Tăng cường Nghiên cứu và phát Triển (R&D) bằng Trí tuệ nhân tạo AI cho Doanh nghiệp

1. Tổng quan về AI trong R&D

Theo một nghiên cứu của McKinsey, các công ty áp dụng AI trong R&D có thể đạt được những cải thiện đáng kể:​⁽¹⁾

• Tăng 30–50% năng suất làm việc thông qua việc sử dụng chuyên gia ảo để xác định nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn.
• Giảm 20–40% thời gian đưa sản phẩm ra thị trường bằng cách triển khai AI tạo sinh để tăng tốc lập trình và tạo thiết kế hỗ trợ máy tính.

AI được ứng dụng trong R&D qua các lĩnh vực chính:

• Phân tích dữ liệu nghiên cứu: AI xử lý khối lượng dữ liệu lớn để xác định xu hướng, mẫu và dự đoán kết quả thử nghiệm, giảm thời gian và sai sót.
• Mô phỏng và tối ưu hóa thiết kế: AI mô phỏng hiệu suất sản phẩm, đề xuất cải tiến trước khi sản xuất, tiết kiệm chi phí thử nghiệm vật lý.
• Dự đoán xu hướng thị trường: AI phân tích dữ liệu thị trường để định hướng phát triển sản phẩm phù hợp với nhu cầu khách hàng.

Những ứng dụng này đặc biệt quan trọng trong các ngành công nghệ cao như dược phẩm, sản xuất và công nghệ, nơi thời gian ra thị trường và chất lượng sản phẩm là yếu tố quyết định thành công.

2. Ứng dụng cụ thể của AI trong R&D

AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp lớn tiếp cận R&D, mang lại hiệu quả vượt trội trong nhiều khía cạnh. Dưới đây là các ứng dụng cụ thể, được minh họa bằng số liệu và ví dụ thực tiễn.

2.1. Phân tích dữ liệu nghiên cứu

AI có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, từ dữ liệu thử nghiệm lâm sàng đến thông tin thị trường, để xác định các mẫu và dự đoán kết quả. Điều này đặc biệt hữu ích trong ngành dược phẩm, nơi các thử nghiệm lâm sàng thường kéo dài nhiều năm và tốn hàng triệu USD.

Ví dụ: Trong ngành dược phẩm, theo một báo cáo của McKinsey, việc áp dụng AI trong nghiên cứu và phát triển (R&D) có thể giúp rút ngắn thời gian phát triển thuốc lên đến 40–50%, đồng thời giảm chi phí đáng kể.⁽²⁾

2.2. Mô phỏng và tối ưu hóa thiết kế

AI cho phép doanh nghiệp mô phỏng hiệu suất sản phẩm và tối ưu hóa thiết kế trước khi sản xuất, giảm chi phí và thời gian thử nghiệm vật lý. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành sản xuất, nơi mỗi lỗi thiết kế có thể gây ra tổn thất lớn.

Ví dụ: Siemens sử dụng AI tại nhà máy Amberg để tối ưu hóa thiết kế sản phẩm, giảm tỷ lệ lỗi xuống dưới 11,5 trên mỗi triệu sản phẩm, tương đương với độ chính xác 99,9989%. Các thuật toán AI mô phỏng hiệu suất sản phẩm trong các điều kiện khác nhau, đề xuất cải tiến trước khi sản xuất hàng loạt.⁽³⁾

2.3. Dự đoán xu hướng thị trường

AI phân tích dữ liệu thị trường, hành vi khách hàng và xu hướng cạnh tranh để đề xuất các sản phẩm phù hợp với nhu cầu. Điều này giúp doanh nghiệp phát triển các sản phẩm có khả năng thành công cao hơn trên thị trường.

Ví dụ: Một công ty công nghệ sinh học chuyên về liệu pháp gen – TLDR, đã áp dụng AI để cải thiện khả năng dự báo nhu cầu thị trường, nhằm giải quyết các biến động không lường trước trong chuỗi cung ứng và ưu tiên R&D. Kết quả là độ chính xác trong dự báo tăng 25%, đồng thời chi phí tồn kho giảm 10%, cho phép công ty điều chỉnh lịch sản xuất phù hợp với nhu cầu thực tế và phân bổ nguồn lực R&D hiệu quả hơn.⁽⁴⁾

3. Lợi ích chiến lược của AI trong R&D

Việc áp dụng AI trong R&D mang lại nhiều lợi ích chiến lược, giúp doanh nghiệp lớn duy trì vị thế dẫn đầu và tăng trưởng bền vững

Chiến lược AI-first đảm bảo các dự án R&D được dẫn dắt bởi dữ liệu và công nghệ, giúp doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn tạo ra các sản phẩm có giá trị cao hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu thị trường.

4. Case study: Thực tiễn ứng dụng AI trong R&D

AI đã được áp dụng thành công trong nhiều ngành, từ dược phẩm đến sản xuất, minh họa tiềm năng đổi mới của công nghệ này. Dưới đây là hai ví dụ cụ thể từ các công ty lớn.

4.1. BMW – Sản xuất

BMW đã tích hợp AI vào quy trình R&D để tăng tốc độ phát triển sản phẩm và nâng cao hiệu suất sản xuất. Cụ thể, BMW sử dụng các công nghệ như Car2X và AIQX để cải thiện độ chính xác và chất lượng trong quy trình lắp ráp xe, từ đó giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.

Việc triển khai AI trong quy trình lắp ráp không chỉ nâng cao độ chính xác mà còn giảm đáng kể thời gian cần thiết cho việc kiểm tra chất lượng. “Chúng tôi đang đạt được hiệu quả gấp năm lần so với kỳ vọng trước đây nhờ AI,” theo lời ông Curtis Tingle, quản lý của BMW Group. Riêng hệ thống điều chỉnh đinh kim loại bằng AI đã tạo ra bước ngoặt lớn, giúp BMW tiết kiệm hơn 1 triệu USD mỗi năm và loại bỏ nhu cầu của sáu công nhân trên dây chuyền lắp ráp.⁽⁷⁾

Việc tích hợp AI vào R&D giúp các nhà sản xuất ô tô như BMW tăng tốc độ đổi mới, giảm chi phí và nâng cao chất lượng sản phẩm, đồng thời cải thiện khả năng cạnh tranh trên thị trường.​

4.2. Cocacola – FMCG

Coca-Cola đã áp dụng AI trong quá trình phát triển sản phẩm mới, điển hình là việc tạo ra thức uống Coca-Cola Y3000. Thông qua nền tảng Coca-Cola Creations, công ty sử dụng các thuật toán AI để phân tích dữ liệu về hương vị, sở thích người tiêu dùng và xu hướng thị trường, từ đó phát triển các sản phẩm phù hợp với nhu cầu khách hàng.⁽⁸⁾

Việc sử dụng AI trong R&D cho phép các công ty hàng tiêu dùng nhanh như Coca-Cola nhanh chóng thích ứng với thị hiếu người tiêu dùng, rút ngắn thời gian phát triển sản phẩm và tăng khả năng thành công trên thị trường.

5. Thách thức và cách vượt qua khi triển khai AI trong R&D

Mặc dù AI mang lại tiềm năng lớn, việc triển khai công nghệ này trong R&D không phải không có thách thức.

Theo Accenture, Các công ty xây dựng một “digital core” tích hợp công nghệ đám mây, dữ liệu và AI đã tăng tốc độ tăng trưởng doanh thu trung bình từ 7,1% lên 11,1% (tăng 60%) và tăng tỷ suất lợi nhuận từ 14,2% lên 19,4% (tăng 40%) so với các công ty không có nền tảng số tương tự.⁽⁹⁾

6. Hành động ngay: Bắt đầu hành trình AI trong R&D

Để tận dụng tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong nghiên cứu và phát triển (R&D), các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần hành động ngay hôm nay với một lộ trình cụ thể. AI được dự đoán sẽ đóng góp khoảng 15,7 nghìn tỷ USD vào nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030, tương đương 14% GDP toàn cầu. Khoảng 6,6 nghìn tỷ USD trong số này đến từ việc cải thiện năng suất lao động, và 9,1 nghìn tỷ USD từ việc tăng tiêu dùng nhờ các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa bởi AI.⁽¹⁰⁾

Dưới đây là các bước khuyến nghị của FPT Digital

• Xác định cơ hội AI trong R&D: Phân tích các quy trình R&D hiện tại để xác định nơi AI có thể mang lại giá trị lớn nhất, như phân tích dữ liệu thử nghiệm hoặc mô phỏng thiết kế.
• Xây dựng văn hóa AI-first: Đào tạo nhân sự về lợi ích và cách sử dụng AI, khuyến khích tư duy đổi mới và giảm kháng cự nội bộ.
• Hợp tác với chuyên gia công nghệ: Làm việc với các nhà cung cấp giải pháp AI để triển khai các dự án thí điểm, giảm rủi ro và tăng tốc độ áp dụng.
• Thí điểm và mở rộng: Bắt đầu với các dự án nhỏ, như phân tích dữ liệu thử nghiệm, trước khi áp dụng AI trên quy mô lớn.

Ví dụ, một công ty dược phẩm có thể bắt đầu bằng cách sử dụng AI để phân tích dữ liệu thử nghiệm lâm sàng, tương tự TLDR, trước khi mở rộng sang các lĩnh vực như tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc phát triển sản phẩm mới. Những bước nhỏ này giúp giảm rủi ro và xây dựng niềm tin vào công nghệ AI.

AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà còn là động lực thúc đẩy đổi mới trong R&D. Với tư duy AI-first, các doanh nghiệp lớn có thể tối ưu hóa quy trình R&D, giảm chi phí, tăng tốc độ ra thị trường và đạt được lợi thế cạnh tranh bền vững. Các ví dụ từ TLDR và Siemens cho thấy tiềm năng của AI trong việc biến đổi các ngành công nghiệp, từ dược phẩm đến sản xuất.

Tuy nhiên, để thành công, doanh nghiệp cần vượt qua các thách thức như chi phí đầu tư, dữ liệu chất lượng và kháng cự nội bộ. Bằng cách bắt đầu với các dự án thí điểm, đầu tư vào quản trị dữ liệu và xây dựng văn hóa AI-first, các nhà lãnh đạo có thể định vị doanh nghiệp của mình để dẫn đầu trong thập kỷ tới.

References:

1. McKinsey & Company. (n.d.). Using AI to supercharge R&D: Takeaways from the R&D leaders forum.
2. McKinsey & Company. (n.d.). Generative AI in the pharmaceutical industry: Moving from hype to reality.
3. Siemens. (2016, May 24). Why Siemens continues to be one step ahead of Industry 4.0.
4. Flevy. (n.d.). Artificial intelligence: Case AI-driven demand forecasting in life sciences.
5. Boston Consulting Group (BCG). (2025, February 14). AI-Powered R&D: Executive perspectives.
6. Restack. (n.d.). AI-driven testing: Answer IBM case study CAT AI.
7. Virtasant. (n.d.). AI in product development: Netflix and BMW.
8. NR Digital. (2024, December). Case studies: AI in consumer goods. Just Food.
9. Accenture. (n.d.). Reinventing the digital core.
10. World Economic Forum. (2017, June). The global economy will be 14% bigger in 2030 because of AI.