho phép đồng bộ và điều khiển âm lượng của soundbar bằng chính chiếc remote TV quen thuộc mà không cần lỉnh kỉnh nhiều thiết bị điều khiển. Đáng chú ý, nhiều mẫu soundbar còn được trang bị một loa trung tâm chuyên dụng nhằm tối ưu hóa tần số giọng nói, giúp các đoạn hội thoại trong phim trở nên rõ ràng và sắc nét hơn bao giờ hết.
Với tiêu chí lấy sự đơn giản làm gốc, soundbar là khoản đầu tư lý tưởng cho các không gian vừa và nhỏ, đồng thời là lựa chọn văn minh cho cư dân chung cư. Ngay cả khi căn hộ của bạn đủ rộng cho một dàn loa hoành tráng, các dải âm trầm mạnh mẽ từ cấu hình 3.1 hay 5.1 truyền thống rất dễ xuyên qua sàn và trần nhà, gây ảnh hưởng đến hàng xóm. Soundbar với thế mạnh tập trung âm thanh ở phía trước sân khấu sẽ giúp hạn chế tối đa sự phiền toái này, biến những tiếng bass dồn dập trở thành trải nghiệm riêng tư và vừa vặn.
Ngược lại, nếu sự tiện lợi và chi phí không phải là rào cản, việc thiết lập một hệ thống loa rời chuyên dụng sẽ mở ra một thế giới âm thanh hoàn toàn khác biệt. Sở hữu một dàn loa truyền thống đồng nghĩa với việc bạn phải đầu tư một amply đa kênh (AV receiver), hệ thống dây dẫn phức tạp và thậm chí là chi phí lắp đặt chuyên nghiệp. Thế nhưng, phần thưởng nhận lại là một không gian âm thanh vòm cổ điển có độ trung thực cao mà khó có chiếc soundbar nào bì kịp.
Dù các dòng soundbar cao cấp hiện nay đã tích hợp thêm các củ loa hướng trần (up-firing) và hướng sang hai bên (side-firing) để giả lập âm thanh vòm, cấu trúc hộp loa dạng thanh hẹp vẫn là một giới hạn vật lý khó vượt qua. Các loa rời được bố trí độc lập trong không gian cho phép âm thanh di chuyển một cách tự nhiên từ trước ra sau, từ trái qua phải, từ trên xuống dưới. Sự tách biệt vật lý này tạo nên một sân khấu âm thanh rộng lớn, định hướng chính xác từng tiếng bước chân hay tiếng mảnh vỡ, kéo người xem vào trung tâm của mọi diễn biến trên màn ảnh.
Điểm ưu việt của hệ thống loa rời chính là khả năng tùy biến và nâng cấp vô hạn. Bạn không nhất thiết phải dốc cạn hầu bao để mua toàn bộ hệ thống âm thanh vòm cùng một lúc. Một lối đi vững chắc là bắt đầu với những cấu hình cốt lõi nhất với một chiếc AV receiver chất lượng cùng hai loa đứng phía trước. Khi ngân sách dư dả hơn, bạn có thể từng bước bổ sung loa trung tâm, loa siêu trầm và các loa vệ tinh phía sau.
Tuy nhiên, thị trường soundbar hiện nay cũng không hề kém cạnh trong cuộc đua linh hoạt này. Các 'ông lớn' công nghệ như Samsung thường cung cấp các gói combo soundbar đi kèm loa siêu trầm, cho phép người dùng mở rộng không gian âm thanh sau này bằng cách kết nối thêm cặp loa vệ tinh không dây độc quyền. Sonos hay JBL cũng ghi dấu ấn với các giải pháp mô-đun hóa, thậm chí tích hợp cả loa vệ tinh tháo rời chạy bằng pin tiện lợi.
Sau cùng, cuộc đối đầu giữa soundbar và loa rời không có kẻ thắng hay người thua tuyệt đối. Nếu soundbar là biểu tượng của sự tinh gọn, tập trung vào độ rõ nét của lời thoại và giải phóng không gian khỏi mớ dây cáp lằng nhằng; thì dàn loa rời lại là 'chìa khóa' mang lại trải nghiệm điện ảnh hoành tráng, sống động trọn vẹn hơn bao giờ hết.
Thử nghiệm do Andon Labs, công ty khởi nghiệp tại San Francisco, thực hiện với mục tiêu kiểm tra khả năng hoạt động của tác nhân AI (AI Agent) trong thế giới thực, qua đó xác định và đánh giá các lỗ hổng an toàn còn tồn tại.
Trong đó, hai nhà đồng sáng lập Lukas Petersson và Axel Backlund đã ký hợp đồng thuê mặt bằng ở San Francisco trong ba năm, sau đó cấp cho một tác nhân AI tên Luna một thẻ tín dụng doanh nghiệp, quyền truy cập Internet và nhiệm vụ điều hành cửa hàng thực tế. AI này được tạo bằng phần mềm Claude Sonnet 4.6 của Anthropic.
Luna có nguồn vốn giới hạn 100.000 USD, phải hoàn thành nhiệm vụ thiết kế, bày bán hàng hóa và thu lợi nhuận. Mọi thứ từ thiết kế nội thất cửa hàng đến lịch trình nhập hàng và điều hành hai nhân viên đều được thực hiện dưới sự chỉ đạo của trí tuệ nhân tạo.
"Chúng tôi giúp 'cô ấy' một chút trong giai đoạn thiết lập ban đầu, chẳng hạn ký hợp đồng thuê nhà và những vấn đề pháp lý như giấy phép", Petersson nói với Business Insider.
Luna sau đó xử lý gần như mọi thứ, gồm đăng tin tuyển dụng trên Indeed và tiến hành phỏng vấn qua điện thoại, tìm kiếm các nhà thầu có thể sơn cửa hàng. Tầm nhìn của AI này là xây dựng một cửa hàng bán lẻ nhỏ thông thường: bán sách, tranh in, nến, trò chơi cùng một số đồ lặt vặt khác. Với tên gọi Andon Market, đây được xem là cửa hàng vật lý đầu tiên do AI điều hành.
Luna không nói với ứng viên rằng mình là AI khi phỏng vấn. "Tôi sẽ không nhắc đến việc cửa hàng vận hành bằng trí tuệ nhân tạo, vì điều đó gây hiểu nhầm cho ứng viên và có khả năng khiến những người có năng lực bỏ việc trước khi đọc mô tả công việc", blog của Andon Labs giải thích.
Tuy nhiên, trong quá trình thiết lập và vận hành Andon Market, Luna mắc một số sai lầm. Chẳng hạn, khi tìm nhân viên giám sát cửa hàng, AI chấp nhận tuyển dụng ứng viên chỉ sau cuộc gọi kéo dài 5-15 phút, mức thời gian bị đánh giá quá ngắn.
Một vấn đề khác mà AI gặp phải là không thể tạo logo ấn tượng, thay vào đó là hình ảnh khuôn mặt cười chung chung. Mỗi phiên bản của logo trong cửa hàng lại "hơi khác nhau một chút" thay vì đồng nhất trên toàn bộ hệ thống.
Ngay sau khi Andon Market khai trương giữa tuần trước, Luna cũng mắc sai lầm trong sắp xếp lịch làm việc, không phân công ai trực ngày đầu. "Thật trớ trêu khi đây đáng lẽ là thứ AI thực hiện tốt nhất, nhưng nó đã làm rối loạn lịch trình", Petersson kể. "Trong lúc hoảng loạn, nó viết thư cho tất cả nhân viên và hỏi: Hôm nay có ai có thể đến làm việc được không?".
Việc Luna gặp rắc rối ngay trong những ngày đầu khiến Andon Labs phải can thiệp trực tiếp. Hai nhân viên được tuyển vào làm nhân sự chính thức của công ty cũng nhận đầy đủ phúc lợi. "Đây là một thí nghiệm có kiểm soát", Petersson nói thêm.
Dù Andon Labs giao cho Luna mục tiêu thu lợi nhuận, Petersson cho rằng công ty của ông không kỳ vọng sẽ kiếm tiền từ cửa hàng. Thay vào đó, trọng tâm của họ là đánh giá xem tác nhân AI hiện nay tốt đến mức nào, có đúng như quảng cáo không, đồng thời giúp công chúng hiểu rõ hơn về hướng phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Theo NBC News, thí nghiệm của Andon Labs là ví dụ mới nhất cho thấy cách tác nhân AI gặp sai sót trong phán đoán và ra quyết định trong môi trường thực tế. Trong một nghiên cứu năm ngoái, nhóm chuyên gia Đại học Carnegie Mellon đã thử chạy mô phỏng một công ty giả để xem tác nhân AI tự động xử lý các nhiệm vụ tại nơi làm việc như thế nào. Kết quả là những tác nhân này không thể xử lý tác vụ giao diện đơn giản, như hiểu sai một số cuộc hội thoại của đồng nghiệp, hay thậm chí tạo người dùng giả.
OpenClaw, nền tảng AI mã nguồn mở chuyên phát triển AI agent, vừa phát hành ứng dụng di động. Ứng dụng đóng vai trò cầu nối với hệ thống OpenClaw Gateway do người dùng tự vận hành, đồng thời khai thác một số tính năng của điện thoại khi được cấp quyền.
Không chỉ để trò chuyện với AI, ứng dụng OpenClaw còn giúp người dùng quản lý các AI agent ngay trên điện thoại. Thay vì phải mở máy tính, người dùng có thể gửi yêu cầu bằng văn bản hoặc giọng nói, theo dõi tiến trình xử lý các yêu cầu và nhận phản hồi từ trợ lý AI ở bất cứ đâu.
Khi được người dùng cấp quyền, OpenClaw có thể sử dụng một số tính năng của điện thoại như camera, vị trí hoặc thông báo để thực hiện các tác vụ phù hợp. Nhờ đó, trợ lý AI có thể phản hồi linh hoạt hơn trong nhiều tình huống sử dụng thực tế.
Để khai thác đầy đủ tính năng của ứng dụng OpenClaw, người dùng cần thiết lập OpenClaw Gateway trên máy tính hoặc máy chủ, sau đó mới kết nối với ứng dụng trên điện thoại. Hệ thống này đóng vai trò trung tâm xử lý, nơi AI agent tiếp nhận và thực hiện các yêu cầu được gửi từ ứng dụng di động.
Cách tiếp cận này giúp người dùng chủ động quản lý hệ thống AI, đồng thời kiểm soát tốt hơn dữ liệu và các quyền truy cập. Đổi lại, quá trình thiết lập sẽ phức tạp hơn so với các chatbot như ChatGPT hay Gemini, vốn có thể sử dụng ngay sau khi đăng nhập.
Việc OpenClaw phát hành ứng dụng di động cho thấy các nền tảng AI agent đang từng bước trở nên dễ tiếp cận hơn. Thay vì chỉ hoạt động trên máy tính, người dùng giờ đây có thể mang trợ lý AI theo mình và quản lý các tác vụ ngay trên điện thoại, mở rộng phạm vi sử dụng trong nhiều tình huống hằng ngày.
Tuy vậy, AI agent vẫn chưa thực sự trở thành công cụ phổ biến đối với số đông. Với OpenClaw, người dùng vẫn cần thiết lập OpenClaw Gateway để khai thác đầy đủ các tính năng, khiến quá trình sử dụng phức tạp hơn so với các chatbot AI thông thường.
Nếu những rào cản này được đơn giản hóa trong tương lai, AI agent có thể tiến gần hơn đến việc trở thành một công cụ quen thuộc trong đời sống và công việc.
