ISO/IEC TR 24030:2024 – Các Trường Hợp Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo: Hướng Dẫn Xây Dựng Và Đánh Giá Ứng Dụng AI Trong Thực Tiễn

1 ISO/IEC TR 24030:2024 là gì?

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những công nghệ quan trọng nhất của cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0. Tuy nhiên, khi triển khai AI vào thực tế, nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc xác định:

• AI phù hợp với bài toán nào?

• AI có thể tạo ra giá trị gì?

• Những rủi ro nào cần được xem xét?

• Làm thế nào để đánh giá hiệu quả của một ứng dụng AI?

Để hỗ trợ các tổ chức trả lời những câu hỏi này, ISO và IEC đã ban hành ISO/IEC TR 24030:2024 – Artificial Intelligence (AI) — Use Cases.

Tài liệu kỹ thuật này cung cấp hướng dẫn về các trường hợp sử dụng AI (AI Use Cases), giúp tổ chức hiểu rõ cách AI được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau, đồng thời hỗ trợ việc thiết kế, đánh giá và quản trị các dự án AI.

2 Vì sao cần tiêu chuẩn về các trường hợp sử dụng AI?

Một trong những nguyên nhân khiến nhiều dự án AI thất bại là do tổ chức:

• Chưa xác định rõ mục tiêu kinh doanh.

• Áp dụng AI cho những bài toán không phù hợp.

• Thiếu dữ liệu chất lượng.

• Không đánh giá đầy đủ rủi ro.

• Không xác định được các bên liên quan.

ISO/IEC TR 24030 được xây dựng nhằm cung cấp cách tiếp cận có hệ thống để mô tả, phân tích và đánh giá các trường hợp sử dụng AI trước khi triển khai.

Điều này giúp giảm thiểu rủi ro và tăng khả năng thành công của các dự án AI.

3 Mục tiêu của ISO/IEC TR 24030:2024

Tiêu chuẩn hướng đến:

• Chuẩn hóa cách mô tả các trường hợp sử dụng AI.

• Hỗ trợ xác định giá trị kinh doanh của AI.

• Hỗ trợ đánh giá tính khả thi của dự án AI.

• Nhận diện rủi ro liên quan đến AI.

• Tăng cường khả năng quản trị AI.

• Hỗ trợ triển khai AI đáng tin cậy (Trustworthy AI).

4 Trường hợp sử dụng AI (AI Use Case) là gì?

Một trường hợp sử dụng AI là mô tả cách hệ thống AI được áp dụng để giải quyết một vấn đề cụ thể hoặc hỗ trợ một mục tiêu nhất định.

Một AI Use Case thường bao gồm:

• Bài toán cần giải quyết.

• Các bên liên quan.

• Dữ liệu sử dụng.

• Mô hình AI được áp dụng.

• Kết quả mong đợi.

• Rủi ro và giới hạn.

• Các chỉ số đánh giá hiệu quả.

Việc xây dựng Use Case rõ ràng giúp tổ chức hiểu được AI đang tạo ra giá trị gì và làm thế nào để kiểm soát các rủi ro liên quan.

5 Các thành phần chính của một AI Use Case

5.1. Mục tiêu kinh doanh

Mọi dự án AI cần bắt đầu bằng một mục tiêu cụ thể.

Ví dụ:

• Giảm chi phí vận hành.

• Tăng doanh số bán hàng.

• Nâng cao trải nghiệm khách hàng.

• Phát hiện gian lận.

• Tối ưu hóa sản xuất.

AI chỉ thực sự hiệu quả khi gắn liền với nhu cầu kinh doanh rõ ràng.

5.2. Các bên liên quan

Một trường hợp sử dụng AI có thể ảnh hưởng đến nhiều nhóm đối tượng:

• Khách hàng.

• Người dùng cuối.

• Nhân viên.

• Đối tác.

• Cơ quan quản lý.

ISO/IEC TR 24030 khuyến nghị xác định đầy đủ các bên liên quan ngay từ giai đoạn đầu.

5.3. Dữ liệu

Dữ liệu là yếu tố cốt lõi của mọi hệ thống AI.

Cần xem xét:

• Nguồn dữ liệu.

• Chất lượng dữ liệu.

• Tính đầy đủ.

• Tính đại diện.

• Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

5.4. Mô hình AI

Use Case cần xác định:

• Loại AI sử dụng.

• Thuật toán áp dụng.

• Cách thức vận hành.

• Các giới hạn kỹ thuật.

Điều này giúp đánh giá tính phù hợp của giải pháp AI.

5.5. Kết quả đầu ra

Các tổ chức cần xác định rõ:

• AI sẽ tạo ra kết quả gì?

• Kết quả được sử dụng như thế nào?

• Mức độ tự động hóa đến đâu?

Điều này giúp tránh việc triển khai AI mà không tạo ra giá trị thực tế.

5.6. Rủi ro

Các rủi ro phổ biến bao gồm:

• Thiên vị dữ liệu.

• Sai lệch mô hình.

• Thiếu minh bạch.

• Rủi ro pháp lý.

• Rủi ro đạo đức.

• Rủi ro bảo mật.

ISO/IEC TR 24030 nhấn mạnh việc đánh giá rủi ro ngay từ giai đoạn thiết kế Use Case.

6 Các nhóm trường hợp sử dụng AI phổ biến

AI hỗ trợ ra quyết định

Ví dụ:

• Chấm điểm tín dụng.

• Đánh giá hồ sơ bảo hiểm.

• Dự báo nhu cầu thị trường.

AI tự động hóa quy trình

Ví dụ:

• Tự động xử lý hồ sơ.

• Phân loại tài liệu.

• Xử lý yêu cầu khách hàng.

AI dự đoán

Ví dụ:

• Dự báo doanh thu.

• Dự báo bảo trì thiết bị.

• Dự báo nhu cầu tiêu dùng.

AI nhận dạng

Ví dụ:

• Nhận diện hình ảnh.

• Nhận diện giọng nói.

• Nhận diện văn bản.

AI tạo sinh (Generative AI)

Ví dụ:

• Chatbot AI.

• Trợ lý ảo.

• Tạo nội dung.

• Tạo hình ảnh.

• Tạo mã nguồn.

Đây là nhóm ứng dụng đang phát triển mạnh trong những năm gần đây.

7 Các lĩnh vực ứng dụng AI được đề cập

Tài chính và ngân hàng

• Chấm điểm tín dụng.

• Phát hiện gian lận.

• Đánh giá rủi ro.

Y tế

• Hỗ trợ chẩn đoán.

• Phân tích hình ảnh y khoa.

• Dự đoán nguy cơ bệnh tật.

Sản xuất

• Kiểm soát chất lượng.

• Bảo trì dự đoán.

• Tối ưu hóa dây chuyền sản xuất.

Logistics

• Tối ưu hóa tuyến đường.

• Dự báo nhu cầu vận chuyển.

• Quản lý kho thông minh.

Bán lẻ

• Gợi ý sản phẩm.

• Dự báo nhu cầu.

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Cơ quan nhà nước

• Dịch vụ công thông minh.

• Phân tích dữ liệu công dân.

• Hỗ trợ ra quyết định chính sách.

8 Lợi ích khi áp dụng ISO/IEC TR 24030:2024

Xác định đúng bài toán AI

Giúp tổ chức tránh triển khai AI theo xu hướng mà không mang lại giá trị thực tế.

Tăng khả năng thành công của dự án AI

Cung cấp cách tiếp cận có hệ thống trong việc xây dựng và đánh giá Use Case.

Hỗ trợ quản trị AI

Giúp nhận diện các bên liên quan và rủi ro từ sớm.

Hỗ trợ triển khai AI đáng tin cậy

Kết hợp giữa giá trị kinh doanh và quản lý rủi ro.

Hỗ trợ triển khai ISO/IEC 42001

Tạo nền tảng cho việc xác định phạm vi và mục tiêu của hệ thống quản lý AI.

9 Doanh nghiệp nào nên quan tâm đến ISO/IEC TR 24030?

Tiêu chuẩn đặc biệt phù hợp với:

• Doanh nghiệp phát triển AI.

• Nhà cung cấp giải pháp AI.

• Tổ chức triển khai AI quy mô lớn.

• Ngân hàng và tổ chức tài chính.

• Doanh nghiệp sản xuất.

• Doanh nghiệp logistics.

• Tổ chức y tế.

• Cơ quan nhà nước.

• Đơn vị triển khai ISO/IEC 42001.

Bất kỳ tổ chức nào đang nghiên cứu, phát triển hoặc triển khai AI đều có thể hưởng lợi từ việc áp dụng các nguyên tắc trong ISO/IEC TR 24030.