Hệ sinh thái startup AI tại TP.HCM: Từ phòng lab tới thị trường

Làn sóng trí tuệ nhân tạo (AI) ở TP.HCM đang đi vào các bài toán cụ thể: bán lẻ theo dõi hành vi tại cửa hàng, giáo dục đo lường phát âm, tài chính chấm điểm rủi ro, quản lý đô thị phát hiện vi phạm giao thông. Sản phẩm thật, người dùng thật và đơn hàng đầu tiên đang dần định hình thị trường.

AI bám hạ tầng sẵn có, mở rộng nhanh

Trong bán lẻ, các chuỗi cửa hàng thời trang và tiện lợi tại TP.HCM sử dụng nền tảng phân tích từ camera hiện có để theo dõi mật độ khách, thời gian chờ tại quầy, hành trình di chuyển trong cửa hàng và tỉ lệ chuyển đổi theo khung giờ. Dữ liệu thời gian thực giúp bố trí nhân sự, trưng bày và chương trình khuyến mại chính xác hơn. Một số nhà cung cấp nội địa đã triển khai theo hình thức trả phí theo số điểm bán, đi kèm bảng chỉ số như tỉ lệ khách ghé quầy, tỉ lệ mua thực tế, thời gian chờ trung vị.

Trong giáo dục, ứng dụng luyện nói tiếng Anh với chấm điểm phát âm tự động phục vụ hàng trăm nghìn người học ở TP.HCM. Trường phổ thông và trung tâm ngoại ngữ dùng gói lớp học để theo dõi tiến bộ của từng học sinh, nhận báo cáo lỗi phát âm phổ biến theo bài, từ đó điều chỉnh giáo án. Mô hình áp dụng đơn giản: mỗi tài khoản theo tháng hoặc theo năm, báo cáo tổng hợp gửi cho giáo viên theo tuần.

Trong tài chính tiêu dùng, các ngân hàng và công ty tài chính ở TP.HCM tích hợp chấm điểm tín dụng dựa trên dữ liệu lớn để đánh giá rủi ro thời gian thực, từ đó rút ngắn quy trình cấp hạn mức và mở rộng tiếp cận khách hàng chưa có lịch sử tín dụng đầy đủ. Cách triển khai thường là thí điểm trong một phân khúc nhỏ, đo các chỉ số như tỉ lệ chấp thuận, tỉ lệ nợ xấu, chi phí trên mỗi khoản vay trước khi mở rộng.

Ở quản lý đô thị, hệ thống camera nhận diện vi phạm tại các giao lộ lớn đã được kết nối tới trung tâm chỉ huy, hỗ trợ phát hiện lỗi dừng đỗ, vượt đèn, đi ngược chiều và chuyển về xử phạt nguội. Với các điểm đã lắp đặt, cơ quan chức năng ghi nhận mức độ tuân thủ tăng lên, tạo “đơn hàng công” bền vững cho các doanh nghiệp cung cấp thuật toán và nền tảng vận hành.

Một chương trình giao lưu giữa các startup được các chuyên gia Google đào tạo và tư vấn về kỹ thuật AI

Những ví dụ trên cho thấy một đặc điểm chung: startup không cố tự làm mọi thứ từ con số không, mà bám vào hạ tầng sẵn có của doanh nghiệp và thành phố (camera, dữ liệu giao dịch, phần mềm quản trị) để tích hợp nhanh, đo hiệu quả sớm và mở rộng theo kết quả.

Lời khuyên thực tế và điều kiện để mở rộng

Chia sẻ góc nhìn về làn sóng AI, ông Lê Hồng Minh (nhà sáng lập, Chủ tịch HĐQT Công ty Cổ phần VNG) khuyến nghị người trẻ khởi nghiệp “bắt đầu từ bài toán thực tế”. Theo ông Minh, thay vì dành quá nhiều thời gian xây dựng sản phẩm rồi mới đi bán, các nhóm nên gặp doanh nghiệp trước để hiểu nhu cầu, ràng buộc tích hợp và chỉ số đánh giá hiệu quả. Khi làm trực tiếp, vừa có dữ liệu đúng để huấn luyện, vừa có cơ hội tạo dòng tiền sớm qua các hợp đồng thí điểm, tích lũy vốn và kinh nghiệm để phát triển dự án riêng.

Xét về mặt vận hành, những tổ chức hỗ trợ startup (huấn luyện, kết nối, gọi vốn) và những doanh nghiệp ở TP.HCM đã nêu ba điều kiện cốt lõi để một sản phẩm AI vượt qua giai đoạn thử nghiệm và chính thức thương mại hóa.

Một là chuẩn dữ liệu: Doanh nghiệp mua giải pháp cần có quy trình thu thập, làm sạch và gắn nhãn ở mức tối thiểu. Với bán lẻ, đó là mapping (lập bản đồ hành trình khách hàng) đồng nhất mã hàng, khung giờ, sự kiện khuyến mãi. Với tài chính, đó là trường dữ liệu đầu vào và các định nghĩa chuẩn của nợ quá hạn, nợ xấu. Việc thống nhất giúp mô hình học đúng và so sánh được trước – sau.

Hai là vận hành sau triển khai: Mô hình phải được giám sát trôi dạt dữ liệu, có lịch huấn luyện lại, và có bảng điều khiển các chỉ số như độ chính xác, độ trễ, chi phí suy luận. Nhiều startup đang dùng gói dịch vụ kèm cam kết cấp độ dịch vụ theo tháng, thay vì bán đứt giấy phép, để duy trì chất lượng.

Ba là hợp đồng theo kết quả: Cơ chế trả tiền gắn với chỉ số đầu ra (ví dụ tăng tỉ lệ chuyển đổi, giảm thời gian chờ, giảm nợ xấu) khiến hai bên cùng chia sẻ rủi ro. Cách làm này phù hợp giai đoạn đầu khi bên mua còn thận trọng và bên bán cần dữ liệu thật để hoàn thiện thuật toán.

Về nhân lực, nhu cầu không chỉ ở nhà nghiên cứu mà còn là kỹ sư dữ liệu, kỹ sư máy học, quản trị sản phẩm và vận hành. Mô hình “học theo dự án” giữa trường và doanh nghiệp đang phát huy tác dụng: sinh viên tham gia thẳng vào bài toán đo lường thực tế, qua đó hiểu cách xây dựng pipeline dữ liệu, kiểm thử, triển khai và hỗ trợ khách hàng.

Từ phía thành phố, các chương trình kết nối cung – cầu, khu vực thử nghiệm có kiểm soát cho dịch vụ dùng dữ liệu và các diễn đàn chuyên đề giúp hai bên “gặp nhau đúng lúc”. Khi cơ quan công quyền đóng vai trò khách hàng sớm cho những bài toán như giao thông, dịch vụ công trực tuyến hay nhận dạng giấy tờ, thị trường ban đầu được tạo ra ngay tại địa phương, giảm đáng kể chi phí chinh phục người dùng đầu tiên cho doanh nghiệp.

“AI chỉ thực sự có giá trị khi gắn với một chỉ số vận hành mà doanh nghiệp sẵn sàng trả tiền để cải thiện. Startup thắng không vì mô hình tinh vi nhất, mà vì đo được hiệu quả và vận hành bền,” ông Đào Nhân (đại diện truyền thông công ty CP Truyền thông Bizlife) nhận xét. Theo ông Nhân, nhóm sáng lập nên chuẩn bị ngay từ đầu ba thứ: bảng chỉ số tác động, quy trình bảo vệ dữ liệu cá nhân và kế hoạch huấn luyện lại định kỳ; nếu thiếu một trong ba, sản phẩm rất khó trụ vững sau giai đoạn thí điểm.

Tóm lại, hệ sinh thái startup AI ở TP.HCM đang chuyển từ “trình diễn công nghệ” sang “giải bài toán đo được”. Những mảng đã có sản phẩm và người dùng rõ ràng gồm bán lẻ phân tích hành vi, giáo dục luyện phát âm, tài chính chấm điểm rủi ro và quản lý đô thị bằng camera thông minh. Con đường phía trước là tiếp tục chuẩn hóa dữ liệu, ký hợp đồng theo kết quả và coi vận hành sau triển khai là năng lực cốt lõi. Khi ba trụ cột này được giữ vững, hành trình từ phòng lab tới thị trường sẽ ngắn lại, và sản phẩm nội địa có cơ hội nhân rộng ngay trên chính đô thị lớn nhất nước.

Nguyễn Tuyết