Cơ hội khi ứng dụng AI
Việc ứng dụng AI đem lại nhiều cơ hội lớn cho kỹ sư xây dựng Việt Nam trong giai đoạn thi công và quản lý dự án:
- Nâng cao hiệu suất và tiết kiệm thời gian: AI giúp tự động hoá nhiều tác vụ lặp đi lặp lại, giúp kỹ sư hoàn thành công việc nhanh hơn. Chẳng hạn, sử dụng công cụ AI trong quản lý dự án và báo cáo tiến độ đã rút ngắn đáng kể thời gian thực hiện các đầu việc so với trước đây[7]. Nhờ AI kiểm tra hình ảnh thi công tự động, kỹ sư giám sát có thể giám sát toàn bộ công trường một cách toàn diện hơn thay vì chỉ kiểm tra ngẫu nhiên một phần công việc như trước[4][6]. Hiệu suất lao động nhờ đó tăng lên, một kỹ sư có thể quản lý khối lượng công việc lớn hơn mà vẫn đảm bảo chất lượng.
- Ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn: AI cung cấp cho các kỹ sư thông tin phân tích dựa trên dữ liệu thực để hỗ trợ ra quyết định. Các giải pháp AI tích hợp giúp ngành xây dựng đánh giá chất lượng công trình nhanh chóng và chính xác, giảm thiểu sai sót, nâng cao hiệu quả vận hành và đảm bảo an toàn lao động[9]. Thông tin thời gian thực từ cảm biến, drone, thiết bị IoT cho phép người quản lý đưa ra quyết định kịp thời và điều phối hiệu quả, giữ cho dự án đúng tiến độ đề ra[17]. Những quyết định dựa trên dữ liệu này thường chính xác hơn so với dựa hoàn toàn vào trực giác, giúp hạn chế rủi ro.
- Tối ưu hoá chi phí và nguồn lực: AI hỗ trợ phân tích dự án toàn diện, giúp tối ưu hoá kế hoạch và sử dụng tài nguyên hiệu quả. Nhờ phát hiện sớm xung đột và sai sót trong thiết kế/thị công, các công nghệ như BIM và AI giúp tránh được chi phí phát sinh do sửa chữa, điều chỉnh trong quá trình thi công[22][23]. Đồng thời, AI có thể giảm đáng kể nhu cầu làm lại nhờ phát hiện lỗi sớm, qua đó tiết kiệm thời gian và nguồn lực, giữ cho dự án luôn trong ngân sách[24]. Các nền tảng AI quản lý tiến độ như Doxel còn giúp loại bỏ tranh chấp về khối lượng và thanh toán nhờ cung cấp dữ liệu tiến độ đáng tin cậy, minh bạch[25]. Tất cả những yếu tố này dẫn đến giảm chi phí và tăng hiệu quả kinh tế cho dự án.
- Cải thiện an toàn và chất lượng công trình: AI cho phép giám sát an toàn 24/7 và kiểm soát chất lượng chặt chẽ hơn con người. Các hệ thống cảnh báo sớm dựa trên AI có thể phát hiện nguy cơ mất an toàn tiềm ẩn và đề xuất biện pháp phòng ngừa kịp thời, giúp giảm thiểu tai nạn lao động trên công trường[26][10]. Về chất lượng, AI đảm bảo mọi công việc tuân thủ tiêu chuẩn đề ra; việc giám sát liên tục và kiểm tra bằng máy giúp duy trì chất lượng cao nhất cho công trình trong suốt vòng đời dự án[24]. Sai sót được phát hiện sớm và khắc phục kịp thời, nhờ đó chất lượng cuối cùng của dự án được nâng cao, giảm thiểu rủi ro khi bàn giao.
- Nâng cao năng lực cạnh tranh và cơ hội nghề nghiệp: Kỹ sư xây dựng biết ứng dụng AI sẽ trở thành lao động có kỹ năng cao, được trọng dụng trong bối cảnh mới. AI mở ra cơ hội để người lao động Việt Nam cạnh tranh trực tiếp với nhân lực quốc tế nếu họ nhanh chóng học hỏi và làm chủ công nghệ[27]. Do AI đang bùng nổ trong ngành xây dựng, những kỹ sư sớm nắm bắt sẽ không lo bị tụt hậu, ngược lại còn có lợi thế thăng tiến thành các vai trò mới như chuyên gia phân tích dữ liệu xây dựng, chuyên viên BIM-AI, v.v. Ngoài ra, AI có thể giảm bớt công việc tay chân và nhàm chán, cho phép kỹ sư tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị gia tăng cao (như sáng tạo giải pháp kỹ thuật, quản lý rủi ro chiến lược, giao tiếp với đối tác). Điều này góp phần nâng tầm kỹ năng của kỹ sư xây dựng Việt Nam trong kỷ nguyên số.
Thách thức khi ứng dụng AI
Bên cạnh cơ hội, việc tích hợp AI vào công việc xây dựng tại Việt Nam cũng đặt ra nhiều thách thức đối với đội ngũ kỹ sư:
- Thiếu kỹ năng công nghệ và khoảng cách thế hệ: Nhiều kỹ sư lâu năm chưa được đào tạo bài bản về AI và công nghệ số, dẫn đến rào cản trong việc tiếp cận công cụ mới. Việc học và sử dụng thành thạo các phần mềm AI (phân tích dữ liệu, lập mô hình, coding đơn giản) đòi hỏi thời gian và nỗ lực. Trong khi các kỹ sư trẻ có lợi thế nhanh nhạy công nghệ, lao động giàu kinh nghiệm nếu không kịp nắm bắt có nguy cơ bị thay thế bởi thế hệ thành thạo AI hơn[27][28]. Thực tế, cơ hội đi kèm thách thức: ai chủ động học hỏi AI sẽ biến nó thành trợ thủ, còn chậm chân có thể thấy vị trí của mình bị đe doạ. Do đó, đào tạo lại (reskill/upskill) cho kỹ sư hiện hữu là nhu cầu cấp bách. Hiện nay, một số doanh nghiệp lớn đã tổ chức các khóa tập huấn về ứng dụng AI trong công việc văn phòng và quản lý dự án để cập nhật kiến thức cho nhân viên[21].
- Chi phí đầu tư ban đầu cao: Triển khai AI đòi hỏi đầu tư đáng kể về hạ tầng và phần mềm. Doanh nghiệp phải mua sắm hệ thống cảm biến, camera AI, máy chủ xử lý, phần mềm bản quyền, v.v., đi cùng là chi phí thuê chuyên gia cài đặt, vận hành. Ngoài ra còn có chi phí bảo trì, nâng cấp định kỳ và xây dựng hạ tầng dữ liệu. Những khoản đầu tư lớn này là thách thức lớn, đặc biệt với công ty xây dựng vừa và nhỏ ở Việt Nam[29][30]. Nhiều doanh nghiệp có quy mô hạn chế khó có nguồn lực tài chính để ứng dụng AI đồng bộ. Ngay cả với doanh nghiệp lớn, việc tính toán ROI (lợi tức đầu tư) cho AI cũng cần cân nhắc, vì lợi ích có thể đến sau một thời gian dài.
- Hạn chế về dữ liệu và hệ thống hiện hữu: AI chỉ hiệu quả khi có lượng dữ liệu lớn, chính xác và chuẩn hóa để huấn luyện mô hình[31][32]. Tuy nhiên, trong xây dựng Việt Nam hiện nay, dữ liệu thường phân tán, không đồng bộ và chưa được số hoá đầy đủ[31]. Nhiều công trường vẫn ghi chép nhật ký bằng giấy, bản vẽ chưa chuyển lên BIM, gây khó khăn khi thu thập dữ liệu cho AI. Việc thiếu dữ liệu chất lượng cao làm giảm đáng kể hiệu quả của mô hình AI, hoặc đòi hỏi thời gian dài để đào tạo. Thêm vào đó, các hệ thống quản lý cũ (legacy systems) không dễ tích hợp với giải pháp AI mới, tạo ra rào cản kỹ thuật. Các kỹ sư CNTT của công ty phải giải quyết việc kết nối, đồng bộ giữa hệ thống hiện tại và nền tảng AI, điều này phức tạp và tốn kém.
- Phụ thuộc vào độ tin cậy của hệ thống: Khi quy trình làm việc dựa nhiều vào AI, một thách thức là đảm bảo độ tin cậy và ổn định của hệ thống. Nếu AI gặp sự cố, lỗi phần mềm hay dự đoán sai do dữ liệu đầu vào không đầy đủ, quyết định đưa ra có thể sai lệch, gây hậu quả trong thi công. Sự phụ thuộc quá mức vào AI cũng có thể làm kỹ sư mất dần kỹ năng thủ công cơ bản. Ví dụ, nếu lúc nào cũng dựa vào phần mềm tối ưu tiến độ, kỹ sư có thể thiếu kinh nghiệm phản ứng khi hệ thống không hoạt động. Do đó, cần duy trì vai trò kiểm soát của con người – kỹ sư phải hiểu và kiểm chứng kết quả AI đề xuất, tránh tâm lý “mù quáng” tin theo máy móc. Việc xây dựng quy trình dự phòng (contingency plan) khi hệ thống AI gián đoạn là rất quan trọng để đảm bảo công việc không bị đình trệ.
- Lo ngại về bảo mật và an toàn thông tin: Sử dụng AI thường liên quan đến dữ liệu dự án, bản vẽ, hợp đồng… được lưu trữ trên các nền tảng số. Nếu không cẩn trọng, rủi ro rò rỉ thông tin có thể xảy ra, đặc biệt khi dùng dịch vụ AI của nhà cung cấp bên ngoài. Không phải nhà cung cấp nào cũng cam kết tuyệt đối bảo mật dữ liệu người dùng; nguy cơ bị lộ hoặc bị lạm dụng thông tin dự án là có thật[33]. Các kỹ sư và doanh nghiệp xây dựng vì thế phải đối mặt thách thức về bảo mật số: cần có chính sách quản lý dữ liệu chặt chẽ, chọn lọc nền tảng AI uy tín, mã hóa dữ liệu nhạy cảm và tuân thủ các quy định (ví dụ Nghị định về bảo vệ dữ liệu cá nhân). Ngoài ra, cần đào tạo nhân viên về ý thức bảo mật khi sử dụng công cụ AI (tránh nhập dữ liệu nhạy cảm vào các AI công cộng nếu không được phép, v.v.).
