Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa vời trong phòng thí nghiệm, mà đã trở thành công cụ phổ biến, tác động trực tiếp đến cách doanh nghiệp vận hành, ra quyết định và tạo ra giá trị. Trong bối cảnh đó, khởi nghiệp gắn với AI được xem là “đường cao tốc” để tăng trưởng nhanh, đặc biệt trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục, logistics hay marketing. Tuy nhiên, từ góc nhìn của khoa học dữ liệu – nền tảng cốt lõi của AI – con đường này không chỉ trải đầy cơ hội, mà còn tiềm ẩn nhiều rào cản mang tính cấu trúc.

Một trong những lợi thế lớn nhất của kỷ nguyên AI là sự dân chủ hóa công nghệ. Trước đây, việc phát triển các hệ thống phân tích dữ liệu hay học máy đòi hỏi hạ tầng tính toán đắt đỏ và đội ngũ chuyên gia lớn. Ngày nay, với sự phát triển của điện toán đám mây, các nền tảng AI mã nguồn mở và dịch vụ AI “dùng theo nhu cầu”, startup có thể tiếp cận công nghệ tiên tiến với chi phí thấp hơn rất nhiều. Từ góc độ khoa học dữ liệu, AI cho phép startup khai thác giá trị tiềm ẩn trong dữ liệu: dự báo hành vi khách hàng, tối ưu chuỗi cung ứng, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng hoặc tự động hóa các quyết định phức tạp. Điều này giúp startup không chỉ cạnh tranh với các doanh nghiệp lớn, mà trong một số trường hợp còn vượt lên nhờ tính linh hoạt và khả năng thử nghiệm nhanh. Tuy nhiên, khoa học dữ liệu cũng chỉ ra một thực tế rõ ràng: AI không thể mạnh hơn chất lượng dữ liệu mà nó được nuôi dưỡng. Với nhiều startup, đặc biệt ở giai đoạn đầu, dữ liệu thường thiếu về số lượng, không đồng nhất hoặc chứa nhiều sai lệch.

Việc xây dựng mô hình AI khi chưa có dữ liệu đủ tốt giống như việc thiết kế động cơ phản lực nhưng chỉ có nhiên liệu kém chất lượng. Nhiều startup rơi vào cái bẫy đầu tư mạnh vào thuật toán, trong khi bỏ qua bài toán căn bản là thu thập, làm sạch và quản trị dữ liệu. Từ góc nhìn khoa học dữ liệu, đây là rào cản lớn nhất khiến nhiều dự án AI không thể vượt qua giai đoạn thử nghiệm. Ngược lại, những startup tiếp cận AI bằng tư duy “data-first” – đặt dữ liệu làm trung tâm ngay từ đầu – lại có lợi thế rõ rệt. Thay vì hỏi “áp dụng AI thế nào?”, họ bắt đầu bằng câu hỏi “dữ liệu của chúng ta có thể tạo ra giá trị gì?”. Cách tiếp cận này giúp startup xác định rõ vấn đề cần giải quyết, phạm vi ứng dụng AI và lộ trình phát triển phù hợp.

Từ góc độ khoa học dữ liệu, việc xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu có cấu trúc, thiết kế chỉ số đo lường rõ ràng và liên tục cải thiện chất lượng dữ liệu chính là nền móng cho mọi ứng dụng AI về sau. Đây cũng là yếu tố giúp startup dễ dàng mở rộng mô hình khi quy mô tăng lên.  Một thách thức khác không thể bỏ qua là thiếu hụt nhân lực khoa học dữ liệu chất lượng cao. Trong khi AI được nhắc đến ngày càng nhiều, số lượng nhân sự có khả năng kết nối giữa dữ liệu, thuật toán và bài toán kinh doanh vẫn còn hạn chế, đặc biệt tại các thị trường đang phát triển. Nhiều startup sở hữu đội ngũ kỹ thuật tốt nhưng lại thiếu tư duy phân tích dữ liệu mang tính khoa học, dẫn đến việc sử dụng AI như một “hộp đen” thay vì công cụ ra quyết định có kiểm soát. Từ góc nhìn khoa học dữ liệu, việc hiểu sai kết quả phân tích, bỏ qua sai số hoặc thiên lệch dữ liệu có thể dẫn đến những quyết định kinh doanh sai lầm, thậm chí gây rủi ro pháp lý và đạo đức.

Khi AI ngày càng tham gia sâu vào các quyết định liên quan đến con người – từ tuyển dụng, chấm điểm tín dụng đến chẩn đoán y tế – các vấn đề về đạo đức dữ liệu và tính minh bạch của thuật toán trở nên đặc biệt quan trọng. Đây là rào cản mà nhiều startup thường đánh giá thấp trong giai đoạn đầu. Khoa học dữ liệu không chỉ là bài toán kỹ thuật, mà còn là khoa học về trách nhiệm. Việc đảm bảo dữ liệu được thu thập hợp pháp, mô hình AI không tạo ra thiên lệch và kết quả có thể giải thích được là yêu cầu ngày càng khắt khe từ phía người dùng và cơ quan quản lý. Với startup, việc không chuẩn bị cho những yêu cầu này có thể làm chậm quá trình mở rộng hoặc cản trở khả năng gọi vốn. Một ngộ nhận phổ biến là AI có thể tự động tìm ra mọi câu trả lời. Tuy nhiên, từ góc nhìn khoa học dữ liệu, AI chỉ phản ánh những gì đã tồn tại trong dữ liệu quá khứ. Nếu startup không hiểu sâu về thị trường, khách hàng và bối cảnh sử dụng, các mô hình AI dù tinh vi đến đâu cũng khó tạo ra giá trị thực. Thực tế cho thấy, những startup AI thành công thường kết hợp chặt chẽ giữa năng lực dữ liệu và hiểu biết ngành, biến AI thành công cụ hỗ trợ quyết định, chứ không phải người ra quyết định thay thế con người.

Khởi nghiệp trong kỷ nguyên AI mang lại cơ hội lớn để tạo ra những mô hình kinh doanh đột phá, nhưng chỉ dành cho những startup tiếp cận công nghệ bằng tư duy khoa học và sự tỉnh táo chiến lược. Từ góc nhìn khoa học dữ liệu, thành công không nằm ở việc sử dụng thuật toán mới nhất, mà ở khả năng quản trị dữ liệu, hiểu đúng giới hạn của AI và gắn công nghệ với bài toán thực tế. Trong bối cảnh AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, startup nào biết tận dụng cơ hội mà không bỏ qua các rào cản nền tảng sẽ có nhiều khả năng đứng vững và tạo ra giá trị bền vững. Và hơn hết, AI chỉ thực sự trở thành đòn bẩy tăng trưởng khi được dẫn dắt bởi dữ liệu tốt, con người hiểu biết và một tầm nhìn kinh doanh rõ ràng.

CASIC tổng hợp