Giấc mơ xe hơi AI trước “khúc cua gấp” 5 năm

Nhìn từ bên ngoài, ô tô đang trở thành một “thiết bị điện tử trên bánh xe”: màn hình khắp nơi, trợ lý giọng nói, tính năng cá nhân hóa, cập nhật qua mạng, và tất nhiên, hàng loạt lời hứa về “AI trong mọi thứ”.

Từ tự lái cấp cao, bảo trì dự đoán, tối ưu chuỗi cung ứng, đến cabin “biết bạn thích gì”, nhiều hãng xe nói về AI như chìa khóa để tái định nghĩa lại cách vận hành và kiếm tiền. Nhưng theo Gartner, thực tế của 5 năm tới sẽ lạnh lẽo hơn nhiều so với các slide chiến lược rực rỡ:

• Chỉ khoảng 5% nhà sản xuất ô tô duy trì được đầu tư AI quy mô lớn đến cuối thập kỷ.
• Phần lớn còn lại sẽ bỏ dở hoặc thu nhỏ đáng kể sáng kiến AI trong vòng 5 năm, khi nhận ra kỳ vọng lợi nhuận nhanh là ảo tưởng.

Nói cách khác, chúng ta đang sống trong giai đoạn “say AI”, nhưng với phần đông ngành ô tô, cú tỉnh lại có vẻ không dễ chịu.

“Say AI” mà chưa xây nền: Công thức của thất vọng

Pedro Pacheco, Phó chủ tịch phân tích tại Gartner, tóm gọn vấn đề: “Ngành ô tô đang trải qua một giai đoạn hưng phấn về AI, nơi nhiều công ty muốn đạt được giá trị mang tính đột phá còn trước cả khi xây nền tảng AI vững chắc.”

Điều này nghĩa là gì trong thực tế? Rất nhiều hãng nhảy thẳng vào:

• • Dự án xe tự lái đầy tham vọng.
  • “Trợ lý AI trong xe” cá nhân hóa mọi thứ.
  • AI tối ưu mọi khâu từ thiết kế, sản xuất đến dịch vụ hậu mãi.

Nhưng lại thiếu những thứ cực kỳ cơ bản:

• • Dữ liệu được chuẩn hóa, gắn nhãn, dễ truy cập.
  • Nền tảng phần mềm linh hoạt để tích hợp, triển khai, giám sát mô hình.
  • Năng lực MLOps, hạ tầng training–inference, đội ngũ hiểu rủi ro và giới hạn của AI.

Khi không có nền, AI rất nhanh trở thành:

• • Thử nghiệm demo đẹp, không lên được sản xuất.
  • POC lặp đi lặp lại, đốt tiền nhưng không tạo giá trị đo được.
  • Tính năng “dán nhãn AI” chỉ để marketing, không ai dùng hoặc dùng xong bỏ.

Gartner không bất ngờ: trong khảo sát rộng hơn của họ, chỉ 5% tổ chức thực sự tích hợp thành công công cụ AI vào quy trình sản xuất ở quy mô, trong khi 95% không thấy bất kỳ lợi tức thực tế nào từ khoản đầu tư AI. Ngành ô tô, với chu kỳ sản phẩm dài và khẩu vị rủi ro thấp, càng dễ trượt vào vòng xoáy này.

AI trong xe: Khách hàng có thực sự muốn không?

Đáng chú ý, dự báo của Gartner không chỉ nói về ô tô tự lái, mà bao trùm mọi ứng dụng AI trong ngành:

• Hệ thống trong xe “học” sở thích tài xế và tự điều chỉnh nhiệt độ, ghế, hệ giải trí.
• Tối ưu hành trình, hành vi ga–phanh dựa trên phong cách lái và bối cảnh.
• Các dịch vụ giá trị gia tăng (subscription) chạy trên dữ liệu và mô hình AI.

Những thứ đó nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng có một câu hỏi đơn giản mà nhiều hãng lại bỏ qua: Người mua thực sự muốn bao nhiêu AI trong chiếc xe của họ? Ở phân khúc cao cấp, AI, màn hình lớn và tính năng “thông minh” có thể là điểm bán hàng. Nhưng ở phân khúc phổ thông, người dùng vẫn ưu tiên:

• Giá mua và chi phí vận hành.
• Độ bền, dễ sửa chữa.
• Mức độ tin cậy và an toàn.

Ngay cả Tesla – thương hiệu AI/EV biểu tượng – cũng không miễn nhiễm: doanh số tại châu Âu giảm trong năm nay, trong bối cảnh chịu cạnh tranh gắt từ các hãng Trung Quốc như BYD. Điều đó cho thấy, “chất tech” không còn là lợi thế tuyệt đối, đặc biệt khi đối thủ có thể vừa cạnh tranh về công nghệ, vừa mạnh về giá.

Khoảng cách sẽ mở rộng: 5% “biết làm AI” và phần còn lại

Theo Gartner, chính sự phân hóa này sẽ tạo ra một hố sâu cạnh tranh trong ngành:

Một nhóm nhỏ hãng có:

• • Nền tảng phần mềm–dữ liệu mạnh.
  • Lãnh đạo thực sự hiểu và ưu tiên AI, chứ không chỉ xem là mốt.
  • Tầm nhìn dài hạn, chấp nhận không có ROI ngay năm 1–2.

Phần đông còn lại:

• • Làm dự án rời rạc, thiếu kiến trúc tổng thể.
  • Gặp khó trong việc tích hợp AI vào dây chuyền có sẵn.
  • Rơi vào trạng thái “thử–thất vọng–cắt giảm ngân sách”.

Trực giác ban đầu có thể khiến người ta nghĩ nhóm thứ nhất sẽ toàn là các hãng “born-tech” như Tesla. Nhưng thực tế phức tạp hơn:

• Tesla hiện đúng là có lợi thế về phần mềm, OTA, dữ liệu đội xe.
• Song điều đó không tự động dịch thành tăng trưởng doanh số không giới hạn – ví dụ châu Âu đã cho thấy điểm trần.

Mặt khác, các hãng truyền thống nếu xây được đội ngũ phần mềm–dữ liệu mạnh, triển khai kiến trúc nền tảng (platform) thay vì dự án rời rạc, hoàn toàn có thể bắt kịp hoặc ít nhất thu hẹp khoảng cách.

Nhà máy xe hơi: Từ robot hỗ trợ đến lắp ráp hoàn toàn tự động

Ngoài những ứng dụng “trông thấy” như trợ lý trong xe hay tự lái, AI còn đang ăn sâu vào hạ tầng sản xuất. Và ở đây, Gartner đưa ra một dự báo táo bạo: Ít nhất một hãng xe sẽ đạt được lắp ráp xe hoàn toàn tự động vào năm 2030.

Marco Sandrone, một Phó chủ tịch phân tích khác của Gartner, lý giải:

• Gần một nửa các hãng xe lớn nhất thế giới đã thí điểm robot tiên tiến trong nhà máy.
• “Cuộc đua tới tự động hóa hoàn toàn đang tăng tốc.”

Nếu kịch bản đó thành hiện thực, tác động là rất rõ:

• Chi phí lao động giảm đáng kể trong khâu lắp ráp.
• Chu kỳ sản xuất được rút ngắn, tăng khả năng đáp ứng thị trường.
• Về lý thuyết, giá thành sản phẩm có thể giảm, tạo lợi thế cạnh tranh.

Nhưng câu hỏi không thể né: Người lao động sẽ đi về đâu?

Công nhân dây chuyền với kỹ sư giám sát AI và robot

Tự động hóa hoàn toàn dây chuyền không có nghĩa con người “biến mất khỏi nhà máy”, mà vai trò sẽ dịch chuyển:

Giảm bớt: Công việc lặp lại, tay chân ở khâu lắp ráp trực tiếp.

Tăng:

• • Giám sát hệ thống AI phát hiện lỗi, bất thường trong dây chuyền.
  • Bảo trì robot, cảm biến, hệ thống điều khiển.
  • Phát triển, tinh chỉnh phần mềm điều phối sản xuất, tối ưu hóa luồng công việc.

Sandrone nhấn mạnh: nếu các hãng xe ưu tiên chương trình đào tạo lại (reskilling) một cách nghiêm túc, những vai trò mới này có thể bù đắp phần nào số vị trí công việc bị mất trong lắp ráp truyền thống.

Tuy nhiên, điều đó buộc ngành phải:

• Nhìn nhận lại trách nhiệm xã hội trong quá trình chuyển đổi.
• Đầu tư vào giáo dục kỹ thuật, kỹ năng số cho lực lượng lao động hiện hữu.
• Không xem tự động hóa là “cắt giảm chi phí bằng mọi giá”, mà là tái cấu trúc hệ thống nhân sự theo hướng bền vững hơn.

Kết luận

Bức tranh mà Gartner vẽ ra cho AI trong ngành ô tô không phải là một đường thẳng đi lên, mà là một con đường gập ghềnh với vài tay đua bền bỉ và rất nhiều người phải dừng lại giữa chừng:

• 95% hãng xe sẽ nhận ra rằng họ đã kỳ vọng quá nhiều trong thời gian quá ngắn, thiếu nền tảng dữ liệu–phần mềm để AI thực sự tạo giá trị.
• 5% còn lại – những hãng có nền tảng kỹ thuật, lãnh đạo quyết tâm và tầm nhìn dài hạn – sẽ tiếp tục tăng tốc, tạo ra khoảng cách khó san lấp.
• Song song, nhà máy ô tô đang tiến về một tương lai nơi lắp ráp gần như, hoặc hoàn toàn, do robot đảm nhiệm, đòi hỏi lực lượng lao động phải bước lên một nấc thang kỹ năng mới.

Nếu có điều gì chắc chắn, thì đó là: AI trong ngành ô tô không “tự chạy”. Nó cần rất nhiều hạ tầng, dữ liệu, con người và thời gian để có thể rời vạch xuất phát rồi đi xa hơn những slide trình chiếu đẹp mắt.