Doanh nghiệp Nhật đang tụt hậu ứng dụng AI. Văn hóa bảo thủ, thiếu hụt nhân sự trình độ và hệ thống IT lỗi thời là rào cản chính cản trở họ bắt kịp tốc độ thế giới.
Tổng Quan Về Thực Trạng Ứng Dụng AI Tại Nhật Bản
Mặc dù được đánh giá là một mảnh đất màu mỡ cho ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) do tình trạng thiếu hụt lao động trầm trọng, dân số già hóa và các vấn đề năng suất kéo dài, Nhật Bản vẫn đang tụt hậu đáng kể so với các cường quốc công nghệ khác như Mỹ, Anh và Singapore. Sự chậm trễ này không chỉ là một thách thức đối với nền kinh tế Nhật Bản mà còn đặt ra câu hỏi về khả năng cạnh tranh của quốc gia này trong kỷ nguyên số. Theo báo cáo từ Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD), chỉ có 8.4% người lao động Nhật Bản sử dụng AI trong công việc, một con số cực kỳ khiêm tốn so với 50% ở Mỹ và 32% ở Anh. Singapore, một quốc gia châu Á khác, thậm chí còn đạt 56% người lao động sử dụng AI “nhiều lần trong tuần”. Điều này cho thấy sự chênh lệch rõ rệt về mức độ tiếp nhận và tích hợp AI vào quy trình làm việc hàng ngày. Mức độ ứng dụng AI hạn chế này có thể ảnh hưởng đến khả năng tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu suất và giải quyết các vấn đề cấp bách về lao động mà Nhật Bản đang phải đối mặt.
Thậm chí, ngay cả khi chính phủ Nhật Bản đã có những động thái thúc đẩy như Đạo luật Thúc đẩy Trí tuệ nhân tạo, mức độ sử dụng thực tế trong các doanh nghiệp vẫn còn rất hạn chế, với chỉ một tỷ lệ nhỏ nhân viên thực sự sử dụng AI ở mức độ rất cơ bản.
Các Rào Cản Văn Hóa và Quản Lý
Văn hóa bảo thủ và thái độ ngại rủi ro là những nguyên nhân hàng đầu khiến các công ty Nhật Bản chậm chạp trong việc ứng dụng AI. Austin Xu, nhà đồng sáng lập Kuse AI, chỉ ra rằng quá trình ra quyết định chậm chạp do phải thông qua nhiều tầng kiểm duyệt là một trở ngại lớn. Các doanh nghiệp Nhật Bản thường ưu tiên sự ổn định và tránh sai sót hơn là tốc độ và sự thử nghiệm. Điều này thể hiện rõ trong việc họ gần như không thể chấp nhận sai sót của AI, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như dịch vụ chăm sóc khách hàng. Thay vì chấp nhận rủi ro từ AI để giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân sự, họ thà để trống vị trí hoặc tiếp tục sử dụng các phương pháp truyền thống kém hiệu quả hơn. Giáo sư Parrisa Haghirian cũng đồng tình, nhấn mạnh rằng sự dè chừng trong việc mắc lỗi, lo sợ không thể nắm chắc công nghệ và ngại tổn hại danh tiếng là những yếu tố then chốt. Sự khác biệt rõ rệt có thể thấy ở các doanh nghiệp Mỹ, nơi phương châm “thử và lỗi” (trial and error) được chấp nhận rộng rãi, cho phép các tác nhân AI hoạt động tự do hơn để tìm ra giải pháp tối ưu, ngay cả khi điều đó đòi hỏi một số thử nghiệm không thành công ban đầu. Chính sự khác biệt trong tư duy và văn hóa quản lý này đã tạo ra khoảng cách lớn về tốc độ ứng dụng AI giữa Nhật Bản và các quốc gia tiên tiến khác.
Thiếu Hụt Nhân Lực Có Trình Độ và Đào Tạo
Một trong những rào cản quan trọng khác là sự thiếu hụt nhân sự có trình độ chuyên môn về AI. Mặc dù các công ty Nhật Bản có thể nhận thức được tầm quan trọng của AI, nhưng việc thiếu hụt những kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI có khả năng triển khai, quản lý và tối ưu hóa hệ thống AI là một thách thức lớn. Việc đào tạo lại hoặc tuyển dụng nhân tài mới đòi hỏi đầu tư đáng kể về thời gian và nguồn lực, điều mà nhiều công ty bảo thủ tại Nhật Bản còn ngần ngại. Sự thiếu hụt này không chỉ ảnh hưởng đến khả năng triển khai AI mà còn hạn chế việc tận dụng tối đa tiềm năng của nó. Khi chỉ một tỷ lệ nhỏ nhân viên được trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết, việc tích hợp AI vào các quy trình cốt lõi trở nên khó khăn và hạn chế. Điều này tạo ra một vòng luẩn quẩn: thiếu nhân sự dẫn đến ứng dụng AI chậm chạp, và ứng dụng chậm chạp lại khiến các công ty ít có động lực đầu tư vào đào tạo nhân sự chuyên sâu về AI. Để phá vỡ vòng luẩn quẩn này, cần có sự thay đổi mạnh mẽ trong chính sách đào tạo nội bộ và hợp tác với các tổ chức giáo dục để phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực AI.
Hệ Thống Máy Tính Lỗi Thời và Cơ Sở Hạ Tầng
Hệ thống máy tính lỗi thời là một rào cản vật chất và kỹ thuật đáng kể. Nhiều công ty Nhật Bản, đặc biệt là trong các ngành truyền thống, vẫn đang vận hành trên các hệ thống cũ kỹ, không tương thích với các công nghệ AI hiện đại. Việc nâng cấp cơ sở hạ tầng IT đòi hỏi một khoản đầu tư lớn và một quá trình chuyển đổi phức tạp, có thể gặp phải sự phản đối từ những người ủng hộ các hệ thống hiện tại do lo ngại về chi phí và gián đoạn hoạt động. Ngành y tế là một ví dụ điển hình, nơi nhiều bệnh viện thậm chí còn chưa hoàn tất việc số hóa hồ sơ bệnh nhân, điều này cản trở nghiêm trọng khả năng ứng dụng AI trong chẩn đoán, điều trị và quản lý y tế. AI tạo sinh, mặc dù có tiềm năng lớn, nhưng lại đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu được tổ chức tốt và hệ thống điện toán mạnh mẽ để xử lý. Khi dữ liệu còn phân mảnh, không đồng bộ hoặc chưa được số hóa hoàn toàn, khả năng triển khai các giải pháp AI tiên tiến sẽ bị hạn chế. Việc đầu tư vào nâng cấp cơ sở hạ tầng số là bước đi cơ bản nhưng cực kỳ cần thiết để Nhật Bản có thể bắt kịp tốc độ phát triển AI toàn cầu.
Mức Độ Ứng Dụng Hạn Chế và Hướng Đi Tương Lai
Thực tế cho thấy, ngay cả khi các công ty Nhật Bản bắt đầu ứng dụng AI, nó chủ yếu được giới hạn trong các công việc ít rủi ro như viết lách, tóm tắt thông tin hoặc thu thập dữ liệu, thay vì được sử dụng để ra quyết định chiến lược hoặc cải thiện quy trình tổng thể. Điều này phù hợp với nhận định của Parrisa Haghirian rằng sự dè chừng với AI tạo sinh không hoàn toàn đáng tin cậy đã định hình cách thức các công ty Nhật Bản tiếp cận công nghệ này. Mặc dù chính phủ Nhật Bản đã có những nỗ lực đáng kể thông qua Đạo luật Thúc đẩy Trí tuệ nhân tạo và các báo cáo từ Bộ Tài chính cho thấy số lượng doanh nghiệp sử dụng AI đã tăng lên 75% từ 11% cách đây 5 năm, nhưng mức độ sử dụng thực tế trong từng doanh nghiệp vẫn còn rất hạn chế. Đây là một điểm mấu chốt: số lượng doanh nghiệp sử dụng AI tăng lên không đồng nghĩa với việc AI đang được tích hợp sâu rộng và hiệu quả vào hoạt động kinh doanh. Để thực sự khai thác được tiềm năng của AI, các công ty Nhật Bản cần thay đổi tư duy, sẵn sàng chấp nhận rủi ro có kiểm soát, đầu tư mạnh mẽ vào đào tạo nhân sự và nâng cấp cơ sở hạ tầng. Việc khuyến khích thử nghiệm, học hỏi từ sai lầm và phát triển các chính sách hỗ trợ sẽ là chìa khóa để Nhật Bản vượt qua những rào cản hiện tại và tăng tốc trong cuộc đua AI toàn cầu.
