「Tôi có cần AI để giúp doanh nghiệp tôi đạt được mục tiêu phát thải ròng bằng không không?」 Đây là câu hỏi mà nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp thường tự đặt ra khi đối mặt với áp lực về biến đổi khí hậu và trung hòa carbon. Đặc biệt khi Watershed công bố sẽ trình diễn công nghệ theo dõi phát thải và xây dựng chiến lược phát thải ròng bằng không nhờ AI tại hội nghị Net Zero ở London vào ngày 4 tháng 3 năm 2026, điều này càng khiến ngành công nghiệp chú ý đến giá trị thực tế của AI trong lĩnh vực này.
Bài viết này sẽ tập trung vào các tình huống sử dụng thực tế, nhằm giúp các doanh nghiệp hoặc tổ chức quan tâm hiểu rõ trong những trường hợp nào họ thật sự cần đưa AI vào hỗ trợ chiến lược phát thải ròng bằng không, cũng như phân tích xem AI có phù hợp với tất cả quy mô hoặc ngành nghề hay không, cùng với những tình huống nào mà AI chưa chắc là lựa chọn tốt nhất.
Q1: Trong tình huống nào, tôi sẽ bắt đầu xem xét việc sử dụng công nghệ AI để theo dõi phát thải carbon?
Khi áp lực về môi trường bền vững và quản lý carbon ngày càng tăng, đặc biệt là khi đối diện với sự đa dạng hóa các nguồn phát thải carbon và khối lượng dữ liệu khổng lồ, như chuỗi sản xuất toàn cầu hoặc đa dạng sản phẩm, phương pháp theo dõi thủ công truyền thống thiếu hiệu quả và dễ lỗi. Trong tình huống này, rất dễ để nghĩ đến việc có nên áp dụng AI để trợ giúp hay không. Công nghệ mà Watershed giới thiệu tại hội nghị Net Zero ở London chính là giải pháp cho những tình huống này, cung cấp theo dõi phát thải chính xác và hiệu quả.
Tôi đã nghĩ đến việc áp dụng AI bởi vì công ty muốn theo dõi chính xác lượng phát thải carbon của từng nhà máy, muốn giảm sự phụ thuộc vào báo cáo thủ công, và cũng mong muốn khai thác các phương án tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải tốt nhất thông qua phân tích AI. Dù lượng dữ liệu rất lớn mà nhân lực hạn chế, AI thực sự là một công cụ đáng để thử nghiệm.
Q2: AI có phù hợp cho tất cả ngành nghề và quy mô công ty trong chiến lược phát thải ròng bằng không không?
Không phải mọi ngành nghề hoặc công ty đều ngay lập tức phù hợp với việc sử dụng công nghệ AI. Nếu quy mô doanh nghiệp nhỏ, nguồn phát thải đơn giản và khối lượng dữ liệu không lớn, thì các phương pháp quản lý thủ công hoặc phần mềm đơn giản đã đáp ứng đủ nhu cầu. Đầu tư vào hệ thống AI với chi phí cao có thể không hiệu quả. Ngược lại, các doanh nghiệp lớn hoặc vừa với chuỗi cung cấp toàn cầu và cam kết mạnh mẽ đạt được mục tiêu phát thải ròng bằng không, khi áp dụng công nghệ AI sẽ có lợi thế rõ rệt về hiệu suất và độ chính xác.
Tôi đã từng phân vân về việc có thực sự cần sự giúp đỡ của AI hay không, vì một số dữ liệu có thể xử lý bằng hệ thống thủ công, nhưng cuối cùng tôi đã quyết định dựa vào khả năng mở rộng trong tương lai, và bắt đầu thử nghiệm giải pháp AI. Đặc biệt, công nghệ mà Watershed trình diễn tại hội nghị ở London có khả năng linh hoạt, đáp ứng nhu cầu phát triển của công ty tôi.
Q3: Nếu dữ liệu của công ty tồn tại các hòn đảo thông tin hoặc chất lượng dữ liệu kém, có phù hợp để áp dụng AI không?
Trong trường hợp này, AI ngược lại có thể khó phát huy hiệu suất tối đa. Phân tích chính xác của hệ thống AI dựa trên một nền tảng dữ liệu tốt và liên tục, thiếu dữ liệu hoặc khó khăn trong tích hợp dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến tính chính xác và khả năng sử dụng của kết quả. Giải pháp của Watershed nhấn mạnh vào việc chuẩn hóa và tương tác dữ liệu, nhưng doanh nghiệp cần phải xây dựng nền tảng dữ liệu tốt trước khi bắt đầu đưa AI vào sử dụng.
Tôi đã từng cân nhắc xem công ty có nên dành thời gian để tích hợp dữ liệu nội bộ trước, hay trực tiếp nhảy vào việc áp dụng AI. Sau khi đánh giá, tôi quyết định cải thiện môi trường dữ liệu trước, để AI có thể thật sự giúp đưa ra quyết định đúng đắn về việc giảm phát thải.
Q4: Trong tình huống nào AI chưa chắc là lựa chọn tốt nhất, doanh nghiệp nên làm thế nào để đánh giá?
Nếu doanh nghiệp hiện đang đối mặt với các mục tiêu phát thải không rõ ràng, chiến lược sinh thái nội bộ vẫn đang trong giai đoạn lập kế hoạch ban đầu, hoặc thiếu đội ngũ chuyên môn hỗ trợ dự án AI, thì việc vội vàng áp dụng AI có thể dẫn đến lãng phí nguồn lực hoặc đầu tư sai. Trong trường hợp này, khởi đầu bằng việc củng cố sự rõ ràng của chiến lược và xây dựng khả năng nội bộ sẽ hợp lý hơn.
Tôi đã từng có một đồng nghiệp khuyên mạnh mẽ chúng tôi nên tập trung vào cơ sở hạ tầng và khả năng đội ngũ thay vì chạy theo công nghệ mới nhất, bởi vì nếu không có nền tảng vững chắc, hiệu quả công nghệ rất khó hiện ra.
Q5: Đối mặt với mục tiêu phát thải ròng, doanh nghiệp nên bắt đầu hành động như thế nào, có nên ngay lập tức đầu tư vào AI không?
Tôi khuyên các doanh nghiệp trước khi hành động, nên xác định rõ các nguồn phát thải đã biết, đặt ra các mục tiêu giai đoạn và đánh giá khả năng của bản thân cũng như chất lượng dữ liệu. Khi đã chuẩn bị sẵn sàng, thông qua các giải pháp theo dõi phát thải carbon AI hàng đầu như Watershed, bạn có thể tăng cường khả năng theo dõi và hiệu quả ra quyết định. Hơn nữa, trước khi mua dịch vụ AI, thảo luận đầy đủ với nhà cung cấp công nghệ để hiểu rõ sự đầu tư và chi phí bảo trì sau khi triển khai, sẽ giúp tránh các rủi ro.
Tôi nghĩ rằng mình đã bắt đầu với tâm lý “nâng cấp dần dần”, trước tiên sử dụng phương pháp truyền thống để nắm rõ cấu trúc phát thải, sau đó từ từ đưa công cụ AI của Watershed vào, chiến lược từng bước này giúp chúng tôi thích nghi thuận lợi hơn và tự tin hơn trong việc tiến tới mục tiêu phát thải ròng bằng không.
Tóm lại, công nghệ AI mà Watershed trình diễn tại hội nghị Net Zero ở London rất phù hợp cho những doanh nghiệp có dữ liệu phức tạp, nhu cầu theo dõi phát thải lớn và quyết tâm giảm carbon đạt mục tiêu. Nếu bạn đang nghĩ rằng “trong tình huống nào cần sử dụng AI để hỗ trợ việc phát thải ròng bằng không?” Bài viết này hy vọng sẽ giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên tình huống thực tế, không phải chỉ theo dòng xu hướng, mà là tìm ra con đường hành động tốt nhất cho tổ chức của bạn. Để hiểu rõ thêm thông tin, xin vui lòng tham khảo: https://www.okx.com/join?channelId=16662481
You may also like: Tại sao nên chú ý đến việc giảm giá Bitcoin?
