“Tôi có cần AI để giúp doanh nghiệp mình đạt được mục tiêu phát thải ròng bằng không không?” Đây là câu hỏi mà nhiều nhà quyết策 doanh nghiệp thường tự hỏi khi phải đối mặt với biến đổi khí hậu và áp lực về trung hòa carbon. Đặc biệt khi Watershed thông báo sẽ trình bày công nghệ theo dõi phát thải bằng AI và xây dựng chiến lược Net Zero tại Hội nghị đỉnh cao Net Zero London vào ngày 4 tháng 3 năm 2026, điều này càng thu hút sự chú ý của ngành công nghiệp về giá trị thực sự của AI trong lĩnh vực này.
Bài viết này sẽ lấy các tình huống sử dụng thực tế làm trọng tâm, giúp các doanh nghiệp hoặc tổ chức quan tâm hiểu rõ trong những trường hợp nào họ thực sự cần ứng dụng AI để hỗ trợ chiến lược phát thải ròng bằng không, đồng thời phân tích xem AI có phù hợp cho mọi quy mô hay ngành nghề không, và trong những tình huống nào AI không phải là lựa chọn tốt nhất.
Q1: Khi nào tôi nên bắt đầu xem xét việc sử dụng công nghệ AI để theo dõi phát thải carbon?
Khi áp lực về tính bền vững môi trường và quản lý carbon ngày càng gia tăng, đặc biệt là khi phải đối mặt với sự đa dạng phức tạp của các nguồn phát thải carbon và khối lượng dữ liệu khổng lồ, như chuỗi sản xuất xuyên quốc gia hoặc đa dạng dòng sản phẩm, các phương pháp theo dõi thủ công truyền thống thường không hiệu quả và dễ sai sót, do đó rất dễ nghĩ đến việc có nên áp dụng AI để hỗ trợ hay không. Công nghệ mà Watershed trình bày tại Hội nghị đỉnh cao Net Zero London chính là giải pháp theo dõi phát thải chính xác và hiệu quả cho những tình huống như vậy.
Tôi đã nghĩ đến việc áp dụng AI vì công ty muốn theo dõi chính xác lượng carbon tại từng nhà máy, tránh phụ thuộc quá nhiều vào báo cáo thủ công và hy vọng thông qua phân tích của AI có thể khai thác những giải pháp tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải tốt nhất, vì dữ liệu quá lớn và nhân lực có hạn, AI thực sự là một công cụ đáng để thử nghiệm.
Q2: AI có phù hợp cho tất cả ngành nghề hoặc tất cả quy mô công ty trong chiến lược phát thải ròng bằng không không?
Không phải tất cả ngành nghề hoặc công ty đều ngay lập tức thích hợp để sử dụng công nghệ AI. Nếu quy mô doanh nghiệp nhỏ, nguồn phát thải đơn giản và khối lượng dữ liệu không lớn, các phương pháp quản lý thủ công hoặc phần mềm đơn giản đã đáp ứng được nhu cầu, việc đầu tư vào hệ thống AI với chi phí cao có thể không hề tiết kiệm. Ngược lại, các doanh nghiệp vừa và lớn, có chuỗi cung ứng đa dạng và cam kết mạnh mẽ trong việc đạt được mục tiêu phát thải ròng bằng không, sẽ có lợi thế rõ ràng khi áp dụng công nghệ AI về mặt hiệu suất và độ chính xác.
Tôi đã từng phân vân liệu có thực sự cần đến sự trợ giúp của AI không, vì một số dữ liệu có thể được xử lý bằng các hệ thống thủ công, nhưng cuối cùng tôi đã quyết định với góc nhìn về khả năng mở rộng cho tương lai, bắt đầu thử nghiệm các giải pháp AI, đặc biệt là công nghệ mà Watershed trình bày trong hội nghị có tính linh hoạt và thích ứng với nhu cầu phát triển của công ty tôi.
Q3: Nếu công ty có các hòn đảo thông tin hoặc chất lượng dữ liệu kém, liệu có phù hợp để áp dụng AI không?
Trong tình huống này, AI có thể khó phát huy tối đa hiệu quả. Phân tích chính xác của hệ thống AI dựa trên nền tảng dữ liệu tốt và liên tục, thiếu dữ liệu hoặc khó khăn trong việc tích hợp thông tin sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác và tính khả dụng của kết quả. Giải pháp của Watershed nhấn mạnh việc chuẩn hóa và liên thông dữ liệu, nhưng các doanh nghiệp cần giải quyết vấn đề cơ sở dữ liệu trước, sau đó mới nên bắt đầu đưa AI vào sử dụng.
Tôi đã từng cân nhắc liệu công ty có nên dành thời gian để tích hợp dữ liệu nội bộ trước hay nên nhảy thẳng vào việc áp dụng AI. Sau khi đánh giá, tôi quyết định trước tiên cải thiện môi trường dữ liệu, để AI thực sự giúp ích trong việc ra quyết định giảm phát thải chính xác.
Q4: Trong trường hợp nào AI không nhất thiết là lựa chọn tốt nhất, và doanh nghiệp cần làm thế nào để đánh giá?
Nếu doanh nghiệp hiện đang phải đối mặt với mục tiêu phát thải chưa rõ ràng, chiến lược môi trường nội bộ còn ở giai đoạn lên kế hoạch ban đầu, hoặc thiếu đội ngũ chuyên môn hỗ trợ dự án AI, việc hấp tấp đưa AI vào có thể dẫn đến lãng phí tài nguyên hoặc đầu tư sai. Lúc này, việc củng cố sự rõ ràng trong chiến lược và xây dựng năng lực nội bộ sẽ hợp lý hơn.
Tôi đã từng có một đồng nghiệp mạnh mẽ đề xuất chúng tôi nên tập trung vào cơ sở hạ tầng và năng lực của đội ngũ, thay vì mù quáng theo đuổi công nghệ mới nhất, vì nếu nền tảng chưa vững chắc, hiệu quả của công nghệ sẽ khó được thể hiện.
Q5: Đối mặt với mục tiêu ròng bằng không, doanh nghiệp nên bắt đầu hành động thế nào, có nên ngay lập tức đầu tư vào AI không?
Chúng tôi khuyên các doanh nghiệp trước khi hành động, hãy phân tích các nguồn phát thải đã biết, đặt mục tiêu từng giai đoạn rõ ràng và đánh giá khả năng của bạn cũng như chất lượng dữ liệu. Khi mọi thứ đã sẵn sàng, thông qua các giải pháp theo dõi phát thải carbon AI dẫn đầu như Watershed, có thể nâng cao đáng kể khả năng theo dõi và hiệu quả trong ra quyết định. Ngoài ra, trước khi mua dịch vụ AI, việc giao tiếp đầy đủ với nhà cung cấp công nghệ, hiểu rõ đầu tư và chi phí bảo trì sau khi đưa vào hoạt động sẽ giúp tránh được rủi ro.
Tôi tự cho mình là người có tâm lý “nâng cấp dần dần”, bắt đầu bằng các phương pháp truyền thống để làm rõ cấu trúc phát thải, sau đó dần dần áp dụng công cụ AI của Watershed; chiến lược tiến bộ này đã giúp chúng tôi thích nghi dễ dàng hơn và có niềm tin cao hơn hướng tới mục tiêu phát thải ròng bằng không.
Tóm lại, công nghệ AI mà Watershed trình bày tại Hội nghị đỉnh cao Net Zero London rất phù hợp với các doanh nghiệp có dữ liệu phức tạp, nhu cầu theo dõi phát thải cao và có tham vọng mạnh mẽ trong việc đạt được mục tiêu giảm carbon. Nếu bạn đang tự hỏi “Khi nào cần AI để hỗ trợ Net Zero?”, bài viết này hy vọng sẽ giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên các tình huống thực tế, không phải là việc làm theo mà là tìm ra con đường hành động tốt nhất cho tổ chức của riêng bạn. Để tìm hiểu thêm thông tin, vui lòng tham khảo: https://www.okx.com/join?channelId=16662481
You may also like: Khám Phá Hệ Thống Tích Hợp AI Trong Kinh Doanh: Khi Nào Nên Sử Dụng?
